@Article{, title={Design and Implementation of Multistage Vector Quantization Algorithm of Image compression assistant by Multiwavelet Transform تصميم وتنفيذ ناقلات متعددة المراحل خوارزمية تكميم مساعد ضغط الصور بواسطة تحويل Multiwavelet}, author={BASHAR TALIB HAMEED}, journal={Academic Science Journal مجلة العلوم الاكاديمية}, volume={6}, number={2}, pages={18-31}, year={2010}, abstract={This paper presents a new coding technique based on contourlet transform and multistage vectorquantization. Multiwavelet based Algorithms for image compression results in high compressionratios compared to other compression techniques. Multiwavelet have shown their ability inrepresenting natural images that contain smooth areas separated withedges. However, wavelets cannot efficiently take advantage of the fact that the edges usually foundin natural images are smooth curves.This issue is addressed by directional transforms, known as contourlets, which have the propertyof preserving edges. The contourlet transform is a new extension to the Multiwavelet transform intwo dimensions using nonseparable and directional filter banks.The computation and storage requirements are the major difficulty in implementing a vectorquantizer. In the full-search algorithm, the computation and storage complexity is an exponentialfunction of the number of bits used in quantizing each frame of spectral information. The storagerequirement in multistage vector quantization is less when compared to full search vectorquantization. The coefficients of contourlet transform are quantized by multistage vectorquantization. The quantized coefficients are encoded by Huffman coding to get better quality i.e.,high peak signal to noise ratio (PSNR). The results obtained are tabulated and compared with theexisting Multiwavelet based ones

يعرض هذا البحث تقنية جديدة تقوم على تحويل الترميز contourlet وتكميم ناقلات متعددة المراحل. الخوارزميات المتعددة الموجات القائمة من أجل تحقيق ضغط الصور تنتج بنسب ضغط عالية مقارنة مع غيرها من تقنيات الضغط. وقد أظهرت تعدد الموجات قدرتهم في تمثيل الصور الطبيعية التي تحتوي على المناطق السلسة بحواف. ومع ذلك، يمكن المويجات لا تأخذ كفاءة الاستفادة من حقيقة أن حواف توجد عادة في الصور الطبيعية هي منحنيات متجانسة. وتعالج هذه المشكلة عن طريق التحويلات اتجاهي، والمعروفة باسم contourlets، والتي لها خاصية الحفاظ على الحواف. التحويل contourlet هو امتداد جديد لتحويل Multiwavelet في بعدين باستخدام البنوك مرشح nonseparable واتجاهي. حساب ومتطلبات التخزين هي صعوبة كبيرة في تنفيذ كميات صغيرة ناقلات. في الخوارزمية كامل البحث، ومدى تعقيد الحسابات وتخزين هي الدالة الأسية من عدد البتات المستخدمة في quantizing كل إطار من المعلومات الطيفية. شرط التخزين في تكميم ناقلات متعددة المراحل هي أقل بالمقارنة مع كامل البحث تكميم ناقلات. والكم معاملات التحويل contourlet بواسطة تكميم ناقلات متعددة المراحل. يتم ترميز معاملات الكم من قبل هوفمان الترميز للحصول على أفضل جودة أي، وارتفاع قمة إشارة إلى نسبة الضوضاء (PSNR). يتم جدولتها على النتائج التي تم الحصول عليها ومقارنتها مع تلك الموجودة مقرها Multiwavelet.على مساعد بواسطة تحويل المويجات متعددة} }