PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI REDUKSI NOISE SALT & PEPPER DENGAN MENGGUNAKAN METODE IMPROVED MEDIAN FILTER
|
|
- Sucianty Rachman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PERANCANGAN DAN IMPLEMENASI APLIKASI REDUKSI NOISE SAL & PEPPER DENGAN MENGGUNAKAN MEODE IMPROVED MEDIAN FILER Amril Mukmin Harahap 1 Ummul Khair 2 Jurusan eknik Informatika Sekolah inggi eknik Harapan Medan Jl. HM Jhoni No 70 Medan, Indonesia 1 movicamril13@gmail.com Abstrak Penggunaan citra digital pada saat ini semakin meningkat karena kelebihan-kelebihan dari citra digital itu sendiri. Akan tetapi, citra digital tersebut juga dapat mengalami gangguan seperti timbulnya noise yang disebabkan oleh proses penangkapan gambar yang tidak sempurna. Oleh karena itu diperlukan suatu aplikasi pengolahan citra yang khusus untuk mereduksi noise. Metode yang digunakan untuk mereduksi noise pada penelitian ini adalah Improved Median Filter. Improved Median Filter di proses melalui Filter Minimum, Median, dan Maximum. Pengujian penggunaan Improved Median Filter untuk mereduksi Salt and Pepper dilakukan dengan membangkitkan noise tersebut dengan menggunakan beberapa probabilitas noise. Probabilitas noise yang digunakan untuk membangkitkan noise tersebut, yaitu 1%, 5%, 10%, dan 30%. Dari pengujian yang dilakukan, Improved Median Filter lebih baik untuk mereduksi Salt and Pepper. Sistem ini diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic.Net. Kata Kunci : citra, filter minimum, filter median, filter maximum, improved median filter Abstract he use of digital images at the moment is increasing because of the advantages of the digital image itself. However, digital images can also be susceptible to interference, such as the onset of noise caused by the image capture process is not perfect. herefore we need a special application of image processing to reduce noise. he method used to reduce noise in this study is the Improved Median Filter. Improved Median Filter in the Filter through Minimum, Median, and Maximum. esting the use of Improved Median Filter for Salt and Pepper reduction is done by raising the noise by using a probability noise. Probability noise used to generate the noise, ie 1%, 5%, 10%, and 30%. Of the tests performed, the better the Improved Median Filter for Salt and Pepper reduction. he system is implemented using the programming language Visual Basic.Net. Key Word : image, filter minimum, filter median, filter maximum, improved median filter 1. Pendahuluan Di zaman era globalisasi ini semua data dan informasi dapat disajikan dalam bentuk media, teks, citra (gambar), audio (suara) atau yang lainnya. Penyajian informasi dengan menggabungkan data tersebut disebut dengan multimedia. Salah satu komponen dari multimedia di atas adalah dalam bentuk citra. Citra membutuhkan pengolahan lebih lanjut seperti memperbaiki kualitasnya, bila citra terlihat kasar dan terdapat banyak titik yang mengganggu kualitasnya. Gangguan yang terdapat pada citra disebut dengan derau atau noise. adalah gangguan yang terdapat banyak titik-titik pada citra. Ada beberapa jenis noise yang paling umum sering dijumpai adalah Gaussian, adalah bentuk dari jenis noise yang sering terlihat titik-titik berwarna yang biasa berjumlah sama dengan persentase noise. Speckle, adalah suatu model dari noise yang memberikan warna hitam pada titik noise dan Salt and Pepper noise Adalah bentuk suatu noise yang terlihat titik-titik hitam serta putih pada citra tersebut dengan kata lain seperti terlihat tebaran garam dan merica. Pengurangan noise merupakan suatu langkah awal dalam proses untuk mereduksi atau mengurangi noise pada sebuah citra digital dalam meningkatkan kualitas citra tersebut, yang merupakan langkah awal dalam pengurangan noise. Metode yang digunakan untuk mengurangi atau mereduksi noise tersebut adalah dengan melakukan filtering pada citra digital, salah satu metode yang digunakan dalam mengurangi atau mereduksi noise yaitu dengan menggunakan Improved Median Filter. Improved Median Filter adalah merupakan suatu bentuk filter yang dimana filter tersebut mencari nilai pixel dari proses filter minimum, median, dan maximum [6]. Improved Median Filter menghasilkan citra blur (lembut/halus). Improved Median Filter bersifat linier, maksudnya terdapat korelasi garis lurus antara input dan output. Dari latar belakang dan landasan teori diatas, masalah yang dibahas dalam penelitian ini yaitu
2 bagaimana merancang dan menganalisis penerapan Improved Median Filter untuk mereduksi noise salt & pepper pada citra digital. Dari latar belakang dan rumusan masalah di atas, maka tujuan penelitian adalah merancang serta mengimplementasikan penggunaan Improved Median Filter untuk mereduksi noise salt & pepper pada citra digital. 2. Metodologi Penelitian Pada tahap penelitian ini, yaitu sistem reservasi kamar hotel berbasis client server, dilakukan hal-hal sebagai berikut : a. Metode Observasi Metode ini dilakukan dengan cara penulis melakukan pengamatan terhadap obyek yang akan diteliti. b. Studi Literatur Mempelajari buku referensi yang berkaitan dengan pengolahan citra dan metode filtering. c. Analisis dan Perancangan sistem Menganalisis algoritma - algoritma metode filtering yang berkaitan dengan metode improved median filtering sebelum melakukan perancangan system, seperti : filter minimum, filter median, dan filter maximum. d. Implementasi/coding Mengimplementasikan kedalam bentuk program komputer. Program yang akan dibangun menggunakan Visual Basic.Net. 2.1 Pengenalan Citra Citra ada dua macam, yaitu citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap citra kontinu. Beberapa sistem optik dilengkapi dengan fungsi digitalisasi sehingga ia mampu menghasilkan citra diskrit, misalnya kamera digital dan scanner. Citra diskrit disebut juga citra digital. Komputer digital yang umum dipakai saat ini hanya dapat mengolah citra digital. Citra merupakan istilah lain untuk gambar, sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan informasi. Ada sebuah peribahasa yang berbunyi sebuah gambar bermakna lebih dari seribu kata (a picture is more than a thousand words). Maksudnya tentu sebuah gambar dapat memberikan informasi yang lebih banyak daripada informasi tersebut disajikan dalam bentuk kata-kata (tekstual). Citra atau gambar dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi f(x,y), dimana x dan y adalah koordinat bidang datar, dan harga fungsi f di setiap pasangan koordinat (x,y) disebut intensitas atau level keabuan (grey level) dari gambar di titik itu. Jika x, y, dan f semuanya berhingga (finite), dan nilainya disktrit, maka gambarnya disebut citra digital. Sebuah citra digital terdiri dari sejumlah elemen yang berhingga, dimana masing-masing mempunyai lokasi dan nilai tertentu. Elemen-elemen ini disebut sebagai picture element, image element, pels atau pixel [1]. Pengolahan citra digital menunjuk pada pemrosesan gambar dua dimensi menggunakan komputer. Dalam konteks yang lebih luas, pengolahan citra digital mengacu pada pemrosesan setiap data dua dimensi. Citra digital merupakan larik (array) yang berisi nilai-nilai real maupun komplek yang direpresentasikan dengan bit tertentu [2] Citra Warna RGB image terkadang dianggap sebagai truecolor image. RGB image merupakan kumpulan komponen warna red, green, dan blue dari masingmasing pixel. Warna dari tiap pixel detentukan dengan kombinasi intensitas red, green, dan blue yang disimpan di tiap saluran warna lokasi pixel tertentu. Format file grafik menyimpan RGB image sebagai 24-bit image, dimana komponen red, green, dan blue masing-masing 8-bit [1]. Setiap pixel pada citra warna mewakili warna yang merupakan kombinasi dari tiga warna dasar (RGB = Red Green Blue). Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan 8-bit = 1 byte, yang berarti setiap warna mempunyai gradasi sebanyak 255 warna. Berarti setiap pixel mempunyai kombinasi warna sebanyak = 2 24 = 16 juta warna lebih. Oleh karena itu format ini dinamakan true color karena mempunyai jumlah warna yang cukup besar sehingga bias dikatakan hamper mencakup semua warna di alam [3] Citra Monokrom Citra monokrom adalah citra dengan suatu sistem grafik yang tidak memiliki kemampuan warna selain warna hitam atau warna putih. Citra monokrom juga disebut sebagai citra B&W (Black & White) atau citra biner. Hanya dibutuhkan 1 bit untuk mewakili nilai setiap pixel dari citra biner [2]. Binary image, tiap pixel hanya bernilai satu dari dua nilai diskrit. Pada dasarnya, nilai-nilai ini berhubungan dengan on dan off. Sebuah binary image disimpan sebagai matriks atau array 2- dimensi dari nilai 0 (pixel off ) dan nilai 1 (pixel on ). Binary image dapat dianggap sebagai jenis dari intensity image, yang terdiri dari warna hitam dan putih saja. Kita juga bias menganggap binary image sebagai indexed image dengan dua warna [1]. 2.2 Pada saat proses capture (pengambilan gambar), ada beberapa gangguan yang mungkin terjadi, seperti kamera tidak fokus atau munculnya bintik-bintik yang bias jadi disebabkan oleh proses
3 capture yang tidak sempurna. Setiap gangguan pada citra dinamakan dengan noise. pada citra tidak hanya terjadi karena ketidak-sempurnaan dalam proses capture, tetapi bisa juga disebabkan oleh kotoran-kotoran yang terjadi pada citra [4]. Berdasarkan bentuk dan karakteristiknya, noise pada citra dibedakan menjadi beberapa macam yaitu : Ada tiga jenis noise, yaitu Gaussian, Speckle, dan Salt and Pepper. a. Gaussian merupakan model noise yang mengikuti distribusi normal standar dengan rata-rata nol dan standar deviasi 1. Efek dari Gaussian ini pada gambar adalah munculnya titik-titik berwarna yang jumlahnya sama dengan persentase noise. b. Speckle merupakan model noise yang memberikan warna hitam pada titik yang terkena noise. c. Salt and Pepper adalah bentuk noise yang biasanya terlihat titik-titik hitam dan putih pada citra seperti tebaran garam dan merica. Salt and pepper ada 2 jenis noise : pepper (noise: gelap) dan salt (salt terang). Dalam grayscale biasanya salt berintensitas 255, dan pepper berintensitas 0. Pixel noise ini akan disebarkan dalam presentase tertentu diatas citra secara random. Probabilitas kemunculan noise biasanya < 0.1 < untuk tiap-tiap pixel, jika lebih dari ini, maka gambar akan didominasi oleh noise. Pada beberapa pengolahan citra, terkadang untuk menguji suatu algoritma untuk dapat mereduksi noise, maka noise dihasilkan dari proses pembangkitan noise. Untuk membangkitkan noise digunakan suatu bilangan acak sebagai pengganti noise yang dihasilkan. 2.3 Filtering Filter penyunting citra banyak dipakai pada pengeditan photo, seperti misalnya menghaluskan gambar, memperbesar/memperkecil citra. Ada beberapa penyunting citra antara lain adalah: a. Filter Minimum dan Maximum b. Negative Filtering c. Mean Filtering d. Median Filtering e. Mozaik Filtering dan Modus Filtering f. Improved Median Fitering Filter Minimum dan Maximum Jenis filter minimum ini digunakan untuk mengganti nilai sebuah pixel terkecil dari gray-level dalam subimage di bawah jendela ketetanggaan ukuran M x N. Filter minimum berguna untuk mencari titik-titik paling gelap dalam sebuah citra. Filter ini baik untuk menghilangkan noise salt yang mempunyai nilai-nilai gray-level noise yang tinggi. Sedangkan filter maximum ini merupakan kebalikan dari proses filter minimum. Dimana filter maximum mengganti nilai sebuah pixel dengan nilai terbesar dari gray-level dalam subimage di bawah jendela ketetanggaan ukuran M x N. Filter maximum berguna untuk mencari titik-titik paling terang dalam sebuah citra. Filter ini baik untuk menghilangkan noise pepper yang mempunyai nilai-nilai gray-level noise yang rendah [1] Negative Filtering Filter ini merupakan kebalikan dari proses pencucian film. Dimana dari film negatif dibuat menjadi film berwarna. Disini dilakukan proses sebaliknya yaitu dari gambar berwarna menjadi gambar negatif. Proses pembuatannya adalah untuk gambar yang berwarna harus dibuat dahulu menjadi gambar hitam-putih agar dapat diperoleh negatifnya. Negatif ini didapat dari hasil perhitungan intensitas warna terhadap warna titik (255 warna titik). Jika ditinjau dari image histogramnya maka hasil dari negatif filtering ini adalah pencerminan horizontal, dimana intensitas warna yang berada disebelah kiri pada image histogram gambar asli akan berpindah pada bagian kanan dari image histogram yang merupakan hasil negatif filter [5] Mean Filtering Mean filtering ini adalah filter yang digunakan untuk menghaluskan gambar yang terlalu kasar. Jika filter ini dilakukan pada gambar yang sudah halus, maka hasilnya gambar tersebut akan semakin kabur. Mean filtering ini termasuk jenis spatial filtering yang artinya untuk memproses sebuah titik, juga mengikut sertakan titik-titik sekitar dalam kalkulasi. Sebenarnya hal ini telah dilakukan pada bagian pembersihan gambar dimana digunakan titik-titik sekitar noise untuk memperkirakan titik yang akan digunakan untuk mengganti noise tersebut [5] Median Filtering Kegunaan filter ini adalah memperhalus gambar tetapi tidak sehalus mem-filtering. Gambar yang dihasilkan terlihat tidak rapi, karena tidak dilakukan proses rata-rata tetapi dilakukan proses mencari nilai tengah dari titik yang direkam dalam matriks. Nilai tengah dari beberapa nilai dapat dicari sebagai berikut: misalkan ada sejumlah nilai sebagai berikut : 9, 5, 8, 3, 5, 2, 1, 4, 2 dan untuk mencari nilai tengah, harus mengurutkan nilai-nilai tersebut menjadi 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 8, 9. Karena ada sembilan angka maka nilai tengah ialah angka yang berada pada urutan tengah yaitu 9/2 = 5, yaitu angka 4 [5] Mozaik Filtering dan Modus Filtering Filter ini merupakan spatial filtering yang tidak menggunakan mask. Filter ini sangat sering digunakan dalam acara televisi terutama untuk menutupi wajah orang-orang yang tidak mau
4 wajahnya terlihat dalam televisi misalnya wajah kriminal. Sebenarnya teknik mozaik filtering ini hampir sama dengan teknik mean filtering, hanya saja tidak semua titik yang diproses melainkan titik setiap kelipatan N (dimana N adalah ukuran spatial yang digunakan). Kemudian warna hasilnya tidak dicetakkan sebagai balok sebesar NxN sehingga efek kotak-kotak muncul pada gambar setelah difilter. Semakin besar spatial yang digunakan, semakin besar kotak-kotak yang dihasilkan. Setelah dilakukan proses perekaman titik-titik sekitar dan titik yang sedang diperiksa kedalam matriks, dicari warna apa yang paling banyak dipakai dalam tabel warna tersebut. Warna inilah yang akan digunakan sebagai warna titik yang akan diletakkan pada layar output. ujuan utama dari filter ini adalah membuat gambar ini menjadi berbintik-bintik seperti dicat dengan cat minyak [5] Improved Median Filtering Improved Median Filter merupakan peningkatan bentuk median filtering yang mencari nilai pixel dari proses filter minimum, median, dan maximum. Improved Median Filter menghasilkan citra blur (lembut/halus). Improved Median Filter merupakan tingkatan dari Median Filter yang mengklasifikasikan pixel sebagai noise dengan membandingkan setiap pixel dalam gambar [6]. 3. Perancangan Sistem Perancangan sistem adalah merupakan upaya perusahaan untuk memulai memiliki sistem baik yang lama maupun untuk memiliki sistem yang baru. Perancangan sistem dilakukan setelah mendapat gambaran dengan jelas apa yang harus dikerjakan. 3.1 Analisis Aplikasi pengolahan citra untuk mereduksi noise salt & pepper pada citra digital ini dirancang dengan menggunakan metode improved median filter. Improved Median Filter adalah merupakan suatu bentuk filter yang dimana filter tersebut mencari nilai pixel dari proses filter minimum, median, dan maximum. Proses aplikasi yang menyangkut proses input dan output akan diperjelas dengan diagram alir (flowchart). Diagram alir (flowchart) digunakan untuk menggambarkan sistem baru yang akan dikembangkan secara logis tanpa mempertimbangkan terlebih dahulu lingkungan fisik dimana sistem ini akan digunakan Membangkitkan noise salt & pepper salt & pepper seperti halnya taburan garam, akan memberikan warna putih pada titik yang terkena noise. salt & pepper dapat dibangkitkan dengan cara membangkitkan bilangan 255 (warna putih) pada titik-titik yang secara probabilitas lebih kecil dari nilai probabilitas noise, dan dirumuskan dengan: F(x,y)=255 jika p(x,y) < Prob Dimana: F(x,y) adalah nilai gray-scale pada titik (x,y). p(x,y) adalah probabilitas acak Filter Minimum Filter minimum merupakan fungsi non-linear dengan pengurutan statistika, dengan mencari nilai terkecil. Filter minimum merupakan metode yang sangat sederhana dan mudah diimplementasikan serta berguna untuk menemukan titik tergelap dalam citra. Filter ini baik untuk noise spikes seperti salt & pepper. Secara matematis, filter minimum dengan semua pixel tetangga memiliki bobot yang sama, dapat dinyatakan sebagai berikut. * + Dimana : a. f(x,y) adalah nilai hasil pada titik (x,y) b. g(s,t) adalah nilai asli dari pixel yang diikutkan dalam komputasi minimum. c. S xy adalah subimage dari sebuah citra dan S xy berukuran 3x3 yang mempunyai nilainilai intensitas Filter Maximum Filter maksimum juga menggunakan fungsi non-linier dengan pengurutan statistika, dengan mencari nilai terbesar. Filter maximum juga merupakan metode yang sangat sederhana dan mudah diimplementasikan serta berguna untuk menemukan titik terterang dalam citra. Filter ini juga baik untuk noise spikes seperti salt & pepper. Secara matematis, filter maximum dengan semua pixel tetangga memiliki bobot yang sama, dapat dinyatakan sebagai berikut. * + Dimana : a. f(x,y) adalah nilai hasil pada titik (x,y) b. g(s,t) adalah nilai asli dari pixel yang diikutkan dalam komputasi maximum. c. S xy adalah subimage dari sebuah citra dan S xy berukuran 3x3 yang mempunyai nilainilai intensitas Median Filter Median filter adalah merupakan filter spasial nonlinear, yang hasil prosesnya berdasarkan pada peringkat (rangking) nilai pixel. Secara statistik median berarti mencari nilai yang berada di tengah deretan semua angka yang telah diurutkan. Filter median menggunakan fungsi non-linier dengan pengurutan statistika, sehingga termasuk dalam
5 golongan ordering filter bersama dengan modus, maksimum dan minimum. Median filter mempertahankan detail lebih baik dari mean. Secara matematis, filter median dapat dinyatakan sebagai berikut. * + Dimana : a. f(x,y) adalah nilai hasil pada titik (x,y) b. g(s,t) adalah nilai asli dari pixel yang diikutkan dalam komputasi median. c. S xy adalah subimage dari sebuah citra dan S xy berukuran 3x3 yang mempunyai nilainilai intensitas Improved Median Filter Filter ini juga merupakan filter spasial nonlinear, yang hasil prosesnya berdasarkan pada peringkat (rangking) nilai pixel. Improved Median Filter adalah peningkatan dari filter median yang merupakan suatu bentuk filter yang dimana filter tersebut mencari nilai pixel dari proses filter minimum, median, dan maximum. Improved Median Filter menghasilkan citra blur (lembut/halus). Improved Median Filter bersifat linier, maksudnya terdapat korelasi garis lurus antara input dan output. Berikut algoritma improved median filter [6]: Langkah 1 : Sebuah jendela dua dimensi ukuran 3x3 dipilih dan berpusat di sekitar pixel diproses P (x,y) pada gambar rusak. Langkah 2 : Urutkan pixel dalam jendela yang dipilih sesuai dengan urutan menaik dan menemukan nilai pixel median dilambangkan dengan P med ), nilai pixel maksimum (P max ) dan nilai pixel minimum (P min ) dari vektor diurutkan V0. Sekarang elemen pertama dan terakhir dari vektor V0 adalah P min dan P max masing-masing dan unsur tengah vektor adalah P med. Langkah 3 : Jika pixel diproses dalam rentang P min < P (x, y) < P max, P min > 0 dan P max < 255, itu diklasifikasikan sebagai pixel uncorrupted dan dibiarkan tidak berubah. Jika P (x,y) diklasifikasikan sebagai pixel rusak maka kerjakan langkah 4. Langkah 4 : Jika P (x,y) pixel rusak, maka kita memiliki dua kasus berikut: Cara 1 : Jika P min < P med < P max dan 0 < P med < 255, menggantikan pixel P (x,y) yang rusak dengan P med. Cara 2 : Jika kondisi dalam cara 1 tidak puas maka P med adalah pixel berisik. Dalam kasus ini menghitung perbedaan antara setiap pasangan pixel yang berdekatan di vektor diurutkan V0 dan memperoleh perbedaan vektor VD. Kemudian cari perbedaan maksimum dalam VD dan menandai pixel yang sesuai dalam V0 ke pixel diproses. Langkah 5 : Ulangi langkah 1 hingga langkah 4 sampai proses selesai untuk menghasilkan suatu citra keluaran. Dimana : V0 : merupakan elemen/pixel pertama dan terakhir dari vector. VD : merupakan elemen/pixel tengah dari vector. P min : merupakan nilai pixel minimum. : merupakan nilai pixel maximum. P max P med P (x,y) : merupakan nilai pixel median. : merupakan nilai pixel yang akan diproses/reduksi. 3.2 Flowchart Flowchart adalah bagan-bagan yang mempunyai arus yang menggambarkan langkahlangkah penyelesaian suatu masalah. Untuk proses manipulasi citra digital, hal penting yang dilakukan adalah dengan mempengaruhi nilai-nilai penyusun intensitas pixel tersebut. Flowchart sistem untuk proses manipulasi tersebut seperti berikut ini. SAR Pic,i,j,RGB,noise, probabilitas,hasil Ambil Citra Citra =0 Input probabilitas i=0 to height-1 j=0 to width-1 Pesan Error RGB=Pic.Getpixel(I,j).RGB =RND() RGB = Abs(RGB + noise * 255 * probabilitas) = RGB Citra J<width I<height SOP Gambar 1 Flowchart Metode Pembangkitan Salt & Pepper
6 SAR Pic,i,j,RGB, RGBmin,RGBmedian,RGBmax,hasil Ambil Citra Citra =0 i=0 to height-1 Pesan Error j=0 to width-1 RGB=Pic.Getpixel(I,j).RGB RGBmin, RGB median, RGBmax Gambar 3 Rancangan ampilan Form (RGBmin<RGB<RGBmax) And (RGBmin>0 And RGBmax< 255) (RGBmin<RGBmedian<RGBmax) And (0 < RGBmedian < 255) =RGBmedian Citra J<width I<height SOP =RGB =RGBmedian Gambar 2 Flowchart Metode Improved Median Filter Improved Median Filter adalah peningkatan dari filter median yang merupakan suatu bentuk filter yang dimana filter tersebut mencari nilai pixel dari proses filter minimum, median, dan maximum. Improved Median Filter menghasilkan citra blur (lembut/halus). Seperti yang digambarkan pada flowchart gambar 2 diatas. 3.3 Perancangan Program yang dirancang ditujukan untuk melakukan manipulasi pada citra digital agar citra yang dihasilkan sesuai dengan keinginan pengguna. Saat program dijalankan, pengguna akan memilih sebuah citra yang menjadi objek untuk dimanipulasi. Pada objek citra yang dipilih tersebut dapat dilakukan beberapa manipulasi sesuai dengan fasilitas menu pilihan yang telah disediakan Perancangan Form Perancangan yang telah dibuat untuk aplikasi yang dibangun dapat dilihat dalam gambar berikut ini. Form ini berfungsi sebagai tempat berlangsungnya proses reduksi noise pada citra digital. Dimana pengguna akan memanggil citra yang akan direduksi kemudian dapat memilih fasilitas menu yang disediakan untuk melakukan mereduksi noise tersebut dan menyimpan hasil citra yang telah direduksi. Pada form utama ini terdapat beberapa fasilitas menu yang didalamnya memiliki beberapa sub menu lagi dengan fungsi-fungsi sebagai berikut: a. Menu File Menu file berisi sub menu New untuk membuat project baru, menu Open untuk mengambil citra objek, menu Save As untuk menyimpan citra, dan menu Exit untuk keluar dari program aplikasi. b. Menu Proses Menu Proses berisi sub menu yang menjadi fasilitas utama dari pengangkatan judul skripsi ini. Misalnya reduksi noise 1%, 5%, 10%, dan 30% yang dimana hasil perubahan setelah menggunakan proses tersebut dapat disimpan menjadi suatu objek citra digital baru. c. Menu About Menu About berisi sub menu About Me untuk menampilkan informasi tentang penulis. 4.1 Implementasi Sistem Implementasi merupakan langkah-langkah yang dilakukan untuk mengoperasikan sistem yang telah dibangun. Dalam bab ini akan dijelaskan bagaimana menjalankan program tersebut. Perancangan perangkat lunak untuk mereduksi noise salt & pepper ini berjalan pada sistem operasi Microsoft Windows, dan pembuatan program aplikasi ini menggunakan Microsoft Visual Basic Dalam implementasi berikut akan ditampilkan hasil perancangan yang telah dibuat Implementasi Perangkat Lunak Perangkat lunak yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini sebagai berikut :
7 a. Perangkat lunak sebagai bahasa pemrograman yang digunakan adalah Microsoft Visual Basic.Net. b. Microsoft windows 7 sebagai sistem operasi Implementasi Perangkat Keras Perangkat keras yang dibutuhkan berdasarkan kebutuhan minimal yang harus dipenuhi adalah sebagai berikut : a. Processor yang dipergunakan adalah Intel Pentium 2.50 GHz. Rekomendasi minimum adalah processor Intel Pentium, 2.00 GHz atau setara. b. Memory terpasang 2 GB, rekomendasi minimum adalah 1 GB. c. Hard disk terpasang 320 GB, rekomendasi minimum adalah 160 GB. Gambar 5 Citra Awal ampilan Form Proses Form Proses merupakan form utama yang berfungsi untuk memproses manipulasi citra digital dalam mereduksi noise salt & pepper menggunakan metode improved median filter. Gambar 6 Pembangkitan 1% Gambar 4 ampilan Form Proses 4.2 Pengujian Pengujian ini dilakukan pada noise salt & pepper. Probabilitas noise yang digunakan untuk mereduksi noise tersebut adalah 1%, 5%, 10% dan 30%. Pengujian pertama akan dilakukan pada implementasi reduksi noise 1% dengan improved median filter dan selanjutnya diikuti dengan probabilitas noise 5%, 10%, dan 30% Pengujian Dengan Probabilitas 1% Pada pengujian penggunaan improved median filter untuk mereduksi noise dapat dilihat pada gambar dibawah ini. Berikut gambar awal yang akan di proses. Gambar 7 Reduksi 1% Pada gambar 6 dapat dilihat dari hasil pembangkitan noise dengan probabilitas 1%, pada citra terlihat adanya sedikit bintik-bintik noise yang timbul karena proses pembangkitan noise yang mengakibatkan perubahan kapasitas size citra tersebut dan pada gambar 7 dapat dilihat hasil reduksi noise menggunakan improved median filter dengan probabilitas noise 1%, akan tetapi pada gambar hasil filter masih terlihat salt and pepper noise berupa bintik-bintik putih walaupun sedikit tersamarkan atau blur. Dan pada tabel 1 dapat dilihat perbedaan nilai kapasitas size citra yang mengalami perubahan sebelum dan sesudah proses reduksi.
8 abel 1 Nilai Kapasitas Size Citra Reduksi 1% No Citra Awal Pembangkitan Reduksi 1 Size : 50 Kb Size : 69 Kb Size : 54 Kb Pada tabel 1 dapat dilihat perbedaan nilai kapasitas size citra yang mengalami perubahan. Sebelum citra diproses (citra awal), size citra tersebut 50Kb dan setelah citra awal diproses pembangkitan noise dengan probabilitas 1% maka size citra mengalami perubahan meningkat menjadi 69Kb atau lebih kurang 38% dari citra aslinya. Dan setelah hasil citra pembangkitan noise direduksi menggunakan improved median filter, size citra juga mengalami perubahan mendekati size citra aslinya menjadi 54Kb atau lebih kurang 8% dari citra aslinya Pengujian Dengan Probabilitas 5% Pada pengujian penggunaan improved median filter untuk mereduksi noise dapat dilihat bahwa pada probabilitas noise 5% terlihat sedikit lebih banyak titik-titik noise yang dibangkitkan dari pada 1%. pengujian dapat dilihat pada gambar 8 dan 9. Gambar 8 Pembangkitan 5% Pada gambar 8 dapat dilihat dari hasil pembangkitan noise dengan probabilitas 5%, pada citra terlihat lebih banyak bintik-bintik noise yang timbul dari pada probrabilitas 1% karena proses pembangkitan noise. Proses pembangkitan noise yang mengakibatkan perubahan kapasitas size citra tersebut dapat dilihat pada tabel 2. Gambar 9 Reduksi 5% Pada gambar 9 dapat dilihat hasil reduksi noise menggunakan improved median filter dengan probabilitas noise 5%, akan tetapi pada gambar hasil filter masih terlihat sedikit salt and pepper noise berupa bintik-bintik putih dan pada tabel 2 dapat dilihat perbedaan nilai kapasitas size citra yang mengalami perubahan sebelum dan sesudah proses reduksi noise. abel 2 Nilai Kapasitas Size Citra Reduksi 5% No 1 Citra Awal Size : 50 Kb Pembangkitan Size : 74 Kb Reduksi Size : 60 Kb Pada tabel 2 dapat dilihat perbedaan nilai kapasitas size citra yang mengalami perubahan. Sebelum citra diproses (citra awal), size citra tersebut 50Kb dan setelah citra awal diproses pembangkitan noise dengan probabilitas 5% maka size citra mengalami perubahan menjadi 74Kb atau lebih kurang 48% dari citra aslinya. Dan setelah hasil citra pembangkitan noise direduksi menggunakan improved median filter, size citra juga mengalami perubahan menjadi 60Kb atau lebih kurang 20% dari citra aslinya Pengujian Dengan Probabilitas 10% Pada pengujian penggunaan improved median filter untuk mereduksi noise dapat dilihat bahwa pada probabilitas noise 10% sedikit kasar hasil citra yang dibangkitkan noise. pengujian dapat dilihat pada gambar 10 dan 11.
9 lebih kurang 80% dari citra aslinya. Dan setelah hasil citra pembangkitan noise direduksi menggunakan improved median filter, size citra juga mengalami perubahan menjadi 78Kb atau lebih kurang 56% dari citra aslinya. Gambar 10 Pembangkitan 10% Pengujian Dengan Probabilitas 30% Pada pengujian penggunaan improved median filter untuk mereduksi noise dapat dilihat bahwa pada probabilitas noise 30% terlihat jelas bintikbintik noise yang dibangkitkan. pengujian pembangkitan dan reduksi noise dapat dilihat pada gambar 12 dan 13 berikut. Gambar 11 Reduksi 10% Pada gambar 10 dapat dilihat dari hasil pembangkitan noise dengan probabilitas 10%, pada citra terlihat semakin banyak bintik-bintik noise yang timbul dari pada probrabilitas 1% karena proses pembangkitan noise. Proses pembangkitan noise yang mengakibatkan perubahan kapasitas size citra tersebut dapat dilihat pada tabel 3. Dan pada gambar 11 dapat dilihat hasil reduksi noise menggunakan improved median filter dengan probabilitas noise 10%, dimana improved median filter masih dapat mereduksi citra dengan probabilitas noise 10% dan pada tabel 3 dapat dilihat perbedaan nilai kapasitas size citra yang mengalami perubahan sebelum dan sesudah proses reduksi noise. Gambar 12 Pembangkitan 30% Pada gambar diatas, terlihat citra hasil pembangkitan noise dengan probabilitas 30% lebih kasar dari citra awalnya dan membuat kualitas citra tersebut menurun sehingga informasi dari citra tersebut menjadi kurang jelas karena bintik-bintik noise timbul hampir menutupi seluruh bagian citra. Dan membuat nilai size dari kapasitas citra tersebut meningkat jauh dari citra awalnya, perbedaan ini dapat dilihat pada tabel 4. abel 3 Nilai Kapasitas Size Citra Reduksi 10% No 1 Citra Awal Size : 50 Kb Pembangkitan Size : 90 Kb Reduksi Size : 78 Kb Pada tabel 3 dapat dilihat perbedaan nilai kapasitas size citra yang mengalami perubahan. Sebelum citra diproses (citra awal), size citra tersebut 50Kb dan setelah citra awal diproses pembangkitan noise dengan probabilitas 10% maka size citra mengalami perubahan menjadi 90Kb atau Gambar 13 Reduksi 30% Pada gambar 13, citra hasil reduksi menggunakan improved median filter pada noise dengan probabilitas 30% masih dapat di filter, akan tetapi noise masih terlihat jelas dan menutupi hampir seluruh bagian citra hasil filter serta kualitas citra juga tampak lebih menurun dari hasil filter sebelumnya sehingga informasi dari citra tersebut kurang jelas dari pada citra awalnya. Dan membuat
10 nilai size dari kapasitas citra tersebut tidak dapat mendekati dari nilai size citra awalnya, perbedaan ini dapat dilihat pada tabel 4. abel 4 Nilai Kapasitas Size Citra Reduksi 30% No 1 Citra Awal Size : 50 Kb Pembangkitan Size : 123 Kb Reduksi Size : 111 Kb Pada tabel 4 dapat dilihat perbedaan nilai kapasitas size citra yang mengalami perubahan. Sebelum citra diproses (citra awal), size citra tersebut 50Kb dan setelah citra awal diproses pembangkitan noise dengan probabilitas 10% maka size citra mengalami perubahan peningkatan drastis menjadi 123Kb atau lebih kurang 146% dari citra aslinya. Dan setelah hasil citra pembangkitan noise direduksi menggunakan improved median filter, size citra tidak dapat mendekati nilai size citra aslinya karena mengalami perubahan menjadi 111Kb atau lebih kurang 122% dari citra aslinya. 5. Penutup 5.1 Kesimpulan Berdasarkan analisis dan implementasi yang telah dilakukan dalam perancangan perangkat lunak untuk mereduksi noise pada citra digital dengan menggunakan metode adaptive median filter ini, penulis mengambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : a. citra keluaran dari reduksi noise salt & pepper dengan menggunakan improved median filter masih terlihat seperti citra aslinya walaupun adanya gangguan titiktitik noise. b. Dengan menggunakan metode filter minimum citra yang dihasilkan menjadi sedikit gelap dari citra aslinya. Dengan menggunakan metode filter maximum citra yang dihasilkan menjadi lebih terang dari citra aslinya. Dengan menggunakan metode median filtering citra yang kasar akibat pembangkitan noise dapat dihaluskan seminimum mungkin. Sedangkan dengan menggunakan metode improved median filter citra yang dibangkitkan noise dapat direduksi sebaik mungkin. c. reduksi noise dari pembangkitan noise 1%, 5%, 10% maka citra yang direduksi dengan improved median filter masih terlihat seperti citra aslinya. Sedangkan dengan pembangkitan noise 30% maka citra yang direduksi dengan improved median filter terlihat informasi dari citra tersebut kurang jelas karena kualitas citra sedikit kabur akibat adanya gangguan noise. 5.2 Saran Adapun saran yang dapat diberikan setelah melakukan pembahasan ini antara lain : a. Pengembangan perangkat lunak pereduksi noise ini masih dapat dilakukan dengan menambahkan fasilitas pereduksi noise ataupun perbaikan citra selain menggunakan teknik filtering yang dibahas di dalam ugas Akhir ini, sehingga diperoleh sebuah perangkat pengolahan citra yang lebih berdaya guna. b. Penerapan metode filtering hendaknya dapat diterapkan pada bagian tertentu citra saja yakni hanya pada bagian citra yang tampak mengalami noise saja. Di dalam pembahasan ugas Akhir ini, metode filtering diterapkan pada seluruh citra. c. Melengkapi alat bantu seperti histogram untuk menganalisis dan mengamati perubahan kualitas citra setelah proses pengolahan seperti kurva dari masingmasing warna RGB. d. Diharapkan untuk lanjutan penelitian ini dapat ditambahkan fasilitas pengolah citra lainnya seperti mereduksi noise Uniform dengan metode improved median filter. e. Diharapkan untuk melanjutkan penelitian ini agar dapat meningkatkan ke tahapan proses yang lebih cepat prosesnya Daftar Pustaka [1] Fajar Astuti Hermawati, Pengolahan Citra Digital. ogyakarta: Andi. [2] Darma Putra, Pengolahan Citra Digital. ogyakarta: Andi. [3] Sutoyo et al, eori Pengolahan Citra Digital. ogayakarta: Andi. [4] Asmaniatul Jannah, Analisis Perbandingan Metode Filter Gaussian, Mean dan Median terhadap Reduksi Salt and peppers. Diakses pada tanggal 24 Mei, [5] Ewin, Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Perbaikan Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Mean, Median Dan Modus Filtering. Medan : Program Studi eknik Informatika, Sekolah eknik eknik Harapan. [6] Gajanand Gupta, Algorithm for Image Processing Using Improved Median Filter and Comparison of Mean, Median and Improved Median Filter. Jaipur National University.
APLIKASI PENGOLAHAN CITRA PERBAIKAN KUALITAS IMAGE CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE HARMONIC MEAN FILTER
JURNAL TEKNIK DAN INFORMATIKA ISSN 89-594 VOL.5 NO. JANUARI 8 APLIKASI PENGOLAHAN CITRA PERBAIKAN KUALITAS IMAGE CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE HARMONIC MEAN FILTER Supiyandi, Barany Fachri, Program
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu system perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Pengertian Citra Citra (image) atau istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun
Lebih terperinciAPLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN PROSES PERKALIAN DAN PEMBAGIAN UNTUK PENGGESERAN BIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE BITSHIFT OPERATORS
APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN PROSES PERKALIAN DAN PEMBAGIAN UNTUK PENGGESERAN BIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE BITSHIFT OPERATORS Apri 1, Herlina 2, Ade 3 1,2 Jurusan Teknik Informatika Sekolah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun sering
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap titik merupakan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Citra menurut kamus Webster adalah suatu representasi atau gambaran, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda, contohnya yaitu foto seseorang dari kamera yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat ini penggunaan citra digital semakin meningkat karena kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh citra digital tersebut, di antaranya adalah kemudahan dalam mendapatkan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) atau yang secara umum disebut gambar merupakan representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya dalam bidang dua dimensi yang biasanya ditulis dalam
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital
LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat bidang datar, dan harga fungsi f disetiap
Lebih terperinciPertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap
Lebih terperinciImplementasi Reduksi Noise Citra Berwarna dengan Metode Filter Median dan Filter Rata-rata
Implementasi Reduksi Noise Citra Berwarna dengan Metode Filter Median dan Filter Rata-rata Arif Senja Fitrani 1, Hindarto 2, Endang Setyati 3 1,2, Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Sidoarjo,
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN
PERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN Warsiti Mahasiswi Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Istilah citra biasanya digunakan dalam bidang pengolahan citra yang berarti gambar. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, di mana dan adalah
Lebih terperinciBAB II TI JAUA PUSTAKA
BAB II TI JAUA PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang menunjang tugas akhir ini. Antara lain yaitu pengertian citra, pengertian dari impulse noise, dan pengertian dari reduksi noise.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH
IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH Fitri Afriani Lubis 1, Hery Sunandar 2, Guidio Leonarde Ginting 3, Lince Tomoria Sianturi 4 1 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE HARMONIC MEAN FILTERDAN CANNY UNTUK MEREDUKSI NOISEPADA CITRA DIGITAL
IMPLEMENTASI METODE HARMONIC MEAN FILTERDAN CANNY UNTUK MEREDUKSI NOISEPADA CITRA DIGITAL Ahmad Yunus Nasution 1, Garuda Ginting 2 1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma 2 Dosen Tetap STMIK Budi
Lebih terperinciAPLIKASI PENDETEKSI TEPI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE CANNY
APLIKASI PENDETEKSI TEPI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE CANNY Agung 1, Irvan, Maria 1,2 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Harapan Medan Jl. HM Jhoni N0 70 Medan, Indonesia 1 agung_herlambang@yahoo.co.id
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra 2.1.1 Definisi Citra Secara harfiah, citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Jika dipandang dari sudut pandang matematis, citra merupakan hasil pemantulan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Citra (image) adalah bidang dalam dwimatra (dua dimensi) (Munir, 2004). Sebagai salah satu komponen multimedia, citra memegang peranan sangat penting sebagai
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA
PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA HASNAH(12110738) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338
Lebih terperinciPerbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching)
Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching) Nur Wakhidah Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1. Steganografi Steganografi adalah mekanisme penanaman atau penyisipan pesan (m) kedalam sebuah cover objek (c) menggunakan kunci (k) untuk berbagi rahasia kepada orang lain,
Lebih terperinci3.2.1 Flowchart Secara Umum
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui dan memahami permasalahan dari suatu sistem yang akan dibuat. Dalam aplikasi menghilangkan derau
Lebih terperinciMETODE PERANCANGAN PENGARANGKAT LUNAK MEREDUKSI NOISE CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN CONTRAHARMONIC MEAN FILTTER
METODE PERANCANGAN PENGARANGKAT LUNAK MEREDUKSI NOISE CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN CONTRAHARMONIC MEAN FILTTER Masnun Dasopang Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL
ANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL Nur hajizah (13111171) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl.
Lebih terperinciSuatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.
Image Enhancement Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Cara-cara yang bisa dilakukan misalnya dengan fungsi transformasi, operasi matematis,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA
Hal : -29 IMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA Asmardi Zalukhu Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan ABSTRAK Deteksi
Lebih terperinciTEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR Zulkifli Dosen Tetap Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Email : Zulladasicupak@gmail.com
Lebih terperinciPENERAPAN METODE INTERPOLASI LINIER DAN METODE SUPER RESOLUSI PADA PEMBESARAN CITRA
Jurnal INFOTEK, Vol, No, Juni 6 ISSN 5-668 (Media Cetak) PENERAPAN METODE INTERPOLASI LINIER DAN METODE SUPER RESOLUSI PADA PEMBESARAN CITRA Rini Astuti (5) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK
Lebih terperinciANALISIS PENERAPAN METODE MEDIAN FILTER UNTUK MENGURANGI NOISE PADA CITRA DIGITAL
ANALISIS PENERAPAN METODE MEDIAN FILTER UNTUK MENGURANGI NOISE PADA CITRA DIGITAL Wiwin Sulistyo 1, Yos Richard Bech 2, Filipus Frans Y. 3 Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana
Lebih terperinciAPLIKASI PENGAMANAN DATA TEKS PADA CITRA BITMAP DENGAN MENERAPKAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB)
APLIKASI PENGAMANAN DATA TEKS PADA CITRA BITMAP DENGAN MENERAPKAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) Mesran dan Darmawati (0911319) Dosen Tetap STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang
Lebih terperinciModel Citra (bag. 2)
Model Citra (bag. 2) Ade Sarah H., M. Kom Resolusi Resolusi terdiri dari 2 jenis yaitu: 1. Resolusi spasial 2. Resolusi kecemerlangan Resolusi spasial adalah ukuran halus atau kasarnya pembagian kisi-kisi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pada saat ini penggunaan sebuah citra sangat meningkat untuk digunakan pada berbagai kebutuhan. Hal ini dikarenakan banyak sekali kelebihan yang ada pada citra digital
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. berupa gambar, audio (bunyi, suara, musik), dan video. Keempat macam data atau
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Data dan informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dapat berupa gambar, audio (bunyi, suara, musik), dan video. Keempat macam data atau informasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Citra atau gambar merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Didukung dengan perkembangan zaman
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI REDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL DENGAN METODE MEAN FILTER DAN MIDPOINT
Jurnal INFOTEK, Vol, No 3, Oktober 206 ISSN 2502-668 (Media Cetak) PERANCANGAN APLIKASI REDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL DENGAN METODE MEAN FILTER DAN MIDPOINT Selvi Kurniawati (40584) Mahasiswa Program
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. semakin berkembang. Semakin banyak penemuan-penemuan baru dan juga
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan mengikuti perkembangan zaman, tentunya teknologi juga semakin berkembang. Semakin banyak penemuan-penemuan baru dan juga pengembangan dari teknologi yang sudah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Uang Kertas Rupiah Uang Rupiah Kertas adalah Uang Rupiah dalam bentuk lembaran yang terbuat dari Kertas Uang yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia, dimana penggunaannya dilindungi
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM Program aplikasi ini dirancang dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visual C# 2008 Express Edition. Proses perancangan menggunakan pendekatan Object Oriented
Lebih terperinci10/11/2014. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 3. Pembentukan Citra Digital. Digitalisasi Citra. Yang dipengaruhi N,M, & q
5 8 9 //4 CIG4E / Pengolahan Citra Digital BAB. Pembentukan Citra Digital Digitalisasi Citra Intelligent Computing and Multimedia (ICM) Digitalisasi Citra analog / objek / scene Citra digital //4 //4 Proses
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik dan sesuai dengan keinginan pemakai.
Lebih terperinciBAB II CITRA DIGITAL
BAB II CITRA DIGITAL DEFINISI CITRA Citra adalah suatu representasi(gambaran),kemiripan,atau imitasi dari suatu objek. DEFINISI CITRA ANALOG Citra analog adalahcitra yang bersifat kontinu,seperti gambar
Lebih terperinciAplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation
Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation Daryanto 1) 1) Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jember Email: 1) daryanto@unmuhjember.ac.id
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra hasil rekaman kamera digital sering sekali terdapat beberapa gangguan yang mungkin terjadi, seperti lensa tidak fokus, muncul bintik-bintik yang disebabkan oleh
Lebih terperinciBAB II Tinjauan Pustaka
23 BAB II Tinjauan Pustaka II.1. Pengolahan Citra Digital Citra yang diperoleh dari lingkungan masih terdiri dari warna yang sangat komplek sehingga masih diperlukan proses lebih lanjut agar image tersebut
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Steganografi berasal dari Bahasa Yunani, yaitu kata steganos yang artinya tulisan tersembunyi (covered writing) dan kata graphos yang berarti tulisan. Sehingga steganografi
Lebih terperinciPEMBIMBING : Dr. Cut Maisyarah Karyati, SKom, MM, DSER.
PROSES PENYARINGAN PENGOLAHAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN, LOW PASS FILTERING DAN HIGH PASS FILTERING NAMA : DWI PUTRI ANGGRAINI NPM : 12112301 PEMBIMBING : Dr. Cut Maisyarah Karyati, SKom,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Perbaikan kualitas citra merupakan sebuah langkah awal dalam proses
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Perbaikan kualitas citra merupakan sebuah langkah awal dalam proses pengolahan citra digital. Hal ini dilakukan karena citra yang akan diolah kemungkinan memiliki
Lebih terperinciImplementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel
Implementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel Sri Enggal Indraani, Ira Dhani Jumaddina, Sabrina Ridha Sari Sinaga (enggal24@gmail.com, Ira.dhani5393@gmail.com,
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Sistem Optik dan Proses Akuisisi Citra Digital 2 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 Bisa dilihat pada slide berikut. SISTEM OPTIK MANUSIA
Lebih terperinciAlgoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI TEKNIK WRAPPING DAN SATURATION DALAM CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN OPERASI BOOLEAN
PERANCANGAN APLIKASI TEKNIK WRAPPING DAN SATURATION DALAM CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN OPERASI BOOLEAN Muhammad Nazli Harahap 1, Irvan 2, Suriati 3 1,3 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik
Lebih terperinciAnalisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital
Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital Nurul Fuad 1, Yuliana Melita 2 Magister Teknologi Informasi Institut Saint Terapan & Teknologi
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI PENGABURAN GAMBAR
RANCANG BANGUN APLIKASI PENGABURAN GAMBAR Muhammad Sholeh 1, Avandi Badduring 2 1, 2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta Jl. Kalisahak 28 Komplek
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Secara umum steganografi merupakan seni atau ilmu yang digunakan untuk menyembunyikan pesan rahasia dengan segala cara sehingga selain orang yang dituju, orang lain
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan suatu kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra memiliki beberapa karakteristik yang mengandung suatu infomasi. Citra yang bagus dapat
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : akan digunakan untuk melakukan pengolahan citra.
BAB III METODE PENELITIAN Untuk pengumpulan data yang diperlukan dalam melaksanakan tugas akhir, ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : 1. Studi Kepustakaan Studi kepustakaan berupa pencarian
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dan suatu obyek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Proses masking terhadap citra bertujuan sebagai penandaan tempat pada citra yang akan disisipkan pesan sedangkan filtering bertujuan untuk melewatkan nilai pada
Lebih terperinciPembentukan Citra. Bab Model Citra
Bab 2 Pembentukan Citra C itra ada dua macam: citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra 2.1.1 Definisi Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari hal-hal yang berkaitan dengan perbaikan kualitas gambar (peningkatan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian citra Secara umum pengertian citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer (Sutoyo & Mulyanto, 2009). Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN VISUAL METHOD DAN LIQUID PENETRANT METHOD DALAM PERBAIKAN CITRA FILM RADIOGRAFI
ANALISA PERBANDINGAN VISUAL METHOD DAN LIQUID PENETRANT METHOD DALAM PERBAIKAN CITRA FILM RADIOGRAFI Hanafi (12110244) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Stmik Budidarma Medan Jl. Sisimangaraja
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengenalan Citra
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra merupakan representasi (gambaran) dari sebuah objek nyata yang dihasilkan oleh alat digital. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,
Lebih terperinciKonsep Dasar Pengolahan Citra. Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI
Konsep Dasar Pengolahan Citra Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI Definisi Citra digital: kumpulan piksel-piksel yang disusun dalam larik (array) dua-dimensi yang berisi nilai-nilai real
Lebih terperinciPERBAIKAN CITRA DENGAN METODE POWER LAW TRANSFORMATION
PERBAIKAN CITRA DENGAN METODE POWER LAW TRANSFORMATION KARYA ILMIAH Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Jenjang Strata I Pada Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Digital Citra digital dapat didefinisikan sebagai fungsi dua variabel, f(x,y), dimana x dan y adalah koordinat spasial dan nilai f(x,y) yang merupakan intensitas citra
Lebih terperinciBy Emy 1 MEREDUKSI NOISE By Emy By Emy
1 MEREDUKSI NOISE 2 1 Kompetensi Mampu menjelaskan macammacam jenis noise Mampu menganalisis jenis noise yang menyebabkan gangguan pada citra Mampu membangkitkan macammacam noise kemudian mengimplementasikannya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Kata steganografi berasal dari bahasa yunani yang terdiri dari steganos (tersembunyi) graphen (menulis), sehingga bisa diartikan sebagai tulisan yang tersembunyi.
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Citra Secara harafiah, citra adalah representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau dari sudut pandang matematis,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORETIS
BAB 2 TINJAUAN TEORETIS 2. Citra Digital Menurut kamus Webster, citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra digital adalah representasi dari citra dua dimensi
Lebih terperinciBAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis III.1.1. Analisis Didalam pross perancangan aplikasi ini sebelumnya dilakukan beberapa pengamatan terhadap pentingnya melakukan proses enkripsi
Lebih terperinciTEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 6 Restorasi Citra (Image Restoration) Indah Susilawati, S.T., M.Eng.
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 6 Restorasi Citra (Image Restoration) Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. dihadapi dengan standar median filter. Perbedaan mendasar antara dua filter ini
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Metode Adaptive Median Filter Adaptive Median Filter dirancang untuk menghilangkan masalah yang dihadapi dengan standar median filter. Perbedaan mendasar antara dua filter ini
Lebih terperinciANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA
ANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA Nurliadi 1 *, Poltak Sihombing 2 & Marwan Ramli 3 1,2,3 Magister Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan komputer dan alat pengambilan gambar secara digital yang semakin berkembang saat ini, sehingga menghasilkan banyak fasilitas untuk melakukan proses
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Model Pengembangan Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang melakukan proses data mulai dari pengolahan citra otak hingga menghasilkan output analisa
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui tahapan awal didalam sebuah sistem pendeteksian filter sobel. Didalam aplikasi filter sobel ini
Lebih terperinciLAPORAN PEMROSESAN CITRA DIGITAL
Tugas Mata Kuliah LAPORAN PEMROSESAN CITRA DIGITAL ANDI DANIAH PAHRANY H11113303 JURUSAN MATEMATIKA PRODI MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS HASANUDDIN MAKASSAR 2015 PEMROSESAN
Lebih terperinciRaden Abi Hanindito¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) ANALISIS & IMPLEMENTASI IMAGE DENOISING DENGAN MENGGUNAKAN METODE NORMALSHRINK SEBAGAI WAVELET THRESHOLDING ANALYSIS & IMPLEMENTATION IMAGE DENOISING USING NORMALSHRINK
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Program Aplikasi Pada bagian ini, Penulis akan menjelaskan kebutuhan spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak, serta menjelaskan bagaimana cara program
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PROGRAM APLIKASI HANDS RECOGNIZER Dalam analisis dan perancangan sistem program aplikasi ini, disajikan mengenai analisis kebutuhan sistem yang digunakan, diagram
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pengenalan gender pada skripsi ini, meliputi cropping dan resizing ukuran citra, konversi citra
Lebih terperinciANALISIS METODE MASKING-FILTERING DALAM PENYISIPAN DATA TEKS
ANALISIS METODE MASKING-FILTERING DALAM PENYISIPAN DATA TEKS Efriawan Safa (12110754) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisimangaraja No. 338 Simpang Limun www.inti-budidarma.com
Lebih terperinciAnalisa Perbandingan Adaptif Median Filter Dan Median Filter Dalam Reduksi Noise Salt & Pepper
Cogito Smart Journal/VOL. 2/NO. 2/DESEMBER 2016 157 Analisa Perbandingan Adaptif Median Filter Dan Median Filter Dalam Reduksi Noise Salt & Pepper Ivan Maulana 1, Pulung Nurtantio Andono 2 1,2 Program
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian citra Secara harfiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Meskipun sebuah citra kaya informasi, namun seringkali citra yang kita miliki
Lebih terperinciGRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.
GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. PERTEMUAN 8 - GRAFKOM DAN PENGOLAHAN CITRA Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Analog/Continue dan Digital. Elemen-elemen Citra
Lebih terperinciDigitalisasi Citra. Digitalisasi. Citra analog / objek / scene. Citra digital
Digitalisasi Citra Digitalisasi Citra analog / objek / scene Citra digital Proses utama konversi analog ke digital Sampling digitalisasi koordinat spatial Nilai-nilai dalam citra kontinyu f(x,y) didekati
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah kegiatan memanipulasi citra yang telah ada menjadi gambar lain dengan menggunakan suatu algoritma atau metode tertentu. Proses ini mempunyai
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN METODE FILTER GAUSSIAN, MEAN DAN MEDIAN TERHADAP REDUKSI NOISE
Jurnal Media Infotama Vol. 12 No. 1, Februari 2016 ANALISA PERBANDINGAN METODE FILTER GAUSSIAN, MEAN DAN MEDIAN TERHADAP REDUKSI NOISE 21 Andre Wedianto, Herlina Latipa Sari, Yanolanda Suzantri H Program
Lebih terperinciJURNAL ANALISIS PERBANDINGAN METODE HISTOGRAM EQUALIZATION DENGAN METODE MEDIAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE
JURNAL ANALISIS PERBANDINGAN METODE HISTOGRAM EQUALIZATION DENGAN METODE MEDIAN FILTER UNTUK REDUKSI NOISE THE COMPARISON ANALYSIS OF HISTOGRAM EQUALIZATION WITH MEDIAN FILTER METHODS TO NOISE REDUCTION.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harfiah citra atau image adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya pada
Lebih terperinci