Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada Tugas Akhir ini akan membahas teknik kompresi video codec yang mampu melakukan kompresi data frame mencapai ≥ 50% dari frame originalnya.Adapun tahapan kompresi input stream video dibagai menjadi 3 tahapan:

1. Pengurangan keseragaman spatial yang terjadi pada komponen-komponen intensity dalam suatu image.
2. Pengurangan keseragaman temporal yang terjadi pada motion object di frame-1, frame-2, frame-3 dan seterusnya.
3. Entropy coding untuk mengurangi energi komponen image yang kurang significant.

Dari tahapan diatas maka teknik kompresi yang didesign pada video codec disusun menjadi 3 sub-block besar : Transform coding yang menggunakan 2D-DCT, motion compensator berbasis pada SAD algorithm, dan RLE ( Run Length Encoding). Untuk mengetahui unjuk kerja system video codec yang telah didesign maka diperlukan pengukuran sesuai standart pengukuran ITU-T tentang kualitas video kompresi yaitu [8] :

1. Pengukuran secara subjectif dengan metode DSCQS (double stimulus continuous quality scale).
2. Pengukuran secara objectif dimana tool yang digunkan adalah PSNR (peak signal to noise ratio) dan MSE (mean squared error).

Dari hasil pengukuran teknik kompresi video didapatkan hasil PSNR yang masih jauh diatas ambang batas minimal yang diperbolehkan oleh ITU-T yaitu 20 dB.

---

This project will discuss about video codec compression that will compress data frame to 50% smaller from it original size.

There are three main steps to compress video stream input :

1. Reducing spatial similarity occurred in intensity components from source image.
2. Reducing temporal similarity occurred in motion object at first frame, second frame, third frame, etc.
3. Entropy coding to eliminate less significant image component energy.

From those steps mentioned above, design compression technique at video codec will rebuilt in to three major sub block : Transform coding using 2D-DCT, motion compensator based on SAD algorithm, and RLE (Run Length Encoding). To analyze performance of video codec systems that have been designed, measurable success indicator based on ITU-T standardization on video compression quality will be needed.

Those indicator are [8]:

1. Subjective measurements using DSCQS (Double Stimulus Continuous Quality Scale) Method.
2. Objective measurements using PSNR (peak signal to noise ratio) and MSE (mean squared error) as it tools.

Using those video compression measurements above, this project resulting PSNR value above its minimal threshold described in ITU-T (20dB)."

"Skripsi ini membahas kemampuan stereo vision yang menggunakan metode image matching pada gambar stereo. Percobaan ini adalah percobaan kualitatif dengan desain rekayasa pemrograman yakni dengan bahasa pemrograman VHDL. Hasil percobaan menunjukkan bahwa program Image matching dapat terselesaikan dengan berbasis Finite State Machine yang terhubung melalui interkoneksi yang telah diprogram untuk mendapatkan data disparitas baik itu jarak atau kedalaman stau objek dengan menggunakan VHDL yang akhirnya dibandingkan dengan hasil kebenaran pada MatLab

---

The focus of this study will discuss the abiltity of stereo vision using image matching as a method to stereo pair picture. The experiment is qualitative experiment using the VHDL as a programming language. The result of this research can be solved based on Finite State Machine which is programmed and connected in interconnection to get the disparity data like distance or depth to the object using VHDL, then the decision making will be applied to actual result which is in MatLab."

"Salah satu teknologi yang banyak diaplikasikan untuk mengolah data citra sebagai sumber informasi utama adalah teknologi penginderaan jauh atau remote sensing. Beberapa aplikasi remote sensing menuntut citra yang berkualitas baik, namun dalam ukuran yang lebih kecil mengingat ukurannya yang sangat besar. Kebutuhan inilah yang mendorong berkembangnya teknologi pemampatan citra atau image compression. Skripsi ini membahas tentang teknik kompresi citra gabungan antara prediksi linier antarband (kompresi spektral) dengan transformasi wavelet dan Discrete Cosine Transform (DCT) sebagai kompresi spasial. Jenis transformasi wavelet yang digunakan adalah LS 9/7, CDF 9/7, dan multiwavelet Daubechies 10 (Db10) + LS 9/7. Dari hasil ekperimen data MODIS berukuran 2048 x 2048, dapat disimpulkan rasio kompresi berbanding terbalik dengan nilai PSNR yang dihasilkan, sementara tingkat level dekomposisi sebanding dengan nilai PSNR dengan level ideal 5. Meskipun memiliki PSNR yang tinggi, metode DCT tidak menghasilkan kualitas citra hasil kompresi yang memadai, terbukti dengan rendahnya nilai co-histogram simetri (SCH). Metode kompresi yang paling baik adalah multiwavelet (Db10+LS9/7) karena menghasilkan PSNR yang stabil di atas 50 dB hingga rasio kompresi 100 dengan nilai SCH rata-rata 0.99.

---

An image/picture could contain thousands of information. Remote sensing is a technology which uses an image in the form of satellite imagery as the main source of information. Remote sensing applications require good quality of image, represented by smaller size, since satellite sensors have wide measurement coverage of Earth surface. In this regards, image compression is needed.

This thesis report covered image compression techniques using combination of interband prediction (as spectral compression) and discrete cosine transform (DCT) and wavelet transform (as spatial compression). Several wavelet transforms are applied in the experiment, such as LS 9/7, CDF 9/7, and multi-wavelet Daubechies 10 (Db10) + LS 9/7.

The experiment results showed that the higher the compression ratio, the smaller PSNR values. This applies to all four methods of compression which were tested in this study. The higher level of decomposition of wavelet transformation, resulted in better PSNR. While the ideal level of decomposition for wavelet transformation is level 5. Even the DCT method resulted in high PSNR, but the quality of compression image is poor, which is shown in low Symmetrical Co-Histogram (SCH) value. The best result was obtained by combined method (Db10+LS9/7) which resulted in high PSNR (up to 50 dB), high compression ratio (up to 100), and average SCH values of 0.99."

"Algoritma baru enkripsi data video yang dikembangkan dalam disertasi ini dinamakan algoritma enkripsi video multi chaos system oleh Suryadi, B. Budiardjo dan K. Ramli (MCS-SBR). Algoritma tersebut ditujukan untuk mereduksi waktu komputasi, rasio kompresi dan untuk meningkatkan daya tahan terhadap known-plaintext attack dan brute-force attack. Usaha yang dilakukan adalah dengan mengintegrasikan dua proses yakni proses kompresi dan dilanjutkan dengan proses enkripsi. Metode proses kompresinya yaitu menggabungkan proses transformasi cosinus diskrit (DCT) dan proses kuantisasi. Hal ini dapat dilakukan karena secara aljabar, DCT terkuantisasi tetap memiliki sifat orthonormal, sama halnya dengan fungsi DCT standar. Sedangkan untuk proses enkripsinya menggunakan metode multi chaos system terdiri dari dua fungsi chaos, yaitu logistic map dan Arnold?s cat map. Masing-masing bertujuan sebagai fungsi pembangkit bilangan acak untuk mendapatkan nilai key stream dan sebagai permutasi acak. Dalam hal ini digunakan 3 buah logistic map dengan satu formula key stream dalam basis galois field (256) sehingga mampu meningkatkan daya tahan terhadap known-plaintext attack dan brute-force attack. Selanjutnya dilakukan pengujian secara praktis dan teoritis. Hasil analisis pengujian secara praktis menunjukkan bahwa kompleksitas waktunya semakin kecil sehingga ratarata waktu kompresinya semakin cepat, rata-rata prosentase rasio kompresinya 2,35 kali lebih besar, ruang kunci yang dihasilkan mencapai 8,6  1012 kali lebih besar, dan tingkat sensitivitasnya menjadi 2  10−10 lebih kecil, serta bentuk histogramnya mendekati bentuk flat. Hasil pengujian teoritis berstandar internasional dari National Institute of Standards and Technology (NIST), menunjukkan bahwa fungsi pembangkit bilangan acaknya benar-benar menghasilkan bilangan bersifat acak, yang ditunjukkan dengan nilai 𝑃. 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,43277 ≥ 0,01. Berdasarkan semua hasil pengujian tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritma enkripsi video MCS-SBR sangat sulit dipecahkan dengan known-plaintext attack dan brute-force attack.

---

The new video encryption algorithm discussed in this dissertation is called Multi Chaos System developed by Suryadi, B. Budiardjo and K. Ramli (MCS-SBR). This algorithm is used to reduce the computational time and compression ratio, as well as to increase resistance to known-plaintext attack brute-force attack. The procedures included the integration of two processes, i.e. compression process followed by encryption processes. The method of compression process employed the integration of discrete cosine transform (DCT) and quantization process. This was possible from algebraic perspective as quantized DCT still retained its orthonormal characteristic, just as standard DCT function. As for the encryption process, multi chaos system, consisting of logistic map and Arnold?s cat map, was used. Each of these functioned as random number generation to get a key stream and random permutation respectively. For this purpose, 3 logistic map were used with one key stream formula based on Galois field (256) in order to increase resistance to known-plaintext attack and brute-force attack. The subsequent procedures included practical examination and theoretical evaluation.

The results of the practical examination are as follow: the average time complexity is reduced, which increases the compression time; the average percentage of the compression ratio is 2,35 higher; the resulted key space is 8,6  1012 greater; the sensitivity level is 2  10−10 lower; and the histogram is almost flat. The result of theoretical evaluation by National Institute of Standards and Technology (NIST) indicates that the function of random number generator really produces random numbers, shown by 𝑃. 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0,43277 ≥ 0,01. Based on the results of the practical examination and theoretical evaluation, it can be concluded that the algorithm of MCS-SBR video encryption is highly resistant to known-plaintext attack and brute-force attack."

"Teknologi kompresi video dalam video digital bukanlah sesuatu yang baru. Sangatlah tidak efisien untuk menyimpan sebuah video digital dalam bentuk uncompressed RGB. Di sini akan dilakukan percobaan pada dua buah teknologi kompresi yang populer saat ini, yaitu sistem kompresi DivX dan sisiem kompresi MPEG-l. Percobaan dilakukan dengan mengambil video menggunakan sebuah handycam analog, kemudian di ubah menggunakan sebuah TV Tuner menjadi bentuk digital dalam format AVl uncompressed RGB. Inilah file yang akan dilakukan kompresi menggunakan kedua sistem ini. Pada MPEG-I dilakukan kompresi dengan metoda variable bit rate. dan constant bit rate. Pada DivX dilakukan kompresi dengan metoda 1-pass dan 2-pass, masing-masing dalam bit rate yang berbeda yaitu 100 kbps, 500 kbps dan 1000 kbps. Dari hasil percobaan didapatkan bahwa pada sistem kompresi DivX 2-pass selain memberikan hasil kompresi yang baik juga memiliki keunggulan yaitu mempunyai hasil berupa file yang ukurannnya dapat dihitung. Perhitungan ukuran file adalah besarnya bit rate dan kompresi yang dikalikan dengan waktu. Selain itu diperoieh beberapa sifat lain dari system kompresi DivX 2-pass yaitu pada video yang tingkat homogeniias yang tinggi penambahan bit rate tidak selalu akan menghasilkan penamhahan ukuran file dan sifat lainnya adalah pada tingkat bit rate yang sangat rendah maka video yang dihasilkan akan mengalami pengurangan kualitas visualnya berupa munculnyu efek checkerboard yaitu munculnya pola kotak-kotak dalam video."

"ABSTRAKPemampatan gambar bergerak merupakan proses mereduksi jumlah bit dengan menghilangkan redundansi spasial dan redundansi temporal yang terdapat pada gambar bergerak. Dengan menghilangkan redundansi ini diperoleh rasio pemampatan yang sangat berarti tanpa mengurangi kualitas gambar rekonstruksi.Salah satu metode untuk menghilangkan redundansi spasial adalah menggunakan Wavelet Transform sedangkan untuk menghilangkan redundansi temporal digunakan Block Matching Algorithm Motion Compensation (BMA-MC). Pada Tesis ini dilakukan simulasi dan analisa unjuk kerja sistem pemampatan gambar bergerak menggunakan metode kuantisasi vektor dan yang dipadukan dengan WT BMA-MC.Penerapan metode kuantisasi vektor pada WT BMA dapat meningkatkan unjuk kerja sistem pemampatan gambar bergerak untuk gambar dengan aktivitas pergerakan rendah sedangkan untuk gambar dengan aktivitas pergerakan cukup tinggi tidak memberikan perbedaan yang berarti dari metode kuantisasi skalar.

---

ABSTRACT

Video signals compression is a process to reduce bit information by eliminating spatial redundancies and temporal redundancies. One of the methods to eliminate spatial redundancies is Wavelet Transform, while Block Matching Algorithm Motion Compensation (BMA-MC) can eliminate temporal redundancies. Removing both redundancies could reach compression ratio significantly without decreasing quality of reconstructed image.

The simulation results showed that the proposed system by using wavelet transform and BMA-MC with vector quantization performance was better than by using Wavelet transform and BMA-MC with scalar quantization for image with low moving activity but image with high moving activity gave insignificant different result."

"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."

"Rasio kompresi tinggi dengan kualitas rekonstruksi video yang baik dibutuhkan pada aplikasi kompresi video medis untuk penyimpanan maupun pentransmisian agar tidak terjadi kesalahan diagnosis pada pasien. Wang et. al. membuktikan 3D DT-DWT memiliki kualitas hasil kompresi video yang lebih baik daripada 3D DWT, sementara itu Zhu menguji pengaruh indeks SSIM untuk kompresi citra dengan 2D DT-DWT. Tesis ini bertujuan untuk menguji pengaruh indeks SSIM pada kompresi video dengan 3D DT-DWT serta menganalisis hasil pengujian dengan parameter pengukuran PSNR dan SSIM untuk melihat pengaruhnya secara perseptual. Pengujian dilakukan dengan parameter level dekomposisi dan teknik thresholding yang sama untuk kompresi 3D DT-DWT klasik dan 3D DT-DWT yang dipengaruhi indeks SSIM. Hasil pengujian memperlihatkan adanya gain PSNR sebesar 1,5 dB serta peningkatan indeks SSIM pada kompresi video dengan 3D DT-DWT yang dipengaruhi indeks SSIM.

---

A high compression ratio and a good reconstruction quality of the video need to be applied in a stored or transmitted medical video to get an accurate diagnose for the patient. Wang et. al. proved that 3D DT-DWT has a better compression ratio than 3D DWT for the same reconstruction quality, meanwhile Zhu proved that SSIM index give a better reconstruction quality in image compression using 2D DT-DWT. This thesis aims to simulate the proposed perceptual medical video compression using 3D DT-DWT based on SSIM index and analyze the simulation result with PSNR and SSIM as the video quality measurement. We use the same parameters, such as decomposition level and thresholding method, in the simulations, both for the classic and perceptual video compression using 3D DT-DWT. Simulation result shows a PSNR gain 1,5dB and higher SSIM index for perceptual video compression using 3D DT-DWT based on SSIM index."