Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l. 8 ,  No. 6 ,  D ece m ber   201 8 , pp.  4343 ~ 43 51   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v8 i 6 . pp 4343 - 43 51     4343       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   Accele rating Co mp re ssi on  Time   of the  St an dard  JPEG b y  Emp loyin g t he  Qu antize d  YCbCr  Color Sp ace Alg orithm       Tr ini  Sa p ta ri ani , Sarifu din  Madend a, Er na s tu ti ,  Wid ya Silfi an ti   Depa rtment  o f   C om pute r  Scie n ce ,   Gunad arma  Un ive rsit y ,   Indon esia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Sep  25 , 201 7   Re vised  Feb   2 0 , 2 01 8   Accepte d  Ma r   6 , 2 01 8       In  thi s  p ape r ,   we  propose  a  quant i ze d  YCb Cr  col or   spac e   (QY CbCr )  te chn ique   which   is  employ ed  in  standa rd  JP EG.   The   objecti v e  of  thi s  work  is   to  acce l erate   co m puta ti onal  ti m e  of  the   st anda r d  JP EG  image  compress ion  al gorit hm .   Thi s   is  a  d evelopm ent   of   the  stan dar d  JP EG  which  is  n amed   QY CBCr  al gorit hm .   It  m erg es  two  proc e ss es  i. e . ,   YCbCr  c olor  spac e   conve rsion  and   Q  quantiz at ion   in  whi ch  in   th e  stand ar  JP EG  they   w er e   per form ed  sepa r at e l y .   The  m erg er  form s  a  n ew  single   in te gr at ed   proc ess  o f   col or  conv ersion   which  is  employ ed   prior  to  DC T  proc ess  b y   su bseque nt l y   el iminating  th e  q uant i za t ion  proc ess.  The   equ atio n  form ula   of  QY CbCr  col or  cove rsion  is  built  base d  on  the   c hrom ina nce   and  luminanc e  prop e rti es  of  th e   hum an  visual   s ystem  which  de ri ved  from   qua ti z at ion   m at rices.  Expe rimen t   result s  per form e d  on  images  of   diffe ren t  siz e s  show   tha t   the  co m puta ti ona l   running  ti m e  of  QY CbCr  al gorithm   give s  4  up  to  8  ti m es  faste r  tha n  JP EG  standa rd,   and  a lso  provide s  highe r  compress ion  rat io  and  b et t er  imag e   qual ity .   Ke yw or d:   Chrom inace   Com pr ession   DCT    JPEG   Lum inance   Qu a ntiza ti on  m at rix   QY C bCr   Copyright   ©   201 8   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Trini Sa ptaria ni ,    Dep a rtm ent Com pu te r  Scie nc e,   Guna dar m a U ni ver sit y,   Jakar ta ,  In done sia .   Em a il : t rini@staff.guna dar m a.ac.id       1.   INTROD U CTION   The  de velo pme nt  of  im age  acqu isi ti on  te ch no l og y  t od ay   c on ti nues   to  gro w  ver y  rap i dly  res ulti ng  i n  excell ent  im age  qual it y.  This   giv e s  a  posit ive  im pact  on  us ers   w ho  nee d  a  good  im age  qual it y,  as  w el l  as  a  po sit ive  im pact  on   the  de velo pm ent  of   inf or m at ion   te chnol og y  a nd   ty pe s  of   te c hnologie s  su c h  as  bi ome dical ,  ast rono m ic al ,  rem ote  sensing ,  an d  arc hae ologica l  fiel ds  that  m os tl y  us e  the  i m age  as  data  to  be  stud ie d.  Im age  qu al it y  can  be  im pr ov ed  al so   fo ll ow ed  by  the  la rge  vo l um e  of   da ta   gen e rated  so   that  im pactin g  t he   need f or increa sed  m e m or y ca pacit y. It also   has  a n  im pact o n t he  tra ns m is sion   sp ee d  at  t he  ti m e o f  i m a ge data   exch a nge  t hro ugh  a   c omm u nicat ion  net work.  T hese  im pacts  can  be   an ti ci pated  thr ou gh  the   ap plica ti on   of   i m age  com pr ession  al go rith m s   in  i m age  a cqu isi ti on  te ch no l og y  dev ic e s  su c h  as  cam eras  an d  vid e os.  The   i m age  com pr es sion  al gorithm   com m on ly   use d  in   this  te c hnol og y  f or   im a ge  file   stora ge  is  JPEG.  J PEG  is  an   al gorithm   ty pe  of   Lo ssy  com pr essio n  (c om pr essio n  accom pan ie d  by   the  chang e  in  data) ,  w hich  is  a  com pr essio n  t echn i qu e   by  m ini m iz ing   th e  num ber   of  bits  ( reducin g  value )  t hroug h  qu a ntiza ti on  proces s   accom pan ie d  by   rou nd i ng  the   res ult  val ue  [1] .  Q ualit y  of   c om pr essio n  ca n  be  m ai ntain  with  t he  qu a ntiza ti on   process  is  ca rri ed  out  in   a  f re qu e ncy  dom ain   suc h  as  DCT   (D isc reet  Cos ine  Tra ns f orm )   wh ic h  is  ap plied  i n  JPEG al gorith m  [ 2] - [4 ] .   The  tw o  m ai n  processes  i n  JP EG  im age  com pr essi on  are   t he   DCT  a nd  qua ntiza ti on  p r oce sses, w he re   these  tw o  proc esses  are  perform ed  separ at el y  and   gr eat ly   de te rm ine  the  m agn it ude  of   rat io  an d  qual it y  of   t he   com pr essio n  im age.   Fig ur e  1  sho ws  the  ge ner al   sc hem e   of   a  sta nda rd  JPEG   im age  com pr essio n  m od el   consi sti ng   of t wo p a rts: i m ag e com pr essio n i n  the t op secti on and  dec om pr essio n  i n  the  bott om  secti on  [1].   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      IS S N :  20 88 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   4343   -   4351   4344       Figure  1. Stan da rd JPE G  im age co m pr essio n and dec om pr es sion schem e       2.   DC T  A ND Q UANTIZ ATION   PR OCES SES O N  ST A NDA RD J PE G    This  sect ion   de al s  sp eci fical ly   with  the  DCT  and   qua ntiza ti on   processe s  that  are  directl y  relat ed  to  the  resea rc h  pro posal s  i n  this   pa per.  E quat ion  1   de note s  t he  DCT  proce ss,  wh ic h  c onve rts  im age  data  from   the  sp at ia l  dom ai n  to  the  fr e qu e ncy  do m ain ,  w her e  [f ]   is  the  in pu t  of  an   i m age  blo c k  of  8x 8  pix el s,   [ DCT]   i s   the D CT  m at ri x,   [D C T] T   is t he  tran s pose m at rix of   [ DCT ],   and [ F] i s the  r esult o f  the  D C T pro ce ss  [5 ] .     [ ] = ( [  ] . [ ] ) . [  ]               (1)     with:       Fu rt her m or e, t he values i n  th e m a trix [ F] ar e quantiz ed a s  sh ow n by eq ua ti on  (2 ).   Qu a nt iz at ion  is the   process  of  divi din g  each   el em ent  of   t he  m at rix  F(n,m )  again st  the  e lem ent  of   t he   quantiz at ion  m at rix    Q(n, m )  [6 ]   [7 ] .   Fig ur e  2  sho w s  an  e xam ple  of  DCT   pr ocess   res ult  an d  f oll ow e d  by  qu a nt iz at ion   pr ocess .  W e  can  see  the  re s ult  of   the  quan ti zat ion   proces s,  the  val ues  in   this  m at rix  beco m e  s m al le r  a nd   a  lot  of   re dunda nt   values ,  especia ll y   the  value  of  0.   T his  al lows  the  m at rix  values  to  be  e nc od e d  wit h  a  sm al le r  nu m ber   of   bits   with the  h el p o f  zi g - zag  codi ng a nd RLE - H uffm an  co ding.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g   IS S N:  20 88 - 8708     Accel eratin g  C ompressi on Ti me   of the Sta ndard  JPE G b y  Em plo yi ng …   ( Trini  S . )   4345   ( , ) =   ( ( , ) ( , ) )                 (2)           Figure  2. Exa m ple o f  DCT  a nd qua ntiza ti on   process       In  the  dec om pr ession  pr ocess,  to  return  t he  m at rix  F Q ( n,m )  to  it s  init ia l  da ta   f  ( n,m ) ,  t hen  the  in ve rs e   process  m us t  be  done .  This   process  is  carried  ou t  by  equ at io ns   ( 3)  and   (4),   w hic h  is  pr ecede d  by  the  dequa ntiza ti on   process a nd  fo l lowe d by the i nv e rse DCT  process .  He re  [iDCT] = [D CT] T  and [iDCT] T = [ DCT] .   Exam ple inv e r s pro ce ss: i DC T and  d e qu a ntiza ti on  as  sho w n  in  Fig ure  3.     ( , ) = ( , ) . ( , )               (3)     [ ] = ( [  ] . [ ] ) . [  ]             (4)   1 8 0 6 .7    - 7 .1 0 0       8 . 1 5 6       4 . 2 3 8      - 1 .7 5 0       - 3 .5 9 7      - 1 .2 1 3        2.5 0 9   - 1 .5 0 9        0.4 2 4       0 . 0 0 4       1 . 8 9 6       0 . 7 8 4          1 .2 4 7      - 3 .3 5 8      - 0 .8 6 7   - 0 .7 0 9       - 0 .7 9 4    - 0 . 7 3 7      - 0 .9 2 5      - 0 . 1 3 5       - 0 .2 0 6        0.9 2 6       1 . 0 1 9   2 .6 8 2          1 .035    1 . 3 6 7       0 .2 0 7      - 0 .4 8 4       - 0 .4 6 3        0.9 5 4      - 1 .2 7 5   - 3 .2 5 0       - 0. 9 2 5    - 1 . 4 9 7      - 0 .2 4 8       0 .7 5           0.1 8 6       - 1 .0 0 3        1.5 5 6   2 .3 9 3        0.5 2 5     1. 1 2 4       0 .846    - 0 . 6 2 4        0. 7 4 9       - 0 . 4 2 5      - 1 . 6 8 9     - 1 .0 5 9      - 0 .1 1 7    - 0 . 5 7 3      - 1 .2 8 4       0 .3 2 6       - 1 .4 3 3        1.7 3 7        1. 4 8 7   0 .2 0 9      - 0 .0 5 6       0 .1 7 9       0 .9 7 7      - 0 .0 9 8        1.1 4 6      - 1 .5 6 9      - 0 .8 8 1   F (n ,m ) =   ( [  ] ⬚ . [ ] ) ⬚ . [  ] ⬚   ( , ) ( , )   2 2 6    2 2 6    2 2 3    2 2 3    2 2 6    2 2 6    2 2 8    2 2 7   2 2 6    2 2 6    2 2 3    2 2 3    2 2 6    2 2 6    2 2 8    2 2 7   2 2 6    2 2 6    2 2 3    2 2 3    2 2 6    2 2 6    2 2 8    2 2 7   2 2 6    2 2 6    2 2 3    2 2 3    2 2 6    2 2 6    2 2 8    2 2 7   2 2 6    2 2 6    2 2 3    2 2 3    2 2 6     2 2 6    2 2 8    2 2 7   2 2 7    2 2 7    2 2 7    2 2 2    2 2 6    2 2 8    2 2 6    2 3 0   2 2 8    2 2 8    2 2 5    2 2 4    2 2 5    2 2 9    2 2 9    2 2 9   2 2 3    2 2 3    2 2 6    2 2 1    2 2 7    2 2 5    2 2 6    2 2 8   f (x,y) =     9 0 3       - 4        3       1        0      - 1        0       0        - 1        0       0        0       0        0       0        0         0        0        0        0       0        0       0        0         1        0       0        0       0        0       0        0        - 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   F Q (n ,m ) =   2       2       3       4       5       6       8       1 1   2       2       2       4       5       7       9       1 1   3       2       3       5       7       9       1 1    1 2   4       4       5       7       9       1 1    12    1 2   5       5       7       9       1 1    1 2    12    1 2   6       7       9       1 1    1 2    1 2    12    1 2   8       9       1 1    1 2    1 2    1 2    12    1 2   1 1    1 1    1 2    1 2    1 2    1 2    12    1 2     Q (n ,m ) =   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      IS S N :  20 88 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   4343   -   4351   4346       F igur e  3. Exa m ple I nv er s P r ocess : i DCT  &  D e qu a ntiza ti on       3.   PROP OSE D MET HO D   In  E qu at io n  2 ,   the  qu a ntiza ti on   process  of   a  m at rix  hav in g  8× 8  el e m ents  requires  64  di vision s  a nd  the  de quantiz a ti on   pr ocess  in   Eq uation  3   ne eds  64   m ulti plica ti on s.  T his  m eans  for  the  i m a ge  siz e  of   Nx M   pix el s,  Nx M  di vision   a nd   NxM   m ulti plica t i on   a re  re qu ir e d  [ 6].  This  pr oc ess  is  qu it e  ti m e  con su m ing,  so   we  need  to  fin d  s ol ution s  on  how   to  acce le rate  t he  c om pr essio n  a nd   dec om pr ession  proce ss es.  T he  al gorit hm   of   com bin ing  DC T  an d  qua ntiza ti o n  processe s  to  ac cel erate   the  c om pr essi on  a nd  dec ompressi on  proce sses  of  JPEG   im age  ha s  bee n  stu die d  pre viously   in  [ 8] - [ 11] .  I n  this  sect ion,  w e  pro po se   so l utions  by  us in g  the   YCb Cr - qu a ntize d  c olor  s pac e  co nv e rsion  m od el .  The  ba sic   idea  of  t his  m e tho d  is  to  us e  Q  m at rix  that  ha s  a   ho m og e ny  val ue,   s o  that  one  const ant  value  can  ex pr e ss  Q.  Th ere f or e,  t he  qu a ntiza ti on  p r ocess  can b e  c arr ie d  ou t at  t he be gin ni ng alo ng w i th the YC bCr  c olo r  c onversi on  process .   [ 12] - [ 14 ]   In   sta ndar d  JP EG,   the  RGB  to  YCb C r  colo r   conver si on   is  giv e n  by  Eq ua ti on   5   an d  fro m   YCb Cr  to  RGB  gi ven  by   Eq uatio n  6 .  O ur   pro posed   m et hod  is  to   int egr at e  t he  Q   quantiz at io n  pr oc ess  into   the  YCb Cr   equ at io n,   s o  it   is  called  YC bCr - qua ntize d  or   Q YCb Cr .   Equ at io ns   7  and   8   show  t he  RGB  to  Q YCb Cr  conve rsion  pr oc ess  that  we  propose .  The  ne xt  quest io n  is  wh at   a re  the  quantiz at io n  val ues  f or  the  lu m inance   com po ne nt Y ( Q Y )  a nd fo r  the  chrom inance c om po ne nts Cb   and Cr  ( Q C )?     [   ] = [ 0 . 299 0 . 587 0 . 114 0 . 500 − 0 . 419 0 . 081 − 1 . 169 − 0 . 331 0 . 500 ] [ ]             (5)     [ ] = [ 1 0 . 0 1 . 402   1 1 . 772 0 . 0 1 − 0 . 344 − 0 . 741 ] [   ]             (6)     [   ] = [ ( 0 . 299 0 . 587 0 . 114 ) / ( 0 . 500 − 0 . 419 0 . 081 ) / ( − 1 . 169 − 0 . 331 0 . 500 ) / ] [ ]           (7)     ( [  ] ⬚ . [ ] ) ⬚ . [  ] ⬚   [ ( , ) ] ∗ [ ( , ) ]   2       2       3       4       5       6       8       1 1   2       2       2       4       5       7       9       1 1   3       2       3       5       7       9       1 1    1 2   4       4       5       7       9       1 1    12    1 2   5       5       7       9       1 1    1 2    12    1 2   6       7       9       1 1    1 2    1 2    12    1 2   8       9       1 1    1 2    1 2    1 2    12    1 2   1 1    1 1    1 2    1 2    1 2    1 2    12    1 2     Q (n ,m ) =     9 0 3      - 4       3       1       0      - 1       0        0        - 1       0       0       0       0       0       0       0         0       0       0       0       0       0       0       0         1       0       0       0       0       0       0       0        - 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   F Q (n ,m ) =   1 8 0 6    - 8       9       4       0      - 6       0       0        - 2       0       0       0       0       0       0       0         0       0       0       0       0       0       0       0         4       0       0       0       0       0       0       0        - 5       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     F (n ,m ) =   2 2 5    2 2 6    2 2 3    2 2 2    2 2 5    2 2 6    2 2 6    2 2 8   2 2 6    2 2 6    2 2 4    2 2 3    2 2 6    2 2 7    2 2 7    2 2 9   2 2 6    2 2 6    2 2 3    2 2 2    2 2 6    2 2 7    2 2 6    2 2 8   2 2 5    2 2 5    2 2 2    2 2 2    2 2 5    2 2 6    2 2 6    2 2 8   2 2 6    2 2 6    2 2 3    2 2 3    2 2 6    2 2 7    2 2 6    2 2 8   2 2 7    2 2 8    2 2 5    2 2 4    2 2 7    2 2 8    2 2 8    2 3 0   2 2 7    2 2 7    2 2 5    2 2 4    2 2 7    2 2 8    2 2 8    2 3 0   2 2 5    2 2 5    2 2 3    2 2 2    2 2 5    2 2 6    2 2 6    2 2 8     f (x,y) =   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g   IS S N:  20 88 - 8708     Accel eratin g  C ompressi on Ti me   of the Sta ndard  JPE G b y  Em plo yi ng …   ( Trini  S . )   4347   [ ] = [ ( 0 . 299 0 . 587 0 . 114 ) / ( 0 . 500 − 0 . 419 0 . 081 ) / ( − 1 . 169 − 0 . 331 0 . 500 ) / ] − 1 [   ]           (8)     The  J PE G  sta nd a r d  c om pr ession  al ways  us es  a   ch r om i nan ce   qua ntiza ti on   value  gr eat er  tha n  a   lum inance  qua ntiza ti on   val ue .  This  co rr es ponds  to  the  hu m an  visu al   syst e m   that  is  m or e  sensiti ve  to  lum inance  c ha ng e   tha n  sm al l   cha ng e   of  c olo r  or  c hrom ina nce.  Exam ple,  Photos hop  software  us es   a  dif fer e nt   qu a ntiza ti on   m at rix  Q  f or   phot ography  an d  f or   we b  ap plica ti on s.  For  phot ogra ph y  a pp li c at ion ,  P hotos hop  C S   us es  12  qua ntiza ti on   m at rice s  of  Q 12 ,  Q 11 ,  ... ,  Q 1   resu lt in g  di ff e ren t  c om pr e ssion   rati o  an d  im age  qual it y.  Be low  are  tw o  exam ples  of   quantiz at io n  m a tric es  Q 12   and   Q 9 ,  w her e  Q iL   and   Q iC   ( i = 1,   2,  .  .  .,  12)  are  use d  to   qu a ntize  the  lu m inance a nd c hrom inance com po nen ts,  r es pe ct ively .               Our  ap proac h,  in  ob ta ini ng  a  value  of  scal ar q ua ntiza ti on,  is  to  cal culat e  the  aver a ge  valu e  of   m at rix   Q i   by  us i ng  Eq uations  9  a nd  10 .   E xam ple  for  m at rix  Q 12 ,  we  ob ta i ne  tw o  val ues   of  Q L = 1.7 031  a nd   Q C = 2.6 719,   w hile  fo r  m at rix  Q 9   we  get  Q L = 10.43 75   an d  Q C = 12.96 88.  Fu rt her m or e  f or   eac h  Q i   use d  in  Photos hop  is  c al culat ed  the   va lues  of  Q L   an d  Q C ,  a nd  t hen  em bed ed  t he m   to  the  Eq uat ion s   7  an d  8   to   obta in  the f i nal form ula o f  the  Q YCbC r  co l or co nve rsion a nd it s in ver se .     = 1 2 ∑ ∑  ( , ) = 1 = 1               (9)     = 1 2 ∑ ∑  ( , ) = 1 = 1               (10)     Our  pro posed   m et ho d  can   re place  sta nda rd  J PEG  com pr es sion  schem e  (in  the   F i gure  1)  with   a  ne w   on e  a s  sho wn   in  the  Fi gure  4 .  T his  sc hem e  is  si m pler  an d  faste r  beca use   it   has  integ r at ed  the  qu a ntiza ti on  process  i nto   t he   RGB  to Q Y CbCr  c olor  sp a ce  co nv e rsion p r ocess  a nd  al s o  the d e qu a ntiza ti on  p r ocess  i nto   t he   QY C bCr  t o  R GB c olo r  s pac e co nv e rsion  proces s.       1   1   1   2   3   3   3   3   1   1   1   2   3   3   3   3   1   1   2   3   3 Q 12C =   1   1   1   1   1   1   1   2   1   1   1   1   1   1   1   2   1   1   1   1   1 Q 12L =   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      IS S N :  20 88 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   4343   -   4351   4348       Figure  4. O ur  pro po se d  m et ho d f or n e w JPE G  c om pr essio n an d decom pr e ssion sch em e       4.   E X PERI MEN T  RES ULTS   Our  im age  co m pr ession  a nd   dec om pr essio n  al go rithm s  hav e  bee n  im pl e m ented  a nd  te ste d  in   th e   Ma tl ab  pr og ra m m ing   la ng ua ge.   The  c om pu te r  sp eci ficat io ns   us e d  duri ng  the  exp erim ent  has  process or  Du al   Core  i5,  1.8  G Hz,   4  GB  D D R3L  RAM  m e m or y  and   128  GB  SS D .  The  perform ance  of   the  de velo pe d  m et ho d  is  evaluated  by   m easur ing   it s  com pu ta ti on al   tim e,  co m pr ession  rati o  a nd   i m age  qu al it y  and   the n  we  c om par e  them   with  tho s e  ob ta ine d  by  s ta nd a rd   JP EG .  Table  1  sho ws  the  perform ance   of   sta ndar d  JPEG   al go rith m   and   our  al gorithm  i n  te rm  o f  c om pu ta ti on al  ti m e.    The  first  col um n  sh ow s   10  t est   i m ages  with  di ff e ren t  siz e   an d  co ntaini ng  di ff e ren t  c ha racteri sti cs  of  colo r,   s hap e  a nd   te xture.  T he   seco nd   a nd  thir d  col um ns   sh ow  the  c om pu ta ti on al   ti m e  of   t he  sta ndar d  JPEG  com pr ess io n  al gorithm   and   t he   pro posed   co m pr ession  al gorithm ,  resp ect ively .  F ro m   this  ta ble,  it   ca n  be  see n  that  com pu ta ti on al   ti m e  us ing   QY C bCr  rea ches  4  to   8  ti m es  faster  tha n  sta nda rd   JPE G.   Her e ,  we  c an  no te   that  the  com pu ta ti on al   tim e   of   i m age  com pr ession  dep e nds   no t  only   on   it s  siz e  bu t  al so   on  the  div e rsity   of   it s  colo r,   sh a pe  an d  te xtu re .  The  m or e  var ie d  co lors,   s hap e s  an d  /  or   te xtu re s  con ta ine d  in  th e  i m age,  the  lo ng e r   of the c om pu ta ti on  ti m e is require d.         Table  1.  C om pu ta ti on al   Tim e  of JPE G  Sta nd ard   an d   J PE G usin g QY C bCr   I m ag e si ze   (M eg a Pixel )   JPEG stan d ard   (secon d )   JPEG us in g   QYCb Cr   (secon d )   5 1 2 x 5 1 2 = 0 .2 4 2   4 .41 1 3 6 7   1 .08 0 9 7 2   1 0 0 0  x 4 8 3 = 0 .4 8 3   4 .80 3 1 6 6   1 .32 4 3 2 3   7 0 0  x 8 0 0 = 0 .560   6 .73 5 5 5 5   1 .33 2 6 7 5   1 6 3 0  x 1 4 8 0 = 2 .412   8 .68 4 1 2 7   1 .34 7 5 6 1   2 1 0 2  x 1 5 8 7 = 3 .336   7 .72 0 8 2 5   1 .53 0 8 8 7   2 1 9 2  x 2 0 2 0 = 4 .428   8 .83 0 2 3 1   1 .06 1 6 6 7   4 4 8 2  x 1 2 1 0 = 5 .423   7 .46 8 4 0 0   1 .71 1 7 6 3   3 7 5 8  x 1 9 0 7 = 7 .167   6 .29 8 6 2 8   1 .92 7 5 9 1   6 5 0 0  x 3 6 3 7 = 2 3 .6 4 1   7 .60 4 4 6 8   1 .11 0 3 6 1   6 4 4 6  x 4 0 9 6 = 2 6 .4 0 3   1 4 .43 9 8 5 3   1 .61 1 0 7 4       Be sides  of   c om pu ta ti on al   ti m e,  we  al s o  m easur e   the  c om pr ession  rati o  a nd  im age  qu al it y  resu lt in g  by  the  sta nd ar d  JPEG   a nd   our  m et ho d.   F or   t his  m easur em e nt,  seve n  of   quantiz at ion   m a tric es  fr om   Ph oto s ho p  CS:  Q 12, Q1 1, Q10,   Q9, Q8,   Q7, and  Q 6  ar e  u sed , and ju st  two of  ten test   i m ages ar e p re sented . Th e  fir st on e   is  Lena  im age,  has  m any  are as  with  hom og eneous  col or s ,   a  li tt le   te xtu re ,  but  it   has   m a ny  sh a pe  va riat ion s .   The  se co nd  one  is  Ba bo on  im age  has   a  he te rogen e ous  c olor,  s ha pe  a nd  te xt ur e .  T he   Com pr essio n  r at io  i s   cal culat ed  us i ng  eq uatio n  ( 11)   and   the  im age  qu al it y  is  per f or m ed  by  m eas ur i ng   the  pea k  sign al   to  no ise   rati o  (P S NR)  as  sho wn   by  equ at io n  ( 12).   f   is  un c om pr essed  im a ge,   f  i is  com pr essed  im age,  ij f and   ij i f are  pix e l   value o f un c om pr essed  a nd  com pr essed  im age at  posit ion   ( i,j ).         =           (  )          (  )         (11)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g   IS S N:  20 88 - 8708     Accel eratin g  C ompressi on Ti me   of the Sta ndard  JPE G b y  Em plo yi ng …   ( Trini  S . )   43 49          M S E L o g P S N R 2 5 5 . 20 with N i M j ij i ij f f M xN M S E 1 1 2 ) ( 1       (12)       Tables  2  a nd   3  show   the  cal c ulati on   res ults  of   c om pr essio n  rati o  an d  im age  qu al it y  (PSNR)   f or   t w o  exam ples  Len a  an d  Ba bo on  i m ages  res pe ct ively .  Figure   5  s hows  t he   gr a ph  of   PS NR  ( dB)  a gai ns t  the  com pr essio n  r at io  of  Ta ble  2,  w hile  Fig ur e   6  is  the   grap h  for  Ta ble  3.  T he  c urve  in   bl ue  li ne  represe nts  th e   perform ance  of  JPE G  wit h  QY C bCr  al gor it h m   and   the  r ed  li ne  cu r ve  corres ponds  to   the  pe rfor m ance  of   sta nd a rd   J PEG.  On   t hese  tw o  gr a ph s ,  it   appears  that  both  the  rati o  an d  qual it y  of   JPEG  com pr ession  us i ng   QY C bCr  are   al so   bette r  th an  sta nd a r d  J PEG .   Im ages  with  heter og e neous   co ntent   ha ve  c ha racteri sti cs   increase d  in  ra ti o  and   qu al it y  of   com pr essi on.  T hat’s  m at t er  are  not  to o  sign ific a nt,  but   an  increase  i n  rati o  and quali ty  o f   com pr e ssio n b ecom e  m or e sign i ficant f or a  m or e h om og e ne ous im age.       Table  2.  T he   Com pr essio n  Ra ti o  an d  Im age Q ualit y  of Le na     Ph o to shop   CS Q - Matr ix   JEPG stan d ard   JEPG with p rop o s ed   QYCb Cr   PSNR  (dB )   Co m p r ess io n   Ratio   PSNR  (dB )   Co m p r ess io n   Ratio   12   4 6 .14 2 5   2 .40 1   4 6 .49 4 4   2 .53 9 8   11   3 9 .11 0 8   4 .51 1 7   3 8 .97   5 .07 5   10   3 6 .93 4 1   7 .45 6 6   3 6 .37 8 1   9 .00 2 2   9   3 6 .11 7 2   9 .48 9 5   3 5 .72 9 1   1 1 .01 6 5   8   3 5 .39 5 6   1 1 .16 9 6   3 5 .22 8 2   1 2 .98 5   7   3 5 .36 5 3   1 1 .50 3 8   3 5 .14 6   1 3 .10 4 7   6   3 4 .54 4 5   1 3 .02 7   3 4 .70 5 2   1 5 .28 1 5           Figure  5. Cu rves of P SN R  vs.   Com pr essio n R at io o f  Le na’s Im age       Table  3.  T he   Com pr essio n  Ra ti o  an d  Im age Q ualit y  of  Ba boon ’s  Im age   Ph o to shop  CS  Q - Mat rix   JEPG stan d ard   JEPG us in g  QYCb Cr   PSNR  (dB )   Co m p r ess io n   Ratio   PSNR  (dB )   Co m p r ess io n   Ratio   12   4 6 .10 2 1   1 .53 4 4   4 6 .48 1 2   1 .60 6 6   11   3 7 .69 5 5   2 .32 8 2   3 8 .02 1 1   2 .53 5 7   10   3 3 .81 4 4   3 .14 3 7   3 4 .01 6 6   3 .41 1 1   9   3 2 .80 4 9   3 .55 4 3   3 2 .99 7 5   3 .75 4 4   8   3 2 .05 0 1   3 .85 7 0   3 2 .26 1 7   4 .01 4 7   7   3 1 .91 2 2   3 .87 2 0   3 2 .22 1 5   4 .05 9   6   3 0 .91 4 2   4 .15 2 9   3 1 .40 0 6   4 .41 1 4   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      IS S N :  20 88 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   4343   -   4351   4350       Figure  6. Cu rves of P SN R  vs.  Com pr essio n R at io o f   Ba bo on’s  I m age       5.   CONCL US I O N   On e  of  the  pro blem   of   the   JPEG   al gorithm   l ie s  in  the  schem e  (ar chite c ture )  de sign   of   it s   dev el op m ent   in  order  to   get  op ti m u m   of   c om pu ta ti on   tim e,  rati o  an d  qu al it y  of   the   co m pr ession  im a ges.  I n  this  our  stu dy,   the  QY CbC r   al gorithm   is  pr op os ed  as  on e  of   de velo pme nt  of   Sta nd a r d  JPE G  in  w hi ch  it  m erg es two   processes i.e. , YCbCr and qua nt iz at ion  in  JPE G  Stan dard form ing  o ne  inte grat ed  proce ss of co lo r  conve rsion  deri ved   from   the  chrom inance  a nd  l um inance  qu a ntiza ti on   m at rices .   E xp e rim ental   resu lt s   that  perform ed  on   t he  pr ocess or   D ual  Core  i 5,   1.8  G Hz,   4  GB  DD R 3L  RAM  m e m or y  and   128  GB  SS D  usi ng   10  te st  i m ages  wit h  dif fere nt  siz e   wh ic h  are  res pecti vely   con ta ining   dif fer e nt  char act e risti cs  of   c olor,  s hap e   and  te xtu re ,  show  that  t he  QYbCr   al go rithm   has  com pu ta ti on al   tim e  4  up   to  8  tim es  faster  than  sta ndar d  JPE G   al gorithm .  In   add it io n,   this  m et ho d  al so   pro vid es  bette r  com pr essio n  r at io  and   im ag e  qu al it y.  The  fu tu re   work,  t o  ob ta i n  m or e  e ff ic ie nt  r unni ng  ti m e,  the  st ud y   can   be   de vel op  by   in vestigat ing  the   lo w  le ve l  arch it ect ure  of   how Q YCb Cr   al gorithm s ar e com pu te d  t hro ugh ha rdwar e   desig n.        REFERE NCE S   [1]   Gregor y   K.   W allace,   “ The   JP EG   stil l  pi ct ur e  co m pre ss ion  standa rd” ,   IEEE  Tr an sac ti ons  on  Con sum er  El ec tron i cs,   Vol.   38 ,   No.   1,   FEBRUA RY 1992.   [2]   Ahm ed,   N., Nat a raj am T . ,   Rao   K,   “ Discre te Cosin e  Tr ansform “ ,   IE EE ,   1974 .   [3]   S y ed  Al i  Kha y a m ,   “ The   Discre t e  Cosine  Tra nsf orm   (DCT):   Theor y   and  Appli cation”,  Mich iga n  Stat e  Univ ersi t y ,   Marc h  10th   200 3.   [4]   Sari,   W el l ia   Shi nta ,   R ac hm awa nto,   Eko  Har i,   Seti adi ,  De  Ros al   Igna ti us  Mos es,   Sari ,  Chr ist y  Atika ,   “ A  Good   Perform anc e  OTP  Enc r y pti on  Im age   base d  o n  DCT - DW T  Stega nogra ph y ” ,   TE LKOM NIK A ,   Vol. 15,   No. 4 ,   Dec ember  2017 ,   pp.   1987~1995  ISS N:  1693 - 6930,   a cc r edi t ed  A  b y   DIK TI ,   Dec r ee   No:  58 /DIKT I/Ke p/2013  DOI :  10. 12928/TELK OM NIK A.v15i 4. 5883     [5]   Made nda  Sar ifu ddin,   “ Pengol ah an  Ci tra da n  Vid eo  Digi ta l ”, Boo k,   2016 .   [6]   Set y ani ngsih ,   E m y ,   Harj oko,   A gus,  “ Survey   of  H y brid  Im age   C om pre ss ion  Te chni ques ” ,   Int ern at ion al   Journal  o f   El e ct ri ca l   and  C om pute r  Engi ne eri ng  (IJECE)   Vol.   7,   No.  4,   Augus t  2017,   pp.   2 206~2214  ISS N:   2088 - 8708,   DO I :   10. 11591/ijece. v 7i4. pp2206 - 221 4     [7]   El awa d y ,   Im an,  La khdar ,   Abdelmounaim  Moula y ,   Mus ta pha ,   Kheli fi,   “ The   Noise  Reduc ti o n  over   W ire le s s   Channe l  Us ing  Vec tor  Quantiza ti on  Com pre ss ion  and  Filt eri ng ” ,   Inte rna t iona l  Jo urna l  of  El e ct r icala nd  Com pute r   Engi ne eri ng  ( IJE CE)  , Vol .   6 ,   No .   1,   Februa r y   201 6,   pp .   130~138 I SS N:  2088 - 8708,   DO I:  10 . 11591 /i jece . v6i1 . 8483    [8]   Alen  Doce f ,  Fao uzi   Kos senti ni,   Khanh  Nguuy en - Phiand  Ism ae il   Raga b ,   “ The   Quantize d  DCT  an d  Its  A ppli ca ti o n   to  DCT - Based   V ide o  Cod ing ”,  IE EE   Tra nsa ct ion   on  Im age   Proc essing,   Vol.   11,   N o.   3 ,   Mar ch, 200 2.   [9]   Sukirm an  Edi ,   “ Peningka t an  Kiner ja   Algor it m a   Kom pre si  dan  Dekom pre si  JPE G  Mela lui   Pen ggabunga n  pros es  DCT  dan  Ku ant i sasi”,   Dise rta si ,   Octobe r  2009 .   [10]   Su kirman  Edi ,   E rna stuti ,   Made n da,   Sarifuddi n ,   “ Model   DCT - te rk uant isasi  dan  IDCT - te rku ant isasi   untuk  kom pre si   ci tr a” ,   Proce edi n gs Sem ina r  Ilmi ah  Nasiona l  KO MM IT,   2010.   [11]   Li nli n   Deng  and   Ping  Fu,  Aijun  Sang  and  Sili n   Mang ,   “ Quanti z at ion  Algor it hm   for  Color   Im age   Coding  Based  o n  Multi - dimension al   Ve ct or   Matri x   DCT  Orthogon a l  Tr ansform at ion ”,   I EEE,   2009   [12]   M ahe ndra   M.Di xit ,   Pri y a ta m kum ar,   “ Com par at ive   Anal y sis  of  Vari abl e  Quan t iz a ti on  DCT  an d  Vari abl e  R an k  Matri x  SV D Alg orit hm s for  Im ag e  Com pre ss ion A ppli cation” ,   I E EE ,   2010   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g   IS S N:  20 88 - 8708     Accel eratin g  C ompressi on Ti me   of the Sta ndard  JPE G b y  Em plo yi ng …   ( Trini  S . )   4351   [13]   Ramin  Sam ada ni,   “ Chara cteri z ing  and  Esti m ating  Bloc k  DCT  Im age   Com pre ss ion  Quanti za tion  Para m et ers” ,   As il om ar  Confer enc e  on  Signa l s,  S y stems ,   and  Com pute rs,  30  Octobe r  –   2  Novem ber   2005,   Paci f ic   Grove ,   CA,  USA.   [14]   Zi m bic o,   A .   Sch nei der ,   F.,  Maia,   J,  “ Com par at ive  stud y   of   the   p er form anc e  of  th e  JP EG  al gorit hm   using  opti m iz e d   quant i za t ion  m atrice s for   ul tra sou nd  image   compress ion” ,   I EEE,   2 014 .       BIOGR AP H I ES   OF  A UTH ORS       Tri ni  Sapt ariani ,   SK o m ,   MM SI  -   has  rec ei v ed  B. S.  degr ee   in  Com pute r  Scie nc e  of  Gunada rm a  Univer sit y   in  19 88  and  the   Mag iste r  in  Magist er   Mana gement  fr om   Gunada rm a  Univer sit y   in  1994.   She  is  cu rre ntly   an   senio r  lectur er  in   th e   fac u lty   of  com pute r  sc ie n ce   an d  Inform at ion   Engi ne eri ng,   Gunada rm a  Univer sit y .   Her  cur ren t   rese ar ch  in te r e sts  inc lud e  infor m at ion  s y st em,   image  proc essin g.   Emai l: tr in i@ staff . gunad arma.ac . id         Prof.  Sarifuddi n  Made nda  -   Curr ent l y   Dir ec tor  of   Doctor al   Progra m   of  Inform at ion  Te chno lo g y   and  Com pute r  S ci en ce,  Gunada r m a   Univer sit y   –   Indone sia.   He  rec e ive d  the   B. S .   degr ee   from  Univer sit y   of   I ndonesia ,   in  19 89,   the   M.S.  degr ee   from   Instit ut e  Nati ona l  des  Scie nce s  Appliqué es  d e  L y on  (INS A  de   L y on)  –   Frenc h ,   i n  1992,   and  th e  Ph.D.  degr ee   fro m   Univer sit y   of   Burgund y   -   Frenc h,   in  1995.   From   1995  to  19 96,   he  was  a  Resea rch   As sociate   at   LI ESIB  La bora tor y   -   Univer sit y   of  Bur gund y .   In  1997,   he  becam e  a  Le c ture r  in  Co m pute r  Scie nc e   Depa rtment,   Gu nada rm a  Univer sit y   –   Indone si a .   From   2002  to   2007,   he  was  a  rese ar che r  a t   Aca demic  Rese a rch   Consortium  on  digi ta l  imagi ng,   vide o,   aud io   and  m ult imedia  (CoRIMedia ),   Cana da .   His  res ea rch   intere sts  a re  image  pro ce s sing:  image  compress ion,   co lor  i m agi ng,   image   dat ab ase   and   se arc hing ,   m edica l   image  ana l y sis,   implementi ng  o f  image  pro ce ss i ng  al gori thms   on  FP GA   for  real  ti m e   image   an a l y sis.   Emai l: sari f@staff. gunad ar m a. ac.i d         Dr.  Ern astut i   -   has  re ceive d  B. S.  degr ee  in   Mathe m at i cs  fr om   Univer sit y   of  Indone sia   in   Dec ember  1985 ,   and  the   M.S .   in   Com pute r  Sci e nce   from   Univ er sit y   of  Indon esia,  in   Jul y   1994,   and  PhD   degr ee s  in  Com pute r  Scie nc e  from   G unada rm a  Unive rsit y ,   Indone sia ,   in  April  2008.   She  is  cur ren tly  an  associa t e  profe ss or  in  the   fac ul t y   of  computer   scie n ce   an d  Inform at ion   Engi ne eri ng,   Gunada rm a  Univer sit y .   Her  cur ren t  rese ar ch  in te r e sts  in cl ude  gr ap h  the or y   and   combinat ori al   o pti m iz ation,   gra ph - the ore ti c   interc onne ct ion   ne tworks,  par a llel   and  distr ibute   computing,   and design  and   an alys is of   al gor it hm s.  Emai l: e rn as_tut i@ y ahoo.co.id         Dr.  W id y a  Si lfi a nti   –   now  is  a  se nior  l ec tur er  in  t he  fa cul t y   of  co m pute r  scie n ce  a nd  informati on   engi ne eri ng,   Gu nada rm a  Unvier sit y .   She  has  rec e ive d  Com pute r  Degre e  fro m   Gunada rma   Univer sit y   in  A pril   1995 ,   and  t he  Magist er  fro m   Gunada rm a  Univer sit y   in  1 998,   and  PhD   degr ee s  in  Com pute r  Sci enc e  fr om   Gunada rm a  Univer sit y ,   Ind onesia ,   in  2010.   Her  cur ren t   rese arc h   in te rest s inc lud e  in form at ion   s y st em,  da t aba se.   Emai l: ws il fi@sta ff . gunad arma. a c. id .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.