近日，厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室、信息学院袁飞教授和程恩教授团队于海洋工程领域顶级期刊IEEE Journal of Oceanic Engineering在线发表了题为“An Efficient and Robust Underwater Image Compression Scheme based on Autoencoder”的文章，该研究提出了一种基于自编码器的高效且稳健的水下图像通信方案，并从多方面验证了该方案在实际中部署的可行性，对极端信道条件下的水下图像通信具有积极的意义。
在水下传输的数据类型中，图像、视频信息占有越来越大的比重。由于海水对电磁信号的吸收损耗很大，而声波可以以较低的能量损失保持较远的传输距离，因此声波成为水下通信的主要传输媒介。然而，水下声波通信技术只能提供相对有限的带宽（低有效性）和不够稳定的链接（低可靠性）。因此，通过水声信道传输高分辨率的水下图像具有极大挑战性。
为了解决上述问题，袁飞教授团队提出了一个高效且稳健的水下图像通信方案，该方案在不需要信道编码的保护下，可以保持极限压缩和高鲁棒性的图像重构。首先，该团队从联合编码可实现整体性能优化的角度，设计了一个基于自编码器架构的信源信道联合编码框架，同时提出了一个多步骤的训练策略，通过逐步学习信道的退化特征来提高解码器的鲁棒性。为了更好的适应水声信道的高误码，团队提出多描述传输方案，编码器以两条路径对图像进行编码传输。主路径以低比特率和高鲁棒性完成传输任务，而分支路径通过反馈信号实现局部信号的优化。最后，在仿真实验和外场实验中验证了该方案的优越性。该方案在压缩倍数高达768和平均误码率高达10-1的条件下，仍然可实现重建图像的平均MS-SSIM不低于0.75。该方案不仅能实现水下图像的低比特率压缩，而且能够很好地部署到水声通信场景中。
图1. 系统整体框架
信息学院2022级博士研究生刘佳惠为论文第一作者，袁飞教授为通讯作者。该研究得到国家自然科学基金（62071401，62001404）以及厦门市海洋局海洋发展专项基金（21CZB015HJ10）的联合资助。
图2. 同等数据量的传输带宽比较
图3. 与传统方法的鲁棒性比较
Liu J, Yuan F, Xue C, Jia Z, Cheng E. An Efficient and Robust Underwater Image Compression Scheme based on Autoencoder [J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2023.
