Kompresi citra memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi, seperti penyimpanan digital,transmisi citra, dan pemrosesan multimedia. Teknik kompresi citra yang efektif dapat secara signifikanmengurangi ukuran file citra digital tanpa mengorbankan kualitas visualnya. Penelitian ini mengusulkanevaluasi kinerja teknik kompresi citra dengan mengkombinasikan teknik Multi-Level Thresholdingdengan metode Fuzzy Entropy dan Differential Evolution. Metode ini diterapkan pada citra wajah dancitra medis. Kinerja metode ini dinilai berdasarkan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), StructuralSimilarity Index (SSIM), dan Feature Similarity Index Measure (FSIM). Analisis lebih lanjut diketahuibahwa nilai PSNR, SSIM, dan FSIM bertambah seiring dengan kenaikan level threshold, dengan nilaitertinggi diperoleh pada level threshold 40. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan level thresholdmenghasilkan kompresi citra yang selaras tanpa mengorbankan kualitas visual citra terkompresi.
Copyrights © 2024