受干扰环境下的图像压缩与传输

传统通信系统遵循 Shannon 分离定理：信源压缩和信道编码各自独立优化。但在实际无线传输中，信道噪声、带宽限制、时变特性使得分离方案往往无法达到理论最优。联合信源信道编码（JSCC）打破了这一假设，用端到端学习的方式同时优化压缩与传输。

近年来，扩散模型和语义通信的引入为这个领域带来了新的范式：不再追求像素级重建，而是保证语义一致性——即使在极端噪声下，图像的「意思」仍然正确。