Jurnal: Penerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit

Abstrak

Dalam penyimpanannya, citra bitmap merupakan salah satu format citra yang membutuhkan ruang penyimpanan yang besar. Untuk mengatasi hal tersebut, dilakukan kompresi dengan berbagai metode. Diantaranya adalah metode kuantisasi vektor. Dalam metode kuantisasi vektor sendiri, terdapat berbagai algoritma yang dapat diterapkan. Algoritma dalam jaringan saraf tiruan yaitu Kohonen self-organized , merupakan salah satu algoritma yang dapat diterapkan dalam metode tersebut. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari kedekatan nilai warna pada citra dengan nilai-nilai pada codebook, dan memperbaharui nilai-nilai pada codebook tersebut sehingga lebih mendekati nilai warna pada citra. Dari penelitian yang dilakukan, diperoleh kesimpulan keterhubungan antara variasi warna dan dimensi citra serta ukuran blok dengan nilai rasio kompresi yang dicapai, lama waktu kompresi dan dekompresi, serta nilai PSNR yang diperoleh. Disarankan pula pada penelitian selanjutnya, codebook yang diinisialisasikan lebih mendekati warna pada masing-masing citra sehingga dapat memperoleh kualitas hasil dekompresi yang lebih baik, yaitu lebih mirip dengan citra aslinya.

Kata Kunci : Kohonen Self-Organized Map, Kuantisasi Vektor, Kompresi Citra

Pendahuluan

Kompresi citra merupakan salah satu bidang dalam pengolahan citra digital yang bertujuan mengurangi penggunaan memori dalam penyimpanan dan pengiriman citra digital sehingga menjadi lebih singkat dibandingkan citra yang tidak terkompresi.

Peneliti: Gadis Fransiska Yulianti Tae

Untuk lebih lengkapnya silahkan download di link berikut: