research centers


Search results: Found 8

Listing 1 - 8 of 8
Sort by

Article
An improvement of Haar wavelet transform compressor

Author: Ahmed Abdulhasan Abed ALfatlawi
Journal: Journal of Education for Pure Science مجلة التربية للعلوم الصرفة ISSN: 20736592 Year: 2018 Volume: 8 Issue: 1 Pages: 88-99
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:Images compression are just decreasing the quantity of data necessary to represent images. forcompressing the images efficiently and effectively we used a Different method to reducing the spaceand increasing the transfer efficiency of the image by the networks for superior access. This workaimed to create an image compression using modified Haar wavelet transform based on eight nodesto calculate the differencing and averaging in data transformation.The suggested procedure is to get maximum image compression ratio(C.R), high peak signal tonoiseratio (PSNR) ratio and less Mean Square Error (MSE). The proposed work has been examinedthrough many experiments, the results show very interestingresults in compression rates and thereconstructed image.The numerical work has been done by using matlab software.


Article
Evaluation of Compressing Haar Wavelet transformed images With Fast Fractal Image Compression
تقييم كبس الصور المعالجة بالتحويل الموجي باستخدام الكبس بالكسور المسرعة

Author: Nevart A. Yousif نفارت الياس يوسف
Journal: Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة ISSN: 18131662 Year: 2012 Volume: 17 Issue: 4 Pages: 281-290
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

This paper proposed some methods for applying fast fractal image compression (FFIC) on haar wavelet transformed images. The received red, green and blue (RGB) color image is first converted to YCbCr color space, Then Haar wavelet transform is applied to each of the subbands Y, Cb and Cr separately. This produces four smaller filtered images or subbands: LL, HL, LH, and HH. Three m are conducted to test the effect of applying fractal compression on these four subbands. In each method the subbands are treated in different way by applying the FFIC on some parts and leave the others without any changes to find the best compression method. The FFIC is speeded up by using the centralized moment descriptors which are applied on each range and domain block, then sort the domain blocks to determine the suitable symmetry case without trying the eight symmetry cases when searching for the best match in the domain blocks. The subbands (HL, LH, and HH) in Cb and Cr components are not saved at all to increase the compression because these parts do not contain important information that affects the quality of the image while the LL part and all Y component parts are managed in different way in each of the three suggested methods. Quantization is applied to reduce the saved data. Finally the approach is tested on Lena’s images using the PSNR to test the quality, compression ratio and the compression time parameters.

يقدم البحث مجموعة طرق لتطبيق كبس الصور بالكسور المسرعةfast factal image compression (FFIC) على الصور المعالجة بالتحويل المويجي (Haar Wavelet). اولا تحول الصورة المستلمة من فضاء الالوان الاحمر, الاخضر والازرق (RGB) الى فضاء الالوان YCbCr, ثم يطبيق التحويل المويجي على كل من المكونات الثلاثة Y, Cb و Cr بالتتابع. هذا يكون اربعة اجزاء او حزم جزئية مفلترة وهي: LL, HL, LH, و HH. تم اقتراح ثلاث طرق لبيان تأثير كبس الصور بطريقة الكسور المسرعة على هذه المكونات الاربعة. في كل من هذه الطرق يتم معالجة الاجزاء بطريقة مختلفة باستخدام كبس الصور بطريقة الكسور المسرعة على بعض الاجزاء وترك البعض بدون تغيير لإيجاد الطريقة الافضل للكبس. ان الكبس باستخدام الكسور قد تم تسريعه باستخدام مؤشرات العزم المركزي (centralized moment) التي تطبق على كل بلوك من المصدر والهدف, ثم فرز بلوكات الهدف وتقليل عددهم واستخدم ايضا في تحديد زاوية الدوران المناسبة بدون تجربة حالات التدوير الثمانية عند البحث عن افضل تطابق بين بلوكات المصدر والهدف. الاجزاء(HL, LH, HH) في المكونات Cbو Cr تهمل ولا تخزن لزيادة كبس الملف وذلك لكونها لا تحوي معلومات مهمة تؤثر على كفاءة الصورة بينما يعالج الجزءLL من هذه المكونات وكذلك جميع اجزاء المكون Y بشكل مختلف في كل من الطرق المقترحة. تطبق عملية التكميم(quantization) لجميع الاجزاء لتقليل حجم الملف المخزون. واخيرا تم فحص العمل على صورة Lena القياسة (256x256) باستخدام المتغيرات لقياس كفاءة الصورة PSNR, نسبة الكبس(compression ratio) ووقت الكبس.


Article
To Modify the Partial Audio Cryptography for Haar Wavelet Transform by Using AES Algorithm
طريقة بحث بيانات صوتية والتشفير بطريقة متقدمة واستخدام الموجه الثنائية

Authors: Abdul Moneem S. Rahma --- Maisaa Abid Ali k
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 1 Part (B) Scientific Pages: 169-182
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The rapid developments that have occurred in data security and confidentiality of information transmitted via the Internet has created the need to preserve the audio information transmitted over the network from intruders who spy on networks and Internet penetration. That led to the proposal of a new encryption algorithm for the transfer of audio data in a rapid, strong, encrypted and confidential way. The audio data compression algorithm is integrated at the third level to transfer the wave of bilateral and advanced encryption algorithm (AES) and fed so as to obtain strong encryption algorithm.The results obtained from proposed the algorithms are positive results. Any malicious intruder cannot penetrate the network and open the encryption and see the audio file. It is possible to return the original data of the audio file without losing any information by the recipient.

ادت التطورات السريعة التي حصلت في امنية البيانات وسرية المعلومات المنقولة عبر شبكة الانترنيت ادت الى ضرورة الحفاظ على المعلومات الصوتية المنقولة عبر الشبكة من المتطفلين الذين يحاولون التجسس واختراق شبكات الانترنيت. مما دفع الى اقتراح خوارزمية تشفير جديدة لنقل بيانات الصوت وبصورة سريعة ومشفره وبسرية قوية. وهي دمج خوارزمية ضغط البيانات الصوتية في المستوى الثالث بتحويل الموجة الثنائية وخوارزمية التشفير المتقدمة إ ي اس للحصول على خوارزمية تشفير قوية وذات تردد عالي.ان النتائج التي تم الحصول عليها من الخوارزمية المقترحة نتائج ايجابية لايمكن لا اي متطفل اختراق الشبكة وفتح التشفير ومعرفة الملف الصوتي وممكن اعادة البيانات الاصلية للملفات الصوتية بدون فقدان اي معلومة من قبل المستلم.


Article
A Haar Wavelet-Based Zoning For Offline Arabic Handwritten Character Recognition

Author: Farah Mohammed Hassan AL-Shareefi
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2015 Volume: 23 Issue: 2 Pages: 575-585
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Due to the nature of handwriting with high degree of variability and imprecision, obtaining features that represent characters is a difficult task. In this research, a features extraction method for handwritten Arabic Character recognition is investigated. Its major goal is to maximize the recognition rate with the least amount of elements. This method compute the 1 level Haar Wavelet Transform for Binary character image, then divide the Wavelet space into 8 Zones, for each Zone, three features have been extracted: mean, standard division, and skewness. The Recognition have been done using Mahalanobis distance. The proposed method provides good recognition accuracy of 73% for handwritten characters even with fewer train samples

نظراً للطبيعة الغير دقيقة والمتغيرة للنصوص المكتوبة بخط اليد فأن مهمة الحصول على الخواص التي تمثل الحروف ستكون جداً صعبة, لذا في هذا البحث, سيتم بحث طريقة لاستخلاص الصفات المعتمدة لتمييز الحروف العربية المكتوبة باليد, الهدف الرئيسي لهذه الطريقة هو تعظيم نسبة التمييز مع أقل عدد من الصفات. هذه الطريقة أولاً تحسب تحويل هار الموجي ذو المستوى الواحد لصورة الحرف الثنائية , من ثم يتم تقسيم منطقة التحويل الموجي الى 8 مناطق, لكل منطقة يتم استخلاص 3 صفات: المعدل, الانحراف المعياري والميلان. أما مرحلة التمييز فتم حسابها باستخدام مسافة مهنلوبس. الطريقة المقترحة اعطت نسبة تمييز 73% مع عدد قليل من صور الحروف المدربة .


Article
Feature Extraction of Human Facail Expressions Using Haar Wavelet and Neural network
استخلاص معالم تعابير وجه الانسان باستخدام تحويلات هار المويجيه والشبكه العصبيه الصناعيه

Authors: Salah Sleibi Al-Rawi صلاح صليبي الراوي --- Ahmed T. Sadiq احمد طارق صادق --- Wasan M. Alaluosi وسن مداح الالوسي
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 2C Pages: 1558-1565
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

One of the challenging and active research topics in the recent years is Facial Expression. This paper presents the method to extract the features from the facial expressions from still images. Feature extraction is very important for classification and recognition process. This paper involve three stages which contain capture the images, pre-processing and feature extractions. This method is very efficient in feature extraction by applying haar wavelet and Karhunen-Loève Transform (KL-T). The database used in this research is from Cohen-Kanade which used six expressions of anger, sadness fear, happiness, disgust and surprise. Features that have been extracted from the image of facial expressions were used as inputs to the neural network to recognize the facial expression .The recognition rate in this research was 90.5%.

واحدة من المواضيع البحثية الصعبة والفعاله في السنوات الأخيرة هو تعابير الوجه. تقدم في هذا البحث طريقة لاستخلاص معالم من تعابير الوجه من الصور الثابتة. عمليه استخلاص المعالم مهمة جدا في عمليه التصنيف والتمييز. وتتضمن هذه الدراسه مراحل والتي تحتوي على :التقاط الصور ,مرحله قبل المعالجه, مرحله استخلاص المعالم من اجل توظيفها في عمليه التمييز . هذه الطريقه فعالة جدا في استخراج ميزة من خلال تطبيق التحويل المويجي الهار ومن ثم استخدام تحويل KL-T تم الاختباربالاعتماد على قاعده بيانات كوهن -كاند لست تعابير هي الغضب والخوف والحزن، السعادة والاشمئزاز ومفاجأة. واستخدمت الميزات التي تم استخراجها من صورة تعبيرات الوجه كمدخلات في الشبكة العصبيه من اجل القيام بعمليه تمييز الاشخاص . حقق هذا النظام نسبه عاليه من تمييز الاشخاص وصل الى( 90.5%).


Article
Haar Wavelet Technique for Solving Fractional Differential Equations with An Application

Authors: Mohammed S. Mechee --- Oday I. Al-Shaher --- Ghassan A. Al-Juaifri
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2019 Volume: 11 Issue: 1 Pages: Math Page 70-79
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

In this article, the approxmated solutions of ordinary differential equations of fractional order using Haar wavelet and B-spline bases are introduced. The algorithm of collection method is updated using two basis. Several initial value problems has been solved to show the applicability and efficacy of the Haar wavelet and B-spline basis. An application of Lane-Eman equation has been introduced and studied. The approximated results have clearly shown the advantage and the efficiency of the modified method in terms of accuracy and computational time.


Article
Numerical Solutions of the Second Order Initial Value Problems by Haar Wavelet Method
الحل العددي لمسائل قيم ابتدائية من الرتبة الثانية باستعمال طريقة هار المويجية

Authors: Bushra A.Taha --- Mahmood A.Arif
Journal: Misan Journal of Acodemic Studies مجلة ميسان للدراسات الاكاديمية ISSN: 1994697X Year: 2018 Volume: 17 Issue: 33 Pages: 1-17
Publisher: Misan University جامعة ميسان

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we apply Haar wavelet method for solving seconed order initial value problems of ordinary differential equation. The fundamental idea of Haar wavelet method is to convert the differential equations into a group of algebraic equations, which involves a finite number or variables. We compared this numerical results with the exact solution and other known methods.

في هذا البحث قمنا بتطبيق طريقة هار المويجية لحل مسائل قيم ابتائية من الرتبة الثانية للمعادلة التفاضلية. ان الفكرة الاساسيةلطريقة هار المويجية هو تحويل المعادلات التفاضلية الى معادلات جبرية تحتوي على عدد محدود من المتغيرات. ثم قمنابمقارنة الحل العددي مع الحل الحقيقي وطرائق اخرى معروفة.


Article
Ear Recognition by Using Self Organizing Feature Map
تمييز الاذن باستخدام ميزة شبكة التنظيم الذاتي

Author: Suad K. Mohammad
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 10 Part (A) Engineering Pages: 2000-2013
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

A wide variety of systems requires reliable personal recognition schemes to either confirm or determine the identity of an individual requesting their services. The purpose of such schemes is to ensure that the rendered services are accessed only by a legitimate user and no one else. The aim of the work presented within this paper is to develop an optimum image compression system using haar wavelet transform and a neural network. In this paper we have developed and illustrated a recognition system for human ears using a Kohonen self-organizing map (SOM) or Self-Organizing Feature Map (SOFM) based retrieval system. SOM has good feature extracting property due to its topological ordering. The ear Analytics results for the 4 images of database reflect that the ear recognition using one of the neural network algorithms SOM for 4 persons. MATLAB programs were used to complete this work.

مجموعة واسعة من منظومات تقديم الخدمات تتطلب مخططات تميز تاشخصية معول عليها (موثوق بها) لتأكيد أو تحديد هوية الفرد طالب الخدمة. الغرض من هذه المخططات هو ضمان أن يتم الوصول إلى الخدمات المقدمة من قبل مستخدم فقط مشروعة وليس لأحد غيرهم. الهدف من العمل المقدم في هذا البحث هو وضع ضغط الصور المثلى النظام باستخدام المويجات تحويل هار والشبكة العصبية. في هذا البحث تم تطوير نظام التعرف على آذن الإنسان باستخدام ميزة شبكة ذاتية التنظيم (SOM) لانها لديها ترتيب طوبولوجي القائم على نظام استرجاع (SOFM) . وقد تم استخدام برامج ) MATLAB ( لاتمام هذا العمل. نتائج تحليلات الاذن لاربع صور من قاعدة البيانات تبين ان الشبكة العصبية SOM لاربع اشخاص.

Listing 1 - 8 of 8
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (8)


Language

English (8)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (2)

2016 (1)

2015 (1)

2014 (1)

More...