ABSTRAKSI: Metode pengkodean transformasi pada prakteknya telah banyak digunakan
untuk sistem pemampatan data citra. Pengkodean dan pemampatan digital
ditujukan untuk mengurangi memori yang digunakan untuk mempresentasikan
dan menyimpan data citra maupun untuk tujuan pengiriman data. Salah satu
metoda pengkodean dan pemampatan data citra adalah metoda transformasi.
Metoda transformasi banyak diterapkan dalam pengkodean data citra karena
kemampuan mengurangi kelebihan informasi (information redundancy), sehingga
diperoleh pemampatan yang besar.
Dalam tugas akhir ini diteliti kemampuan transformasi wavelet disertai
teknik kuantisasi adaptif dan metoda penghapus redundance (Huffman Coding)
untuk pengolahan data citra. Penelitian ini direalisasikan menggunakan perangkat
lunak MATLAB 7.0 dengan kriteria hasil uji kinerja diukur dalam bentuk
pernyataan nilai MSE (Mean Suare Error), MAD (Mean Absolute Difference) dan
SNR (Signal to Noise Ratio) citra hasil rekonstruksi.
Faktor-faktor yang mempengaruhi mutu citra yang dimampatkan antara
lain adalah karakteristik citra, jenis filter serta skala yang digunakan dalam proses.
Dari hasil uji kinerja, terlihat bahwa citra rekonstruksi yang diolah dengan
transformasi wavelet memberikan nilai MSE dan MAD sebesar 7.64 dB atau SNR
sebesar 23.15 dB yang berarti bahwa citra hasil rekonstruksi hampir sama atau
mendekati citra awal. Pengkuantisasian berpengaruh juga terhadap SNR sehingga
sangat diperlukan metoda yang terbaik yang tidak terlalu berpengaruh terhadap
SNR.
Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas citra hasil rekonstruksi dengan
menggunakan transformasi wavelet ini antara lain adalah karakteristik citra, jenis
filter serta cost function yang digunakan dalam proses.Kata Kunci : -ABSTRACT: Transformation coding method has been using a lot in practice for image
data compression system. Coding and digital compression are used to reduce
memory which is used to present and save image data as well as data dispatch.
One of coding method and image data compression is transformation method.
Transformation method is applied a lot in image data coding because of its ability
to reduce redundancy information, so that big compression can be achieved.
In this thesis, is done the research about the ability of wavelet
transformation, included adaptive quantization technique and redundancy erasing
method (Huffman Coding) for image data processing. This research is realized by
using software named MATLAB 7.0 with criteria work experiment result is
measured in form of MSE value, MAD value, and SNR value of reconstruction
result image.
The elements that influence compressed image quality are image
characteristic, filter type and scale that are used in the process. From the work
experiment, it is known that reconstruction image which has been processed by
wavelet transformation, give MSE and MAD values is 7.64 dB or SNR value is
23.15 dB. This means that reconstruction result image is almost the same or
approach the first image. The quantization also influences on the SNR, so that the
best method which does not too influence on SNR is very needed.
The elements which influence reconstruction result image by using
wavelet transformation are image characteristic, filter type and cost function
which is used in the process.Keyword: -