research centers


Search results: Found 8

Listing 1 - 8 of 8
Sort by

Article
Performance Analysis of Framelet Based OFDM System Under Different Channel Conditions
تحلیل أداء مازج تقسیمات التردد المتعامدة بأستخدام التحویل الاطاري تحت مختلف ظروف القناة

Authors: Atheer A. Sabri --- Ziad Q. Abdulkareem
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 5 Pages: 795-810
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, the Framelet Transform (FT) is proposed as a new modulation technique in the realization of Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM). Framelet Transform (FT) is used in the OFDM structure to serve as a modulator instead of conventional Fast Fourier techniques. As a result, the proposed FT-OFDM system improves Bit Error Rate (BER) performance, and keeps bandwidth efficiency and spectrum shape as good as conventional Fast Fourier transform (FFT)-based OFDM. The new structure was tested and compared with conventional FFT- OFDM, Wavelet based OFDM system (DWTOFDM), Multi-Wavelet based OFDM system (DMWT-OFDM), Packet-Wavelet based OFDM system (PWT-OFDM) and the proposed Framelet based OFDM system (FT-OFDM), for Additive White Gaussian Noise (AWGN), flat, and multi-path selective fading channels.


Article
Multispectral Fusion for Synthetic Aperture Radar (SAR) Image Based Framelet Transform

Author: Mohammed Hussein Miry
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2013 Volume: 13 Issue: 3 Pages: 10-14
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract-The technique of fusing a panchromatic (Pan) SAR image that has a highspatialand low-spectral resolution with multispectral (MS) SAR images that have alow-spatial and high spectral resolution is very useful in many remote sensingapplications that require both high-spatial and high-spectral resolution. In this paper,method for fusion SAR image is proposed based on framelet transform and newselection rule. The framelet transform is nearly shift-invariant with desired properties,short support, and symmetry. In the selection rule of proposed method, max rule isreplaced with new relation depending on input SAR image. The proposed method iscompared with other method such as HIS, PCA and wavelet methods. A quality of fusedimage is calculated based on the combination entropy, the correlation coefficient andthe peak signal to noise ratio. It is showed from simulation result the quality measuredfor proposed method can indicate the information content of the fused image is highercompared to the information content of the input panchromatic and multispectralimages, also its noticed the proposed method provides richer information comparingwith other methods.


Article
Image Denoising Using Framelet Transform
رفع الضوضاء عن الصوربأستخدام التحويل الاطاري

Authors: Ali K. Nahar --- Hadeel N. Abduallah
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 13 Pages: 2530-2550
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In many of the digital image processing applications, observed image ismodeled to be corrupted by different types of noise that result in a noisy version.Hence image denoising is an important problem that aims to find an estimateversion from noisy image that is as close to the original image as possible. In thispaper, introduces firstly was applied method of computing one and twodimensionalframelet transform .The applying method reduces heavily processingtime for decomposition of image keeping or overcoming the quality ofreconstructed images. In addition, it cuts heavily the memory demands .Also, theinverse procedures of all the above transform for multi- dimensional casesverified. Secondly, many techniques are proposed for denoising of gray scale andcolor image. A new threshold method is proposed and compared with the otherthresholding methods. For hard thresholding, PSNR gives (13.548) value whilethe PSNR was increased in the proposed soft thresholding, it gives (14.1734)PSNR value when the noise variance is (20). Some of the above denoisingschemes are tested on Peppers image to find its effect on denoising application.The noisy version with SNR is equal to (11.9373 dB), the denoising image usingWT with SNR is equal to (17.4661 dB), the denoising image using SWT withSNR is equal to (18.1459 dB), the denoising image using WPT with SNR is equalto (19.3640 dB), the denoising image using FT with SNR is equal to (21.9138dB). Finally the denoising image for color image using FT with SNR is equal to(27.3443 dB).

في العديد م  ن تطبيقا َ ت معالجة الصورة الرقمية، تصادف الصورَة م َ شكَّلةُ التشويشبالأنواعِ المختلفة م  ن الضوضاء التي تُؤ  دي إلى نسخة مشوشة من الصورة. لِذلك رفعالتشويش من الصورَة من المشاكل المهمةَ التي تُه  دفُ لإيجاد نسخ َ ة تخمينِ م  ن الصورةالمشوشة كصورة محتملة قريبة من الصورة الأصلية. تُق  دم هذه المقالة أولاً، طريقة مقترحةلحساب النقل الإطاري ذو البعد الواحد وذو البعدين. الطريق َ ة المقَترح َ ة تُخفض كثيراً من زمنمعالجة الصورة المتحللة بالإضافة لذلك، تختصر كثيرا من الذاكرة المطلوبة. أيضاً تقدمالتحويلات المعكوسة لكُلّ الطرق في التحويل الاطاري في الإبعاد المتعددة. ثانياً، اقترحتالعديد من التقنيات لرفع التشويش من الصور ذات اللون الرمادي والملون. واقترحت طريقةلتحديد حد العتبة وقورنت مع طرق تحديد العتبة الأخرى. بالنسبة لتحديد العتبة الصلب13.5483 ) عندما كان توزيع dB) هي (PSNR) كانت نسبة ال ،(Hard thresholding)فقد ،(Soft thresholding) ازداد مع تحديد العتبة المعتدل (PSNR) التشويش هو ( 20 ). ال .14.1734 ) بالوقت الذي كان فيه توزيع التشويش هو dB) مساوية إلى (PSNR) أعطى قيمة20 ) .البعض م  ن مخططات رفع التشويش أعلاه مج  ربة على صورة الفلفلِ لمعرفة تطبيقات )رفع التشويش. فإذا كانت الحالة المشوشة للصورة لها قيمة نسبة الإشارة على الضوضاء١١.٩٣٧٣ ). تكون الصورة المخمنة العائدة من رفع التشويش باستخدام dB) مساوية (SNR)١٧.٤٦٦١ ) ، والصورة المخمنة العائدة dB) مساوية إلى (SNR) التحويل المويجي لها قيمةمساوية إلى (SNR) من رفع التشويش باستخدام ثابتة التحويل المويجي لها قيمة١٨.١٤٥٩ ) ، والصورة المخمنة العائدة من رفع التشويش باستخدام حزمة التحويل dB)١٩.٣٦٤٠ )، بينما اصبحت الصورة المخمنة العائدة من dB) مساوية إلى (SNR) المويجي قيمة،(٢١.٩١٣٨dB) مساوية إلى (SNR) رفع التشويش باستخدام التحويل الإطاري لها قيمةأخيراً الصورة المخمنة العائدة من رفع التشويش باستخدام التحويل الإطاري للصورة الملونة.(٢٧.٣٤٤٣ dB) مساوية إلى (SNR) كان قيمة


Article
HYBRID IMAGE DENOISING USING WIENER FILTER WITH DISCRETE WAVELET TRANSFORM AND FRAMELET TRANSFORM
ازالة الضوضاء باستخدام تهجين مرشح وينر مع تحويل المويجة والتحويل الاطاري

Author: Nora Hussam Sultan نورا حسام سلطان
Journal: KUFA JOURNAL OF ENGINEERING مجلة الكوفة الهندسية ISSN: 25230018 Year: 2016 Volume: 7 Issue: 2 Pages: 122-133
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

Removal of noise from an image is an essential part of image processing systems. In this paper a hybrid denoising algorithm which combines spatial domain Wiener filter and thresholding function in the wavelet and framelet domain is done. In this work three algorithms are proposed. The first hybrid denoising algorithm using Wiener filter with 2-level discrete wavelet transform (DWT), the second algorithm its using Wiener filter with 2-level framelet transform (FLT) and the third hybrid denoising algorithm its combines wiener filter with 1-level wavelet transform then apply framelet transform on LL of wavelet transform. The Wiener filter is applied on the low frequency subband of the decomposed noisy image. This stage will tend to cancel or at least attenuate any residual low frequency noise component. Then thresholding detail high frequency subbands using thresholding function. This approach can be used for grayscale and color images. The simulation results show that the performance of the first proposed hybrid denoising algorithm with discrete wavelet transform (db5 type) is superior to that of the second and third proposed algorithms and to that of the conventional denoising approach at most of the test noisy image with Gaussian noise and Slat & pepper noise while the third proposed denoising algorithm with hybrid wavelet & framelet transform is superior to that of the other proposed algorithms at noisy images with speckle noise.

تعد عملية ازالة الضوضاء من الصور جزء مهم في معالجة الصور ولاهمية الصور في مجال الحياة ولكونها تتعرض عند التعامل معها او ارسالها عبر القناة للعديد من الضوضاء او التشويش لذا وجب استخدام طرق لتنقيتها من الضوضاء الداخله اليها. يقترح هذا البحث ثلاث نظريات بطرق مهجنة باستخدام مرشح وينر مع تحويل المويجة والتحويل الاطاري لازالة الضوضاء عن الصور الرمادية والصور الملونة. طبقت الطريقة الاولى بتهجين مرشح وينر مع تحويل المويجة على مجموعة GAUSSIAN NOISE, SLAT من الصور المتعرضة لانواع من الضوضاء منها & PEPPER NOISE AND وطبقت ايضا الطريقة الثانية بتهجين مرشح وينر مع التحويل الاطاري , وطبقت الطريقة الثالثة SPECKLE NOISE بتهجين مرشح وينر مع تحويل المويجة والتحويل الاطاري معا, ووضحت النتائج التجريبية ان الطريقة الاولى اعطت افضل وGAUSSIAN NOISEنتائج مع الصور المتعرضة لضوضاء من نوع بينما الطريقة SLAT & PEPPER NOISE وتم مقارنة العمل ايضا SPECKLE NOISEالثالثة اعطت افضل نتائج بالنسبة للصور المتعرضة مع ضوضاء من نوع مع طرق تقليدية ونظريات من اعمال اخرى و اعطت الطريقة الاولى والثالثة افضل النتائج.


Article
QUANTIZATION MATRIX FOR MEDICAL IMAGE COMPRESSION USING FRAMELET TRANSFORM
مصفوفة التكميم لضغط الصور الطبية باستخدام التحويل الاطاري

Authors: Atheer Alaa Sabri اثير علاء صبري --- Nora Hussam Sultan نورا حسام سلطان
Journal: KUFA JOURNAL OF ENGINEERING مجلة الكوفة الهندسية ISSN: 25230018 Year: 2014 Volume: 5 Issue: 2 Pages: 77-92
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, two quantization matrices are proposed that is suitable to compress medical images using framelet transform. Also two algorithms are suggested to compress medical images. One of them is used for grayscale and color medical images while the second is used for grayscale medical images only. It is found that the first proposed quantization matrix is better than the second in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). While the second proposed quantization matrix is faster than the first. The work suggested in this paper is compared with wavelet and multiwavelet based algorithms and other previously related works and it is found that the quantization matrices proposed are most suitable for compression medical images with framelet transform and framelet transform is the best compression method for medical images.

يقترح هذا البحث مصفوفتين مناسبتين لضغط الصور الطبية باستخدام التحويل الاطاري (Framelet Transform). حيث تم اقتراح خوارزميتين لضغط الصور الطبية. طبقت الخوارزمية الاولى على الصور الطبية الرمادية ((grayscale والملونة ((color بينما طبقت الخوارزمية الثانية على الصور الطبية الرمادية فقط. وقد أعطت مصفوفة التكميم المقترحة الاولى افضل نتائج من ناحية جودة الصورة بينما كانت المصفوفة المقترحة الثانية اسرع من الاولى. وقد تم مقارنة العمل المقترح مع تحويل المويجة ( (waveletوالـmultiwavelet وغيرها من الاعمال المتعلقة السابقة. ووجد ان مصفوفة التكميم المقترحة مع التحويل الاطاري هي أكثرملائمة وافضل طريقة لضغط الصور الطبية.


Article
IMAGE COMPRESSION BY USING WALSH AND FRAMELET TRANSFORM

Author: Nora H. Sultan
Journal: KUFA JOURNAL OF ENGINEERING مجلة الكوفة الهندسية ISSN: 25230018 Year: 2019 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 27-41
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, Framelet and Walsh transform are proposed for transformation, and then using arithmetic coding for compress an image. The goal is to achieve higher compression ratio by applying two levels Framelet transform (FLT), and then apply 2D Walsh-Hadamard transform (WHT) on each 8x8 block of the low frequency sub-band, while all other sub-bands are ignored. Experimental results show that the proposed algorithm gets best possible solution for tradeoff between compression ratio (size of image) and quality of compressed image, Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). The simulation was carried using MATLAB software package version 2014. In this work, experiments were carried out on the gray scale and colored images.


Article
Analytical Studies of Multi-Levels Framelet Transform for Image Compression

Authors: Mithaq N. Raheema --- Hassan M. Azzawi
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2016 Volume: 24 Issue: 1 Pages: 1-13
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Many recent studies showed that the wavelet transform step consumes a long computing time during image compression process. Also, to obtain high CR, multiple transform levels must be applied. This paper examines the properties and design of multilevels framelet for image compression applications. This work is focused on high CR obtained, with minimally perceptible loss in image quality, at the multi-levels of transforms. The programming language MATLAB is used for implementing the proposed algorithm. Simulated results show that there are a suitable number of levels of transforms based on the nature of image. Higher subbands of framelet decomposition can be eliminated for saving in computing and communication energies. At higher levels of transform, these subbands are being of large effects to improve the image quality, if there are used, at higher CR.

بينت العديد من الدراسات الحديثة أن استخدام التحويل المويجي يستهلك وقت حساب طويل خلال إجراء ضغط الصور .كذلك يجب تطبيق التحويل متعدد المستويات للحصول على نسبة ضغط عالية. يختبر هذا البحث خصائص وتصميم التحويل المويجي متعدد المستويات لتطبيقات ضغط الصور. يركز هذا العمل على الحصول على نسب الضغط العالية مع أقل خسارة محسوسة في جودة الصورة عند مستويات التحويل المتعددة. تم استخدام لغة البرمجة MATLAB لتنفيذ المخطط المقترحة. بينت نتائج المحاكاة أن هنالك عدد محدد من مستويات التحويل يعتمد على طبيعة الصورة الراد ضغطها. يمكن استبعاد التحليلات الفرعية العالية من التحويل المويجي من أجل توفير طاقات الحساب والمواصلة. ولكن هذه التحليلات الفرعية تصبح ذات تأثير كبير في تحسين جودة الصورة إذا ما أُستُخدِمت في مستويات التحويل العالية للحصول على نسب ضغط كبيرة للصورة.


Article
Analytical Studies of Multi-Levels Framelet Transform for Image Compression

Authors: Hassan M. Azzawi --- Mithaq N. Raheema
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2016 Volume: 24 Issue: 1 Pages: 1-13
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Many recent studies showed that the wavelet transform step consumes a long computing time during image compression process. Also, to obtain high CR, multiple transform levels must be applied. This paper examines the properties and design of multilevels framelet for image compression applications. This work is focused on high CR obtained, with minimally perceptible loss in image quality, at the multi-levels of transforms. The programming language MATLAB is used for implementing the proposed algorithm. Simulated results show that there are a suitable number of levels of transforms based on the nature of image. Higher subbands of framelet decomposition can be eliminated for saving in computing and communication energies. At higher levels of transform, these subbands are being of large effects to improve the image quality, if there are used, at higher CR.

بينت العديد من الدراسات الحديثة أن استخدام التحويل المويجي يستهلك وقت حساب طويل خلال إجراء ضغط الصور .كذلك يجب تطبيق التحويل متعدد المستويات للحصول على نسبة ضغط عالية. يختبر هذا البحث خصائص وتصميم التحويل المويجي متعدد المستويات لتطبيقات ضغط الصور. يركز هذا العمل على الحصول على نسب الضغط العالية مع أقل خسارة محسوسة في جودة الصورة عند مستويات التحويل المتعددة. تم استخدام لغة البرمجة MATLAB لتنفيذ المخطط المقترحة. بينت نتائج المحاكاة أن هنالك عدد محدد من مستويات التحويل يعتمد على طبيعة الصورة الراد ضغطها. يمكن استبعاد التحليلات الفرعية العالية من التحويل المويجي من أجل توفير طاقات الحساب والمواصلة. ولكن هذه التحليلات الفرعية تصبح ذات تأثير كبير في تحسين جودة الصورة إذا ما أُستُخدِمت في مستويات التحويل العالية للحصول على نسب ضغط كبيرة للصورة.

Listing 1 - 8 of 8
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (8)


Language

English (8)


Year
From To Submit

2019 (1)

2016 (3)

2014 (1)

2013 (1)

2012 (1)

More...