1. Jelaskan mengenai algoritma kompresi lossy dan kaitannya dengan multimedia !
Jawab :
Teknik kompresi dimana data hasil dekompresi tidak sama dengan data sebelum kompresi namun sudah “cukup” untuk digunakan. Biasanya teknik ini membuang bagian-bagian data yang sebenarnya tidak begitu berguna, tidak begitu dirasakan, tidak begitu dilihat oleh manusia sehingga manusia masih beranggapan bahwa data tersebut masih bisa digunakan walaupun sudah dikompresi.
Pada kompresi file multimedia, dibutuhkan rasio kompresi yang relative tinggi, oleh karena itu digunakan metode lossy. 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.
3. Sebutkan penyebab terjadinya redundansi pada kompresi lossy !
Jawab :
Hubungan pixel-pixel yang berdekatan (spatial redundancy)
Hubungan antara komponen warna (spectral redundancy)
Sifat persepsi system visual manusia (psycho-visual redundancy)
4. Sebutkan urutan fase dari Discrete Cosine Transform (DCT) pada kompresi lossy!
Jawab :
• DCT
• Quantize dan Code
• Decode dan Quantize
• IDCT
6. Embedded Zerotree of Wavelet Coefficients dikatakan efektif dan efisien secara komputasional untuk image coding, tetapi masih memiliki 2 permasalahan. Sebutkan permasalahan-permasalahan tersebut !
Jawab :
Mendapatkan kualitas gambar terbaik untuk tingkat bit yang diberikan
Menyelesaikan permasalahan dengan cara embedded
7. Jelaskan apa yang dimaksud dengan Distortion Measure ! Sebutkan 3 macam metode Distortion Measure !
Jawab :
Distortion Measure adalah jumlah (kuantitas) secara matematis yang merepresentasikan seberapa dekat data perkiraan dengan data original dengan menggunakan distortion criteria. Terdapat 3 metode Distortion Measure :
• Mean Square Error
• Signal to Noise Ratio
• Peak Signal to Noise Ratio
1. Perbedaan antara DWT (Discrete Wavelet Transform) dengan Wavelet Packet adalah
Discrete Wavelet Transform pada low pass filter diteruskan lagi menjadi 2 bagian yaitu low pass filter dan high pass filter. Setelah itu dicabangkan lagi pada low pass filter. Sedangkan Wavelet Packet dicabangkan lagi pada kedua bagian, bisa pada low pass filter atau high pass filter.
2. a. Lebih mudah untuk implementasi real time
b. Sangat baik untuk kompresi citra dan video
3. • Tahap pertama, kita lewatkan signal kedalam low-pass filter dan high-pass filter (kita gunakan filter dengan resolusi yang sama)
• Tahap kedua, resolusi signal hasil low-pass dan high-pass kita bagi dua.
• Selanjutnya, kita lakukan proses yang sama hingga pada resolusi yang diinginkan.
4. Struktur data baru yang dapat digunakan untuk meningkatkan kompresi peta signifikansi dari koefisien wavelet
5. • Memperoleh kualitas gambar terbaik untuk suatu bit rate
• Menyelesaikan masalah ini dengan menggunakan model embedded
6. a. The zerotree root : pengkodean dengan simbol special yang menandakan bahwa hal terkecil dari koefisien pada skala yang sangat kecil yang dapat di perkirakan dengan lengkap.
b. Isolated Zero. Koefisien dari sesuatu terkecil tapi beberapa keturunan yang penting.
c. Positive Significance. Koefesien adalah significant dengan nilai positif.
d. Negative Significance. Koefesien adalah significant dengan nilai negatif.
salam kenal mas…
mas q mo nanya tentang downsample image(ll,lh,hl,hh) dengan metode wavelet itu algoritmax gmn……???