ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > ضغط الصور باستخدام خوارزمية ال...>الوصف

ضغط الصور باستخدام خوارزمية الترميز الحاسم وخوارزمية المزج العمودي Image Compression Using Critical Sampling and Mixed Orthogonal-Based Algorithms

المصدر: مجلة المنصور
الناشر: كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي: مصطفى، مصطفى صباح (مؤلف)
المجلد/العدد: ع 14
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2010
الصفحات: 120 - 148
DOI: 10.36541/0231-000-014-015
ISSN: 1819-6489
رقم MD: 448889
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
مستخلصات الابحاث | الصور الرقمية | ضغط الصور | خوارزمية الترميز الحاسم | خوارزمية المزج العمودي
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: مهمة ضغط الصور الرقمية أصبحت موضوع لعدة دراسات أكثر من السابق. تحويله المويجة تحتاج مرشحات والتي تتكون من عدد من الخصائص المرغوب فيها مثل التناظرية والتعامدية. الفوائد في هذه التحويلة تنتج خوارزميات قادرة للعمل في عددت تطبيقات لمعالجة الصور. بالإضافة إلى ذلك، تحويله متعددة المويجات تظهر وعود في إزالة بعض المحددات لطريقه المويجة. مستقبل تحويله متعددة المويجات تفتح الطريق لتطبيقات ضغط الصور. تلك التطبيقات ممكن إن تجهز أداء أكثر من تلك التي تطور بواسطة تحويله الجيب تمام المتقطع. هنالك عدد من الطرق لحساب تحويله متعددة المويجات تختلف عن نظام المويجة في احتياج مصفوفة ثنائية الإبعاد باثنين أو أكثر من المدخلات مقارنة بمرشح المويجة والذي يحتاج فقط اثنين من المدخلات. طريقتان لحساب تحويله متعدد المويجات درست. هذا البحث يحاول إن يعطي الوسيلة لاختيار خوارزميتين مقترحة لضغط الصور(256×256) بحيث تعتمد على متعدد المويجة. الضغط في تلك الطرق يستخدم الصور الملونة. ضغط الصور باستخدام تحويله متعدد المويجة في البدء تتم باستخدام دالة خاصة حيث تطبق لكل الصورة. هذه الطريقة تعطي نسبة ضغط أكبر من الخوارزميات التي تماثلها مثلDCT. بعد فحص عددت طرق لتحويله متعددة المويجه لضغط الصور. طريقة المزج هي المختارة وذلك بسبب إن الطريقة الأخرى تقدم تعقيد أكثر في العمليات الحسابة. في تطبيقات ضغط البيانات، أهم شي يتم البحث وإزالة التكرار ليس العكس بدون تعقيد. مثل هذا التنفيذ يظهر هذا التحويلة تعطي أكثر أداء في الضغط مقارنة ب المويجة. بالإضافة إلى ذلك أنها تعطي نقاوة أكثر وتعقيب اقل. أنها تظهر إن ضغط الصور الملونة بطريقة تحويله متعددة المويجة تصل إلى أكثر من 80% كنسبة ضغط.

The task of digital image compression has been the subject of several studies over the past decades. Wavelet transform requires filters that combine a number of desirable properties, such as orthogonality and symmetry. Advances in such transform have produced algorithms capable of outperforming in several application of image processing. In addition, Multiwavelets transform has showed promise in removing some of limitations of wavelet. The features of Multiwavelet transform open the way for the application to image compression. These may provide much greater performance than these developed using discrete cosine transform (DCT). Also, there are several methods of computation for Multiwavelet transform, different from scalar wavelet systems in requiring two or more input streams to the Multiwavelet filter bank. Two methods (Mixed and matrix approximation) for computing the Multiwavelet transform are studied. This research attempts to give a recipe for selecting two proposed image compression algorithms based on Multiwavelet approaches, as well as to make comparison of these approaches on color images (256 x 256). After testing several methods of Multiwavelet transform computation for image compression, the mixed method was chosen. This is because the other method introduces more complexity of computation. In data compression applications, one is seeking to remove redundancy not to increase it. Such implementation shows that this transform method gives much better performance. In addition to that it (Multiwavelet) gives a better reconstructed image quality and data rate using the same quantization matrix and in terms of complexity. It was shown that the compressed color image using Multiwavelet transform possesses %80 of compressed image . Therefore the Multiwavelet transform can support a low loss of resolution of reconstructed images which is a desirable feature.
وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية
ISSN: 1819-6489

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.