بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
نظرا للأهمية البالغة لضغط الصور المجسمة من جهة و بروز الهندسة التجزيئية كأحد أهم فروع العلم الحديث من جهة ثانية, قمنا في هذا البحث بتطبيق الضغط التجزيئي المعتمد على خوارزمية التقسيم باستخدام شجرة الأرباع و خوارزمية البحث العام من أجل ضغط مجموعة من أز واج الصور المجسمة . و بما أن الصورة المجسمة تتألف من صورتين يمنى و يسرى. تم ضغط الصورة المرجعية (الصورة اليسرى) من الزوج المجسم ضغطا تجزيئيا في حين تم تخمين التفاوت باستخدام خورازميتي مطابقة الكتل و Semi Global(SGM) , و تم ضغط صور خرائط التفاوت المحصلة باستخدام هاتين الخوارزميتين باستخدم الضغط التجزيئي للصور المعتمد على طريقة التقسيم باستخدام شجرة الأرباع و خوارزمية البحث العام. استخلصت الصورة اليسرى باستخدام خوارزمية فك الضغط التجزيئي و تم الاعتماد على الصورة اليسرى المستعادة و على خريطة التفاوت و صورة الخطأ المحصلة بين الصورة اليمنى الأصلية و الصورة اليمنى المبنية انطلاقا من الصورة اليسرى و خريطة التفاوت في إعادة استعادة الصورة اليمنى (صورة الهدف) . قيمت النتائج من خلال معيارين من معايير التقييم الموضوعي لجودة الضغط و هما الخطأ الوسطي التربيعي MSE و نسبة الإشارة إلى الضجيج العظمى PSNR و معيارين من معايير التقييم الموضوعي لكفاءة الضغط هما معدل الضغط CR و زمن الضغط و مقارنة النتائج مع الخوارزميات المرجعية لضغط الصور المجسمة و هي JPEG المعتمد على تحويل التجب المتقطع DCT و JPEG2000 المعتمد على تحويل المويجة المتقطع DWT .
يعتبر ضغط الصور أحد أهم فروع معالجة الصورة الرقمية حيث يُعنى بتقليل حجم الصور الملتقطة لتوفير المساحة المخصصة لها على أقراص التخزين و تسهيل عملية نقلها و إرسالها. يُقدِّم هذا البحث طريقة جديدة لضغط الصور المجسمة بالاعتماد على ثلاثة خوارزميات أولها ا لمقارنة بين الصورتين المشكلتين للمنظر المجسم و الاستفادة من خاصية التشابه الكبير بينهما و ترميز الفرق بين الصورتين عوضاً عن ترميز الصورة بشكل كامل، و ثانيها 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 و إزالة المعاملات غير المرغوبة و الحصول على عدد قليل من المعاملات الحاوية على أغلب تفاصيل الصورة، و آخرها باستخدام ترميز هوفمان و الاستفادة من خاصية عدم الفقد التي يتميز بها حيث يمكن ترميز الصورة و تقليل 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، و كذلك معيار جودة الصورة (PSNR) أي مدى تشابه الصورة المستعادة مع الصورة الأصلية، و معيار 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.