[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

dokumen-dokumen yang mirip
Lesson 8. Run Length Encoding (RLE) dan BW Transform

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI. Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty. Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

MULTIMEDIA system. Roni Andarsyah, ST., M.Kom Lecture Series

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. dalam storage lebih sedikit. Dalam hal ini dirasakan sangat penting. untuk mengurangi penggunaan memori.

Aplikasi Kode Huffman Sebagai Metode Kompresi Pada Mesin Faks

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN


BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS KOMPRESI DATA TEKNIK LOSSLESS COMPRESSION

Kinerja Dan Performa Algoritma Kompressi Lossless Terhadap Objek Citra Digital

KOMPRESI FILE MENGGUNAKAN ALGORITMA HUFFMAN KANONIK

KINERJA DAN PERFORMA ALGORITMA KOMPRESSI LOSSLESS TERHADAP OBJEK CITRA DIGITAL

BAB III LANDASAN TEORI. Kompresi data merupakan proses mengkonversi input data stream (aliran

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 13 Kompresi Citra. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

BAB III METODE KOMPRESI HUFFMAN DAN DYNAMIC MARKOV COMPRESSION. Kompresi ialah proses pengubahan sekumpulan data menjadi suatu bentuk kode

Image Compression. Kompresi untuk apa?

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) TEKNIK KOMPRESI. Disusun Oleh: Anastasya Latubessy, S.Kom, M.Cs

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Penggunaan Pohon Huffman Sebagai Sarana Kompresi Lossless Data

Teknik Kompresi Citra Menggunakan Metode Huffman

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Pendahuluan

KOMPRESI CITRA. Pertemuan 12 Mata Pengolahan Citra

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Kompresi Data dan Klasifikasi Algoritma Kompresi Data

Pemampatan Citra. Esther Wibowo Erick Kurniawan

NASKAH PUBLIKASI KOMPRESI CITRA DENGAN METODE ARITHMETIC CODING DALAM KAWASAN ENTROPY CODING

Kata kunci: pohon biner, metode Huffman, metode Kanonik Huffman, encoding, decoding.

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

Implementasi Metode Run Length Encoding (RLE) untuk Kompresi Citra

AGUS SRIWIYANTO D

BAB 2 Tinjauan Teoritis

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PERBANDINGAN ALGORITMA HUFFMAN DAN ALGORITMA SHANNON-FANO PADA PROSES KOMPRESI BERBAGAI TIPE FILE. Irwan Munandar

BAB I PENDAHULUAN. media penyimpanan yang mengalami perkembangan adalah flashdisk. Flashdisk

ANALISA DAN PERBANDINGAN ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING DAN ALGORITMA LZW ( LEMPEL ZIV WECH ) DALAM PEMAMPATAN TEKS

Perbandingan Algoritma Kompresi Terhadap Objek Citra Menggunakan JAVA

PENGEMBANGAN DAN ANALISIS KOMBINASI RUN LENGTH ENCODING DAN RELATIVE ENCODING UNTUK KOMPRESI CITRA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MKB3383 -TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kompresi Citra. Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Genap, 2016/2017

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1

Contoh kebutuhan data selama 1 detik pada layar resolusi 640 x 480 : 640 x 480 = 4800 karakter 8 x 8

BAB 2 LANDASAN TEORI

STUDI LITERATUR ALGORITMA RUN-LENGTH- ENCODING (RLE) PADA KONSEP KOMPRESI DATA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam penggunaan sehari-hari data berarti suatu pernyataan yang diterima secara apa

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

Penerapan Pohon Biner Huffman Pada Kompresi Citra

1. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 2 LANDASAN TEORI

Penerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit

TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI ALGORITMA METODE HUFFMAN PADA KOMPRESI CITRA

IMPLEMENTASI SELF ORGANIZING MAP DALAM KOMPRESI CITRA DIGITAL

IMPLEMENTASI ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING UNTUK PERANCANGANAPLIKASI KOMPRESI DAN DEKOMPRESI FILE CITRA

Penyandian (Encoding) dan Penguraian Sandi (Decoding) Menggunakan Huffman Coding

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA PENGKODEAN LZ78 DAN SHANNON FANO PADA KOMPRESI DATA TEKS

BAB 2 LANDASAN TEORI

Penerapan Algoritma Huffman dalam Kompresi Gambar Digital

KOMPRESI TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA DAN POHON HUFFMAN. Nama : Irfan Hanif NIM :

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

IMPLEMENTASI TEKNIK STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN KOMPRESI UNTUK PENGAMANAN DATA PENGIRIMAN SURAT ELEKTRONIK

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

PENGKODEAN ARITMETIKA UNTUK KOMPRESI DATA TEKS (Arithmetic Coding for Text Compression)

Pemampatan Citra Pemampatan Citra versus Pengkodean Citra

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

PENGANTAR KOMPRESI DATA

BAB 2 LANDASAN TEORI

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS KINERJA ALGORITMA ARIHTMETIC CODING DAN SHANNON-FANO PADA KOMPRESI CITRA BMP

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PEMAMPATAN TATA TEKS BERBAHASA INDONESIA DENGAN METODE HUFFMAN MENGGUNAKAN PANJANG SIMBOL BERVARIASI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Kompresi Data

Kode Sumber dan Kode Kanal

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

MODIFIKASI ALGORITMA J-BIT ENCODING UNTUK MENINGKATKAN RASIO KOMPRESI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Analisa Perbandingan Rasio Kecepatan Kompresi Algoritma Dynamic Markov Compression Dan Huffman

KOMPRESI TEKS dengan MENGGUNAKAN ALGORITMA HUFFMAN

1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. foto, bersifat analog berupa sinyal sinyal video seperti gambar pada monitor

PEMAMPATAN CITRA (IMA

Implementasi Metode HUFFMAN Sebagai Teknik Kompresi Citra

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Penerapan Pengkodean Huffman dalam Pemampatan Data

Transkripsi:

[TTG4J3] KODING DAN KOMPRESI Oleh : Ledya Novamizanti Astri Novianty Prodi S1 Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom

RLE adalah teknik sederhana untuk mengkompresi data digital Teknik untuk mengurangi ukuran data yang mengandung simbol berulang Simbol yang berulang diistilahkan run Digunakan untuk kompresi : 1. Teks 2. Image Black and White (BW) 2

Simbol yang berulang, disebut run 1 run biasanya di encode ke dalam 2 byte data Byte pertama merepresentasikan jumlah simbol, disebut run count Byte kedua merepresentasikan simbol yang berulang, disebut run value 3

Sebuah string AAAAAAAAAAAAAAA, direpresentasikan dalam 15 byte data Dengan RLE, di encode menjadi 2 bytes data: 15A (ingat 1 buah paket RLE 2 bytes) Byte pertama: 15, run count Byte kedua: A, run value 4

Sebuah string AAAAAAbbbXXXXXt direpresentasikan dalam 15 bytes data Dengan RLE, di encode menjadi : 6A3b5X1t 4 paket RLE, 8 bytes 5

Perhatikan string berikut : Xtmprsqzntwlfb Tanpa kompresi : 14 bytes data. Dengan RLE, di encode menjadi: 1X1t1m1p1r1s1q1z1n1t1w1l1f1b 14 paket RLE, 28 bytes! 6

RLE pada teks cocok untuk mengkompresi data teks yang mengandung banyak pengulangan simbol Jika semua nilai (value) dalam data asli persis sama, RLE dapat mengurangi data menjadi hanya dua nilai. Jika tidak ada nilai (value) yang berulang dalam data, RLE menjadi dua kali lipat jumlahnya dibandingkan dengan data asli. 7

Encode menggunakan teknik RLE pada string BBDAAADDDRAAB 8

Diimplementasikan pada transmisi data melalui fax Pada image BW : Hitam direpresentasikan oleh bit 1 Putih direpresentasikan oleh bit 0 Beberapa variasi RLE untuk image BW : Standard CCITT No. 2 dan 4 JR (Japanesse Recommendation) Standard CCITT Group 3 9

Hasil encoding berupa rangkaian nilai integer yang menunjukkan banyaknya pixel berwarna putih (bit 0 ) dan hitam (bit 1 ) secara bergantian Warna pertama yang dinyatakan di dalam encoding adalah warna putih putih hitam putih hitam 10

Misalkan terdapat rangkaian bit pixel sebagai berikut: 00000111100000000111111000 Hasil encode: 5, 4, 8, 6, 3 11111000001100000011111100 Hasil encode: 0, 6, 5, 2, 5, 6, 2 11

Karena image yang dikompresi adalah image BW, maka hanya ada 2 transisi warna yang mungkin di dalam image yaitu: Transisi White Black (W/B) Transisi Black White (B/W) Yang disimpan sebagai hasil encoding adalah posisi pixel yang merupakan posisi transisi W/B dan B/W Diasumsikan terdapat pixel putih imajiner di sebelah kiri pixel aktual 12

Perhatikan ilustrasi berikut: Pixel transisi ditandai oleh dot, baik transisi W/B atau pun B/W Karena diasumsikan terdapat pixel putih imajiner di sebelah kiri pixel aktual, maka transisi pertama pasti merupakan transisi W/B 13

Diketahui citra BW 5 x 5 sebagai berikut : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Tentukan hasil RLE menurut JR CCITT G.3 Jawaban :3, 5, 6, 9, 12, 14, 15, 16, 18, 24,26 Ket : integer terakhir menunjukkan batas (pixel imajiner) 14

Tentukan hasil RLE menurut CCITT 2/4 dan JR CCITT G.3 untuk gambar berikut ini : 15

Metode ini dikembangkan oleh Michael Burrows dan David Wheeler pada tahun 1994, saat bekerja di DEC Systems Research Center di Palo Alto, California. Karakteristik Algoritma BWTransform : Seluruh urutan yang akan dikodekan harus tersedia pada encoder sebelum coding dimulai. Prosedur decoding tidak segera terlihat jelas walaupun prosedur encoding nya sudah diketahui. Metode BW bekerja sangat baik pada gambar, suara, dan teks, dan dapat mencapai rasio kompresi yang sangat tinggi (1 bit per byte atau bahkan lebih baik). 16

1. Diberikan sebuah string yang terdiri atas N buah karakter 2. Lakukan rotasi (pergeseran secara siklik) per karakter sebanyak N 1 kali 3. Sorting hasil rotasi berdasarkan urutan leksikografi (ascending) 4. Ambil karakter terakhir dari hasil sorting, sebagai hasil transformasi BW 5. Simpan indeks baris, yang berisi string awal (indeks mulai dari 0) 17

18

Misalkan hasil transformasi BW yang akan didecode adalah S yang terdiri atas N buah karakter 1. Sorting string S secara ascending, misalkan S* 2. Rangkaikan string S dengan hasil sorting tersebut 3. Lakukan sorting terhadap string hasil panggabungan 4. Rangkaikan string S dengan hasil sorting no.3 5. Ulangi langkah 3 dan 4 hingga diperoleh string dengan N buah karakter 6. String asli ada di nomor indeks key 19

20

21

Carihasiltranformasi Burrows Wheeler untuk string adaadasaja 22

Apa manfaat transformasi BW? Perhatikan contoh sebelumnya : BANANA@ ANNB@AA 23

1. Adam Drozdek, Elements of Data Compression, Thomson Brooks/Cole, 2002 2. Khalid Sayood, Introduction to Data Compression, Academic Press, 2000. 3. T.M. Cover, J.A. Thomas, Elements of Information Theory, John Wiley&Sons. 4. M. Nelson and J. L. Gailly. The Data Compression Book. M&T Books, CA, 1996. 5. D. Salomon. Data Compression: The Complete Reference. Springer, 1998. 24