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    Optimisation conjointe d'un codeur source et d'une modulation codée pour la transmission numérique d'images sur canal bruité

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    Dans cet article, nous proposons un système de transmission d'images fixes qui minimise la distorsion introduite par les erreurs résiduelles de transmission. Ce système comprend un codeur source combinant la transformée en cosinus discret et la technique de Quantification Vectorielle (QV). Le taux de compression est égal à 16.7 avec un PSNR de 29.2dB pour l'image Lenna. Les informations issues du codeur source sont ensuite codées par un code en bloc BCH(63,57,3) et transmis par une modulation MAQ-64 (Modulation d'Amplitude en Quadrature). Les paramètres du dictionnaire utilisé pour la QV ainsi que ceux du codeur canal ont été optimisés pour la MAQ-64. Pour le décodage canal, nous avons utilisé un décodage suivant le maximum de vraisemblance (décodage pondéré). Le PSNR de l'image Lenna reconstruite après transmission est égale à 28.6dB pour un SNR canal de 11dB. Ceci représente une faible dégradation du PSNR (0.6dB) en présence d'un Taux d'Erreur Symbole (TES) canal de 10% à l'entrée du décodeur de canal

    Décodage de codes correcteurs d'erreurs avec information a priori de la source

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    Dans cet article, nous proposons un système complet de transmission d'images fixes. Ce système comprend un quantificateur vectorielle (QV) avec un taux de compression de 9. Les information en sortie du QV sont codées par un code en blocs BCH avant d'être associées aux points de la constellation d'une MAQ-16. Les paramètres du dictionnaire et du code correcteur d'erreur sont optimisés pour la MAQ-16. Nous utilisons un nouvel algorithme de décodage conjoint source-canal pour les codes en blocs. Comparé aux algorithmes de décodage classiques, l'algorithme proposé permet une amélioration, en terme de gain de codage, de 1dB sur le canal de Gauss et de 3 dB sur le canal de Rayleigh pour un taux d'erreur binaire de 10-5. Le PSNR de l'image décodée présente une amélioration de 3 dB comparé aux systèmes classique sans décodage conjoint

    Performance of Reed-Solomon block turbo code

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    Performance of concatenated Reed-Solomon/convolutional codes with iterative decoding

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    Optimized source coding and coded modulation for digital transmission of still images on a noisy channel

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    Transmission errors recovery using fuzzy block similarity measures

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    Channel decoding of block codes with a priori information

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    Still medical image coding in noisy communication environments

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