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近年来，图像、视频等其它多媒体服务的需求越来越大，但是目前的网络大多都是提供一种尽力而为的不可靠传输服务，传输差错会令它们的接收质量严重下降，而传统的方法并不能很好地解决这个问题。多描述编码把源信号分解成两个或以上的描述，它在不同描述之间引入了一定的相关性，因此丢失的描述可以从接收到的描述中估计出来，随着接收到的描述数目的增加，重建质量也不断提高。可见多描述编码是一种具有很强的错误隐藏和错误恢复能力的图像、视频编码方法，可以克服因互联网和无线传输信道的不可靠性而导致的数据错误及分组丢失等问题。
本文在研究分析了多描述编码的发展现状的基础上，对图像的多描述编码作了较深入的研究。本文主要工作如下：
1．实现了两种经典的多描述编码：多描述标量量化(Multiple DescriptionScalar Quantizer，MDSQ)和多描述对相关变换(Multiple Description PairwiseCorrelating Transform，MDPCT)，并对两者进行了比较，实验结果表明，总体上来说，在相同的码率下，MDSQ要优于MDPCT。
2．我们分析了三种基于象素交织分割的多描述编码方法：水平交织分割、垂直交织分割和棋盘式交织分割，在对这三种方案实验结果分析的基础上，提出了一个新的简单而有效的基于块局部方向特征的自适应象素交织分割的多描述编码方案，实验结果表明，对于不同特性的图像，在相同的比特率下，本方案的中央失真和边失真都在不同程度上优于其它三种方案，是一种简单而有效的多描述编码方法。
3．利用傅立叶变换的相位信息在图像重构中的重要作用，提出了一种基于相位变换的具有很强鲁棒性的多描述编码方法，实验结果表明，与基于相位扰码和单纯的象素交织分割的多描述编码方案相比，此方案大大优于它们，在相同的丢失率下，PSNR高出另外两个方案2-4dB，而且本方案的实现也比较简单。