الگوریتم های رمزگذاری-فشرده سازی با ترکیب سیستم (hyper-chaotic) با تبدیل تصادفی کسری گسسته

Image compression-encryption algorithms by combining hyper-chaotic system with discrete fractional random transform

چکیده
1- مقدمه
2- تبدیل تصادفی کسری گسسته
3- الگوریتم رمزنگاری-فشرده سازی تصویر بر اساس سیستم فراآشوب و DFrRT
4- تحلیل آزمایش و شبیه سازی
4-1- هیستوگرام و اصلاح پیکسل های مجاور
4-2- عملکرد فشرده سازی
4-3- حساسیت کلید و فضای کلید
4-4- تحلیل مقاومت
4-5- رمزنگاری سه تصویر
5- نتیجه گیری

چکیده

یک الگوریتم رمزنگاری-فشرده سازی تصویر بر اساس سیستم فرا آشوب و تبدیل تصادفی کسری تصادفی طراحی شده است. تصویر اصلی به وسیله ی تبدیل کسینوسی گسسته به یک طیف تبدیل شده و طیف حاصل بر طبق روش برش طیفی فشرده می شود. ماتریس تصادفی تبدیل تصادفی کسری گسسته با توالی آشوبی برخاسته از سیستم فراآشوب بعد بالا (high dimensional) کنترل می شود. آنگاه، طیف فشرده شده توسط تبدیل تصادفی کسری گسسته رمزنگاری می شود. ترتیب DFrRT و پارامترهای سیستم فراآشوب نکات کلیدی الگوریتم رمزنگاری و فشرده سازی تصویر می باشند. الگوریتم پیشنهادی می تواند سیگنال تصویر را فشرده سازی و رمزنگاری کند، بخصوص می تواند چندین تصویر را همزمان رمزنگاری نماید. برای دستیابی به ترکیبی از چندین تصویر، تصاویر با استفاده از تبدیل کسینوسی گسسته به چند طیف تبدیل شده و این طیف ها به وسیله ی اسکن زیگزاگ درون یک طیف مرکب متصل می شوند. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی برای فشرده سازی و رمزنگاری تصویر از امنیت و عملکرد فشرده سازی خوبی برخودار است.

5- نتیجه گیری

الگوریتم رمزنگاری فشرده سازی تصویر مبتنی بر سیستم فراآشوب، تبدیل گسسته کسینوسی و تبدیل تصادفی کسری گسسته طراحی شده است. توالی آشوبی که از سیستم فراآشوب بعد بالا بدست امده است برای کنترل ماتریس تصادفی تبدیل تصادفی کسری گسسته استفاده می شود و سپس طیف فشرده شده به وسیله ی تبدیل تصادفی کسری گسسته رمزنگاری می شود. کلید های اصلی روش رمزنگاری تصویر شامل مرتبه DFRT و پارامترهای سیستم فراآشوب می باشند. این الگوریتم نه تنها قابلیت رمزنگاری و فشرده سازی یک تصویر را داراست، بلکه می تواند چندین تصویر را به صورت همزمان فشرده سازی و رمزنگاری کند. نتایج شبیه سازی نشان می دهند که روش پیشنهادی برای فشرده سازی و رمزنگاری و رمزگشایی و ناهم فشرده سازی (decompress) تصاویر موثر و امن عمل می کند و می تواند در برابر حمله تحلیل آماری، حمله بروت فورس و حمله نویز مقاومت نماید.

Abstract

Based on hyper-chaotic system and discrete fractional random transform, an image compression-encryption algorithm is designed. The original image is first transformed into a spectrum by the discrete cosine transform and the resulting spectrum is compressed according to the method of spectrum cutting. The random matrix of the discrete fractional random transform is controlled by a chaotic sequence originated from the high dimensional hyper-chaotic system. Then the compressed spectrum is encrypted by the discrete fractional random transform. The order of DFrRT and the parameters of the hyper-chaotic system are the main keys of this image compression and encryption algorithm. The proposed algorithm can compress and encrypt image signal, especially can encrypt multiple images once. To achieve the compression of multiple images, the images are transformed into spectra by the discrete cosine transform, and then the spectra are incised and spliced into a composite spectrum by Zigzag scanning. Simulation results demonstrate that the proposed image compression and encryption algorithm is of high security and good compression performance.

5- Conclusion

An image compression-encryption algorithm based on hyperchaotic system, discrete cosine transform and discrete fractional random transform is designed. The chaotic sequence originated from the high dimensional hyper-chaotic system is used to control the random matrix of the discrete fractional random transform, and then the compressed spectrum is encrypted by the discrete fractional random transform. The main keys of this image encryption scheme include the order of DFRT and the parameters of the hyper-chaotic system. The algorithm not only could compress and encrypt single image, but also could compress and encrypt multiple images simultaneously. Simulation results indicate that the proposed scheme is effective, secure and robust to compressencrypt and decompress-decrypt images, which could resist statistical analysis attack, brute-force attack and noise attack.

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

الگوریتم های رمزگذاری-فشرده سازی با ترکیب سیستم (hyper-chaotic) با تبدیل تصادفی کسری گسسته

Image compression-encryption algorithms by combining hyper-chaotic system with discrete fractional random transform

الگوریتم رمزنگاری، ادغام و فشرده سازی تصویر به طور همزمان بر اساس سنجش و بی نظمی فشرده

Simultaneous image compression, fusion and encryption algorithm based on compressive sensing and chaos

• برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
• برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

الگوریتم رمزنگاری، ادغام و فشرده سازی تصویر به طور همزمان بر اساس سنجش و حساسیت فشرده

Simultaneous image compression, fusion and encryption algorithm based on compressive sensing and chaos

• برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
• برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

دسترسی به محتوای سریع و بازیابی JPEG تصاویر فشرده

Fast Content Access and Retrieval of JPEG Compressed Images

• برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
• برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

دسترسی به محتوای سریع و بازیابی JPEG تصاویر فشرده

Fast Content Access and Retrieval of JPEG Compressed Images

• برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
• برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

فشرده سازی تصویر Iris با استفاده از رمزگذاری تبدیل موجک

Iris Image Compression using Wavelets Transform Coding

چکیده

1- مقدمه

2- کارهای مرتبط

3- فشرده سازی تصویر

A- تبدیل HAAR

B- موجک درخت صفر تعبیه شده (EZW)

C- موجک درخت در امتداد جهت فضایی (STW)

D- پارتیشن بندی مجموعه در درختان سلسله مراتبی (SPIHT)

4- فلودیاگرام روش پیشنهادی

5- نتایج شبیه سازی

A- پایگاه داده CASIA و MMU

6- نتیجه گیری

چکیده

سیستم بازشناسی عنبیه برای احراز وتصدیق هویت، یکی از دقیقترین و پذیرفته شده ترین بیومتریک ها در جهان می باشد. سیستم عنبیه قابل حمل بکاررفته دراپلیکیشن های اجرای قانون، به سرعت رو به افزایش بوده است. اما این وسیله قابل حمل نیازمند کانال ارتباط پهنای باند محدود برای ارسال کد یا تصویر عنبیه می باشد. هرچند رزولوشن کامل تصویر عنبیه برای بازشناسی درست فرد ، و به حداقل رساندن زمان در کانالی با پهنای باند محدود جهت شناسایی اضطراری ترجیح داده می شود، اما باید از فشرده سازی تصویر برای به حداقل رساندن اندازه تصویر استفاده نمود. این مقاله اثرات فشرده سازی را به ویژه برای تصویر عنبیه براساس تصویر تبدیل شده موجک با استفاده ازموجک درخت درجهت فضایی (STW) ، موجک درخت صفر تعبیه شده (EZW) و پارتیشن بندی مجموعه در درختان سلسله مراتبی (SPIHT) مورد پژوهش قرار داده و بدین طریق مناسب ترین فشرده سازی تصویر را شناسایی می کند. در این مقاله، از روش تبدیل موجک Haar برای فشرده سازی و تجزیه تصویر با تغییر سطح تجزیه استفاده شده است. نتایج بدست آمده برحسب نسبت پیک سیگنال به نویز (PSNR)، میانگین مربعات خطا(MSE)، نسبت بیت در هر پیکسل (BPP)، و نسبت فشرده سازی (CR) مورد بررسی قرار گرفته است. به وضوح این گونه استنباط شده است که تبدیل موجک در فشرده سازی تصویر موثرتر عمل می کند، زیرا عملکرد بازشناسی در حداقل سطح ممکن متاثر واقع شده و کاربرد تبدیل Haar در سطح ایده آل مناسب می باشد. از پایگاه داده عنبیه CASIA ، MMU برای این منظور استفاده شده است.

6- نتیجه گیری

نشان داده شده است که STW به خاطر نسبت فشرده سازی بالایش، برای فشرده سازی تصاویر عنبیه مناسب می باشد. در نتیجه فشرده سازی، امنیت سیستم های بازشناسی عنبیه را کاهش نمی دهد، بلکه فقط راحتی کاربر را کاهش می دهد. این مقاله اثرات فشرده سازی تصاویر عنبیه را مورد پژوهش قرار داده است، در حالیکه سیستم بازشناسی از الگوریتم بازشناسی عنبیه تجاری به همراه رمزگذاری تبدیل موجک با استفاده از تکنیک های SPIHT، STW و EZW استفاده کرده است. عملکرد تطبیقی به کاهش نویز بدون از دست دادن قابل توجه بافت نسبت داده می شود. همچنین اطمینان حاصل شده است که الگوریتم های تطبیق عنبیه با تکنیک های فشرده سازی تصاویر، تخریب نمی شوند. درنتیجه اندازه بزرگ پایگاه داده عنبیه را می توان به اندازه کوچکی کاهش داد که با یک وسیله قابل حمل می توان به آن رسیدگی نمود و بر تطبیق تاثیرکمی اعمال نمود.

Abstract

Iris recognition system for identity authentication and verification is one of the most precise and accepted biometrics in the world. Portable iris system mostly used in law enforcement applications, has been increasing more rapidly. The portable device, however, requires a narrow-bandwidth communication channel to transmit iris code or iris image. Though a full resolution of iris image is preferred for accurate recognition of individual, to minimize time in a narrowbandwidth channel for emergency identification, image compression should be used to minimize the size of image. This paper has investigated the effects of compression particularly for iris image based on wavelet transformed image, using Spatialorientation tree wavelet (STW), Embedded Zero tree Wavelet (EZW) and Set Partitioning in hierarchical trees (SPIHT), to identify the most suitable image compression. In this paper, Haar wavelet transform is utilized for image compression and image decomposition, by varying the decomposition level. The results have been examined in terms of Peak signal to noise ratio (PSNR), Mean square Error (MSE), Bit per Pixel Ratio (BPP) and Compression ratio (CR). It has been evidently found that wavelet transform is more effective in the image compression, as recognition performance is minimally affected and the use of Haar transform is ideally suited. CASIA, MMU iris database have been used for this purpose.

VI- CONCLUSION

STW has been shown that it is well suited for iris image compression for its high compression ratio. Consequently, compression does not decrease the security of iris recognition systems, but “only” reduces user convenience. This paper has investigated the effects of iris image compression while the recognition system is used a commercial iris recognition algorithm along with wavelet transform coding by applying SPIHT, STW and EZW technique. The matching performance is attributed to noise reduction without a significant loss of texture. It has also been ensured that the iris-matching algorithms are not degraded by image compression techniques. As a result large size of iris database can be reduced to small size that can be handled in a portable device and minimally affected the matching purpose.

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

فشرده سازی تصویر Iris با استفاده از رمزگذاری تبدیل موجک

Iris Image Compression using Wavelets Transform Coding

فشرده سازی بر اساس رزولوشن تصویر چند بعدی با SPIHT بهبود یافته

Fuzzy Based Super Resolution Multispectral Image Compression with Improved SPIRT

چکیده

1- مقدمه

2- کارهای مرتبط

A- پارتیشن مجموعه بهبودیافته در درختان سلسله مراتبی (ISPIHT)

B- شیوه مبتنی بر قواعد فازی برای بازسازی تصاویر ابررزولوشن

C- قواعد فازی

3- روش پیشنهادی

4- نتایج آزمایش

5- نتایج

چکیده

تصاویر چند طیفی دارای رزولوشن بالایی هستند در نتیجه برای ذخیره و ارسال به حافظه زیادی نیاز دارند. برای غلبه بر این محدودیت ها، از فشرده سازی استفاده شده است که جزئیات دقیق تصویر به خاطر کیفیت ضعیف تصویر پس از فشرده سازی از بین می رود. برای بازسازی این رزولوشن با همان کیفیت، از الگوریتم های ابررزولوشن (SR) استفاده می شود. در این مقاله، شیوه بازسازی تصاویر SR مبتنی بر قاعده فازی پیشنهاد شده است. برای ارزیابی عملکرد، روش پیشنهادی با الگوریتم های موجود مقایسه و این گونه استنباط شده است که روش پیشنهادی، نتایج بهتری حاصل می نماید.

5- نتایج

در این مقاله یک الگوریتم SPIHT بهبود یافته و بازسازی تصاویر SR مبتنی بر قواعد فازی پیشنهاد شده است. این روش از راهی جدید برای غلبه برای محدودیت استفاده می کند که در فشرده سازی و ارسال غالب و رایج بود. شیوه مبتنی بر قواعد فازی موثرتر بوده و برای تصاویر چند طیفی احتمالاً قابل اجرا می باشد. آزمایشات روی تصاویر طبیعی سنتی، تصاویر مصنوعی و ساختگی و همچنین روی تصاویر ماهواره ای چند طیفی اجرا گردید در همه موارد، روش پیشنهادی، نتایج امیدوارکننده ای برحسب پیک نسبت سیگنال به نویز و نسبت فشرده سازی حتی برای بیت های پائین تر در هر پیکسل در مقایسه با روشهای متداول نظیر و ارائه می دهد. روش حاضر را با استفاده از شیوه های تبدیل پیشرفته مثل استفاده از تبدیل های کانترلت و شیرلت می توان بهبود بخشید.

Abstract

Multi spectral images are of high resolution which requires a lot of memory to store and transmit. In order to overcome these limitations compression is applied wherein the fine details of the image will be lost due to the poor quality of image after compression. To reconstruct back the same resolution with same quality involves the super resolution (SR) algorithms. In this paper a fuzzy rule based SR image reconstruction approach is proposed. For the performance evaluation the proposed methodology is been compared against existing algorithms and found that the proposed is yielding better results.

V- CONCLUSIONS

In this paper an improved SPIRT algorithm and fuzzy based SR image reconstruction is proposed. The method incorporated a new way to overcome the limitation that was prevalent with compression and transmission. The fuzzy based approach is more effective and proves to be likely applicable for multi spectral images. The experiments were conducted both on traditional natural images, synthetic images and also on multi spectral satellite images. In all the cases the method provides compromising results in terms of peak signal to noise ratio and compression ratio even for lower bits per pixel when compared to the conventional methods like DCT KL T and DWT SPIRT. The present method may be improved by using advance transformation approaches like using of contour lets and shearlet transforms.

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

فشرده سازی بر اساس رزولوشن تصویر چند بعدی با SPIHT بهبود یافته

Fuzzy Based Super Resolution Multispectral Image Compression with Improved SPIRT

بررسی مقایسه ای فشرده سازی تصویر

Comparative study of Image compression

چکیده

1- مقدمه

2-تکنیک های فشرده سازی

الف) گروه Joint Photo Expert

ب) Tri-DCT

ج) فشرده سازی تصاویر فراکتال

د) تکنیک های بهینه سازی

3- نتایج

فشرده سازی تصاویر فراکتال

4- نتایج

چکیده

در این مقاله، مطالعه مقایسه ای تکنیک های فشرده سازی تصاویر رادار با آنتن یا روزنه مصنوعی (SAR) را مطرح می کنیم که به ارتباط سرعت بالا کمک زیادی می نمایند. تصاویردر مقایسه با تصاویر طبیعی، دارای برخی خصوصیات متمایز می باشند. این مقاله، روشهای فشرده سازی نظیر DCT، SADCT، Tri-DCT، فشرده سازی تصاویر فراکتال، JPEG-2000 با تکنیک های رمزگذاری و رمزگشایی مثل پارتیشن بندی مجموعه در درخت سلسله مراتبی (SPIHT)، بلوک تعبیه شده پارتیشن مجموعه (SPECK) ، کدگذار یا رمزگذار بلوک درخت صفر تعبیه شده (EZBC) را باهم مقایسه می نماید.

1- مقدمه

فشرده سازی تصاویر به خاطر شهرت و کاربرد زیاد اینترنت و سیستم های چند رسانه ای در کنار نیازهای بالای پهنای باند و ذخیره سازی، به یکی از مهمترین رشته ها در الکترونیک دیجیتال تبدیل شده است. دو نوع پایه از طرح های فشرده سازی تصاویر وجود دارد: فشرده سازی بدون تلفات و با تلفات. در تکنیک های فشرده سازی بدون تلفات، تصاویر بازیابی شده شبیه به تصاویر اصلی است. تکنیک های فشرده سازی بدون تلفات عبارتنداز: کدگذاری با طول متغیر، کدگذاری LZW، کدگذاری سطح بیت، کدگذاری پیش بینانه بدون تلفات، کدگذاری هافمن، کدگذاری برنج Golomb، کدگذاری حسابی و غیره. در فشرده سازی باتلفات، تصویر بازیابی شده شبیه به تصویر اصلی نیست. تکنیک های فشرده سازی با تلفات ، عبارتنداز: کدگذاری پیشگویانه، کدگذاری تبدیل و کدگذاری موجک. معمولاًتکنیک های فشرده سازی با تلفات پیچیده تر بوده و نیازمند محاسبات بیشتر می باشند.

Abstract

In this paper, we present a comparative study of Synthetic Aperture Radar (SAR) image compression techniques which are very much help full for high speed communication. Images have some distinct properties when compared with the natural images. This paper outline the comparison of compression methods such as DCT, SADCT, Tri – DCT, Fractal image compression, JPEG-2000 with encoding and decoding techniques like Set Partition In Hierarchal Tree( SPIHT), set partition embedded block(SPECK), embedded zero tree block coder(EZBC).

I- INTRODUCTION

Image compression has become one of the most important disciplines in digital electronics because of the ever growing popularity and usage of the internet and multimedia systems combined with the high requirements of the bandwidth and storage. There are two basic types of image compression schemes: lossless and lossy compression [1]. In Lossless compression techniques the retrieved Image is similar to the original Image. Lossless compression techniques are variable length coding, LZW coding, bit plane coding, lossless predictive coding, Huffman coding, Golomb rice coding, arithmetic coding etc… In lossy compression the retrieved Image is not similar to original Image. Lossy compression techniques are lossy predictive coding, transform coding and wavelet coding. Usually, lossy compression techniques are more complex and require more computations [2].

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

بررسی مقایسه ای فشرده سازی تصویر

Comparative study of Image compression

بررسی فشرده سازی تصاویر Jpeg با استفاده از تغییر کسینوسی جدا

Jpeg Image Compression Using Discrete Cosine Transform – A Survey

چکیده
1- مقدمه
1-1- اصول نهان در فشرده سازی
1-2- کدگذار (کدکننده) غیرمعمول تصویر
1-3- معیار عملکرد در فشرده سازی تصویر
2- تبدیل DCT
3- فشرده سازی JPEG
مراحل فرآیند JPEG برای تصاویر رنگی
3-1- مشخصه رنگ
3-2- تبدیل کسینوسی گسسته
3-3- کوآنتیزه سازی در استاندارد JPEG
3-4- انکدینگ هافمن
3-5- خارج کردن از فشردگی
4- نتیجه گیری و کار آتی
منابع

چکیده

به دلیل افزایش نیاز برای انتقال تصاویر در رایانه و گوشی های تلفن همراه، تحقیق در حوزه فشرده سازی تصاویر به طور قابل توجهی افزایش یافته است. فشرده سازی تصویر نقش بسیار مهمی در پردازش تصویر دیجیتال ایفا می کند و برای انتقال و ذخیره سازی تصاویر از اهمیت زیادی برخوردار است. هنگامی که تعداد بیت ها در تصویر حاصل از نرخ های معمولی نمونه برداری و روش های متداول کوآنتیزه کردن را محاسبه می کنیم، در می یابیم که فشرده سازی تصویر مورد نیاز است. بنابراین، توسعه تکنیک های موثر برای فشرده سازی تصویر به یک الزام تبدیل شده است. این مقاله مطالعه ای در ارتباط با فشرده سازی تصویر با استفاده از تبدیل کسینوسی گسسته است و الگوریتم فشرده سازی JPEG را پوشش می دهد که برای کاربردهای تصویر تمام رنگی مورد استفاده قرار می گیرد و تمامی مولفه های آن را توصیف می کند.

4- نتیجه گیری و کار آتی

فشرده سازی تصویر برای مدیریت تصاویر در فرمت دیجیتال مورد استفاده قرار می گیرند. این مقاله مطالعاتی بر الگوریتم های کدگذاری سریع و با اتلاف JPEG برای فشرده سازی/ خارج کردن از فشردگی با استفاده از تبدیل کسینوسی گسسته متمرکز شده است. همچنین به طور خلاصه اصول مربوط به فشردگی تصویر دیجیتال و روش های مختلف فشرده سازی تصویر را معرفی کرده ایم. علاوه بر این مراحل فرآیند JPEG از جمله DCT، کوآنتیزه کردن و انکدینگ آنتروپی معرفی شده است. در کار آتی مقایسه ای بین دو روش فشرده سازی تصویر یعنی تبدیل کسینوسی گسسته و تبدیل موجک گسسته انجام می شود.

Abstract

Due to the increasing requirements for transmission of images in computer, mobile environments, the research in the field of image compression has increased significantly. Image compression plays a crucial role in digital image processing, it is also very important for efficient transmission and storage of images. When we compute the number of bits per image resulting from typical sampling rates and quantization methods, we find that Image compression is needed. Therefore development of efficient techniques for image compression has become necessary .This paper is a survey for lossy image compression using Discrete Cosine Transform, it covers JPEG compression algorithm which is used for full-colour still image applications and describes all the components of it.

4- CONCLUSION & FUTURE WORK

Image compression is used for managing images in digital format. This survey paper has been focused on the Fast and efficient lossy coding algorithms JPEG for image Compression/Decompression using Discrete Cosine transform. We also briefly introduced the principles behind the Digital Image compression and various image compression methodologies .and the jpeg process steps including DCT, quantization , entropy encoding. In the future work we will make a comparison between two techniques of the image compression (Discrete cosine transform and Discrete Wavelet transform).

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

بررسی فشرده سازی تصاویر Jpeg با استفاده از تغییر کسینوسی جدا

Jpeg Image Compression Using Discrete Cosine Transform – A Survey

فشرده سازی تصویر: بررسی و تحقیق

Image Compression: A Survey

• برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
• برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

ارزیابی فشرده سازی تصویر

Image Compression: A Survey

• برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
• برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

 بازنگری فشرده سازی تصویر پزشکی مبتنی بر تبدیل

 REVIEW ON TRANSFORM BASED MEDICAL IMAGE COMPRESSION

• برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
• برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

مروری بر فشرده سازی تصویر پزشکی بر اساس تبدیل

 REVIEW ON TRANSFORM BASED MEDICAL IMAGE COMPRESSION

• برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
• برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

تکنولوژی متراکم سازی و نظارت تصویری تحت شبکه

Networked Video Surveillance and Compression Technology

• برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
• برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.

فناوری فشرده سازی و نظارت تصویری تحت شبکه

Networked Video Surveillance and Compression Technology

• برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی با فرمت pdf بر روی عنوان انگلیسی مقاله کلیک نمایید.
• برای خرید و دانلود ترجمه فارسی آماده با فرمت ورد، روی عنوان فارسی مقاله کلیک کنید.