KOMPRESI CITRA
Yeni Herdiyeni
Departmen Ilmu Komputer IPB
Terms
• Enkoder / Compresor : software (atau hardware) yang mengkodekan data orisinal menjadi data terkompres
• Dekoder / Decompresor : software (atau hardware) yang mendekode data terkompres menjadi data orisinal
• Codec :
software (atau hardware) yang yang mengkodekan dan mendekodekan data
• Algoritma : teknik yang digunakan dalam proses pengkodean/kompresi
Bit Depth : Kedalaman Warna
• Kedalaman warna menentukan berapa banyak
warna yang dapat ditampilkan oleh satu pixel
yang direpresentasikan dalam banyak bit yang
ditampung pada pixel
• Kedalaman warna (bitdepth) :
– 1 bit : monokrom (2 warna) – 4 bit : greyscale atau color (16 warna) – 8 bit : greyscale atau color (256 warna) – 16 bit : high color (16 warna)– 24 bit : true color (16.777.216 warna)
Bit Rate
• Bit Rate disebut juga dengan nama data rate
• Bit rate menentukan jumlah data yang
ditampilkan saat video dimainkan, yang
dinyatakan dalam satuan bps (bit per second).
• Data rate berkaitan erat dengan pemakaian
dan pemilihan codec (metode kompresi
video).
Kompresi Citra
• Kompresi Citra adalah 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.
Teknik Kompresi Citra
(4)• Loseless Compression :
– Teknik kompresi citra dimana tidak ada satupun informasi citra yang dihilangkan.
– Biasa digunakan pada citra medis.
– Metode loseless : Run Length Encoding, Entropy Encoding (Huffman, Aritmatik), dan Adaptive Dictionary Based (LZW)
Contoh Citra Medik
Teknik Kompresi Citra
(1)• Lossy Compression :
– Ukuran file citra menjadi lebih kecil dengan menghilangkan beberapa informasi dalam citra asli.
– 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. – Biasanya digunakan pada citra foto atau image lain
yang tidak terlalu memerlukan detail citra, dimana kehilangan bit rate foto tidak berpengaruh pada citra.
Teknik Kompresi Citra
(2)• Beberapa teknik lossy
– Color reduction : untuk warna-warna tertentu yang mayoritas dimana informasi warna disimpan dalam color palette.
– Chroma subsampling : teknik yang memanfaatkan fakta bahwa mata manusia merasa brightness (luminance) lebih berpengaruh daripada warna (chrominance) itu sendiri, maka dilakukan pengurangan resolusi warna dengan disampling ulang. Biasanya digunakan pada sinyal YUV.
• Chorma Subsampling terdiri dari 3 komponen : Y (luminance) : U (CBlue) : V (CRed)
Downsampling
• The human eye can see more detail in the Ycomponent (brightness) than in Cb (blue) and Cr (red). Using this knowledge, encoders can be designed to compress images more efficiently. (http://en.wikipedia.org)
• Transformasi warna dari RGB ke ruang warna (color
space) dinamakan YCbCr.
• Pengurangan komponen Cb dan Cr dinamakan "downsampling" atau "chroma subsampling“ • Downsampling the chroma components menghemat
33% atau 50% space yang digunakan image.
Contoh Downsampling
• Rasio downsamplingpada JPEG adalah 4:4:4 (no downsampling), 4:2:2 (reduce by factor of 2 in horizontal direction), dan 4:2:0 (reduce by factor of 2 in horizontal and vertical directions).
Teknik Kompresi Citra
(3)• Transform coding : menggunakan Fourier Transform seperti DCT (Discrete Cosine Transform).
– Fractal Compression : adalah suatu metode lossy untuk mengkompresi citra dengan menggunakan kurva fractal. Sangat cocok untuk citra natural seperti pepohonan, pakis, pegunungan, dan awan.
– Fractal Compression bersandar pada fakta bahwa dalam sebuah image, terdapat bagian-bagian image yang menyerupai bagian image yang lain.
– Proses kompresi Fractal lebih lambat daripada JPEG sedangkan proses dekompresinya sama.
Hal-Hal Penting Dalam Kompresi Citra
• Scalability/Progressive Coding/Embedded
Bitstream
– Adalah kualitas dari hasil proses pengkompresian citra karena manipulasi bitstream tanpa adanya dekompresi atau rekompresi.
– Biasanya dikenal pada loseless codec.
– Contohnya pada saat preview image sementara image tersebut didownload. Semakin baik scalability, makin bagus preview image.
Hal-Hal Penting Dalam Kompresi Citra
– Tipe scalability :• Quality progressive : dimana image dikompres secara perlahan-lahan dengan penurunan kualitasnya. • Resolution progressive : dimana image dikompresi
dengan mengenkode resolusi image yang lebih rendah terlebih dahulu baru kemudian ke resolusi yang lebih tinggi.
• Component progressive : dimana image dikompresi berdasarkan komponennya, pertama mengenkode komponen grey baru kemudian komponen warnanya.
Hal-Hal Penting Dalam Kompresi Citra
• Region of Interest Coding : daerah-daerah
tertentu dienkode dengan kualitas yang lebih
tinggi daripada yang lain.
• Meta Information : image yang dikompres juga
dapat memiliki meta information seperti
statistik warna, tekstur, small preview image,
dan author atau copyright information
Algoritma Kompresi/Dekompresi Citra
(1)• Algoritma umum untuk kompresi image
adalah :
– 1. Menentukan bitrate dan toleransi distorsi image dari inputan user.
– 2. Pembagian data image ke dalam bagian-bagian tertentu sesuai dengan tingkat kepentingan yang ada (classifying).
– Menggunakan salah satu teknik : DWT (Discreate
Wavelet Transform) : mencari frekuensi nilai pixel
masing-masing, menggabungkannya menjadi satu dan mengelompokkannya sebagai berikut:
Algoritma Kompresi/Dekompresi Citra
(2)• Dimana
– LL : Low Low Frequency (most importance) – HL : High Low Frequency (lesser importance) – LH : Low High Frequency (more lesser importance) – HH : High High Frequency (most less importance)
Algoritma Kompresi/Dekompresi Citra
(3)• Hasil dekomposisi 3 level decomposition
Algoritma Kompresi/Dekompresi Citra
(4)– 3. Pembagian bit-bit di dalam masing-masing bagian yang ada (bit allocation).
– 4. Lakukan kuantisasi (quantization).
• Kuantisasi Scalar : data-data dikuantisasi sendiri-sendiri • Kuantisasi Vector : data-data dikuantisasi sebagai suatu himpunan nilai-nilai vektor yang diperlakukan sebagai suatu kesatuan.
– 5. Lakukan pengenkodingan untuk masing-masing bagian yang sudah dikuantisasi tadi dengan menggunakan teknik entropy coding (huffman dan aritmatik) dan menuliskannya ke dalam file hasil.
Algoritma Kompresi/Dekompresi Citra
• Sedangkan algoritma umum dekompresi
image adalah :
– 1. Baca data hasil kompresi menggunakan entropy dekoder.
– 2. Dekuantisasi data. – 3. Rebuild image.
Teknik Kompresi GIF
• GIF (Graphic Interchange Format) dibuat oleh
Compuserve pada tahun 1987 untuk
menyimpan berbagai file bitmap menjadi file
lain yang mudah diubah dan ditransmisikan
pada jaringan komputer.
• GIF merupakan format citra web yang tertua
yang mendukung kedalaman warna sampai 8
bit (256 warna), menggunakan 4 langkah
interlacing, mendukung transparency, dan
mampu menyimpan banyak image dalam 1
file.
• Byte ordering : LSB – MSB
Interlacing
• Interlacing separates the odd and even lines and transmits them separately. It allows the overall frame rate to be half what it would need to be if the whole display were delivered progressively. Thus, it reduces the bandwidth required to 50% and is therefore a form of compression.
Struktur file GIF
(1)• Header : menyimpan informasi identitas file
GIF (3 bytes, harus string “GIF“) dan versinya
(3 bytes, harus string “87a“ or “89b“)
• Global Screen Descriptor (GSD) :
mendefinisikan logical screen area dimana
masing-masing file GIF ditampilkan.
Struktur file GIF
(3)• Global Color Table : masing-masing image
dalam GIF dapat menggunakan global color
table atau tabel warnanya sendiri-sendiri.
Penggunaan GCT akan memperkecil ukuran
file GIF.
• Image1, Image2, Image3, ... Image-n : dimana
masing-masing image memiliki struktur blok
sendiri-sendiri dan terminator antar file.
• Trailer : Akhir dari sebuah file GIF
Struktur file GIF
(2)Struktur file GIF
(4)• Kompresi GIF menggunakan teknik LZW :
gambar GIF yang berpola horizontal dan
memiliki perubahan warna yang sedikit, serta
tidak bernoise akan menghasilkan hasil
kompresan yang baik.
Kompresi LZW
(Lempel, Ziv dan Welch)pada GIF
• Proses encoding yang mencari rangkaian pixel
yang sama pada gambar. Pola yang lebih
sering muncul mendapatkan sebuah kode
yang mewakili rangkaian tersebut dalam file
terkompresi.
Format file GIF
• GIF87a : mendukung interlacing dan mampu
manyimpan beberapa image dalam 1 file,
ditemukan tahun 1987 dan menjadi standar.
• GIF89a : kelanjutan dari 87a dan ditambahkan
dengan dukungan transparency, mendukung
text, dan animasi.
Animated GIF
• Animated GIF : tidak ada standar bagaimana
harus ditampilkan sehingga umumnya image
viewer hanya akan menampilkan image
pertama dari file GIF. Animated GIF memiliki
informasi berapa kali harus diloop.
• Tidak semua bagian dalam animated GIF
ditampilkan kembali, hanya bagian yang
berubah saja yang ditampilkan kembali.
Teknik Kompresi PNG
(1)• PNG (Portable Network Graphics) digunakan di
Internet dan merupakan format terbaru
setelah GIF, bahkan menggantikan GIF untuk
Internet image karena GIF terkena patent LZW
yang dilakukan oleh Unisys.
• Menggunakan teknik loseless dan mendukung
:
– Kedalaman warna 48 bit
– Tingkat ketelitian sampling : 1,2,4,8, dan 16 bit – Memiliki alpha channel untuk mengkontrol
transparency
– Teknik pencocokan warna yang lebih canggih dan akurat
Teknik Kompresi PNG
(2)• Diprakarsai oleh Thomas Boutell dari PNG
Development Group, dan versi finalnya
direlease pada 1 Oktober 1996, 1,5 tahun
sejak project berjalan.
• Byte ordering : MSB-LSB
Teknik Kompresi PNG
(3)• Format penamaan file PNG diatur ke dalam
suatu urutan blok biner yang disebut sebagai
“chunk“ (gumpalan), yang terdiri dari :
– Length (4 bytes), berupa informasi ukuran PNG – Type (4 byte), berupa informasi nama chunk – Data (ukuran dinamis), berupa data PNG. – CRC (Cyclic Redundancy Check), berupa CRC-32
untuk pendeteksian error checking pada saat transmisi data.
Proses PNG Decoder
• Proses PNG decoder adalah sebagai berikut :
– Baca chunk data size– Baca dan simpan chunk type
– Jika ukuran chunk data lebih besar daripada data buffer, alokasikan buffer yang lebih besar – Baca chunk data
– Hitung CRC value dari chunk data – Baca CRC dari file yang diterima
– Bandingkan hasil perhitungan CRC dengan CRC dari file, jika tidak sama, berarti chunk invalid, minta kirim ulang.
Struktur File PNG
• Struktur file PNG adalah :
– PNG Signature : tanda file PNG– IHDR chunk : menyimpan dimension, depth, dan color type
– PLTE chun k: untuk PNG yang menggunakan color palette type
– IDAT chunk 1, IDAT chunk 2, IDAT chunk 3, ... IDAT chunk-n
– IEND chunk: end of PNG image
Warna PNG
• PNG mendukung 5 cara untuk
merepresentasikan warna, dimana tipe warna
disimpan dalam bagian IHDR chunk :
– RGB Triple (R,G, dan B) : untuk 8 atau 16 bits – Color Palette : yang disimpan dalam PLTE chunk
dengan bit depth 1,2,4 atau 8.
– Grayscale : 1 komponen warna per image, bisa digunakan untuk semua bit depth.
Warna PNG
– RGB Alpha Channel :
• agar image dan background dapat dikombinasikan • untuk mengkontrol transparency
• hanya bisa digunakan pada bit depth 8 atau 16 bits • jika alpha channel 0 berarti 100% transparan, sehingga
background terlihat seutuhnya.
• Jika alpha channel 2image bit depth -1berarti fully opaque,
sehingga background sama sekali tidak terlihat karena tertutup oleh image.
– Grayscale with Alpha Channel : hanya bisa 8/16 bits
Interlacing pada PNG
• PNG mendukung interlacing yang disebut
Adam 7, yang menginterlace berdasarkan
pixel daripada berdasarkan baris. Adam akan
membagi image ke dalam 8x8 pixel, yang akan
diupdate dalam 7 fase interlacing.
Interlacing pada PNG
Teknik Kompresi PNG
• Teknik kompresi yang digunakan adalah
Deflate yang merupakan kelanjutan dari
algoritma Lempel-Ziv. Cara kerja Deflate sama
dengan LZW dan melakukan scanning secara
horisontal.
.
JPEG
• JPEG (Joint Photograpic Experts Group)
menggunakan teknik kompresi lossy sehingga
sulit untuk proses pengeditan.
• JPEG cocok untuk citra pemandangan (natural
generated image), tidak cocok untuk citra
yang mengandung banyak garis, ketajaman
warna, dan computer generated image
JPEG Compression Models
(1)• Sequential : kompresi dilakukan secara
top-down, left-right menggunakan proses
single-scan dan algoritma Huffman Encoding 8 bit
secara sekuensial.
JPEG Compression Models
(2)• Progressive : kompresi dilakukan dengan
multiple-scan secara progresif, sehingga kita
dapat mengira-ira gambar yang akan kita
download.
JPEG Compression Models
(3)• Hierarchical : super-progressive mode,
dimana image akan dipecah-pecah menjadi
sub image yang disebut frame. Frame pertama
akan membentuk image dalam resolusi
rendah hingga berangsur-angsur ke resolusi
tinggi.
• Loseless (JPEG-LS) : exact image
Teknik Kompresi JPEG
• JPEG merupakan nama teknik kompresi,
sedangkan nama format filenya adalah JFIF
(JPEG File Interchange Format)
• Tingkat kompresi yang baik untuk JPEG adalah
10:1-20:1 untuk citra foto, 30:1-50:1 untuk
citra web, dan 60:1-100:1 untuk kualitas
rendah seperti citra untuk ponsel.
• Byte order : MSB-LSB
Tahapan Kompresi JPEG
(1)• Sampling : adalah proses pengkonversian data
pixel dari RGB ke YUV/YIQ dan dilakukan down
sampling. Biasanya sampling dilakukan per
8x8 blok, semakin banyak blok yang dipakai
makin bagus kualitas sampling yang
dihasilkan.
• DCT (Discreate Cosine Transform) : hasil dari
proses sampling akan digunakan sebagai
inputan proses DCT, dimana blok 8x8 pixels
akan diubah menjadi fungsi matriks cosinus
Tahapan Kompresi JPEG
(2)• Quantization : proses membersihkan koefisien
DCT yang tidak penting untuk pembentukan
image baru. Hal ini yang menyebabkan JPEG
bersifat lossy.
• Entropy Coding : proses penggunaan
algoritma entropy, misalnya Huffman atau
Aritmatik untuk mengenkodekan koefisien
hasil proses DCT yang akan mengeliminasi
nilai-nilai matriks yang bernilai nol secara
zig-zag order.
Tahapan Kompresi JPEG
(3)• Baseline sequential JPEG encoding and
decoding processes
Step 1: Picture Preparation (a)
• Color space transformation
– First, the image is converted from RGB into a different color space called YCbCr. This is the same as the color space used by PAL, MAC and Digital color television transmission.
• The Y component represents the brightness of a pixel • The Cb and Cr components together represent the chrominance
Y U V (Y Cb Cr) Components
Assign more bits to Y, less bits to Cb and Cr
Step 1: Picture Preparation (b)
Downsampling
– The human eye can see more detail in the Y component than in Cb and Cr. Using this knowledge, encoders can be designed to compress images more efficiently. – The above transformation enables the next step, which
is to reduce the Cb and Cr components (called "downsampling" or "chroma subsampling"). – Typically each group of 4 pixels would be sampled with
4 values for Y and only 1 each for U & V (sampling ratio of 4:1:1).
– For the rest of the compression process, Y, Cb and Cr are processed separately and in a very similar manner.
Step 1: Picture Preparation (b)
• Downsampling
– Original: 12 blocks. – Sampled: 4 + 1 + 1 = 6 blocks. – Compression ratio = 50%.
– There is 75% lost in chrominance components – For the rest of the compression process, Y, Cb and Cr are
processed separately and in a very similar manner.
Step 2: Picture Processing
• Discrete Cosine Transform
– Next, each component (Y, Cb, Cr) of the image is "tiled" into sections of eight by eight pixels each, then each tile is converted to frequency space using a two-dimensional forward discrete cosine transform.
– Within the MCU, each component is processed separately one 8x8 block at a time.
– The luminance block is shifted from numbers 0..255 to numbers –128..127 by subtracting 128.
– Chrominance values are already in the range –128..127.
The 64 (8 X 8) DCT Basis Functions
• Each 8x8 block can be looked at as a weighted sum of these basis functions. • The process of 2D DCT is also the process of finding those weights.
Step 2: Picture Processing
– Each block is transformed by the forward DCT into low-and high-frequency information.
– This step is lossless, except that there may be little lost due to rounding of DCT coefficients
JPEG Image Compression II
DCT: similar to FT; only real (cosine) part is kept. Identifies average value (dc coefficient) and
remaining components (ac coefficients).
Step 2: Picture Processing
– which, if we now subtract 128 from each element, results in– and then taking the DCT and rounding to the nearest integer results in
– Note the rather large value of the top-left corner. This is the DC coefficient. The remaining 63 coefficients are called the AC coefficients.
Step 3: Quantization
• The human eye is good at seeing small differences in brightness over a relatively large area, but not so good at distinguishing the exact strength of a high frequency brightness variation.
• This fact allows one to get away with greatly reducing the amount of information in the high frequency
components.
• This is done by simply dividing each component in the frequency domain by a constant for that component, and then rounding to the nearest integer.
• This is the main lossy operation in the whole process.
Step 3: Quantization
• As a result of this, it is typically the case that many of the higher frequency components are rounded to zero, and many of the rest become small positive or negative numbers.
• A common quantization matrix is:
Step 3: Quantization
Using this quantization matrix with the DCT coefficient matrix from above results in:
For example, using −415 (the DC coefficient) and rounding to the nearest integer
The quantization matrix may be scaled by a quality factor
Step 4: Entropy Encoding
• Entropy coding is a special form of lossless data compression.
• DC Coefficient Coding – the difference between the quantized DC coefficient of the current block and that of the previous block of the same component is taken.
Step 4: Entropy Encoding
• AC Coefficient Coding
– the 63 quantized coefficients are converted into a one-dimensional zig-zag sequence to increase the run length of zeros.
- zero run-length encoding is then applied. - Huffman coding or arithmetic encoding is then further applied.
Zig-zag Scan DCT Blocks
• Why? -- To group low frequency coefficients in top of vector. • Maps 8 x 8 to a 1 x 64 vector. 0 1 5 6 14 15 27 28 2 4 7 13 16 26 29 42 3 8 12 17 25 30 41 43 9 11 18 24 31 40 44 53 10 19 23 32 39 45 52 54 20 22 33 38 46 51 55 60 21 34 37 47 50 56 59 61 35 36 49 48 57 58 62 63 Horizontal frequency V e rt ic a l f re q u e n c y
• The zig-zag sequence for the above quantized coefficients would be: −26, −3, 0, −3, −2, −6, 2, −4, 1, −4, 1, 1, 5, 1, 2, −1, 1, −1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, −1, −1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
• DC coefficient is -26
• Zero run-length encoding is
(0, -3),
(1, -3), (0, -2), (0, -6), (0, 2), (0, -4),
(0, 1), (0, -4), (0, 1), (0, 1), (0, 5), (0, 1),
(0, 2), (0, -1), (0, 1), (0, -1), (0, 2),
(5, -1), (0, -1),
(0, 0)
Decoding
• Decoding to display the image consists of doing all the above in reverse.
• Taking the DCT coefficient matrix (after adding the difference of the DC coefficient back in)
Decoding
• and multiplying it by the quantization matrix from above results in
• which closely resembles the original DCT coefficient matrix for the top-left portion.
Decoding
• Taking the inverse DCT (type-III DCT) results in an image with values (still shifted down by 128)
• and adding 128 to each entry Original
JPEG
Latihan
• Given the following matrices Matrix A : 8 x 8 luminance block.
Matrix B : 8 x 8 Quantization matrix (luminance)
a) For this luminance block, obtain a Matrix C by subtracting each entry from 128.
b) Obtained the DCT coefficient matrix as a result of apply DCT to Matrix C.
c) Compute the quantized coefficients using truncation to the nearest integers and then write them out in a zig-zag order.
d) Compute the quantized coefficients by rounding to the nearest integers and then write them out in a zig-zag order.
e) Compare the merits of using each of the techniques in parts (d) and (e) above.
JPEG 2000
• JPEG 2000 merupakan pengembangan kompresi JPEG.
• Didesain untuk internet, scanning, foto digital, remote sensing, medical imegrey, perpustakaan digital dan e-commerce
• Kelebihan :
– Dapat digunakan pada bit-rate rendah sehingga dapat digunakan untuk network image dan remote sensing – Menggunakan Lossy dan loseless tergantung kebutuhan
bandwidth. Loseless digunakan untuk medical image – Transmisi progresif dan akurasi & resolusi pixel tinggi
JPEG 2000
• Kelebihan (lanjutan) :
– Robustness to bit error yang digunakan untuk komunikasi jaringan dan wireless
– Open architecture : single compression/decompression – Mendukung protective image security : watermarking,
labeling, stamping, dan encryption
– Mendukung image ukuran besar 64k x 64k, size up to 232
-1
– Mendukung meta data dan baik untuk computer-generated imagenary. Dulu JPEG standar baik untuk natural imagenary.
