{"title":"Analisis Perbandingan Discrete Cosine Transform Dan Discrete Wavelet Transform Untuk Kompresi Citra","authors":"Ina Najiyah","doi":"10.51977/jti.v2i1.195","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kompresi citra atau image compression adalah sebuah metode untuk mengkompresi sebuah citra tanpa merusak citra aslinya dengan tujuan untuk memperkecil ukuran atau memory. Banyak metode yang diimplementasikan dalam bidang image compression ini dan metode-metode atau algoritma tersebut tentunya memiliki cara kerja dan hasil yang berbeda. Penelitian ini melakukan image compression dengan membandingkan metode Discreate Cosine Transform dan metode Discreate Wavelete Transform guna diketahui mana metode yang lebih baik dalam hal Image Compression. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 30 dataset. Alat yang dipakai dalam mencari perbandingan Discreate Cosine Transform dan metode Discreate Wavelete Transform adalah MATLAB versi terbaru. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan nilai PSNR, MSE dan SC dari masing-masing metode. Didapatkan metode yang paling baik adalah discreat wavelete transform dibanding metode Discreate Cosine Transform dengan nilai PSNR sebesar 57.3726 dB, nilai MSE sebesar 0.025593 dan nilai SC sebesar 98.0433. \nKata Kunci: Kompresi Citra, Discreate Cosine Transform, Discreate Wavelete Transform \n ","PeriodicalId":348225,"journal":{"name":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","volume":"29 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-03-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.51977/jti.v2i1.195","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

压缩图像或压缩意象是一种在不损害原始图像的情况下压缩图像的方法,其目的是缩小大小或记忆。在这些合成图像领域中实现的许多方法和算法都有不同的工作方式和结果。该研究通过比较Discreate Cosine Transform和Discreate Wavelete Transform的方法来进行合成。本研究使用的数据共30个。用于查找递质共聚体和递质激化法可行性比较的工具是新的MATLAB。本研究的结果是获得每个方法的PSNR、MSE和SC值。最好的方法是检查wavelete transform,而不是discreat Cosine transform, PSNR值为57.3726 dB, MSE值为0.025593,SC值为98.0433。关键词:图像压缩,轻微的共性变形,Discreate Wavelete变形
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Analisis Perbandingan Discrete Cosine Transform Dan Discrete Wavelet Transform Untuk Kompresi Citra
Kompresi citra atau image compression adalah sebuah metode untuk mengkompresi sebuah citra tanpa merusak citra aslinya dengan tujuan untuk memperkecil ukuran atau memory. Banyak metode yang diimplementasikan dalam bidang image compression ini dan metode-metode atau algoritma tersebut tentunya memiliki cara kerja dan hasil yang berbeda. Penelitian ini melakukan image compression dengan membandingkan metode Discreate Cosine Transform dan metode Discreate Wavelete Transform guna diketahui mana metode yang lebih baik dalam hal Image Compression. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 30 dataset. Alat yang dipakai dalam mencari perbandingan Discreate Cosine Transform dan metode Discreate Wavelete Transform adalah MATLAB versi terbaru. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan nilai PSNR, MSE dan SC dari masing-masing metode. Didapatkan metode yang paling baik adalah discreat wavelete transform dibanding metode Discreate Cosine Transform dengan nilai PSNR sebesar 57.3726 dB, nilai MSE sebesar 0.025593 dan nilai SC sebesar 98.0433. Kata Kunci: Kompresi Citra, Discreate Cosine Transform, Discreate Wavelete Transform  
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
PENERAPAN METODE PENETRASION TESTING PADA KEAMANAN JARINGAN NIRKABEL IMPLEMENTASI ORANGE DATA MINING UNTUK PREDIKSI HARGA BITCOIN OPTIMASI HUMAN SIGMA PADA PENGUKURAN LAYANAN PERGURUAN TINGGI SISTEM INFORMASI DECRYPT RESPON BRIDGING BPJS KESEHATAN DENGAN ALGORITMA AES 256 KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA CNN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK)
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1