Task 1 Pengolahan Citra

Berbicara soal Makul Pengolahan Citra tak lepas dari beberapa operasi Pengolahan Citra, antara lain : 

     1. Perbaikan kualitas citra(image enhacement) 

     2. Pemugaran citra(image restoration) 

     3. Pemampatan citra (image compression) 

     4. Segmentasi citra (image segmentation) 

     5. Pengorakan citra (image analysis) 

     6. Rekonstruksi citra (Image recontruction)

Disini akan saya jelaskan salah satunya yaitu Pemapatan Citra. 

Pemampatan atau kompresi citra merupakan suatu metode yang sangat bermanfaat bagi perkembangan citra digital. Dengan kompresi, data citra digital yang ukurannya besar dapat dikompres sehingga mempunyai ukuran yang lebih kecil. Image Compression Jenis operasi ini dilakukan agar citra dapat direpresentasikan dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan adalah citra yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai kualitas gambar yang bagus.Pemampatan citra atau kompresi citra (image compression) bertujuan meminimalkan kebutuhan memori untuk merepresentasikan citra digital. Prinsip umum yang digunakan pada proses pemampatan citra adalah mengurangi duplikasi data di dalam citra sehingga memori yang dibutuhkan untuk merepresentasikan citra menjadi lebih sedikit daripada representasi citra semula.Pada proses ini, citra dalam representasi tidak mampat dikodekan dengan representasi yang meminimumkan kebutuhan memori. Citra dengan format bitmap pada umumnya tidak dalam bentuk mampat. Citra yang sudah dimampatkan disimpan ke dalam arsip dengan format tertentu. Kita mengenal format JPG dan GIF sebagai format citra yang sudah dimampatkan.

Konsep Pemampatan Citra 

Citra yang telah dimampatkan membutuhkan ruang memori di dalam media storage yang lebih sedikit dibandingkan dengan citra yang tidak dimampatkan. Contoh aplikasi nya antara lain aplikasi basisdata gambar, office automation, video storage (seperti Video Compact Disc), dll.

Pemampatan citra atau kompresi citra merupakan 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. Konsep pemampatan citra meliputi berbagai macam teknik,antara lain dapat dikategorikan ke dalam lossless maupun lossy compression antara lain :

  1.Kompresi berbasis statistik (lossless) : 

mempresentasikan citra dengan  frekuensi kemunculan nilai intensitas tertentu.

  2.Kompresi berbasis kuantisasi lossy : 

mengurangi jumlah intensitas  warna.

  3.Kompresi berbasis transformasi (lossless/lossy) : 

mengoptimalkan kinerja kompresi berbasis statistic dengan cara melakukan transformasi terlebih dahulu sebelum menerapkan salah satu tenik tersebut.

  4.Kompresi berbasis fractal (lossy) : 

fractal merupakan bentuk rekursif yang merepresentasikan komponen dasar objek. Dalam konsepkompresi, data direpresentasikan sebagai pasangan antar elemen fractal, pola umum konfigurasi yang membentuk objek secara keseluruhan, dan koefisien transformasi spasial (affine) untuk masing-masing fractal sesuai dengan posisinya dalam konfigurasi pembentuk objek.

Contoh pemampatan citra :

Pemampatan citra memberikan sumbangsih manfaat yang besar dalam industri multimedia saat ini. Pemampatan citra bermanfaat untuk aplikasi yang melakukan:

1. Pengiriman data (data transmission) pada saluran komunikasi data

Citra yang telah dimampatkan membutuhkan waktu pengiriman yang lebih singkat dibandingkan dengan citra yang tidak dimampatkan. Contohnya aplikasi pengiriman gambar lewat fax, videoconferencing, pengiriman data medis, pengiriman gambar dari satelit luar angkasa, pengiriman gambar via telepon genggam. download gambar dari internet, dan sebagainya.

2. Penyimpanan data (data storing) di dalam media sekunder (storage)

contoh :

metode pemampatan citra adalah metode JPEG. Perhatikan Gambar sebelah kiri adalah citra wanita yang berukuran 64 KB. Hasil pemampatan citra dengan metode JPEG dapat mereduksi ukuran citra semula sehingga menjadi 19 KB saja. perhatikan 2 gambar di bawah ini :

Gambar sebelah kiri sebelum di compress dan gambar sebelah kanan setelah di compress. Keduanya nampak serupa, namun jika ditelusuru, gambar yang sebelah kanan jika di zoom, lebih kelihatan pecah-pecah pada zoom 4x atau 6x.

Source