CN112218095A - 一种大数据图像传输、查看方法及系统 - Google Patents

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CN112218095A CN202011073746.7A CN202011073746A CN112218095A CN 112218095 A CN112218095 A CN 112218095A CN 202011073746 A CN202011073746 A CN 202011073746A CN 112218095 A CN112218095 A CN 112218095A
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Abstract

本发明涉及一种图像传输的技术领域，揭露了一种大数据图像传输、查看方法，包括：发送节点的应用层利用小波变换方法对待传输图像进行小波变换处理，得到小波变换系数矩阵；发送节点的应用层使用集合分裂算法对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理，得到压缩比特流；将压缩比特流划分为数据块，同时对数据块进行编码处理，得到压缩数据包；在中继节点的MAC层完成对关键压缩数据包和普通压缩数据包进行不平等的保护策略，并进行压缩数据包的发送；接收节点的应用层对所接收到的压缩数据包，根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理，恢复传输的图像。本发明还提供了一种大数据图像传输的系统。本发明实现了图像的传输。

Description

一种大数据图像传输、查看方法及系统
技术领域
本发明涉及图像传输的技术领域，尤其涉及一种大数据图像传输、查看方法及系统。
背景技术
随着大数据时代来临，产生越来越多图像数据待处理。而随着图像采集设备的提升，产生愈来愈多的高分辨率和高帧率图像。这些图像来自于国防科技、医疗建设、交通管理、教育教学和安全等领域，因此实现图像数据的高速传输成为当前研究的热门话题。
陆地上进行图像传输通信的方式主要分为两大类，一类是使用固定的电缆和光缆进行有线通信，使用有线的数据传输高速稳定，但是固定的电缆和光缆价格昂贵，覆盖范围小，不方便移动等缺点；另一类以电磁波作为载体作代表的无线通信，但是电磁波在特殊的环境中不能保证正常的通信，比如电磁波在水下的衰减和吸收严重，不适合作为水下通信的无线载体。
鉴于此，如何对图像进行有效的压缩编码，使得编码图像能够较少地损失图像数据信息，并对现有图像传输通信方式进行改进，成为本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种大数据图像传输、查看方法，通过使用集合分裂算法对图像进行渐进式压缩处理，在图像传输过程中，应用层将解码所需参数数据包标记为关键数据包，在MAC层使用逐跳确认与重传的策略加强保护，在图像接收层，根据关键数据包中的解码参数进行压缩图像解码，实现图像的传输以及查看。
为实现上述目的，本发明提供的一种大数据图像传输、查看方法，包括：
发送节点的应用层利用小波变换方法对待传输图像进行小波变换处理，得到小波变换系数矩阵；
发送节点的应用层使用集合分裂算法对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理，得到压缩比特流；
将压缩比特流划分为数据块，同时对数据块进行编码处理，得到压缩数据包；
在中继节点的MAC层完成对关键压缩数据包和普通压缩数据包进行不平等的保护策略，并进行压缩数据包的发送；
接收节点的应用层对所接收到的压缩数据包，根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理，恢复传输的图像。
可选地，所述发送节点的应用层利用小波变换方法对待传输图像进行小波变换处理，包括：
发送节点的应用层对于选定的大小为M×N像素的图像I的数值矩阵I0，选定阶数L为不大于log2(min(N，M))的正整数，对图像I的三个颜色通道分别在行方向和列方向上进行L级的小波变换；
分解I0得到低频分量和不同方向的高频分量组成的小波变换系数矩阵，原图像I的二维数据矩阵被分解为一个3×L+1个滤波结果，其中滤波结果构成大小与I0相等的数值矩阵Ic。
可选地，所述发送节点的应用层使用集合分裂算法对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理，包括：
1)初始化重要阈值为T＝2n，其中
Figure BDA0002711649620000021
ci，j是位于(i，j)处的小波系数，初始化重要系数列表LSP为空集，非重要系数列表LIP初始化为小波变换系数矩阵Ic中的所有元素，非重要集合列表LIS初始化为小波变换系数矩阵Ic集合中具有非零子孙的元素；
2)扫描非重要系数列表LIP，按照列表中元素的排序先后顺序进行扫描压缩编码处理，若扫描到的元素ci，j＞T，则表示元素ci，j是重要的，输出1和一个符号位，并将该元素移到重要系数列表LSP中；反之则输出0；
3)扫描非重要集合列表LIS，按照列表中的元素排序先后顺序进行扫描编码，对于每个大于T的重要系数，则编码输出一个1，并将重要系数转移到重要系数列表LSP中，对于每个小于T的非重要系数，输出一个0，并将该系数转移到非重要系数列表LIP中，最后将ci，j从非重要集合中删除；
4)通过将小波变换系数矩阵划分为重要系数列表LSP，非重要系数列表LIP和非重要集合列表LIS，分别进行扫描和排序，根据排序结果进行压缩编码结果的输出，比特流按重要程度递减的顺序排列，即表示图像轮廓的较为重要的数据位于压缩比特流前面，表示图像细节的较不重要的数据位于压缩比特流的后面。
可选地，所述将压缩比特流划分为数据块，并对数据块进行编码处理，包括：
将所生成的压缩比特率划分为n个数据块P1～Pn，将其放入窗口w2，将其中排在最前面的m个重要程度较高的数据块P1～Pm放入窗口w1，其中m<n；
以概率p选择窗口w1，并从中随机选取d1个数据块进行XOR操作生成压缩数据包，并将压缩数据包发送给中继节点，其中d1≤m；
在发送了预定数量的压缩数据包或者收到接收节点已完成图像接收的通知包后停止生成压缩数据包。
可选地，所述在中继节点的MAC层完成对关键压缩数据包和普通压缩数据包进行不平等的保护策略，包括：
中继节点的MAC层等待压缩数据包到来，收到压缩数据包后，则将压缩数据包交给接收节点的应用层；
若收到的数据包是关键数据包，关键数据包包括参数数据包、通知数据包和确认包，则还将发送一个ACKmac给应用层，应用层等待ACKmac，若超时没有收到，则重传该数据包，直至达到最大重传次数。
可选地，所述接收节点的应用层对所接收到的压缩数据包，根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理，包括：
1)在收到压缩数据包中找到序列长度为1的压缩数据包，可直接译为压缩比特流数据块；度大于1的压缩数据包列入待译码集；
2)将待译码集中包含已译出的编码符号与相应原始符号做XOR运算，并将其度数减一；若出现度数为1的编码符号，则将其直接译为原始符号，并将其移除出待译码集；
3)将编码解码出的原始符号作为数据块，按顺序拼接成一个压缩比特流S，拼接到未解码出的原始符号为止；
4)使用参数数据包中包含的多级树集合分裂算法解码信息，对当前拼接出的压缩比特流S进行解码恢复成小波系数矩阵lr；
5)对于小波系数矩阵lr，根据参数数据包中的小波变换阶数L，小波类型以及小波变换填充模式进行L阶小波逆变换，从而恢复出图像。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种大数据图像传输的系统，所述系统包括：
图像发送节点，用于获取大量待发送的图像数据，并进行图像数据的压缩编码处理；
中继节点，用于完成对关键压缩数据包和普通压缩数据包进行不平等的保护策略，并进行压缩数据包的发送；
图像接收节点，用于根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理，恢复传输的图像。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有图像传输程序指令，所述图像传输程序指令可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的大数据图像传输、查看的实现方法的步骤。
相对于现有技术，本发明提出一种大数据图像传输、查看方法，该技术具有以下优势：
首先，本发明提出一种集合分裂算法对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理，在算法中，小波系数被划分为以最低频分量为起点的树，这些系数被划分为阵列，除了最低频分量中的系数之外，其他小波系数都是一个最低频分量的小波系数的后代，通过将小波变换系数矩阵划分为重要系数列表，非重要系数列表和非重要集合列表，分别进行扫描和排序，排序扫描的目的是对非重要系数列表和非重要集合列表中的系数进行重要性判断，输出编码的比特流信息；相较于现有技术，本发明所提出算法通过对不同的系数列表数据进行编码处理，同时每个系数列表具有不同的重要程度，非重要集合列表仅包含图像的大致轮廓，而重要系数列表包含了更多的图像细节信息，比特流按重要程度递减的顺序排列，即表示图像轮廓的较为重要的数据位于压缩比特流前面，表示图像细节的较不重要的数据位于压缩比特流的后面，在编码端，先输出图像大致轮廓的压缩编码数据，然后再继续补充图像细节，解码端接收到少部分数据就可以恢复出图像的大致轮廓，再继续接收压缩数据包，并对压缩数据包进行解码，就可以慢慢显示图像的细节特征，在出现传输中断或错误的情况下，本发明所述算法依然可以用中断前接收到的部分压缩数据将图像的大致轮廓解码显示出来。
同时，由于在特殊环境中，若发送节点不能通过一跳传输到达接收节点，则需要中继节点作为辅助，完成多跳传输，将数据最终转发到接收节点。因此本发明在传输过程中设置了若干中继节点，中继节点的MAC层等待压缩数据包到来，收到压缩数据包后，则将压缩数据包交给接收节点的应用层，其中压缩数据包分为关键数据包和普通数据包两种，相较于普通数据包，关键数据包中包括了确认包，根据数据包中是否存在确认包，本发明对关键数据包和普通数据包进行区分，特别地，本发明在MAC层完成对关键数据包和普通数据包进行不平等的保护策略，分别使用重传确认和无确认无重传的方法区别对待关键数据包以及普通数据包，若收到的数据包是关键数据包(关键数据包包括参数数据包、通知数据包和确认包)，则还将发送一个ACKmac给应用层，应用层等待ACKmac，若超时没有收到，则重传该数据包，直至达到最大重传次数，通过对大量的重要等级较低的普通数据包采取无确认无重传的传输策略，通过降低传输网络的负载以减少数据包之间的冲突。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的一种大数据图像传输、查看方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的一种大数据图像传输的系统的结构示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
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。
通过使用集合分裂算法对图像进行渐进式压缩处理，在图像传输过程中，应用层将解码所需参数数据包标记为关键数据包，在MAC层使用逐跳确认与重传的策略加强保护，在图像接收层，根据关键数据包中的解码参数进行压缩图像解码，实现图像的传输以及查看。参照图1所示，为本发明一实施例提供的大数据图像传输、查看方法示意图。
在本实施例中，大数据图像传输、查看方法包括：
S1、发送节点获取大量待传输图像数据集，发送节点的应用层利用小波变换方法对待传输图像进行小波变换处理，得到小波变换系数矩阵。
首先，传输网络中的发送节点获取大量待传输图像数据集，发送节点的应用层对于选定的大小为M×N像素的图像I的数值矩阵I0，选定阶数L为不大于log2(min(N，M))的正整数，对图像I的三个颜色通道分别在行方向和列方向上进行L级的小波变换，所述小波变换为现有技术，在此不再累述；
分解I0得到低频分量和不同方向的高频分量组成的小波变换系数矩阵，原图像I的二维数据矩阵被分解为一个3×L+1个滤波结果，其中滤波结果构成大小与I0相等的数值矩阵Ic。
S2、发送节点的应用层使用集合分裂算法对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理，得到压缩比特流。
进一步地，发送节点的应用层使用集合分裂算法对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理，所述对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理的流程为：
1)初始化重要阈值为T＝2n，其中
Figure BDA0002711649620000061
ci，j是位于(i，j)处的小波系数，初始化重要系数列表LSP为空集，非重要系数列表LIP初始化为小波变换系数矩阵Ic中的所有元素，非重要集合列表LIS初始化为小波变换系数矩阵Ic集合中具有非零子孙的元素；
2)扫描非重要系数列表LIP，按照列表中元素的排序先后顺序进行扫描压缩编码处理，若扫描到的元素ci，j＞T，则表示元素ci，j是重要的，输出1和一个符号位，并将该元素移到重要系数列表LSP中；反之则输出0；
3)扫描非重要集合列表LIS，按照列表中的元素排序先后顺序进行扫描编码，对于每个重要系数(若系数大于T，则该系数是重要的)，则编码输出一个1，并将重要系数转移到重要系数列表LSP中，对于每个非重要系数，输出一个0，并将该系数转移到非重要系数列表LIP中，最后将ci，j从非重要集合中删除；
4)通过将小波变换系数矩阵划分为重要系数列表LSP，非重要系数列表LIP和非重要集合列表LIS，分别进行扫描和排序，根据排序结果进行压缩编码结果的输出，比特流按重要程度递减的顺序排列，即表示图像轮廓的较为重要的数据位于压缩比特流前面，表示图像细节的较不重要的数据位于压缩比特流的后面。
S3、将压缩比特流划分为数据块，同时对数据块进行编码处理，得到压缩数据包。
进一步地，本发明将所生成的压缩比特流划分为n个数据块P1～Pn，将其放入窗口w2，将其中排在最前面的m(<n)个重要程度较高的数据块P1～Pm放入窗口w1；
以概率p选择窗口w1，并从中随机选取d1(≤m)个数据块进行XOR操作生成压缩数据包，并将压缩数据包发送给中继节点；
在发送了预定数量的压缩数据包或者收到接收节点已完成图像接收的通知包后停止生成压缩数据包。
S4、在中继节点的MAC层完成对关键压缩数据包和普通压缩数据包进行不平等的保护策略，并进行压缩数据包的发送。
进一步地，中继节点的MAC层等待压缩数据包到来，收到压缩数据包后，则将压缩数据包交给接收节点的应用层，其中压缩数据包分为关键数据包和普通数据包两种，相较于普通数据包，关键数据包中包括了确认包，根据数据包中是否存在确认包，本发明对关键数据包和普通数据包进行区分；
特别地，若收到的数据包是关键数据包(关键数据包包括参数数据包、通知数据包和确认包)，则还将发送一个ACKmac给应用层，应用层等待ACKmac，若超时没有收到，则重传该数据包，直至达到最大重传次数。
S5、接收节点的应用层对所接收到的压缩数据包，根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理，恢复传输的图像。
进一步地，接收节点的应用层接收到所述压缩数据包，从而根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理，从而恢复传输的图像，所述接收节点应用层对压缩数据包的解码处理流程为：
1)在收到压缩数据包中找到序列长度为1的压缩数据包，可直接译为压缩比特流数据块；度大于1的压缩数据包列入待译码集；
2)将待译码集中包含已译出的编码符号与相应原始符号做XOR运算，并将其度数减一；若出现度数为1的编码符号，则将其直接译为原始符号，并将其移除出待译码集；
3)将编码解码出的原始符号作为数据块，按顺序拼接成一个压缩比特流S，拼接到未解码出的原始符号为止；
4)使用参数数据包中包含的多级树集合分裂算法解码信息，对当前拼接出的压缩比特流S进行解码恢复成小波系数矩阵lr；
5)对于小波系数矩阵lr，根据参数数据包中的小波变换阶数L，小波类型以及小波变换填充模式进行L阶小波逆变换，从而恢复出图像。
下面通过一个算法实验来说明本发明的具体实施方式，并对发明的处理方法进行测试。本发明算法的硬件测试环境为：Kafka分布式消息中间件，Storm实时计算框架，Redis缓存数据库以及ONE模拟器；对比方法为基于Aloha协议的图像传输方案以及基于喷洒等待路由的图像传输方案。
在本发明所述算法实验中，数据集为GTA5数据集。本实验通过模拟水下环境，将图像数据按照不同的图像传输方案进行传输，将图像传输的准确率作为方法可行性的评价指标。
根据实验结果，基于Aloha协议的图像传输方案的图像传输准确率为65.19％，基于喷洒等待路由的图像传输方案的图像传输准确率为78.21％，本发明所述方法的图像传输准确率为83.22％，相较于对比算法，本发明所提出的大数据图像传输、查看方法具有更高的图像传输准确率。
发明还提供一种大数据图像传输的系统。参照图2所示，为本发明一实施例提供的大数据图像传输的系统的内部结构示意图。
在本实施例中，所述大数据图像传输的系统1至少包括图像发送节点11、中继节点12、图像接收节点13，通信总线14，以及网络接口15。
其中，图像发送节点11可以是PC(Personal Computer，个人电脑)，或者是智能手机、平板电脑、便携计算机等终端设备，也可以是一种服务器等，用于发送需传输的图像。
中继节点12至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。中继节点12不仅可以用于存储安装于大数据图像传输的系统1的应用软件及各类数据，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的压缩包数据。
图像接收节点13在一些实施例中可以是一中央处理器(Central ProcessingUnit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于接收所传输的图像。
通信总线14用于实现这些组件之间的连接通信。
网络接口15可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该系统1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该系统1还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在大数据图像传输的系统1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图2仅示出了具有组件11-15以及大数据图像传输的系统1，本领域技术人员可以理解的是，图1示出的结构并不构成对大数据图像传输的系统1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
在图2所示的装置1实施例中，中继节点12中存储有图像传输程序指令；图像接收节点13执行中继节点12中存储的图像传输程序指令的步骤，与大数据图像传输、查看方法的实现方法相同，在此不作类述。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有图像传输程序指令，所述图像传输程序指令可被一个或多个处理器执行，以实现如下操作：
发送节点的应用层利用小波变换方法对待传输图像进行小波变换处理，得到小波变换系数矩阵；
发送节点的应用层使用集合分裂算法对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理，得到压缩比特流；
将压缩比特流划分为数据块，同时对数据块进行编码处理，得到压缩数据包；
在中继节点的MAC层完成对关键压缩数据包和普通压缩数据包进行不平等的保护策略，并进行压缩数据包的发送；
接收节点的应用层对所接收到的压缩数据包，根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理，恢复传输的图像。
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种大数据图像传输、查看方法，其特征在于，所述方法包括：
发送节点的应用层利用小波变换方法对待传输图像进行小波变换处理，得到小波变换系数矩阵；
发送节点的应用层使用集合分裂算法对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理，得到压缩比特流；
将压缩比特流划分为数据块，同时对数据块进行编码处理，得到压缩数据包；
在中继节点的MAC层完成对关键压缩数据包和普通压缩数据包进行不平等的保护策略，并进行压缩数据包的发送；
接收节点的应用层对所接收到的压缩数据包，根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理，恢复传输的图像。
2.如权利要求1所述的一种大数据图像传输、查看方法，其特征在于，所述发送节点的应用层利用小波变换方法对待传输图像进行小波变换处理，包括：
发送节点的应用层对于选定的大小为M×N像素的图像I的数值矩阵I0，选定阶数L为不大于log2(min(N，M))的正整数，对图像I的三个颜色通道分别在行方向和列方向上进行L级的小波变换；
分解I0得到低频分量和不同方向的高频分量组成的小波变换系数矩阵，原图像I的二维数据矩阵被分解为一个3×L+1个滤波结果，其中滤波结果构成大小与I0相等的数值矩阵Ic。
3.如权利要求2所述的一种大数据图像传输、查看方法，其特征在于，所述发送节点的应用层使用集合分裂算法对小波变换系数矩阵进行渐进式压缩处理，包括：
1)初始化重要阈值为T＝2n，其中
Figure FDA0002711649610000011
ci，j是位于(i，j)处的小波系数，初始化重要系数列表LSP为空集，非重要系数列表LIP初始化为小波变换系数矩阵Ic中的所有元素，非重要集合列表LIS初始化为小波变换系数矩阵Ic集合中具有非零子孙的元素；
2)扫描非重要系数列表LIP，按照列表中元素的排序先后顺序进行扫描压缩编码处理，若扫描到的元素ci，j＞T，则表示元素ci，j是重要的，输出1和一个符号位，并将该元素移到重要系数列表LSP中；反之则输出0；
3)扫描非重要集合列表LIS，按照列表中的元素排序先后顺序进行扫描编码，对于每个大于T的重要系数，则编码输出一个1，并将重要系数转移到重要系数列表LSP中，对于每个小于T的非重要系数，输出一个0，并将该系数转移到非重要系数列表LIP中，最后将ci，j从非重要集合中删除；
4)通过将小波变换系数矩阵划分为重要系数列表LSP，非重要系数列表LIP和非重要集合列表LIS，分别进行扫描和排序，根据排序结果进行压缩编码结果的输出，比特流按重要程度递减的顺序排列。
4.如权利要求3所述的一种大数据图像传输、查看方法，其特征在于，所述将压缩比特流划分为数据块，并对数据块进行编码处理，包括：
将所生成的压缩比特率划分为n个数据块P1～Pn，将其放入窗口w2，将其中排在最前面的m个重要程度较高的数据块P1～Pm放入窗口w1，其中m＜n；
以概率p选择窗口w1，并从中随机选取d1个数据块进行XOR操作生成压缩数据包，并将压缩数据包发送给中继节点，其中d1≤m；
在发送了预定数量的压缩数据包或者收到接收节点已完成图像接收的通知包后停止生成压缩数据包。
5.如权利要求4所述的一种大数据图像传输、查看方法，其特征在于，所述在中继节点的MAC层完成对关键压缩数据包和普通压缩数据包进行不平等的保护策略，包括：
中继节点的MAC层等待压缩数据包到来，收到压缩数据包后，则将压缩数据包交给接收节点的应用层；
若收到的数据包是关键数据包，关键数据包包括参数数据包、通知数据包和确认包，则还将发送一个ACKmac给应用层，应用层等待ACKmac，若超时没有收到，则重传该数据包，直至达到最大重传次数。
6.如权利要求5所述的一种大数据图像传输、查看方法，其特征在于，所述接收节点的应用层对所接收到的压缩数据包，根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理，包括：
1)在收到压缩数据包中找到序列长度为1的压缩数据包，可直接译为压缩比特流数据块；度大于1的压缩数据包列入待译码集；
2)将待译码集中包含已译出的编码符号与相应原始符号做XOR运算，并将其度数减一；若出现度数为1的编码符号，则将其直接译为原始符号，并将其移除出待译码集；
3)将编码解码出的原始符号作为数据块，按顺序拼接成一个压缩比特流S，拼接到未解码出的原始符号为止；
4)使用参数数据包中包含的多级树集合分裂算法解码信息，对当前拼接出的压缩比特流S进行解码恢复成小波系数矩阵lr；
5)对于小波系数矩阵lr，根据参数数据包中的小波变换阶数L，小波类型以及小波变换填充模式进行L阶小波逆变换，从而恢复出图像。
7.一种大数据图像传输的系统，其特征在于，所述系统包括：
图像发送节点，用于获取大量待发送的图像数据，并进行图像数据的压缩编码处理；
中继节点，用于完成对关键压缩数据包和普通压缩数据包进行不平等的保护策略，并进行压缩数据包的发送；
图像接收节点，用于根据其中的参数数据包进行压缩数据包的解码处理，恢复传输的图像。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有图像传输程序指令，所述图像传输程序指令可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至6中任一项所述的一种大数据图像传输、查看的实现方法的步骤。
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