Pemampatan citra dengan weighted finite automata (WFA)

Abstract

Perkembangan teknologi digital yang pesat terutama dibidang multimedia berdampak pada kebutuhan pengiriman data yang cepat dan peningkatan kebutuhan ruang penyimpanan data yang cukup besar untuk data berupa teks, suara, atau citra. Untuk data berupa citra yang memiliki bit rate tinggi perlu dimampatkan agar dapat dikirimkan melalui jalur komunikasi secara efisien. Culik dan Kari (1993) menemukan Weighted Finite Automata (WFA) untuk merepresentasikan suatu citra, membangkitkan dan mentransformasikan pixel citra, dengan menggunakan proses quadıree atau bintree. Tujuan dari teknik pemampatan citra dengan WFA adalah untuk menemukan automata yang merepresentasikan citra sedekat mungkin dengan citra asli dengan sekecil mungkin bit yang dibutuhkan. Pada dasarnya algoritme WFA ini memampatkan blok-blok citra dengan mencoba mengekspresikan kuadran sebagai kombinasi linear dari citra asli dan memilih kuadran sebagai citra baru yang diproses secara rekursif. WFA memproses sejumlah state minimum dari semua WFA yang membangkitkan citra. Koefisien vektor-vektor WFA yang dihasilkan dari proses kombinasi linear, diinterpretasikan sebagai baris-baris pada matriks transisi weight. Matriks transisi dapat dikodekan dengan berbagai cara, salah satunya dengan menggunakan pengkodean aritmetika (arithmetic coding) dengan model adaptive. Hasil percobaan Kari & Fränti (1994) dengan proses pengujian dilakukan sebanyak 147 kali dengan memberikan parameter G pada algoritıne sebagai faktor kualitas yang bernilai 0.03 sampai 0.2. Nilai G yang semakin tinggi maka jumlah bit pada setiap pixel citra semakin kecil yang artinya bahwa kualitas citra semakin buruk yang disebabkan oleh error yang semakin besar. Sebaliknya untuk nilai G yang semakin rendah jumlah bir pada setiap pixel citra semakin banyak yang berarti bahwa kualitas citra semakin baik. Ukuran automata yang semakin besar memerlukan waktu proses (running time) yang semakin lama.