中文翻译(使用turbo码的图像传输)

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1、第十二章使用Turbo码的图像传输无线多媒体正在被研究人员和开发商积极讨论着。在一个无线坏境里，传输信号会受到多径传播造成的码间干扰（ISI）。在高信噪比时，存在的信噪比引起了不可削减的层次对比特误差率来说。该图像在非常嘈杂信道传输对比特错误非常敏感所以会严重降低在接收端的图像质量。这就需要在传输信道编码中应用的误差控制。强大和有效的信道编码是图像通过一个无线环境传输必要性。最近，Turbo码吸引了极大的关注，因为其显着的纠错能力[2,3]。此外，它的迭代译码计划和软通道信息利用特别适合压缩图像的传输[4-

2、8]。为了压缩和增强图像在图像传输中的更好误码性能，自适应维纳Turbo码系统（AW-TS）和自适应JPEG压缩和位平面（AW-TSwJBC）在第七章中介绍了。12.1自适应维纳Turbo码系统自适应维纳Turbo码系统是Turbo码和二维（2-D）自适应噪声消除过滤组成的。每个二进制对应的每个像素的振幅值被成租的分为位平面。然后这个位平面每个比特在被传输。在接收端，一个组合结构记为维纳Turbo解码器被使用。维纳Turbo解码器是一个迭代结构并具有从第二个Turbo迭代解码器和维纳滤波反馈的环节，如图12

3、.1。解码过程持续反复，直到获得所需的输出。该系统由一个图片截剪器，Turbo编码器（发射机），二维迭代自适应滤波器，Turbo解码器（接收器），图像合成器部分组成。解码器采由两个相同的系统递归卷积编码器（RSC）组成，平行连接到隔行扫描器并先于第二递归卷积编码器。双方的递归卷积编码器编码有每个比特片上的信息。第一个编码器按输入位原来的顺序工作，而第二个编码器对输入位变成交织码引起的不同次序排列进行操作。解码算法涉及的两个马尔可夫过程联合估计，个对应每个组成部分的代码。由于这两个马尔可夫过程是由相同的数据集

4、定义，估计数据可能被两个解码器共享信息变得精炼以一种迭代方式。一个解码器的输出可以作为其他解码器一个先验信息。这种迭代过程直到每个解码器输出是一种接近比特的决策。在这种情况下，共享的其他信息不存在优势。相邻的相关像素的优点是被考虑到AW-的TS计划，导致图像改善的增强。虽然每个位片以串行的方式传输，在解码前位串也是以这样一种方式在接收端重新组合成原来相邻的矩阵特性。因此取替了一个典型的二进制串行通信和解码，在这个方案中，该坐标像素保留成它们原始输入数据矩阵。用长度为N的副值像素等价的替代传输映射中的二进制。

5、每个像素的值相应的映射二进制的N个级，它们的二进制相应的映射成量化传输位在比特片上，如图12.2。该原始图像分割成2N个量化等级，其中N记为比特平面。每个N比特平面编码是在一个Turbo编码器进行，通过AWGN信道传输的。在接收端，比特平面类似的也把相邻的相关像素考虑在2-D图像位平面内。每个带有噪声图像的位面值是一个由二维自适应噪声去除过滤器和一个Turbo解码器组成的联合迭代均衡块评估的。在自适应维纳Turbo码系统，数据率可提高到了（N-1）倍仅需要转递最高的有效位。特别是在快速搜索中，这样有趣结果给

6、予重要性。然后，其他位可以被传送以获更准确的2-D图像。最大分辨率可以获得，如果所有比特切片从最重要的到最不重要在接收端都被解码，在不牺牲带宽效率的时。因此，我们比特切片也是一种高效的压缩技术。正如我们在图12.3和12.4中见，自适应维纳Turbo码系统输出是每个比特平面携带一部分信息。12在接收端，在每个位片被解密，接近的决策输出行成了，所有的位片机输出重组作为第一位的第一个位片，第二位第二位片，最重要的位形成最后一个位片。然后，这些二进制序列映射成相应的像素幅值。在这种情况下的压缩，由于分辨率，一些不

7、是所有的比特能被考虑，相应的量化振幅值像素能被发现。因此，在自适应维纳Turbo码系统，误码率和图像增强是可以实现的，相对于传统的Turbo解码和滤波器来说。通过牺牲分辨率，更少的内存用于存储，数据率提高到（M-1个）次只需通过选择一些数量的位片。在压缩中，分辨率损失是正常情况。12.1.1位平面切片/组合对于实验结果，一个图像样本带有150×150像素的图像分辨率和16级灰度被获得。问题是要传送图像从图像中提取资源去加工站（地面站，飞机，船舶，等等）。然而传输过程中，图像一般损坏由于传输条件[2-5]。因

8、此，有必要以减少噪声影响。因为二进制Turbo码只接受二进制输入，因此图像必须转换成二进制格式，然后传输之前进行编码。解决的办法是使用比特平面[7,8]。当比特平面信号正在被传输时，它们在扭曲的信道中被损坏，一般在AWGN信道。高亮的贡献是在自适应维纳Turbo码系统起最要作用，它使图像的整体形象成一个特殊位的形式。数据压缩在图像处理领域是这项技术的另一个应用。想象一下，该图像是由N比特平面组成，从平面0最低有效