基于语义通信的低比特率图像语义编码方法

来源：信号处理杂志 2023年第3期北京时间：

作者：何晨光, 黄声显, 陈舒怡, 王喆

摘要：近年来森林火灾给环境与人类带来巨大的损失，传统基于卫星、无人机技术的探测手段效率低且成本高，而布置在山区等偏远地区的大规模传感器网络因性能受限，难以负载大数据量业务，尤其是图片等可以清楚提供现场周围环境变化的有效信息。针对以上问题，本文将基于深度学习与语义通信技术，提出一种图像语义编码方法，对火灾中传感器拍摄到的图片所包含的语义进行提取、编码、传输，在接收端利用对抗生成网络完成从语义到图片的重建，进而实现比传统图像压缩编码方法更加稳定且具有更高压缩比率，从而减轻了传感器网络的负载，其中，为了避免对复杂无线信道的学习，该方法采用成熟的LDPC码进行信道编码，以保证语义传输的可靠性。仿真结果表明，该方法能够实现比传统BPG图片压缩方法具有更低的压缩比特率和更高的清晰度。

关键词：‍‍语义通信, 图像压缩, 对抗生成网络, 深度学习