TY - JOUR ID - TI - Comparison Study for Three Compression Techniques (Wavelet, Contourlet and Curvelet Transformation) دراسة مقارنة لثلاث تقنيات كبس (تحويل المويجي، التحويل الكنتوري، التحويل الكيرفليت) AU - Shahad M. Sulaiman شهد محفوظ سليمان AU - Hadia S. Abdullah هدية صالح عبدالله PY - 2021 VL - 15 IS - 1 SP - 101 EP - 114 JO - AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات SN - 48161815 23117990 AB - Researches and studies on compressing digital images are aiming to make it easier to deal with networks, communications and Internet by reducing the size of the multimedia files transferred, and reducing the execution time and transmission time. In this research, the lossy compression method was adopted as one of the solutions that reduce the size of the data required to compress the image, through the process of compression of digital image data using Discrete Wavelet Transform algorithms using Haar filter, and Contourlet. Using Laplace and Directional Filter, Curvelet transformation using FDCT- Wrapping Technology .The performance of the algorithms used in the proposed research is also evaluated using a Ratio Compression (RC) scale, As well as the Peak signal to noise ratio (PSNR) scale, the mean sequence error (MSE) scale, the signal to noise ratio (SNR) scale, and finally, the Normalization correlation (NC) scale. Correspondence between the original image and the recovered image after compression, in order to choose the best algorithm that achieves the best compression ratio of the image and maintains the parameters of the recovered image based on the standards (MSE, PSNR, SNR, COR and CR) used with the three algorithms, and the results showed that the Curvelet transformation algorithm achieved : best compression ratio, but at the expense of image quality.

تهدف البحوث والدراسات الخاصة بكبس الصور الرقمية الى سهولة التعامل مع الشبكات والاتصالات والانترنيت، وذلك من خلال تقليل حجم ملفات الوسائط المتعددة المنقولة، وتقليل زمن التنفيذ وزمن الارسال. وقد تم في هذا البحث اعتماد طريقة كبس الصور الرقمية بفقدان (Lossy Compression) كأحد الحلول التي تعمل على تقليل حجم البيانات المطلوبة لكبس الصورة، وذلك من خلال عملية كبس بيانات الصورة الرقمية باستخدام خوارزميات التحويلات (المويجي Discret Wavelet Transform(DWT2) باستخدام الفلتر Haar، والكنتوري Contourlet Transform باستخدام الفلتر لابلاس والاتجاهي، والكيرفليت Curvelet Transform باستخدام تقنية التغليف warpping))). كما يتم تقييم أداء الخوارزميات المستخدمة في البحث المقترح باستخدام مقياس نسبة كبس الصورة Ratio(RC) Compression، وكذلك مقياس نسبة الإشارة الى الضوضاء العظمى Peak signal to noise ratio(PSNR)، ومقياس متوسط الخطأ التربيعيmean sequence error (MSE) ، ومقياس نسبة الاشارة الى الضوضاء (signal to noise ratio (SNR واخيراً مقياس ترابط التربيعي Normalization correlation (NC) أي نسبة التطابق بين الصورة الاصلية والصورة المسترجعة بعد عملية الكبس. وذلك لاختيار افضل خوارزمية تحقق افضل نسبة كبس للصورة وتحافظ على معالم الصورة المسترجعة بالاعتماد على مقاييس (MSE, PSNR, SNR, COR and CR) المستخدمة مع الخوارزميات الثلاثة، واظهرت النتائج ان خوارزمية تحويل الكيرفليت حققت افضل نسبة كبس، ولكن على حساب جودة الصورة. ER -