Share
تصميم وتنفيذ نظام شبكه لاسلكيه لضغظ وفك ضغط الصوره == Design and Implementation Image Compress and Decompress Wireless Network System
Author name:
نور سلامة شحده
Supervisor name:
علي عبد الحافظ ابراهيم
General topic:
Mathematics
Specific topic:
Mathematics
Degree:
Master
University:
Al-Nahrain University - College Of Science
Language:
English
University location:
Baghdad
First pages:
27T1054 - p.pdf
Abstract:
الهدف من هذه الرساله هو تصميم وتنفيذ نظام شبكه لاسلكيه يتكون من حاسوب شخصي رئيسي وحاسوبان ثانويان يتصلون مع بعضهم بواسطة جهاز التوجيه حيث يقوم الحاسوب الرئيسي بالسيطره والتحكم ببقية الحواسيب الاخرى للشبكه. جميع حواسيب الشبكه تتصل مع بعضها بواسطة (TCP\IP) المتحكم بالحاسوب الرئيسي للشبكه يقوم باختيار الصوره المطلوبه ويقوم بارسالها لبقية الحواسيب بحيث تقوم واحده بضغط الصور الغير ملونه والحاسوب الاخر يقوم بضغط الصور الملونه باستخدام الطرائق التاليه : تحليل المكونات الرئيسيه ، وتحليل القيمة المفرده، والطريقه الهجينه (منفصلة تحويل جيب التمام ومنفصلة تحويل المويجات) والشبكة العصبية ذي الانتشار الخلفي. حيث تتم المقارنه بين طرائق الضغط هذه تتم بالاعتماد على بعض المقاييس كنسبة الضغط ومقدار الخطا بين الصوره الاصليه والصوره المغضوطه لتوضيح دقة الصوره وبالاعتماد على الوقت المستغرق في عملية الضغط . واعطت الطريقه الهجينه افضل النتائج لان جودة الصوره المضغوطه التي تعطيها عاليه ولها نسبة ضغط عاليه وتستغرق عملية الضغط وقت قصير | The goal of this thesis is to design and implementation image compress and decompress wireless network system. The proposal wireless network system consisting of one central Personal Computer (PC) and two Personal Computers (PCs) that communicate with each other through router device. The central PC takes the responsibility of monitoring and controlling the PCs of the network. All network PCs communicate with each other by Transmission Control Protocol / Internet Protocol (TCP/IP) protocol suit. In the central PC, the network administrator selected the required image and send it to the other PCs which one of it will compress the grayscale image and other will compress the color image using the following methods : Principle Component Analysis (PCA), Singular Value Decomposition (SVD), Hybrid (Discrete Cosine Transform (DCT) & Discrete Wavelet Transform (DWT)) and Backpropagation Neural Network (BPNN). A comparison between these image compression methods is made based on some of the well - known fidelity measurements such as Compression Ratio (CR) and Mean Square Error (MSE) which have been used to assess the quality of the reconstructed image also based on the computation time of running compression process. The hybrid (DCT & DWT) method yields better results since the resulted reconstructed image has a good quality because of a lower MSE and it gives a higher CR also it takes short time for running the compression process
