ABSTRAKSI: Kebutuhan akan file-file multimedia, seperti video, dalam jumlah yang besar, membutuhkan ruang penyimpanan yang besar. Oleh karena itu, diperlukan sebuah metode kompresi yang sesuai agar menghasilkan rasio kompresi yang cukup besar namun tidak mengurangi kualitas video tersebut.
Video dapat dipandang sebagai kumpulan frame-frame. Kemiripan dari dua buah frame yang berurutan menghasilkan redundansi temporal. Motion compensation merupakan salah satu metode kompresi interframe yang mampu mereduksi redundansi temporal dari sebuah video. Frame referensi (I-frame) mengandung seluruh informasi citra. Korelasi antara piksel dengan piksel di sekitarnya menghasilkan redundansi spasial. Diperlukan sebuah metode kompresi intraframe yang dapat mengeksploitasi korelasi antar piksel di dalam sebuah frame. Metode transformasi dan kuantisasi yang memanfaatkan redundansi spasial dalam sebuah frame adalah transformasi wavelet dan kuantisasi vektor.
Tugas akhir ini mengimplementasikan penggunaan motion compensation sebagai metode kompresi interframe dan transformasi wavelet dengan kuantisasi vektor sebagai metode kompresi intraframe pada sistem kompresi video. Parameter performansi sistem berupa rasio kompresi, Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), dan Mean Opinion Score (MOS). Performansi sistem diamati berdasarkan pengaruh dari variabel masukan berupa level dekomposisi wavelet, jumlah vektor di dalam klaster pada proses pembentukan codebook di dalam kuantisasi vektor, dan ukuran makroblok yang digunakan pada proses motion compensation.
Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa kenaikan level dekomposisi sebanding dengan kenaikan rasio kompresi dan MSE, namun berbanding terbalik dengan penurunan nilai PSNR. Kenaikan jumlah vektor di dalam klaster juga sebanding dengan kenaikan rasio kompresi dan MSE, namun berbanding terbalik dengan penurunan nilai PSNR. Dan penggunaan ukuran makroblok yang semakin besar akan mengakibatkan semakin besarnya rasio kompresi dan PSNR, namun semakin menurunnya nilai MSE. Penggunaan klasterisasi dengan algoritma genetika dan penggunaan algoritma adaptive block matching selain algoritma ARPS juga disarankan pada tugas akhir ini untuk lebih mengoptimalkan nilai performansi yang diperoleh.Kata Kunci : Kata kunci : kompresi video, motion compensation, transformasi wavelet, kuatisasi vektor.ABSTRACT: The necessity of multimedia’s files in large numbers, such as video, needs large memories too. Therefore, a suitable compression method is needed to make a high compression ratio but not to decrease the quality significantly
Video can be seen as a group of frames. Similarity between two successive frames results a temporal redundancy. Motion compensation is an interframe compression method which can reduce the temporal redundancy in the video. The reference frame (I-frame) contains entire information of an image. Correlation between pixel with the others around results a spatial redundancy. An intraframe compression method is needed to exploits that correlation in a frame. Transformation and quantization method which exploits spatial redundancy in a frame is wavelet transformation and vector quantization.
This final task will implement the motion compensation as interframe compression method and wavelet transformation with vector quantization as intraframe compression method in a video compression’s system. The performance’s parameter of this system are ratio of compression, Mean Squared Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), and Mean Opinion Score (MOS). The performance is analized based on input variables. They are decomposition level of wavelet, numbers of vector in a cluster on codebook generating at vector quantization, and size of macroblocks that are used at motion compensation.
The system’s testing results show that increasing of decomposition level will be proportional with increasing of compression’s ratio and MSE, but it will decreasing the value of PSNR. The greater number of vectors in a cluster will result the greater compression’s ratio and MSE, but it will decrease the value of PSNR. And the greater macroblock’s size is used will result the greater compression’s ratio and PSNR, but it will decrease the value of MSE. The usage of clustering with genetic algorithm and the usage of adaptive block matching algorithm besides ARPS are suggested on this final task, so that the performance of the system will be more optimal.Keyword: Keywords : video compression, motion compensation, wavelet transformation, vector