| 摘要 | 第1-14页 |
| Abstract | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-32页 |
| ·课题研究背景 | 第16-18页 |
| ·无线多媒体传感器网络概述 | 第18-23页 |
| ·基本概念与特点 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第20-22页 |
| ·应用领域 | 第22-23页 |
| ·无线多媒体传感器网络能耗问题 | 第23-26页 |
| ·能耗来源及分布特点 | 第23-24页 |
| ·节能方法 | 第24-26页 |
| ·多节点协同图像采集与压缩技术 | 第26-30页 |
| ·研究意义 | 第26-27页 |
| ·面临的挑战 | 第27-28页 |
| ·现有工作的不足 | 第28-30页 |
| ·本文主要工作和贡献 | 第30-31页 |
| ·论文结构安排 | 第31-32页 |
| 第二章 两层协作式WMSNs 体系结构及其模型 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32-34页 |
| ·两层协作式WMSNs 体系结构 | 第34-35页 |
| ·节点类型 | 第34页 |
| ·三级协作模型 | 第34-35页 |
| ·节点感知模型 | 第35-37页 |
| ·普通节点感知模型 | 第35-36页 |
| ·相机节点感知模型 | 第36-37页 |
| ·网络能耗模型 | 第37-39页 |
| ·无线传输能耗模型 | 第37页 |
| ·处理器能耗模型 | 第37-38页 |
| ·节点能量状态模型 | 第38-39页 |
| ·节点部署及覆盖 | 第39-42页 |
| ·普通节点部署及覆盖 | 第39-41页 |
| ·相机节点部署及覆盖 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 事件驱动型相机节点协调唤醒机制 | 第43-73页 |
| ·引言 | 第43-45页 |
| ·网络模型 | 第45-46页 |
| ·定义和符号 | 第45页 |
| ·模型假设 | 第45-46页 |
| ·相机节点唤醒机制分析 | 第46-51页 |
| ·相机节点调度问题 | 第46-47页 |
| ·相机节点唤醒机制实现流程 | 第47-50页 |
| ·节点能量状态转换 | 第50页 |
| ·存在的问题 | 第50-51页 |
| ·基于感知域划分的分布式相机节点协调唤醒机制（RDCCW） | 第51-67页 |
| ·普通节点与相机节点的位置关系判定 | 第51-56页 |
| ·基于普通节点分类的感知域划分 | 第56-60页 |
| ·感知域内普通节点成簇 | 第60-63页 |
| ·事件上报及管理 | 第63-64页 |
| ·分布式相机节点协调 | 第64-67页 |
| ·性能评估 | 第67-71页 |
| ·能量消耗 | 第68-71页 |
| ·响应延迟 | 第71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 多相机节点协同节能图像采集策略 | 第73-87页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·最小能耗图像采集问题（MEIC） | 第74-77页 |
| ·问题定义 | 第74-75页 |
| ·整数线性规划形式 | 第75-76页 |
| ·问题分析 | 第76-77页 |
| ·局部相机节点协调节能策略（LCCES） | 第77-83页 |
| ·冗余节点分布式自查算法 | 第77-78页 |
| ·局部集中式协调策略 | 第78-83页 |
| ·性能分析 | 第83-85页 |
| ·活跃相机节点数目 | 第83-84页 |
| ·节点能耗平衡性能 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 多节点协同本地图像传输方案 | 第87-106页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·网络拓扑结构 | 第88-89页 |
| ·传统簇结构中图像传输能耗分析 | 第89-92页 |
| ·相机节点能耗分析 | 第90-91页 |
| ·簇头节点能耗分析 | 第91-92页 |
| ·基于两跳簇结构的图像传输方案（TCIT） | 第92-98页 |
| ·方案描述 | 第93-95页 |
| ·过渡簇初始传输半径的确定 | 第95-96页 |
| ·过渡簇传输半径自适应调整 | 第96-98页 |
| ·基于节点剩余能量的任务分配 | 第98页 |
| ·性能分析 | 第98-105页 |
| ·节点密度的影响 | 第99-101页 |
| ·参数的影响 | 第101-103页 |
| ·节点能耗平衡性能 | 第103-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 多节点协同图像压缩算法 | 第106-124页 |
| ·引言 | 第106-109页 |
| ·研究背景 | 第106-107页 |
| ·现有解决方案及其不足 | 第107-109页 |
| ·LBT 图像压缩算法及其低复杂度实现 | 第109-116页 |
| ·双正交重叠变换（LBT） | 第109-111页 |
| ·LBT 变换的简化算法 | 第111-114页 |
| ·LBT 系数块中的零树结构及零树编码算法 | 第114-116页 |
| ·LBT 多节点协同图像压缩算法（LBT-MCIC） | 第116-120页 |
| ·LBT 图像压缩算法拆分 | 第116-118页 |
| ·两跳簇结构中的多节点协同实现 | 第118-120页 |
| ·计算复杂度以及存储开销分析 | 第120页 |
| ·性能评估 | 第120-123页 |
| ·重建图像质量 | 第120-121页 |
| ·能量消耗 | 第121-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 第七章 总结与展望 | 第124-128页 |
| ·全文总结 | 第124-126页 |
| ·研究展望 | 第126-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-142页 |
| 作者攻读博士学位期间取得的学术成果 | 第142-144页 |