Digital image compression enhancement using bipolar backpropagation neural networks
العناوين الأخرى
تحسين ضغط الصور الرقمية باستخدام شبكات الانتشار العكسي العصبية ثنائية القطبية
المؤلف
المصدر
al-Rafidain Engineering Journal
العدد
المجلد 15، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2007)، ص ص. 40-52، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2007-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية والتكنولوجية (متداخلة التخصصات)
الموضوعات
الملخص AR
من المعروف إن هناك تحديدات جدية عند استخدام تقنيات ضغط الصور التقليدية، مثل تقنية JPEG و تقنية MPEG.
حيث باستخدام هذه التقنيات عندما يراد الحصول على معدل ضغط عالي، تكون الصورة الناتجة بعد فك الضغط ضبابية أو غير قابلة للتمييز.
لقد أثبتت الشبكات العصبية الاصطناعية عند استخدامها في مجال تطبيقات ضغط الصور على نجاحها في تجاوز هذه المشكلة و الحصول على معدل ضغط عالي.
في هذا البحث تم اقتراح استخدام خوارزمية الانتشار العكسي مع دالة bipolar sigmoid الغير خطية BBP في تدريب شبكة عصبية من نوع الانتشار الأمامي ذاتية الترابط.
و في هذا النظام بعد أن يتم تقطيع الصور إلى نوافذ أو أجزاء صغيرة تتم المعالجة في عملية ضغط و فك الضغط للصورة.
و لغرض تقييم أداء هذا النظام أجريت عدة تجارب و تم حساب معامل الضغط و النسبة العظمى للإشارة إلى الضوضاء PSNR، ثم مقارنة الأداء مع أداء شبكة الانتشار العكسي الخطي LBP، و شبكة الانتشار العكسي القياسي SBP.
الملخص EN
It is well known that the classic image compression techniques such as JPEG and MPEG have serious limitations at high compression rate, the decompressed image gets really fuzzy or indistinguishable.
To overcome this problem, artificial neural networks ANNs techniques are used.
In this paper, we propose a bipolar sigmoidal backpropagation BBP algorithm to train a feedforward autoassociative neural network.
The proposed method includes steps to break down large images into smaller windows for image compression/ decompression processes.
A number of experiments have been achieved, the results obtained, such as compression ratio and peak signal to noise ratio PSNR are compared with the performance of linear backpropagation LBP and standard (sigmoidal) backpropagation SBP schemes.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khalil, Rafid Ahmad. 2007. Digital image compression enhancement using bipolar backpropagation neural networks. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 15, no. 4, pp.40-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-339840
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khalil, Rafid Ahmad. Digital image compression enhancement using bipolar backpropagation neural networks. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 15, no. 4 (2007), pp.40-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-339840
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khalil, Rafid Ahmad. Digital image compression enhancement using bipolar backpropagation neural networks. al-Rafidain Engineering Journal. 2007. Vol. 15, no. 4, pp.40-52.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-339840
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 51-52
رقم السجل
BIM-339840
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
منصة "معرفة" للكتاب العربي الجامعي الرقمي 
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
