10.6. МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ ПЕРЕДАЧИ ФАКСИМИЛЬНЫХ СИГНАЛОВ

Повышение помехоустойчивости передачи факсимильных сообщений является не менее важной задачей, чем сжатие объема факсимильной информации. Выбор способа повышения качества принимаемого изображения определяется требованиями получателя сообщения, а также существенно зависит от способа передачи сигналов изображения.

При использовании методов статистического кодирования практически ликвидируется избыточность факсимильного изображения, кодированный сигнал представляется равновероятной случайной последовательностью 1 и 0, и поэтому методы защиты от ошибок канала полностью аналогичны методам, применяющимся в АПД: помехоустойчивое кодирование, обратная связь, снижение скорости передачи и т. п. При реализации таких методов предъявляются повышенные требования к качеству канала связи, например, согласно МККТТ применение цифровых факсимильных аппаратов III группы, где используется статистическое кодирование, возможно только в каналах ТЧ с вероятностью ошибки не хуже 10-5. Однако в реальных условиях, особенно в коммутируемых каналах, такой показатель трудно обеспечить. Как уже отмечалось, особенностью статистических (неискажающих) методов кодирования является высокая чувствительность к ошибкам канала. Одиночная ошибка приводит, как правило, к неверно восстановленным блокам и даже целой строке развертки. В факсимильных системах, предназначенных для передачи деловой документальной информации, меры борьбы с такими ошибками в силу невысоких требований к качеству принимаемой копии сводится либо к замене пораженной строки ближайшей верно декодированной строкой, либо при высокой плотности развертки допускается просто пропуск пораженной строки.

В факсимильных системах, использующих искажающие методы кодирования, а также в системах без эффективного кодирования, избыточность изображения частично либо полностью сохраняется. Поэтому здесь применяются методы повышения помехоустойчивости, основанные на структурных, статистических характеристиках факсимильных сигналов, отличающихся от соответствующих свойств помех канала связи. Для решения этой задачи используются методы оптимального приема. Трудность такого подхода состоит в разработке адекватной статистической модели изображения и сложности практической реализации алгоритмов обработки. Не менее развиты и применяются на практике эвристические и, в частности, логические методы улучшения качества двухградациониых изображении. При реализации этих методов учитывают особенности зрительного восприятия.

Следует отметить, что задача улучшения качества изображения должна решаться не только на приемной стороне, но и на передающей. Подобная задача гозникает при передаче некачественных малоконтрастных изображений. Такие изображения всегда содержат искажения, возникающие из-за шероховатости бумаги, неравномерности освещения, механических дефектов печатающих устройств.

Значительные искажения возникают в фотоэлектронном преобразователе, особенно, если используются фотоэлектронные умножители. Подобные искажения изменяют статистические характеристики сигнала и при использовании методов статистического кодирования, например кода Хафмена, увеличивают объем кодового словаря, что снижает эффективность кодирования. Поэтому перед процедурой эффективного кодирования передаваемое изображение обязательно подвергается фильтрации, позволяющей устранить искажения и улучшить его качество.

Улучшение качества сигнала изображения можно осуществлять аналоговыми и цифровыми методами. В последнем случае устраняются ошибки, возникшие на двухградационном изображении в виде ложных черных и белых элементов. При аналоговых методах обработки ставится задача наилучшего выделения «идеального» двухградационного сигнала на фоне шума. Поскольку формирование такого сигнала в факсимильной аппаратуре происходит в пороговом устройстве, то, по существу, задача выделения сигнала сводится к оптимизации структуры этого устройства.

Эффективное решение задачи фильтрации факсимильного сигнала может быть получено на основе статистической теории фильтрации марковских процессов [10 7]. Здесь предполагается, что моделью идеального двухградационного сигнала является марковская двоичная последовательность.

В [10 8] дан вывод алгоритма фильтрации. Он состоит в следующем Входной сигнал сравнивается с порогом П. Если , то , а если , то . Величина П не постоянна, а зависит от опенки сигнала в предыдущий момент времени. Таким образом, если , если Значения П, и определяются выражениями:

где — дисперсия флуктуационного (белого) шума

В частном случае, когда При этом марковская цепь превращается в независимую равновероятную последовательность 0 и 1 (сигнал передачи данных), а правило приема совпадает с известным методом стробирования (см. разд. 2 7).

На рис. 10.11 показаны зависимости значений порогов от отношения сигнал-шум

Рис. 10.11. Зависимость величины порогов сравнения от отношения сигинал-шум

Рис. 10.12. Структурная схема устройства фильтрации

Видно, что при больших отношениях и не зависит от значений переходных вероятностей сигнала а, и предыдущей оценки При небольших отношениях сигнал-шум значение предыдущей оценки существенно влияет на формирование оценки сигнала Так, если то сравнивается с порогом значение которого меньше 0,5. Поскольку вероятность перехода из 1 в 1 достаточно высока, то решающее устройство «склонно» считать следующее значение сигнала также равным 1.

Структурная схема такого устройства достаточно проста (рис. 10.12). Входной сигнал поступает одновременно на два компаратора и на выходах которых появляются значения оценки сигнала . В зависимости от значения предыдущей оценки ключевая схема выбирает сигнал то с одного, то с другого компаратора.

На рис. 10.13 приведены расчетные зависимости вероятности ошибки оценивания отношения сигнал-шум: кривая 1 — оценка сигнала при (вероятность ошибки канала); кривая 2 — вероятность ошибки при кривая 3 — вероятность ошибки при

Рис. 10.13. Зависимость вероятности ошибки после фильтрации от отношения сигнал шум в канале связи

Анализируя графики, легко заметить, что чем выше значения переходных вероятностей сигнала, тем более высоким получается качество оценки. В заключение отметим, что приведенная схема оценивания известна как схема со следящим порогом