MODUL 5 PENGOLAHAN SINYAL PADA CITRA DIGITAL.docx

8/17/2019 MODUL 5 PENGOLAHAN SINYAL PADA CITRA DIGITAL.docx

1/11

MODUL 5

PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL PADA CITRA

I. TUJUAN1. Memahami prinsip kerja kompresi pada citra digital2. Mengetahui pengaruh hasil kompresi pada citra digital

II. DASAR TEORICitra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari

suatu objek. Citra terbagi 2 yaitu ada citra yang bersifat analog dan ada citrayang bersifat digital. Setiap citra memiliki ukuran dan resolusi yang berbeda

beda. !ntuk mendapatkan ukuran dan resolusi citra yang diinginkan dilakukankompresi citra. "ompresi citra adalah proses pemampatan citra yang bertujuan

untuk mengurangi duplikasi data pada citra sehingga memory yang digunakanuntuk merepresentasikan citra menjadi lebih sedikit daripada representasi citrasemula.

#asio citra kompresi adalah ukuran persentase citra yang telah berhasildimampatkan. Secara matematis rasio pemampatan citra dapat dituliskan pada

persamaan 2.1.

uncompressed ¿¿Compressed ¿ ¿¿ x 100

1 − ¿Compression ratio = ¿

$$$$ 2.1

Persamaan 2.1 Rasio emam a!an Ci!ra

"riteria yang umum digunakan untuk kompresi antara lain %aktukompresi dan dekompresi, kebutuhan memori, dan kualitas pemampatan."ualitas citra hasil pemampatan dapat diukur secara kuantitatif menggunakan

besaran &S'# ( Peak Signal to Noise Ratio ). #umus untuk menghitung&S'# dapat dilihat pada persamaan 2.2 dan 2.

PSNR = 10log 10[ MAX 2 i MSE ]$$$$$$$$$$$$$$$$$.. 2.2 PSNR

¿ 20log 10 Maxi

√ MSE $$$$$$$$$$$$$$$$$.

$...2.

Persamaan 2.2 "an 2.#. R$m$s men%&i!$n% PSNR


2/11

Forward Discrete Cosine T

Image split into blocks

'ilai MS dihitung dengan persamaan 2.* diba%ah ini.

MSE= 1

mn ∑i= 0m− 1

∑ j= 0

n− 1

[ I (i , j )− K (i , j )]2

$$$$$$$$$$$ 2.*

Persamaan 2.' R$m$s Men(ari ni)ai MSE

+imanaM- / nilai intensitas terbesar.m dan n / lebar dan tinggi citra, 0 dan ".

"ompresi data dibagi menjadi dua kategori yaitu kompresi data bersifatloseless dan lossy . -lgoritma kompresi tergolong lossless jika memungkinkandata yang sudah dikompres dapat direkonstruksi kembali persis sesuai dengandata original. Contoh data yang cocok adalah gambar medis, teks, program,spreadsheet dan lain lain. eberapa algoritma yang tergolong dalam jenis iniadalah algoritma Shannon ano, algoritma +eflate, algoritma #un 3engthCoding, algoritma 4uffman, algoritma 356, dan algoritma -rithmeticCoding. -lgoritma kompresi tergolong lossy jika tidak memungkinkan datayang sudah dikompres dapat direkonstuksi kembali persis sesuai dengan dataasli. Contoh data yang cocok adalah gambar, suara dan 7ideo.

8& 9 ( Join! P&o!o%ra i( E* er!s Gro$ ) menggunakan teknik kompresi lossy sehingga sulit untuk proses pengeditan. :ahapan kompresi8& 9 dapat dilihat pada gambar 2.1 diba%ah ini.


3/11

Gam+ar 2.1 Ta&a an ,om resi JPEG

III. ALAT DAN -AHAN1. &ersonal Computer (&C)2. Soft%are matlab

. 9ambar yang akan dikompresi

I . PROSEDUR PERCO-AANa. Per(o+aan 1

/om resi Ci!ra1. -ktifkan program Matlab pada komputer 2. uatlah listing program yang ada pada modul#. !bah nama file citra yang berada di program matlab, dengan gambar

yang telah praktikan siapkan'. 8alankan program matlab5. -mati hasil percobaan

Listing Program Percobaan 1

tic I = imread('4a.bmp');imwrite(I,' oto.!I""','#ompression','$%&')#itra $%&=imread(' oto.!I""');to#

• Percobaan 2tic

I = imread('4a.bmp');

imwrite(I,' oto .!I""',' ompression','pa#kbits');#itra pa#kbits=imread(' oto .!I""');to#

• Percobaan 3tic

I = imread('4a.bmp');imwrite(I,' oto*.!I""',' ompression','de late');#itra de late=imread(' oto*.!I""');

to#


4/11

• Percobaan 4tic

I = imread('4a.bmp');imwrite(I,'test ile.+peg',' -ality',* );#itra * =imread('test ile.+peg');to#

• Percobaan 5tic

I = imread('4a.bmp');imwrite(I,'test ile .+peg',' -ality', /);#itra /=imread('test ile .+peg');

• Percobaan 6 tic

I = imread('4a.bmp');imwrite(I,'test ile*.+peg',' -ality',0 );#itra 0 =imread('test ile*.+peg');to#

+. Per(o+aan 2 Men%$+a& U,$ran Ci!ra

1. -ktifkan program Matlab pada komputer 2. uatlah listing program yang ada pada modul#. !bah nama file citra yang berada di program matlab, dengan gambar

yang telah praktikan siapkan'. 8alankan program matlab5. -mati hasil percobaan

Listing program

tic#l##itra=imread('4a.bmp');area=-int1(2eros( /,*//));

or i= 3 //; or += 34//;d(i,+)=#itra(i,+);end

end


5/11

or b asli= 3 / or k asli= 3*//temp=/; pi5el=/;

or b bar-= 3* or k bar-= 3* pi5elb=((b asli6 )7* 8 b bar-); pi5elk= ((k asli6 )7* 8 k bar-); pi5el =d(pi5elb,pi5elk);temp =temp8pi5el ;end end temp*=ro-nd(temp 94);

area(b asli,k asli)=temp*;end end imwrite(area,'kompresi.+pg');#itra kompresi=imread('kompresi.+pg');

ig-reims:ow(#itra);title(' itra asli');

ig-re

ims:ow(#itra kompresi);title(' itra kompresi' );to#

(. Per(o+aan # De!e,si Lin%,aran Pa"a Ci!ra

1. -ktifkan program Matlab pada komputer 2. uatlah listing program yang ada pada modul

. !bah nama file citra yang berada di program matlab, dengan gambar yang telah praktikan siapkan

*. 8alankan program matlab


6/11

rays#ale = rgb*gray(image); ig-re(*), ims:ow( rays#ale);

R=image(3,3, );=image(3,3,*);

=si2e ( rays#ale);

or i = 3 5 or + = 3 yi ((R(i,+)==/)??( (i,+)==/)??(


7/11

or k = 3lengt:(; : = His#ir#les(#entroid,+ari*,'$ineStyle','6.','Fdge olor','b');

elsei ( metri# @=/.0A ?? metri#L=/.1*);#entroid = stats(k). entroid>; : = His#ir#les(#entroid,+ari*,'$ineStyle','66','Fdge olor','y');

elsei ( metri# @=/. ?? metri#L=/.M);#entroid = stats(k). entroid>;

: = His#ir#les(#entroid,+ari*);end end end end to#


8/11

. JURNAL PERCO-AAN1. Per(o+aan Te,ni, /om resi Ci!ra

ariasi !e,ni, /om resi

Te,ni, /om resi

0orma!In $!Ci!ra

Rasio/om resi

MSE PSNR a,!$

/om resi

356=.bmp=.png=.tiff =.jpg

&ackbits

=.bmp=.png=.tiff =.jpg

+eflate


Ta+e) 5.1 J$rna) er(o+aan !e,ni, ,om resi (i!ra "en%anariasi !e,ni, ,om resi

ariasi 3$a)i!as /om resi

3$a)i!as/om resi

0orma!In $!Ci!ra

Rasio/om resi

MSE PSNR a,!$

/om resi

2<



?<



9/11

Ta+e) 5.2 J$rna) er(o+aan !e,ni, ,om resi (i!ra "en%an ariasi/$a)i!as ,om resi

2. Men%$+a& U,$ran Ci!ra Mem er+esar $,$ran (i!ra

0orma!In $!Ci!ra

U,$ranCi!ra

Rasio/om resi

MSE PSNR a,!$

=.bmp1 @ 2

>> @ *>>*>> @ A>>

=.png1 @ 2

>> @ *>>*>> @ A>>

=.jpg 1 @ 2>> @ *>>

*>> @ A>>

Ta+e) 5.# J$rna) er(o+aan mem er,e(i) $,$ran (i!ra

Mem er,e(i) $,$ran (i!ra

0orma!In $!Ci!ra

U,$ranCi!ra

Rasio/om resi

MSE PSNR a,!$

=.bmp 1 @ 2>> @ *>>*>> @ A>>

=.png1 @ 2

>> @ *>>*>> @ A>>

=.jpg 1 @ 2>> @ *>>

*>> @ A>>

Ta+e) 5.' J$rna) er(o+aan mem er,e(i) $,$ran (i!ra

#. De!e,si Ci!ra0orma!

In $! Ci!raU,$ran Ci!ra

a,!$

=.bmp>> @ *>>

*>> @ A>>

Ta+e) 5.5 J$rna) er(o+aan mem er,e(i) $,$ran (i!ra


10/11

I. ANALISA Analisa semua variasi, bandingkan hasilnya

Per(o+aan 1a. -nalisa pengaruh teknik kompresi citra terhadap rasio kompresi,

MS , &S'#, MS , 6aktu "ompresi +. -nalisa pengaruh format citra terhadap rasio kompresi, MS ,

&S'#, MS , 6aktu "ompresi (. -nalisa teknik kompresi yang paling baik untuk setiap format citra". -nalisa pengaruh kualitas kompresi terhadap rasio kompresi, MS ,

&S'#, MS , 6aktu "ompresi e. -nalisa pengaruh kualitas kompresi terhadap format citra4. -nalisa perbedaan kompresi lossless dan lossy

Per(o+aan 2 "an #a. -nalisa listing program+. -nalisa pengaruh ukuran citra terhadap rasio kompresi, MS ,

&S'#, MS , 6aktu "ompresi (. -nalisa pengaruh format citra terhadap rasio kompresi, MS ,

&S'#, MS , 6aktu "ompresi

Per(o+aan 'a. -nalisa 3isting program

b. -nalisa kegunaan dilakukannya tahap preprocessing citra

II. TUGAS PENDAHULUAN1. 8elaskan pengertian citra dan citra digital2. 8elaskan tahap tahap preprocessing citra

. 8elaskan macam macam format pada citra*. 8elaskan macam macam ruang %arna.>>>,a. erapa julah file 8&9 yang bias dido%nload dengan rata rata ukuran

file < D2?* byte b. +ilakukan kompresi dengan rasio .


11/11

a. !ntuk menghitung %aktu tambahkan EticF pada a%al program dan EtocF pada akhir program. 3ihat %aktu yang digunakan pada command %indo%

b. !ntuk percobaan teknik kompresi pisahkan setiap teknik kompresi pada 1file

c. !ntuk gambar yang digunakan pakai gambar real atau buat sendiri. 8anganambil diinternet

d. Contoh gambar untuk percobaan *

Gam+ar a. Con!o& %am+ar +$a! sen"iri

Gam+ar +. Con!o& %am+ar rea)

MODUL 5 PENGOLAHAN SINYAL PADA CITRA DIGITAL.docx

Documents

Transcript of MODUL 5 PENGOLAHAN SINYAL PADA CITRA DIGITAL.docx