2. Derajat keabuan dari citra ini adalah 8 derajat keabuan dengan 1 derajat yang berwarna untuk 1 derajat keabuan sama dengan 3bit
3. Untuk bit citra yang disimpan tiap pixelnya adalah 3bit
4. Operasi ini merupakan pengoperasian RLE(Run Length Encoding), operasi ini digunakan untuk metode pemanpatan yang cocok untuk citra yang mempunyai kelompok pixel dengan derajat keabuan yang sama
5. Operasi ini dilakukan dengan melalui tahap – tahap tertentu seperti menghitung intensitas atau resolusinya berapa, kemudian dipasangkan atau dicocokan dari satu pixel ke pixel lainnya,kemudian hitung bit untuk tiap pixelnya dan juga penyimpanan dalam bitnya
6. Ukuran kernel/maks nya yaitu 1 derajat keabuan sama dengan 3bit, dengan maksnya 7
7. Filter ini termasuk dalam kategori kuantisasi
8. Untuk hasil konvolusi citra dari filter diatas adalah 10%
9. Konvolusi adalah suatu penggeseran dari kernel untuk beberapa pixel yang akan dibuat atau disimpan dalam tiap bitnya dalam bentuk matrik atau filter
10. Dari konvolusi ini kita dapat mengambil sebuah kesimpulan bahwa dari tiap penggeseran yang dilakukan memiliki inpensitas berbede dalam hasil konvolusi semakin kecil resolusi yang kita gunakan maka semakin jelas gambar yang kita lihat dari konvolusi tersebut dan sebaliknya apa bila semakin besar resolusi yang kita gunakan maka dalam hasilnya akan terlihat agak beda untuk sekilas penglihatan mata padahal pada aslinya ia agak buram atau tidak sama dengan yang sebelumnya.
1. Untuk frekuensi nilai keabuannya adalah: (0,17) (0,22) (0,21) (0,16) (0,08) (0,05) (0,04) (0,02) (0,01)
2. Untuk ukuran resolusi, citra dan pixelnya (q) 1 dan (p) 1 jadi berukuran 5 x 5 = 25
3. Untuk derajat keabuan yang terdapat dari data tersebut 8 derajat keabuan yang tiap derajat keabuannya bernilai 3bit
4. Untuk tiap penyimpanan bit pixelnya yaitu tiap pixel 1 dan tiap 1 pixel berjumlah 3bit
6. bentuk code untuk setiap derajat keabuannya adalah:
0 = 00 2 = 01 4 = 1110 6 = 111111
1 = 10 3 = 110 5 = 11110 7 = 1111101
7. ukuran citra seblum dimanpatkan (1 derajat keabuan = 3bit) adalah 4096 x 3bit = 12288bit. Dan setelah pemanpatan maka citra berukuran:
(720 x 2bit) + (911 x 2bit) + (888 x 2bit)+(666 x 6bit) + (345 x 4bit) + (212 x 5bit) + (199 x 6bit) + (93 x 7bit) + (72 x 7bit) = 11825 bit
8. Nisbah pemanpatan = (100% - 11825/12288 x 100%) = 3,8%
9. Klasifikasi ini merupakan metode pemampatan dengan metode huffman
10. Metode ini merupakan pemampatan dengan menggunakan jenis pendekatan statistik
KUIS PENGANTAR GRAFIK KOMPUTER DAN OLAH CITRA
KAMIS / 20 November 2008
2DB
1. Untuk resolusi dan derajat pada citra ini adalah 64 x 64, pada pixel (q) 5 x 5 sama dengan 25.
2. Derajat keabuan dari citra ini adalah 8 keabuan
3. Dan untuk tiap pixelnya disimpan 3bit tiap citranya
4. Untuk mengetahui nilai yang paling tinggi dan rendahnya dari suatu citra atau nilai keabuan yang ada pada sebuah data yang berbentuk matrik
5. Operasi ini dilakukan dengan mencari nilai yang tertinggi dan terendah yang kemudian dikalikan pada bagian masing - masing dengan bit yang telah tersimpan pada tiap citra keabuannya
6. Ukuran kernel/maks nya yaitu 1 derajat keabuan sama dengan 3bit untuk tiap penyimpanannya, dengan ukuran maks yang tertinggi yaitu 7
7. Dan filter yang digunakan termasuk dalam kategori pengkodean atua encode
8. Hasil konvolusi dari citra dengan filter diatas adalah 11825bit
9. Konvolusi adalah suatu penggeseran dari kernel untuk beberapa pixel yang akan dibuat atau disimpan dalam tiap bitnya dalam bentuk matrik atau filter
10. Dari konvolusi ini kita dapat mengambil sebuah kesimpulan bahwa dari tiap penggeseran yang dilakukan memiliki inpensitas berbede dalam hasil konvolusi semakin kecil resolusi yang kita gunakan maka semakin jelas gambar yang kita lihat dari konvolusi tersebut dan sebaliknya apa bila semakin besar resolusi yang kita gunakan maka dalam hasilnya akan terlihat agak beda untuk sekilas penglihatan mata padahal pada aslinya ia agak buram atau tidak sama dengan yang sebenarnya.
1. Resolusi citra pada matrik ini adalah 12 x 12 dan untuk ukuran pixel dari citra ini adalah 14 menjadi 15 dengan n = 4, terdapat 29 pasang
2. Untuk keabuan dari citra ini adalah 15 karena nilai yang tertinggi dari data dalam data tersebut adalah 14
3. Untuk setiap pixelnya tersimpan dalam 4bit citra
4. Pasangan derajat keabuan dan jumlah pixel dalam matrik ini :
(0,5)(2,7)
(3,3)(4,6)(1,3)
(1,3)(5,9)
(5,1)(7,11)
(10,4)(14,8)
(13,2)(11,7)(9,3)
(9,12)
(8,8)(7,4)
(7,2)(6,2)(5,1)(4,5)(3,2)
(3,4)(2,3)(0,5)
(1,6)(2,6)
(3,9)(0,3)
Ukuran citra sebelum dimampatkan (1 derajat keabuan = 4bit) adalah 144 x 4 = 576
Ukuran citra setelah pemampatan ( run length = 4) adalah (29 x 4) + (29 x 4) bit = 232 bit
Nisbah pemampatan = (100% - 232/576 x 100% ) = 59,72% yang artinya 59,72%
5. Ukuran citra sebelum pemampatan adalah 1 derajat keabuan = 4bit adalah 144 x 4 = 576
6. Dan ukuran citra setelah pemampatan adalah 232bit
7. Untuk nisbah pemampatan dari citra diatas adalah 59,72%
8. Pemampatan ini termasuk kedalam klasifikasi metode pemampatan kuantisasi
9. Pemampatan ini merupakan suatu jenis pendekatan ruang dengan pemasangan dari tiap nilai yang sama didalamnya
10. Metode RLE (Run Length Encoding) merupakan suatu pemetaan yang biasanya digunakan untuk pemetaan yang memiliki kelompok pixel yang berderajat keabuan yang sama.
1. Resolusi citra pada matrik ini adalah 8 x 15 dan untuk ukuran pixel dari citra ini adalah 14 menjadi 15 dengan n = 4, terdapat 24 pasang
2. Untuk keabuan dari citra ini adalah 15 karena nilai yang tertinggi dari data dalam data tersebut adalah 14
3. Untuk tiap pixelnya tersimpan dalam 4bit citra
4. Ukuran sebelum pemampatan (1 derajat keabuan = 4bit ) adalah 24 x 4bit = 96bit, dan ukuran citra setelah pemampatan (1 derajat keabuan = 2bit) adalah 24 x 2 = 48bit, dan Nisbah pemampatan = (100% - 48/96 x 100%) = 50%
5. Ukuran citra sebelum pemampatan 1 derajat keabuan sama dengan 4 bit yaitu 24 x 4bit = 96bit
6. Dan ukuran citra ssetelah pemampatan 1 derajat keabuannya sama dengan 2bit, yaitu 24 x 2 = 48bit
7. Untuk nisbah pemampatannya adalah 50%
8. Pemampatan ini termasuk kedalam klasifikasi metode pemampatan kuantisasi
9. Pemampatan ini termasuk jenis pendekatan kuantisasi
10. Metode pemampatan kuantisasi merupakan suatu pemampatan dengan mengurangi jumlah derajat keabuan yang tersedia didalam suatu data atau citra dari data tersebut