Implementasi Transformasi Wavelet Daubechies pada Kompresi Citra Digital

Abstract

Proses kompresi merupakan proses mereduksi ukuran suatu data untuk menghasilkan representasi digital yang padat atau mampat, namun tetap dapat mewakili kuantitas informasi yang terkandung pada data tersebut. Pada citra, video, dan suara, kompresi mengarah pada minimalisasi jumlah bit untuk representasi citra digital. Dalam penelitian ini, proses kompresi citra menggunakan dua wavelet yang terkenal, yaitu wavelet Haar dan Daubechies Db4. Citra yang digunakan terbatas hanya citra grayscale berformat .jpg. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan wavelet manakah yang baik dalam kompresi citra. Dari hasil yang didapat, wavelet Haar dan Daubechies Db4 berturut-turut mempunyai nilai RMSE sebesar 6,54 dan 6,5. Sedangkan rasio kompresi untuk wavelet Haar adalah 25%, lebih besar dibanding wavelet Daubchies Db4, yaitu sebesar 22%.

Untitled

“…DWT (Discrete Wavelet Transform) merupakan proses mengubah sinyal diskrit menjadi koefisien wavelet. Proses ini dilakukan dengan cara menapis sinyal menggunakan dua buah tapis yang berlawanan yaitu lowpass filter (filter yang dilewati frekuensi rendah) dan highpass filter (filter yang dilewati frekuensi tinggi) (Suma'inna & Gumilar, 2013). DWT memiliki prinsip dasar bagaimana menggunakan teknik filtering dan sub-samping untuk mendapatkan representasi waktu dan skala dari suatu sinyal.…”

Implementasi Wavelet pada Data Seismik Gunungapi

“…Selain itu Analisis dan implementasi image denoising dengan metode normal shrink sebagai wavelet thresholding analysis (Handoko et al, 2011). Implementasi wavelet yang lain yaitu implementasi transformasi wavelet daubechies pada kompresi citra digital, dimana hasil dari penelitian tersebut bahwa hasil proses wavelet Haar dan Daubechies didapatkan kompresi masing 25% dan 22% (Suma'inna & Gumilar, 2013).…”