Kompresi Citra Dengan Menggabungkan Metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Algoritma Huffman

IF 0.5 Q4 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS JOURNAL OF INTERCONNECTION NETWORKS Pub Date : 2017-07-01 DOI:10.15575/JOIN.V2I1.79
Raras Krasmala, Arif Budimansyah, U. T. Lenggana
{"title":"Kompresi Citra Dengan Menggabungkan Metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Algoritma Huffman","authors":"Raras Krasmala, Arif Budimansyah, U. T. Lenggana","doi":"10.15575/JOIN.V2I1.79","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk mengkompresi citra dengan menggabungkan metode DCT dan Algoritma Huffman untuk membuat kapasitas file gambar menjadi kecil sehingga dapat menghemat media penyimpanan dan tidak lambat jika pengiriman citra dari satu tempat ke tempat lain. Discrete Cosine Transform (DCT) adalah sebuah teknik yang mengubah sinyal ke dalam komponen frekwensi dasar  dan Algoritma Huffman adalah algoritma yang digunakan untuk membuat kompresi jenis lossy compression yaitu penempatan data dimana tidak ada satu byte pun data yang hilang sehingga data tersebut utuh dan disimpan sesuai dengan aslinya. Dengan menggabungkan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Algoritma Huffman dapat mengkompresi gambar dengan maksimal. Dengan teknik lossy compression pada DCT, kompresi citra yang dihasilkan sedikit mengurangi warna ( pixel ) namun tampak tidak terlihat perbedaannya dengancitra asli sebelum dikompresi. Hasil kompresi tergantung pada pemilihan kualitas kompresi yang diinginkan. Jika memilih kompresi dengan kualitas standar, maka citra hasil kompresi dengan citra yang asli tidak akan terlihat perbedaannya namun pengurangan ukuran bytes tidak terlalu drastis. Tetapi apabila kita memilih kualitas kompresi rendah, maka ukuran bytes pada citra akan berkurang namun kualitas gambar hasil kompresi akan terlihat perbedaannya dengan citra asli.","PeriodicalId":53990,"journal":{"name":"JOURNAL OF INTERCONNECTION NETWORKS","volume":"7 1","pages":"1-9"},"PeriodicalIF":0.5000,"publicationDate":"2017-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"14","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JOURNAL OF INTERCONNECTION NETWORKS","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15575/JOIN.V2I1.79","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS","Score":null,"Total":0}
引用次数: 14

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengkompresi citra dengan menggabungkan metode DCT dan Algoritma Huffman untuk membuat kapasitas file gambar menjadi kecil sehingga dapat menghemat media penyimpanan dan tidak lambat jika pengiriman citra dari satu tempat ke tempat lain. Discrete Cosine Transform (DCT) adalah sebuah teknik yang mengubah sinyal ke dalam komponen frekwensi dasar  dan Algoritma Huffman adalah algoritma yang digunakan untuk membuat kompresi jenis lossy compression yaitu penempatan data dimana tidak ada satu byte pun data yang hilang sehingga data tersebut utuh dan disimpan sesuai dengan aslinya. Dengan menggabungkan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Algoritma Huffman dapat mengkompresi gambar dengan maksimal. Dengan teknik lossy compression pada DCT, kompresi citra yang dihasilkan sedikit mengurangi warna ( pixel ) namun tampak tidak terlihat perbedaannya dengancitra asli sebelum dikompresi. Hasil kompresi tergantung pada pemilihan kualitas kompresi yang diinginkan. Jika memilih kompresi dengan kualitas standar, maka citra hasil kompresi dengan citra yang asli tidak akan terlihat perbedaannya namun pengurangan ukuran bytes tidak terlalu drastis. Tetapi apabila kita memilih kualitas kompresi rendah, maka ukuran bytes pada citra akan berkurang namun kualitas gambar hasil kompresi akan terlihat perbedaannya dengan citra asli.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
图像压缩,结合了离心Cosine变换方法和霍夫曼算法
本研究旨在通过结合DCT方法和Huffman算法来压缩图像,使图像文件的容量小,以便在从一个地方传递到另一个地方时保存媒体存储速度较慢。Discrete Cosine Transform (DCT)是一种将信号转换成基本频率组件和Huffman算法的技术,它是一种用来创建一种lossy压缩的算法,即没有一个字节丢失的数据,因此该数据是完整的,并按照原始数据进行存储。通过结合Discrete Cosine变换方法和Huffman算法可以最大限度地压缩图像。通过DCT中lossy压缩技术,所产生的图像压缩减少了一些颜色(像素),但在压缩前似乎与真实图像没有明显的区别。压缩结果取决于选择想要的压缩质量。如果选择标准质量的压缩,那么原来的压缩结果图像将看不到差异,但是字节的缩小幅度并没有太大。但是如果我们选择低质量的压缩,图像中的字节的大小就会下降,但是压缩图像的质量似乎与原始图像不同。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
JOURNAL OF INTERCONNECTION NETWORKS
JOURNAL OF INTERCONNECTION NETWORKS COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS-
自引率
14.30%
发文量
121
期刊介绍: The Journal of Interconnection Networks (JOIN) is an international scientific journal dedicated to advancing the state-of-the-art of interconnection networks. The journal addresses all aspects of interconnection networks including their theory, analysis, design, implementation and application, and corresponding issues of communication, computing and function arising from (or applied to) a variety of multifaceted networks. Interconnection problems occur at different levels in the hardware and software design of communicating entities in integrated circuits, multiprocessors, multicomputers, and communication networks as diverse as telephone systems, cable network systems, computer networks, mobile communication networks, satellite network systems, the Internet and biological systems.
期刊最新文献
On the Local Metric Dimension of Graphs Bounds of Two Toughnesses and Binding Numbers for Star Factors Some Existence Theorems on Star Factors Krill Herd and Feed Forward Optimization System-Based Routing Protocol for IoT-MANET Environment Embedding Knödel Graph into Cube-like Architectures: Dilation Optimization and Wirelength Analysis
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1