Diese Dissertation befasst sich mit der gemeinsamen Quell- und Kanalcodierung
für effiziente Bild- und Videodaten Übertragung in gestörten Kanälen.

Zuerst schlagen wir ein gemeinsames Quell- und Kanalcodierungssystem für
Fraktale Bildkompression vor. Das System teilt die verfügbare Übertragungsbitrate
zwischen dem Quell- und dem Kanalcodiern mit Hilfe eines
Lagrange-Multipli-kator-Optimierungsverfahrens mit ungleichmäßigen Fehlerschutz auf. Die
Simulationsergebnisse zeigen, dass unser System vorherige Arbeiten in diesem Feld
übertrifft, die nur eine Codierung mit einem fraktalen Code mit einer festgelegten Länge
verwenden.

Zweitens diskutieren wir unsere Ergebnisse unter Beachtung des Echtzeitaspek-ts von
neuen auftauchenden Systemen für den Schutz von eingebetteten Wavelet-Bitstreams
gegen Bitfehler und Paketverlust. Kürzlich vorgeschlagene Algorithmen für die
Distortion-Rate-Optimierung von Zuweisungen einer Kanalcodierungsrate zu
verschiedenen Teilen des komprimierten Bitstreams sind zu vielen
Echtzeitanwendungen nicht angepasst, da sie die Distortion-Rate-Funktion
des Quellcodierers erfordern, die zeitaufwendig berechnet werden muß.
Wir schlagen die Benutzung parametrischer Modelle anstatt der wahren
Distortion-Rate-Kurven vor. Wir schlagen weiter ein Weibull Modell
der Distortion-Rate-Kurve vor und zeigen seine Überlegenheit gegenüber den
vorherigen Modellen für Echtzeitanwendungen. Das Weibull Modell wird in zwei
wichtigen gemeinsamen Quell-Kanal-Codierungsanwendungen verwendet:
Ungleichmäßiger Fehlerschutz für die Übertragung eingebetteter Bild- und
Video-Bitstreams über binäre symmetrische Kanäle, und ungleichmäßiger
Paketverlustschutz für die Übertragung über Paketv-erlust-Kanäle. Umfangreiche
Simulationen zeigen, dass bei Benutzung unseres parametrischen Modells anstatt der
wahren betrieblichen Distortion-Rate-Funktion, ähnliche erwartete Verzerrung
erreicht wird, während zusätzlich die Echtzeiteinschränkung befriedigt wird.



Der dritte Abschnitt dieses Studiums diskutiert die Distortion-Rate-Optimieru-ng des
progressiven Fehlerschutzes von eingebetteten Codes. Dies ist von äußerster
Wichtigkeit bei progressiver Übertragung, wo die Rekonstruktionsqualität nicht nur an
der Zielübertragungsrate sondern auch an den dazwischenliegenden Raten wichtig
ist. Systeme werden berücksichtigt, die nachfolgende Blöcke von eingebetteten
Bitstreams nehmen, und sie in eine Reihenfolge von Kanalcodeworten unter verwendung
von Fehlererkennungs- und Korrekturcodes umstellen. Wir schlagen
einen Echtzeitalgorithmus vor, der eine Fehlerschutzstrategie sucht, die die
durchschnittliche erwartete Verzerrung über mehrere Übertragungsraten minimiert.
Experimentelle Ergebnisse für einer binären symmetrischen Kanal zeigen, dass
unsere Annäherung im Vergleich zu momentan bekannten Lösungen wirksamere
Ergebnisse erreicht wenn sowohl Rekonstruktionsqualität als auch Zeitkomplexität
berücksichtigt werden.
Beim Vergleich zur Lösung, die die Ende-zu-Ende-Leistung des
Systems optimiert, hat das vorgeschlagene Schema eine etwas geringere Leistung bei
der Zielübertragungsrate und eine bessere Leistung bei den meisten der
dazwischenliegenden Raten, besonders bei den niedrigsten.

Schließlich schlagen wir ein Paketverlustschutz-System für Video Streaming über
das Internet vor. Unser System ist besonders geeignet für Video-Bitstreams, die
aus einer nicht-skalierbaren Basisschicht und einer eingebetteten
Anreicheru-ngsschicht zusammengesetzt sind, wie zum Beispiel der MPEG4-FGS
Bitstream. Wenn eingebettete Bitstreams benutzt werden, nehmen wir an, dass eine
Mindest-Rekonstruktionsqualität garantiert werden muß, daher behandeln wir einen ersten
Teil des Bitstreams als die Basisschicht, die vollständig decodiert werden sollte, um
die erforderliche minimale Videoqualität zu erhalten. Das vorgeschlagene System
versorgt die Basisschicht mit dem stärkst möglichen Schutz unter Verwendung
eines hybriden ARQ-Schemas und die Anreicherungsschicht mit ungleichmäßigem
Paketverlustschutz. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass unser System eine
bedeutend verbesserte Leistung gegenüber dem allgemein verwendeten
Prioritätscodierungs-Übertragungssystem liefert.

This dissertation discusses several aspects and proposes improved methods of joint source-channel coding for efficient image and video data transmission over noisy
channels.

First, we propose a joint source-channel coding system for fractal image compression. The system allocates the available transmission bitrate between the source and the
channel coders using a Lagrange multiplier optimization technique and unequal error protection. Simulation results show that our method
outperforms previous work in this field that only covered coding with a fixed-length fractal code.

Secondly, we discuss our findings with regard to the real-time aspect of newly emerging systems for the protection of embedded wavelet bitstreams against bit errors and
packet erasures. Recently proposed algorithms for the distortion-rate optimization of channel coding rate assignments to different parts of the compressed bitstream are
not suited to many real-time applications, since they require the operational distortion-rate function of the source coder with a rather time-consuming computation. We
propose the use of parametric models, instead of the true operational distortion-rate
curves. We further propose a Weibull model of the distortion-rate curve, and show its superiority to the previous models for real-time applications. The Weibull model is
used in two important joint source-channel coding applications: Unequal error protection for the transmission of embedded image and video bitstreams over binary
symmetric channels, and unequal loss protection for the transmission over packet erasure channels. Extensive simulations show, that using our parametric model instead of
the true operational distortion-rate function, similar expected distortion is achieved, while, additionally, the real-time constraint is satisfied.

The third segment of this study discusses distortion-rate optimization of the progressive error protection of embedded codes. This is of utmost importance in progressive
transmission, where the reconstruction quality is important not only at the target transmission rate but also at the intermediate rates. Systems are considered that
take successive blocks of embedded bitstreams and transform them into a sequence of channel codewords of fixed lengths using error detecting and correcting codes. We
propose a real-time algorithm that searches for an error protection strategy that minimizes the average expected distortion over a set of transmission rates.
Experimental results for a binary symmetric channel show that our approach achieves more efficient results compared to currently known solutions when both reconstruction
quality and time complexity are considered. If compared to the solution that optimizes the end-to-end performance of the system, the proposed scheme has a slightly
worse performance at the target transmission rate and a better performance at most of the intermediate rates, especially at the lowest ones.

Finally, we propose a packet loss protection system for video streaming over the Internet. Our system is especially attractive for video bitstreams composed of a
non-scalable base layer, and an embedded enhancement layer, such as the MPEG4-FGS bitstream. If embedded bitstreams are used, we assume that a minimum reconstruction
quality should be guaranteed and, therefore, we treat a first part of the bitstream as the base layer, which should be completely decoded to get the required minimum
video quality. The proposed system provides the strongest possible protection to the base layer using a hybrid ARQ scheme, and unequal packet loss protection to the
enhancement layer. Experimental results show that our system yields a significantly improved performance over the widely used priority encoding transmission system.