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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;合肥工业大学;国网智能电网研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种变电站信源信道联合编码增强图像传输方法，包括：搭建深度联合信源信道编解码模型，包括编解码本体模块，用于对图像进行编码与解码操作，非局部图卷积特征提取模块，用于对从编码后的特征图中提取特征；将深度联合信源信道编解码模型进行联合训练进行参数更新迭代，获取最优深度联合信源信道编解码模型；发送端将一张图像通过最优深度联合信源信道编解码模型传输，在接收端获取两种本征特征图，对两种本征特征图图像进行NSCT分解，并对分解后图像的高低频子带分别进行融合，将融合后的NSCT系数进行逆变换重构，得到最终的融合图像，本发明能够实现空天地设备在有强变化电磁噪声下对特高压变电站图像信息的有效传输。

主权项：1.一种变电站信源信道联合编码增强图像传输方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，搭建深度联合信源信道编解码模型，包括编解码本体模块以及在所述编解码本体模块发送端搭建的非局部图卷积特征提取模块；所述编解码本体模块用于对图像进行编码与解码操作，所述非局部图卷积特征提取模块用于对从编码后的特征图中提取特征，获取特征图；S20，将所述深度联合信源信道编解码模型中的联合编码网络、联合解码网络在无线信道中进行联合训练，使用随机梯度降法对网络中的参数进行更新迭代，获取最优深度联合信源信道编解码模型；S30，发送端将一张图像通过所述最优深度联合信源信道编解码模型传输，在接收端获取两种本征特征图，对两种本征特征图图像进行NSCT分解，并对分解后图像的高低频子带分别进行融合，将融合后的NSCT系数进行逆变换重构，得到最终的融合图像；其中，搭建非局部图卷积特征提取模块，对联合源信道编码器的学习模块提取的原始实值图的特征图作为输入，按照邻域点的选取分为三个分支：、和，分别获取分支的特征信息并进行融合，获取特征融合图，包括以下步骤：S21，对于输入的特征图的每个点，分支将每个点自身的特征转换为，分支将每个点周围邻域的特征融合为；S22，在整幅特征图内随机选择个点作为邻域，将特征图每个特征点与个邻域点之间建立连接，将每个点的特征向量视做图的顶点,所有的连接视做图中的边,在整幅特征图上建立图G；S23，根据所建的图G，将分支特征转为；S24，将各分支的输出融合，获取特征融合图；图G通过以下公式获取： ；式中，为特征图中点的总数，为特征图中的点，为特征图中所有点的集合，为建立的所有连接的集合，为点和点建立的连接；为邻域点的集合； 分支的转换特征，通过以下公式获取： ； 式中，为点乘，为对中的点的特征组合计算的权重向量，为将两个向量连接，为特征图中每个特征点，为特征图中二维坐标下之间的距离，为中的点的特征。

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