向量量化(vector quantization)自從西元1980年 Linde、Buzo and
Gray 三人提出後就被陸續應用於訊號處理上，尤其是語音及影像資料的
壓縮。向量量化不僅提供資料的高壓縮比，而且具有保存語音和影像品質
的能力。但是資料壓縮後對傳輸通道所產生錯誤的容忍度就愈差，所以就
必須要考慮通道的編解碼。本文提出向量量化影像編碼的通道錯誤保護方
法。首先將影像向量資料和 LBG理論訓練所得的碼簿做最小失真比對，接
著，依照最佳超平面( optimal hyperplane partition) 分割，將碼簿編
成全搜尋二元傳輸樹( full-searched binary transmission tree)，送
出相對於碼簿索引 ( index)的傳輸樹碼字。如此，當編碼傳送到有雜訊
的通道而產生錯誤時，影像品質不會嚴重的下降。最後，將傳輸樹碼字的
第 j個位置的所有位元結合成Bj集合，依據訊息的重要性指定一個或多個
特別的 BCH糾錯碼Cj，達成相等錯誤保護(equal error protection)或不
等錯誤保護(unequal error protection)，進而使錯誤的機率降低。實驗
結果顯示，當加入約 7% 檢驗碼且通道錯誤機率為10e-3 時，不等錯誤保
護比相等錯誤保護有較高的尖峰信號雜訊比(peak signal-to-noise
ratio)。論文最後以 MATLAB 製作一個視窗介面環境，可以依使用者的需
求執行所要處理的不同影像、不同的影像大小、不同的壓縮技巧以及當因
通道雜訊而產生錯誤時，還原影像受干擾循序執行的結果。
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