research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Artificial Neural Network for TIFF Image Compression
الشبكات العصبونية الاصطناعية لضغط الصور ذوات صيغة TIFF

Author: Huda Dheyauldeen Najeeb هدى ضياء الدين نجيب
Journal: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: P16094042/ E25213407 Year: 2017 Volume: 30 Issue: 1 Pages: 246-261
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The main aim of image compression is to reduce the its size to be able for transforming and storage, therefore many methods appeared to compress the image, one of these methods is "Multilayer Perceptron ".Multilayer Perceptron (MLP) method which is artificial neural network based on the Back-Propagation algorithm for compressing the image. In case this algorithm depends upon the number of neurons in the hidden layer only the above mentioned will not be quite enough to reach the desired results, then we have to take into consideration the standards which the compression process depend on to get the best results.We have trained a group of TIFF images with the size of (256*256) in our research, compressed them by using MLP for each compression process the number of neurons in the hidden layer was changing and calculating the compression ratio, mean square error and peak signal-to-noise ratio to compare the results to get the value of original image.The findings of the research was the desired results as the compression ratio was less than five and a few mean square error thus a large value of peak signal-to-noise ratio had been recorded.

إن الهدف الأساسي من ضغط الصورة هو تقليل حجمها حتى تكون قابلة للنقل والتخزين .وبالتالي ظهرت العديد من الطرق لضغط الصورة وإحدى هذه الطرق " متعدد الطبقات بيرسيبترون". متعدد الطبقات بيرسيبترون (MLP) وهو شبكة عصبونية اصطناعية تستخدم خوارزمية الشبكات العصبونية الاصطناعية ذات الانتشار الخلفي في ضغط الصورة. وفي حالة اعتماد هذه الخوارزمية فقط على عدد الخلايا العصبية الموجودة في الطبقة المخفية قد تكون غير كافية للوصول إلى النتائج المرغوبة لذلك لابد من الأخذ بنظر الاعتبار المعايير القياسية الأساسية التي تعتمد عليها عملية الضغط للحصول على نتائج أفضل.ففي هذا البحث قمنا بتدريب مجموعة من الصور من نوع TIFF ذات حجم (256*256) ثم ضغطهم باستخدام متعدد الطبقات بيرسيبترون وعند كل عملية ضغط تم تغيير عدد الخلايا العصبية في الطبقة المخفية و حساب نسبة الضغط و متوسط مربع الخطأ و نسبة الإشارة إلى الضجيج وذلك للوصول إلى قيم الصورة الأصلية .و النتيجة التي توصل اليها البحث هي إمكانية الوصول إلى النتائج المرغوبة عندما تكون نسبة الضغط اقل من 5 و متوسط مربع الخطأ قليل وبالتالي ستكون نسبة الإشارة إلى الضجيج كبيرة.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)