Implementasi Algoritma Discrete Cosine Transform Untuk Kompresi Citra Pada Marker-Based Tracking Augmented Reality - Sutrisman, Iwan; Widiyasono, Nur; Sulastri, Heni (Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara, 2020)
Image compression with lossy techniques removes some information so it does not match the data received. This research was conducted to determine differences in the quality of original and compressed images, specifically on mark-based tracking. Image compression is done by implementing the Discrete Cosine Transform algorithm in the MATLAB program. DCT image compression test results can compress images up to 26% of the original size without significantly reducing image quality. The assessment results shown by the markers, in Vuforia, there was no change in star ratings, while in ARCore, there was an increase in the rating of 5-40 quality scores.DCT algorithm can be applied to image compression in marker-based tracking, especially in improving the quality of markers in ARCore.AbstrakKompresi citra dengan teknik lossy menghilangkan beberapa informasi sehingga tidak persis seperti data aslinya. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui perbedaan kualitas citra asli dan terkompresi, khususnya pada marked-based tracking. Kompresi citra dilakukan dengan mengimplementasikan algoritma Discrete Cosine Transform pada program MATLAB. Hasil pengujian kompresi citra menunjukkan bahwa algoritma DCT dapat memampatkan citra hingga 26% dari ukuran aslinya tanpa mengurangi kualitas gambar secara signifikan. Hasil pengujian rating marker menunjukkan, pada Vuforia, tidak terdapat perubahan star rating, sedangkan pada ARCore, terdapat peningkatan nilai rating sebesar 5-40 quality score. Algoritma DCT dapat diterapkan untuk kompresi citra pada marker-based tracking, khususnya dalam meningkatkan kualitas marker pada ARCore.