Trådlöst Visual Sensor Network (WVSN) är ett framväxande fält som kombinerar bildsensor, ombord beräkningsenhet, kommunikationskomponent och energikälla. Jämfört med det traditionella trådlösa sensornätet, som fungerar på endimensionell data, såsom temperatur, tryckvärden etc., WVSN fungerar på tvådimensionella data (bilder) som kräver högre processkraft och kommunikationsbandbredd. Normalt används WVSN i områden där det inte är möjligt att installera trådbundna lösningar. Energibudgeten i dessa nät är begränsad till batterierna, på grund av att applikationen är trådlös. På grund av den begränsade tillgången på energi bör bearbetningen vid Visual Sensor Nodes (VSN) och kommunikationen från VSN till servern förbruka så låg energi som möjligt. Överföring av råa bilder förbrukar trådlöst mycket energi och kräver högre kommunikationsbandbredd. Datakomprimeringsmetoder minskar data effektivt och kommer därmed att vara effektiva för att minska kommunikationskostnaderna i WVSN. I detta dokument har vi jämfört komprimeringseffektiviteten och komplexiteten hos sex välkända bildkomprimeringsmetoder på två nivåer. Fokus är att bestämma komprimeringsalgoritmer som effektivt kan komprimera bilder på två nivåer och deras beräkningskomplexitet är lämplig för beräkningsplattform som används i WVSNs. Dessa resultat kan användas som en färdplan för val av kompressionsmetoder för olika uppsättningar av begränsningar i WVSN.
Kompressionseffektiviteten hos de välkända komprimeringsmetoderna undersöks i REF för maskinseende applikationer.
Selection of bi-level image compression method for reduction of communication energy in wireless visual sensor networks
{'venue': 'Real-Time Image and Video Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}