Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada skripsi ini akan disimulasikan pengkompresian gambar diam dengan menggunakan baseline JPEG sequential encoding, yang merupakan dasar dan pengkompresian gambar dengan manggunakan JPEG. Juga dibandingkan besarnya rasio kompresi dan RMS Error antara JPEG standar (subgambar berukuran 8x8 piksel) dengan subgambar berukuran 4x4 piksel dan 16x16 piksel. Gambar yang diujicoba adalah gambar tes standar skala keabuan (greyscale) "Lenna", "Coifman" dan "Canalett" dengan ukuran 160x160 piksel dan mempunyai kedalaman 8 bit. Simulasi dibuat dalam lingkungan Matlab, dalam hal ini Matlab versi 4.2.Dari hasil simulasi diperoleh bahwa besar rasio kompresi berkisar antara 5,5 sampal dengan 6,5, balk menggunakan tabel kuantisasi skalar, vektor (1), maupun vektor (2). Penggunaan subgambar beruluran 4x4 piksel memberikan hasil terbaik dibandingkan dengan menggunakan subgambar berukuran 8x8 dan 16x16 piksel."

"ABSTRAKPada skripsi ini dilakukan beberapa uji coba untuk melihat pengaruh matriks kuantisasi terhadap kualitas gambar rekonstruksi. Pada uji coba pertama dilihat kualitas beberapa gambar rekonstruksi dengan menggunakan matriks kuantisasi yang sama. Pada uji coba kedua dilihat peranan matriks kuantisasi dalam menjaga kualitas gambar pada batas target kesalahan tertentu, dan pada uji coba ketiga dilihat hubungan dari rasio kompresi dengan kualitas gambar yang diperoleh.Ketiga uji coba ini dilakukan pada sepuluh gambar kelabu (greyscale) yang bezukuran 200 x 200 pixel dan mempunyai kedalaman 8 bit. Setiap gambar ini disimpan dalan file dengan format RAW.Dari hasil uji coba diperoleh, hasil rasio kompresi optimum diperoleh pada target AGE (Average Greyscale Error) 2 %, dengan rasio kompresi 73,67 % - 78,34 % dengan menggunakan tiga jenis matriks kuantisasi."

"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."

"Kemamanan merupakan suatu yang esensial pada umumnya. Beberapa data membutuhkan keamanan agar terproteksi dari hal yang tidak diinginkan. Salah satu meningkatkan keamanan adalah dengan menerapkan enkripsi. Metode enkripsi ini tergolong cepat dibanding dengan enkripsi lainnya. Algoritma yang digunakan untuk melakukan enkripsi ini adalah Advanced Encryption Standard. Skripsi ini membahas pengembangan sistem enkripsi gambar medis. Histogram digunakan untuk membandingkan persebaran nilai dan jumlah pixel gambar asli dengan gambar setelah diolah, serta koefisien korelasi untuk mengetahui korelasi antar pixel pada gambar. Dari pengujian yang telah dilakukan, Sistem Enkripsi Gambar Medis Menggunakan Metode Byte-Level Encoding Base-64 dan Encryption AESakan menghasilkan gambar baru yang teracak dengan rata-rata nilai RMS Error sebesar 4388,39 dan nilai rata-rata untuk koefisien korelasi horizontal sebesar 0,03344, vertical sebesar 0,00742 dan diagonal sebesar 0,01110.Safety is essential in general. Some data requires security to be protected from unwanted things. One way to improve security is to implement encryption. This encryption method is relatively fast compared to another encryption. The algorithm used to perform this encryption is the Advanced Encryption Standard. This thesis discusses the development of medical image encryption systems. The histogram is used to compare the distribution of values and the number of pixels of the original image with the image after processing, as well as the correlation coefficient to determine the correlation between pixels in the image. From the tests that have been done, the Medical Image Encryption System Using the AES Encryption Method will produce a randomized new image with an average RMS Error of 4388.39 and the average value for the horizontal correlation coefficient of 0.03344, vertical of 0.00742 and diagonal of 0.01110."

"Terkadang setiap orang memiliki informasi rahasia yang ingin dikirimkan tanpa diketahui oleh pihak lain. Steganography adalah sebuah teknik untuk menyembunyikan informasi ke dalam data multimedia sehingga memungkinkan untuk mengirim informasi kepada pihak yang berkepentingan tanpa diketahui atau dideteksi oleh pihak lain secara kasat mata (imperceptibility), walaupun dapat dideteksi melalui pendekatan statistik dengan menggunakan algoritma tertentu. Teknik Steganography berbasiskan JPEG (discrete cosine transform) merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk menyembunyikan data pada gambar digital. Analisis yang dilakukan untuk melihat imperceptibility dan kapasitas data yang dapat disembunyikan dari teknik steganography. Hal ini dilakukan karena kedua sifat itu merupakan aspek dari steganography. Proses analisis didukung dengan simulasi yang dibuat menggunakan Matlab versi 6.5 dan diujikan pada lima buah gambar hitam-putih berukuran 256x256 piksel.Dari hasil simulasi dapat diperoleh bahwa level kuantisasi yang digunakan saat menyisipkan data agar gambar stego tidak terdeteksi secara visual tergantung dari karakteristik gambar asli yang digunakan. Untuk simulasi ini diperoleh : level 100-70 untuk gambar goldhill dan autumn; gambar view pada level 100-80, level 100-50 untuk gambar lenna dan gambar baboon pada level 100-40. Sementara itu kapasitas data yang dapat disembunyikan dan diekstraksi tanpa error yang signifikan diperoleh : gambar goldhill dan baboon adalah dari 50-500 bytes pada level 80-40; gambar autumn adalah dari 50-500 bytes pada level 70-40; gambar lenna adalah 50-250 bytes pada level 80-40; dan gambar view adalah 50-400 bytes pada level 80-40 walaupun pada kapasitas 200-300 bytes ada 1 bit error, dan 450-500 bytes untuk level 70-50. Semakin kecil level kuantisasi yang digunakan maka ketahanan (robustness) terhadap kompresi JPEG akan semakin besar, sedangkan kualitas gambar (imperceptibility) yang dihasilkan akan semakin buruk dan kapasitas data yang dapat disisipkan semakin kecil.

---

Sometimes every people have secret information to send without any suspicion from other parties. Steganography is a technique for hiding information into multimedia data so as for sending information to other people without any detection from other parties (eavesdropper) visually, although it can be detected by statistical approach with some algorithm. Steganography technique base on JPEG (discrete cosine transform) is an algorithm which is used for hiding data into digital picture. Analysis was performed to check the imperceptibility and capacity of data that can be hidden, because both of them are aspects on steganography technique. Analysis process was made using Matlab version 6.5 and was tested to five 256x256 monochrome picture. From the simulation we can get that quantization level which is used when hiding data so the stego picture can not be detected visually was depend on the characteristic of original picture.Simulation result : level 100-70 for goldhill and autumn picture; view picture on level 100-80, level 100-50 for lenna picture and baboon picture on level 100-40. Capacity of the data that can be hidden and can be extracted without significant error are : goldhill and baboon picture is from 50-500 bytes on level 80-40; autumn picture is from 50-500 bytes on level 70-40; lenna picture is 50-250 bytes on level 80-40; and view picture is 50-400 bytes on level 80-40 even there was 1 bit error on capacity 200-300 bytes, and 450-500 bytes on level 70-50. If the quantization level getting smaller then the robustness against JPEG compression will be higher, but picture quality (imperceptibility) will be getting bad and capacity of the data that can be hidden getting smaller."

"ABSTRAKSkripsi ini membahas aplikasi fractal pada kompresi gambar dengan metode quadtree partitioning sebagai penentu pasangan domain-range terbaik.Untuk mempelajari lebih lanjut mengenai metode ini dilakukan simulasi dengan berbagai toleransi, tingkat quadtree partirioning dan iterasi yang digunakan sebagai parameter.Analisa dilakukan terhadap unjuk kerja (meliputi PSNR dan ratio kompresi) masing-masing parameter. Dari analisa dapat ditentukan berapa tingkat quadtree parmfoning yang diperlukan dan toleransi yang digunakan pada pross kompresi dan jumlah iterasi yang diperlukan untuk menghasilkan sebuah gambar yang baik pada proses dekompresi.

---

"