A Relay System for Semantic Image Transmission based on Shared Feature Extraction and Hyperprior Entropy Compression

要約

現在、高品質の画像の再構成と復元の必要性がますます高まっています。
しかし、ほとんどの画像伝送システムでは、チャネル ノイズやリンク フェージングなどの干渉に直面して、画質の低下や伝送の中断が発生する可能性があります。
この問題を解決するために,共有特徴抽出と超事前エントロピー圧縮(HEC)に基づく意味画像伝送のための中継通信ネットワークを提案し,抽出された意味潜在特徴の部分的な共有特徴を除去するピアソン相関に基づく共有特徴抽出技術を提案した。
。
さらに、HEC テクノロジーは、チャネル ノイズとリンク フェージングの影響に抵抗するために使用され、ソース ノードとリレー ノードでそれぞれ実行されます。
実験結果は、他の最近の研究手法と比較して、提案システムが伝送オーバーヘッドが低く、意味論的画像伝送パフォーマンスが高いことを示しています。
特に、同一条件下では、本システムのマルチスケール構造類似度（MS-SSIM）は比較手法よりも約0.2優れています。

要約(オリジナル)

Nowadays, the need for high-quality image reconstruction and restoration is more and more urgent. However, most image transmission systems may suffer from image quality degradation or transmission interruption in the face of interference such as channel noise and link fading. To solve this problem, a relay communication network for semantic image transmission based on shared feature extraction and hyperprior entropy compression (HEC) is proposed, where the shared feature extraction technology based on Pearson correlation is proposed to eliminate partial shared feature of extracted semantic latent feature. In addition, the HEC technology is used to resist the effect of channel noise and link fading and carried out respectively at the source node and the relay node. Experimental results demonstrate that compared with other recent research methods, the proposed system has lower transmission overhead and higher semantic image transmission performance. Particularly, under the same conditions, the multi-scale structural similarity (MS-SSIM) of this system is superior to the comparison method by approximately 0.2.

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