Abstract

Medical imaging is a presentment of human organ parts. Medical imaging is saved on a film; therefore, it needs a big saving quota. Compressing is a process to remove redundancy from a piece of information without reducing its quality. This study recommended compressed medical image with DWT (Discrete Wavelet Transform) with adaptive threshold added and entropy copying with the Run Length Encoding (RLE) coding. This study is comparing several parameters, such as compressed ratio and compressed image file size, and PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) for analyzing the quality of reconstructive image. The study showed that the comparison of rate, compressed ratio, and PSNR tracing of Haar and Daubechies doesn’t have a significant difference. Comparison of rate, compressed ratio, and PSNR tracing on the hard and soft threshold is the rate of the sold threshold is lower than the hard threshold. The optimal outcome of this study is to use a soft threshold.

Highlights

  • Medical imaging is a presentment of human organ parts

  • Medical imaging is saved on a film

  • The study showed that the comparison of rate

Read more

Summary

Pendahuluan

Citra medis pada dasarnya adalah suatu proses penggambaran bagian-bagian organ tubuh manusia dengan tujuan untuk mengetahui kerusakan yang terdapat pada organ tubuh tersebut. Teknik kompresi lossy digunakan untuk mereduksi ukuran data dengan menghilangkan beberapa informasi pada citra, tetapi dapat memberikan hasil visual yang mirip dengan citra asli [1]. Mengingat bahwa metode ini merupakan metode kompresi lossless yang tetap menjaga kualitas asli data sebelum dan sesudah dikompresi, maka metode ini cocok diterapkan pada data hasil transformasi wavelet citra medis, sehingga tidak ada informasi yang hilang dan menghasilkan rasio yang baik dengan kualitas citra dekompresi yang terekonstruksi dengan sempurna. Penelitian yang di lakukan oleh Ruchika dkk (2012), Kumar dkk (2006) melakukan kompresi citra medis dengan Transformasi Wavelet menunjukkan bahwa wavelet mampu memberikan kualitas citra hasil kompresi yang baik dengan rasio yang cukup tinggi. Berdasarkan pada data tersebut, maka sebuah metode kompresi yang baik sangat dibutuhkan, sehingga penulis melakukan penelitian mengenai teknik kompresi citra medis dengan transformasi diskrit wavelet dan pengkodean entropy RLE untuk menjaga kualitas citra tetap baik. Penggunaan RLE diharapkan mampu memperkecil ukuran citra hasil dekompresi namun tetap mempertahankan kualitasnya, tentu saja karena sifat lossless dari RLE

Skema Umum Penelitian
Universal Threshold
Entropy Coding
Rekontruksi
Parameter Pengukuran Kualitas Kompresi Citra
Hasil dan Pembahasan
Analisa Rate dan PSNR Trace pada Wavelet Haar dan Daubechies
Analisa Rate dan PSNR Trace pada Soft dan Hard Threshold
Kesimpulan
Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call