المجلة الدولية للعلوم والتقنية

International Science and Technology Journal

ISSN: 2519-9838 (Online)

ISSN: 2519-9846 (Print)

مجلة علمية محكّمة تهتم بنشر البحوث والدراسات في مجال العلوم التطبيقية، تصدر دورياً تحت إشراف نخبة من الأساتذة

Advanced Lossy Compression Techniques for Image Compression: A Comparative Study

الملخص
مع تطور تكنولوجيا الاتصالات والصور عالية الدقة التي يمكن التقاطها بواسطة الهواتف الذكية والكاميرات. تحتاج الصور إلى مساحة تخزين كبيرة ونطاق ترددي عالٍ ليتم نقلها. يبدو أن هذه مشكلة كبيرة أثناء نقل الصور عبر الشبكات. لتخزين هذه الصور وإتاحتها عبر الإنترنت، يلزم استخدام طرق لضغط الصور. هناك عدة طرق للضغط مثل LZW, Huffman, Arithmetic …إلخ. ومع ذلك، فإنها لا تحقق نسبة ضغط عالية للصور. لذلك، يقدم هذا البحث مقارنة بين خوارزمية JPEG التي تعمل على أساس تحويل جيب التمام المنفصل (DCT) و JPEG 2000 التي تعمل على أساس تحويل المويجات المنفصلة (DWT) لتحقيق أعلى نسبة ضغط للصور مع الحصول على صورة ذات جودة عالية. حيث تم إجراء المقارنة بين اثنان من خوارزميات الضغط الفاقد JPEG ,JPEG200 وتم تنفيذ هذه المقارنة باستخدام برنامج Matlab وكذلك صندوق أدوات المويجات المرفق معه وذلك لتحليل وتركيب المويجات المنفصلة DWT, حيث تم استخدام مويجات Harr في هذا البحث.أظهرت النتائج بأن خوارزمية JPEG2000 تفوقت على JPEG التقليدية من ناحية التخلص من آثار التشوهات التي كانت تنتج عند إعادة بناء الصورة في الخوارزمية التقليدية JPEG وكذلك هناك تحسن بنسبة 20-30% في الضغط بنفس الجودة للصورة. بالإضافة إلى ذلك، تظهر نتائج المقارنة بين JPEG 2000 وJPEG الكلاسيكي أن JPEG 2000 قام بتحسين جودة الصورة والتي تم تقييمها بواسطة PSNR بنفس معدل البت. الكلمات المفتاحية: ضغط البيانات,JPEG , JPEG2000 , الضغط بدون فاقد, الضغط الفاقد, تحويل جيب التمام المنفصل , تحويل المويجات المنفصلة
Abstract
With the development of communication technology and high-resolution images that can be captured by smart phones and cameras, row images need a lot of storage space and high bandwidth to be transmitted. This seems to be a big issue during the transmission of images over the networks. To store these images as well as make them available over the internet, compression methods are required. There are several methods for compression, such as Huffman, Arithmetic, LZWe, etc. However, Huffman, Arithmetic, LZW do not achieve a high compression ratio for images. Therefore, The research paper compares JPEG based on the discrete cosine transform (DCT) and JPEG 2000 based on the discrete wavelet transform (DWT) to achieve the highest image compression ratio and good image quality .They are implemented using Matlab software and a wavelet toolbox for DWT decomposition and synthesis. Particularly, the Harr wavelet is used in this research. The results have shown that DWT outperforms DCT in avoiding blocking artifacts, improving compression by 20-30% and enhancing image quality compared to classic JPEG, as demonstrated by PSNR at the same bit rate. Keywords: Data Compression, JPEG, JPEG2000, lossless compression, lossy compression, Discrete Cosine Transform, Discrete Wavelet Transform