GELOMBANG-SINGKAT UNTUK PEMAMPATAN CITRA SEKUENSIAL

ALBERTUS JOKO SANTOSO, Ir. Lukito Edi Nugroho, M.Sc., Ph.D.

2012 | Disertasi | S3 Teknik Elektro

Penelitian disertasi ini mempunyai tujuan, yaitu membandingkan beberapa gelombang-singkat terhadap PSNR dan persentase rasio kompresi, serta menambah koefisien filter gelombang-singkat baru berdasarkan citra sekuensial yang dapat menjadi alternatif dalam mengatasi permasalahan pemampatan data citra ditinjau dari nilai PSNR dan persentase rasio kompresi. Penambahan koefisien filter gelombang-singkat baru diharapkan dapat mempunyai kelebihan dibandingkan koefisien filter gelombang-singkat lama. Penelitian disertasi ini dibagi menjadi 3 tahap, yaitu tahap 1 membandingkan 17 gelombang-singkat untuk pemampatan citra diam. Tahap 2 membandingkan 17 gelombang-singkat untuk pemampatan citra sekuensial. Sedangkan tahap 3 adalah mencari koefisien filter gelombang-singkat baru berdasarkan citra sekuensial. Adapun keterkaitan dari 3 tahap tersebut adalah hasil penelitian tahap 1 dan tahap 2 yang berupa nilai PSNR dan persentase rasio kompresi terbaik dari masing-masing keluarga, kemudian digunakan untuk dibandingkan dengan koefisien filter gelombang-singkat baru. Berdasarkan hasil pengujian gelombang-singkat untuk pemampatan citra diam dan pemampatan citra sekuensial ternyata gelombang-singkat Haar, Coiflet 3, dan Symlet 5 menghasilkan PSNR tertinggi pada masing-masing keluarganya. Sedangkan untuk persentase rasio kompresi, gelombang-singkat Haar, Coiflet 1, dan Symlet 2 menghasilkan persentase rasio kompresi tertinggi pada masing-masing keluarganya. Dari hasil penelitian tahap 3, yaitu mencari koefisien filter gelombang-singkat baru berdasarkan citra sekuensial serta pengujiannya, dapat disimpulkan bahwa langkahlangkah yang telah dikemukakan dapat dilakukan untuk mencari dan menemukan koefisien filter gelombang-singkat baru berdasarkan citra sekuensial. Selain itu dari hasil pengujian dapat dihasilkan nilai PSNR yang terbaik, dan persentase rasio kompresi yang sama dengan gelombang-singkat Symlet 2 serta lebih baik daripada Coiflet 1.

The research for this dissertation has two objectives: to compare some wavelets towards PSNR and compression ratio percentage and to find new wavelet filter coefficient based on sequential images that can provide alternatives in coping with image data compression problems by using the PSNR and ratio compression percentage. The addition of new wavelets filter coefficient hopefully can hive more benefits compared to the old existing wavelets. The research is divided into three stages. The first is comparing 17 wavelets in compressing still images. The second is comparing 17 wavelets in compressing sequential images. While the last is finding the filter coefficient of new wavelets towards sequential images. The correlation of the three stages is that the results of the first and second stages, which is in the forms of the best values of PSNR and compression in each of the families, is then used in comparison with the new wavelet filter coefficient. Based on the result of the wavelet testing in still image compression and sequential images, it is found that Haar, Coiflet 3 and Symlet 5 produce the highest PSNR in each of their families. While the ones resulting in the highest compression ratio percentage are Haar, Coiflet 1 and Symlet 2. The results if the third stage research show that the steps stated can be applied in searching and finding new wavelet filter coefficient based on sequential images. Besides, the results produce the best PSNR value and the same compression ratio percentage when compared to Symlet 2 and even better when compared to Coiflet 1.

Kata Kunci : -