منصة الرسائل والاطاريح: نظام ضغط الصورباستخدام تقنيتي تحويل المويجة والمتنبأ

الخلاصة

إعتمدت فكرة نظام ضغط الصور المطور المقترح على تطبيق التحويل المويجي المتقطع على صورة خطأ التنبؤ (Error Predictive or Residual Image) بدلا من تطبيقه على الصورة الأصلية ( تحتوي صورة خطأ التنبؤ على قيم بسيطة مقارنة بقيم الصورة الأصلية) لتقليل قيم معاملات كل حزم المويجة, وكنتيجة يمكن الاستغناء عن حزم التفاصيل Details-Bands للمستوى التحليلي الأول وكل/ أو بعض حزم التفاصيل للمستوى التحليلي الثاني كما انه عند تقليل قيم معاملات المويجة فأن تأثير عملية التكماة Quantization Process على الحزم التي تُعتمد لاعادة بناء الصورة يكون أقل. تم تطبيق النظام المقترح على نوعين من الصور هما, الصور الطبيعية Natural Image (R,G,B)والصور ذات التدرجات الرمادية Gray-Scale Image. وكانت النتائج متقاربة لهذين النوعين من الصور. أظهرت النتائج انه بالإمكان الاعتماد على حزم التقريبات Approximation-Bands للمستوى التحليلي الأول فقط لاسترجاع الصور المعقدة, أما الصور الأقل تعقيد فيمكن الاعتماد على بعض حزم التفاصيل وحزمة التقريبات للمستوى الثاني لاسترجاعها, ولاسترجاع الصور متوسطة التعقيد و الصور البسيطة فيمكن الاعتماد على تقريبات المستوى التحليلي الثاني فقط. تمت مقارنة سبعة أنواع من المويجات المختلفة لأربعة عوائل هي: db1, db3, db5, sym1, coif1, bior 2.2, bio2.4. كانت النتائج متقاربة غالبا إلا إن مويجة (db3) حققت أفضل Peak Signal -to- Noise Ratio (PSNR) في حين أعطت عائلة (Bior) أقل نسبة ضغط. طريقة التكماة المستخدمة هي من نوع المكمأ المفرد Scalar-Quantizer حيث تم خزن أعلى قيمة لكل حزمة ومن ثم تم تخصيص (5 بت) لتمثيل كل قيمة من قيم معاملات التقريبات و (3 بت) لتمثيل كل قيمة من قيم معاملات التفاصيل. أما طريقة الضغط المستخدمة لضغط المعاملات المكمأة فهي طريقة Run-Length Encoding (RLE) التي أعطت نتائج جيدة مع النظام المقترح عند استخدامها لضغط حزم التفاصيل المكمأة , في حين كانت نتائجها محدودة عند استخدامها لضغط حزم التقريبات المكمأة . أعلى نسبة ضغط تم الحصول عليها للصور التي تم اختبارها هي ( 38:1 ). تم تطبيق النظام باستخدام لغة MATLAB .