| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究的目的和意义 | 第13-16页 |
| 1.3.1 压缩 | 第13-14页 |
| 1.3.2 加密 | 第14-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 无线多媒体传感器网络综述 | 第17-29页 |
| 2.1 基本概念与特点 | 第17-22页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第17页 |
| 2.1.2 传感器节点 | 第17-19页 |
| 2.1.3 无线多媒体传感器网络的特点 | 第19-22页 |
| 2.2 研究的热点问题及面临的挑战 | 第22-26页 |
| 2.2.1 研究的热点问题 | 第22-25页 |
| 2.2.2 面临的挑战 | 第25-26页 |
| 2.3 应用领域 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 无线多媒体传感器网络中图像压缩算法研究 | 第29-61页 |
| 3.1 图像数据压缩技术概述 | 第29-30页 |
| 3.1.1 图像压缩的概念 | 第29页 |
| 3.1.2 压缩的分类及特点 | 第29-30页 |
| 3.1.3 基于多媒体传感器节点的图像压缩 | 第30页 |
| 3.2 Haar 小波变换 | 第30-41页 |
| 3.2.1 小波变换的概念及特点 | 第30-38页 |
| 3.2.2 Haar 小波变换 | 第38-39页 |
| 3.2.3 Haar 小波变换在数字图像处理中的应用 | 第39-41页 |
| 3.3 基于兴趣区域检测的图像编码算法 | 第41-44页 |
| 3.3.1 兴趣区域的定位及变化检测算法 | 第41-42页 |
| 3.3.2 光照变化对于目标检测的影响 | 第42-43页 |
| 3.3.3 本章中所用兴趣区域检测算法 | 第43-44页 |
| 3.4 多节点协同处理算法 | 第44-46页 |
| 3.4.1 多节点协同的定义 | 第44-45页 |
| 3.4.2 已存在压缩算法及局限性 | 第45-46页 |
| 3.5 基于 Haar 小波变换的分布式图像数据压缩算法 | 第46-50页 |
| 3.5.1 算法描述 | 第46-49页 |
| 3.5.2 算法分析 | 第49-50页 |
| 3.6 实验仿真及分析 | 第50-60页 |
| 3.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 无线多媒体传感器网络中图像加密技术研究 | 第61-79页 |
| 4.1 图像数据置乱技术概述 | 第61-63页 |
| 4.1.1 置乱技术的分类及特点 | 第62页 |
| 4.1.2 基于无线多媒体传感器网络的图像数据加密技术 | 第62-63页 |
| 4.2 维吉尼亚密码 | 第63-64页 |
| 4.3 关于交叉换位 | 第64-65页 |
| 4.4 基于维吉尼亚密码的分布式图像置乱算法 | 第65-71页 |
| 4.4.1 算法描述 | 第65-66页 |
| 4.4.2 维吉尼亚修正算法模型 | 第66-67页 |
| 4.4.3 实现步骤 | 第67-71页 |
| 4.5 实验仿真 | 第71-77页 |
| 4.5.1 实验一置乱效果 | 第71-72页 |
| 4.5.2 实验二与传统置乱算法的比较 | 第72-74页 |
| 4.5.3 实验三与按位异或算法的比较 | 第74-75页 |
| 4.5.4 实验四工作密钥对置乱效果的影响 | 第75-77页 |
| 4.6 基于 SNR 的数字图像置乱程度评价 | 第77-78页 |
| 4.7 本章小结 | 第78-79页 |
| 总结与展望 | 第79-81页 |
| 总结 | 第79-80页 |
| 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
