Image of Perbandingan algoritma huffman dan run length pada kompresi file citra digital

Text

Perbandingan algoritma huffman dan run length pada kompresi file citra digital

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Besarnya ukuran data pada sebuah file citra digital menjadi sebuah permasalahan saat akan dilakukan penyimpanan dan pada saat pengiriman. Untuk itu file citra tersebut harus diperkecil, salah satu proses yang dapat memperkecil ukuran file citra digital adalah kompresi. Beberapa algoritma kompresi yang dapat digunakan adalah algoritma Huffman dan Run Length. Algoritma Huffman dan Run Length termasuk kedalam jenis algoritma lossless compression atau entropy coding yang memanpatkan data dengan tidak menghilangkan informasi pada data. Penelitian ini memfokuskan pada perbandingan rasio kompresi dari kedua algoritma Huffman dan Run Length. Sedangkan data yang digunakan adalah 15 buah citra format TIFF yang tidak terkompresi. Dari pengujian yang dilakukan, dengan algoritma entorpy coding Huffman dapat menghasilkan rata-rata rasio kompresi sebesar 56 % untuk data tidak terkuantisasi, 68 % untuk kuantisasi 128 rentang data, 77 % untuk kuantisasi 64 rentang data, dan 82 % untuk kuantisasi 32 rentang data. Sedangkan dengan algoritma entropy coding Run Length dapat menghasilkan rata-rata rasio kompresi sebesar 23 % untuk data tidak terkuantisasi, 53 % untuk kuantisasi 128 rentang data, 77 % untuk tingkat kuantisasi 64 rentang data, dan 85 % untuk kuantisasi 32 rentang data. Sedangkan PSNR dari kedua algoritma Huffman dan Run Length untuk kualitas terburuk menghasilkan rata-rata PSNR sebesar 22 dB, sedangkan untuk kualitas terbaik menghasilkan rata-rata PSNR sebesar 37 dB.

Availability

No copy data

Detail Information
Series Title
-
Call Number
-
Publisher
Inderalaya : Fak. Ilmu Komputer.,
Collation
x, 112 hlm. : ilus.
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
NONE
Content Type
-
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Kompresi
Huffman
Run Length
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related

No other version available

File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment