ANALISA PERBANDINGAN REDUKSI NOISE PADA CITRA ANTARA DISCRETE WAVELET TRANSFORM DENGAN DUAL-TREE COMPLEX WAVELET TRANSFORM ANALYSIS COMPARISON OF DENOISING IN IMAGE BETWEEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) AND DUAL-TREE COMPLEX WAVELET TRANSFORM (DTCWT)
| Main Author: | ANDRA GUNARA |
|---|---|
| Format: | Bachelors |
| Terbitan: |
Universitas Telkom
, 2007
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/90578/analisa-perbandingan-reduksi-noise-pada-citra-antara-discrete-wavelet-transform-dengan-dual-tree-complex-wavelet-transform-analysis-comparison-of-denoising-in-image-between-discrete-wavelet-transform-dwt-and-dual-tree-complex-wavelet-transform-dtcwt-.html |
Daftar Isi:
- ABSTRAKSI: Seperti telah kita ketahui, pada setiap sistem komunikasi derau selalu muncul<br /> dalam proses pengiriman informasi. Hal ini mengakibatkan informasi yang diterima<br /> mengalami gangguan sehingga hasilnya tidak sesuai dengan yang diharapkan. Untuk<br /> meningkatkan kualitas pengiriman sinyal informasi ini, diperlukan proses pereduksi<br /> derau. Pentingnya pereduksi derau pada sistem informasi khususnya informasi berupa<br /> citra, bertujuan agar hasil citra yang dihasilkan lebih akurat dan mendekati aslinya.<br /> Banyak metode yang dapat digunakan untuk merestorasi citra. Pada tugas<br /> akhir ini akan digunakan analisa perbandingan antara metode Discrete Wavelet<br /> Transform (DWT) dengan suatu metode dari tranformasi wavelet baru yang<br /> bernama Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DTCWT), dimana pada metode<br /> baru ini merupakan evolusi dari DWT yang menggunakan 2 tree untuk menghasilkan<br /> bagian real dan imaginer dari koefisien komplek. Yang akan di gunakan untuk<br /> penghilangan noise, dimana noise yang akan dipakai adalah noise Gaussian.<br /> Sedangkan level dekomposisi yang dipakai adalah level 1, 2, 3, dan 4, yang masingmasing<br /> parameter tersebut di inputkan secara bergantian untuk melihat kinerjanya<br /> dalam mereduksi noise.<br /> Pada tugas akhir ini didapatkan hasil bahwa dengan menggunakan metode<br /> DTCWT menghasilkan performansi yang lebih baik dari pada DWT ketika input<br /> noise lebih besar dari 18 dB. DTCWT memberikan penampilan tepi gambar yang<br /> lebih memfokus bila dibandingkan dengan DWT yang memberikan hasil tampilan<br /> yang lebih pudar atau blur. Pada kondisi terburuk (SNR input = 0 dB), tingkat<br /> performansi yang didapatkan baik DWT maupun DTCWT sangat kecil, sehingga<br /> didapatkan nilai SNR yang negatif karena adanya faktor perkalian dengan log. Untuk<br /> penilaian subyektif, citra hasil DTCWT memiliki nilai diatas 3.00 yang berarti citra<br /> yang diamati memiliki kualitas yang baik bila dibandingkan dengan DWT.Kata Kunci : *ABSTRACT: Like we have known, in each communications system noise always emerge in<br /> course of information delivery. This matter result the information accepted<br /> experience of the trouble so that its result disagree with expected. To increase quality<br /> of this delivery signal information, needed process of denoising. Denoising its<br /> Important in communications system specially information in the form of image, aim<br /> so that image result yielded more accurate and come near its genuiness.<br /> A lot of method which can be used for the restoration of image. In this final<br /> assignment will be used comparison between Discrete Wavelet Transform ( DWT)<br /> with a new transformation wavelet method which called Dual-Tree Complex Wavelet<br /> Transform (DTCWT) because this method is an evolution from DWT, which they<br /> used dual-tree to generated a real and imaginer part from coefficient complex. Both<br /> method is used for denoising, and the gaussian noise will we used to distorted an<br /> image. While level dekomposisi weared is level 1, 2, 3, and 4, which each the<br /> parameter input by turns to see its performance in reducing noise.<br /> In this project, DTCWT will give better result than DWT while the noise input<br /> more than 18 dB and DTCWT will given accurate in edge of image. In a bad<br /> condition (SNR input = 0 dB), both of that method will give the negative result,<br /> because additional with parameter log. For subjectivity, DTCWT have result 3, about<br /> that result DTCWT give a better quality than DWT.Keyword: *