## TEKNIK ESTIMASI DAN KOMPENSASI GERAK PADA VIDEO CODING FGS (Fine Granularity Scalability)

## Oleh :
Agus Purwadi , Afrizal Yuhanef , Lince Markis
Staf Pengajar Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang E-mail : aguspurwadi99@yahoo.com

## ABSTRACT
Motion estimation is a process to determine the movement of an object on video sequential. The movement of objects is known as motion vector. A motion vector indicates a shift point between the current frame with the reference frame. Of motion vector is obtained, it would seem that the movement of the dots between the observed frame. In this study using the algorithm block maching SAD (Sum of Absolute Different), the search process is done per pixel. To determine the quality of the movement of objects in each frame interpolation is obtained by calculating the PSNR value. PSNR values range from 35 to 40 dB. From the research conducted using the 90 frame interpolation obtained PSNR value decreases.
Keywords : motion estimation compensation, FGS ( Fine Granularity Scalability )

## PENDAHULUAN
Pade  pengkodean  video FGS ( Fine  Granularity  Scalability ) yang merupakan  perbaikan  dari  MPEG-4 menerapkan pengkodean prediksi interframe didasarkan  pada  teknik estimasi  dan  kompensasi gerak.  Pada teknik  ini, hanya  frame-frame  error prediksi yang dikodekan, yaitu perbedaan  antara frame-frame  asli dengan  frame-frame  hasil  proses rekonstruksi.  Maka  setiap  macroblock pada  frame asli  akan  di  ambil prediksinya dari frame sebelumnya yang telah  direkonstruksi. Informasi  gerak dari sebuah  macroblok  dalam  frame rekonstruksi dinyatakan  oleh  sebuah vektor  perpindahan  dua dimensi  atau vektor  gerak. Pada pengkodean  video FGS ( Fine  Granularity  Scalability ), proses block  matching akan  dihasilkan satu  vektor  gerak  untuk setiap  proses kompensasi  gerak Vektor-vektor  gerak
yang  dihasilkan  oleh metode  ini  hanya dapat  referensi  pixel-pixel  didalam area frame.  Oleh  karenanya,  macroblock macroblock di tepian frame, tidak dapat diprediksi  dengan  baik. Optimalisasi teknik  estimasi  dan  kompensasi  gerak untuk mempertinggi
kualitas pengkodean  prediksi interframe  dapat dilakukan  dengan meningkatkan  area pencarian
vektor gerak untuk mengkompensasi  pergerakan  obyek video di tepian frame.

## METODOLOGI
Estimasi Gerak dan Kompensasi Motion dapat  dikatagorikan dalam  model  2  dimensi  atau  model  3 dimensi. Dua dimensi motion estimation merupakan  bagian  yang  penting  pada sistem  video  prosessing.  Dua  dimensi motion  estimation sering  kali  sebagai syarat  langkah  awal  untuk  struktur  3-D
dan motion  estimation .  Tiga  dimensi motion  estimation digunakan  untuk menggambarkan motion (gerakan)  pada obyek  dalam  ruang  3  dimensi,  sebagai contoh  dalam  aplikasi computer  vision untuk tracking obyek  dalam video coding dan motion compensation. Dalam  beberapa aplikasi,  kita dapat  mempresentasikan motion dengan model  dua  dimensi.  Gambar  2. diperlihatkan proyeksi pada perpindahan obyek  pada  perencanaan image dan hubungan antara motion 3-D dan motion
2-D.
Ketika titik pada obyek berpindah dari X = x, y, z pada waktu t 1 ke  X’  =  (x  +  dx,y  +  dy,z  +  dz)  pada waktu  t 2 =  t 1 +  dt,  ini  adalah  proyeksi image berpindah  dari  x  =  (x,y)  ke  x’  = (x’,y’)  =  (x  +  dx,y  +  dy).  Tiga  dimensi motion  vector pada  X  adalah  tiga dimensi pemindahan d(X, t 1 , t 2 ) = (X’ – X) dan 2-D motion vector pada x adalah dua dimensi perpindahan d(x, t 1 , t 2 ) = (x’
– x).
Gambar 1. Proyeksi Perpindahan Obyek
Bidang motion dari t 1 ke t 2 adalah representasi  dari  d(x,  t 1 ,  t 2 )  pada  semua posisi image x pada waktu t 1 . Kita dapat melukis bidang motion dari grafik vektor, seperti  diperlihatkan  pada  gambar  2.,  di mana arah dan magnitude pada tiap-tiap tanda  panah  dalam  arah  dan  magnitude pada motion vector dalam pixel di mana tanda panah diletakkan pada arah asal.
Gambar 2. Dua Dimensi Bidang Motion Bidang motion sangat berhubungan dengan zoom pada kamera dan  rotasi  pada  kamera  seperti diperlihatkan pada gambar 2.
Global motion dapat  diestimasi menggunakan    model  perbedaan  seperti translasi, transformasi geometri, turunan mapping atau  proyeksi mapping. Satu atau lebih model yang digunakan adalah 6  parameter  model  turunan.  Untuk dimasukkan dalam global bidang motion , 6 parameter turunan model motion yang dipergunakan dalam simulasi adalah:
y a x a a x      2 1 0 ' ……. (1) y a x a a y      5 4 3 ' ……..(2)
di  mana  [x,y]  adalah  posisi pixel dalam image asal,  [x’,y’]  adalah  posisi hubungan pixel dam image referensi, dan [a 0 ,  a 1 ,  a 2 ,  a 3 ,  a 4 ,  a 5 ]  adalah  global parameter motion PERANCANGAN SISTEM FGS ( Fine Granularity Scalability )
FGS ( Fine Granularity Scalability ) merupakan perbaikan (amandemen)  pada  streaming  video MPEG-4, adalah untuk membuat respon pada pertumbuhan yang diinginkan pada standart  video  coding  dalam  kanal  atau juga  dalam  internet,  dengan  range  yang lebar pada bit rate dan range yang lebar pada  variasi  bit  ratenya.  Dengan  base-
dan motion  estimation .  Tiga  dimensi motion  estimation digunakan  untuk menggambarkan motion (gerakan)  pada obyek  dalam  ruang  3  dimensi,  sebagai contoh  dalam  aplikasi computer  vision untuk tracking obyek  dalam video coding dan motion compensation. Dalam  beberapa aplikasi,  kita dapat  mempresentasikan motion dengan model  dua  dimensi.  Gambar  2. diperlihatkan proyeksi pada perpindahan obyek  pada  perencanaan image dan hubungan antara motion 3-D dan motion 2-D. Ketika titik pada obyek berpindah dari X = x, y, z pada waktu t 1 ke  X’  =  (x  +  dx,y  +  dy,z  +  dz)  pada waktu  t 2 =  t 1 +  dt,  ini  adalah  proyeksi image berpindah  dari  x  =  (x,y)  ke  x’  = (x’,y’)  =  (x  +  dx,y  +  dy).  Tiga  dimensi motion  vector pada  X  adalah  tiga dimensi pemindahan d(X, t 1 , t 2 ) = (X’ – X) dan 2-D motion vector pada x adalah dua dimensi perpindahan d(x, t 1 , t 2 ) = (x’
– x).
Gambar 1. Proyeksi Perpindahan Obyek
Bidang motion dari t 1 ke t 2 adalah representasi  dari  d(x,  t 1 ,  t 2 )  pada  semua posisi image x pada waktu t 1 . Kita dapat melukis bidang motion dari grafik vektor, seperti  diperlihatkan  pada  gambar  2.,  di mana arah dan magnitude pada tiap-tiap tanda  panah  dalam  arah  dan  magnitude pada motion vector dalam pixel di mana tanda panah diletakkan pada arah asal.
Gambar 2. Dua Dimensi Bidang Motion Bidang motion sangat berhubungan dengan zoom pada kamera dan  rotasi  pada  kamera  seperti diperlihatkan pada gambar 2.
Global motion dapat  diestimasi menggunakan    model  perbedaan  seperti translasi, transformasi geometri, turunan mapping atau  proyeksi mapping. Satu atau lebih model yang digunakan adalah 6  parameter  model  turunan.  Untuk dimasukkan dalam global bidang motion , 6 parameter turunan model motion yang dipergunakan dalam simulasi adalah:
y a x a a x      2 1 0 ' ……. (1) y a x a a y      5 4 3 ' ……..(2)
di  mana  [x,y]  adalah  posisi pixel dalam image asal,  [x’,y’]  adalah  posisi hubungan pixel dam image referensi, dan [a 0 ,  a 1 ,  a 2 ,  a 3 ,  a 4 ,  a 5 ]  adalah  global parameter motion PERANCANGAN SISTEM FGS ( Fine Granularity Scalability )
FGS ( Fine Granularity Scalability ) merupakan perbaikan (amandemen)  pada  streaming  video MPEG-4, adalah untuk membuat respon pada pertumbuhan yang diinginkan pada standart  video  coding  dalam  kanal  atau juga  dalam  internet,  dengan  range  yang lebar pada bit rate dan range yang lebar pada  variasi  bit  ratenya.  Dengan  base-
dan motion  estimation .  Tiga  dimensi motion  estimation digunakan  untuk menggambarkan motion (gerakan)  pada obyek  dalam  ruang  3  dimensi,  sebagai contoh  dalam  aplikasi computer  vision untuk tracking obyek  dalam video coding dan motion compensation. Dalam  beberapa aplikasi,  kita dapat  mempresentasikan motion dengan model  dua  dimensi.  Gambar  2. diperlihatkan proyeksi pada perpindahan obyek  pada  perencanaan image dan hubungan antara motion 3-D dan motion 2-D. Ketika titik pada obyek berpindah dari X = x, y, z pada waktu t 1 ke  X’  =  (x  +  dx,y  +  dy,z  +  dz)  pada waktu  t 2 =  t 1 +  dt,  ini  adalah  proyeksi image berpindah  dari  x  =  (x,y)  ke  x’  = (x’,y’)  =  (x  +  dx,y  +  dy).  Tiga  dimensi motion  vector pada  X  adalah  tiga dimensi pemindahan d(X, t 1 , t 2 ) = (X’ – X) dan 2-D motion vector pada x adalah dua dimensi perpindahan d(x, t 1 , t 2 ) = (x’
– x).
Gambar 1. Proyeksi Perpindahan Obyek
Bidang motion dari t 1 ke t 2 adalah representasi  dari  d(x,  t 1 ,  t 2 )  pada  semua posisi image x pada waktu t 1 . Kita dapat melukis bidang motion dari grafik vektor, seperti  diperlihatkan  pada  gambar  2.,  di mana arah dan magnitude pada tiap-tiap tanda  panah  dalam  arah  dan  magnitude pada motion vector dalam pixel di mana tanda panah diletakkan pada arah asal.
Gambar 2. Dua Dimensi Bidang Motion Bidang motion sangat berhubungan dengan zoom pada kamera dan  rotasi  pada  kamera  seperti diperlihatkan pada gambar 2.
Global motion dapat  diestimasi menggunakan    model  perbedaan  seperti translasi, transformasi geometri, turunan mapping atau  proyeksi mapping. Satu atau lebih model yang digunakan adalah 6  parameter  model  turunan.  Untuk dimasukkan dalam global bidang motion , 6 parameter turunan model motion yang dipergunakan dalam simulasi adalah:
y a x a a x      2 1 0 ' ……. (1) y a x a a y      5 4 3 ' ……..(2)
di  mana  [x,y]  adalah  posisi pixel dalam image asal,  [x’,y’]  adalah  posisi hubungan pixel dam image referensi, dan [a 0 ,  a 1 ,  a 2 ,  a 3 ,  a 4 ,  a 5 ]  adalah  global parameter motion PERANCANGAN SISTEM FGS ( Fine Granularity Scalability )
FGS ( Fine Granularity Scalability ) merupakan perbaikan (amandemen)  pada  streaming  video MPEG-4, adalah untuk membuat respon pada pertumbuhan yang diinginkan pada standart  video  coding  dalam  kanal  atau juga  dalam  internet,  dengan  range  yang lebar pada bit rate dan range yang lebar pada  variasi  bit  ratenya.  Dengan  base-
layer  coding  yang  merupakan  bentuk amandemennya, yaitu merupakan bentuk yang  sederhana  untuk  mendapatkan ketelitian dalam tingkat ketelitian coding yang tinggi dengan tingkat kompleksitas yang rendah.
Secara  mendasar  perencanaan dari kompresi video dapat diklasifikasikan ke dalam dua pendekatan  yaitu: scalable dan non- scalable video  coding  [8].  Secara sederhana  dapat  diperlihatkan  untuk enkoder  dan  dekoder  dalam  intra  mode (unit  video  coding  yang  dipresentasikan tanpa  referensi  kode  data  sebelumnya) dan  hanya  digunakan  DCT  (discrete cosine transform).
Pada enkoder video non-scalable dibangkitkan  satu  kompresi  urutan  bit. Sebaliknya  pada  enkoder  video  scalable kompresi  baris  video  di  bagi  dalam berbagai  sub  stream,  kompresi  sub stream  yang  pertama  dinamakan base substream ,  yang  mana  dapat  dikodekan berdiri  sendiri  dan  memberikan  kualitas visual  yang  kasar.  Sedang  kompresi substream  kedua  adalah enhanchement substream ,  yang  mana  dapat  dikodekan bersama-sama  dengan  base  substream dan akan  mendapatkan  kualitas  visual yang  lebih  bagus.  Kualitas  skalabilitas, ukuran image atau frame rate dinamakan SNR (Signal to noise ratio) untuk spatial atau temporal.
Gambar  3. Struktur  Enkoder  video coding FGS
Agoritma  Estimasi  dan  Kompensasi Gerak Estimasi  gerakan  merupakan bagian yang sangat penting dalam sistem video prosessing. Di dalam penelitian ini akan  mengevaluasi  pendekatan  estimasi gerakan  didasarkan  pada  posisi  gradien dan implementasi hirarkis.
Dalam  algoritma  ini,  kita mengusulkan suatu  metoda  yang  efisien untuk estimasi gerakan dari urutan citra. Metoda  yang  umum  adalah  dapat mengakomodasi berbagai model gerakan. Teknik  estimasi  gerakan  ini  dirancang untuk  memperkecil sum  of  squared differences (SSD) antara current  frame dan kompensasi gerakan frame sebelumnya.
         R y x y x I y x I SSD , 2 ) , ( ) , ( …..(3)          R y x y x I y x I SAD , ) , ( ) , ( …..(4)
Algoritma  ini  terdiri  dari  tiga langkah,  pertama  sebuah  tiga  level low pass piramid  citra  dibangun  untuk meningkatkan pemusatan
dan mengurangi komputasional yang komplek. Low-Pass  filters dan down sampling digunakan  untuk  membangun ini  piramida.  Teknik  ini  dinamakan Three-level Hierarchical Implementation .
Gambar 4. Hirarki Estimasi
Jurnal Elektron Vol 5 No. 1, Edisi Desember 2013
layer  coding  yang  merupakan  bentuk amandemennya, yaitu merupakan bentuk yang  sederhana  untuk  mendapatkan ketelitian dalam tingkat ketelitian coding yang tinggi dengan tingkat kompleksitas yang rendah.
Secara  mendasar  perencanaan
dari kompresi video dapat diklasifikasikan ke dalam dua pendekatan  yaitu: scalable dan non- scalable video  coding  [8].  Secara sederhana  dapat  diperlihatkan  untuk enkoder  dan  dekoder  dalam  intra  mode (unit  video  coding  yang  dipresentasikan tanpa  referensi  kode  data  sebelumnya) dan  hanya  digunakan  DCT  (discrete cosine transform).
Pada enkoder video non-scalable dibangkitkan  satu  kompresi  urutan  bit. Sebaliknya  pada  enkoder  video  scalable kompresi  baris  video  di  bagi  dalam berbagai  sub  stream,  kompresi  sub stream  yang  pertama  dinamakan base substream ,  yang  mana  dapat  dikodekan berdiri  sendiri  dan  memberikan  kualitas visual  yang  kasar.  Sedang  kompresi substream  kedua  adalah enhanchement substream ,  yang  mana  dapat  dikodekan bersama-sama  dengan  base  substream dan akan  mendapatkan  kualitas  visual yang  lebih  bagus.  Kualitas  skalabilitas, ukuran image atau frame rate dinamakan SNR (Signal to noise ratio) untuk spatial atau temporal.
Gambar  3. Struktur  Enkoder  video coding FGS
Agoritma  Estimasi  dan  Kompensasi Gerak Estimasi  gerakan  merupakan bagian yang sangat penting dalam sistem video prosessing. Di dalam penelitian ini akan  mengevaluasi  pendekatan  estimasi gerakan  didasarkan  pada  posisi  gradien dan implementasi hirarkis.
Dalam  algoritma  ini,  kita mengusulkan suatu  metoda  yang  efisien untuk estimasi gerakan dari urutan citra. Metoda  yang  umum  adalah  dapat mengakomodasi berbagai model gerakan. Teknik  estimasi  gerakan  ini  dirancang untuk  memperkecil sum  of  squared differences (SSD) antara current  frame dan kompensasi gerakan frame sebelumnya.
         R y x y x I y x I SSD , 2 ) , ( ) , ( …..(3)
         R y x y x I y x I SAD , ) , ( ) , ( …..(4)
Algoritma  ini  terdiri  dari  tiga langkah,  pertama  sebuah  tiga  level low pass piramid  citra  dibangun  untuk meningkatkan pemusatan
dan mengurangi komputasional yang komplek. Low-Pass  filters dan down sampling digunakan  untuk  membangun ini  piramida.  Teknik  ini  dinamakan Three-level Hierarchical Implementation .
Gambar 4. Hirarki Estimasi
Jurnal Elektron Vol 5 No. 1, Edisi Desember 2013
layer  coding  yang  merupakan  bentuk amandemennya, yaitu merupakan bentuk yang  sederhana  untuk  mendapatkan ketelitian dalam tingkat ketelitian coding yang tinggi dengan tingkat kompleksitas yang rendah.
Secara  mendasar  perencanaan
dari kompresi video dapat diklasifikasikan ke dalam dua pendekatan  yaitu: scalable dan non- scalable video  coding  [8].  Secara sederhana  dapat  diperlihatkan  untuk enkoder  dan  dekoder  dalam  intra  mode (unit  video  coding  yang  dipresentasikan tanpa  referensi  kode  data  sebelumnya) dan  hanya  digunakan  DCT  (discrete cosine transform).
Pada enkoder video non-scalable dibangkitkan  satu  kompresi  urutan  bit. Sebaliknya  pada  enkoder  video  scalable kompresi  baris  video  di  bagi  dalam berbagai  sub  stream,  kompresi  sub stream  yang  pertama  dinamakan base substream ,  yang  mana  dapat  dikodekan berdiri  sendiri  dan  memberikan  kualitas visual  yang  kasar.  Sedang  kompresi substream  kedua  adalah enhanchement substream ,  yang  mana  dapat  dikodekan bersama-sama  dengan  base  substream dan akan  mendapatkan  kualitas  visual yang  lebih  bagus.  Kualitas  skalabilitas, ukuran image atau frame rate dinamakan SNR (Signal to noise ratio) untuk spatial atau temporal.
Gambar  3. Struktur  Enkoder  video coding FGS
Agoritma  Estimasi  dan  Kompensasi Gerak Estimasi  gerakan  merupakan bagian yang sangat penting dalam sistem video prosessing. Di dalam penelitian ini akan  mengevaluasi  pendekatan  estimasi gerakan  didasarkan  pada  posisi  gradien dan implementasi hirarkis.
Dalam  algoritma  ini,  kita mengusulkan suatu  metoda  yang  efisien untuk estimasi gerakan dari urutan citra. Metoda  yang  umum  adalah  dapat mengakomodasi berbagai model gerakan. Teknik  estimasi  gerakan  ini  dirancang untuk  memperkecil sum  of  squared differences (SSD) antara current  frame dan kompensasi gerakan frame sebelumnya.
         R y x y x I y x I SSD , 2 ) , ( ) , ( …..(3)
         R y x y x I y x I SAD , ) , ( ) , ( …..(4)
Algoritma  ini  terdiri  dari  tiga langkah,  pertama  sebuah  tiga  level low pass piramid  citra  dibangun  untuk meningkatkan pemusatan
dan mengurangi komputasional yang komplek. Low-Pass  filters dan down sampling digunakan  untuk  membangun ini  piramida.  Teknik  ini  dinamakan Three-level Hierarchical Implementation .
Gambar 4. Hirarki Estimasi
Kemudian  suatu  translasi  awal diperkirakan dengan full-pixel ketepatan  ada  di puncak  piramida. Inisial  estimasi  ini  diperoleh  oleh suatu  teknik matching ,  yang  mana memperkecil SAD dengan menggunakan  modefikasi  suatu pencarian n-step. Di dalam tiga stage, suatu posisi gradien dieksekusi pada masing-masing  tingkatan  piramida yang  di mulai  dari  inisial  translasi pada level kasar. Gerakan parameter dihitung  dengan    penyederhanakan SSD  itu.  Karena  tergantung  pada SSD  pada  parameter  gerakan  adalah non  linear ,  kita  menggunakan prosedur iterasi sebagai berikut :
b H a a t t ) 1 ( ) ( ) 1 (    
.......... (5) Di mana:
- a adalah parameter gerakan pada saat t dan t+1.
- H adalah matrik yang sama n x n untuk setengah waktu pertama.
- b  adalah  n-elemen  vector  yang sama pada minus setengah waktu pertama gradien pada SSD.
- n  adalah  jumlah  parameter  pada model.
Parameter  a 0 dan  a 1 adalah inisialisasi  pertama  dengan  translasi estimasi  vector  dalam  inisial  tingkatan matching .  Posisi  gradien  di  mulai  dari level  atas  pada  pyramid,  kemudian mengikuti  sub  urutan  level  dalam pendekatan  dari  atas  ke  bawah. Pada tiap-tiap  level,  posisi  gradien  mengikuti langkah-langkah:
1. Perhitungan matrik H dan vector b. 2. Sistem didefinisikan menghitung
H (-1) b. 3. Menghasilkan perubahan pada variable
a adalah
dengan menambahkan ke dalam parameter :
a
a a t t     ) ( ) 1 ( …….. (6)
di mana b H a ) 1 (   
Gambar  4. Blok  Diagram  Tiga  Level
Hirarki Implementasi Estimasi Kompensasi Gerak HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil  simulasi  estimasi  dan kompensasi  gerak  pada  video coding dengan  menggunakan  metode Gradient Descent (penurunan gradien),  dapat diperlihatkan pada gambar di bawah untuk sequence  Foreman,  maka  didapatkan rekonstruksi  target frame, anchor  frame dan motion vector serta prediksi frame.
Gambar 5. Rekonstruksi Frame Target
Kemudian  suatu  translasi  awal diperkirakan dengan full-pixel ketepatan  ada  di puncak  piramida. Inisial  estimasi  ini  diperoleh  oleh suatu  teknik matching ,  yang  mana memperkecil SAD dengan menggunakan  modefikasi  suatu pencarian n-step. Di dalam tiga stage, suatu posisi gradien dieksekusi pada masing-masing  tingkatan  piramida yang  di mulai  dari  inisial  translasi pada level kasar. Gerakan parameter dihitung  dengan    penyederhanakan SSD  itu.  Karena  tergantung  pada SSD  pada  parameter  gerakan  adalah non  linear ,  kita  menggunakan prosedur iterasi sebagai berikut :
b H a a t t ) 1 ( ) ( ) 1 (    
.......... (5) Di mana:
- a adalah parameter gerakan pada saat t dan t+1.
- H adalah matrik yang sama n x n untuk setengah waktu pertama.
- b  adalah  n-elemen  vector  yang sama pada minus setengah waktu pertama gradien pada SSD.
- n  adalah  jumlah  parameter  pada model.
Parameter  a 0 dan  a 1 adalah inisialisasi  pertama  dengan  translasi estimasi  vector  dalam  inisial  tingkatan matching .  Posisi  gradien  di  mulai  dari level  atas  pada  pyramid,  kemudian mengikuti  sub  urutan  level  dalam pendekatan  dari  atas  ke  bawah. Pada tiap-tiap  level,  posisi  gradien  mengikuti langkah-langkah:
1. Perhitungan matrik H dan vector b. 2. Sistem didefinisikan menghitung
H (-1) b. 3. Menghasilkan perubahan pada
variable
a adalah dengan menambahkan ke dalam parameter :
a
a a t t     ) ( ) 1 ( …….. (6)
di mana b H a ) 1 (   
Gambar  4. Blok  Diagram  Tiga  Level
Hirarki Implementasi Estimasi Kompensasi Gerak HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil  simulasi  estimasi  dan kompensasi  gerak  pada  video coding dengan  menggunakan  metode Gradient Descent (penurunan gradien),  dapat diperlihatkan pada gambar di bawah untuk sequence  Foreman,  maka  didapatkan rekonstruksi  target frame, anchor  frame dan motion vector serta prediksi frame.
Gambar 5. Rekonstruksi Frame Target
Kemudian  suatu  translasi  awal diperkirakan dengan full-pixel ketepatan  ada  di puncak  piramida. Inisial  estimasi  ini  diperoleh  oleh suatu  teknik matching ,  yang  mana memperkecil SAD dengan menggunakan  modefikasi  suatu pencarian n-step. Di dalam tiga stage, suatu posisi gradien dieksekusi pada masing-masing  tingkatan  piramida yang  di mulai  dari  inisial  translasi pada level kasar. Gerakan parameter dihitung  dengan    penyederhanakan SSD  itu.  Karena  tergantung  pada SSD  pada  parameter  gerakan  adalah non  linear ,  kita  menggunakan prosedur iterasi sebagai berikut :
b H a a t t ) 1 ( ) ( ) 1 (    
.......... (5) Di mana:
- a adalah parameter gerakan pada saat t dan t+1.
- H adalah matrik yang sama n x n untuk setengah waktu pertama.
- b  adalah  n-elemen  vector  yang sama pada minus setengah waktu pertama gradien pada SSD.
- n  adalah  jumlah  parameter  pada model.
Parameter  a 0 dan  a 1 adalah inisialisasi  pertama  dengan  translasi estimasi  vector  dalam  inisial  tingkatan matching .  Posisi  gradien  di  mulai  dari level  atas  pada  pyramid,  kemudian mengikuti  sub  urutan  level  dalam pendekatan  dari  atas  ke  bawah. Pada tiap-tiap  level,  posisi  gradien  mengikuti langkah-langkah:
1. Perhitungan matrik H dan vector b. 2. Sistem didefinisikan menghitung
H (-1) b. 3. Menghasilkan perubahan pada
variable
a adalah dengan menambahkan ke dalam parameter :
a
a a t t     ) ( ) 1 ( …….. (6)
di mana b H a ) 1 (   
Gambar  4. Blok  Diagram  Tiga  Level
Hirarki Implementasi Estimasi Kompensasi Gerak HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil  simulasi  estimasi  dan kompensasi  gerak  pada  video coding dengan  menggunakan  metode Gradient Descent (penurunan gradien),  dapat diperlihatkan pada gambar di bawah untuk sequence  Foreman,  maka  didapatkan rekonstruksi  target frame, anchor  frame dan motion vector serta prediksi frame.
Gambar 5. Rekonstruksi Frame Target

## Gambar 6. Rekonstruksi Frame Anchor
Gambar 7. Rekonstruksi Frame Prediksi
Gambar 8. Rekonstruksi frame Error
Gambar 9. Arah Vektor Gerak
Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat banyaknya  arah motion vektor  untuk sequence “Foreman”  akan  mempengaruhi nilai  PSNR,  dari  hasil  simulasi  didapat nilai PSNR estimasi dan kompensasi gerak pada  frame  66  sampai  69 sequence “Foreman”  mempunyai  nilai  PSNR  pada frame prediksi sebesar 29,88 dB.
Dari simulasi  sequence  video yang dipergunakan  hanya  diambil  90 frame  dari  urutan  pertama  yang dikodekan  dengan frame  rate  30  fps untuk menunjukkan analisa unjuk kerja. Unjuk  kerja  dari  pada  video  coding dapat di lihat pada gambar 10 dan 11 di bawah.
Gambar  10.  Grafik  PSNR  Sequence Foreman
Gambar  11.  Grafik  MSE  Sequence Foreman
KESIMPULAN Dari hasil  simulasi  pada sequence “Foreman” didapatkan  bentuk grafik  dengan  nilai  PSNR  yang cenderung  turun  antara  39  dB - 40 dB
Jurnal Elektron Vol 5 No. 1, Edisi Desember 2013
87

## Gambar 6. Rekonstruksi Frame Anchor
Gambar 7. Rekonstruksi Frame Prediksi
Gambar 8. Rekonstruksi frame Error
Gambar 9. Arah Vektor Gerak
Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat banyaknya  arah motion vektor  untuk sequence “Foreman”  akan  mempengaruhi nilai  PSNR,  dari  hasil  simulasi  didapat nilai PSNR estimasi dan kompensasi gerak pada  frame  66  sampai  69 sequence “Foreman”  mempunyai  nilai  PSNR  pada frame prediksi sebesar 29,88 dB.
Dari simulasi  sequence  video yang dipergunakan  hanya  diambil  90 frame  dari  urutan  pertama  yang dikodekan  dengan frame  rate  30  fps untuk menunjukkan analisa unjuk kerja. Unjuk  kerja  dari  pada  video  coding dapat di lihat pada gambar 10 dan 11 di bawah.
Gambar  10.  Grafik  PSNR  Sequence Foreman
Gambar  11.  Grafik  MSE  Sequence Foreman
KESIMPULAN Dari hasil  simulasi  pada sequence “Foreman” didapatkan  bentuk grafik  dengan  nilai  PSNR  yang cenderung  turun  antara  39  dB - 40 dB
Jurnal Elektron Vol 5 No. 1, Edisi Desember 2013
87

## Gambar 6. Rekonstruksi Frame Anchor
Gambar 7. Rekonstruksi Frame Prediksi
Gambar 8. Rekonstruksi frame Error
Gambar 9. Arah Vektor Gerak
Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat banyaknya  arah motion vektor  untuk sequence “Foreman”  akan  mempengaruhi nilai  PSNR,  dari  hasil  simulasi  didapat nilai PSNR estimasi dan kompensasi gerak pada  frame  66  sampai  69 sequence “Foreman”  mempunyai  nilai  PSNR  pada frame prediksi sebesar 29,88 dB.
Dari simulasi  sequence  video yang dipergunakan  hanya  diambil  90 frame  dari  urutan  pertama  yang dikodekan  dengan frame  rate  30  fps untuk menunjukkan analisa unjuk kerja. Unjuk  kerja  dari  pada  video  coding dapat di lihat pada gambar 10 dan 11 di bawah.
Gambar  10.  Grafik  PSNR  Sequence Foreman
Gambar  11.  Grafik  MSE  Sequence Foreman
KESIMPULAN Dari hasil  simulasi  pada sequence “Foreman” didapatkan  bentuk grafik  dengan  nilai  PSNR  yang cenderung  turun  antara  39  dB - 40 dB
pada layer Base dan 35 dB – 40 dB pada layer Enhancement ,  hal  ini  dikarenakan terlalu  banyak  motion  vektor  terutama pada  urutan  frame  paling  akhir  pada motion  estimation  sehingga  terlalu banyak  pixel  dalam  urutan  frame yang dikodekan  hal  ini  akan  mempengaruhi penurunan nilai  PSNR,  demikian  juga sebaliknya  pada  MSE terlalu  banyak urutan  bit  dalam  pixel  yang  dikodekan akan  mempengaruhi  penurunan  nilai MSE.

## SARAN
Dari simulasi  dan analisa  hasil pengukuran, dapat  disarankan sebagai berikut  : proses  optimasi pada  estimasi dan kompensasi gerak pada pengkodean video dapat  dikembangkan  pula  pada berbagai  macam  teknik  pengkodean, misalnya  pada PFGS  (Progressive  Fine Granularity Scalability) yang mempunyai  bentuk  skalabilitas  yang lebih  baik  dari  FGS  yang  tentunya mempunyai  banyak  variasi  unjuk  kerja pengkodean dan juga pada teknik-teknik pengkodean baik video maupun citra.

## DAFTAR PUSTAKA
D.  Wu,  Y.  T.  Hou,  and  Y.-Q.  Zhang, “ Transporting  real-time  video  over the  Internet:  challenges  and approaches ,”  Proc.  IEEE,  vol.  88, pp. 1855-1877, Dec. 2000. W.  Li,  “ Overview  of  fine  granularity scalability  in  MPEG-4  video standard ,”  IEEE  Trans.  Circuits
Syst. Video  Technol.,  vol.  11,  pp.
301-317, March 2001. Bern  Girod,  Niko  Farber,  “ Feedback- Based  Error  Control  for  Mobile Video  Transmission ”,  IEEE  Trans,
Vol. 87, No. 10, October 1999. Fan  Zhai,  Randall  Berry,  Thrasyvoulos N, Pappas, Anggelos K. Katsaggelos, “ A Rate-Distortion Optimized Error Control  Sheme  For  Scalable  Video Streaming  Over  The  Internet ”, ICME 2003.
Arnold  M.  Michelson,  Allen  H.
Levesque,
” Error-Control Techniques For Digital Communication ”,  John  Wiley  & Sons, Inc., United State of America, 1985.
Mohammed Ghanbari, “ Video Coding an Introduction  to  Standart  Codecs ”,
The Institut of Electrical Engineers, United Kingdom, 1999. John  B.  Anderson,  Seshadr  Mohan, “Source  And  Channel  Coding” , Kluwer Academic Publishers, United State of America, 1991. Dapeng  Wu,  Yiwei  Thomas  Hou, Wenwu Zhu, Ya-Qin Zhang, Jon M. Peha, “Streaming  Video  Over  the Internet: Approaches and Directions” , IEEE Trans. On Circuit and  System  for  Video  Technology, vol.11, No.3, March 2001.
Marta Mrak, Nikola Sprljan, Sonja Grgic, “Video  Coding  Schemes  for Transporting  Video  Over  The Internet” ,  University  of  Zagreb,
Faculty  of  Electrical  Engineering and Computing Unska 3 / XII, HR-1 0000 Zagreb, Croatia.
Gary  J.  Sullivan,  Thomas  Wiegand, “Rate-Distortion  Optimization  for Video  Compression” ,  IEEE  Signal
Processing  Magazine,  November 1998. Guy  Cote,  Shahram  Shirani,  Faouzi Kossentini, “Optimal Mode Selection  and  Synchronization  for Robust  Video  Communication  Over Error-Prone  Networks” ,  IEEE Journal  on  Selected  Areas  in
Communications, Vol.18,  No.6, June 2000. Guido  M.  Schuster,  Aggelos  K. Katsaggelos, “Rate-Distortion Based  Video  Compression  Optimal Video  Frame  Compression  and Object Boundary Encoding” , Kluwer Academic Publisher, Netherlands, 1997.