저신호대잡음비(SNR) 조건에서 이미지 전송을 위한 안정적인 확산 기반 의미 코딩 방법

무선 통신 기술의 발전, 특히 위성 인터넷 및 센서 네트워크와 같은 모바일 통신 기술의 출현으로 인해 통신 시설의 빠른 확산이 발생하였고, 이로 인해 스펙트럼 대역폭 자원의 부족, 채널 간섭 증가, 노이즈 증가와 같은 도전 과제가 나타났습니다. 결과적으로 기존의 이미지 소스 코딩 기술은 압축 비율과 항간섭 능력을 추가적으로 향상시킬 필요가 있습니다. 저신호대잡음비와 제한된 채널 대역폭을 특징으로 하는 이미지 전송 시나리오를 대상으로 본 논문에서는 사전 훈련된 안정적 확산 모델 기반의 이미지 의미 코딩 방법을 제안하여 제로샷 범용 이미지 압축기를 생성합니다. 이 압축기는 안정적 확산 모델의 노이즈 제거 네트워크를 활용하며, 채널 SNR의 피드백을 통해 전송 데이터의 채널 간섭 적합성을 더욱 향상시킵니다. 또한 의미 공간 내에서 특징 텐서의 양자화 및 엔트로피 코딩 방법을 설계하여 이미지 코딩 프로세스의 압축 비율을 더욱 개선합니다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 압축 성능을 달성할 뿐만 아니라 디코딩된 재구성 이미지와 원본 이미지 간의 상대적으로 높은 유사성을 보장함을 보여줍니다. 특히, 이는 인간 시각 품질의 지각 유사성에서 상당한 개선을 제공합니다. 더 나아가, 본 방법은 저신호대잡음비를 가진 가우시안 노이즈 채널, 리시안 페이딩 채널, 레일리 페이딩 채널에 적응할 수 있으며, 점점 복잡해지는 전자기 환경에서 무선 통신 코딩 방법 분야에서 광범위한 응용 가능성을 보여줍니다.