《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置：首頁 > 可編程邏輯 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 基于壓縮感知的低能耗圖像傳感器節(jié)點(diǎn)研究
基于壓縮感知的低能耗圖像傳感器節(jié)點(diǎn)研究
2014年電子技術(shù)應(yīng)用第12期
俞 嘯1，2，張 立3，楊 靜3，趙 強(qiáng)1
（1.徐州醫(yī)學(xué)院 醫(yī)學(xué)信息學(xué)院，江蘇 徐州221000； 2.徐州醫(yī)學(xué)院 現(xiàn)代教育技術(shù)中心，江蘇 徐州221000； 3.徐州醫(yī)學(xué)院 醫(yī)學(xué)影像學(xué)院，江蘇 徐州221000）
摘要： 在無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)中，多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)的能耗問題是限制其應(yīng)用和發(fā)展的重要因素。從圖像編碼復(fù)雜度和編碼壓縮率方面對節(jié)點(diǎn)的能耗進(jìn)行分析，研究基于壓縮感知（CS）的圖像編碼理論和節(jié)點(diǎn)的能耗模型。然后結(jié)合能耗模型，通過實(shí)驗(yàn)仿真分析DCT-CS圖像編碼方案和JEPG圖像編碼方案的圖像編碼和傳輸總能耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于JPEG方案，DCT-CS方案能夠降低節(jié)點(diǎn)的總能耗。最后，在STM32F103和CC2530硬件平臺上完成基于DCT-CS編碼的圖像傳感器節(jié)點(diǎn)軟、硬件設(shè)計(jì)，以達(dá)到降低節(jié)點(diǎn)能耗的目的。
中圖分類號： TN919.8；TP391
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
文章編號： 0258-7998(2014)12-0089-03
Research of low energy consumption image sensor node based on compressed sensing
Yu Xiao1，2，Zhang Li3，Yang Jing3，Zhao Qiang1
1.School of Medical Information，Xuzhou Medical College，Xuzhou 221000，China；2.Modern Educational Technology Center，Xuzhou Medical College，Xuzhou 221000，China；3.School of Medicine Imaging，Xuzhou Medical College，Xuzhou 221000，China
Abstract： It is necessary to improve energy efficiency of WMSN node to maximize prolong the life cycle of the networks, since WMSN′ energy is limited and media information processing needs large energy consumption. This paper focuses on how to reduce the node data processing and transmission energy consumption with the image coding research. It compares the energy consumption of JPEG coding scheme and the DCT-CS scheme through simulation to analyze the data processing and transmission energy consumption of these two schemes. The results show that the DCT-CS scheme can effectively reduce the energy consumption of the image sensor node. At last, it realizes the DVC theory-based encoding scheme on the image sensor node based on STM32F103 and CC2530 hardware platform to reduce energy consumption.
Key words : compressed sensing；WMSNs；energy consumption；image coding

0 引言

　　無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)WMSNs(Wireless Multimedia Sensor Networks)應(yīng)用前景廣闊，但圖像視頻信號的數(shù)據(jù)量大，不管直接傳輸還是進(jìn)行編碼后傳輸，都需要消耗大量的能量[1-2]。而傳統(tǒng)的圖像或視頻編碼復(fù)雜度高，亟需一種滿足較高的壓縮效率同時(shí)又降低計(jì)算復(fù)雜度的算法。近些年，由DONOHO D、CANDES E等人提出壓縮感知CS(Compressed Sensing)理論[3-4]，這一理論為圖像信號的壓縮編碼提供了新的思路。本文從降低圖像處理算法復(fù)雜度的角度出發(fā)，首先對CS理論和圖像傳感器節(jié)點(diǎn)能耗模型進(jìn)行分析，然后通過仿真比較基于CS理論的圖像壓縮算法與JPEG圖像編碼算法的節(jié)點(diǎn)能耗，最后基于CC2530硬件平臺完成圖像傳感節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)。

1 相關(guān)基礎(chǔ)理論

　　1.1 壓縮感知編碼


001.jpg

　　基于壓縮感知理論的CS-DCT圖像編碼[5-6]框架如圖1所示，在編碼端，首先對圖像信號X進(jìn)行宏塊劃分、DCT變換，生成觀測矩陣，與DCT變換后矩陣的線性相乘，得到觀測信號Y，并對其進(jìn)行量化和哈夫曼編碼，得到壓縮傳輸?shù)膱D像D，通過對的設(shè)置，可以調(diào)整對圖像信號DCT系數(shù)矩陣的采樣率。在解碼端，將壓縮后的圖像D進(jìn)行哈夫曼解碼和反量化，得到測量信號Y′；生成稀疏基?追，求得恢復(fù)矩陣S；利用恢復(fù)矩陣S和觀測信號Y′進(jìn)行非線性共軛梯度算法重構(gòu)，得到重構(gòu)信號，最后對重構(gòu)信號進(jìn)行IDCT變換，可以得到解碼后的圖像信號。

　　1.2 圖像傳感器節(jié)點(diǎn)能耗模型

　　多媒體節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)處理和傳輸會消耗很大一部分的能量，圖像傳感器節(jié)點(diǎn)是一種具有代表意義的多媒體節(jié)點(diǎn)。本設(shè)計(jì)主要研究CPU處理能耗和數(shù)據(jù)傳輸能耗，所以在這里將傳感器節(jié)點(diǎn)的消耗模型簡化為：

　　EST=Eact+ETx(1)

　　無線通信系統(tǒng)中，發(fā)射功率隨信號傳輸距離的增加呈指數(shù)衰減。根據(jù)信道自由空間（Free Space）模型和信道多徑衰減（Multi-path Fading）模型對圖像傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行建模[7]。當(dāng)信號傳送距離為d時(shí)，k位數(shù)據(jù)的發(fā)送消耗的能量可用式（2）表示。發(fā)送能耗：

　　UUT5[)$87_9JU]GFOPUWUXK.png

　　其中，Eelec是收發(fā)器線路的能量消耗；在可接受的容錯率下，放大器部分的能耗?著fs·d2和?著mp·d4取決于信號的傳輸距離；一般Eelec=50 nJ/bit，fs=10 pJ/bit/m2，mp=0.001 3 pJ/bit/m4，d0=87 m。

　　CPU的處理能耗可以近似地表示為：

　　L5H%4LO4UMY3A)8)3RKB5DN.png

　　其中，為電路開關(guān)活動因子，CL為負(fù)載電容，Vdd為處理器的工作電壓，f為處理器的時(shí)鐘頻率，N為完成任務(wù)需要的CPU時(shí)鐘周期數(shù)。

2 圖像節(jié)點(diǎn)編碼性能仿真分析

　　選擇JPEG圖像編碼算法與基于CS的圖像編碼算法進(jìn)行對比，圖像源選用大小為256×256的標(biāo)準(zhǔn)灰度圖像Cameraman進(jìn)行仿真分析。在Intel雙核2.0 GHz、2 GB內(nèi)存的Windows XP系統(tǒng)平臺上，利用MATLAB運(yùn)行兩種編碼算法，分別對上述圖像進(jìn)行JPEG編碼方案和DCT-CS方案的壓縮編碼，統(tǒng)計(jì)JPEG方案和DCT-CS方案的PSNR、輸出碼率和編碼時(shí)間。圖像傳感器節(jié)點(diǎn)能耗分布的特殊，數(shù)據(jù)的處理和傳輸都需要消耗大部分的能量，需要對“信號處理”和“無線傳輸”問題進(jìn)行折中，這里取處理器能耗和通信傳輸能耗的總和作為編碼方案性能評估標(biāo)準(zhǔn)，將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)代入式(3)，這里Vdd=1.8 V，CL=0.67 nF，=0.6，可得到不同PSNR下節(jié)點(diǎn)編碼和傳輸總能耗，處理器和傳輸總能耗對比如圖2所示。從圖中可以看出同JPEG方案相比，采用DCT-CS方案可以降低圖像傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)傳輸?shù)目偰芎摹?/p>

002.jpg

3 圖像傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

　　3.1 節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)

　　圖像傳感器節(jié)點(diǎn)需要能夠?qū)D像數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、編碼和傳輸，這就對節(jié)點(diǎn)硬件的計(jì)算能力提出了一定的要求。同時(shí)，節(jié)點(diǎn)本身能量有限，又需要盡可能地降低節(jié)點(diǎn)的能耗。這里選用ARM Cortex-M3核心的STM32F103作為節(jié)點(diǎn)的主處理器，STM32F103是具備低成本、低功耗、高性能等特點(diǎn)的微處理器解決方案，具有豐富的資源配置和多種標(biāo)準(zhǔn)的通信接口，其工作頻率高達(dá)72 MHz，支持多種省電模式[8]。CMOS圖像傳感器模塊具有低功耗、高集成度的優(yōu)點(diǎn)，選擇CMOS攝像頭模塊可以滿足一般圖像采集應(yīng)用的需求，這里選用OmmiVision公司的OV7650 CMOS圖像傳感器。選擇支持ZigBee的CC2530[9]作為無線傳輸模塊解決方案。CC2530與STM32F103之間通過SPI總線通信，節(jié)點(diǎn)硬件框架如圖3所示。

003.jpg

　　3.2 節(jié)點(diǎn)軟件設(shè)計(jì)

　　選擇?滋C/OS-II操作系統(tǒng)作為節(jié)點(diǎn)的軟件系統(tǒng)平臺，首先進(jìn)行系統(tǒng)軟件平臺的搭建，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的硬件選型和需要的通信總線，完成?滋C/OS-II操作系統(tǒng)和硬件驅(qū)動程序的移植工作。在系統(tǒng)軟件的基礎(chǔ)之上進(jìn)行應(yīng)用軟件設(shè)計(jì)，完成圖像數(shù)據(jù)的采集，基于DCT-CS編碼的軟件設(shè)計(jì)，通過SPI總線接口將編碼夠后的數(shù)據(jù)傳輸?shù)紺C2530。圖像采集和編碼程序基本流程如圖4所示，首先系統(tǒng)完成CPU硬件資源的初始化，配置相應(yīng)的控制器和端口，初始化攝像頭驅(qū)動程序，通過I2C總線接口完成攝像頭的基本配置工作，設(shè)置圖像采集窗口大小、圖像輸出格式等。然后初始化系統(tǒng)緩存，用于圖像的采集和編碼數(shù)據(jù)的存儲，初始化C/OS-II系統(tǒng)任務(wù)并啟動操作系統(tǒng)，系統(tǒng)中主要任務(wù)有圖像采集任務(wù)、圖像編碼任務(wù)和圖像轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)。

004.jpg

4 結(jié)論

　　文章首先提出多媒體傳感器節(jié)點(diǎn)的能耗問題，然后對節(jié)點(diǎn)能耗模型和基于CS的圖像編碼方案方案進(jìn)行基礎(chǔ)理論分析。用實(shí)驗(yàn)仿真的方法對比JPEG方案和CS方案的編碼性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CS方案確實(shí)可以節(jié)省節(jié)點(diǎn)能耗。根據(jù)以上理論研究和實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景的分析，分析圖像傳感器節(jié)點(diǎn)硬件平臺的計(jì)算能力、節(jié)點(diǎn)能耗及傳輸帶寬需求，圍繞這幾點(diǎn)對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行軟、硬件設(shè)計(jì)。下一步將對多節(jié)點(diǎn)協(xié)作的圖像編碼算法進(jìn)行研究，綜合考慮圖像采集節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)的能耗問題，提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

參考文獻(xiàn)

　　[1] 沙超，孫力娟，王汝傳，等.無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)中能量高效的采樣與傳輸方法[J].通信學(xué)報(bào)，2011(2)：1-10.

　　[2] 熊哲源，樊曉平，劉少強(qiáng)，等.面向無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的JPEG 2000圖像編碼算法[J].傳感器與微系統(tǒng)，2012(1)：55-58.

　　[3] DONOHO D.Compressed sensing[J].IEEE Transac-tions on Information Theory，2006，52(4)：1289-1306．

　　[4] DONOHO D，TSAIG Y.Extensions of compressed  sensing[J].Signal Processing，2006，86(3)：533-548．

　　[5] 潘榕，劉昱，侯正信，等.基于局部DCT系數(shù)的圖像壓縮感知編碼與重構(gòu)[J].自動化學(xué)報(bào)，2011(6)：674-681.

　　[6] 張淑芳，李凱，徐江濤，等.基于壓縮感知的圖像自適應(yīng)編碼算法[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào)，2012(4)：319-324.

　　[7] 高妍.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能耗建模與仿真[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2010.

　　[8] 孫順遠(yuǎn)，秦會斌，崔佳冬，等.?滋COS-Ⅱ在CortexM3內(nèi)核上的移植及優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2010(4)：208-211.

　　[9] 任珍文，黃玉清.基于CC2530的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控平臺[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2012，38(10)：122-125.


此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。