Energy-efficient image transmission for wireless camera sensor networks
Transmission d'images sur les réseaux de capteurs sans fil sous la contrainte de l'énergie
Résumé
Among the many potential applications of wireless sensor networks (WSNs), those using image sensors are valuable for object detection, recognition, localization,
counting, and tracking. Small and low-power image sensors already exist but special challenges for energy-efficient, low-complexity image processing and communication in WSN must be addressed.
The contribution of this thesis focuses on two aspects. First, we have proposed an image transmission scheme based on discrete wavelet transform (DWT) and semireliable transmission to achieve energy conservation. The DWT allows for image decomposition
into separable subbands for multiresolution representation purposes. As a result, image data can be divided into priority levels. In this way, fully reliable data transmission is only required for the lowest resolution level. The remaining data can be handled with a semireliable transmission policy in order to save energy. Nodes located between the image source and the sink can decide to drop some packets in accordance
with the packet priority and the batteries' state-of-charge.
Secondly, we addressed aspects of image processing and coding at the source image sensor, and we have proposed a very-low complexity compression algorithm combined with a technique of pixels mixing based on torus automorphisms . Experiments on a platform of real image sensor network have been conducted to demonstrate the validity of our proposals, by measuring aspects such as the amount of memory required for the implementation of our software algorithms, their consumption energy and their execution time,
and the quality of reconstructed images under packet losses conditions.
counting, and tracking. Small and low-power image sensors already exist but special challenges for energy-efficient, low-complexity image processing and communication in WSN must be addressed.
The contribution of this thesis focuses on two aspects. First, we have proposed an image transmission scheme based on discrete wavelet transform (DWT) and semireliable transmission to achieve energy conservation. The DWT allows for image decomposition
into separable subbands for multiresolution representation purposes. As a result, image data can be divided into priority levels. In this way, fully reliable data transmission is only required for the lowest resolution level. The remaining data can be handled with a semireliable transmission policy in order to save energy. Nodes located between the image source and the sink can decide to drop some packets in accordance
with the packet priority and the batteries' state-of-charge.
Secondly, we addressed aspects of image processing and coding at the source image sensor, and we have proposed a very-low complexity compression algorithm combined with a technique of pixels mixing based on torus automorphisms . Experiments on a platform of real image sensor network have been conducted to demonstrate the validity of our proposals, by measuring aspects such as the amount of memory required for the implementation of our software algorithms, their consumption energy and their execution time,
and the quality of reconstructed images under packet losses conditions.
Parmi les nombreuses applications potentielles des réseaux de capteurs sans fil, celles utilisant des capteurs d'image sont appréciables pour tout ce qui concerne la détection, la reconnaissance et la localisation d'objets par la vision. Des capteurs de petite taille, peu gourmands en énergie et dotés d'une caméra existent déjà au stade de prototype, mais des algorithmes de traitement et de compression de données, ainsi que des protocoles de communication de faible complexité et peu coûteux en énergie doivent être développés pour que ces applications puissent être envisagées en pratique.
La contribution de cette thèse porte principalement sur deux aspects. Premièrement, nous avons proposé un protocole de transmission d'images semi-fiable pour réduire la consommation d'énergie des nœuds relayant les paquets jusqu'au collecteur. Les économies d'énergie sont obtenues en préparant à la source des paquets de différentes priorités, grâce à une transformée en ondelettes de l'image, puis en conditionnant l'acheminement des paquets, saut par saut, suivant leur priorité et l'état de charge des batteries. Deuxièmement, nous avons étudié plus profondément les aspects de traitement et codage d'images à la source, et nous avons proposé un nouvel algorithme de compression d'images de faible complexité, combiné avec une technique d'entrelacement de pixels basée sur les automorphismes toriques. Des expérimentations sur
une plate-forme réelle de réseau de capteurs d'images ont été réalisées afin de démontrer la validité de nos propositions, en mesurant des aspects telles que la quantité de mémoire requise pour l'implantation logicielle de nos algorithmes, leur consommation d'énergie et leur temps d'exécution, ainsi que la qualité des images reconstituées au récepteur en présence de pertes de paquets.
La contribution de cette thèse porte principalement sur deux aspects. Premièrement, nous avons proposé un protocole de transmission d'images semi-fiable pour réduire la consommation d'énergie des nœuds relayant les paquets jusqu'au collecteur. Les économies d'énergie sont obtenues en préparant à la source des paquets de différentes priorités, grâce à une transformée en ondelettes de l'image, puis en conditionnant l'acheminement des paquets, saut par saut, suivant leur priorité et l'état de charge des batteries. Deuxièmement, nous avons étudié plus profondément les aspects de traitement et codage d'images à la source, et nous avons proposé un nouvel algorithme de compression d'images de faible complexité, combiné avec une technique d'entrelacement de pixels basée sur les automorphismes toriques. Des expérimentations sur
une plate-forme réelle de réseau de capteurs d'images ont été réalisées afin de démontrer la validité de nos propositions, en mesurant des aspects telles que la quantité de mémoire requise pour l'implantation logicielle de nos algorithmes, leur consommation d'énergie et leur temps d'exécution, ainsi que la qualité des images reconstituées au récepteur en présence de pertes de paquets.
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