Kompresi citra
merupakan kompresi yang dilakukan untuk mengurangi redudansi data-data yang
terdapat dalam citra sehingga dapat disimpan atau di transmisikan secara
efisien,salah satunya seperti kompresi pada gambar. Adapun jenis kompresi gambar
terbagi menjadi beberapa bagian yaitu GIF, PNG, JPEG, JPEG 2000,TIFF, EXIF. Pada
kesempatan kali ini saya akan sedikit membahas tentang kompresi gambar JPEG
dimana kompresi gambar ini menggunakan metode Algoritma DCT(Discete Cosinus
Transform).
Apa itu DCT(Discete
Cosinus Transform)? DCT adalah salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk
melakukan kompresi sinyal ataupun gambar, dimana dalam perhitungan angka
kompleksnya menggunakan fungsi kosinus, dimana algoritma ini melakukan konversi
data dari bentuk spasial menjadi frekuensi, kemudian melakukan pengolahan data
frekuensi dan dikonversikan menjadi bentuk spasial menggunakan inversi
metode yang bersangkutan. Pada dasarnya
DCT akan mengubah detil warna dari gambar aslinya, pada operasi DCT ini nilai
yang digunakan merupakan nilai real. Ada
dua persamaan yang bias digunakan yaitu DCT1 dimensi yang digunakan untuk
menghitung data vector, dan DCT 2 dimensi yang digunakan untuk menghitung data
matriks.
Persamaan DCT 1
Keterangan :
DCT(i) = nilai DCT indeks ke-i
N= ukuran matriks
Pixel(x) = nilai pixel pada
indeks ke-x
C(i) = 1 jika x>0
C(i) =1/√2 jika x=0
Persamaan invers DCT
1dimensi adalah :
Keterangan :
DCT(i,j) = nilai DCT indeks ke-i
N= ukuran matriks
Pixel(x) = nilai pixel pada
indeks ke-x
C(i) = 1 jika x>0
C(i) =1/√2 jika x=0
Sedangkan rumus DCT 2
dimensi adalah sebagai berikut
Keterangan :
DCT(i) = nilai DCT indeks ke-(i,j)
N= ukuran matriks
Pixel(x,y) = nilai pixel pada
indeks ke-(x,y)
C(i),C(j) = 1 jika i,j>0
C(i),C(j) =1/√2 jika i,j=0
Untuk contoh penerapan
dan perhitungan yang lebih lengkap dan jelas dapat dilihat pada sumber yang
tertera di bawah ini
Sumber :
https://repository.usd.ac.id/2300/2/033124001_Full.pdf
https://piptools.net/algoritma-dct-discrete-cosine-transform/
Komentar
Posting Komentar