![](/images/graphics-bg.png)
Lossless image compression using wavelet and vector quantization
Other Title(s)
ضغط الصور الرقمية باستخدام المويجات المنفصل و متجه الكم بدون تشويه
Joint Authors
al-Tawil, S. A.
Hilal, M. M.
Saraya, S. F.
Source
Issue
Vol. 31, Issue 3 (30 Sep. 2006)10 p.
Publisher
Mansoura University Faculty of Engineering
Publication Date
2006-09-30
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
10
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
في هذه الورقة، نقترح مخطط جديد ذو نسبة منخفضة من ال(Bit) و ذلك عن طريق دمج المويجات (wavelet) المنفصلة أو (DWT) و متجه الكم (Vector quantization) و ذلك لضغط الصورة بنسبة ضغط عالية بالإضافة إلى تحقيق جودة مقبولة من الصور الناتجِة.
ضغط الصور التي تستخدم (DWT) مع متجه الكم اعتبرت في العديد من الأعمال الأخيرة ؛ هنا في ورقتِنا،(DWT) قد تم تطبيقه على عدة صور قياسية رمادية، كل منها حجمها (٢٥٦ ×٢٥٦) بايت.
و قد استعملنا ٤ صور كصور تدريبية لتدريب متجه الكم باستخدام خوارزمية (LBG) للحصول على ال (codebook) المثالي النهائي.
و قد استعملنا صورتين أخريتين لمقَارنة النواتج التي سوف نحصل عليها مع الناتج من (JPEG2000 standard) و الذي يستند على (Wavelet) و (Scalar quantization).
استعمل نظامنا المقترح (VQ codebook) متغير الحجمِ و الأبعاد و الذي استخدم لضغط المعاملات الناتجة من محول المويجات و الذي يستعمل العديد من أنواع المويجات (wavelet).
نظامنا المقترح قد أثبت أن أفضل نوع مويجات يمكن استخدامه لضغط الصور بهذه الطريقة هو (COIF 2) نظامنا المقترح قد أعطى نتائج (PSNR) أفضل من (JPEG2000 standard) و ذلك عند نسب الضغط العالية، ذات نسب ضغط أكبر من (٥١)، و قد تم تحقيق ذلك ل(VQ codebook ) حجمة (1024 -512) و أبعاده مساوية ل ٢٥٦.
في هذه الورقة قد تم تمثيل نظامِ مثاليِ و ذلك لتطبيقِ نظامِ ضغط الصورة و النتائج العلمية الجديدة قد تم عرضها.
Abstract EN
In this paper, we propose a new low bit rate scheme that combines the Discrete Wavelet Transform (DWT) and Vector Quantization (VQ) for image compression with high Compression Ratio (CR) in order to achieve acceptable quality of output images.
Image compression using the combination of DWT with VQ has been considered in many recent works; here in our paper the DWT was performed on several gray scale standard images, each of (256X256) byte.
We used 4 images as the training images to train VQ using LBG algorithm and get the final optimal codebook.
Then we used another two images to compare our output image with JPEG2000 standard which based on Wavelet and Scalar quantization.
Our proposed system used VQ codebook with variable codebook size and dimensions were used to compressed wavelet transform coefficients result using many wavelet types.
Our proposed system is showed that the best Wavelet types that you can use for compression is COIF 2.
Our proposed system gave better PSNR than JPEG2000 standard at high (CR), above than (51), and this achieved at VQ codebook size (1024 -512) with dimension equal to 256.
In the paper a typical system for the application of image compression system and new scientific results are presented.
American Psychological Association (APA)
Hilal, M. M.& al-Tawil, S. A.& Saraya, S. F.. 2006. Lossless image compression using wavelet and vector quantization. Mansoura Engineering Journal،Vol. 31, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-364138
Modern Language Association (MLA)
Hilal, M. M.…[et al.]. Lossless image compression using wavelet and vector quantization. Mansoura Engineering Journal Vol. 31, no. 3 (2006).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-364138
American Medical Association (AMA)
Hilal, M. M.& al-Tawil, S. A.& Saraya, S. F.. Lossless image compression using wavelet and vector quantization. Mansoura Engineering Journal. 2006. Vol. 31, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-364138
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendix.
Record ID
BIM-364138