تحليل أداء نظام ضغط الصور المشفرة باستخدام خوارزمية ضغط هجينة معتمدة على التحويلات المويجي والتجيبي والجيبي المتقطعة

المؤلفون

  • السمؤل صالح
  • صادق علي
  • خلود سرحان

الكلمات المفتاحية:

تشفير، ضغط، التبديل، التحويل المويجي المتقطع، التحويل التجيبي المتقطع، التحويل الجيبي المتقطع، تخفيض الترددات العالية.

الملخص

تطور مجال الوسائط المتعددة وتقنيات الشبكات بشكل كبير مؤخراً. مع هذا التطور، أصبح أمن المعلومات يمثل الجزء الأكثر أهمية في النظام المعتمد على الوسائط المتعددة عند إرسال المعطيات عبر الشبكة. إذا لم يطبق التشفير قد يكون هناك إمكانية لسرقة المعلومات. من جهة ثانية، فإن ضغط الصور ضروري أيضاً حيث تحتاج الصورة لأن تخزن، وترسل، وتعرض بسرعة وفعالية. لذلك، يوجد حاجة لنظام يطبق التشفير قبل ضغط الصورة.

نقترح في هذا البحث طريقة لتشفير الصور تعتمد على تحويل أرنولد Arnold Transform، وخوارزمية لضغط الصور تعتمد على التحويل المويجي المتقطع Discrete Wavelet Transform (DWT) والتحويل التجيبي المتقطع Discrete Cosine Transform (DCT) والتحويل الجيبي المتقطع Discrete Sine Transform (DST) التي يمكن أن تستخدم بشكل فعال لضغط الصور المشفرة. لتحقيق أهدافنا استخدمنا عدة صور عادية وطبية. قمنا بإجراء اختبار أداء (6) أنواع من المويجات الأم، وذلك بغية اختيار المويجة الأم المثلى التي تحقق أفضل نسبة ضغط وتحافظ على أفضل جودة للصورة المستعادة. تم تقييم الأداء باستخدام بارامترات قمة نسبة الإشارة إلى الضجيج Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) ونسبة الضغط Compression Ratio (CR) والجذر التربيعي لمتوسط مربع الخطأ Root Mean Square Error (RMSE). ومن أجل الحصول على الإدراك البصري، تم أيضاً إجراء التقييم الشخصي للصورة. تمت عملية المحاكاة باستخدام MATLAB. أظهرت النتائج أن المويجة (bior3.9) حققت أفضل جودة للصورة المستعادة. حققت الخوارزمية المقترحة نتائج جيدة من ناحية الضغط وجودة الصورة المستعادة بالنسبة للصور الطبية.

التنزيلات

منشور

2020-07-31

كيفية الاقتباس

1.
صالح ا, علي ص, سرحان خ. تحليل أداء نظام ضغط الصور المشفرة باستخدام خوارزمية ضغط هجينة معتمدة على التحويلات المويجي والتجيبي والجيبي المتقطعة. Tuj-eng [انترنت]. 31 يوليو، 2020 [وثق 18 مايو، 2024];42(3). موجود في: http://www.journal.tishreen.edu.sy/index.php/engscnc/article/view/9790

الأعمال الأكثر قراءة لنفس المؤلف/المؤلفين