Most compression algorithms are based on the DCT (Discrete Cosine Transform) transformation, which represents data on the frequency domain. Most robust watermarking techniques also rely on spatial-to-frequency transformation to achieve their robustness, especially by using the DCT and FFT transforms [22, 40, 41]. This robustness is usually with respect to compression, among others. Since the output data had to be compressed because of power and size issues, and there is a great similarity in the process of compression and embedding a robust watermark, it makes sense to consider both at the same time. By selecting a watermarking technique based on the DCT, resource sharing with, and robustness to compression can be simultaneously achieved. A lot of research has already been done in trying to develop efficient and low-power-consuming implementations, because of the importance of the DCT to compression. Tying the watermarking scheme to compression raises another issue, since many of the watermarking methods that work on compressed video are strongly dependent on the format. This is very true for methods that work on MPEG-4 video. Since this work is not focused on a particular compression format, but on the process of watermarking, it is desirable to select a method that is independent of compression formats or standards.

Compression and the DCT

From the different compression methods available, the DCT compression mechanism was selected because of its wide acceptance in the digital video and image domain. Selecting the DCT for the application gives flexibility in terms of the final compression format to be used. Wavelet compression seems to provide better compression and localization information for watermarking, but lacks the flexibility of and the resources currently available for DCT compression. The various MPEG formats, the various H.26x formats, JPEG, Motion JPEG, and even proprietary formats based on DCT compression plus some sort of entropy encoding can be used in the future. As was seen earlier, many of today’s system perform MPEG4, MPEG2 or H.263 compression on the data. Utilizing the DCT engine therefore provides a practical and efficient solution for our application.


Artikel sumber : grad.uprm.edu/tesis/irizarrycruz.pdf

Ulasan

Kompresi adalah pengubahan data kedalam bentuk yang memerlukan bit yang lebih sedikit, biasanya dilakukan agar data dapat disimpan atau dikirimkan dengan lebih efisien. Jika kebalikan dari proses ini, yaitu dekompresi, menghasilkan data yang sama persis dengan data aslinya, maka kompresi tersebut disebut lossless compression. Sebaliknya, dekompresi tersebut

menghilangkan sebagian data, maka disebut loosy compression. Loosy compression biasanya diterapkan dalam kompresi data berupa gambar. Walaupun tidak dapat menghasilkan data yang sama persis dengan aslinya, namun dianggap lebih efisien. Video pada dasarnya merupakan array tiga dimensi. Dua dimensi digunakan untuk menggambarkan ruang pergerakan gambar, dan satu dimensi menggambarkan waktu. Sebuah frame adalah kumpulan pixel pada suatu waktu. Pada dasarnya, frame sama dengan gambar. Data video mengandung redundancy (pengulangan). Kesamaan tersebut dapat dikodekan dengan mencatat perbedaan dalam sebuah frame atau antara frame. Kompresi video pada umumnya mengurangi pengulangan tersebut dengan loosy compression. Pada saat ini, hampir semua kompresi video menerapkan Discrete Cosine Transform (DCT). Metoda lain seperti fractal compression, matching pursuits, dan discrete wavelet transform (DWT) tidak banyak digunakan karena kurang efektif.

Discrete Cosine Transform

Perkembangan aplikasi gambar digital telah meningkatkan kebutuhan akan teknik kompresi gambar dan video yang standar dan efektif. Standar yang banyak digunakan adalah JPEG untuk gambar, MPEG untuk video dan H.261 untuk video teleconference. Ketiga standar tersebut menggunakan teknik dasar yang disebut Discrete Cosine Transform (DCT). Discrete Cosine Transform adalah sebuah teknik untuk mengubah sebuah sinyal kedalam komponen frekuensi
dasar. Teknik ini biasanya digunakan dalam kompresi gambar dan video.

Kesimpulan

Kompresi video diperlukan untuk memperkecil ruang penyimpanan maupun mempermudah transmisi video untuk berbagai keperluan. Inti dari kompresi video ini adalah memperkecil ukuran mengurangi kualitas gambar, karena mata manusia tidak cukup peka untuk membedakan gambar terkompresi dengan gambar aslinya. Sehingga kompresi dalam video hampir selalu menggunakan loosy compression, yaitu kompresi yang dapat menghilangkan sebagian data yang dikompresi. Ada banyak sekali metoda dan algoritma kompresi video ini. Setiap system kompresi melibatkan perhitungan antara besarnya kompresi, kecepatan yang dihasilkan dalam kompresi dan dekompresi serta kualitas video. Tidak ada suatu format yang dapat dikatakan paling baik. Pilihan kompresi sebaiknya disesuaikan dengan kebutuhan. Metoda kompresi video ini terus berkembang dari waktu ke waktu, disesuaikan dengan perkembangan teknologi kompresi dan kebutuhan. Diharapkan pada masa yang akan datang, ditemukan metoda atau algoritma kompresi yang lebih efektif dan efisien, sehingga pertukaran dan penyimpanan data video dan gambar dapat dilakukan dengan mudah tanpa memakan banyak tempat, bandwidth dan biaya.