无线多媒体传感器网络是在传统的无线传感器网络基础上引入音频、视频、图像、声音等大容量信息的新型传感器网络,在智能家居、战场监控、交通监控等领域具有广阔的应用前景。无线多媒体传感器网络将传统传感器网路的自组织、无人值守等优点和新兴多媒体技术感知媒体丰富的特点有机结合起来,既具有传统传感器网络(WSNs)的自组织、多跳路由、资源受限等共同特点,又在能耗分布、服务质量(QoS)要求、网络安全、传感器模型等方面具有显著的个性化特点。由于无线多媒体传感器网络中节点配备电池供电和低功耗的处理芯片,它的能量、处理能力、存储能力、通信能力等都十分受限,使得能量的高效利用成为无线传感器网络的首要目标。在无线多媒体传感器网络中图像信息提供更精确丰富的监测信息,但是信息量巨大,因此如何有效的压缩和传输图像至关重要。在无线多媒体传感器网络(WMSNs)中,通常使用数据压缩编码、冗余信息过滤以及数据融合等处理技术减少数据的传输量,考虑到WMSNs单个节点能量有限和处理能力有限的特点,可以利用多个节点的协同处理能力,通过“在网计算”完成数据压缩编码等处理,将冗余度低、数据量小、信息量足的处理结果逐级上传至控制中心。针对WMSNs中图像处理的特殊要求,本文在研究WMSNs的分布式图像压缩算法的基础上,对已有的算法改进,提出了一种适用于WMSNs的自适应分布式图像压缩算法；此外对当前的分布式视频编码技术进行了研究,探讨了其在图像压缩方面的应用。首先考虑到Walsh-Hadamard变换简单高效和能量集中的特点,可以将该变换算法应用于图像压缩算法中。由于Walsh变换采用二值正交基,非常适合计算机实现,而且有相应的快速计算机算法实现。针对WMSNs节点处理能力有限的特点,这种变换较DCT变换、小波变换需要更少的存储空间,提高了运算速度。仿真实验结果表明采用Walsh-Hadamard变换的算法与基于DCT变换算法相比更加简单快速。其次考虑到WMSNs无线信道的特点,提出一种基于信道估计的自适应图像压缩机制。无线信道具有信号衰减,延迟大,高误码率突发数据传输等特点,而多媒体信息处理需要Qos保障,如延迟容忍度,数据传输所需带宽。可以基于信道状态的准确估计,自适应调整量化表,在保证图像质量满足应用的前提下,获得更高的压缩比率。最后对分布式信源编码理论和实用编码技术进行了研究,针对WMSNs的应用进行了讨论,探讨了其在图像压缩方面的应用。