Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Tugas akhir ini membahas analisis jenis-jenis wavelet orthogonal dan biorthogonal untuk diterapkan dalarn bidang kompresi gambar. Tujuan dari analisis tersebut adalah untuk menentukan jenis wavelet yang paling sesuai clan berkinerja baik. Analisis yang dilak-ukan meliputi persebaran clan energi koefisien yang dilakukan pada transformasi wavelet maju yang diterapkan pada gambar-gambar tes non-standar dan gambar tes standar ""Lenna"". Juga dilakukan perhitungan waktu proses yang dibutuhkan dalam melakukan suatu transformasi wavelet maju dan transfonnasi wavelet balik serta nilai PSNR dan entropi yang diperoleh. Analisis ini dilakukan dengan bantuan model simulasi yang dibuat dalam lingkungan pemrograman Matlab 4.0.

---

Abstrak :
Tugas akhir ini membahas tentang analisis penentuan jenis mother wavelet orthogonal dan biorthogonal untuk diterapkan pada pengkodean suara. Adapun tujuan dilakukannya analisis tersebut yaitu untuk menentukan jenis mother wavelet yang paling balk dan sesuai. Analisis yang dilakukan mencakup distribusi koefisien dan perhitungan energi yang dilakukan pada transformasi wavelet maju yang diterapkan pada berbagai sinyal suara. Selain itu dilakukan pula perhitungan waktu proses, entropi dan tes subjektif dengan sinyal suara "Carusso" sebagai pertimbangan lain. Dari hasil simulasi diperoleh mother wavelet Coiflet (orthogonal) dan Villasenor (biorthogonal) adalah yang paling baik ditinjau dari analisis distribusi koefisien dan energi. Analisis waktu proses memperlihatkan mother wavelet Symmlet 6 (orthogonal) dan Spline (biorthogonal) mempunyai waktu proses yang lebih singkat dibanding mother wavelet lain. Sedangkan apabila ditinjau dari nilai entropi, mother wavelet Symmlet 6 (orthogonal) dan Spline (biorthogonal) mempunyai kinerja yang paling balk. Untuk kualitas sinyal rekonstruksi dengan tes subjektif menunjukkan bahwa semua mother wavelet mempunyai kinerja yang sama baiknya untuk diterapkan pada pengkodean suara. Simulasi dari analisis ini dilakukan dengan bantuan model simulasi yang dibuat dalam lingkungan pemrograman Matlab 4.0.

Abstrak :
Pemampatan citra merupakan proses mereduksi jumlah bit yang digunakan dalam representasi suatu citra dan bertujuan untuk memperoleh suatu kumpulan data yang lebih kecil dan dapat direkonstruksi menjadi citra baru tanpa penurunan kualitas citra yang berarti. Pemampatan citra sangat bermanfaat dalam efisiensi media penyimpanan dan transmisi citra tersebut. Salah satu metode pemampatan citra yang cukup efektif adalah metode Human Visual System (HVS) yaitu pemampatan citra dengan menghilangkan redudansi psikovisual yang dikandung pada suatu citra dengan mengikuti karakteistik sistem visual mata manusia. Untuk memperoleh unjuk kerja sistem pemampatan citra yang optimal dilaksanakan analisis dan simulasi terhadap sistem pemapatan citra metode HVS Thresholding dan kuantisasi Subyektif dengan menggunakan transformasi wavelet Orthogonal (Daubechies-12) dan Biorthogonal (Spline) dengan beberapa model persamaan HVS (Ngan, Mannos, Nill dan Bowan) melalui variasi norm (p). Dari hasil simulasi dan analisis menggunakan citra diam dengan ukuran 256 x 256 pixel dipero!eh unjuk kerja sistem optimal yaitu rasio pemampatan 20.03 dan PSNR 25.88 dB dengan wavelet Biorthogonal, 3 level dekomposisi, model HVS Ngan pada norm 3, harga K = 0.005 dan q =0.0075. Selain itu Penggunaan metode kuantisasi subyektif juga terbukti dapat meningkatkan rasio pemampatan rata-rata sebesar 24 % untuk wavelet orthogonal dan sebesar 43 % untuk wavelet biorthogonal Pemampatan citra menggunakan wavelet Biorthogonal menunjukkan hasil yang lebih baik daripada wavelet Orthogonal karena pada nilai rasio pemampatan yang sama wavelet Biorthogonal meghasilkan nilai PSNR yang lebih baik dari wavelet orthogonal untuk parameter sistem yang sama.

---

Image compression is a process to reduce bit information used in representation an image. The purpose is to obtain fewer amounts of data and can be reconstructed as a new image without significant decreasing the quality. Image compression is very profitable in efficiency of storage media and transmission of the image. One of the effective methods is Human Visual System (HVS) method. The HVS image compression can decrease pshycovisual redundancy contained of an image following the characteristic human visual. To obtain an optimal performance image compression system, analysis and simulation HVS image compression system were done by using Orthogonal Wavelets (Daubechies-12) and Biorthogonal Wavelets (Spline) transform. Several models of HVS such as Ngan, Mannos, Nill and Bowon HVS models were done before threshold and quantization process through variation of norm. Simulation and Analysis of still image 256 x 256 pixel show that the optimal performance (compression ratio 20.03 and PSNR 25.88 dB) occurred on wavelet Biorthogonal, 3 level decomposition, Ngan HVS model, norm 3, K = 0.005 and q = 0.0075. Subjective quantization method also proved that its can increase average compression ratio 24 % for orthogonal wavelets and 43 % for biorthogonal wavelets. Image compression system using Biorthogonal wavelets shows better than Orthogonal wavelets since in the same compression ratio, PSNR of Biorthogonal Wavelets is greater than Orthogonal Wavelets.