BAB II TEORI DASAR KOMPRESI GAMBAR. berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor

Transkripsi

1 BAB II TEORI DASAR KOMPRESI GAMBAR 2.1 Pendahuluan Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan [1]. 2.2 Definisi Citra Analog Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu, seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar-x, foto yang tercetak di kertas foto, lukisan, pemandangan alam, hasil CT scan, gambar-gambar yang terekam pada pita kaset, dan lain sebagainya. Citra analog tidak dapat direpresentasikan dalam computer sehingga tidak bisa diproses di komputer, proses konversi analog ke digital harus dilakukan terlebih dahulu. Citra analog dihasilkan dari alat-alat analog, seperti video kamera analog, kamera foto analog, WebCam, CT scan, sensor rontgen untuk thorax, sensor gelombang pendek pada sistem radar, sensor ultrasound pada sistem USG, dan lainlain [1].

2 2.3 Definisi Citra Digital Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Misalkan sebuah citra grayscale ukuran 150x150 piksel (elemen terkecil dari sebuah citra) diambil sebagian (kotak kecil) berukuran 9x9 piksel. Maka, monitor akan menampilkan sebuah kotak kecil. Namun yang disimpan dalam memori komputer hanyalah angkaangka yang menunjukkan besar intensitas pada masing-masing piksel tersebut. Contoh dari citra digital dapat kita lihat pada Gambar 2.1 dibawah ini. Gambar 2.1 Citra Digital Model Citra Sederhana Sensor optik yang terdapat di dalam sistem pencitraan disusun sedemikian rupa sehingga membentuk bidang dua dimensi (x, y). besar intensitas yang diterima sensor di setiap titik (x, y) disimbolkan oleh f(x, y) dan besarnya tergantung pada intensitas yang dipantulkan oleh objek. Ini berarti f(x, y) sebanding dengan energi yang dipancarkan oleh sumber cahaya. Konsekuensinya, besar intensitas f(x, y) tidak boleh nol dan harus berhingga, yaitu [1] :

3 0 < f (x, y) < (2.1) Fungsi f(x, y) dapat dipisahkan menjadi dua komponen, yaitu[1] : 1. Jumlah cahaya yang berasal dari sumbernya disimbolkan oleh i(x, y) (illumination), nilainya antara 0 dan, 2. Derajat kemampuan objek memantulkan cahaya r(x, y) (reflection), nilainya antara 0 dan 1 Besar f(x, y) merupakan kombinasi perkalian dari keduanya, f(x, y) = i(x, y).r(x, y) (2.2) di mana 0 < i(x, y) < (2.3) dan 0 < r(x, y) < 1 (2.4) Nilai i(x, y) ditentukan oleh sumber cahaya, sedangkan r(x, y) ditentukan oleh karakteristik objek di dalam gambar. Nilai r(x, y) = 0 mengindikasikan penyerapan lokal, sedangkan r(x, y) = 1 menyatakan pemantulan total. Jika permukaan mempunyai derajat pemantulan nol maka fungsi intensitas cahaya f(x, y) juga nol. Sebaliknya, jika permukaan mempunyai derajat pemantulan 1 maka fungsi intensitas cahaya sama dengan iluminasi yang diterima oleh permukaan tersebut. Intensitas f(x, y) di titik (x, y) disebut derajat keabuan (gray level), yang dalam hal

4 ini derajat keabuan bergerak dari hitam ke putih, sedangkan citranya disebut citra skala keabuan (grayscale image). Derajat keabuan memiliki rentang nilai dari I min < f(x, y) < I max atau bisa ditulis dalam bentuk (I min, I max ). Rentang nilai ini sering digeser untuk alasan-alasan praktis menjadi selang [0, L] yang dalam hal ini intensitas 0 menyatakan hitam, nilai intensitas L menyatakan putih [1] Jenis-Jenis Citra Digital Ada banyak cara untuk menyimpan citra digital di dalam memori. Cara penyimpanan menentukan jenis citra digital yang terbentuk. Beberapa jenis citra digital yang sering digunakan adalah citra biner, citra grayscale, dan citra warna. Kuning Hijau Cyan (255,255,0) (0,255,0) (0,255,255) Merah (255,0,0) Biru (0,0,255) Merah Magenta (255,0,0) (255,0,255) Gambar 2.2 Jenis-Jenis Citra Digital a. Citra Biner (Monokrom) Banyaknya warna: 2,yaitu hitam dan putih b. Citra Grayscale ( Skala Keabuan)

5 Banyaknya warna: tergantung pada jumlah bit yang disediakan memori untuk menampung kebutuhan warna ini.semakin besar tingkat gradasi warna yang digunakan, semakin halus warna citra yang ditampilkan di monitor. c. Citra Warna (True Color) Setiap piksel pada citra warna yang merupakan kombinasi dari tiga warna dasar (RGB=Red Green Blue). Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan 8 bit = 1 byte, yang berarti setiap warna mempunyai gradasi sebanyak 255 warna. Berarti setiap piksel mempunyai kombinasi warna sebanyak 16 juta warna lebih. Itulah sebabnya format ini dinamakan true color karena mempunyai jumlah warna yang cukup besar sehingga bisa dikatakan hampir mencakup semua warna di alam. Penyimpanan citra true color di dalam memori berbeda dengan citra grayscale. Setiap piksel dari citra grayscale 256 gradasi warna diwakili oleh 1 byte. Sedangkan 1 piksel citra true color diwakili oleh 3 byte, dimana masing-masing byte mempresentasikan warna merah (Red), hijau (Green), dan biru (Blue) Elemen-Elemen Citra Digital Citra digital mengandung sejumlah elemen-elemen dasar. Elemen-elemen dasar inilah yang dimanipulasi dalam pengolahan citra. Elemen-elemen dasar yang penting diantaranya adalah sebagai berikut : 1. Kecerahan (brightness) Kecerahan disebut juga sebagai intensitas cahaya. Kecerahan pada suatu titik (piksel) di dalam suatu citra sebenarnya adalah intensitas rata-rata dari suatu area yang melingkupinya.

6 2. Kontras (contrast) Kontras menyatakan sebaran terang (lightness) dan gelap (darkness) dalam suatu citra. Citra dengan kontras rendah dicirikan oleh sebagian besar komposisi citranya adalah terang atau sebagian besar gelap. Citra dengan kontras yang baik, komposisi gelap dan terangnya tersebar secara merata. 3. Kontur (contour) Kontur adalah keadaan yang ditimbulkan oleh perubahan intensitas pada pixel-pixel yang bertetangga. Karena adanya perubahan intensitas inilah, maka tepi tepi (edge) objek pada citra dapat dideteksi. 4. Warna (color) Warna adalah persepsi yang dirasakan oleh sistem visual manusia terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh objek. Setiap warna mempunyai panjang gelombang yang berbeda-beda. Warna yang diterima oleh sistem visual manusia (mata) merupakan hasil kombinasi cahaya dengan panjang gelombang yang berbeda-beda. Kombinasi warna yang memberikan rentang warna yang paling lebar adalah red (R), green (G), dan blue (B). 5. Bentuk (shape) Bentuk adalah properti intrinsik dari objek tiga dimensi. Bentuk merupakan properti intrinsik utama untuk sistem visual manusia karena manusia lebih sering menginterpretasikan suatu objek berdasarkan bentuknya daripada elemen lainnya. 6. Tekstur (texture) Tekstur dicirikan sebagai distribusi spasial dari derajat keabuan di dalam sekumpulan piksel-piksel yang bertetangga. Sehingga, tekstur tidak dapat

7 didefinisikan untuk sebuah piksel. Tekstur merupakan karakteristik untuk menganalisa permukaan berbagai jenis citra objek. 2.4 Digitalisasi Citra Citra analog tidak bisa diproses langsung oleh komputer. Citra analog harus diubah menjadi citra digital (pencitraan) agar komputer bisa memprosesnya. Proses mengubah citra analog menjadi citra digital disebut digitalisasi citra. Ada dua hal yang harus dilakukan pada digitalisasi citra, yaitu digitalisasi spasial yang disebut juga sebagai sampling dan digitalisasi intensitas yang sering disebut sebagai kuantisasi. Citra yang dihasilkan dari peralatan digital (citra digital) langsung bisa diproses oleh komputer karena di dalam peralatan digital sudah terdapat sistem sampling dan kuantisasi. Sedangkan peralatan analog tidak dilengkapi kedua sistem tersebut. Kedua sistem inilah yang bertugas memotong-motong citra menjadi x kolom dan y baris (proses sampling), sekaligus menentukan besar intensitas yang terdapat pada titik tersebut (proses kuantisasi) sehingga menghasilkan resolusi citra yang diinginkan[1] Sampling Sampling adalah proses untuk menentukan warna pada piksel tertentu pada citra dari sebuah gambar yang kontinu. Pada proses sampling biasanya dicari warna rata-rata dari gambar analog yang kemudian dibulatkan. Proses sampling sering juga disebut proses digitisasi. Sampling, merupakan transformasi citra kontinu menjadi

8 citra digital dengan cara membagi citra analog (kontinu) menjadi M kolom dan N baris sehingga menjadi citra diskrit. Semakin besar nilai M dan N, semakin halus citra digital yang dihasilkan dan artinya resolusi citra semakin tinggi. Persilangan antara baris dan kolom tertentu disebut dengan piksel. Proses sampling dihasilkan oleh peralatan digital, misalnya scanner, foto digital, dan kamera digital. Kamera digital biasanya menggunakan sensor optik jenis CCD (Charge Coupled Device) yang membentuk sebuah larik berukuran M kolom dan N baris. Sensor jenis CCD digunakan untuk mendeteksi intensitas cahaya yang masuk ke dalam kamera. Keluaran dari matriks CCD berupa arus yang besarnya sebanding dengan intensitas cahaya yang mengenainya. Arus tersebut kemudian dikonversi menjadi data digital yang kemudian dikirimkan ke unit penampil atau unit pengolah lainnya. Jumlah seluruh pantulan cahaya yang masuk ke sensor CCD sebenarnya adalah citra analog 2 dimensi. Oleh sensor optic dari seluruh pantulan cahaya ini diterima hanya sebagian saja, yaitu sebesar ukuran larik tadi (MxN). Akibatnya ada beberapa informasi citra yang hilang (tidak tertangkap oleh sensor). Inilah yang dimaksud dengan sampling, yaitu pengambilan sebagian cahaya dari seluruh cahaya yang diterima oleh sensor. Oleh karena cahaya yang diterima sensor hanya sebesar larik berukuran M kolom dan N baris maka citra analog 2 dimensi ini diproyeksikan menjadi citra digital 2 dimensi berukuran M kolom dan N baris. Gambar 2.3 menunjukkan proses sampling dari citra analog menjadi citra digital berukuran 14 x 12 piksel yang mengakibatkan adanya beberapa bagian informasi citra yang hilang [1].

9 Sebagian informasi yang hilang (a) (b) (c) Gambar 2.3 (a) Citra Digital, (b) Citra Digital Disampling Menjadi 14 Baris dan 12 Kolom, (c) Citra Digital Hasil Sampling Berukuran 14 x 12 Piksel Kuantisasi Warna sebuah citra digital ditentukan oleh besar intensitas piksel-piksel penyusunnya. Warna ini diperoleh dari besar kecilnya intensitas cahaya yang ditangkap oleh sensor. Sedangkan skala intensitas cahaya di alam ini (gradasi intensitas analog) tidak terbatas, yang bisa menghasilkan warna dengan jumlah yang tak terhingga. Sampai saat ini belum ada satu sensor pun yang mampu menangkap seluruh gradasi warna tersebut (hal ini tidak mungkin terjadi). Keterbatasan inilah yang mengharuskan kita membuat gradasi warna sesuai dengan kebutuhan.

10 Transformasi intensitas analog yang bersifat kontinu ke daerah intensitas diskrit disebut kuantisasi. Proses kuantisasi dihasilkan oleh peralatan digital, misalnya scanner, foto digital, dan kamera digital [1]. Misalnya besar memori yang digunakan untuk meyimpan warna adalah 3 bit maka gradasi warna citra analog Gambar 2.3 (b) (yang seharusnya mempunyai jumlah gradasi warna yang tak terhingga) hanya diwakili oleh gradasi warna 3 bit ini. Kemudian dilakukan kuantisasi untuk setiap piksel. Warna tiap-tiap piksel disesuaikan dengan gradasi warna yang disediakan oleh memori. Dari hasil tersebut, citra digital yang disimpan oleh memori hanyalah nilainilai intensitas ini, yang berbentuk matriks berukuran 14 baris x 11 kolom. Setelah tiap-tiap piksel dikuantisasi, nilai-nilai intensitas dapat dilihat pada Gambar 2.4 :

11 Gambar 2.4 Nilai Intensitas Warna Nilai-nilai diatas diperoleh setelah dikuantisasi, kemudian untuk selanjutnya akan ditulis dalam bentuk asimetris seperti terlihat pada Gambar 2.5 : Bila citra digital tersebut ditulis dalam bentuk asimetris sebagai fungsi f(x, y) maka :

12 F(x, y) y f(3, 10) = f(6, 5) = f(8, 5) = f(10, 4) = f(12, 8) = x Gambar 2.5 Citra Digital Dalam Bentuk Asimetris Sebagai contoh, f(3, 10) = 7 artinya piksel di titik (3, 10) mempunyai nilai intensitas sebesar 7, f (6, 5) = 4 artinya piksel di titik (6, 5) mempunyai nilai intensitas 4, dan seterusnya. Ada kalanya, dalam proses sampling, warna rata-rata yang didapat di relasikan ke level warna tertentu. Contohnya apabila dalam citra hanya terdapat 16

13 tingkatan warna abu-abu, maka nilai rata-rata yang didapat dari proses sampling harus diasosiasikan ke 16 tingkatan tersebut. Proses mengasosiasikan warna rata-rata dengan tingkatan warna tertentu itulah yang disebut dengan kuantisasi Derau Derau (Noise) adalah gambar atau piksel yang mengganggu kualitas citra. Derau dapat disebabkan oleh gangguan fisis (optik) pada alat akuisisi maupun secara disengaja akibat proses pengolahan yang tidak sesuai. Contohnya adalah bintik hitam atau putih yang muncul secara acak yang tidak diinginkan di dalam citra. Bintik acak ini disebut dengan derau salt & pepper. Banyak metode yang ada dalam pengolahan citra bertujuan untuk mengurangi atau menghilangkan noise. 2.5 Resolusi Ada dua jenis resolusi yang perlu diketahui, yaitu resolusi spasial dan resolusi kecemerlangan. Resolusi spasial adalah ukuran halus atau kasarnya pembagian kisikisi baris dan kolom pada saat dilakukan sampling. Resolusi spasial dipakai untuk menentukan jumlah piksel per satuan panjang. Biasanya satuan resolusi adalah dpi (dot per inch). Resolusi ini sangat berpengaruh pada detail dan perhitungan gambarnya. Sebagai contoh,citra dengan resolusi 50 dpi, artinya 1 inch mempunyai 50 piksel dan bila luas citra 1 inch 2 berarti citra tersebut mempunyai jumlah piksel 50x50 piksel. Bila ukuran citra diperbesar menjadi 10x10 inch 2 maka jumlah pikselnya tetap 50x50, tetapi resolusinya berubah menjadi 50:10= 5 dpi. Artinya 1

14 inch hanya diisi 5 piksel. Hal ini mengakibatkan gambar menjadi kabur, pecahpecah, dan kasar. Contoh dari resolusi gambar dapat dilihat pada Gambar 2.6 Gambar 2.6 Resolusi Gambar Resolusi kecemerlangan (intensitas/brightness) atau biasanya disebut sebagai kedalaman bit/kedalaman warna (Bit Depth) adalah ukuran halus atau kasarnya pembagian tingkat gradasi warna saat dilakukan kuantisasi. Bit Depth menentukan berapa banyak informasi warna yang tersedia untuk ditampilkan dalam setiap piksel. Semakin besar nilainya, semakin bagus kualitas gambar yang dihasilkan.tentu ukurannya juga semakin besar. Misalkan suatu gambar mempunyai bit depth = 1, berarti hanya ada 2 kemungkinan warna (2 1 =2) yang ada pada gambar tersebut yaitu hitam dan putih. Bit depth = 8 berarti mempunyai kemungkinan warna 2 8 = 256 warna. Kedua jenis resolusi tersebut dihasilkan dari peralatan-peralatan digital (scanner, printer, VGA card, Webcam, foto kamera digital dan peralatan-peralatan digital yang lain) karena umumnya peralatan digial dilengkapi dengan sistem sampling dan sistem kuantisasi. Setiap citra digital mempunyai karakteristik dasar, yaitu ukuran citra, resolusi, dan format lainnya. Ukuran citra dinyatakan dalam banyaknya piksel atau

15 panjang kali lebar dari sebuah citra sehingga ukuran citra selalu bernilai bulat. Besar kecilnya ukuran citra digital tergantung pada besar kecilnya resolusi peralatan digital yang digunakan. 2.6 Format File Citra Ada dua jenis format file citra yang sering digunakan dalam pengolahan citra, yaitu citra bitmap da citra vector. Istilah ini biasanya digunakan saat kita melakukan desain grafis. Format file citra standar yang digunakan saat ini terdiri dari beberapa jenis. Format-format ini digunakan dalam menyimpan citra dalam sebuah file. Setiap format memiliki karakteristik masing-masing. Berikut adalah penjelasan beberapa format umum digunakan saat ini. 1. JPEG(.jpg) Joint Photographic Experts Group (JPEG) adalah format gambar yang banyak digunakan untuk menyimpan gambar-gambar dengan ukuran lebih kecil. Contoh gambar berformat JPEG dapat dilihat pada Gambar 2.7. Beberapa karakteristik gambar JPEG: a. Memiliki ekstensi.jpg atau.jpeg b. Mampu menayangkan warna dengan kedalaman 24-bit true color. c. Mengkompresi gambar dengan sifat lossy. d. Umumnya digunakan untuk menyimpan gambar-gambar hasil foto.

16 Gambar 2.7 Contoh Gambar Format JPEG 2. BMP (.bmp) Bitmap adalah representasi dari citra grafis yang terdiri dari susunan titik yang tersimpan di memori komputer. Dikembangkan oleh Microsoft dan nilai setiap titik diawali oleh satu bit data untuk gambar hitam putih, atau lebih bagi gambar berwarna. Ukuran sebenarnya untuk n-bit (2n warna) bitmap dalam byte dapat dihitung : ukuran file BMP \approx 54+4 \cdot 2^n+\frac{lebar \cdot tinggi \cdot n}{8}, dimana tinggi dan lebar dalam pixel. Kerapatan titik-titik tersebut dinamakan resolusi, yang menunjukkan seberapa tajam gambar ini ditampilkan, ditunjukkan dengan jumlah baris dan kolom, contohnya 1024x768. Untuk menampilkan citra bitmap pada monitor atau mencetaknya pada printer, komputer menterjemahkan bitmap ini menjadi pixel (pada layar) atau titik tinta (pada printer). Beberapa format file bitmap yang populer adalah BMP, PCX dan TIFF. 3. Graphics Interchage Format (.gif)

17 Graphics Interchange Format (GIF) merupakan salah satu format gambar yang banyak digunakan. Format GIF pertama kali diperkenalkan oleh CompuServe pada Beberapa karakteristik format gambar GIF: a. Mampu menayangkan maksimum sebanyak 256 warna karena format GIF menggunakan 8-bit untuk setiap pixel-nya. b. Mengkompresi gambar dengan sifat lossless. c. Mendukung warna transparan dan animasi sederhana 4. Tagged Image Format (.tif,.tiff) Tagged Image File Format (TIFF) yaitu format untuk menyimpan gambar, termasuk foto dan gambar vektor. Di tahun 2009, format ini telah di bawah lisensi Adobe system. Awalnya format ini di ciptakan untuk di gunakan oleh perusahaan Aldus, format TIFF ini secara luas telah di dukung oleh manipulasi gambar, scanning, dan faxing. 5. PCX PCX adalah sebuah format gambar yang dikembangkan oleh ZSoft Corporation yang berasal dari Marietta, Georgia, Amerika Serikat. PCX adalah format gambar yang aslinya diciptakan untuk PC Paintbrush (PCX = "Personal Computer exchange") dan telah menjadi salah satu format gambar DOS yang paling diterima, meskipun keberadaannya sejak DOS telah digantikan oleh format yang lebih canggih semisal GIF, JPG dan PNG.

18 Sebuah file PCX adalah format file berbentuk raster : kepala filenya menyimpan informasi tentang perangkat keras monitor (resolusi layar, kedalaman warna, informasi palet, jumlah bit dan seterusnya), secara terpisah dari gambarnya. Hal ini membuat sebuah file PCX dapat dipindahkan dan dibuka di perangkat komputer lain dengan perangkat keras yang berbeda. Sebuah file PCX biasanya dapat menyimpan gambar-gambar dengan indeks palet 2 hingga 4 bit dan 16 hingga 256 warna, namun sekarang telah ditambah untuk menyimpan gambar-gambar true color (24-bit). 6. Portable Network Graphics (.png) PNG (Portable Network Graphics) adalah salah satu format penyimpanan citra yang menggunakan metode pemadatan yang tidak menghilangkan bagian dari citra tersebut (lossless compression). PNG dibaca "ping", namun biasanya dieja apa adanya untuk menghindari kerancuan dengan istilah "ping" pada jaringan komputer.format PNG ini diperkenalkan untuk menggantikan format penyimpanan citra GIF. Secara umum PNG dipakai untuk Citra Web. 7. MPEG (.mpg) Format ini digunakan di dunia internet dan diperuntukkan sebagai format penyimpanan citra bergerak (video). 8. RGB(.rgb)

19 Format ini menggunakan format penyimpanan citra yang dibuat oleh silicon graphics untuk menyimpan citra berwarna seperti terlihat pada Gambar 2.8 Gambar 2.8 Komposisi Warna RGB 9. RAS (.ras) kompresi. Format.ras digunakan untuk menyimpan citra dengan format RGB tanpa 10. Postscript (.ps,.eps,.epfs) Format ini diperkenalkan sebagai format untuk menyimpan citra buku elektronik.dalam format ini, citra dipresentasikan kedalam deret nilai decimal atau hexadecimal yang dikodekan ke dalam ASCII. 11. Portable Image File Format

20 Format ini memiliki bagian diantarannya adalah portable bitmap, portable graymap, portable pixmap, dan portable network map dengan format berturut-turut adalah.pbm,.pgm,.ppm dan.pnm. Format ini baik digunakan untuk menyimpan dan membaca kembali data citra. 12. PPM PPM terdiri dari dua bagian umum yaitu bagian pendahuluan dan bagian data citra. Bagian pendahuluan memiliki tiga bagian kecil, yang pertama adalah pengenal PPM yang berupa p3 (untuk citra ASCII) dan p6 (untuk citra binary) bagian pendahuluan yang kedua adalah ukuran panjang dan lebar citra. Bagian ketiga dari pendahuluan adalah nilai maksimum dari komponen warna. keistimewaannya adalah dalam data citra dapat disimpan komentar dengan memberikan tanda # sebelum komentar. 13. PGM Format ini hampir mirip dengan format PPM hanya saja format ini menyimpan informasi grayscale (1 nilai per pixel.). 14. PBM PBM digunakan menyimpan citra biner hampir sma dengan PPM dan PGM, format PBM ini memiliki pendahuluan, hanya saja pendahuluan tidak memiliki bagian ketiga (penjelasan nilai maksimum pixel). 15. RAW

21 RAW ditujukan untuk format citra raw yang tersedia secara opsional di beberapa kamera digital. Format ini biasanya kompresi lossless atau nearly-lossless, dan menghasilkan file yang lebih kecil dari format TIFF dari proses penuh sebuah kamera digital. Format raw tidak distandarisasi atau didokumentasi, dan berbedabeda di antara berbagai perusahaan pembuat kamera. Banyak program grafik dan editor citra mungkin tidak menerima sebagian format ini, dan format-format lama telah dihentikan penggunaannya. Spesifikasi Adobe s Digital Negative adalah percobaan untuk standarisasi format citra raw yang digunakan kamera, atau untuk penyimpan data citra yang dikonversi dari format citra raw proprietary. 16. CGM CGM (Computer Graphics Metafile) adalah format file untuk grafik vektor 2D, grafik raster, dan text, dan didefinisikan oleh ISO/IEC Semua elemen grafis bisa dispesifikasikan di source file tekstual yang bisa di compile menjadi file binary atau satu diantara dua representasi. CGM menyediakan fungsi pertukaran data grafis untuk representasi komputer dari informasi grafis 2D yang tidak tergantung aplikasi apa pun, sistem, platform, atau peralatan. Standar ini telah di adopsi di area ilustrasi teknis dan desain profesional, tetapi telah diambil alih oleh format SVG dan DXF.

22 2.7 Kompresi Data Kompresi data adalah salah satu subyek di bidang teknologi informasi yang saat ini telah diterapkan secara luas. Gambar-gambar yang didapat di berbagai situs internet pada umumnya merupakan hasil kompresi ke dalam format GIF atau JPEG. File video MPEG adalah hasil proses kompresi pula. Penyimpanan data berukuran besar pada server pun sering dilakukan melalui kompresi. Sayangnya tidak banyak mata kuliah yang memberikan perhatian pada subyek ini secara memadai. Kompresi Data merupakan cabang ilmu komputer yang bersumber dari Teori Informasi. Teori Informasi sendiri adalah salah satu cabang Matematika yang berkembang sekitar akhir dekade 1940-an. Tokoh utama dari Teori Informasi adalah Claude Shannon dari Bell Laboratory. Teori Informasi mengfokuskan pada berbagai metode tentang informasi termasuk penyimpanan dan pemrosesan pesan. Teori Informasi mempelajari pula tentang redundancy (informasi tak berguna) pada pesan. Semakin banyak redundancy semakin besar pula ukurang pesan, upaya mengurangi redundancy inilah yang akhirnya melahirkan subyek ilmu tentang Kompresi Data Teori Informasi menggunakan terminologi entropy sebagai pengukur berapa banyak informasi yang dapat diambil dari sebuah pesan. Kata entropy berasal dari ilmu termodinamika. Semakin tinggi entropy dari sebuah pesan semakin banyak informasi yang terdapat di dalamnya. Entropy dari sebuah simbol didefinisikan sebagai nilai logaritma negatif dari probabilitas kemunculannya [2].

23 Entropy dari keseluruhan pesan adalah jumlah dari keseluruhan entropy dari seluruh symbol. Kita dapat melihat proses kompresi data secara umum pada Gambar 2.9 dan proses pengkodean data secara umum pada Gambar Data Compression Original Data ComCompressed Data Data Decompression Gambar 2.9 Proses Kompresi Data Secara Umum Input Signal Source Coder Encoder Channel Coder Reconstructed Output Signal Source Decoder Decoder Channel Decoder Gambar 2.10 Proses Pengkodean Data Secara Umum

24 Berikut ini adalah beberapa teknik kompresi data yang dikategorikan menurut jenis data yang akan dikompresi, yaitu [3]: 1. Teknik kompresi untuk citra diam (still image) Contoh: JPEG, GIF dan run-length. 2. Teknik kompresi untuk citra bergerak (motion picture) Contoh: MPEG. 3. Teknik kompresi untuk data teks Contoh: half byte. 4. Teknik kompresi untuk data umum Contoh: LZW, half byte dan Huffman. 5. Teknik kompresi untuk data sinyal speech Contoh: PCM, SBC, LPC dan CELP. Ada empat pendekatan yang digunakan pada kompresi suatu data, yaitu: 1. Pendekatan statistik Contoh: Huffman coding. 2. Pendekatan ruang Contoh: Run-Length encoding 3. Pendekatan kuantisasi Contoh: Kompresi kuantisasi (CS&Q) 4. Pendekatan Fraktal Contoh: Fractal image compression.

25 2.8 Kompresi Citra Kompresi citra adalah aplikasi kompresi data yang dilakukan terhadap citra digital dengan tujuan untuk mengurangi redundansi dari data-data yang terdapat dalam citra sehingga dapat disimpan atau ditransmisikan secara efisien Teknik Kompresi Citra [1]: Teknik kompresi pada citra dapat dibagi menjadi dua kategori besar, yaitu 1. Lossy Compression Lossy compression menyebabkan adanya perubahan data dibandingkan sebelum dilakukan proses kompresi. Sebagai gantinya lossy compression memberikan derajat kompresi lebih tinggi. Tipe ini cocok untuk kompresi file suara digital dan gambar digital. File suara dan gambar secara alamiah masih bisa digunakan walaupun tidak berada pada kondisi yang sama sebelum dilakukan kompresi. Ciri-ciri lossy compression: 1. Ukuran file citra menjadi lebih kecil dengan menghilangkan beberapa informasi dalam citra asli. 2. Teknik ini mengubah detail dan warna pada file citra menjadi lebih sederhana tanpa terlihat perbedaan yang mencolok dalam pandangan manusia, sehingga ukurannya menjadi lebih kecil.

26 3. Biasanya digunakan pada citra foto atau image lain yang tidak terlalu memerlukan detail citra, dimana kehilangan bit rate foto tidak berpengaruh pada citra. 2. Lossless Compression Sebaliknya Lossless Compression memiliki derajat kompresi yang lebih rendah tetapi dengan akurasi data yang terjaga antara sebelum dan sesudah proses kompresi. Kompresi ini cocok untuk basis data, dokumen atau spreadsheet. Pada lossless compression ini tidak diijinkan ada bit yang hilang dari data pada proses kompresi. Beberapa teknik loseless: 1. Color reduction: untuk warna-warna tertentu yang mayoritas dimana informasi warna disimpan dalam color palette. 2. Chroma subsampling: teknik yang memanfaatkan fakta bahwa mata manusia merasa brightness (luminance) lebih berpengaruh daripada warna (chrominance) itu sendiri, maka dilakukan pengurangan resolusi warna dengan disampling ulang. Biasanya digunakan pada sinyal YUV. 3. Chroma Subsampling terdiri dari 3 komponen: Y (luminance) : U (CBlue) : V (CRed) seperti dilihat pada Gambar 2.11

27 Gambar 2.11 Contoh Dari Chroma Subsampling Pada Gambar 2.12 dapat dilihat proses kompresi data secara Lossless dan Lossy. Stream Stream Hasil Kompresi Dekompresi Input Output Dekompresi (M ) Lossless (M = M ) Lossy (M M ) Gambar 2.12 Proses Kompresi Data Secara Lossless dan Lossy[4] Manfaat Kompresi Beberapa manfaat kompresi adalah [1]: 1. Waktu pengiriman data pada saluran komunikasi data menjadi lebih singkat. Contohnya pengiriman gambar dari fax, video confrencing, handphone, download dari internet pengiriman data medis, pengiriman dari satelit, dan lainlain. 2. Membutuhkan ruang memori dalam storage yang lebih sedikit dibandingkan dengan data yang tidak dimampatkan. 3. Efisiensi penggunaan bandwidth pada jaringan telekomunikasi.

28 2.8.3 Kriteria Kompresi Kriteria yang digunakan untuk mengukur kompresi adalah: 1. Waktu kompresi dan waktu dekompresi Proses kompresi merupakan proses mengkodekan data atau citra sehingga diperoleh data dengan representasi kebutuhan memori yang minimum. Data terkompresi disimpan dalam file dengan format tertentu, misalnya JPEG atau MPEG. Sedangkan proses dekompresi adalah proses untuk menguraikan citra atau data yang dimampatkan untuk dikembalikan lagi menjadi citra yang tidak mampat. Algoritma pemampatan yang paling baik adalah algoritma yang membutuhkan waktu untuk kompresi dan dekompresi yang paling sedikit 2. Kebutuhan memori Metode kompresi yang baik adalah metode kompresi yang mampu mengompresi file menjadi ukuran yang paling minimal.algoritma pemampatan yang baik akan menghasilkan memori yang dibutuhkan untuk menyimpan hasil kompresi yang berkurang secara berarti. Biasanya semakin besar persentase pemampatan, semakin kecil kebutuhan memori yang diperlukan sehingga kualitas citra makin berkurang. Dan, sebaliknya, semakin kecil persentase citra yang dimampatkan, semakin bagus kualitas hasil pemampatan tersebut. 3. Kualitas pemampatan Metode kompresi yang baik adalah metode kompresi yang mampu mengembalikan citra hasil kompresi menjadi citra semula tanpa kehilangan informasi apapun. Kalaupun ada informasi yang hilang akbat pemampatan, sebaiknya hal itu ditekan seminimal mungkin. Semakin berkualitas hasil pemampatan, semakin besar

29 memori yang dibutuhkan. Sebaliknya, semakin jelek kualitas citra hasil pemampatan, semakin kecil kebutuhan memori yang harus disediakan. Kualitas citra hasil pemampatan dapat diukur secara kuantitatif menggunakan besaran PSNR( Peak Signal to noise ratio). Semakin besar nilai PSNR maka citra hasil pemampatan semakin mendekati citra aslinya, dengan kata lain semakin bagus kualitas citra hasil pemampatan tersebut. Sebaliknya, semakin kecil nilai PSNR, semakin jelek kualitas citra hasil pemampatan. Rumus untuk menghitung PSNR adalah sebagai berikut: PSNR = 10 = 20 (2.5) Dimana MAX adalah nilai intensitas terbesar. Nilai MSE dihitung dengan persamaan berikut: MSE = 2 (2.6) Dalam hal ini, m dan n masing masing adalah lebar dan tinggi citra,i dan K masing masing adalah nilai intensitas baris ke i dan kolom ke-j dari citra hasil pemampatan dan citra sebelum dimampatkan. PSNR mempunyai satuan decibel(db) 4. Format keluaran Format citra hasil pemampatan yang baik adalah yang cocok dengan kebutuhan pengiriman dan peyimpanan data.

30 2.8.4 Rasio Kompresi Rasio kompresi adalah ukuran persentase citra yang telah berhasi dimampatkan. Secara matematis rasio pemampatan citra dituliskan sebagai berikut : Rasio = 100% - (HasilKompresi / Citra Asli x 100%) (2.7) 2.9. Metode Kompresi Ada banyak metode yang dapat digunakan dalam proses kompresi. Namun, secara garis besarnya metode yang digunakan dapat diklasifikasikan ke dalam dua metode, yaitu [5] : 1. Metode statis (static method) 2. Metode kamus (dictionary method) Metode Statis (Static Method) Metode statis (static method) adalah metode kompresi yang bekerja dengan cara memetakan data terlebih dahulu kedalam kode-kode (encoding) sebelum proses kompresi dilakukan, sehingga data tersebut akan dipresentasikan dengan kode-kode pada saat data itu disimpan atau akan dikirimkan sebelum diubah kembali seperti data aslinya (decoding) Metode Kamus (Dictionary Method) Metode kamus (dictionary method) adalah metode kompresi yang melakukan penyeleksian string dari data, yang kemudian sebagian dari string tersebut akan diubah menjadi kode dan kamus akan menyimpan kode string setiap proses

31 penyeleksian dilakukan. Isi dari kamus tersebut bisa tetap atau berubah-ubah. Hal ini tergantung pada input data, karena setiap pembacaan data akan dilakukan proses penyeleksian yang akan mengakibatkan bertambahnya isi dari kamus tersebut sehingga kamus tersebut berubah-ubah Hal-Hal Penting Dalam Kompresi Citra 1. Scalability/Progressive Coding/Embedded Bitstream Adalah kualitas dari hasil proses pengkompresian citra karena manipulasi bitstream tanpa adanya dekompresi atau rekompresi. Biasanya dikenal pada loseless codec. Contohnya pada saat preview image sementara image tersebut didownload. Semakin baik scalability, makin bagus preview image. Tipe scalability: a. Quality progressive : dimana image dikompres secara perlahan-lahan dengan penurunan kualitasnya. b. Resolution progressive : dimana image dikompresi dengan mengenkode resolusi image yang lebih rendah terlebih dahulu baru kemudian ke resolusi yang lebih tinggi. c. Component progressive: dimana image dikompresi berdasarkan komponennya, pertama mengenkode komponen gray baru kemudian komponen warnanya. 2. Region of Interest Coding: daerah-daerah tertentu dienkode dengan kualitas yang lebih tinggi daripada yang lain.

32 3. Meta Information: image yang dikompres juga dapat memiliki meta information seperti statistik warna, tekstur, small preview image, dan author atau copyright information Algoritma Kompresi - Dekompresi Citra Algoritma umum untuk kompresi image adalah: 1. Menentukan bitrate dan toleransi distorsi image dari inputan user. 2. Pembagian data image ke dalam bagian-bagian tertentu sesuai dengan tingkat kepentingan yang ada (classifying). Beberapa Metode Kompresi Citra dapat dilihat pada Tabel 2.1 Tabel 2.1 Beberapa Metode Kompresi Citra Selain beberapa metode diatas, masih banyak lagi metode-metode kompresi citra dengan algoritma yang berbeda-beda dan menghasilkan tingkat kelayakan kompresi yang berbeda pula.