Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
Image compression using neural networks /
المؤلف
Awad Alla, Mohamed Mohamed Ahmed.
هيئة الاعداد
باحث / محمد محمد أحمد عوض الله
مشرف / فاطمة الزهراء محمد رشاد أبوشادى
مشرف / حسن حسين سليمان
الموضوع
Image processing - Digital techniques. Computer vision. Imaging systems.
تاريخ النشر
1998.
عدد الصفحات
102 p. :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
ماجستير
التخصص
الهندسة الكهربائية والالكترونية
تاريخ الإجازة
1/1/1998
مكان الإجازة
جامعة المنصورة - كلية الهندسة - الاتصالات الإلكترونية
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 121

from 121

Abstract

مع التزايد الهائل في كمية المعلومات والبيانات المرسلة والمستقبلة والمطلوب تخزينها على الوسائط التخزينية للحاسب الالي, تزايدت الحاجة لاستخدام طرق تقلل من الوقت او المساحة اللازمين لارسال او تخزين المعلومات. ولما كانت الصور احد انواع تمثيل المعلومات التي تحتاج الى حجم هائل من المساحة التخزينية لاجهزة الحاسب الالي وبالتالي تستغرق وقت كبير عند الارسال او الاستقبال تزايدت الحاجة لوسيلة تقلل حجم البيانات اللازمة لتمثيل الصورة مما يؤدي الى تقليل المساحة والوقت اللازمين للتعامل مع الصورة وهذه الوسيلة تسمى ضغط او اختزال الصورة.
يمكن تقسيم طرق ضغط الصورة الى نوعين اساسين:
النوع الاول : وهو النوع الذي لا يحدث فيه فقد لاي معلومة من معلومات الصورة وبالتالي عند استرجاع الصورة المضغوطة تنتج صورة مطابقة تماما للصورة الاصلية.
النوع الثاني : وهو النوع الذي يمكن ان يحدث فيه فقد غير مؤثر لبعض المعلومات الموجودة في الصورة. وبالتالي عند استرجاع الصورة المضغوطة لا يمكن باي حال ان نحصل على صورة مطابقة تماما للصورة الاصلية.
وتنقسم اساليب ضغط الصورة الى اسلوبين اساسيين:
الاسلوب الاولب : وهو يعتمد على التعامل مع الصورة على انها مصفوفة ذات ايعاد س × ص ويتم ضغط الصورة بالتعامل مع كل عنصر في هذه المصفوفة على حدة.
الاسلوب الثاني : يعتمد على التعامل مع الصورة على انها مصفوفة ذات ابعاد س × ص ويتم ضغط الصورة بالتعامل على اعتبار ان المصفوفة الاصلية مكونة من عدة مصفوفات اقل في الحجم. ويتم ضغط الصورة بالتعامل مع المصفوفات الصغيرة على الترتيب. وتسمى هذه الطرق ضغط الصورة باستخدام المتجه الكمي.