Image compression using critical sampling and mixed orthogonal-based algorithms

Other Title(s)

ضغط الصور باستخدام خوارزمية الترميز الحاسم و خوارزمية المزج العمودي

Author

Mustafa, Mustafa Sabah

Source

al-Mansour

Publisher

al-Mansour University College

Publication Date

2010-12-31

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

29

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

Topics

• Algorithms
• Data processing

Arabic Abstract

مهمة ضغط الصور الرقمية أصبحت موضوع لعدة دراسات أكثر من السابق.

تحويله المويجة تحتاج مرشحات و التي تتكون من عدد من الخصائص المرغوب فيها مثل التناظرية و التعامدية.

الفوائد في هذه التحويله تنتج خوارزميات قادرة للعمل في عددت تطبيقات لمعالجة الصور.

بالإضافة إلى ذلك, تحويله متعددة المويجات تظهر وعود في إزالة بعض المحددات لطريقة المويجة.

مستقبل تحويله متعددة المويجات تفتح الطريق لتطبيقات ضغط الصور.

تلك التطبيقات ممكن أن 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 الأبعاد باثنين أو أكثر من المدخلات مقارنة بمرشح المويجة و الذي يحتاج فقط أثنين من المدخلات.

طريقتان لحساب تحويله متعدد المويجات درست.

هذا البحث يحاول أن 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 مثل DCT.

بعد فحص عددت طرق لتحويله متعددة المويجة لضغط الصور.

طريقة المزج هي المختارة و ذلك بسبب أن الطريقة الأخرى تقدم تعقيد أكثر في العمليات الحسابية.

في تطبيقات ضغط البيانات, أهم شيء يتم البحث و إزالة 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 و تعقيد أقل.

إنها تظهر أن ضغط الصور الملونة بطريقة تحويله متعددة المويجة تصل إلى أكثر من 80 % كنسبة ضغط.

English Abstract

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.

Data Type

Conference Papers

Record ID

BIM-325974

• APA
• MLA
• AMA