ABSTRAKSI: Pentingnya informasi yang terkandung dalam citra medis menyebabkan perlakuan terhadap citra medis (citra sinar-x) tidak boleh menghilangkan atau mengurangi informasi yang terkandung di dalamnya (lossles compression). Hal tersebut menyebabkan ukuran citra menjadi besar, sehingga mempersulit dalam pengiriman dan penyimpanan citra. Sulitnya pengiriman dan keterbatasan media penyimpanan data menjadi pertimbangan utama perlunya dikembangkannya metode kompresi citra yang menghasilkan rasio kompresi yang tinggi dengan kualitas citra hasil yang baik.
Pada tugas akhir ini dikembangkan suatu aplikasi kompresi citra yang menggunakan algoritma LBG (Linde Buzo Gray) yang sangat cocok dengan data citra yang memiliki konfigurasi warna yang sedikit, tetapi memiliki resolusi yang tinggi seperti halnya citra medis. Algoritma ini digunakan pada saat melakukan tahap pengkuantisasian, sedangkan jenis kuantisasi yang digunakan pada sistem ini adalah kuantisasi vektor, yang diikuti dengan pengkodean huffman.
Kompresi citra digital dilakukan terhadap beberapa buah citra uji (Citra Medis) berwarna abu-abu (RGB color) 256 x 256 pixel dengan kedalaman 24 bit. Jenis filter yang digunakan untuk mengimplementasikan transformasi wavelet adalah filter Daubechies2, Daubechies3, Daubechies4, Daubechies12, Daubechies18, dan Daubechies24, yang nantinya akan dibandingkan kualitas citra yang dihasilkan dari masing-masing filter yang digunakan. Dimana dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode ini mampu mengkompresi sedikitnya sampai 88% kapasitas semula, dan kualitas citra hasil rekonstruksi (resolusi) yang tidak kalah jauh atau bahkan sama dengan kualitas citra asli, serta dapat diterima secara visual oleh mata.Kata Kunci : Kompresi citra digital, Transformasi Wavelet, Algoritma LBG, Kuantisasi vektor, Citra Medis, Pengkodean HuffmanABSTRACT: The important of information which implied in the medical image causes the treatment of medical image (x-ray image) can not eliminate or decrease the information which contained in it (lossless compression). It causes the size of image becomes bigger, so that complicate on sending and depository of image. The difficult of sending and limitation of storage media of data becomes the main consideration that need be developed the image compression method which results high compression ratio with good quality of image output.
In this final project has developed an image compression application which use LBG (Linde Buzo Gray) algorithm where compatible with image data that has tiny of color configuration, but has resolution as high as medical image. This algorithm is used in quantization step, meanwhile kinds of quantization which uses on this system is vector quantization followed by Huffman coding.
Digital image compression has done to several image testing (medical image) with gray color (RGB color) 256 x 256 pixel with 24 bit deep. Kind of filter that used to implement Wavelet transformation is filter of Daubechies2, Daubechies3, Daubechies4, Daubechies12, Daubechies18, and Daubechies24, where will be compared from the image quality resulted from each filter that used. Where, from the research’s result shows that this method can compress the capacity until 88%, and the quality of the image resulted from the reconstruction (resolution) is more similar or even has the same quality with the real image, can be differed visually by the eyes.Keyword: Digital Image Compression, Wavelet Transform, LBG Algorithm, Vector Quantization, Medical Image, Huffman Coding