research centers


Search results: Found 13

Listing 1 - 10 of 13 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Multiwavelet and Estimation by Interpolation AnalysisBased Hybrid Color Image Compression
استخدام متعدد تحويل المويج وطريقة الاستكمال لضغط الصور الملونة

Author: Ali Hussien Miry علي حسين مري
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2008 Volume: 4 Issue: 3 Pages: 138-145
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Nowadays, still images are used everywhere in the digital world. The shortages of storage capacity and transmission bandwidth make efficient compression solutions essential. A revolutionary mathematics tool, wavelet transform, has already shown its power in image processing. The major topic of this paper, is improve the compresses of still images by Multiwavelet based on estimation the high Multiwavelet coefficients in high frequencies sub band by interpolation instead of sending all Multiwavelet coefficients. When comparing the proposed approach with other compression methods Good result obtained.

في الوقت الحاضر اصبحت عملية خزن الصور وارسالها تاخذ اهتماما بالغا والعديد من البحوث تتطرق الى مسالة ضغط الصور حيث يستخدم متعدد تحويل المويج بشكل كبير في هذا المجال وفي هذا البحث نقترح طريقة جديدة تعتمد على هذا التحويل وكذلك على التخمين بواسطة نظريات الاستكمال. وذلك بارسال عدد قليل من معاملات تحويل متعدد المويج ومن ثم تخمين المعاملات المفقودة عوضا عن ارسالها جمعيا. والنتائج المستحصلة من هذة الطريقة تعتبر افضل من الطرق الاخرى وبالاخص في نسب الضغط العالية.


Article
Feature Combination & Mapping Using Multiwavelet Transform
دمج الخصائص وتحويرها باستخدام تحويل متعدد المويجة

Author: Waleed A. Mahmud Al-Jouhar
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2006 Issue: 19 Pages: 13-34
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a way of data combination of technique of several features and their mapping using discrete mltiwavelet transform (DMWT).This combination was tested for isolated-word speech recognition . It is shown that this approach introduce more accurate results . This is due to the use of MWT in the combination instead of putting several logic rules. This experiment considered as a good beginning in using multiwavelet in feature combination of speech signal. It was compared with method of linear combination applying to the same data which results in (87.75%) . For the DMWT gave (90.81%) . It is clear that the new method give much better performance than the conventional one.

يقدم هذا البحث طريقة لدمج وتحويل مجموعة من الأساليب والخواص (التي ستذكر لاحقا") مستخدمين متعددة المويجة (Multiwavelet) لاختبار القدرة على تمييز الكلام ذات الكلمة المعزولة. كذلك يقدم نتائج اكثر دقة ،مقارنة بتطبيق اتجاه الدمج الخطي والتي كانت (87.75%) ،بينما كانت نتيجة استخدام متعددة المويجة المتقطعة (DMWT) (90.81%) . تؤكد هذه النتائج بأن هذا العرض هو افضل بكثير من طرق الدمج الاعتيادية السابقة ،وهذا يعود الى استخدام متعددة المويجة (MWT) في الدمج بدلا" من وضع العديد من القواعد المنطقية. التجربة كبداية لاستخدام متعدد المويجة في معالجة الكلام .


Article
Identification of Noisy Arabic Speech Utterance using Multiwavelet Compression

Author: Taha Mohammed Hasan
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 1 Pages: 1-15
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a method that uses the multiwavelet transform incompressing a noisy speech signal and then, testing its effect on the reconstruction of noisy speech utterances after decompression. The ability of multiwavelet transform in compacting signal energy is employed to separate the significant signal features from the noise contribution. The proposed technique showed an improved SNR for theprocessed speech samples. In each performed experiment, the correlation coefficients are computed and compared to the correlation coefficient yielded by a similar compression scheme based on the cosine transform. The use of the multiwavelet based compression technique is superior in identification of noisy Arabic speech utterance especially at high input SNR values.

یقدم هذا البحث طریقة تستخدم تحویل المویجات المتعدد في ضغط إشارة كلامیة ضوضائیة وبعد ذلك یقوم باختبار تأثیره على إعادة بناء نطق الكلام الضوضائي بعد إزالة الضغط تم استخدام قابلیة تحویل المویجة المتعددة في ضغط طاقة الإشارة لفصل ميزات الإشارة الهامة من تداخل الضوضاء.تظهر التقنیة المقترحة بتحسین نسبة الإشارة إلى الضوضاء للعینات الكلامیة المعالجة. تجربة تم اختبارها تم حساب معاملات الارتباط و تقارن إلى معامل الارتباط التي أنتجت من قیل مخطط ضغط مماثل مستند على عملیة تحویلكوساین. إن استعمال تقنیة ضغط المعتمد على تحویل المویجات المتعدد ساعد على تمییز نطق الكلام العربي المشوه خصوصا في نسبة الإشارة الصحیحة إلى الإشارة المشوهة .


Article
Image Recognition Using Combination of Multiwavelet and Radon Transforms with Neural Network

Author: Ahmed Q. AL-Thahab
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2012 Volume: 20 Issue: 1 Pages: 315-329
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In many of the digital image processing application, observing image is modeled to be corrupted by different type of noise that result in a noisy version. Hence, image classification is an important problem that aim to find an estimate version from image have a noise that is close to the original image as possible. In the last few years, for image classification, accuracy of previous methods like Fourier transform, wavelet transform, and other methods are not so high, so they neglect some particular characters of image data. In this paper, classification method based on multiwavelet transform and radon transform that proposed, and these two transforms combine together to extract useful information from image, and then forward these features extraction for classification by using robust method of artificial neural network. The aim of this paper is that how the noisy image can be classified properly into original image via high recognition rate. A successful recognition rate of 99.3% was achieved.

في عديد من تطبيقات معالجة الصورة الرقمية، الصورة المرئية صممت لكي تكون مشوشة عن طريق أنواع مختلفة من الضوضاء التي نتجت من صورة صاخبة. لذالك، تصنيف الصور يكون من المشاكل المهمة التي تهدف إلى إيجاد نسخة مخمنة من صورة تمتلك ضوضاء والتي تكون مقاربة الى الصورة الأصلية بقدر الإمكان. في السنوات القليلة الماضية، لتصنيف الصور، دقة الطرق السابقة مثل تحويل فورير، تحويل المويجة، وطرق أخرى ليست عالية جدا، بحيث إنها تهمل بعض الصفات الخصوصية المتعلقة ببيانات الصورة. في هذا البحث، طريقة التصنيف المعتمدة على أساس تحويل متعدد المويجة وتحويل الرادون قد اقترحا، وكلا هذين التحويلين جمعا معا لاستخلاص المعلومات المفيدة من الصورة، وبعد ذلك إرسال هذه الخواص المستخلصة إلى الإمام للتصنيف عن طريق استخدام طريقة قوية في الشبكات العصبية. إن الهدف من هذا البحث هو الحصول على نسبة تمييز عالية للصورة الحاوية على ضوضاء واستخلاص صورة أصلية لها. وقد تم تحقيق نسبة تمييز ناجحة قدرها 99,3%.


Article
Image Recognition Using Combination of Multiwavelet and Radon Transforms with Neural Network

Author: Ahmed Q. AL-Thahab
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2012 Volume: 20 Issue: 1 Pages: 315-329
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In many of the digital image processing application, observing image is modeled to be corrupted by different type of noise that result in a noisy version. Hence, image classification is an important problem that aim to find an estimate version from image have a noise that is close to the original image as possible. In the last few years, for image classification, accuracy of previous methods like Fourier transform, wavelet transform, and other methods are not so high, so they neglect some particular characters of image data. In this paper, classification method based on multiwavelet transform and radon transform that proposed, and these two transforms combine together to extract useful information from image, and then forward these features extraction for classification by using robust method of artificial neural network. The aim of this paper is that how the noisy image can be classified properly into original image via high recognition rate. A successful recognition rate of 99.3% was achieved

في عديد من تطبيقات معالجة الصورة الرقمية، الصورة المرئية صممت لكي تكون مشوشة عن طريق أنواع مختلفة من الضوضاء التي نتجت من صورة صاخبة. لذالك، تصنيف الصور يكون من المشاكل المهمة التي تهدف إلى إيجاد نسخة مخمنة من صورة تمتلك ضوضاء والتي تكون مقاربة الى الصورة الأصلية بقدر الإمكان. في السنوات القليلة الماضية، لتصنيف الصور، دقة الطرق السابقة مثل تحويل فورير، تحويل المويجة، وطرق أخرى ليست عالية جدا، بحيث إنها تهمل بعض الصفات الخصوصية المتعلقة ببيانات الصورة. في هذا البحث، طريقة التصنيف المعتمدة على أساس تحويل متعدد المويجة وتحويل الرادون قد اقترحا، وكلا هذين التحويلين جمعا معا لاستخلاص المعلومات المفيدة من الصورة، وبعد ذلك إرسال هذه الخواص المستخلصة إلى الإمام للتصنيف عن طريق استخدام طريقة قوية في الشبكات العصبية. إن الهدف من هذا البحث هو الحصول على نسبة تمييز عالية للصورة الحاوية على ضوضاء واستخلاص صورة أصلية لها. وقد تم تحقيق نسبة تمييز ناجحة قدرها 99,3%.


Article
Image Steganography by Using Multiwavelet Transform
إخفاء الصورة باستعمال تحويلة متعددة المويجات

Author: Iman M.G. Alwan ايمان محمد جعفر
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2014 Volume: 11 Issue: 2 عدد خاص بالمؤتمر النسوي الثاني Pages: 275-283
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Steganography is the art of secret communication. Its purpose is to hide the presence of information, using, for example, images as covers. The frequency domain is well suited for embedding in image, since hiding in this frequency domain coefficients is robust to many attacks. This paper proposed hiding a secret image of size equal to quarter of the cover one. Set Partitioning in Hierarchal Trees (SPIHT) codec is used to code the secret image to achieve security. The proposed method applies Discrete Multiwavelet Transform (DMWT) for cover image. The coded bit stream of the secret image is embedded in the high frequency subbands of the transformed cover one. A scaling factors α and β in frequency domain control the quality of the stego images. The proposed algorithm is compared with wavelet based algorithm which shows a favorable results in terms of PSNR reaches to 18 dB.

ألإخفاء هو فن الاتصال السري. والغرض منه إخفاء المعلومات في وسط ثاني، على سبيل المثال الصورة والتي تستعمل كغطاء. يعتبر المجال الترددي مناسب جدا لعملية الإخفاء.يقترح هذا البحث إخفاء صورة سرية بحجم يساوي ربع حجم الصورة الغطاء. تم استعمال لتشفير الصورة السرية لتحقيق درجة أمان أفضل، إن الطريقة المقترحة تطبق تحويلة متعددة المويجات للصورة الغطاء وأخفاء الصورة السرية المشفرة في المجال الترددي العالي للصورة الغطاء. إن المعاملين α و β في المجال الترددي يسيطران على جودة الصورة الناتجة.


Article
Feature Extraction and Classification for ECG signals Processing based on Stationary Multiwavelet Transform and Artificial Neural Network
أستخلاص الميزّات والخواص و تصنيفها من اشارة القلب بلاعتماد على الشبكة المتعددة المويجات المستقرة و الشبكه العصبية الصناعية

Author: Zahraa K. Taha زهراء خضير طه
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2018 Issue: 29 Pages: 85-101
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper proposes an algorithm that uses mix of Stationary Multiwavelet Transform and Artificial Neural Network (ANN) algorithm for classification of Electrocardiograph (ECG) signals. The MIT-BIH arrhythmia database is used to measure the performance of the suggested method and compare the results with conventional techniques. The Stationary Multiwavelet Transform (SMWT) and the Minimum Average Maximum strategy (MAM) is suggested to calculate the useful features of the signal before utilizing ANN algorithm for classification. Since SMWT is a translation invariant, therefore, it enhances the classification performance and reduces mean square error (MSE). Repeated Row Processing exists in this scheme to make it more suitable for feature extraction compared with Stationary Wavelet Transform (SWT), Multiwavelet Transform (MWT) and Principle Component Analysis (PCA). SMWT and MAM reduce dimensional space and decrease the complexity of classification circuit. ECG signal is classified using ANN. Finally, the results of the proposed method are realistic compared with SWT-ANN, MWT-ANN, and PCA-ANN. The obtained results emphasize the excellence of the presented algorithm than the traditional techniques. The SMWT-ANN achieves classification accuracy of 100% and mean square error of 〖1.4*10〗^(-3).

تم في هذا البحث الدمج بين الشبكة المتعددة المويجات المستقرة و الشبكه العصبية الصناعية لغرض تصنيف اشارة القلب. ان قاعدة البيانات MIT-BIH قد استخدمت لقياس أداء الطريقة المقترحة ومقارنة النتيجة مع التقنيات التقليدية. ان الطرق (SMWT) و (MAM) تم اقتراحها لاستخلاص الميزّات والخواص من الاشارة قبل تصنيفها بواسطة ANN. بما ان SMWT لها خاصية عدم التغير مع الزحف فأن هذا يعزز من أداء عملية التصنيف ويقلل من الخطأ. أن تكرار معالجة الأسطر الموجودة في هذا المخطط جعل الاسلوب المستخدم أكثر ملاءمة لأستخراج الميزات مقارنة مع SWT, MWT وPCA. ان الطرق (SMWT) و (MAM) تقلل من ابعاد الإشارة وتقلل من تعقيد دائرة التصنيف. أخيراً ان نتائج الطريقة المقترحة هي واقعية مقارنة مع SWT-ANN, MWT-ANNو PCA-ANN. النتائج التي تم الحصول عليها تؤكد تفوق الخوارزمية المقترحة على الاساليب التقليدية.SMWT-ANN حققت دقة تصنيف 100% و معدل خطأ بمقدار 0.0014.


Article
The Determination of 3D Multiwavelet Transform

Authors: W. A. Mahmoud* --- M. S. AbdulWahab** --- H. N. AL-Taai**
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2006 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 28-46
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:The relatively new field of multiwavelets shows promise in removing some ofthe limitations of wavelets. Multiwavelets offer more design options and hence cancombine all desirable transform features. In this paper several new algorithms forcomputing advance transforms are proposed. Firstly a fast procedure for computing of1-D and 2-D multiwavelet transforms is introduced. Secondly, for the first time, acomplete new procedure for computing of 3-D multiwavelet transforms is given.Thirdly, the inverse procedures of all the above transform for multi-dimensional casesare verified. In addition to the mathematical prove, all these new algorithms wereverified also using illustrated example.

الخلاصة:يقدم متعدد المويجات (multiwavelets) امكانية اداء فائق لتطبيقات معالجة الصور وذلك قياسا بالمويجات القياسية، ومع ذلك تبقى هنالك مساحات لبحوث متعدد المويجات التي تتطلب دراسات اخرى لغرض البلوغ الى تطبيقات افضل، ولعل من تلك المساحات البحثية محاولة ايجاد نظام حل مبسط الذي من شأنه تسهيل حساب معاملات متعدد المويجات المنفصلة. لذا فان هذا البحث يقدم اولا، طريقة طريقة سريعة في حساب تحويل متعدد المويجات المنفصلة بالنسبة للاشارات ذات البعد الواحد والبعدين. ثانيا، ولاول مرة، يتم تقديم طريقة جديدة لحساب تحويل متعدد المويجات المنفصلة بالنسبة للاشارات ثلاثية الابعاد. ثالثا، الاجراءات المعكوسة (اعادة بناء) لجميع التحويلات اعلاه تم تحقيقها. بالاضافة الى برهنتها رياضيا، فان جميع هذه الخوارزميات الجديدة حققت باستخدام امثلة. تكمن اهمية الطرق المقترحة في تبسيطها عملية حساب معاملات متعدد المويجات لعمليتي التحويل واعادة البناء وبالاضافة الى استرجاع الصورة المثالي بعد عملية اعادة البناء والذي يتم توضيحه من خلال الفحوصات على احدى الصور كمثال تطبيقي على الطرق.


Article
SAR Images Watermarking Based on Multiwavelet and Curvelet Transforms

Authors: Rabab Farhan Abbas --- Matheel Emaduldeen Abdulmunim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 5 Part (B) Scientific Pages: 754-758
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Protect the digital media and provide the copyright is a very important process to confirm their owners, digital watermarking play a vital role which is used to check the copyright contravention. In this paper, a new mixing watermarking algorithm is proposed by using discrete multiwavelet transform and curvelet transform on SAR images. The results showed that the proposed algorithm offers good performance in both subjective and objective tests. When the PSNR values equal to (19.1446, 20.7941, 19.4537 and 19.8802), they were increased in the proposed method to (22.8046, 23.7941, 22.5031 and 22.9106) respectively.


Article
Multiwavelet Reconstruct Image Enhancement using 1 and 2 OrderApproximations Based on Multi-Stage Vector Quantization
تحسين أعادة تكوين صورة متعدد المويجة بأستخدام تقريب الترتيب الأول والثاني بالأعتماد على تكميم المتجه متعدد المراحل

Authors: Muneera Abed Hmdi Al-Saedi --- Adil Abdulwahhab Ghidan Al-Azzawi
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2011 Volume: 7 Issue: 3 Pages: 162-173
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

One from the most problems of multiwavelet transform is listing by the existing image
coding standards generally degrades at low bit-rates and lose some of data after applying
image reconstruction because of the underlying block based. Due to implementation
constraints multiwavelets do not posses all the properties such as orthogonally, short support,
linear phase symmetry, and a high order of approximation through vanishing moments
simultaneously, which are very much essential for signal processing. New class of wavelets
called ‘Multiwavelets’ which possess more than one scaling function overcomes this
problem. This paper presents a new image technique scheme based on reconstruct
approximation of Multiwavelets coefficients along with multistage vector quantization
named as Multi Stage Vector Quantization using the inverse computation of multiwavelet
transform, after apply the multi-stage vector quantization named as (MSVQ-IDMWT). The
performance of the proposed scheme is compared with the results obtained from regular
technique of reconstructing (IDMWT) from the SNR and PSNR values.

واحد من أهم مشاكل تحويل متعدد المويجة هو أن مقاييس ترميز الصورة تنخفض الى معدلات قليلة وتفقد قسم من بياناتها بعد أعادة التكوين. نتيجة لمحددات التنفيذ فأن متعددالمويجة سوف لن يعطي كل الخصائص مثل التعامد والدعم القصير وتناظر الطور الخطي وتقريب الترتيب العالي من خلال تلاشي العزوم لحظيا والتي هي مهمة جدا لمعالجة الأشارة. لقد ظهر صنف جديد من متعدد المويجة يمتلك أكثر من دالة مدى للتغلب عاى هذه المشكلة. يقدم هذا البحث تقنية صور جديدة تعتمد على تقريب أعادة تكوين عوامل متعدد المويجة مع مكمم المتجه متعدد المراحل بأستخدام الأحتساب العكسي لتحويل متعددالمويجة المسمى (MSVQ-IDMWT). تم مقارنة أداء المقترح مع نتائج التقنية الأعتيادية لقيم SNR و PSNR.

Listing 1 - 10 of 13 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (13)


Language

English (10)

Arabic and English (3)


Year
From To Submit

2018 (1)

2016 (1)

2015 (1)

2014 (2)

2012 (3)

More...