ABSTRAKSI: Content-Based Image Retrieval (CBIR) merupakan metode pencarian citra yang dilakukan dengan mencocokan visual content dari query image dengan citra-citra pada basisdata. Pencocokan dilakukan berdasarkan ciri yang diekstrak dari query image.
Tugas akhir ini bertujuan mengimplementasikan SSIM (Structural Similarity) pada sistem CBIR. SSIM merupakan metode untuk penilaian kualitas image secara statistic dengan membandingkan informasi structural dari citra.
Proses pengekstraksian ciri dilakukan dengan menggunakan transformasi wavelet tipe Dual-Tree Complex Wavelet (DT-CWT). DT-CWT mendekomposisikan citra menjadi beberapa subband. Lalu diambil nilai-nilai statistiknya. Nilai ini menjadi masukan bagi SSIM untuk pengindeksan kemiripan query image dengan basisdata image.
Kata Kunci : kemiripan struktural, wavelet, CBIR, DTCWT.ABSTRACT: Content-Based Image Retrieval (CBIR) is an image search method is done by matching the visual content of the query image with images in the database. Matching is based on the features extracted from the query image.
In the final task is aimed to implement the SSIM (Structural similarity) in the CBIR system. SSIM is a method for assessment of statistical image quality by comparing the structural information from the image.
Feature extraction process is done by using wavelet transform type Dual-Tree Complex Wavelet (DT-CWT). DT-CWT will decompose image subband. Then take the values of the statistics. This value will be input for SSIM to index the similarity query image with the image database.
Keyword: CBIR, structural similarity, wavelet, DTCWT