ضغط الصور المجسمة بتقدير الفرق بين الصورتين واستخدام التحويل الانحنائي الرقمي ثنائي البعد

Authors

  • فواز مفضي
  • حسام حمزات

Abstract

يعتبر ضغط الصور أحد أهم فروع معالجة الصورة الرقمية حيث يُعنى بتقليل حجم الصور الملتقطة لتوفير المساحة المخصصة لها على أقراص التخزين وتسهيل عملية نقلها وإرسالها.

يُقدِّم هذا البحث طريقة جديدة لضغط الصور المجسمة بالاعتماد على ثلاثة خوارزميات أولها المقارنة بين الصورتين المشكلتين للمنظر المجسم والاستفادة من خاصية التشابه الكبير بينهما وترميز الفرق بين الصورتين عوضاً عن ترميز الصورة بشكل كامل، وثانيها بتقليل الفائض بين عناصر الصورة (Pixels) باستخدام التحويل الانحنائي الرقمي ثنائي البعد حيث نستفيد من قدرة هذا التحويل الكبيرة على تمثيل الانحناءات داخل الصورة بأقل عدد من المعاملات ليتم تكميتها وإزالة المعاملات غير المرغوبة والحصول على عدد قليل من المعاملات الحاوية على أغلب تفاصيل الصورة، وآخرها باستخدام ترميز هوفمان والاستفادة من خاصية عدم الفقد التي يتميز بها حيث يمكن ترميز الصورة وتقليل حجم بياناتها دون أن يحصل أي تشويه بالصورة أو فقدان أي جزء من هذه الصورة.

كما يتم تقييم أداء خوارزمية البحث المقترح باستخدام معيار نسبة ضغط الصورة (Compression Ratio) أي نسبة عدد البتات الممثلة للصورة بعد الضغط إلى عدد البتات الممثلة للصورة الأصلية قبل الضغط، وكذلك معيار جودة الصورة (PSNR) أي مدى تشابه الصورة المستعادة مع الصورة الأصلية، ومعيار متوسط مربعات الأخطاء (MSE) أي مقدار الخطأ في الصورة المستعادة، حيث ينبغي الحصول على أقل قيمة لنسبة ضغط الصور مع أعلى قيمة لجودة الصورة بأقل قيمة للأخطاء.

Image compression is one of the most important branches of digital image processing. It reduces the size of the captured images and minimizes the storage space on the drivers to speed up the transferring and transmission.

In this paper we will present a new approach for compressing stereo images based on three algorithms; the first one is comparing the two images that perform the stereoscopic view by noticing the great similarities between them and encoding the difference between the two images instead of encoding the whole image. The second one is reducing the redundancy between the Pixels using a 2D Digital Curvelet Transformation so we can utilize the great ability to represent the curves in the image with minimum number of coefficients. Then quantize them and remove undesirable coefficient. The low number of coefficient contains most of image data. Last one is using Huffman Encoding and take advantage of the lossless property so we can encode image and reduce the size of data without getting any image distortion or lose any part of this image.

The performance of the proposed algorithm evaluated using Compression Ratio standard which is the number of the image bits after compression to the number of the original image bits before compression. Also, Peak Signal to Noise Ratio standard (PSNR) which represent the similarity between the restored image and the original image. In final, the Mean Square Error standard (MSE) which represent the error between the restored image and original image.

In conclusion, the main objective here is to get the lowest rate for image compression ratio with the highest value for the image quality PSNR at the lowest value of the errors MSE.

Downloads

Published

2016-07-08

How to Cite

1.
مفضي ف, حمزات ح. ضغط الصور المجسمة بتقدير الفرق بين الصورتين واستخدام التحويل الانحنائي الرقمي ثنائي البعد. Tuj-eng [Internet]. 2016Jul.8 [cited 2024Nov.23];37(1). Available from: https://journal.tishreen.edu.sy/index.php/engscnc/article/view/1586

Issue

Vol. 37 No. 1 (2015): العلوم الهندسية

Section

Articles

License

Copyright (c) 2016 ttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

The authors retain the copyright and grant the right to publish in the magazine for the first time with the transfer of the commercial right to Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series

 Under a CC BY- NC-SA 04 license that allows others to share the work with of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors can use a copy of their articles in their scientific activity, and on their scientific websites, provided that the place of publication is indicted in  Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series   .  The Readers have the right to send, print and subscribe to the initial version of the article, and the title of  Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series     Publisher

journal uses a CC BY-NC-SA license which mean

You are free to:

  • Adapt — remix, transform, and build upon the material
  •  
  • The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

 

  • Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  • NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
  • ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
  • No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.