Noise merupakan kesalahan yang terjadi dalam proses pengambilan citra yang menyebabkan sebuah nilai intensitas piksel tidak mencerminkan nilai intensitas piksel yang sebenarnya. Perbaikan citra yang mengandung noise merupakan salah satu bidang yang penting dalam pengolahan citra digital. Metode yang akan digunakan pada tugas akhir ini untuk memperbaiki citra yang mengandung noise adalah Gaussian filtering, mean filtering dan median filtering. Metode tersebut akan diterapkan pada citra yang mengandung Salt and Peppers noise. Filter Gaussian adalah filter linier dengan nilai pembobotan untuk setiap anggotanya dipilih berdasarkan bentuk fungsi Gaussian. Sama halnya dengan filter Gaussian, filter mean adalah filter linear yang bekerja dengan menggantikan intensitas nilai pixel dengan rata-rata dari nilai pixel tersebut dengan nilai pixelpixel tetangganya. Sedangkan filter median merupakan salah satu filtering non linier yang mengurutkan nilai intensitas sekelompok piksel, kemudian menganti nilai piksel yang diproses dengan nilai mediannya. Kualitas citra di ukur dengan dua besaran yaitu MSE (Mean Square Error) dan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). Pada penelitian ini untuk kernel 3 x 3 nilai PSNR tertinggi terjadi pada filter median disusul filter mean dan selanjutnya filter Gaussian, sedangkan kernel 5 x 5 nilai PSNR tertinggi terjadi pada filter median disusul filter Gaussian dan selanjutnya filter mean. Dari ke 2 ukuran kernel, peningkatan PSNR terbesar dengan citra noise salt and peppers terjadi pada metode median filtering. Hal ini dibuktikan dari ke tiga citra uji dengan kernel 3 x 3 dan 5 x 5 dengan berbagai ukuran citra yang menunjukkan peningkatan nilai PSNR terjadi pada filter median. Dengan peningkatan PSNR yang lebih besar dari pada metode Gaussian dan mean filter, maka dapat disimpulkan metode filter median merupakan metode yang paling baik dalam mengurangi noise jenis salt and peppers yang ada pada citra.
No comments:
Post a Comment