【图像传输】基于BPSK的彩色图像传输，含差值图、误码率附Matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

物理应用             机器学习

🔥 内容介绍

本文介绍了一种基于BPSK调制技术的彩色图像传输方案。该方案采用差值编码和BPSK调制技术，有效地降低了传输数据的冗余度，提高了传输效率。同时，通过误码率分析，可以评估传输过程中的误码情况，并采取相应的措施进行纠错。

1. 引言

随着网络技术的飞速发展，图像传输在各个领域得到了广泛的应用。彩色图像由于其丰富的色彩信息，在视觉效果上更加逼真，因此在图像传输领域占据着重要的地位。然而，彩色图像数据量较大，传输效率低，误码率高，这些问题都制约着彩色图像传输的应用。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于BPSK调制技术的彩色图像传输方案。该方案采用差值编码和BPSK调制技术，有效地降低了传输数据的冗余度，提高了传输效率。同时，通过误码率分析，可以评估传输过程中的误码情况，并采取相应的措施进行纠错。

2. BPSK调制技术

BPSK调制技术是一种二进制相移键控技术，它通过改变载波信号的相位来表示不同的二进制数据。BPSK调制技术具有以下优点：

• 结构简单，易于实现；

• 抗干扰能力强；

• 误码率低。

3. 差值编码技术

差值编码技术是一种数据压缩技术，它通过计算相邻像素之间的差值来减少数据量。差值编码技术具有以下优点：

• 压缩率高；

• 算法简单，易于实现；

• 对图像质量影响小。

4. 基于BPSK的彩色图像传输方案

本方案采用差值编码和BPSK调制技术，对彩色图像进行传输。具体步骤如下：

1. 将彩色图像转换为YUV格式，并进行差值编码。

2. 将差值编码后的数据进行BPSK调制。

3. 将调制后的数据通过信道进行传输。

4. 在接收端，对接收到的数据进行解调和解码，并恢复原始图像。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]田野,肖明君,郝营.基于Matlab的彩色图像的传输处理[J].科技创新导报, 2008(32):1.DOI:10.3969/j.issn.1674-098X.2008.32.081.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合