TY - JOUR ID - TI - Image Compression Using Principal Component Analysis AU - Jamila Harbi AU - Abbas Arab AU - Amal H. Abbas PY - 2018 VL - 29 IS - 2 SP - 141 EP - 147 JO - Al-Mustansiriyah Journal of Science مجلة علوم المستنصرية SN - 1814635X 25213520 AB - Principal component analysis produced reduction in dimension, therefore in our proposed method used PCA in image lossy compression and obtains the quality performance of reconstructed image. PSNR values increase when the number of PCA components is increased and CR, MSE, and other error parameters decreases when the number of components is increased.

أنتجت خوارزمية التحليل الأساسي للمكونات انخفاضا في البعد ، لذلك في الطريقة المقترحة استخدمتنا خوارزمية PCA في انضغاط الصور المفقودة لكي نحصل على جودة أداء الصورة التي أعيد بناؤها. تزيد قيم PSNR عند زيادة عدد مكونات PCA وتقلص CR ومتوسط MSE ومعلمات الخطأ الأخرى عند زيادة عدد المكونات. ER -