ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Enhancing the Quality of Compressed Images Using Rounding Intensity Followed by Dividing Technique

العنوان بلغة أخرى: تحسين جودة الصور المضغوطة باستخدام تقنية تقريب الكثافة المتبوعة بالتقسيم
المؤلف الرئيسي: الراوى، عامر فاضل (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عطير، محمد عبدالله عارف (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2019
موقع: عمان
الصفحات: 1 - 84
رقم MD: 1052934
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة عمان العربية
الكلية: كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

33

حفظ في:
المستخلص: يتضمن ضغط الصور استخدام بيانات أقل من الصورة الأصلية للتعبير عن محتوى الصورة بطريقة تقلل من متطلبات التخزين وتقلل من وقت نقل الشبكة. يمكن تصنيف تقنيات ضغط الصورة إلى فقد أو دون الفقد. تقريب الكثافة التي تتبعها تقنية القسمة (RIFD) هي تقنية الفقد معروفة تستخدم في الطريقة المقترحة. يهدف هذا المدخل إلى تقليل نطاق الشدة، بالإضافة إلى زيادة التكرار، مما يحقق أداء ضغط أفضل. الفكرة الرئيسية لهذه الدراسة هي فصل البكسل في الصورة إلى جزأين: مصفوفة المئات والمصفوفة الأحادية (على سبيل المثال، سيتم فصل 127 إلى 120 و7). سيتم تقسيم العناصر في المصفوفة المئوية على 10، وسيتم ضغط المصفوفة الناتجة باستخدام تقنية Huffman. سيتم تقريب العناصر في المصفوفة الأحادية على النحو التالي: (0، 1، 2، 3، 4) إلى (2)، ويتم تقريب العناصر (5، 6، 7، 8، 9) إلى (7). ثم تمثيل المصفوفة الثنائية (2 إلى 0) و(7 إلى 1). يتم الجمع بين القيم التي تم إنشاؤها سابقا وتشير النتائج الأولية بعد تطبيق الإجراء إلى حدوث تشوه قليل مع أداء ضغط جيد. إن الاستمرار في استخدام تقنية تحافظ على قيمة كل بت بعد معالجتها ثم يتبعها تقنية دون الفقد يقلل من التشويه ويمكن أن يعزز التحسن في نسبة الضغط. تتناول هذه الدراسة ما إذا كانت التقنية المقترحة تعزز جودة الصور المضغوطة. باستخدام تحسين تقنية تقريب الكثافة المتبوعة بالتقسيم (E-RIFD) كخيار مميز في عملية تحسين الجودة في الصورة مع إعطاء نسبة ضغط جيدة. عوامل الدراسة التي تأثرت بشكل إيجابي بتحسين النتائج ومقارنتها من خلال MSE وPSNR وMAE. وأظهرت تجارب تقنية E-RIFD معدل تحسن في 66.72% MSE% و19.28 PSNR%، في حين أن معدل تحسين MAE كان 18.11% للصور الرمادية. ومع ذلك، عند اختبار الصور الملونة، أظهرت النتائج أن معدل التحسن في MSE %66.54 و15.26 PSNR بينما كان معدل التحسن في 18.70 MAE%.

عناصر مشابهة