Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada dasarnya, tujuan kompresi gambar adalah bagaimana mendapatkan nilai rasio kompresi rasio yang tinggi, tepat dan gambar rekonstruksi masih dapat dikenali oleh visual manusia. Penentuan rasio kompresi secara tepat adalah hal yang penting dilakukan karena nilai rasio kompresi berhubungan dengan media penyimpanan serta waktu pengiriman gambar. Dengan menggunakan metoda klasifikasi kuantisasi vektor, nilai rasio kompresi yang diinginkan mempunyai range (sebaran) yang besar dan dapat diperkirakan sehingga dijadikan masukan simulasi.Metoda klasifikasi kuantisasi vektor adalah metoda kuantisasi vektor dengan membagi data kedalam blok-blok (sel) ukuran tertentu dan menghasilkan kode yang mewakili blok-blok tersebut dengan cara mengambil data dengan jarak atau distorsi terkecil menurut klasifikasi orientasi subband horizontal, vertikal dan diagonal. Kode itu disebut dengan codebook.Dengan menggunakan metoda klasifikasi kuantisasi vektor, sebagai masukan simulasi adalah nilai variabel rasio kompresi 4,8,16,32 dan 64 maka diperoleh hasilnya adalah gambar rekonstruksi masih dapat dikenali dengan baik pada nilai rasio kompresi 4, 8, 16 dan 32 dimana nilai PSNR masih > 30 dB. Sedangkan nilai rasio kompresi 64, gambar rekonstruksi sudah tidak dapat dikenali lagi karena nilai PSNR sudah < 30 dB sehingga gambar rekonstruksinya mengalami penurunan kontras yang menyebabkan kabur dan bertambahnya efek blocking.

---

Basically, the image compression is to achieve high compression ratio, accurate and recognized image reconstruction. Achieving compression ratio accurately is somewhat important to accomplish. Normally, compression ratio is defined by determining PSNR. By using classification of quantization vector method, getting the compression ratio is likely to do. The unique of this method is that this method can be arranged from 4 up to 64 of compression ratio.The classification of quantization vector method is one of vector quantization methods that classify image data to specified block and process the blocks to produce the representative block by taking minimum distance or distortion according to horizontal, vertical and diagonal energy. Those codes are codebooks.By using the classification of quantization vector method combining with the compression ratio value as an input variable of 4,8,16,32 and 64, the outcome is that reconstructed images of the compression ratio ranged 4, 8,16 and 32 is good with PSNR > 30 dB whereas the compression ratio of 64 is not recommended (PSNR value < 30 dB) for any images particularly for textures images."

"Permasalahan utama dalam kompresi gambar adalah bagaimana mendapatkan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dan Rasio Kompresi (RK) yang baik (tinggi) secara bersamaan serta gambar hasil kompresi yang masih dikenali oleh manusia serta waktu pemrosesan yang relatif cepat. Rasio kompresi yang tinggi menunjukkan penurunan nilai derajat keabuan (grayscale) dalam bit per piksel dan PSNR yang tinggi berhubungan dengan kwalitas gambar rekonstruksi yang diperoleh pada penerima. Proses kompresi dilakukan dengan mengkuantisasi koefisien-koefisien wavelet yang sangat beragam menjadi nilai dan tingkat tertentu. Nilai ini ditentukan oleh proses iterasi untuk mendapatkan distorsi minimal. Pemrosesan dengan ukuran sel yang sering digunakan yaitu 4x4 walaupun mempunyai PSNR yang tinggi namun mempunyai kelemahan rasio kompresi yang rendah serta waktu pengalahan yang relatif lama. Untuk itu digunakn ukuran sel (N) lain yaitu 8x8, 16x16 dan 32x32 kemudian dilakukan proses iterasi (k) untuk mencari distorsi minimum dan penambahan jumlah tingkat kwantisasi (M). Kedua hal terakhir ini adalah untuk menaikkan PSNR, sehingga walaupun ukuran sel diperbesar namun PSNRnya masih dapat dipertahankan. Dari nilai PSNR dan rasio kompresi yang diperoleh serta karakteristiknya diperoleh titik optimal yaitu pada ukuran sel ditambah proses iterasi don jumlah tingkat kwantisasi. Hasilnya adalah sel ukuran 32x32 dapat digunakan untuk mendapatkan rasio kompresi tertinggi dengan M=4, k=0 atau M=2, k=0 atau sel ukuran 16x16 untuk mendapatkan PSNR yang baik.

---

The main problem on image compression is how to achieve value both Compression Ratio (CR) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) simultaneously high, a recognized reconstructed image and relatively small time processing. Compression ratio deals with decreasing grayscale value of an original image and PSNR deals with the quality of an image. In short word, the compression process is conducted by quantizing the various values to certain values and levels of wavelet coefficients. These values are determined by adding on iteration process to get minimum distortion in a cell. The cell size used is usually 4x4 that has the high PSNR, low compression ratio and high time processing. To dissolve such things, 8x8, 16x16 and 32x32 (N) of cell sizes are in use, iterate (k) and add of quantization level (M). The last two things are to enhance PSNR but to decrease compression ratio in contrast as well. From value of PSNR and CR as well as the characteristic, the optimum point is then to find out. The result is that 32x32 cell size is suitable to achieve the highest compression ratio with combining M=4 with k=O or M=2, k=O or 16x16 cell size to achieve good PSNR."

"ABSTRAKTugas akhir ini membahas analisis jenis-jenis wavelet orthogonal dan biorthogonal untuk diterapkan dalarn bidang kompresi gambar. Tujuan dari analisis tersebut adalah untuk menentukan jenis wavelet yang paling sesuai clan berkinerja baik. Analisis yang dilak-ukan meliputi persebaran clan energi koefisien yang dilakukan pada transformasi wavelet maju yang diterapkan pada gambar-gambar tes non-standar dan gambar tes standar ""Lenna"". Juga dilakukan perhitungan waktu proses yang dibutuhkan dalam melakukan suatu transformasi wavelet maju dan transfonnasi wavelet balik serta nilai PSNR dan entropi yang diperoleh. Analisis ini dilakukan dengan bantuan model simulasi yang dibuat dalam lingkungan pemrograman Matlab 4.0.

---

"

"Kemajuan yang pesat di bidang telekomunikasi dewasa ini menyebabkan timbulnya berbagai jenis teknik kompresi yang dimanfaatkan dalam berbagai aplikasi. Teknik kompresi yang sangat dikenal saat ini adalah teknik kompresi DCT (discrete cosine transform) dengan metode scanning zig-zagnya.Teknik kompresi yang sedang dikembangkan saat ini adalah teknik kompresi dengan menggunakan transformasi wavelet. Dari perhitungan lama proses, nilai PSNR dan SNR, ternyata teknik kompresi transformasi wavelet memberikan hasil yang lebih bagus dibanding teknik kompresi dengan menggunakan DCT.Sampai saat ini belum ada pembakuan metode scanning yang cocok untuk diterapkan pada transformasi wavelet. Tesis ini membahas simufasi penerapan metode scanning vertikal, horisontal, zig-zag, dan diagonal pada kompresi gambar diam dengan menggunakan transformasi wavelet.Dengan membandingkan kinerja rasing-masing metode scanning, dalam hal ini parameter yang diperbandingkan adalah lama proses, jumlah koefisien yang di-scan, perhitungan RMSE temyata diperoleh bahwa metode scanning yang cocok untuk transformasi Wavelet adalah metode scanning zig-zag.

---

Image compression is a process to reduce bit information of an image. The purpose of image compression is to obtain fewer amount of data and it can be reconstructed as a new image without decreasing its quality significantly. Image compression could be done in spatial domain or transformation domain.Wavelet transform is the effective methods for image compression process since its ability to localize the bit information contained of the image. One of the important steps in transformation image using wavelet transform is scanning step.To increase performance wavelet transform, choosing scanning method i.e. vertical, horizontal, zig-zag, and diagonal will be done. From analysis view depends on the composition of coefficient and time processing, it can be said that scanning method zig-zag give the best performance. ;Image compression is a process to reduce bit information of an image. The purpose of image compression is to obtain fewer amount of data and it can be reconstructed as a new image without decreasing its quality significantly. Image compression could be done in spatial domain or transformation domain.Wavelet transform is the effective methods for image compression process since its ability to localize the bit information contained of the image. One of the important steps in transformation image using wavelet transform is scanning step.To increase performance wavelet transform, choosing scanning method i.e. vertical, horizontal, zig-zag, and diagonal will be done. From analysis view depends on the composition of coefficient and time processing, it can be said that scanning method zig-zag give the best performance."