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专利摘要显示，本发明涉及融合深度学习的5G广播电视图像通信系统及其方法，系统包括图像处理模块、信道处理模块数据传输模块、信道解码模块、图像重建与增强模块以及系统优化与自适应模块。通过基于Vision Transformer的图像压缩技术，将图像划分为固定尺寸的图像块并利用多头注意力机制提取全局上下文与局部特征，实现高效压缩。同时，基于Transformer的信道编码和解码单元通过生成冗余位和跨层误码修正，增强了系统的抗噪声能力,图像重建与增强模块结合生成对抗网络（GAN）和超分辨率模型，能够对解压缩后的图像进行细节补偿与增强，通过系统优化与自适应调整模块，根据信道状态和传输反馈动态调整传输策略，在复杂的5G网络环境下实现高效、稳定的广播电视图像通信。
