[en] JOINT SOURCE/CHANNEL CODING USING LAPPED TRANSFORMS

• Main Author: ARTHUR LUIZ AMARAL DA CUNHA
• Other Authors: WEILER ALVES FINAMORE
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2002
• Subjects: [pt] CODIFICACAO DE FONTE; [en] SOURCE CODING; [pt] CODIFICACAO DE CANAL; [en] CHANNEL CODING; [pt] CANAL BINARIO SIMETRICO; [en] BINARY SYMETRIC CHANNEL; [pt] BANCOS DE FILTROS; [en] FILTER BANKS
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=2759@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=2759@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2759

[pt] Neste trabalho é feito um estudo sobre compressão de imagens para canal ruidoso.Inicialmente, esquemas de complexidade moderada sem a utilização do princípio da separação de Shannon são investigados e simulados. Com isso, mostra-se que esquemas eficientes de codificação conjunta fonte/canal existem e podem eventualmente apresentar melhor performance do que esquemas separados de codificação e canal e fonte. São também investigados, algoritmos de codificação de imagens visando a transmissão num capital ruidoso. Nesse contexto, é proposto um esquema utilizando transformadas com superposição com boa performance, como mostram as simulações realizadas. O esquema posteriormente estendido para imagens multi- espectrais mostrando-se igualmente eficiente. === [en] In the present dissertation we investigate image compression techniques for transmission over binary symmetric channels poluted with noise. Frist we simulate some known techniques for joint source/channel coding that dispenses with the use of error correcting codes. These techiniques may exhibit better performance when complexity and delay constraits are at stake. We further propose an image compression algorithm for noisy channels based on lapped/block transforms and block source/channel coding. We simulate the proposed scheme for various channel situations. The algorithm is further extented to handle compression and transmission of multiepectral remote sensing satellite imagery. Results for natural and multiespectral images are presented showing the good performance attained by the proposed schemes.