CN105407142A - 一种自然灾害环境下的实时图片分享方法及系统 - Google Patents

一种自然灾害环境下的实时图片分享方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种自然灾害环境下的能耗感知实时图片分享方法及系统。该方法包括：客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量提取用户选择的待上传图片的图片特征，将当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征上传至服务器；服务器根据当前手机剩余电量对待上传图片进行冗余检测，得到每张待上传图片的冗余状态为冗余或非冗余，并将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端；客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量压缩冗余状态为非冗余的待上传图片的像素，再压缩其质量后将其上传至服务器。本发明能大幅度地降低自然灾害环境下图片分享的带宽和能耗开销。

Description

一种自然灾害环境下的实时图片分享方法及系统
技术领域
本发明属于计算机网络和多媒体技术领域，更具体地，涉及一种自然灾害环境下的实时图片分享方法及系统。
背景技术
在自然灾害事件中，情景感知信息如环境和个人的状况、路况、资源信息等，对于应急队伍和救援人员实施有效和及时的自然灾害救援来拯救人类的生命、减少受伤和财产损失，是极其重要的。
随着智能手机的普及及无处不在的访问互联网，通过手机分享基于图片的信息在自然灾害情景感知中起着非常重要的作用。例如，在2013年的Haiyan台风中，作为救灾工作的一部分，社交媒体利用志愿者分享的灾区图片来寻找最需要帮助的地方。即使基于图片的信息对于自然灾害情景感知非常重要，但是通过手机分享图片难以有效支持实时情景感知，主要因为存在以下三个挑战。
带宽瓶颈：由于自然灾害环境下通讯基础设施的破坏，网络带宽可能变得非常有限。即使存在一些网络补救措施，如延迟容忍网络、自动自组网，严重的带宽受限依然存在。另外，在自然灾害中，由于需要报告自身状况或现场信息，更容易比平时产生更多的网络流量，这将进一步加重网络负担。
电量受限：手机用于拍摄和上传照片，然而，众所周知手机短的使用时长一直是用户最大的顾虑。例如，ChangWave在2011年做了个时长调查，表明38％的人把手机使用时长列为他们最大的顾虑。更重要的是，自然灾害环境中由于基础设施被破坏，手机是很难充电的。同时，在带宽受限的情况下，手机频繁地与网络进行连接将消耗更多的电量。
图片冗余：自然灾害中用户上传的图片中存在大量的冗余。根据用户的习惯，图片经常是以批处理的方式上传的，即一批图片同时被用户上传。这样就形成了批内相似图片和批外相似图片。批内相似图片，是指同一批被上传的图片间存在的相似图片，一般是由于同一用户对同一场景拍摄了多张照片或连拍模式下产生的。批外相似图片，是指该批被上传图片中与服务器端中之前被其他批次上传的图片间存在的相似图片，一般是由于不同用户对同一场景拍摄产生的。
现有的基于图片的自然灾害情景感知的相关工作，都是通过消除冗余图片来提高图片分享效率，因而极度依赖于图片的冗余度，在只有少量的冗余图片存在的情况下，这些方法将会失效。即使图片的冗余度较高如50％，图片的上传延迟也是无法接受的。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种自然灾害环境下的实时图片分享方法及系统，其目的是大幅度地降低自然灾害环境下图片分享的带宽和能耗开销；即使在更坏的情况下，即只有很少冗余图片存在时，也能保持大带宽和高能耗效率；此外，根据当前可用电量动态调节实际操作，平衡用户体验和能耗节省，从而进一步节省电量和延长手机电池的使用时长。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种自然灾害环境下的实时图片分享方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量提取用户选择的待上传图片的图片特征，将当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征上传至服务器；
(2)服务器根据当前手机剩余电量对待上传图片进行冗余检测，得到每张待上传图片的冗余状态为冗余或非冗余，并将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端；
(3)客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量压缩冗余状态为非冗余的待上传图片的像素，再压缩其质量后将其上传至服务器。
优选地，所述步骤(1)中，根据当前手机剩余电量提取用户选择的待上传图片的图片特征进一步包括如下步骤：
(A1)压缩待上传图片的像素；其中，根据当前手机剩余电量确定像素的压缩比，当前手机剩余电量越少则像素的压缩比越大，当前手机剩余电量越多则像素的压缩比越小；
(A2)利用ORB算法提取待上传图片的图片特征，提取的图片特征由多个ORB特征点组成。
优选地，所述步骤(2)进一步包括如下子步骤：
(2-1)服务器接收客户端上传的当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征，根据待上传图片的图片特征在服务器索引中进行相似度查询，对每张待上传图片，将服务器中具有与其匹配的ORB特征点最多的图片作为其相似图片，计算每张待上传图片与其相似图片的相似度；
(2-2)服务器根据当前手机剩余电量确定相似度阈值，当前手机剩余电量越少则相似度阈值越低，当前手机剩余电量越大则相似度阈值越高；
(2-3)对每张待上传图片，判断其与其相似图片的相似度是否大于相似度阈值，是则标记该待上传图片的冗余状态为冗余，否则标记该待上传图片的冗余状态为未知；
(2-4)对冗余状态为未知的待上传图片构成的图片集合V＝{v1,v2,...,vn}建立子模函数最大化模型，进而得到图片子集标记图片子集S中的所有图片的冗余状态为非冗余，标记图片集合V中除去图片子集S后剩余图片的冗余状态为冗余，其中，vi为图片集合V中的第i个图片，i＝1,2,...,n，n为图片集合V中的图片总数，Sx用贪心算法遍历图片集合V的所有子集，F()是打分函数，用于量化Sx的质量，图片子集S中的图片数量|S|≤b，b为子模函数最大化模型的预算；
(2-5)服务器将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端。
优选地，子模函数最大化模型的预算b通过如下方法得到：
(B1)将图片集合V中的所有图片构成一个加权图G，G的顶点为图片，G的边为图片间的连线，边的权值为其连接的两张图片的相似度；
(B2)根据当前手机剩余电量确定图切割阈值，当前手机剩余电量越少则图切割阈值越低，当前手机剩余电量越大则图切割阈值越高；
(B3)删除G中权值小于图切割阈值的边，将G切割为多个子图，将得到的子图个数作为子模函数最大化模型的预算。
优选地，F(Sx)由覆盖函数fcov和多样性函数fdiv线性叠加得到，其中，wi,j为图片集合V中的第i个图片vi与图片子集S中的第j个图片vj的相似度，Ik为将G切割得到的第k个子图中的图片集合，若图片子集S和Ik中没有相同的元素，则N(S,Ik)＝0，否则N(S,Ik)＝1。
按照本发明的另一方面，提供了一种自然灾害环境下的实时图片分享系统，其特征在于，包括能耗感知特征提取模块、能耗感知冗余检测模块和能耗感知图片上传模块；
所述能耗感知特征提取模块设置在客户端中，用于读取用户选择的一批待上传图片，获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量确定图片像素的压缩比，压缩待上传图片的像素，提取待上传图片的图片特征，并将当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征上传至所述能耗感知冗余检测模块；
所述能耗感知冗余检测模块设置在服务器中，用于接收所述能耗感知特征提取模块上传的当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征，根据待上传图片的图片特征检测每张待上传图片与服务器中图片的相似性，判断每张待上传图片的冗余状态为冗余或未知，进一步检测冗余状态为未知的待上传图片间的相似性，得到其中每张图片的冗余状态为冗余或非冗余，并将所有待上传图片的冗余状态发送至所述能耗感知图片上传模块；
所述能耗感知图片上传模块设置在客户端中，用于接收所述能耗感知冗余检测模块发送的所有待上传图片的冗余状态，获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量压缩冗余状态为非冗余的待上传图片的像素，再压缩其质量后将其上传。
按照本发明的另一方面，提供了一种自然灾害环境下的实时图片分享系统，其特征在于，包括：
能耗感知特征提取模块，用于使客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量提取用户选择的待上传图片的图片特征，将当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征上传至服务器；
能耗感知冗余检测模块，用于使服务器根据当前手机剩余电量对待上传图片进行冗余检测，得到每张待上传图片的冗余状态为冗余或非冗余，并将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端；
能耗感知图片上传模块，用于使客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量压缩冗余状态为非冗余的待上传图片的像素，再压缩其质量后将其上传至服务器。
优选地，所述能耗感知特征提取模块进一步包括：
像素压缩模块，用于压缩待上传图片的像素；其中，根据当前手机剩余电量确定像素的压缩比，当前手机剩余电量越少则像素的压缩比越大，当前手机剩余电量越多则像素的压缩比越小；
图片特征提取模块，用于利用ORB算法提取待上传图片的图片特征，提取的图片特征由多个ORB特征点组成。
优选地，所述能耗感知冗余检测模块进一步包括：
相似度计算模块，用于使服务器接收客户端上传的当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征，根据待上传图片的图片特征在服务器索引中进行相似度查询，对每张待上传图片，将服务器中具有与其匹配的ORB特征点最多的图片作为其相似图片，计算每张待上传图片与其相似图片的相似度；
相似度阈值确定模块，用于使服务器根据当前手机剩余电量确定相似度阈值，当前手机剩余电量越少则相似度阈值越低，当前手机剩余电量越大则相似度阈值越高；
批外冗余检测模块，用于对每张待上传图片，判断其与其相似图片的相似度是否大于相似度阈值，是则标记该待上传图片的冗余状态为冗余，否则标记该待上传图片的冗余状态为未知；
批内冗余检测模块，用于对冗余状态为未知的待上传图片构成的图片集合V＝{v1,v2,...,vn}建立子模函数最大化模型，进而得到图片子集标记图片子集S中的所有图片的冗余状态为非冗余，标记图片集合V中除去图片子集S后剩余图片的冗余状态为冗余，其中，vi为图片集合V中的第i个图片，i＝1,2,...,n，n为图片集合V中的图片总数，Sx用贪心算法遍历图片集合V的所有子集，F()是打分函数，用于量化Sx的质量，图片子集S中的图片数量|S|≤b，b为子模函数最大化模型的预算；
冗余状态反馈模块，用于使服务器将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：本发明利用图片压缩和基于内容的冗余消除技术，有效地降低图片分享中的带宽和手机能耗的开销；此外，本发明提出三个能耗感知策略：能耗感知特征提取、能耗感知冗余检测和能耗感知图片上传，能够利用当前物理的可用电量来动态调节系统的实际操作，提供一个用户体验和能耗节省之间的合适的权衡，从而节省电量和延长手机电池使用时长。在相同条件下进行图片分享时，本发明消耗更少的带宽和手机电量，且带来更低的延迟。
附图说明
图1是本发明实施例的自然灾害环境下的实时图片分享方法流程图；
图2是能耗感知特征提取流程图；
图3是能耗感知冗余检测流程图；
图4是能耗感知图片上传流程图；
图5是本发明实施例的自然灾害环境下的实时图片分享系统结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本发明实施例的自然灾害环境下的实时图片分享方法包括如下步骤：
(1)客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量提取用户选择的待上传图片的图片特征，将当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征上传至服务器。
其中，当前手机剩余电量在0～1范围内。
如图2所示，根据当前手机剩余电量提取用户选择的待上传图片的图片特征进一步包括如下步骤：
(A1)压缩待上传图片的像素；其中，根据当前手机剩余电量确定像素的压缩比，当前手机剩余电量越少则像素的压缩比越大，当前手机剩余电量越多则像素的压缩比越小。
(A2)利用ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)算法提取待上传图片的图片特征，提取的图片特征由多个ORB特征点组成。
(2)服务器根据当前手机剩余电量对待上传图片进行冗余检测，得到每张待上传图片的冗余状态为冗余或非冗余，将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端。
如图3所示，进一步包括如下步骤：
(2-1)服务器接收客户端上传的当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征，根据待上传图片的图片特征在服务器索引中进行相似度查询，对每张待上传图片，将服务器中具有与其匹配的ORB特征点最多的图片作为其相似图片，计算每张待上传图片与其相似图片的相似度。
(2-2)服务器根据当前手机剩余电量确定相似度阈值，当前手机剩余电量越少则相似度阈值越低，当前手机剩余电量越大则相似度阈值越高。
(2-3)对每张待上传图片，判断其与其相似图片的相似度是否大于相似度阈值，是则标记该待上传图片的冗余状态为冗余，否则标记该待上传图片的冗余状态为未知。
(2-4)对冗余状态为未知的待上传图片构成的图片集合V＝{v1,v2,...,vn}建立子模函数最大化(SubmodularFunctionMaximization,SFM)模型，进而得到图片子集标记图片子集S中的所有图片的冗余状态为非冗余，标记图片集合V中除去图片子集S后剩余图片的冗余状态为冗余，其中，vi为图片集合V中的第i个图片，i＝1,2,...,n，n为图片集合V中的图片总数，Sx用贪心算法遍历图片集合V的所有子集，F()是打分函数，用于量化Sx的质量，图片子集S中的图片数量|S|≤b，b为子模函数最大化模型的预算(budget)。
具体地，子模函数最大化模型的预算b通过如下方法得到：
(B1)将图片集合V中的所有图片构成一个加权图G，G的顶点为图片，G的边为图片间的连线，边的权值为其连接的两张图片的相似度。
(B2)根据当前手机剩余电量确定图切割阈值，当前手机剩余电量越少则图切割阈值越低，当前手机剩余电量越大则图切割阈值越高。
(B3)删除G中权值小于图切割阈值的边，将G切割为多个子图，将得到的子图个数作为子模函数最大化模型的预算。
F(Sx)由覆盖函数fcov和多样性函数fdiv线性叠加得到，其中，wi,j为图片集合V中的第i个图片vi与图片子集S中的第j个图片vj的相似度，Ik为将G切割得到的第k个子图中的图片集合，若图片子集S和Ik中没有相同的元素，则N(S,Ik)＝0，否则N(S,Ik)＝1。
(2-5)服务器将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端。
(3)客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量压缩冗余状态为非冗余的待上传图片的像素，再使用JPEG(JointPhotographicExpertsGroup)压缩标准压缩其质量后将其上传至服务器，如图4所示。其中，当前手机剩余电量越少则像素的压缩比越大，当前手机剩余电量越多则像素的压缩比越小。
(4)服务器接收客户端上传的图片并解压。
如图5所示，本发明实施例的自然灾害环境下的实时图片分享系统包括能耗感知特征提取模块、能耗感知冗余检测模块和能耗感知图片上传模块。其中：
能耗感知特征提取模块，实现在客户端，用于从手机SD卡中读取用户选择的一批待上传图片，获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量确定图片像素的压缩比，压缩待上传图片的像素，用ORB算法提取待上传图片的图片特征，并将当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征上传至能耗感知冗余检测模块。
能耗感知冗余检测模块，实现在服务器，用于接收能耗感知特征提取模块上传的当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征，根据待上传图片的图片特征检测每张待上传图片与服务器中图片的相似性，判断每张待上传图片的冗余状态为冗余或未知，进一步检测冗余状态为未知的待上传图片间的相似性，得到其中每张图片的冗余状态为冗余或非冗余，并将所有待上传图片的冗余状态发送至能耗感知图片上传模块。
能耗感知图片上传模块，实现在客户端，用于接收能耗感知冗余检测模块发送的所有待上传图片的冗余状态，获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量压缩冗余状态为非冗余的待上传图片的像素，再使用JPEG压缩标准压缩其质量后将其上传。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种自然灾害环境下的实时图片分享方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量提取用户选择的待上传图片的图片特征，将当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征上传至服务器；
(2)服务器根据当前手机剩余电量对待上传图片进行冗余检测，得到每张待上传图片的冗余状态为冗余或非冗余，并将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端；
(3)客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量压缩冗余状态为非冗余的待上传图片的像素，再压缩其质量后将其上传至服务器。
2.如权利要求1所述的自然灾害环境下的实时图片分享方法，其特征在于，所述步骤(1)中，根据当前手机剩余电量提取用户选择的待上传图片的图片特征进一步包括如下步骤：
(A1)压缩待上传图片的像素；其中，根据当前手机剩余电量确定像素的压缩比，当前手机剩余电量越少则像素的压缩比越大，当前手机剩余电量越多则像素的压缩比越小；
(A2)利用ORB算法提取待上传图片的图片特征，提取的图片特征由多个ORB特征点组成。
3.如权利要求2所述的自然灾害环境下的实时图片分享方法，其特征在于，所述步骤(2)进一步包括如下子步骤：
(2-1)服务器接收客户端上传的当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征，根据待上传图片的图片特征在服务器索引中进行相似度查询，对每张待上传图片，将服务器中具有与其匹配的ORB特征点最多的图片作为其相似图片，计算每张待上传图片与其相似图片的相似度；
(2-2)服务器根据当前手机剩余电量确定相似度阈值，当前手机剩余电量越少则相似度阈值越低，当前手机剩余电量越大则相似度阈值越高；
(2-3)对每张待上传图片，判断其与其相似图片的相似度是否大于相似度阈值，是则标记该待上传图片的冗余状态为冗余，否则标记该待上传图片的冗余状态为未知；
(2-4)对冗余状态为未知的待上传图片构成的图片集合V＝{v1,v2,...,vn}建立子模函数最大化模型，进而得到图片子集标记图片子集S中的所有图片的冗余状态为非冗余，标记图片集合V中除去图片子集S后剩余图片的冗余状态为冗余，其中，vi为图片集合V中的第i个图片，i＝1,2,...,n，n为图片集合V中的图片总数，Sx遍历图片集合V的所有子集，F()是打分函数，用于量化Sx的质量，图片子集S中的图片数量|S|≤b，b为子模函数最大化模型的预算；
(2-5)服务器将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端。
4.如权利要求3所述的自然灾害环境下的实时图片分享方法，其特征在于，子模函数最大化模型的预算b通过如下方法得到：
(B1)将图片集合V中的所有图片构成一个加权图G，G的顶点为图片，G的边为图片间的连线，边的权值为其连接的两张图片的相似度；
(B2)根据当前手机剩余电量确定图切割阈值，当前手机剩余电量越少则图切割阈值越低，当前手机剩余电量越大则图切割阈值越高；
(B3)删除G中权值小于图切割阈值的边，将G切割为多个子图，将得到的子图个数作为子模函数最大化模型的预算。
5.如权利要求4所述的自然灾害环境下的实时图片分享方法，其特征在于，F(Sx)由覆盖函数fcov和多样性函数fdiv线性叠加得到，其中，wi,j为图片集合V中的第i个图片vi与图片子集S中的第j个图片vj的相似度，Ik为将G切割得到的第k个子图中的图片集合，若图片子集S和Ik中没有相同的元素，则N(S,Ik)＝0，否则N(S,Ik)＝1。
6.一种自然灾害环境下的实时图片分享系统，其特征在于，包括能耗感知特征提取模块、能耗感知冗余检测模块和能耗感知图片上传模块；
所述能耗感知特征提取模块设置在客户端中，用于读取用户选择的一批待上传图片，获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量确定图片像素的压缩比，压缩待上传图片的像素，提取待上传图片的图片特征，并将当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征上传至所述能耗感知冗余检测模块；
所述能耗感知冗余检测模块设置在服务器中，用于接收所述能耗感知特征提取模块上传的当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征，根据待上传图片的图片特征检测每张待上传图片与服务器中图片的相似性，判断每张待上传图片的冗余状态为冗余或未知，进一步检测冗余状态为未知的待上传图片间的相似性，得到其中每张图片的冗余状态为冗余或非冗余，并将所有待上传图片的冗余状态发送至所述能耗感知图片上传模块；
所述能耗感知图片上传模块设置在客户端中，用于接收所述能耗感知冗余检测模块发送的所有待上传图片的冗余状态，获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量压缩冗余状态为非冗余的待上传图片的像素，再压缩其质量后将其上传。
7.一种自然灾害环境下的实时图片分享系统，其特征在于，包括：
能耗感知特征提取模块，用于使客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量提取用户选择的待上传图片的图片特征，将当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征上传至服务器；
能耗感知冗余检测模块，用于使服务器根据当前手机剩余电量对待上传图片进行冗余检测，得到每张待上传图片的冗余状态为冗余或非冗余，并将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端；
能耗感知图片上传模块，用于使客户端获取当前手机剩余电量，根据当前手机剩余电量压缩冗余状态为非冗余的待上传图片的像素，再压缩其质量后将其上传至服务器。
8.如权利要求7所述的自然灾害环境下的实时图片分享系统，其特征在于，所述能耗感知特征提取模块进一步包括：
像素压缩模块，用于压缩待上传图片的像素；其中，根据当前手机剩余电量确定像素的压缩比，当前手机剩余电量越少则像素的压缩比越大，当前手机剩余电量越多则像素的压缩比越小；
图片特征提取模块，用于利用ORB算法提取待上传图片的图片特征，提取的图片特征由多个ORB特征点组成。
9.如权利要求8所述的自然灾害环境下的实时图片分享系统，其特征在于，所述能耗感知冗余检测模块进一步包括：
相似度计算模块，用于使服务器接收客户端上传的当前手机剩余电量和待上传图片的图片特征，根据待上传图片的图片特征在服务器索引中进行相似度查询，对每张待上传图片，将服务器中具有与其匹配的ORB特征点最多的图片作为其相似图片，计算每张待上传图片与其相似图片的相似度；
相似度阈值确定模块，用于使服务器根据当前手机剩余电量确定相似度阈值，当前手机剩余电量越少则相似度阈值越低，当前手机剩余电量越大则相似度阈值越高；
批外冗余检测模块，用于对每张待上传图片，判断其与其相似图片的相似度是否大于相似度阈值，是则标记该待上传图片的冗余状态为冗余，否则标记该待上传图片的冗余状态为未知；
批内冗余检测模块，用于对冗余状态为未知的待上传图片构成的图片集合V＝{v1,v2,...,vn}建立子模函数最大化模型，进而得到图片子集标记图片子集S中的所有图片的冗余状态为非冗余，标记图片集合V中除去图片子集S后剩余图片的冗余状态为冗余，其中，vi为图片集合V中的第i个图片，i＝1,2,...,n，n为图片集合V中的图片总数，Sx遍历图片集合V的所有子集，F()是打分函数，用于量化Sx的质量，图片子集S中的图片数量|S|≤b，b为子模函数最大化模型的预算；
冗余状态反馈模块，用于使服务器将每张待上传图片的冗余状态反馈至客户端。
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