Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Algoritma Lempel-Ziv adalah algoritma yang digunakan luas pada domain kompresi data secara umum. Salah satu algoritma yang diusulkan oleh Lempel-Ziv dikenal dengan LZ77. Aplikasi algoritma ini sangat menarik untuk kompresi teks, tetapi apakah pengembangan modifikasinya untuk melakukan kompresi citra secara lossy juga menjanjikan. Pada modifikasi lossy LZ77 kompresi dilakukan dengan pencarian string yang memiliki ?kemiripan?, dan perulangannya dikodekan. Tantangan yang dihadapi adalah efisiensi waktu dan kompresi. Melalui penelitian secara empiris penulis mencoba untuk menguji kebenaran pendapat yang dikemukakan oleh Atallah et al. mengenai efisiensi yang dapat dilakukan terhadap modifikasi lossy dari LZ77. Sensitivitas terhadap input masih dirasakan pada saat menggunakan kompresi ini."

"Teknik kompresi citra merupakan jawaban atas kebutuhan ruang memori yang cukup besar dalam penyimpanan data citra digital. Citra fraktal merupakan citra yang bersifat self-similarity. Hal ini berarti citra fraktal tersebut tersusun atas bagian-bagian yang tampak sama dengan citra awal sendiri. Skripsi ini bertujuan melakukan kompresi citra dengan metode fraktal tersebut. Prinsip kompresi citra metode fraktal ialah melakukan pencarian domain block yang paling mirip dengan range block pada citra lalu dilakukan transformasi afinitas terhadap domain block tadi. Partisi quadtree diterapkan dalam kompresi citra metode fraktal untuk menggeneralisasikan ukuran range block secara tetap yaitu 2n×2n, sedangkan penerapan Huffman code bertujuan agar menghasilkan citra dengan kualitas yang baik.

---

Image compression is an answer of the need of large memory space in saving digital image data. Fractal image is a self-similarity image. This means fractal is composed of images similar to the original one. This mini thesis discussed about fractal image compression. The main idea of the fractal image compression is to search the most similar domain block to range block then use the affine transform to the domain block. A quadtree partition is applied to generalize the size of range block, 2n×2n, while the Huffman code is applied to get good image quality."

"Data is of high importance especially for large companies. When data is abundant, some companies thus require a good software or an effective tool to compress the data. Data compression is the process of converting an input data stream into another data stream that has a smaller size. Data compression software is very useful because it can reduce the size of the data itself. The main idea of the LZW encoding is to identify the longest pattern for each accumulated segment of the source text, and encode them by the indices in the dictionary. If no match is found in the dictionary, the segment will become a new entry to the dictionary. There will be a match found in the dictionary if the same segment is seen next time. We put another check on the segment by adding a second index on a dictionary that represents a reversed sequence of characters. The experiment was conducted on text file with the size from about a 3,000 up to 60,000 Bytes and a code with length of bits from 9 to 16 bits. The results show that our proposed method gave fewer (better) compression ratio (16%, on average) compared to the standard LZW (56%) and LZW++ (36%)"

"Kompresi citra medis telah lama menjadi suatu penerapan teknologi kompresi yang kontroversial. Terdapat dua jenis kompresi citra: lossless dan lossy. Nilai rasio kompresi pada lossless compression tidak terlalu besar sehinga lossy compression diterapkan. Perhatian utama pada kompresi citra medis adalah penentuan visually lossless threshold dimana ditentukan nilai batas kuantisasi sehingga kompresi terhadap citra medis dapat dilakukan sebelum terjadi distorsi yang tertangkap oleh sistem visual manusia. Pada skripsi ini dilakukan simulasi kompresi citra medis berdasarkan contrast threshold dan visual masking yang diujikan pada modality computed tomography, mammography, dan X-ray. Evaluasi subjektif dilakukan untuk menilai kualitas citra medis hasil dekompresi dengan melibatkan dokter spesialis radiologi sebagai penguji. Tingkat kejelasan algoritma yang digunakan pada citra medis pada modality X-ray, mammography, dan computed tomography masing-masing adalah 90,00%, 85,00%, dan 89,1666667%. Rasio kompresi dan waktu yang diperlukan untuk melakukan kompresi dan dekompresi bervariasi pada setiap citra medis yang diujikan.

---

Medical image compression has been a controversial application of compression technology. There are two types of image compression: lossless and lossy. The value of compression ratio in the lossless compression is not too big so that lossy compression is applied. The main concern in the medical image compression is the determination of visually lossless threshold limit of quantitation where values are determined so that the compression of medical images can be applied before the distortion is captured by the human visual system. In this thesis, a simulation of medical image compression based on contrast threshold and visual masking is tested on modalities: computed tomography, mammography, and X-ray. Subjective evaluation was conducted to assess the quality of medical image decompression results involving radiologist as testers. The degree of clarity of the algorithms used in medical image on the modality of X-rays, mammography, and computed tomography, respectively are 90,00%, 85,00%, and 89,1666667%. Compression ratio and time required to perform compression and decompression vary on each medical image tested."

"Algoritma kompresi lossless untuk digital audio secara umum terbagi dua. Algoritma pertama menggunakan metode prediktif untuk menghilangkan redundansi pada data audio tersebut. Sementara algoritma kedua menggunakan metode lossy coding.Algoritma Shorten adalah contoh algoritma yang menggunakan metode prediktif. Sedangkan A!goritma LTAC adalah contoh algoritma yang menggunakan metode lossy coding. Hasil rasio kompresi yang diperoleh dari kedua algoritma tersebut tidak berbeda jauh. Namun untuk kecepatan proses, algoritma dengan metode prediktif memiliki waktu proses yang lebih cepat."