Run Length Encoding

Top PDF Run Length Encoding:

Implementasi Metode Arithmetic Mean Filter Dan Kompresi Citra Menggunakan Metode Run Length Encoding

Implementasi Metode Arithmetic Mean Filter Dan Kompresi Citra Menggunakan Metode Run Length Encoding

The image is one of visualization of data and information applied in two- dimensional form. And the management of data in digital image form is a part of people’s life today. The most important thing in a management of digital data especially of image is the setting of memory that related with size of image in memory space utilization and speed of files transmission at specipic puposes. Then the required thing in this case is a good method and system to perform compression of image files. One of image compression method is run length encoding. Run length encoding method can do compression of citra with utilizes iteration of a sequence image matrix value and then compressing them into one image matrix value. But this method is not effective, because based on the previous research showed that the result of image compression using run length encoding method is very bad compared to the other compression method, it is huffman, lempel ziv welch, and shanon-fano. The writer hopes the additional of filtering process can increase performance of this compression method. One of the good filtering method that can be applied is arithmetic mean filter method. Based on the result of the test showed that the additional of filtering process using arithmetic mean filter method can help run length encoding method to compress image until 15%, but the result of image size is not smaller than the true image size because filtering process using arithmetic mean filter actually add the image size. So the additional of filtering process with using arithmetic mean filter also can not help to increase the effectiveness and performance of run length encoding method.
Baca lebih lanjut

2 Baca lebih lajut

Analisis Perbandingan Algoritma Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi File Audio

Analisis Perbandingan Algoritma Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi File Audio

Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis perbandingan hasil kompresi dan dekompresi file audio *.mp3 (Moving Picture Expert Group) -1 audio layer III) dan *.wav. Kompresi dilakukan dengan mengurangi jumlah bit yang diperlukan untuk menyimpan atau mengirim file tersebut. Pada penelitian ini penulis menggunakan algoritma Huffman dan Run Length Encoding yang merupakan salah satu teknik kompresi yang bersifat lossless. Algoritma Huffman memiliki tiga tahapan untuk mengkompres data, yaitu pembentukan pohon, encoding dan decoding dan berkerja berdasarkan karakter per karakter. Sedangkan teknik run length ini bekerja berdasarkan sederetan karakter yang berurutan, yaitu hanya memindahkan pengulangan byte yang sama berturut-turut secara terus-menerus. Parameter yang digunakan untuk mengukur kinerja algoritma ini adalah rasio kompresi, kompleksitas yang dihasilkan. Rasio kompresi file audio *.mp3 menggunakan Algoritma Huffman memiliki rata-rata 1.426% sedangkan RLE -94.44%, dan rasio kompresi file audio *.wav memiliki rata-rata 28.954 % sedangkan RLE -45.91%, kompleksitas waktu algoritma Huffman adalah θ nLog n sedangkan algoritma Run Length Encoding adalah θ (n).
Baca lebih lanjut

2 Baca lebih lajut

Implementasi Metode Arithmetic Mean Filter Dan Kompresi Citra Menggunakan Metode Run Length Encoding

Implementasi Metode Arithmetic Mean Filter Dan Kompresi Citra Menggunakan Metode Run Length Encoding

Citra merupakan salam satu visualisasi data dan ineormasi yang dituangkan dalam bentuk 2 dimensi. Manajemen data dalam bentuk citra digital merupakan bagian dari kemidupan masyarakat saat ini. Hal terpenting dalam manajemen data digital terutama citra adalam pengaturan memori yang berkaitan dengan ukuran citra baik dalam mal pemaneaatan ruang memori maupun kecepatan dalam tranmisi eile pada keperluan tertentu. Olem karenanya diperlukan suatu metode dan sistem yang baik untuk dapat melakukan kompresi pada eile citra. Salam satu metode kompresi pada citra adalam metode run length encoding. Metode run length encoding adalam metode kompresi yang memaneaatkan perulangan dari nilai matriks citra yang berurutan untuk kemudian dikompresi menjadi satu nilai matriks. Tetapi metode ini kurang eeektie, karena berdasarkan penelitian sebelumnya didapatkan bamwa masil kompresi citra menggunakan metode run length encoding sangat buruk dibandingkan metode kompresi lainnya yakni huffman, lempel ziv welch, dan shanon-fano. Penambaman proses filtering dimarapkan dapat membantu meningkatkan kinerja dari metode ini. Salam satu metode eiltering yang cukup bagus untuk diterapkan adalam metode arithmetic mean filter. Berdasarkan dari masil pengujian diperolem bamwa penambaman proses filtering dengan menggunakan metode arithmetic mean filter dapat membantu metode run length encoding untuk melakukan kompresi pada citra mingga 15% namun, ukuran citra masil kompresi tidak lebim kecil dari citra asli disebabkan proses filtering menggunakan metode arithmetic mean filter ternyata menambam ukuran citra. Semingga proses filtering menggunakan metode arithmetic mean filter juga tidak dapat membantu meningkatkan eeektieitas dari kinerja metode kompresi run length encoding.
Baca lebih lanjut

Baca lebih lajut

Implementasi Metode Arithmetic Mean Filter Dan Kompresi Citra Menggunakan Metode Run Length Encoding

Implementasi Metode Arithmetic Mean Filter Dan Kompresi Citra Menggunakan Metode Run Length Encoding

Pada bab ini membahas mengenai analisis sistem meliputi analisis masalah, analisis fungsional dan non-fungsional sistem, analisis proses dari metode arithmetic mean filter dan metode run length encoding dalam kompresi citra, diagram UML sistem (use case, activity, dan sequence diagram), dan flowchart dari gambaran umum sistem serta perancangan antar muka pengguna.

5 Baca lebih lajut

IMPLEMENTASI ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING UNTUK PERANCANGANAPLIKASI KOMPRESI DAN DEKOMPRESI FILE CITRA

IMPLEMENTASI ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING UNTUK PERANCANGANAPLIKASI KOMPRESI DAN DEKOMPRESI FILE CITRA

Dengan adanya kompresi diharapkan dapat menghemat biaya serta waktu yang dikeluarkan guna menambah fasilitas media penyimpanan data pada komputer serta mempercepat proses transfer data. Banyak teknik algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan kompresi file, sebagai contoh adalah algoritma Huffman,algoritma LZW (Lempel-Ziv- Welch), algoritma DMC (Dinamic Markov Compression), Block-Shorting Lossless, Run- Length, Shannon-Fano, Arithmetic, PPM (Prediction by Partial Matching), Burrows-Wheeler Block Sorting, dan Half Byte, dan lain-lain [1]. Beberapa software kompresi yang banyak digunakan para pengguna komputer dewasa ini diantaranya adalah WinZip (menghasilkan format .zip) dan WinRAR (menghasilkan format .rar). Maka berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan di atas, judul yang diambil dalam penelitian ini adalah “Implementasi Algoritma Run Length Encoding Untuk Perancangan Aplikasi Kompresi Dan Dekompresi File Citra”.
Baca lebih lanjut

Baca lebih lajut

IMPLEMENTASI ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING (RLE) UNTUK KOMPRESI CITRA DIGITAL PADA SMARTPHONE BLACKBERRY.

IMPLEMENTASI ALGORITMA RUN LENGTH ENCODING (RLE) UNTUK KOMPRESI CITRA DIGITAL PADA SMARTPHONE BLACKBERRY.

Penelitian ini mengimplementasikan salah satu metode kompresi lossless yaitu Run Length Encoding (RLE) untuk kompresi citra digital pada smartphone BlackBerry. Ide dasar dari algoritma RLE adalah menyingkat n-pixel yang berdampingan menjadi pasangan nilai nd, dimana n menyatakan banyaknya perulangan pixel yang sama, dan d menyatakan nilai pixel tersebut. Tipe file citra yang dijadikan bahan pengujian adalah BMP, JPG, dan PNG. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kompresi dengan algoritma RLE pada citra bertipe BMP menghasilkan rata - rata rasio kompresi yang paling besar dibandingkan dengan kedua tipe citra lainnya. Pada file citra bertipe PNG, kompresi dengan algoritma RLE menghasilkan ekspansi, yaitu file citra hasil kompresi lebih besar daripada file citra asli.
Baca lebih lanjut

27 Baca lebih lajut

PENDAHULUAN  Implementasi Metode Run Length Encoding Dalam Kompresi Citra Dengan Citra Hitam Putih.

PENDAHULUAN Implementasi Metode Run Length Encoding Dalam Kompresi Citra Dengan Citra Hitam Putih.

Dengan melakukan kompresi pada data, sehingga dihasilkan ukuran data yang lebih kecil, merupakan alternatif pemecahan masalah yang mungkin dapat dilakukan. Run Length Encoding merupakan salah satu teknik kompresi data yang umumnya digunakan pada pengolahan citra (Image Compressing) di mana data berjalan (yaitu, urutan di mana nilai data yang sama terjadi pada banyak elemen data yang berturut-turut) disimpan sebagai nilai data tunggal dan dihitung panjangnya. Teknik kompresi bersifat lossless sehingga mampu merekonstruksi file hasil kompresi kebentuk asalnya.
Baca lebih lanjut

5 Baca lebih lajut

Analisis Perbandingan Algoritma Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi File Audio

Analisis Perbandingan Algoritma Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi File Audio

Pada tahap ini melakukan studi kepustakaan dengan mengumpulkan data yang diperlukan melalui buku, skripsi, makalah, jurnal dan sumber lain yang menunjang penulisan skripsi ini baik studi tentang audio, teknik kompresi dan dekompresi, dan algoritma Huffman dan Run Length Encoding.

Baca lebih lajut

TUGAS AKHIR  Implementasi Metode Run Length Encoding Dalam Kompresi Citra Dengan Citra Hitam Putih.

TUGAS AKHIR Implementasi Metode Run Length Encoding Dalam Kompresi Citra Dengan Citra Hitam Putih.

Penelitian ini membahas tentang bagaimana cara mengimplementasikan metode Run Length Encoding dalam program kompresi citra, yang bertujuan untuk melakukan kompresi ukuran memori suatu citra menjadi lebih kecil, sehingga keterbatasan memori pada media penyimpanan dapat diatasi. Metode Run Length Encoding yaitu, teknik mengkompresi citra yang berisi karakter-karakter berulang, jadi pada saat karakter yang diterima lebih dari tiga karakter berderet, maka penggunaan metode ini sangat efektif. Selain itu digunakannya bahasa pemrograman Matlab, karena selain andal untuk menampilkan data-data vector atau matriks dapat juga digunakan untuk menampilkan data-data citra. Hal ini disebabkan data citra pada dasarnya berupa matiks warna dengan derajat keabuan (Gray Scale) tertentu.
Baca lebih lanjut

12 Baca lebih lajut

Analisis Perbandingan Algoritma Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi File Audio

Analisis Perbandingan Algoritma Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi File Audio

Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis perbandingan hasil kompresi dan dekompresi file audio *.mp3 (Moving Picture Expert Group) -1 audio layer III) dan *.wav. Kompresi dilakukan dengan mengurangi jumlah bit yang diperlukan untuk menyimpan atau mengirim file tersebut. Pada penelitian ini penulis menggunakan algoritma Huffman dan Run Length Encoding yang merupakan salah satu teknik kompresi yang bersifat lossless. Algoritma Huffman memiliki tiga tahapan untuk mengkompres data, yaitu pembentukan pohon, encoding dan decoding dan berkerja berdasarkan karakter per karakter. Sedangkan teknik run length ini bekerja berdasarkan sederetan karakter yang berurutan, yaitu hanya memindahkan pengulangan byte yang sama berturut-turut secara terus-menerus. Parameter yang digunakan untuk mengukur kinerja algoritma ini adalah rasio kompresi, kompleksitas yang dihasilkan. Rasio kompresi file audio *.mp3 menggunakan Algoritma Huffman memiliki rata-rata 1.426% sedangkan RLE -94.44%, dan rasio kompresi file audio *.wav memiliki rata-rata 28.954 % sedangkan RLE -45.91%, kompleksitas waktu algoritma Huffman adalah θnLog n sedangkan algoritma Run Length Encoding adalah θ(n).
Baca lebih lanjut

Baca lebih lajut

Analisis Perbandingan Algoritma Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi File Audio

Analisis Perbandingan Algoritma Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi File Audio

Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis perbandingan hasil kompresi dan dekompresi file audio *.mp3 (Moving Picture Expert Group) -1 audio layer III) dan *.wav. Kompresi dilakukan dengan mengurangi jumlah bit yang diperlukan untuk menyimpan atau mengirim file tersebut. Pada penelitian ini penulis menggunakan algoritma Huffman dan Run Length Encoding yang merupakan salah satu teknik kompresi yang bersifat lossless. Algoritma Huffman memiliki tiga tahapan untuk mengkompres data, yaitu pembentukan pohon, encoding dan decoding dan berkerja berdasarkan karakter per karakter. Sedangkan teknik run length ini bekerja berdasarkan sederetan karakter yang berurutan, yaitu hanya memindahkan pengulangan byte yang sama berturut-turut secara terus-menerus. Parameter yang digunakan untuk mengukur kinerja algoritma ini adalah rasio kompresi, kompleksitas yang dihasilkan. Rasio kompresi file audio *.mp3 menggunakan Algoritma Huffman memiliki rata-rata 1.426% sedangkan RLE -94.44%, dan rasio kompresi file audio *.wav memiliki rata-rata 28.954 % sedangkan RLE -45.91%, kompleksitas waktu algoritma Huffman adalah θnLog n sedangkan algoritma Run Length Encoding adalah θ(n).
Baca lebih lanjut

Baca lebih lajut

Implementasi Metode Arithmetic Mean Filter Dan Kompresi Citra Menggunakan Metode Run Length Encoding

Implementasi Metode Arithmetic Mean Filter Dan Kompresi Citra Menggunakan Metode Run Length Encoding

Citra merupakan salah satu visualisasi data dan informasi yang dituangkan dalam bentuk 2 dimensi. Manajemen data dalam bentuk citra digital merupakan bagian dari kehidupan masyarakat saat ini. Hal terpenting dalam manajemen data digital terutama citra adalah pengaturan memori yang berkaitan dengan ukuran citra baik dalam hal pemanfaatan ruang memori maupun kecepatan dalam tranmisi file pada keperluan tertentu. Oleh karenanya diperlukan suatu metode dan sistem yang baik untuk dapat melakukan kompresi pada file citra. Salah satu metode kompresi pada citra adalah metode run length encoding. Metode run length encoding adalah metode kompresi yang memanfaatkan perulangan dari nilai matriks citra yang berurutan untuk kemudian dikompresi menjadi satu nilai matriks. Tetapi metode ini kurang efektif, karena berdasarkan penelitian sebelumnya didapatkan bahwa hasil kompresi citra menggunakan metode run length encoding sangat buruk dibandingkan metode kompresi lainnya yakni huffman, lempel ziv welch, dan shanon-fano. Penambahan proses filtering diharapkan dapat membantu meningkatkan kinerja dari metode ini. Salah satu metode filtering yang cukup bagus untuk diterapkan adalah metode arithmetic mean filter. Berdasarkan dari hasil pengujian diperoleh bahwa penambahan proses filtering dengan menggunakan metode arithmetic mean filter dapat membantu metode run length encoding untuk melakukan kompresi pada citra hingga 15% namun, ukuran citra hasil kompresi tidak lebih kecil dari citra asli disebabkan proses filtering menggunakan metode arithmetic mean filter ternyata menambah ukuran citra. Sehingga proses filtering menggunakan metode arithmetic mean filter juga tidak dapat membantu meningkatkan efektifitas dari kinerja metode kompresi run length encoding.
Baca lebih lanjut

14 Baca lebih lajut

TUGAS AKHIR  Implementasi Metode Run Length Encoding Dalam Kompresi Citra Dengan Citra Hitam Putih.

TUGAS AKHIR Implementasi Metode Run Length Encoding Dalam Kompresi Citra Dengan Citra Hitam Putih.

Penelitian ini membahas tentang bagaimana cara mengimplementasikan metode Run Length Encoding dalam program kompresi citra, yang bertujuan untuk melakukan kompresi ukuran memori suatu citra menjadi lebih kecil, sehingga keterbatasan memori pada media penyimpanan dapat diatasi. Metode Run Length Encoding yaitu, teknik mengkompresi citra yang berisi karakter- karakter berulang, jadi pada saat karakter yang diterima lebih dari tiga karakter berderet, maka penggunaan metode ini sangat efektif. Selain itu digunakannya bahasa pemrograman Matlab, karena selain andal untuk menampilkan data-data vector atau matriks dapat juga digunakan untuk menampilkan data-data citra. Hal ini disebabkan data citra pada dasarnya berupa matiks warna dengan derajat keabuan (Gray Scale) tertentu.
Baca lebih lanjut

16 Baca lebih lajut

Analisis Perbandingan Algoritma Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi File Audio

Analisis Perbandingan Algoritma Huffman dan Run Length Encoding Pada Kompresi File Audio

dalam proses. Metode kompresi lossless biasanya digunakan ketika kita tidak ingin kehilangan data apapun. Kompresi lossless juga diterapkan sebagai langkah terakhir dalam beberapa prosedur kompresi lossy untuk mengurangi ukuran data. Empat contoh metode kompresi lossless dalam bagian ini: Run Length Coding, Dictiinary Coding, Huffman Coding, dan Arithmatic Coding (Munir, 2004).

Baca lebih lajut

Implementasi Metode Arithmetic Mean Filter Dan Kompresi Citra Menggunakan Metode Run Length Encoding

Implementasi Metode Arithmetic Mean Filter Dan Kompresi Citra Menggunakan Metode Run Length Encoding

Kompresi berarti memampatkan atau mengecilkan ukuran, kompresi data adalah suatu proses mengkodekan informasi menggunakan bit atau information-bearing unit yang lain yang lebih rendah dari pada representasi data yang tidak terkodekan dengan suatu sistem encoding tertentu dan kompresi data adalah suatu cara untuk memadatkan data sehingga hanya memerlukan ruangan penyimpanan lebih kecil sehingga lebih efisien dalam penyimpanannya dan mempersingkat waktu pertukaran data tersebut. Keuntungan kompresi data adalah penghematan tempat pada media penyimpanan dan penghematan bandwitch pada pengiriman data. Namun kompresi memiliki sisi negatife, bila data yang dikompresi akan dibaca maka harus dilakukan proses dekompresi terlebih dahulu (Faradisa & Bara, 2011).
Baca lebih lanjut

Baca lebih lajut

Perbandingan Algoritma Alternate Reverse Unary Codes dan Algoritma Run-Length Encoding(RLE) pada Kompresi Citra.JPG

Perbandingan Algoritma Alternate Reverse Unary Codes dan Algoritma Run-Length Encoding(RLE) pada Kompresi Citra.JPG

waktu kompresi (ms) dan waktu dekompresi (ms). Dalam percobaan yang dilakukan didapatkan bahwa kedua metode ini memberikan hasil yang berbeda dimana metode Run Length Encoding memberikan hasil kompresi yang lebih baik, dimana metode ini menghasilkan rasio kompresi rata-rata sebesar 7,48%.dan waktu dekompresi file citra rata-rata 0,03 ms. Sedangkan metode Alternate Reverse Unary Codes menghasilkan rasio kompresi rata-rata sebesar 12,39%.dan waktu dekompresi file citra rata-rata 0,05 ms.

13 Baca lebih lajut

Perbandingan Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Run- Length Encoding Dengan Algoritma Elias Delta Code

Perbandingan Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Run- Length Encoding Dengan Algoritma Elias Delta Code

Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Citra digital disebut juga citra diskrit di mana citra tersebut dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap citra kontinu. Pada penyimpanan citra digital, ukuran citra akan mempengaruhi besar kecilnya memori. Kompresi citra adalah proses pemampatan citra yang bertujuan untuk mengurangi duplikasi data pada citra sehingga memory yang digunakan untuk merepresentasikan citra menjadi lebih sedikit daripada representasi citra semula. Algoritma Run-Length Encoding dan algoritma Elias Delta Code merupakan metode yang dapat digunakan dalam proses kompresi citra digital. Algoritma Run-Length Encoding adalah melakukan kompresi dengan memindahkan pengulangan bit yang sama berturut-turut atau secara terus menerus. Algoritma Elias Delta Code adalah sebuah algoritma kompresi yang dibuat oleh Peter Elias menggunakan kode yang telah dia buat sebelumnya, yaitu Elias Gamma Code, sebagai building block. Pada penelitian ini, kedua algoritma tersebut akan dibandingkan dalam menentukan kualitas citra hasil kompresi berdasarkan waktu kompresi, Rc (Ratio of Compression), Cr (Compression Ratio), dan Rd (Redundancy Data). Citra digital yang digunakan yaitu citra grayscale dengan format *.bmp. Citra hasil kompresi dapat dikembalikan ke ukuran semula dengan proses dekompresi citra. Dalam percobaan yang dilakukan didapatkan bahwa kedua algoritma ini memberikan hasil yang berbeda dimana dan algoritma Elias Delta Code memberikan hasil kompresi yang lebih baik dalam proses pengkompresannya. Sedangkan algoritma Run-Length Encoding memberikan hasil yang terkadang baik tetapi terkadang metode ini tidak mengkompres citra sama sekali karena tidak adanya data yang berulang pada citra, tetapi metode ini mempunyai waktu yang jauh lebih cepat saat melakukan proses kompresi.
Baca lebih lanjut

2 Baca lebih lajut

Perbandingan Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Run- Length Encoding Dengan Algoritma Elias Delta Code

Perbandingan Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Run- Length Encoding Dengan Algoritma Elias Delta Code

Algoritma RLE ini cocok digunakan untuk mengkompres citra yang memiliki kelompok-kelompok pixel berderajat keabuan yang sama. Kompresi citra dengan algoritma RLE dilakukan dengan membuat rangkaian pasangan nilai (p,q) untuk setiap baris pixel, nilai pertama (p) menyatakan derajat keabuan, sedangkan nilai kedua (q) menyatakan jumlah pixel berurutan yang memiliki derajat kabuan tersebut (dinamakan Run-Length Encoding).

15 Baca lebih lajut

Perbandingan Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Run- Length Encoding Dengan Algoritma Elias Delta Code

Perbandingan Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Run- Length Encoding Dengan Algoritma Elias Delta Code

Maka itu dirancanglah algoritma kompresi citra yang berfungsi untuk mengkompresi gambar sebelum nantinya akan disebarluaskan atau dikirimkan kepada seseorang. Algoritma kompresi citra yang digunakan di antaranya adalah Algoritma Run-Length Encoding dan Algoritma Elias Delta Code .

5 Baca lebih lajut

Perbandingan Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Run- Length Encoding Dengan Algoritma Elias Delta Code

Perbandingan Kompresi Citra Menggunakan Algoritma Run- Length Encoding Dengan Algoritma Elias Delta Code

Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Citra digital disebut juga citra diskrit di mana citra tersebut dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap citra kontinu. Pada penyimpanan citra digital, ukuran citra akan mempengaruhi besar kecilnya memori. Kompresi citra adalah proses pemampatan citra yang bertujuan untuk mengurangi duplikasi data pada citra sehingga memory yang digunakan untuk merepresentasikan citra menjadi lebih sedikit daripada representasi citra semula. Algoritma Run-Length Encoding dan algoritma Elias Delta Code merupakan metode yang dapat digunakan dalam proses kompresi citra digital. Algoritma Run-Length Encoding adalah melakukan kompresi dengan memindahkan pengulangan bit yang sama berturut-turut atau secara terus menerus. Algoritma Elias Delta Code adalah sebuah algoritma kompresi yang dibuat oleh Peter Elias menggunakan kode yang telah dia buat sebelumnya, yaitu Elias Gamma Code, sebagai building block. Pada penelitian ini, kedua algoritma tersebut akan dibandingkan dalam menentukan kualitas citra hasil kompresi berdasarkan waktu kompresi, Rc (Ratio of Compression), Cr (Compression Ratio), dan Rd (Redundancy Data). Citra digital yang digunakan yaitu citra grayscale dengan format *.bmp. Citra hasil kompresi dapat dikembalikan ke ukuran semula dengan proses dekompresi citra. Dalam percobaan yang dilakukan didapatkan bahwa kedua algoritma ini memberikan hasil yang berbeda dimana dan algoritma Elias Delta Code memberikan hasil kompresi yang lebih baik dalam proses pengkompresannya. Sedangkan algoritma Run-Length Encoding memberikan hasil yang terkadang baik tetapi terkadang metode ini tidak mengkompres citra sama sekali karena tidak adanya data yang berulang pada citra, tetapi metode ini mempunyai waktu yang jauh lebih cepat saat melakukan proses kompresi.
Baca lebih lanjut

Baca lebih lajut

Show all 3294 documents...