基于生成对抗网络的窄带信道图像质量增强与传输效率提升

引言

随着物联网、卫星通信等窄带通信场景的普及，如何在有限的带宽资源下实现高效图像传输成为研究热点。传统图像压缩算法在低比特率下易产生块效应和模糊现象，而基于深度学习的压缩感知和超分辨率重建技术虽能改善质量，但难以平衡计算复杂度与重建性能。生成对抗网络凭借其强大的特征学习能力，为解决这一矛盾提供了新思路。

1.相关工作

1.1 窄带信道图像传输技术

窄带信道图像传输技术作为低带宽环境下的关键解决方案，近年来在工业物联网和远程医疗等领域发挥着重要作用。由于窄带信道固有的带宽限制，传统图像传输方法往往面临重建质量差、细节丢失等问题，这促使研究者探索更高效的编码和重建技术。传统方法主要依赖压缩编码技术来降低数据量。JPEG、H.264 等标准通过离散余弦变换和运动估计等手段实现数据压缩，但在极低码率下容易产生明显的块效应和模糊现象。近年来，基于深度学习的端到端压缩方法逐渐成为研究热点，这类方法通过神经网络自动学习图像特征的最优表示形式，能够在相同码率下获得更好的视觉质量。生成对抗网络的引入进一步推动了该领域发展。与传统方法相比，GAN 通过生成器与判别器的对抗训练，能够更好地保留图像中的高频细节和纹理特征。频域处理技术是另一重要研究方向。通过将图像转换到频域进行选择性传输，可以充分利用窄带信道的有限带宽资源。

1.2 GAN 在图像重建中的应用

生成对抗网络作为一种强大的深度学习框架，近年来在图像重建领域展现出独特优势。其核心思想是通过生成器与判别器的对抗训练，让生成器不断优化以产生逼真的图像，而判别器则不断提升鉴别能力。这种对抗机制特别适合解决窄带信道传输中常见的图像质量退化问题，能够有效恢复因压缩或带宽限制而丢失的细节信息。在图像超分辨率重建方面，GAN 技术取得了显著进展。与传统插值方法相比，GAN 能够更好地学习图像的高频特征，恢复出更自然的纹理细节。Pix2PixHD 算法在图像分割任务中的表现也验证了这一点，其通过对抗训练机制明显提升了重建图像的准确率和召回率。GAN 在信道相关应用中也展现出独特价值。利用 GAN 进行隧道场景下的信道建模，证明该技术能够有效增强数据特征表示能力。将 GAN 应用于 SCMA 系统设计，通过对抗训练优化信号特征提取过程。

2.所提方法

2.1 系统架构

所提出的系统采用端到端优化设计，主要包含三个关键模块：双通道注意力生成器、轻量化判别器以及自适应量化模块。整个系统架构以生成对抗网络为基础框架，针对窄带信道特性进行针对性优化，实现图像传输质量与效率的平衡。生成器部分采用编码-传输-解码的三阶段结构。编码阶段通过卷积神经网络提取图像的多尺度特征，特别设计了双通道注意力机制，分别处理空间维度和通道维度的特征重要性。其中空间注意力模块能够自动识别图像中的关键区域，如边缘和纹理丰富的部分；通道注意力模块则动态调整不同特征通道的权重，增强对色彩信息的保留能力。这种双通道设计显著提升了生成器对图像细节的修复效果。判别器部分采用轻量化设计以降低计算开销。在SCMA 系统设计中的思路，判别器采用多尺度特征提取结构，通过级联的卷积层逐步判别图像局部和全局特征的真实性。与传统GAN 不同，本方案对判别器深度进行压缩，在保证判别能力的同时减少了参数规模，更适合资源受限的终端设备部署。判别器输出不仅包含图像真伪判断，还生成特征相似度图，为生成器提供更精细的梯度反馈。自适应量化模块是系统的创新核心，负责在编码器输出端对特征进行动态压缩。该模块根据信道状态和图像内容复杂度，自动调整量化步长和特征保留比例。

2.2 轻量级生成器设计

轻量级生成器设计是本方案的核心创新点之一，旨在平衡图像重建质量与计算效率。针对窄带信道环境下终端设备的资源限制，生成器采用多尺度特征提取与注意力机制相结合的结构，通过优化网络深度和参数规模，显著降低计算开销的同时保持良好的重建性能。生成器采用编码器-解码器结构，编码部分由 4 个卷积块组成，每个块包含卷积层、批归一化层和LeakyReLU 激活函数。这种设计有效解决了传统网络在深层特征提取时容易丢失细粒度特征的问题，特别适合处理窄带传输中常见的压缩伪影和模糊现象。双通道注意力机制是生成器的关键组件。空间注意力模块通过分析特征图的空间相关性，自动识别图像中需要重点修复的区域，如边缘轮廓和高频纹理部分；通道注意力模块则根据不同特征通道的重要性动态调整权重分布，增强对色彩和结构信息的保留能力。解码器部分采用渐进式上采样策略，通过转置卷积逐步恢复图像分辨率。为避免传统上采样带来的棋盘效应，本设计在每个上采样层后加入可分离卷积进行后处理。

2.3 多尺度判别器与损失函数

多尺度判别器设计是本方案实现高效图像质量评估的关键。针对窄带传输环境下重建图像可能存在的多尺度失真问题，判别器采用金字塔式结构，能够同时捕捉图像的全局语义信息和局部细节特征。判别器网络包含三个并行的特征提取分支，分别处理原始分辨率、1/2 下采样和 1/4 下采样三个尺度的输入图像。每个分支由4 层卷积组成，采用步长卷积实现下采样，避免池化操作带来的信息丢失。高层分支关注图像整体结构一致性，中层分支评估区域纹理质量，底层分支则检测像素级细节真实性。三个分支的输出特征通过级联融合后送入全连接层，最终输出图像真实性的综合评分。这种多尺度结构相比传统单一判别器，能够更准确地识别生成图像在不同分辨率下的缺陷。损失函数设计采用复合策略，包含对抗损失、感知损失和频域一致性损失三个组成部分。对抗损失采用改进的 Wasserstein 距离度量，通过梯度惩罚项增强训练稳定性。感知损失利用预训练的VGG 网络提取高级语义特征，计算生成图像与真实图像在特征空间的差异，确保重建结果在语义层面保持一致性。

2.4 信道编码策略

本方案的信道编码策略针对窄带传输环境进行了专门优化，旨在解决图像特征传输过程中的信息损失与误码问题。考虑到窄带信道带宽受限且易受干扰的特点，编码设计采用特征级保护与自适应纠错相结合的方式，确保关键视觉信息在传输过程中的可靠性。编码过程首先对生成器输出的特征图进行重要性分级。通过分析特征图对重建质量的影响程度，将特征分为基础结构特征和细节增强特征两类。前者包含图像的主体轮廓和主要色彩分布信息，采用低压缩比的稳健编码方案；后者则承载纹理细节等次要信息，允许根据信道状态进行动态压缩。针对窄带信道的高误码率特性，编码器引入双重保护机制。对基础结构特征采用前向纠错编码，通过添加冗余校验位提升抗干扰能力。自适应编码率调整是本策略的核心创新。编码器实时监测信道质量指标，根据当前信道状况动态调整编码参数。当信道条件恶化时，自动降低细节特征的传输优先级，同时增加基础特征的冗余保护；信道质量改善时，则逐步恢复细节信息的传输比例。

3.理论分析与仿真

3.1 复杂度分析

本方案从计算复杂度和通信复杂度两个维度对系统性能进行评估，针对窄带信道图像传输场景的特殊需求，对模型运行效率和资源消耗进行系统分析。计算复杂度主要考察模型在终端设备上的实时处理能力，通信复杂度则关注传输过程中的带宽占用和延迟特性。生成器部分采用轻量化设计，通过双通道注意力机制实现高效特征提取。空间注意力模块通过 1×1 卷积计算特征图的空间权重分布，其计算量与特征图尺寸呈线性关系；通道注意力模块利用全局平均池化和全连接层动态调整通道重要性，参数量与特征通道数平方成正比。相比传统生成对抗网络，这种结构在保持特征选择能力的同时，显著降低了计算负担。判别器采用多尺度结构，其计算复杂度主要来自三个并行分支的卷积运算。通过深度可分离卷积替代标准卷积操作。判别器的轻量化特性使系统能够在资源受限环境下实现生成-判别交替训练，确保模型更新的实时性。自适应量化模块引入的动态压缩机制对计算复杂度影响较小。

3.2 性能指标

本方案采用多维度的性能指标评估系统在窄带信道环境下的图像传输质量与效率表现。评价体系主要从视觉质量、特征压缩率、计算效率三个关键维度展开，确保评估结果能够全面反映算法在实际应用场景中的综合性能。在视觉质量评估方面，采用主观评价与客观指标相结合的方法。主观评价通过邀请观察者对重建图像的清晰度、细节保留度和自然度进行评分，重点关注边缘锐度和色彩保真度两个关键指标。客观评价则选用峰值信噪比和结构相似性作为基础指标，这些传统指标能够量化评估图像像素级和结构特征的保留程度。特征压缩效率是窄带传输的核心指标，系统通过自适应量化模块实现动态压缩比调整。评价时分别测量基础结构特征和细节增强特征的压缩率，并分析不同压缩级别对重建质量的影响。计算效率评估关注模型在终端设备上的实际运行表现。主要考察三个关键指标：模型参数量、推理时延和内存占用。生成器部分通过轻量化设计将参数量控制在 15M 以内，在移动设备上可实现每秒 30 帧以上的实时处理速度。判别器的设计更为精简，参数量仅为生成器的1/3，评估单帧图像的延迟低于 10ms 。

多维度性能评估系统

图 1 性能指标示意图

结束语

本文提出了一种基于 GAN 的窄带信道图像传输框架，通过生成器轻量化、多尺度判别器与动态编码策略，实现了质量与效率的协同优化。未来工作将探索以下方向：结合联邦学习实现分布式模型训练；扩展至视频传输场景，设计时空联合优化算法。

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