## ANALISIS METODE KOMPRESI BERDOMAIN WAVELET PADA CITRA SATELIT RESOLUSI SANGAT TINGGI

## (ANALYSIS OF WAVELET DOMAIN COMPRESSION METHODS ON VERY HIGH RESOLUTION SATELLITES IMAGES)
Ayom Widipaminto 1,a , Andy Indradjad 1,a , Donna Monica 1,a , Rokhmatullah 2,b
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional 2 Fakultas Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia a Kontributor utama, b Kontributor anggota
e-mail: ayom.widipaminto@lapan.go.id
Diterima 16 November 2018; Direvisi 22 November 2018; Disetujui 18 Desember 2018

## ABSTRACT
A problem that often arises in remote sensing images, especially very high-resolution images, is the large storage and bandwidth needed to transmit those images. On satellite images processing, a compression  needs  to  be  done  on  those  satellites  images  to  make  it  easier  in  terms  of  transmission and  storage.  This  paper  compare  several  wavelet-domain  methods  namely  wavelet  method,  bandelet method, and CCSDS to find the best method to compress the very high-resolution satellites imageries Pleiades.  Experiment  results  show  that  the  method  wavelet  and  bandelet  is  better  in  preserving  the images  quality  with  around  50  dB  PSNR,  while  CCSDS  is  better  in  reducting  the  image  size  to  the eighth of original image.
Keywords: satellites imageries compression, Pleiades, wavelet domain, bandelet, CCSDS

## ABSTRAK
Masalah  yang  kerap  terjadi  pada  citra  satelit  penginderaan  jauh,  terutama  citra  resolusi sangat  tinggi,  salah  satunya  adalah besarnya media penyimpanan  dan bandwidth yang  dibutuhkan saat  data  ditransmisi  ke  tempat  lain.  Pada  pengolahan  citra  satelit,  kompresi  data  perlu  dilakukan pada  data  citra  satelit  yang  ada  demi  memudahkan  transmisi  dan  penyimpanan  citra.  Makalah  ini melakukan komparasi pada metode-metode kompresi domain wavelet yaitu metode wavelet , bandelet , dan  CCSDS  agar  ditemukan  metode  terbaik  untuk  mengompresi  data  citra  satelit  resolusi  sangat tinggi Pleiades. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode wavelet dan bandelet lebih baik dalam hal mempertahankan kualitas citra dengan PSNR  di kisaran 50 dB, sementara metode CCSDS lebih baik dalam hal mereduksi ukuran citra menjadi seperdelapan citra asli.
Kata kunci: kompresi citra satelit, Pleiades, domain wavelet, bandelet, CCSDS

## 1  PENDAHULUAN
Masalah  yang  kerap  terjadi  pada citra satelit penginderaan jauh, terutama  citra  resolusi  sangat  tinggi, adalah  besarnya  media  penyimpanan dan bandwidth yang  dibutuhkan  saat data  ditransmisi  ke  tempat  lain  (Babb, et  al.,  2008).  Solusi  dari  permasalahan ini adalah dengan digunakannya kompresi  citra  agar  ukuran  data menjadi lebih kecil sehingga memudahkan dalam proses
penyimpanan dan transmisi.
Kompresi  citra  merupakan  proses pengurangan  redundansi  data  citra melalui re-encoding ,  dalam  rangka meminimalkan  ukuran  citra  tersebut (Yuan  &  Hu,  2019).  Terdapat  dua macam  teknik  kompresi  citra,  yaitu lossy dan lossless . Lossless adalah teknik kompresi yang tidak menghilangkan  data  apapun  pada  saat proses  kompresi,  sehingga  citra  dapat didekompresi kembali ke asalnya. Lossy adalah  teknik  yang  menghilangkan data-data  redundan  pada  citra  secara permanen sehingga hanya dapat didekompresi  mendekati  citra  asal (Elkholy, et al., 2019).
Dewasa ini,
telah banyak
dikembangkan metode-metode kompresi berbasis  transformasi wavelet seperti JPEG  (International  Telecommunication Union,  1993)  dan  CCSDS  (CCSDS, 2005). Transformasi wavelet merupakan metode  transformasi  yang  didasarkan pada  dekomposisi  sinyal  multiresolusi, dan bekerja dengan cara merepresentasikan  sinyal-sinyal  data sebagai  komponen-komponen  dalam berbagai skala (Mallat, 1991).
Metode kompresi Wavelet merupakan  dasar  bagi  teknik  kompresi
lainnya.  Metode Bandelet (Le  Pennec  &
Mallat,
2005)
merupakan pengembangan  dari  metode Wavelet yang  berbasis  pada  Haar  Wavelet  dan bekerja  dengan  memperhatikan  sifat- sifat  geometrik  suatu  citra.  Metode Bandelet mampu mengurangi redundansi  yang  ada  pada Wavelet . Selain  itu,  dikembangkan  pula  metode kompresi CCSDS sebagai standar kompresi citra satelit. CCSDS menggunakan transformasi wavelet untuk  dekorelasi  data  citranya,  dan bit plane  encoding untuk  kuantisasi  dan encoding (Garcia-Vilchez & Serra- Sagrista, 2009) .
Makalah ini melakukan komparasi pada  tiga  metode  kompresi  citra  yang berdomain wavelet tersebut.  Hal  ini dilakukan  untuk  mengetahui  metode mana  yang  terbaik  di  antara  ketiga metode  tersebut  dalam  melakukan kompresi  citra  satelit  beresolusi  tinggi atau  sangat  tinggi.  Adapun  kriteria penilaian  komparasi  pada  makalah  ini dilakukan dengan menganalisis kualitas kompresi  yang  dilihat  dari  nilai peak signal-to-noise  ratio (PSNR)  dan  rasio kompresi.

## 2  METODOLOGI
Peak  signal  to  noise  ratio (PSNR) merupakan  parameter  yang  umum digunakan  pada  kompresi  (Babaee,  et al., 2013). Parameter ini dapat dipahami sebagai  tingkat  kemiripan  antara  citra terkompresi  dengan  citra  aslinya.  Nilai PSNR  dihitung  berdasarkan mean squared  error (MSE)  kedua  citra  yang dibandingkan. Nilai PSNR ini berbanding  terbalik  dengan  nilai  MSE. Artinya, semakin kecil MSE antara citra terkompresi dan citra slinya, maka nilai
PSNR dari kedua citra tersebut semakin besar.  Dalam  kasus  kompresi lossy , citra  terkompresi  adalah  pendekatan dari  citra  asli  sehingga  nilai  PSNR  yang lebih  besar  menunjukkan  kualitas  citra yang  lebih  baik.  Sementara  itu,  pada kasus kompresi lossless , citra
terkompresi dan citra asli tidak memiliki perbedaan  sehingga  nilai  PSNR-nya  tak hingga. PSNR dapat
dihitung menggunakan  persamaan  (1)  berikut (Tai, et al., 2012).
(1)
Di  mana merupakan  kemungkinan nilai  piksel  tertinggi  pada  suatu  citra, merupakan  selisih  nilai  piksel antara  citra  asli  dan  citra  hasil kompresi,  sementara dan masing- masing  menunjukan  panjang  dan  lebar citra.
Selain  PSNR,  terdapat  parameter lain  yang  umum  digunakan  untuk mengetahui  baik  atau  tidaknya  suatu metode  kompresi  citra,  yaitu  rasio kompresi. Rasio kompresi membandingkan  ukuran  antara  citra asli  dan  citra  hasil  kompresi.  Semakin besar  rasio  kompresi  menunjukkan kompresi yang makin baik.
Namun  demikian,  nilai  rasio kompresi  yang  terlalu  besar  dapat menurunkan kualitas kompresi dari segi kesamaan citra sehingga mengakibatkan nilai  PSNR  yang  kecil.  Oleh  karena  itu, kedua  parameter  ini  sering  digunakan bersama untuk mencari metode kompresi  yang  dapat  mengkompresi citra  dengan  rasio  kompresi  yang  besar dengan  tetap  menjaga  kualitas  visual citra hasil kompresi.
(1) (2)
(3) (4)
(5) (6)
(7) (8)
(9) (10)
(11) (12) (13) (14) (15) (16) Gambar 2-1: Dataset Pleiades komposit true color yang masing-masing berukuran

## 2.1  Metode Penelitian
Dataset  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah    citra  resolusi sangat tinggi Pleiades sejumlah 16 citra yang masing-masing berukuran 512x512  piksel.  Dataset  dapat  dilihat pada  Gambar  2-1.  Dataset  dikompresi menggunakan  tiga  metode  kompresi lossy berbasis wavelet ,  yaitu  metode Wavelet , Bandelet , dan CCSDS.
Evaluasi  untuk  melihat  metode terbaik  dari  ketiga  metode  tersebut dilakukan  dengan  metrik  evaluasi berupa  nilai  PSNR  dan  rasio  kompresi dari  citra  terkompresi  yang  dihasilkan. PSNR  digunakan  untuk  mengevaluasi kualitas citra terkompresi secara visual, sementara  ratio  kompresi  digunakan untuk  mengevaluasi  kuantitas  citra terkompresi.
Penelitian dilakukan dengan menggunakan program berbasis
graphical  user  interface (GUI)  pada perangkat  lunak  MATLAB  R2017a  yang dijalankan  pada  komputer  dengan spesifikasi  prosesor  Intel®  Core TM i7- 7700 3.6 Hz dan RAM 8 GB.

## 3   HASIL PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  berupa  kompresi dataset  menggunakan  metode  CCSDS, Wavelet dan Bandelet dapat dilihat pada Gambar  3-1.  Dari  Gambar  3-1,  terlihat bahwa  ketiga  metode  yang  diujikan telah menghasilkan citra resolusi sangat tinggi  terkompresi  yang  baik  secara visual dan tidak terlalu berbeda dengan citra aslinya.
Selain  evaluasi  secara  visual, evaluasi metode juga dilakukan menggunakan  nilai  PSNR  dan  rasio kompresi yang disajikan pada Tabel 3-1. Tabel 3-1 memuat  nilai  PSNR  dan rasio kompresi  dari  data  citra  terkompresi. Dari  rata-rata  nilai  PSNR  dan  rasio kompresi,  terlihat  bahwa  nilai  PNSR tertinggi diperoleh pada metode Bandelet dengan  rata-rata  57,25616; diikuti metode Wavelet dengan rata-rata
55,51205;  kemudian  metode  CCSDS dengan  rata-rata  45,41196.  Sementara itu,  rasio  kompresi  tertinggi  diperolah pada metode CCSDS dengan rata-rata 8, dan diikuti oleh metode Wavelet dengan rata-rata 2,758513
dan  kemudian Bandelet  dengan  rata-rata 2,612944 . Perbandingan  nilai  PSNR  dan  rasio kompresi  dalam  bentuk  grafik  dari ketiga metode kompresi yang digunakan selanjutnya  dapat  dilihat  pada  Gambar 3-2 dan Gambar 3-3.
citra awal kompresi CCSDS kompresi Wavelet kompresi Bandelet
citra awal kompresi CCSDS kompresi Wavelet
kompresi Bandelet Gambar  3-1:  Perbandingan  hasil  citra kompresi

## Tabel 3-1: PERBANDINGAN NILAI PSNR DAN RASIO KOMPRESI
Citra PSNR Rasio Kompresi CCSDS Wavelet  Bandelet  CCSDS  Wavelet  Bandelet 1 44,5893 52,8048 54,5696 8 3,152 2,9481 2 45,5276 56,1411 57,8833 8 2,6629 2,531 3 44,8563 56,1354 57,8742 8 2,5692 2,4552 4 46,4325 56,0168 57,7993 8 2,829 2,6698 5 46,2506 56,0669 57,8431 8 2,7901 2,6317 6 44,3898 56,1582 57,8814 8 2,4656 2,3642 7 44,6404 56,2047 57,8932 8 2,5393 2,4392 8 44,645 56,1607 57,8498 8 2,5496 2,4435 9 46,9937 56,0169 57,7541 8 2,9097 2,7419 10 45,2943 56,0841 57,8977 8 2,6102 2,4703 11 45,8033 56,1123 57,8348 8 2,7008 2,5684 12 42,3418 53,0691 54,8472 8 2,6251 2,4933 13 49,3012 55,4264 57,0736 8 3,6119 3,361 14 45,9622 56,1467 57,8859 8 2,7077 2,5698 15 45,7606 55,4197 57,1823 8 2,7359 2,5893 16 43,8028 54,229 56,029 8 2,6772 2,5304 Rata-Rata  45,41196  55,51205  57,25616 8 2,758513  2,612944
Gambar 3-2: Perbandingan nilai PSNR

## Gambar 3-3: Perbandingan nilai rasio kompresi
Berdasarkan Gambar 3-2 dan 3-3, terlihat  bahwa  metode Wavelet dan Bandelet menghasilkan  nilai  yang  tidak terlalu  berbeda,  sedangkan  metode CCSDS memberikan nilai kompresi rasio
yang  tinggi,  namun  dengan  nilai  PSNR yang  rendah.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  metode Wavelet dan Bandelet menghasilkan  citra  terkompresi  yang kualitasnya lebih baik dan secara visual lebih  mirip  antara  citra  asli  dan  citra hasil  kompresi,  dibanding  dengan metode  CCSDS.  Namun  demikian, metode  CCSDS  lebih  baik  dalam  hal rasio  kompresi  dibandingkan  metode Wavelet dan  metode Bandelet ,  sehingga lebih memudahkan dalam proses penyimpanan dan transmisi citra.

## 4 KESIMPULAN
Hasil pengujian menunjukkan bahwa ketiga  metode  yang  digunakan  dapat mengkompresi  citra  resolusi  sangat tinggi  dengan  baik.  Hal  ini  ditandai dengan  tereduksinya  ukuran  citra terkompresi hingga
mencapai
seperdelapan  dari  ukuran  citra  asli tanpa  mengurangi  kualitas  citra  secara signifikan,  yang  ditunjukkan  oleh  nilai PSNR yang berada di kisaran 40-60 dB. Selain itu, hasil pengujian juga menunjukkan  bahwa  secara  umum
pada  kasus  ini  metode  CCSDS merupakan  metode  kompresi  citra  yang terbaik karena memberikan rasio kompresi  yang  jauh  lebih  tinggi dibandingkan  dua  metode  lainnya dengan  tetap  menjaga  kualitas  citra kompresi,  yaitu  dengan  nilai  PSNR masih dalam rentang 40-60 dB. Namun demikian,  jika  hanya  dipandang  dari nilai  PSNR,  maka  metode Wavelet dan metode Bandelet secara umum memberikan  hasil  kompresi  yang  lebih baik dibandingkan metode CCSDS.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada Pusat Teknologi dan Data
Penginginderaan  Jauh  -  LAPAN  yang telah menyediakan data Pleiades. Penelitian  didanai  oleh  Kementerian Riset,  Teknologi,  dan  Perguruan  Tinggi dengan  Program  Insentif  Riset  Sistem Inovasi  Nasional  Gelombang  I  Tahun Anggaran 2018 Nomor 11/INS- 1/PPK/E4/2018.

## DAFTAR RUJUKAN
Babaee,  A.,  Shahrtash,  S.  M.,  &
Najafipour, A. (2013). Comparing the trustworthiness  of  signal-to-noise ratio  and  peak  signal-to-noise  ratio in processing noisy partial discharge signals. IET  Science  Measurement  & Technology, 112-118.
Babb,  B.,  Frank,  M.,  Michael,  P.,  & Gary,  L.  (2008). Improved  satellite image compression
and reconstruction via genetic algorithms. Wales, SPIE.
CCSDS. (2005). CCSDS 122.0-B-1 Image Data Compression Blue Book.
Elkholy,  M.,  Hosny,  M.  M.,  &  El- Habrouk,  H.  M.  F.  (2019).  Studying The Effect of Lossy Compression and Image Fusion on Image Classification. Alexandria Engineering Journal.
Garcia-Vilchez,  F.,  &  Serra-Sagrista,  J.
(2009). Extending the CCSDS
Recommendation  for  Image  Data Compression  for  Remote  Sensing Scenarios. IEEE  Transactions  on Geoscience  and  Remote  Sensing, 47(10), 3431-3445.
International  Telecommunication  Union.
(1993). Terminal  Equipment  and Proocols for Telematic Services.
Le  Pennec,  E.,  &  Mallat,  S.  (2005).
Sparse Geometric Image Representations  with  Bandelets. IEEE Transactions on Image Processing, 42-438.
Mallat,  S.  (1991).  Zero-Crossings  of  A
Wavelet Transform. IEEE
Transactions  on  Information  Theory,
1019-1033.
Tai, S.-C., Kuo, T.-M., Ho, C.-H., & Liao,
T.-W. (2012). A Near-lossless Compression  Method  Based  on CCSDS  for  Satellites  Images. IEEE Computer Society ,  706-709.
Yuan,  S.,  &  Hu,  J.  (2019).  Research  on
Image Compression Technology
Based  on  Huffman  Coding. Journal of  Visual  Communication  and  Image
Representation, 33-38.