ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

ضغط البيانات لبعض الأشكال الهندسية و التعرّف عليها باستخدام مويجات هآر

Data Compression for Some Geometrical Shapes and Recognizing Them Using Haar wavelet

1550   1   50   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2014
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

تعد مسألة ضغط البيانات من المسائل الهامة في وقتنا الحالي , لما لها من أهمية كبيرة في توفير كلفة تخزين البيانات , بالإضافة إلى تقليص الزمن اللازم لمعالجة البيانات , حيث تعطي البيانات المضغوطة نتائج البيانات الأصلية بوقت حساب أقل . و نقدم في هذه الورقة خوارزمية للتعرف على بعض الأشكال الهندسية المغلقة و غير المغلقة , و ذلك بضغط هذه الأشكال باستخدام المويجات هآر , و يعد التحويل المويجي من التحولات الحديثة و المهمة التي استخدمها الباحثون في كثير من التطبيقات لما له من مزايا و خواص في المعالجة الرقمية . وقد لاحظنا أن الصور المضغوطة حسب خوارزميتنا أعطت نتائج بوقت حساب أقل يصل إلى ربع الوقت اللازم لمعالجة الصور الأصلية . وتم انجاز الخوارزمية باستخدام برنامج Mathematica 8.0 , اذ يعد من أقوى لغات البرمجة الرياضية.

المراجع المستخدمة
ANTONIADIS A., 2007- Wavelet methods in statistics: Some recent developments and their applications. Statistics Surveys, Vol.1,16-55
ANTOINE J., MURENZI R.,VANDERGHEYNST P., and TWAREQUE S., 2004- Two-Dimensional Wavelets and their Relatives. Cambridge University Press, USA
BENJAMIN J., BASKARAN R., 2011- Edge Preserved Image Compression Technique Using Wavelet and Edge Based Segmentation. International Journal of Computer Science & Informatics, Vol.2,80-85
BREMAUD P., 2002- Mathematical principles of signal processing. Springer-Verlag, Berlin
DAVID F., 2002- An Introduction to Wavelet Analysis. Birkhauser , Boston
قيم البحث

اقرأ أيضاً

خلال العقد الأخير من القرن العشرين ظهرت مجموعة من المتغيرات التكنولوجية المتقدمة في مجالات نظم المعلومات المرتبطة بالحاسبات الآلية و وسائل الاتصال و ضغط البيانات و نقلها عبر شبكات الحاسب الآلي. حيث انتقلت نظم المعلومات من اعتمادها على النص و بعض الرس ومات البيانية البسيطة إلى اعتمادها على استخدام الوسائط المتعددة التي تعمل على توصيل المعلومات في أشكال مختلفة من خلال ترابط و تكامل مجموعة متباينة من التكنولوجيات المختلفة (الصوت, الصور, النص, الفيديو, ..الخ). و قد كان تطور تلك النظم في البداية مقصوراً على الاستخدام المنفرد, و لكن نظراً لأهمية نظم الاتصالات و تطور شبكة الانترنت و استخدام نظم الوسائط المتعددة من قبل مستخدمين متعددين في أماكن مختلفة من حيث الموقع الجغرافي, ظهرت أهمية المشاركة في بيانات الوسائط المتعددة, و بالتالي حتمية تداولها من خلال شبكات الحاسب الآلي. و من هنا ظهرت الحاجة إلى ظهور شبكات ذات مواصفات خاصة يمكنها التعامل مع عناصر الوسائط المتعددة بكفاءة عالية. و من جانب آخر ظهرت أهمية وجود نظم وسائط متعددة لديها القدرة على التعامل مع شبكات الحاسب الآلي. من ذلك نرى بأن هذه النظم سوف تتسم بكبر حجم بياناتها إضافة إلى الصعوبة الحقيقية في نقل هذه البيانات و خاصة عبر شبكات الحاسب. لذلك فقد دعت مشاكل تخزين أحجام كبيرة من البيانات مقارنة مع صغر سعة الأجهزة التخزينية و مشاكل نقل كميات كبيرة منها عبر الشبكات إلى تطوير تقنيات لتخفيض (اختصار) أحجام البيانات قدر الإمكان مما يساعد على توفير في المساحات التخزينية من جهة و توفير الوقت عند إرسال البيانات من جهة ثانية
تؤثر البيئة المبنية في صحة و حياة الكائنات الحية الموجودة داخلها و حولها و في حياتها إِذ تقضي الكائنات الحية في تلك البيئة معظم أوقاتها، و مع تنامي دور البيئة المبنية في الحياة اليومية ظهرت عدة جوانب سلبية أثرت في الأحياء و تمثلت تلك الجوانب بعاملين رئيسين، الأول هو ما يصيب تلك الكائنات من أمراض مرتبطة بالمباني، و الثاني هو ارتباطها الوثيق بمعدلات النمو و الإنتاج. و من هذا المنطلق ظهر العديد من الأفكار و النظريات المعمارية المستمدة جذورها من حضارات قديمة و خبرات سابقة ودعمت من قبل الفكر الحديث، لكن هذه الأفكار و النظريات عجزت عن حل بعض المشكلات التكنولوجية الحديثة، مثل التأثيرات السلبية للمجالات الكهرومغناطيسية و التأثيرات الإشعاعية في الكائنات الحية، و هذا ما دفع المعماريين للوقوف عند تلك النظريات و محاولتهم إيجاد حلول و مفاهيم تكمل المنظومة التصميمية و إيجاد طرائق مبسطة تساعد في عملية التصميم و التقييم و تحسين الأداء. و من هنا ظهر علم البيوجيومترية (علم هندسة التشكيل الحيوي) الذي يبحث في الأشكال الهندسية التي تقوم بتنظيم طاقة المكان (المجالات الكهرومغناطيسية الموجودة في الفراغ) و إعادة إدخال التوازن في الطاقة للكائنات الحية الموجودة داخلها أو حولها؛ مما يؤدي إلى رفع الكفاءة المناعية للكائنات من جهة، و زيادة معدلات النمو و الإنتاج عند تلك الكائنات من جهة أخرى. حدد في هذا البحث مفهوم الطاقة المحيطة في المكان و مفهوم الهندسة البيوجيومترية من جهة و تأثير هذه الطاقة و الأشكال البيوجيومترية في النباتات من جهة أخرى، و جرى أيضاً إيضاح التأثير المباشر للأشكال البيوجيومترية في حياة النباتات، و في النهاية و بعد إثبات ذلك التأثير، أُْثبِت أن اختلاف الأشكال البيوجيومترية يؤدي إلى اختلاف التأثيرات التي تسببها في تلك النباتات.
هدف هذا البحث هو تبني الخوارزمية الوراثية (الجينية) لدراستها أولاً، ثم التوقـف عنـد العمليات التي تقدم من قبل تلك الخوارزمية الوراثية. الحقـل المرشـح فـي هـذا البحـث لاستخدام وسائل الخوارزمية الوراثية و تطبيقاتها هو حقل ضغط بيانـات ملفـات الـصوت. يستخدم هذا البحث عمليات الخوارزمية الوراثية لتحسين عمل إحدى طرائق ضغط البيانـات الشائعة الاستخدام (VQ (Method Quantization Vector . بعد إجراء الدراسة علـى عمل الخوارزمية الوراثية، تم اقتراح خوارزمية لإجراء عملية المزج بـين طريقـة ضـغط البيانات ( VQ ) و مبدأ عمل الخوارزمية الوراثية. ثم اختبرت الخوارزمية المقترحـة مـن خلال كتابة البرامج الضرورية لذلك و تطبيقها على بعض بيانات ملفات الصوت، و قد أظهرت النتائج المسجلة إمكانية اعتماد خوارزمية المزج المقترحة لتحقيق أداء جيد لطريقة ( VQ ) في مجال ضغط بيانات ملفات الصوت.
في هذا المشروع نقوم بدراسة المويجات و تحويل المويجة، و بيان إمكانية توظيفه في معالجة و تحليل الإشارة الكلامية و ذلك بهدف تحسينها و إزالة الضجيج منها، حيث سنطرح بعض الخوارزميات التي تعتمد على تحويل المويجة و آلية تطبيقها من أجل التخلص من الضجيج في ا لإشارة الكلامية، و نقارن نتائج تطبيق هذه الخوارزميات مع بعض الخوارزميات التقليدية التي تستخدم في تحسين الإشارة الكلامية.
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.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا