Implementasi Algoritma Mean Shift Clustering pada Color Quantization

Dalam perkembangan teknologi komputasi dan komunikasi, terdapat banyaknya peningkatan permintaan atas citra dengan kualitas tinggi dan berukuran kecil. Citra berkualitas tinggi biasanya memiliki ukuran file yang cukup besar sehingga berdampak pada proses transmisi data dan penyimpanan data. Color quantization adalah sebuah cara untuk mengurangi ukuran file dengan tetap mempertahankan kualitas citra. Color quantization adalah sebuah proses pengurangan jumlah warna yang digunakan dalam sebuah citra dengan tetap mencoba mempertahankan tampilan visual dari citra tersebut. Pengurangan warna pada citra ini memerlukan algoritma yang dapat digunakan dalam pengolahan citra digital dan salah satu algoritma tersebut adalah algoritma clustering. Pada penelitian ini digunakan algoritma Mean Shift Clustering untuk mencari nilai titik-titik tengah untuk dari citra RGB yang digunakan dan kemudian mengelompokan nilai warna per piksel berdasarkan jarak piksel tersebut ke titik tengah yang ditemukan. Uji coba dilakukan terhadap 6 buah citra RGB dan menggunakan 4 bandwidth yang berbeda. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, nilai PSNR paling besar dimiliki oleh bandwidth 0.7 pada citra Airplane sebesar 45.87 dB, sedangkan nilai PSNR terkecil dimiliki bandwidth 0.5 pada citra Fruits sebesar 42.88 dB. Pengurangan ukuran file paling besar dimiliki bandwidth 0.9 pada citra Airplane sebesar 24.07% dan paling kecil dimiliki oleh bandwidth 0.5 pada citra Baboon sebesar 7.89%