Restorasi Citra Pada Kompresi Spiht (Set Partitioning In Hierarchical Trees) Menggunakan Metode Iteratif Lanczos-Hybrid Regularization

Restorasi citra merupakan proses merekonstruksi atau mendapatkan kembali citra asli dari sebuah citra yang terdegradasi agar dapat menyerupai citra asli. Kompresi citra merupakan salah satu proses pemampatan citra yang menyebabkan citra mengalami degradasi atau penurunan kualitas. Penurunan kualitas citra terjadi pada proses kompresi loosy, salah satu contoh kompresi loosy adalah dengan metode Set Partitioning In Hierarchical Tress (SPIHT). Oleh karena itu, untuk meningkatkan kembali kualitas citra agar menyerupai citra asli maka digunakan restorasi citra dengan metode Iterative Lanczos Hybrid Regularization. Pada tugas akhir ini menggunakan citra grayscale dengan beberapa variasi resolusi citra untuk data uji coba kompresi SPIHT dan restorasi citra. Pengujian restorasi citra dengan data uji coba nilai PSNR sebesar 25 dB mengalami kenaikan nilai PSNR rata-rata sebesar 0,91 dB dan waktu komputasi 187,058 detik lebih lambat dari proses kompresi. Pada data uji coba nilai PSNR sebesar 35 dB mengalami kenaikan nilai PSNR rata rata sebesar 0,57 dB dan waktu komputasi 127,418 detik lebih cepat dari proses kompresi. Hal ini menunjukkan bahwa citra hasil restorasi dengan menggunakan metode iteratif lanczos hybrid regularization dapat meningkatkan kualitas citra ========================================================================= Image restoration is reconstructing original image from image degradation so that can be similar with original image. Image compression is one of image processing which causes image degradation or loss of quality. A decrease image quality occurs in loosy compression, an example using Set Partitioning In Hierarchical Trees. Therefore, to improve the image quality, back to resemble the original image used image restoration with iterative lanczos-hybrid regularization method. In this research using grayscale image with some variation of the image resolution for trial data compression and image restoration. Image restoration program with PSNR value by 25 dB can increased by an average of 0,91 dB and have total time elapsed about 187,058 second slowest than the compression process. At trial data PSNR value by 35 dB can increased by an average of 0,57 dB and have total time elapsed about 127,418 second fastest than the compression process. Than, this research can showed that the image restoration using iterative lanczos hybrid regularization method can increased image qualit