Minggu, April 18, 2010

Transformasi Wavelet Diskrit (Discrete Wavelet Transform)

Transformasi Wavelet Diskrit (Discrete Wavelet Transform)

Transformasi wavelet diskrit secara umum merupakan dekomposisi citra pada frekuensi subbandcitra tersebut. Komponen subband transformasi wavelet dihasilkan dengan cara penurunan level dekomposisi. Implementasi transformasi wavelet diskrit dapat dilakukan dengan cara melewatkan sinyal melalui sebuah tapis lolos rendah (low pass filter/LPF) dan tapis lolos tinggi (high pass filter/HPF) dan melakukan downsampling pada keluaran masing-masing filter. Proses tersebut dapat diilustrasikan pada gambar dibawah ini :



Dekomposisi Wavelet diskrit Pada Sinyal Satu Dimensi


Output filter yang memiliki respon impulse h(n) dan input x(n) adalah :



dimana g(n) dan h(n) adalah respon impulse dari HPF dan LPF.
Setelah operasi penambahan, bisa ditentukan masing-masing output untuk setiap level rekontruksiadalah sebagai berikut :



Proses rekonstruksi citra tersebut diilustrasikan pada gambar dibawah ini :


Rekonstruksi Transformassi Wavelet Level n Pada Sinyal Satu Dimensi

Kelebihan :
• Dibandingkan dengan TWK (Transformasi Wavelet Kontinu), transformasi wavelet diskrit (TWD) dianggap relatif lebih mudah pengimplementasiannya. Prinsip dasar dari TWD adalah bagaimana cara mendapatkan representasi waktu dan skala dari sebuah sinyal menggunakan teknik pemfilteran digital dan operasi sub-sampling.



Kekurangan :
• wavelet compression kurang baik digunakan pada data yang bersifat periodik dan smooth.
• Proses membutuhkan waktu yang lama jika citra digital yang digunakan memiliki resolusi bidang yang luas.
• Membutuhkan space penyimpanan yang relatif besar.



Transformasi Cosine Diskrit (Discrete Cosine Transform (1D-DCT))

Discrete Cosine Transform (DCT) adalah merupakan suatu teknik yang digunakan untuk melakukan konversi sinyal ke dalam komponen frekuensi pembentuknya, dengan memperhitungkan nilai real dari hasil transformasinya. DCT merupakan transformasi yang berhubungan dengan transformasi Fourier, sama seperti Discrete Fourier Transform, tetapi DCT menggunakan bilanganbilangan riilnya.

Walaupun image yang dikompresi dengan lossy compression akan menimbulkan kecurigaan karena perubahan LSB akan terlihat jelas, pada metode ini hal ini tidak akan terjadi karena metode ini terjadi di domain frekuensi di dalam image, bukan pada domain spasial, sehingga tidak akan ada perubahan yang terlihat pada cover image.Contoh lain yaitu penerapan DCT pada metode odd/even pada data yang diinput :



Keuntungan :
• DCT (Discrete Cosine Transform) menghitung kuantitas bit-bit image dimana pesan tersebut disembunyikan didalamnya Hasil karena Walaupun image yang dikompresi dengan lossy compression akan menimbulkan kecurigaan karena perubahan LSB akan terlihat jelas, pada metode ini hal ini tidak akan terjadi karena metode ini terjadi di domain frekuensi di dalam image, bukan pada domain spasial, sehingga tidak akan ada perubahan yang terlihat pada cover image.

Kekurangan :
• Tidak tahan terhadap perubahan suatu objek dikarenakan pesan mudah dihapus karena lokasi penyisipan data dan pembuatan data dengan metode DCT diketahui.

Tidak ada komentar:

Posting Komentar