نظام هجين : توازي خوارزمية جينية-عصبية في كبس الصور-الكسوري باستخدام حاسبات متعددة

Abstract AR

استخدمت مؤخرا تقنيات فعالة في التشفير الكسوري للصور Fractal Image Coding (FIC) لتقليل تعقيد البحث للتطابق بين كتل المدى Range Block و كتل المجال Domain Block الذي يقلل الوقت المستغرق في الحساب.

الهدف من هذا البحث اقتراح نظام هجين : توازي خوارزمية جينية – عصبية في كبس الصور الكسوري Hybrid Parallel Neural – Genetic Algorithm (HPNGA) بتقنية المدير / العامل في حاسبات متعددة للحصول على أسرع و أفضل كبس من خلال استخلاص الصفات للصور الرمادية و الملونة لتقليل مشاركة الأبعاد فيها، إذ مكنت الشبكة العصبية من تدريب صور منفصلة عن صور الاختبار لتقليل وقت الحساب، كما استطاعت الشبكة العصبية أن تكيف نفسها من بيانات التدريب لتقليل التعقيد و امتلاكها بيانات أكثر، و دمجت مع الخوارزمية الجينية المتوازية للوصول إلى القيم المثالية من الأوزان بانحيازاتها، و الأوزان المثالية التي تم الحصول عليها سوف تصنف مجالات البحث الصحيحة بأدنى انحراف و الذي يساعد على فك الكبس للصور بالطريقة الكسورية بأقل وقت و بدقة عالية من خلال حاسبات متعددة.

بينت النتائج أن النظام الهجين المقترح أسرع من الخوارزمية القياسية، الشبكات العصبية و الخوارزمية الجينية في كبس الصور الكسوري FIC، و أنها مرنة و فعالة للوصول إلى الحل الأمثل بسرعة و كفاءة عاليتين، و أن طريقة البحث المستخدمة للكبس و فك الكبس كان لها دور فعال في تحسين نسبة و نوعية الكبس للصور بسرعة عالية وصلت إلى s15، كما وصلت نسبة الكبس إلى 90.68 % و تحسين نوعية الصورة بعد فك الكبس إلى ما يقارب 34.71db مقارنة بالطرائق الأخرى لكبس الصور الكسوري التي لم تتجاوز نسبة الكبس فيها إلى 90.41 % و نوعية صورة 32.41db و بسرعة تنفيذ لم تتجاوز إلى 21s.