T E L KO M N I KA  T e lec om m u n icat ion ,   Com p u t i n g,   E lec t r on ics   a n d   Cont r ol   Vol.   18 ,   No.   1 F e br ua r y   2020 ,   pp.   511 ~ 51 8   I S S N:  1693 - 6930,   a c c r e dit e F ir s G r a de   by  Ke me nr is tekdikti ,   De c r e e   No:   21/E /KP T /2018   DO I 10. 12928/ T E L KO M NI KA . v18i1. 13092     511       Jou r n al  h omepage ht tp: // jour nal. uad . ac . id/ index . php/T E L K OM N I K A   Op t imiz at io n  of   i m ag e  c o m p r e ssi on  an d   c ip h e r in   b ase d   o n  E Z t e c h n iq u e s       M aj id   S .   Nagh m as h ,   Naz ar   J .   Al h yan i,   Ali  M .   Kad h im   Iraq i   Mi n i s t r y   o H i g h er  E d u ca t i o n   a n d   Sci e n t i fi Res ear ch ,   Co mp u t er  E n g i n eer i n g   T ec h n i q u es   D e p ar t men t ,   D i j l a h   U n i v er s i t y   C o l l eg e,   Iraq       Ar t icle   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e ived  M a 10,   2019   R e vis e J uly   2 ,   20 19   Ac c e pted  J uly  18,   2019         T h i s   p ap er  p re s en t s   t h d es i g n   an d   o p t i m i zat i o n   o i mag co mp res s i o n   an d   ci p h eri n g   d ep e n d   o n   o p t i m i zed   emb e d d e d   zero   t ree   o w av el et   (E Z W )   t ech n i q u e s .   N o w a d ay s ,   t h co mp re s s i o n   an d   ci p h er i n g   o i mag h av b eco me   p art i cu l arl y   i m p o r t an t   i n   a   p r o t ec t ed   i mag e   s t o ra g an d   c o mmu n i ca t i o n .       T h ch al l en g i s   p u t   i n   ap p l i cat i o n   fo b o t h   co mp re s s i o n   an d   en cr y p t i o n   w h ere  t h p aramet er s   o i mag e s   s u c h   as   q u al i t y   an d   s i ze   are  cri t i cal   i n   s ecu re   i mag t ran s mi s s i o n .   A   n ew   t ech n i q u fo s ecu re   i mag s t o rag e   an d   t ran s mi s s i o n   i s   p ro p o s ed   i n   t h i s   w o r k .   T h co m p res s i o n   i s   ach i ev e d   b y   remo d e l   t h E Z W   s ch eme  co mb i n w i t h   d i s cret co s i n t ran s f o rm  (D CT ).     E n cr y p t ed   t h X O t e n   b i t s   b y   i n i t i a l   t h re s h o l d   o E Z W   w i t h   ran d o b i t s   p ro d u ce d   fro l i n ear - feed b ack   s h i ft   re g i s t e (L FSR).   T h o b t ai n ed   re s u l t   s h o w s   t h a t   t h s u g g e s t e d   t ec h n i q u es   p ro v i d e   accep t ab l co mp res s i o n   ra t i o ,   red u ce d   t h co m p u t at i o n al   t i me  fo b o t h   c o mp re s s i o n   a n d   en cr y p t i o n ,   i mmu n i t y   ag a i n s t   t h s t at i s t i ca l   an d   t h fre q u e n cy   a t t ac k s .   K e y w o r d s :   DC T   E mbedde z e r t r e e   of   wa ve let   L F S T   Ve c tor   qua nti z a ti on   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l u n d e r   t h CC  B Y - SA   l i ce n s e .     C or r e s pon din A u th or :   M a ji S .   Na ghmas h   I r a qi  M ini s tr o f   Highe r   E duc a ti on   a nd  S c ientif ic  R e s e a r c h,   C omput e r   E nginee r ing  T e c hniques   De pa r tm e nt,   Dijl a Unive r s it C oll e ge ,     B a ghda 00964 ,   I r a q .   E mail:   majid . s a lal@duc . e du. iq       1.   I NT RODU C T I ON   Nume r ous   tec hnologi c a tr a ns f or mation   in   the   c omm unica ti on  s ys tem  ha s   be e pr e s e nted  in   las t   de c a de   invol ve e a c h   gr owing   int e r ne t   a nd   e x plos ive  im pr ove ments   e ve r   r a pidl y   incr e a s ing  of   video   tr a ns mi s s ion  [ 1] .   One   of   the  mos tec hnologi e s   us e of   e ve r a s pe c in  mul ti media   is   the  da ta    c ompr e s s ion  [ 2] .   W it hout   thes e   tec hniques ,   the  c e ll ular   phone s   c ould  not  a ble  to   pr ovide  e f f icie nt   c omm unica ti on  with   s e c ur e   pa th   [ 3 ] .   L a r ge   i mage   f il e s   d is tr ibut ion   r e mains   a   vit a l   tas k   withi a ny   c omm unica ti on  s ys tems   a nd  the  da ta  c ompr e s s ion  is   s ti ll   a n   im por t a nt   c omponent  of   a va il a ble  s ol uti on  f or   im a ge   c r e a ti ng  [ 4 ] .               I r e c e nt   ye a r s ,   the   c ompr e s s ion  a nd  e nc r yp ti on  o f   im a ge   be c ome  mar ke table   with   the   de ve lopm e nt  of   mul ti media .   T he   im a ge   c onve ya nc e   ove r   c omm unica ti on  pa th   is   s us c e pti ble  to   s pying.   C on s e que ntl y,     the  tr a ns mi im a ge   r e quir e s   de pe nda ble,   r a pidl a nd  s a f e   s c he me  dur ing  e s tablis hing  a nd  s pr e a ding    the  im a ge   [ 5] .   Ge ne r a ll y ,   the  im a ge   c ontents   a r e   lar ge   a nd  will   make   their   tr a ns mi s s ion  thr ough  r e s tr icte c a pa c it c ha nne ls   is   c ha ll e nging.   T he r e f o r e ,   the   i mage   c ompr e s s ion  s hould  be   c ons ider a ble  pr ior   s tor a ge   or   tr a ns mi tt e a ny  i mage .   I mage   c omp r e s s ion  de pe nds   on  take   out   r e dunda nc ies   a im a ge   da ta.   Dur ing     the  im a ge   da ta  tr a ns mi s s ion,   the  im a ge   da ta   e xpos e to  s py  on.   C ons e que ntl y,   to   ke e the  s a f e ty   o f   im a ge   inf or mation   f r om   unli c e ns e e ntr é e   by   e nc r ypte im a ge   da ta  be c ome   a   major   tas in   da ta  t r a n s mi s s ion.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   1693 - 6930   T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l Vol.   18 ,   No .   1 F e br ua r 2020 :    511  -   51 8   512   T he   im a ge   e nc r ypti on   pr oc e s s ing  is   us e a   tec hnique  to   pr e s e r ve   s e c ur it im a ge .   Nor mally,   t he   im a ge   c ontents   a r e   lar ge r   s ize   a nd  the  tr a dit ional   c ode   s uc a s   DE S ,   AE S ,   R AS,   e tc .   a r e   not   s uit a ble  r e a ti me   r e que s [ 6,   7] .   T his   wor k   int r oduc e s   e f f icie nt   a ppr oa c f or   both   c ipher ing   a nd   im a ge   c ompr e s s ion  de pe nds   on  modi f ied  E Z W   a nd   DC T .   T he   o f f e r e d   a lgor it hm   is   us e   a s   a   ba s is   to  f ind  the  s igni f ica nt  p a r ts   a c quir e by     the  c ompr e s s ion  tec hnique  a nd  only  thes e   pa r ts   a r e   e nc r ypti ng.             2.   RE L AT E WORK   I ge ne r a l,   the  s tanda r dize im a ge   a nd  video  mo ve   c ompr e s s ion  s uc a s   M oti on  P ictur e   E xpe r ts   Gr oup  a nd  J oint   P hotog r a phic  E xpe r ts   Gr oup  a r e   ba s e on  DC T   tr a n s f or m ,   whic h   tr a ns f or ms   th e   im a ge   c ontents   f r om  s pa ti a domain  to  a nother   domain  ( f r e que nc domain)   [ 8 ] .     T he   im a ge   is   s ubdivi de int blocks   a nd  e a c block  is   DC T   tr a ns f or ms ,   qua nti z a ti on ,   the   ins igni f ica nt  c oe f f icie nts   a r e   c onve r ti ng   to  z e r o .   F inally,   Hu f f man   e nc oding   a nd  R L E   a r e   a pplyi n g   to   e ve r y   block .   T he   im p r ove ment  o f   c oding  r a te  with  e mbedde DC T   ha s   be e a ppr ove withi 30 %   e va luate with  J P E c ode r   by  [ 9 ]   a nd  5 %   in   mat he matics   c ode r   in  c a s e   of   looki ng  a t   wa s   c ha nge by  look   a t   laye r .     T he   e mbedde d   z e r o   tr e e   wa ve let  ( E Z W )   is   wa ve let   tr a ns f or ms   the  input   im a ge   to   s e ve r a im a ge   tr a ns f or mation  s c he mes .   T o   incr e a s e   the   c ompr e s s ion  e f f icie nc y,   the  Huf f man  e nc ode r   is   a ppli e on  the  da ta  out  putt e f r om  E Z W .   On  o ther   ha nd,   thi s   method   c a us e s   incr e a s ing  in  the  c omput a ti ona l   pr oc e s s ing  ti me  [ 1 0] .     T he   e f f e c t   of   c hos e th r e s hold  va lue  on  qua l it y,   c ompr e s s ion  r a ti a nd  p r oc e s s ing  ti me  is   e xa mi ne d   by  S hingate   a nd   S ontakke   [ 11] .   S a id   a nd   P e a r lm a n   s hows   that   the   qua li ty   a nd   c ompr e s s ion  r a ti o   o f   i mage   ha s   be e im pr ove d   by  a ppli e d   s e pa r ti ti oning   in   hier a r c hica tr e e s   ( S P I H T )   [ 12 ] .   J un  a nd   W e ll s   s ugge s ted  a   ne w   a ppr oa c to  e nc ode   the  plac e   of   wa ve let  c o e f f icie nts .   T his   a ppr oa c c a ll e wa ve let  dif f e r e nc e   r e duc ti on  ( W DR )   [ 13 ] .   F o r   im a ge   c omp r e s s ion  r a ti o   ba s e o qua nti z a ti on   s tr a tegy  [ 14]   ha s   be e n   pr opos e f or   e nha nc e   co mpr e s s ion  r a ti o.   T he   pr opos a s ugge s ted  r e or ga nize d   the  DC T   c oe f f icie nts   in   a   hier a r c hica s ub - ba nd   s tr uc tur e   f or m,   a nd  ge ne r a te  c ompr e s s e bit   ba s e d   on  z e r tr e e   c oding  a lgor it hms .   T he   r e s ult s   obtaine s how   that   the  a ppr oa c s tr a tegy  s ur pa s s e s   the  J P E G   a n E Z W   in   ter o f   c ompr e s s ion  r a ti o.   T h e   im a ge   c ompr e s s ion  ba s e   on  joi nt  DC T   a nd   DW T   ha s   be e pr opos e in  [ 15 - 17] .     I 2010,   S hr e s tha  a nd  W a hid  pr opos e a im a ge   c ompr e s s ion  s c he me  de pe nd s   on  c ombi ne   DW T   a nd  DC T   tr a ns f or ms .   T he   s c he me  be ginni ng  by  a ppli e D W T   to  im a ge   block,   a nd  thr ow  a wa y/out     the  c oe f f icie nts   of   high  f r e que nc ies   s ub  ba nd  a nd  then  the  DC T   a ppli e on  low  f r e que nc ies   of   DW T   blocks ,   in  de c oding,   z e r os   va lues   a r e   a ppli e d   in  plac e s   of   high  f r e que nc ies   s ub  ba nd  c oe f f icie nts   of   DW T .   C ons e que ntl y,   ther e   is   de c a in  im a ge   qua li ty  c ompar e with  or igi na im a ge .   I n   [ 18 ],   S ingh   a nd  K umar   ha s   be e pr opos e im a ge   c ompr e s s ion  ba s e   on  joi nt  DC T   a nd  DW T .   T he   a ppr oa c be ginni ng  by  a pplyi ng .     T he   DC T   on  e leva ted   f r e que nc y   s ub - ba nds   of   s tage   DW T   o f   the   im a ge   d e c ompos it ion .   T he r e   a r e   va r ious   a lgor it hms   ha ve   be e a ppli e f or   video  a nd  i mage   e nc r ypti on  to  ke e the  c ontents   of   them .   joi nt   c ompr e s s ion  a nd  e nc r ypti on  f or   im a ge   a nd   video  ha s   be e de mons tr a ted  by  [ 19] .     T he   e nc r ypti on  a lgor it hm   uti li z e the  piec e - wis e   li ne a r   dis or de r e c ha r ts   a n a r it hmetic  c oding  f or   both  c ompr e s s ion  a nd  e nc r ypti on.     I [ 20] ,   Hor a a nd  Da vid  s ugge s ted  a   nonli ne a r   s tr e a c ipher   of   L F S R s .   F or   im a ge   e nc r ypti on ,   B E L   a nd   R E s ugge s ted  a   L F S R   to   pr oduc t   607   bit   f r om   r e s il ient  f unc ti on   a n d   nonli ne a r   f unc ti on   [ 21 ,   22] .     F or   im a ge   e nc r ypti on,   S R I N I VA S   a nd  C ha ve   be e pr opos e a   c yphe r   ba s e on  ut il izing  r a ndom  pixel  pe r m utation.   M or e ove r ,   f o r   video  c ompr e s s ion  a nd   e nc r ypti on ,   a   de mons tr a ti on  s c he me  us e a   ve c tor   qua nti z a ti on  a nd   c ombi ne   DC T   a nd  DW T   in  many  r e s e a r c he r s   a s   in  [ 23 - 34] .       3.   P ROP OS E AL GO RI T HM     T he   p r opos a ba s e on   joi nt   DC T   a nd   E Z W   a lgor it hms .   T he   s ugge s ti on  will   im pr ove     the  c ompr e s s ion  e f f icie nc a nd  r e duc e   c omput a ti o na c os of   E Z W .   T he   e nc r ypti on   us e s e lec ti ve   e nc r ypti on  c onc e pts   to  r e duc e   ti me  e nc r ypti on.   T he r e f o r e ,   i thi s   pr opos a we   us e the  ini ti a thr e s hold  of   t he   E Z W   a lgor it hm  a s   the  s igni f ica nt   pa r a nd   c yphe r e by  L F S R .   T he   c onc e pts   of   E Z W   ba s e on  c ho s e   ini ti a thr e s hold  a nd  c ompar ing  with  c oe f f icie nts   of   DW T   de c ompos it ion  by  it e r a ti ons   M or ton  s c a n,   thi s   pr oc e s s ing   will   e f f e c on  c ompr e s s ion  e f f icie nc a nd  c omput a ti ona ti mes   of   e nc oding  method.   Our   s ugge s ti on   s c he me   us ing  the  DC T   c ombi ne s   with   E Z W   to   r e duc e   the   it e r a ted  s c a nning  a nd   im pr ove   the  c omp r e s s ion  e f f icie nc y.   W e   c a ll e thi s   a ppr oa c i mpr ove   E Z W   ( I E Z W )     3. 1.   P r op os al   t o   im p r ove   E Z t e c h n iq u e   f or   a n d   e n c r yp t ion   im age   c o m p r e s s ion     T he   I E Z W   c ompr e s s ion  a ppr oa c be ginni ng   by   divi ding   unc ompr e s s e im a ge   int o   blocks   s ize     ( 8x8)   pixels .   T he DW T ,   qua nti z a ti on   a nd  D C T   a r e   a ppli e r e s pe c ti ve ly.   T he   DC T   will   r e a r r a nge     the  s igni f ica nt  c oe f f icie nts   ( low  f r e que nc y)   with   high  va lue  a r e   c onc e nt r a ted   in  the   pe a lef t   of   bl oc a nd    the  e leva ted  incide nc e   with  mi nim um  va lue  in  the  r ight   ba s e   of   the  block  that  is   r e gr e ts   the  pr oge ny.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l         Optimiz ati on  of  image   c ompr e s s ion  and  c ipher ing  c as e on  E Z W   tec hniques   ( M aji d   S.   N aghmas h)   513   Ac c or dingl y,   thr ough  E Z W   indoct r ination  dis pe ns a ti on  the  c los e   r e lative  is   f r e que ntl bigger   than  o f f s pr ing.   T his   s c h e me  I E Z W   will   make   be tt e r   the   c ompr e s s ion  r a ti o   a nd  c omput a ti ona l   ti me   of   e nc oding.   E ve ntually  the  E Z W   is   a ppli e a nd  f or   mo r e   c ompr e s s ion  we   us e los s les s   c ompr e s s ion  s u c a s   Huf f man   c oding.   Ge ne r a ll y,   ther e   a r e   two  kinds   of   c iphe r s   f or   im a ge   e nc r ypti on,   s tr e a a nd  b lock  c ipher .   T he   block  c ipher   is   mor e   e f f icie nt  than  s tea c ipher .   On   other   ha nd ,   t he   s tr e a c ipher   is   e f f e c ti ve   f or   i mage   e nc r ypti on   be c a us e   the  s im pli c it a nd   les s   c omput a ti ona t im e .   F ur th e r mor e ,   in  thi s   pr opos a l   we   us e the   s e lec ti ve   e nc r yp ti on   c onc e pts   to  r e duc e   the  e nc r ypti on   pr oc e s s ing.   I I E Z W   c ompr e s s ion  pr oc e s s ing,   the   c oding  de pe nds   on    the  ini ti a thr e s hold  to  p r oduc e   s e que nc e   da ta  of   I E Z W .   T he r e f o r e ,   we   e nc r ypted  only   the  ini ti a th r e s hold  by  c ipher ing  with  ten   bit s   output ted   f r om  L F S R   a s   s hown  in  F igu r e   1 .   T he   s teps   of   s ugge s ted  I E Z W   a r e   il lus tr a ted  in  the   f oll owing:   a.   S ubdivi s ion  the  im a ge   in to  blocks   s ize   ( 8x8)   pixels     b.   De c ompos e   e a c block  by  DW T ,   DC T   a nd  qua nti z e   r e s pe c ti ve ly   c.   I mpl e ment  E Z W   d.   Outputt e da ta  of   E Z W   e nc oding  by   e ntr opy  e nc o ding  ( Huf f man  e nc oding)   e.   E ve r block   is   c ipher e by   10  bit s   o f   XO P   pr oduc e f r om   L F S R   a s   ini ti a thr e s hold   f.   T he   c ompr e s s e inf or mation   a nd  c ipher ing   will   s e nd  to  the   tr a ns mi tt e r .     T he   block  d iagr a o f   I E Z W   is   il lus tr a ted  in   F igu r e   1.   T he   de c ompr e s s ion  pi c tur e   is   r e c ove r e by   r e ve r s ing  the  c ompr e s s ion  s c he me.           F igur e   1.   T he   s c he me  diagr a of   pr opos e I E Z W       4.   E XP E RI M E NT AL   RE S U L T S   T a s s e s s   the  pe r f or manc e   of   our   pr opos a I E Z W   s c he me  with  or igi na l   E Z W   a lgor i thm ,   we   s ha ll   c ompar e   the  pe r f or manc e   be twe e them.   W e   us e 30  va r ious   im a ge s   ha ve   s ize   ( 258x320)   pixels   t e s ted  by   mea ns   of   qua li ty,   r a ti o f   c ompr e s s ion  a nd  the  ti me  of   ins pir e d   pr oc e s s ing.   All  tes ted  pictur e s   we r e   c ha nge d   to  gr e s c a le  a s   il lus tr a ted  in  F igur e   2.   F or   I E Z W   im pleme ntation,   the  M AT L AB   e nvir onments   ha ve   be e us e in  thi s   wor k.     4. 1 Co m p r e s s ion   an alys is   F igur e   3   il lus tr a te   the   pr e s e ntation  o f   I E Z W   a nd   E Z W   in  ter m   of   C R ,   P S NR   a nd   c ons ume  ti me .   Ge ne r a ll y,   it   c a obs e r ve   that  the  qua li ty  ( r e pr e s e nted  by  P S NR )   o f   I E Z W   is   be tt e r   than  E Z W .   F or   e xa mpl e ,   the  a r c hived   qua li ty   of   s e c ond  im a ge   of   I E Z W   is   les s   than   in   E Z W ,   but   the   I E Z W   f ul f il led   C R   be tt e r   than   E Z W   tec hnique  a s   i ll us tr a ted   in   T a ble   1   a nd  F igu r e   3.   T he   e nc oding  c omput a ti ona l   ti me  of   I E Z W   is   les s   than   de f a ult   E Z W   f o r   a ll   tes ted  im a ge s .   I n   ge ne r a l,   th e   r e s ult s   s howe that  DW T   c ombi ne   with  DC T   e nha nc e   qua li ty,   e nc oding  t im e   a nd  c omp r e s s ion  r a ti o.     F ur ther mor e ,   F igu r e s   a nd  F igur e   4   s how  the  pe r f or manc e   of   r a te  dis tor t ion  a nd  P S NR   o f   a ll   tes ted   im a ge s .   T he s e   f igur e s   il lus tr a ted  that  I E Z W   outpe r f or manc e   E Z W   in  bi r a te  a nd  P S NR .   T he r e   wa s   s pe c ial   c a s e   in  im a ge   28;  it   ha s   li mi ted  textu r e   a nd  r e l a ti ve ly  s moot he r   ba c kgr ound  c ompar e d   with  oth e r   tes ted  im a ge s .       4. 2.   E n c r yp t ion   an a lys is   T his   pa r c ontain  a na lyze a nd  e xa mi ne   the  pr e s e ntation  of   s ugge s ted  e nc r ypti on  de pe nd  on  two   a na lys e s his togr a a nd   c or r e lation  a na lys is .   T he   uti li z a ti on  of   his togr a m   is   a na lys is   to  e va luate   a ny  s tatica ll y   a tt a c k.   F igur e   5   s hows   s ome  im a ge s   c hos e f r om  30  im a ge s the  f igur e   il lus tr a tes   the   his togr a ms   of     the  c hos e im a ge s   a f ter   e nc r ypti on   a nd  de c r ypti o n.   I c a n   be   s e e that   the  his togr a ms   of   or igi na l   i mage s   a r e   c ompl e tely  dif f e r e nt   f r o e nc r ypted  im a ge s   a nd  d oe s   not  given  inf o r mation  us e f or   s tatis ti c a a tt a c k .     4. 3 .   Cor r e lat io n   an alys is   B e twe e a ny  two  va r iable s ,   the  r e lations hip  be twe e then  is   c a ll e a   c or r e lation.   Ac c or dingl y,     the  a s s oc iation  be twe e two  a djac e nt  pixels   be c o mes   dif f icult   in   c a s e   of   c o r r e lation  a mong   them   a p pr oa c is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   1693 - 6930   T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l Vol.   18 ,   No .   1 F e br ua r 2020 :    511  -   51 8   514   z e r a nd   their   r e lation   be c omes   not   e a s y.   T he r e f o r e ,   to   a ppr oxim a te   the  c or r e lation   a mong  two  ne i ghbor ing   pixels ,   in   two  di r e c ti ons   ins ide  im a ge ,   we   s e le c ted  r a ndoml y   1000   pa ir s   of   two  pixels   ve r ti c a ll a nd  hor izonta ll c onti guous   f r om  the  r a a nd  e nc r ypted  im a ge .   T he n,   the  c or r e lation  be twe e thes e   pa ir s   is   c a lcula ted  ba s e on  s ubs e que nt  ( 1) :       ( 1)     whe r e   a nd  a r e   the   wor th  o f   a djoi ning   pix e ls   a nd  r e pr e s e nt  the  whole   numer a o f   pixel s   withi   the  pictur e .   F r om  T a ble  2 ,   I t   c a be   s e e that  the  c or r e lation  be twe e two   a djac e nt  pixels   of   the  r a im a ge   e qua to  one   or   ne a r   to  one .   On  othe r   ha nd,   the  c or r e lation  of   the   c ipher e im a ge   is   tending  to   z e r o.       I mage s   to  5     I mage s   to  10     I mage s   11  to  15     I mage s   16  to  20     I mage s   21  to  25     I mage s   26  to  30       F igur e   2.   S hows   r a w   tes im a ge   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l         Optimiz ati on  of  image   c ompr e s s ion  and  c ipher ing  c as e on  E Z W   tec hniques   ( M aji d   S.   N aghmas h)   515   T a ble  1.   I nf o r mation  r e s ult s   f oll owing  p r ogr a mm e by  I E Z W   a nd  E Z W   M E Z W  me th od   E Z W  me th od   I ma ge   P S N R /d B   M S E   B P P   CR   T im e /S e c   P S N R /d B   M S E   B P P   CR   T im e /S e c   1   41.473   4.633   1.190   0.149   26.355   40.256   6.131   2.050   0.256   31.272   2   40.319   6.043   2.780   0.347   25.759   41.678   4.419   3.120   0.390   32.338   3   40.042   6.440   2.290   0.286   27.068   36.881   13.336   4.803   0.600   33.273   4   39.980   6.532   3.219   0.402   28.250   36.793   13.607   6.168   0.771   35.869   5   39.853   6.727   2.871   0.359   27.706   36.249   15.424   6.361   0.795   36.018   6   39.906   6.645   2.185   0.273   26.953   36.133   15.842   6.083   0.760   35.519   7   39.908   6.642   2.524   0.315   26.872   35.761   17.260   4.866   0.608   33.343   8   39.855   6.724   3.187   0.398   27.936   36.860   13.400   4.115   0.514   32.501   9   41.114   5.031   2.257   0.282   26.135   36.719   13.841   3.297   0.412   31.555   10   39.843   6.742   3.159   0.395   27.907   34.261   24.379   7.178   0.897   37.660   11   39.847   6.735   2.586   0.323   27.728   35.172   19.763   7.193   0.899   37.324   12   40.114   6.334   2.599   0.325   27.066   35.268   19.334   4.626   0.578   33.085   13   42.018   4.086   1.725   0.216   25.558   38.364   9.478   4.102   0.513   32.410   14   39.926   6.614   3.654   0.457   28.667   38.372   9.461   5.571   0.696   36.715   15   39.906   6.645   2.895   0.362   25.329   37.340   11.997   2.747   0.343   29.375   16   39.923   6.619   3.209   0.401   28.315   36.231   15.489   6.013   0.752   35.081   17   40.004   6.497   2.743   0.343   27.765   38.632   8.909   3.613   0.452   31.480   18   39.869   6.702   2.185   0.273   27.036   35.876   16.805   6.907   0.863   37.599   19   40.466   5.842   2.946   0.368   27.872   39.688   6.988   3.423   0.428   31.220   20   39.907   6.644   2.472   0.309   27.364   38.002   10.302   4.034   0.504   33.768   21   39.916   6.630   1.943   0.243   26.673   37.852   10.663   3.948   0.493   31.728   22   39.946   6.583   1.367   0.171   26.028   39.894   6.663   3.229   0.404   31.365   23   39.993   6.514   2.182   0.273   26.689   38.433   9.328   3.615   0.452   32.128   24   39.832   6.759   2.725   0.341   27.592   35.767   17.232   4.174   0.522   32.372   25   39.849   6.732   2.978   0.372   28.314   36.883   13.330   4.723   0.590   33.424   26   39.982   6.530   2.212   0.276   26.956   37.925   10.486   3.421   0.428   30.701   27   39.875   6.692   2.889   0.361   27.635   37.717   11.000   4.676   0.585   33.373   28   41.091   5.058   3.902   0.488   28.565   42.517   3.643   3.164   0.396   30.941   29   39.775   6.849   2.214   0.277   26.925   38.212   9.816   3.377   0.422   31.091   30   39.855   6.723   2.844   0.356   26.522   35.382   18.832   4.720   0.590   33.458   M e a n   40.146   6.332   2.598   0.325   27.185   37.504   12.572   4.511   0.564   33.266   S T D   0.547   0.697   0.605   0.076   0.894   1.920   4.878   1.373   0.172   2.243                     F igur e   3 .   R e s ult s   c ompar is on  be twe e I E Z W   a nd  E Z W     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   1693 - 6930   T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l Vol.   18 ,   No .   1 F e br ua r 2020 :    511  -   51 8   516       F igur e   4.   C ompar is on  be twe e r a te - dis tor ti on  c ur v e s   a c hieve with  I E Z W   a nd  E Z W       Was h in gt on   O r ig in a I ma ge     H is to gr a m of   O r ig in a I ma ge       E nc r ypt e I ma ge     H is to gr a m of   E nc r ypt e I ma ge     C am e r a m an   O r ig in a I ma ge     H is to gr a m of   O r ig in a I ma ge       E nc r ypt e I ma ge     H is to gr a m of   E nc r ypt e I ma ge     D ol la r   O r ig in a I ma ge     H is to gr a m of   O r ig in a I ma ge       E nc r ypt e I ma ge     H is to gr a m   of   E nc r ypt e I ma ge       F igur e   5.   S hows   the  d if f r e nc e   be twe e his togr a o f   or igi na l   a nd  e nc r ypted   im a ge   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l         Optimiz ati on  of  image   c ompr e s s ion  and  c ipher ing  c as e on  E Z W   tec hniques   ( M aji d   S.   N aghmas h)   517   T a ble  2.   T he   c o r r e lation  c oe f f icie nt  of   or ig inal  a nd   c ipher e im a ge   I ma ge   O r ig in a im a ge   E nc r ypt e d i ma ge   C or r e la ti on c oe f f ic ie nt s   C or r e la ti on c oe f f ic ie nt s   C or r e la ti on c oe f f ic ie nt s   C or r e la ti on c oe f f ic ie nt s   H or iz ont a l   V e r ti c a l   H or iz ont a l   V e r ti c a l   I ma ge s - 1   0.578911   0.9309   - 0.00552   - 0.0037   I ma ge s - 2   - 1   - 1   - 0.00242   - 0.0026   I ma ge s - 3   - 1   - 1   - 0.00063   - 0.0011   I ma ge s - 4   - 0.9503   - 1   - 0.00199   - 0.0016   I ma ge s - 5   - 1   - 1   - 0.00122   - 0.0015   I ma ge s - 6   - 1   - 0.9997   - 0.01235   - 0.0139   I ma ge s - 7   0.7646   1   - 0.00389   - 0.0017   I ma ge s - 8   - 1   - 1   - 0.00230   - 0.0036   I ma ge s - 9   - 1   - 1   - 0.00602   - 0.0011   I ma ge s - 10   - 1   - 1   - 0.00315   - 0.0016   I ma ge s - 11   - 1   - 0.9998   - 0.00262   - 0.0023   I ma ge s - 12   - 1   - 1   - 0.00283   - 0.0027   I ma ge s - 13   0.800438   0.9826   - 0.00663   - 0.0022   I ma ge s - 14   - 1   - 1   - 0.00134   - 0.0013   I ma ge s - 15   - 1   - 1   - 0.00275   - 0.0018   I ma ge s - 16   0.74123   1   - 0.00216   - 0.0012   I ma ge s - 17   - 1   0.9083   - 0.00341   - 0.0009   I ma ge s - 18   - 0.99924   - 0.9990   - 0.00533   - 0.0017   I ma ge s - 19   - 0.9990   - 1   - 0.00266   - 0.0009   I ma ge s - 20   0.6175   0.7398   - 0.00334   - 0.0011   I ma ge s - 21   - 0.9206   - 0.9985   - 0.00151   - 0.0014   I ma ge s - 22   - 1   - 1   - 0.00247   - 0.0008   I ma ge s - 23   0.8081   1   - 0.00231   - 0.0011   I ma ge s - 24   0.89205   0.6231   - 0.00213   - 0.0012   I ma ge s - 25   - 1   - 1   - 0.00209   - 0.0011   I ma ge s - 26   - 0.99995   0.9999   - 0.00223   - 0.0015   I ma ge s - 27   - 1   - 0.8775   - 0.00267   - 0.0013   I ma ge s - 28   0.6411   0.5487   - 0.00359   - 0.0012   I ma ge s - 29   - 0.99965   - 1.0001   - 0.00214   - 0.0015   I ma ge s - 30   0.84279   - 1.0000   - 0.00096   - 0.0018       5.   CONC L USI ON   T his   pa pe r   in tr oduc e s   c ombi ne a lgo r it hms   of   DC T   a nd   E Z W   to   im pr ove   the  i mage   e nc r ypti on   a nd  c ompr e s s ion.   T he   r e pe a ted  number s   of   s c a loop  ha s   be e r e duc e by  DC T   to  im pr ove   the   E W Z   a l gor it hms   whic will   r e duc e   the   c omput a ti ona l   ti me   of   c om pr e s s ion  c ompar e with   E W Z   a lgor it h ms .   T he   e n c r ypti on  a lgor it hms   im pleme nted  the  s e lec ti ve   e nc r ypti on   c onc e pts   by  e xploi in it ial  th r e s hold  of   I E Z W   a s   s igni f ica nt   p a r a nd   e nc r ypted  by   XO R   with   bit s   f or med   by  L F S R .   R e s ult s   s how  that  the   e nc r ypti on   a p pr oa c is   r e s is tanc e   to  the  a r it hmetica a nd  the  f r e que nc bot he r s .       RE F E RE NC E S   [1   D .   Rav i ch a n d ra n ,   P.   Prav een k u mar,   J .   B.   B.   Ray ap p an ,   an d   R.   A mi rt h ara j an ,   “C h ao s   b a s ed   cro s s o v er  an d   mu t a t i o n   fo s ecu r i n g   D IC O i mag e,   Co m p u t e r s   i n   B i o l o g a n d   M ed i c i n e ,   v o l .   7 2 ,   p p .   1 7 0 - 1 8 4 ,   2 0 1 6 .   [2   Z h an g ,   M. ;   T o n g ,   X . ,   J o i n t   i ma g en cr y p t i o n   an d   co mp res s i o n   s c h eme  b as e d   o n   IW T   an d   SPIH T ,”   O p t i c s   a n d   La s er s   i n   E n g i n ee r i n g v o l .   9 0 ,   p p .   2 5 4 2 7 4 2 0 1 7 .   [3   St o y a n o v   B. K o rd o v   K . ,   N o v el   s ec u re  p s e u d o - ran d o m   n u mb er  g e n erat i o n   s ch eme  b a s ed   o n   t w o   t i n k er b el l   map s ,”   A d v a n ce d   S t u d i es   i n   Th e o r e t i c a l   P h y s i c s ,   v o l .   9,   n o .   4 ,   p p .   411 4 2 1 2 0 1 5 .   [4   St o y a n o v   B. ,   K o rd o v   K . ,   A   n o v e l   p s e u d o ran d o b i t   g en erat o b as e d   o n   Ch i r i k o v   s t an d ard   map   fi l t ere d   w i t h   s h ri n k i n g   ru l e ,”   M a t h e m a t i c a l   P r o b l em   i n   E n g i n ee r i n g ,   v o l .   2 0 1 4 ,   p p .   1 - 4 ,   2 0 1 4 .   [5   C.   W u   an d   C.   K u o ,   " D es i g n   o i n t eg ra t ed   m u l t i me d i c o mp re s s i o n   an d   en cr y p t i o n   s y s t ems , "   IE E E   Tr a n s a ct i o n s   o n   M u l t i m e d i a ,   v o l .   7 ,   n o .   5 ,   p p .   8 2 8 - 8 3 9 ,   2 0 0 5 .     [6   A .   U h l A .   Po mmer,   Imag an d   v i d e o   en cry p t i o n :   fro d i g i t al   ri g h t s   man a g emen t   t o   s ec u red   p ers o n al   co mmu n i ca t i o n ,   S p r i n g er ,   v o l .   1 5 ,   2 0 0 5 .     [7   S.   L i ,   X .   Z h en g ,   X .   Mo u   a n d   Y .   Cai ,   " Ch ao t i e n cry p t i o n   s ch em fo real - t i m d i g i t al   v i d eo , "   Pro c.   SPIE   4 6 6 6 ,   Real - T i me  Imag i n g   V I ,   2 0 0 2 h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 1 1 7 / 1 2 . 4 5 8 5 2 7 .   [8   K .   Cab een   P.   G en t ,   " Imag co mp res s i o n   an d   t h d i s cre t co s i n t ra n s f o rm, "   Co l l e g o Red w o o d s ,   D e p art me n t   o f   Mat h ema t i c s ,   T h Ch i n e s U n i v ers i t y   o H o n g   K o n g ,   1 9 9 8 .     [9   J .   L i ,   J .   L i C.   K u o ,   " E mb e d d e d   D CT   S t i l l   Imag C o mp r es s i o n , "   S i g n a l   a n d   In f o r m a t i o n   D i s p l a y 1 9 9 6 .     [1 0   R.   J an ak i ,   A .   T ami l aras i   an d   o t h ers ,   " St i l l   Ima g Co mp res s i o n   b y   Co m b i n i n g   E Z W   E n c o d i n g   w i t h   H u ff man   E n c o d er, "   In t e r n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   Co m p u t er   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   7 ,   p p .   1 - 7 ,   2 0 1 1 .     [1 1   V .   Sh i n g at e,   T .   So n t ak k an d   S.   T al b ar,   " St i l l   Imag Co mp re s s i o n   u s i n g   E m b ed d ed   Z ero t ree  W a v el e t   E n c o d i n g , "   In t e r n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   Co m p u t e r   S c i en ce  Co m m u n i ca t i o n ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p p .   2 1 - 2 4 ,   2 0 1 0 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   1693 - 6930   T E L KO M NI KA   T e lec omm un   C omput   E C ontr o l Vol.   18 ,   No .   1 F e br ua r 2020 :    511  -   51 8   518   [1 2   A .   Sai d W .   Pearl man ,   " A   n ew ,   fas t ,   an d   effi ci en t   i ma g e   co d ec  b as ed   o n   s e t   p art i t i o n i n g   i n   h i erarch i cal   t ree s , "   IE E E   Tr a n s a c t i o n s   o n   Ci r c u i t s   a n d   S ys t em s   f o r   V i d e o   Tech n o l o g y v o l .   6 ,   n o .   3 ,   p p .   2 4 3 - 2 5 0 ,   1 9 9 6 .     [1 3   J .   T i an R.   W .   J r,   " A   l o s s y   i ma g co d ec  b a s ed   o n   i n d e x   co d i n g , "   P r o ceed i n g s   o f   D a t a   Co m p r es s i o n   Co n f e r en ce  -   D CC  ' 9 6 ,   1 9 9 6 .     [1 4   D .   Mo n ro G .   D i ck s o n ,   " Z ero t ree  Co d i n g   o D CT   co eff i ci en t s , "   P r o cee d i n g s   o f   In t er n a t i o n a l   Co n f e r en ce  o n   Im a g e   P r o ces s i n g v o l .   2 ,   p p .   6 2 5 - 6 2 8 ,   1 9 9 7 .     [1 5 ]   S.   Sh res t h a K .   W a h i d ,   " H y b r i d   D W T - D C T   al g o r i t h f o b i o med i ca l   i mag a n d   v i d eo   c o mp re s s i o n   ap p l i cat i o n s , "   10 th   In t er n a t i o n a l   C o n f er e n ce  o n   In f o r m a t i o n   S c i e n ce,   S i g n a l   P r o ces s i n g   a n d   t h ei r   A p p l i c a t i o n s   (I S S P A   2 0 1 0 ) 2 0 1 0 .     [1 6 ]   S.   Ben ch i k h M.   Co ri n t h i o s ,   " A   h y b r i d   i mag c o mp r es s i o n   t ech n i q u b as e d   o n   D W T   an d   D C T   t ra n s f o rm s , "   In t e r n a t i o n a l   Co n f er e n ce  o n   A d v a n ce d   In f o c o m   T ec h n o l o g 2 0 1 1   (ICA IT  2 0 1 1 ) 2 0 1 1 .     [1 7 ]   S.   Si n g h ,   V .   K u mar   an d   H .   V erma,   " D W T - D CT   h y b ri d   s ch eme   fo me d i ca l   i mag c o mp re s s i o n , "   Jo u r n a l   o f   M ed i ca l   E n g i n eer i n g   Tech n o l o g y ,   v o l .   3 1 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 9 - 1 2 2 ,   2 0 0 7 .     [1 8   A .   Pan d e ,   P.   Mo h ap at ra  an d   J .   Z amb ren o ,   " U s i n g   ch a o t i map s   fo en cry p t i n g   i mag an d   v i d eo   co n t e n t , "   2 0 1 1   IE E E   In t e r n a t i o n a l   S y m p o s i u m   o n   M u l t i m e d i a ,   2 0 1 1 .     [1 9   D .   H o ra n R.   G u i n ee,   " A   n o v e l   s t ream  ci p h e fo cr y p t o g rap h i a p p l i ca t i o n s , "   M ILCO M   2 0 0 6   -   2 0 0 6   I E E E   M i l i t a r y   Co m m u n i c a t i o n s   co n f e r en ce ,   2 0 0 6 .     [2 0 ]   D .   N ad i r ,   R.   Mo h amed ,   F.   Ban h aw i ,   N .   M.   A l i ,   H .   M.   J u d i ,   S.   V en k at e s w a ri ,   R.   Mu t h ai a h ,   B.   T h amo t h a ran ,     M.   Men ak an d   o t h er s ,   " A n   i mag e n cry p t i o n   ap p r o ac h   u s i n g   s t ream  ci p h er s   b a s ed   o n   n o n l i n ear  f i l t er  g en er a t o r, "   Jo u r n a l   o f     Th eo r et i ca l   a n d   A p p l i e d   In f o r m a t i o n   Tech n o l o g y ,   v o l .   4 1 ,   n o .   1 ,   2 0 1 2 .     [2 1   G .   Sat h i s h k u mar,   S.   Ramach an d ran   a n d   K .   B.   Bag an ,   " Imag en cry p t i o n   u s i n g   ran d o p i x el   p ermu t at i o n   b y   ch ao t i map p i n g , "   2 0 1 2   I E E E   S y m p o s i u m   o n   C o m p u t er s   In f o r m a t i cs   (IS CI) ,   2 0 1 2 .   [2 2   N as r u l l ah ,   et   al . ,   " J o i n t   Imag Co mp re s s i o n   an d   E n c ry p t i o n   U s i n g   IW T   w i t h   SPIH T ,   K d - T ree  an d   Ch ao t i M ap s ,   A p p l i ed   S c i en ce ,   v o l .   8,   n o .   1 0 ,   2 0 1 8 ,   d o i : 1 0 . 3 3 9 0 / ap p 8 1 0 1 9 6 3   [2 3   Pad mav a t i   S,   V ai b h ar  M. ,   D CT   co m b i n ed   w i t h   fract al   q u a d t ree  d eco m p o s i t i o n   an d   H u ffma n   co d i n g   fo i m ag e   co mp re s s i o n , ”  2 0 1 5   In t er n a t i o n a l   Co n f e r en ce  o n   Co n d i t i o n   A s s es s m e n t   Tech n i q u e s   i n   E l ec t r i ca l   S ys t e m s   (CA TCO N) p p .   28 - 33 ,   2 0 1 5 .   [2 4   K ami s l i   F. ,   Bl o c k - b a s ed   s p a t i a l   p red i ct i o n   an d   t ra n s f o rms   b as e d   o n   2 D   Mark o v   p r o ces s es   f o i ma g a n d   v i d e o   co mp re s s i o n ,”   IE E E   Tr a n s a ct i o n s   o n   Im a g P r o ces s i n g ,   v o l .   24 ,   n o .   4 ,   p p .   1 2 4 7 - 1 2 6 0 2 0 1 5 .   [2 5 ]   G .   S .   Ch an d el   an d   P.   Pat el ,   " Imag E n cry p t i o n   w i t h   RS A   an d   RG ran d o mi ze d   H i s t o g rams , "   In t e r n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   A d v a n ce d   R e s ea r ch   i n   E l ec t r i ca l ,   E l ec t r o n i cs   a n d   I n s t r u m e n t a t i o n   E n g i n ee r i n g ,   v o l .   3 ,   n o .   5 ,   p p .   9 7 5 0 - 9 7 5 7 ,   2 0 1 4 .     [2 6 ]   R.   U .   G i n t i n g   an d   R.   Y .   D i l l ak ,   " D i g i t al   co l o i mag en c ry p t i o n   u s i n g   RC4   s t ream  ci p h er  an d   ch ao t i l o g i s t i map , "   2 0 1 3   I n t e r n a t i o n a l   Co n f e r en ce  o n   I n f o r m a t i o n   Tec h n o l o g a n d   E l ect r i c a l   E n g i n eer i n g   (ICITE E ) ,   p p .   1 0 1 - 105 2 0 1 3 .   [2 7 ]   W.   W .   Z h an g ,   et   al . ,   " A   w at ermark   s t rat e g y   fo q u an t u i mag es   b a s ed   o n   q u a n t u fo u r i er  t ra n s f o rm, "   Q u a n t u m   In f o r m a t i o n   P r o ce s s i n g ,   v o l .   1 2 ,   p p .   7 9 3 - 8 0 3 ,   2 0 1 3 .     [2 8 ]   C.   San k ara  N ara y an a n   an d   S.   A n n ad u rai ,   " A   Cr i t i ca l   St u d y   o n   E n cr y p t i o n   Ba s ed   C o mp re s s i o n   T ec h n i q u es , "   Jo u r n a l   o f   Co m p u t e r s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   5 ,   p p .   3 8 0 - 3 8 9 ,   2 0 1 6 .     [2 9 ]   P.   K u mar P.   K .   Pat er i y a,   " RC4   E n ri c h men t   A l g o ri t h m   A p p ro ac h   fo Se l ect i v e   Imag E n cr y p t i o n , "   In t er n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   Co m p u t e r   S ci e n ce  a n d   Co m m u n i ca t i o n   Ne t w o r k s ,   2 0 1 2 .   [3 0 ]   P.   Si n g h   an d   K .   Si n g h ,   " Imag e   E n cry p t i o n   an d   D ecr y p t i o n   U s i n g   B l o w fi s h   A l g o r i t h i n   Ma t l a b , "   In t e r n a t i o n a l   Jo u r n a l   o f   S c i en t i f i E n g i n ee r i n g   R e s ea r ch ,   v o l .   4 ,   n o .   7 ,   p p .   1 5 0 - 1 5 4 ,   2 0 1 3 .     [3 1 ]   Y. - G .   Y an g ,   et   al . ,   " N o v el   i mag e n cry p t i o n / d ecry p t i o n   b as e d   o n   q u an t u Fo u r i er  t ran s fo rm  a n d   d o u b l p h as e   en co d i n g , "   Q u a n t u m   i n f o r m a t i o n   p r o ce s s i n g ,   v o l .   1 2 ,   p p .   3 4 7 7 - 3 4 9 3 ,   2 0 1 3 .     [3 2 ]   X .   Z h an g ,   e t   al . ,   " Co mp re s s i o n   o f   en cr y p t ed   i mag e s   w i t h   m u l t i - l ay er  d eco m p o s i t i o n , "   M u l t i m ed i a   T o o l s   a n d   A p p l i ca t i o n s v o l .   7 2 ,   p p .   4 8 9 5 0 2 ,   2 0 1 4 .   [3 3 ]   T .   H o a n g   an d   D .   T ra n ,   " Cry p t an a l y s i s   an d   s ecu r i t y   i m p ro v emen t   fo s e l ect i v i mag en cr y p t i o n , "   Th E u r o p ea n   P h y s i c a l   Jo u r n a l   S p eci a l   To p i c s v o l .   2 2 3 ,   p p .   1 6 3 5 1 6 4 6 ,   2 0 1 4 .     [3 4 ]   A b d u l   J al ee l . J   a n d   J i s h Mary T h o mas ,   " G u ard i n g   I mag es   u s i n g   S y mmet r i k e y   Cr y p t o g rap h i T ech n i q u e :   Bl o w f i s h   A l g o r i t h m, "   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E n g i n eer i n g   a n d   I n n o va t i ve  Tec h n o l o g y   (IJE IT),   v o l .   3 ,   n o .   2 ,     p p .   1 9 6 - 2 0 1 ,   2 0 1 3 .               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.