![](/images/graphics-bg.png)
Using artificial intelligence techniques for image compression
Author
Source
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
Issue
Vol. 11, Issue 2 (30 Jun. 2014), pp.65-81, 17 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2014-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
17
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
يساعد كبس الصور في خزن البيانات المنقولة بطريقة ماهرة عن طريق تقليصها.
و تساعد هذه التقنية في نقل بيانات رقمية كثيفة أو بيانات وسائط متعددة عبر الإنترنيت مما يؤدي إلى زيادة مساحة الخزن.
قدم هذا البحث بعض الطرائق لكبس بيانات الصور الرقمية باستخدام التقنيات الذكائية الاصطناعية و التي تشمل المنطق المضبب، و تقنية ذكاء السرب الاصطناعية، و الشبكات العصبية الاصطناعية.
و تم استخدام خوارزمية العنقدة التقليدية means –K و تقنيات ذكائية اصطناعية مثل خوارزمية العنقدة المضببة G – G و خوارزمية سرب الطيورPSO، كما تم دمج خوارزميةG – G مع شبكة الانتشار الخلفي BP لتنتج طريقة جديدة و سميت خوارزمية شبكة الانتشار الخلفي المضببة FBPN، و طبقت هذه الطرائق على الصور الملونة لعنقدتها و من ثم تطبيق خوارزمية الكبس RLE للحصول على صورة مكبوسة.
و تم حساب المقاييس النوعية للصور و هيPSN, MSE, bpp, CR.
و أخيرا تمت المقارنة بين النتائج التي تم الحصول عليها بعد تطبيق هذه الخوارزميات على مجموعة بيانات الصور.
Abstract EN
Image compression helps in storing the transmitted data in proficient way by decreasing its redundancy.
This technique helps in transferring more digital or multimedia data over internet as it increases the storage space.
This research presents some methods to compress digital images using Artificial Intelligence Techniques (AITs) that include from fuzzy logic, swarm intelligent technique, and artificial neural networks.
Traditional clustering algorithm k-means and AITs were used, such as Gath-Geva fuzzy clustering algorithm, and Particle Swarm Optimization Technique (PSO), and combined Gath-Geva with back propagation neural network to produce a new method which is called Fuzzy Back Propagation Network (FBPN) algorithm, by applying these methods on gray level and color images and then applying compression algorithm RLE on it to obtain compressed image.
Image quality measures have done by Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Square Error(MSE), and Bitperpixel (bpp), compression ratio (CR) have been computed.
Finally, a comparison between results after applying these algorithms on the images data set was obtained.
American Psychological Association (APA)
Khalil, Bayda Ibrahim. 2014. Using artificial intelligence techniques for image compression. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 11, no. 2, pp.65-81.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-378839
Modern Language Association (MLA)
Khalil, Bayda Ibrahim. Using artificial intelligence techniques for image compression. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 11, no. 2 ( 2014), pp.65-81.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-378839
American Medical Association (AMA)
Khalil, Bayda Ibrahim. Using artificial intelligence techniques for image compression. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2014. Vol. 11, no. 2, pp.65-81.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-378839
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 80-81
Record ID
BIM-378839