APLIKASI PENAJAMAN CITRA (IMAGE SHARPENING) BERDASARKAN PRINSIP KUANTUM

dokumen-dokumen yang mirip
APLIKASI PELEMBUTAN CITRA (IMAGE SMOOTHING) BERDASARKAN KOMPUTASI KLASIK DAN KUANTUM

Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma, 2005

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer

Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching)

APLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL

Judul : APLIKASI PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB 7. 1 Nama : MELISA NPM :

BAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

KOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN COMPRESSED SENSING BERBASIS BLOK

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Universitas Sumatera Utara

3.2.1 Flowchart Secara Umum

DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION

BAB 2 LANDASAN TEORI

APLIKASI PENAJAMAN CITRA GRAYSCALE MENGGUNAKAN METODE GAUSS

SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )

BAB II LANDASAN TEORI

Perbaikan Citra X-ray Gigi Menggunakan Contrast Stretching

BAB I PENDAHULUAN. semakin berkembang. Semakin banyak penemuan-penemuan baru dan juga

Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI

Proteksi Kesalahan Berbeda Menggunakan Metode Rate Compatible Punctured Convolutional (RCPC) Codes Untuk Aplikasi Pengiriman Citra ABSTRAK

APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN PROSES PERKALIAN DAN PEMBAGIAN UNTUK PENGGESERAN BIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE BITSHIFT OPERATORS

Pengantar Pengolahan Citra. Ade Sarah H., M. Kom

MATHunesa (Volume 3: No 2) 2014

Perbandingan Efektivitas Algoritma Blind-Deconvolution, Lucy-Richardson dan Wiener-Filter Pada Restorasi Citra. Charles Aditya /

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

Restorasi pada Citra Digital Menggunakan Metode Image Inpainting

SISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE

PENERJEMAH FILE MUSIK BEREKSTENSI WAV KE NOT ANGKA. Albertus D Yonathan A / ABSTRAK

Implementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra

Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson

Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt

BAB II LANDASAN TEORI

PERANCANGAN PENDETEKSI WAJAH DENGAN ALGORITMA LBP (LOCAL BINARY PATTERN) BERBASIS RASPBERRY PI

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM

BAB II LANDASAN TEORI

Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt

pbab 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM APLIKASI uji coba terhadap program aplikasi pengenalan plat nomor kendaraan roda empat ini,

BAB 2 LANDASAN TEORI Closed Circuit Television (CCTV)

Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital

PENAJAMAN DAN SEGMENTASI CITRA PADA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. Moehammad Awaluddin, Bambang Darmo Y *)

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERBAIKAN METODE B.GATOS UNTUK RESTORASI CITRA DOKUMEN KUNO NON-LINIER. Arliansyah J2A

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II DASAR TEORI. CV Dokumentasi CV berisi pengolahan citra, analisis struktur citra, motion dan tracking, pengenalan pola, dan kalibrasi kamera.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. pengembangan sistem pemugaran citra digital dengan algoritma exemplar-based

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Pemampatan citra dengan menggunakan metode pemampatan kuantisasi SKRIPSI. Oleh : Sumitomo Fajar Nugroho M

PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL. Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK

ALGORITMA DETEKSI ADAPTIF BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN TRANSFORMASI

SISTEM PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOG DAN PREWITT

PEMANFAATAN OPERASI MORPHOLOGI UNTUK PROSES PENDETEKSIAN SISI PADA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

7.7 Pelembutan Citra (Image Smoothing)

IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH

Perbandingan Metode Sobel, Metode Prewitt dan Metode Robert Untuk Deteksi Tepi Objek Pada Aplikasi Pengenalan Bentuk Berbasis Citra Digital

PERBAIKAN CITRA DENGAN METODE POWER LAW TRANSFORMATION

DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR DAN DISCRETE FOURIER TRANSFORM UNTUK NOISE FILTERING PADA CITRA DIGITAL

IMPLEMENTASI METODE RETINEX UNTUK PENCERAHAN CITRA

Pengolahan Citra : Konsep Dasar

VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN METODA PHASE ONLY CORRELATION ABSTRAK

Digital Watermarking Untuk Melindungi Informasi Informasi Multimedia Dengan Metode Fast Fourier Transform (FFT)

1. PENDAHULUAN Bidang perindustrian merupakan salah satu bidang yang juga banyak menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian, mas

BAB I PENDAHULUAN. teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai

APLIKASI PENGOLAHAN CITRA PERBAIKAN KUALITAS IMAGE CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE HARMONIC MEAN FILTER

Penerapan Watermarking pada Citra berbasis Singular Value Decomposition

IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE ABSTRAK

SISTEM PENGENALAN PENGUCAPAN HURUF VOKAL DENGAN METODA PENGUKURAN SUDUT BIBIR PADA CITRA 2 DIMENSI ABSTRAK

MAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 )

PENGENALAN HURUF HASIL DARI TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FORWARD-ONLY COUNTER PROPAGATION

Kata kunci : Pengolahan Citra, Kompresi Citra, Fast Fourier Transform, Discrete Cosine Transform.

Peningkatan Figure of Merit Pada Detektor Tepi Canny Menggunakan Teknik Skala Multiplikasi

IMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

This application is created using MatLab 7.0 (R2010b). This application shows each of the stages that occur in the process of edge detection of cervic

SISTEM PEMBACA LJK BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN SCANNER LJK READER SYSTEM BASED DIGITAL IMAGE PROCESSING USING SCANNER

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR IDENTIFIKASI OBJEK BERDASARKAN BENTUK DAN UKURAN Dika Adi Khrisna*, Achmad Hidayatno**, R.

IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

Blind Watermarking Citra Digital Pada Komponen Luminansi Berbasis DCT (Discrete Cosine Transform) Irfan Hilmy Asshidiqi ( )

PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM PENDETEKSI GERAKAN SEBAGAI NATURAL USER INTERFACE ( NUI ) MENGGUNAKAN BAHASA C# ABSTRAK

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR

Perbandingan Metode Pergeseran Rata-Rata, Pergeseran Logaritma, dan Alpha Blending Dalam Proses Metamorfosis dari Dua Gambar Dijital

Pengantar Pengolahan Citra

ROBUST BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI KOEFISIEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM

Kata kunci : citra, pendeteksian warna kulit, YCbCr, look up table

REDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN FUZZY SIMILARITY NOISE REDUCTION ON DIGITAL IMAGE USING FUZZY SIMILARITY

PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK KRIPTOGRAFI VISUAL TANPA EKSPANSI PIKSEL DAN ALGORITMA RLE

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi:

APLIKASI PENAJAMAN CITRA (IMAGE SHARPENING) BERDASARKAN PRINSIP KUANTUM Dini Sundani 1, Seli Widiastuti 2, Dewi Agushinta R. 3 1 Program Doktor Ilmu Komputer dan Teknlogi Informasi, 2,3 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma, Depok e-mail: 1,2 dinisundani,dewier@staff.gunadarma.ac.id, 2 seli.widiastuti@student.gunadarma.ac.id ABSTRACT Image processing has increased with the development of various methods or algorithms. One of the goals of development in image processing metods are to obtain images that have better quality than the initial image through image enhancement. Image enhancement is an early stage of image processing which can then be used for image analysis. Many image enhancement methods have been developed for image sharpening. Image sharpening is needed because images often have a poor quality such as image noise, blur,etc. Sharpening techiques that have been developed are to use the classical methods, the data is processed in the form of bits which consist of value 0 or 1. As the development of computational models, is currently developing a computation model based on the principles of quantum computing. Quantum computation using data in the form of quantum bits (qubits), where data is not only processed in value 0 or 1, but can prosessed in a combination value 0 and 1. This paper proposes a technique that utilizes quantum principles on image sharpening then the results will be compared with the classical method which consits of gray and binary image in the form of applications using the Matlab programming language. The applications created using Graphic User Interface (GUI). Experimental results show that the gray sharpening produces the sharpest image quality and the fastest processing time compared with the quantum sharpening and binary, while sharpening quantum produce better image quality than the binary sharpening. Keywords: sharpening, image, quantum, classical, binary PENDAHULUAN Citra merupakan salah satu bentuk informasi yang berupa gambar. Seringkali citra mengalami gangguan atau memiliki kualitas yang buruk sehingga sulit diinterpretasikan oleh manusia. Untuk mengatasi hal tersebut dilakukan pengolahan citra. Pengolahan citra bertujuan untuk memperoleh kualitas citra yang lebih baik dibandingkan dengan citra awal. Perbaikan citra merupakan tahap awal dari pengolahan citra yang selanjutnya akan digunakan untuk kebutuhan analisis citra. Berbagai metode atau algoritma perbaikan citra telah banyak dikembangkan, salah satunya adalah penajaman citra (image sharpening). Image sharpening diperlukan untuk mengatasi citra yang memiliki noise, derau atau kabur sehingga objek dapat diperjelas atau dipertajam. Metode Image sharpening yang telah dikembangkan adalah dengan menggunakan metode klasik, dimana data diproses dengan menggunakan bit yang bernilai 0 atau 1. Seiring perkembangan model komputasi, saat ini telah berkembang model komputasi berdasarkan prinsip kuantum. Pada komputasi kuantum, data dihitung dengan menggunakan quantum bit (qubit), yang dapat memproses data tidak hanya bernilai 0 atau 1 tetapi kombinasi nilai 0 dan 1. Untuk mengetahui hasil perhitungan diperlukan proses pengukuran qubit, yang akan memaksa kombinasi niai tersebut berada pada nilai 0 atau 1. Tujuan dari penelitian ini adalah mengusulkan suatu metode yang memanfaatkan prinsip kuantum pada image sharpening untuk menghasilkan informasi kualitas citra dan hasilnya akan dibandingkan dengan metode klasik (gray dan biner) serta menganalisis waktu dari proses klasik dan kuantum. Pemrosesan dengan metode klasik akan menghasilkan image sharpening klasik dan biner, sedangkan pemrosesan secara kuantum akan menghasilkan image sharpening kuantum. Citra atau yang dikenal secara luas dengan kata gambar dapat diartikan sebagai suatu fungsi intensitas cahaya dua dimensi, yang dinyatakan oleh f(x, y), di mana nilai atau amplitudo dari f pada koordinat spasial (x, y) menyatakan intensitas (kecerahan) citra pada titik tersebut. Citra merupakan bentuk informasi visual yang umumnya dalam bentuk dua dimensi (2D) yang memiliki kandungan informasi lebih banyak dibandingkan dengan teks. Citra dapat bersifat analog dan digital. Citra analog adalah citra yang dihasilkan oleh sistem optik yang menerima sinyal analog seperti mata A-201

manusia, kamera analog, citra tampilan di layar TV ataupun monitor (sinyal video), sedangkan citra dijital dapat diperoleh langsung oleh kamera digital, scanner dan handycam ataupun melalui proses dijitasi terhadap citra analog. Adakalanya citra mengalami gangguan. Agar citra yang mengalami gangguan mudah diinterpretasi baik oleh manusia maupun mesin, maka citra tersebut perlu dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik atau proses tersebut dinamakan dengan proses pengolahan citra (Munir, 2004). Pengolahan citra merupakan bentuk pemrosesan sebuah citra atau gambar dengan cara memproses numerik dari gambar tersebut, dalam hal ini yang diproses adalah masing-masing piksel atau titik dari gambar. Pengolahan Citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Teknik-teknik pengolahan citra mentransformasikan citra menjadi citra lain. Jadi, masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran mempunyai kualitas lebih baik daripada citra masukan. Citra masukan Pengolahan citra Citra keluaran Gambar 1. Pengolahan Citra Operasi pengolahan citra dapat diklasifikasikan dalam beberapa jenis yaitu perbaikan kualitas citra (image enhancement), pemugaran citra (image restoration), pemampatan citra (image compression), segmentasi citra (image segmentation), pengorakan citra dan rekonstruksi citra (image reconstruction) Perbaikan kualitas citra merupakan satu proses awal dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk melakukan pemrosesan terhadap citra agar memiliki hasil dengan kualitas relatif yang lebih baik dari citra awal (Gonzalez, 2004). Perbaikan kualitas citra dilakukan karena citra yang ada mempunyai kualitas yang buruk, misalnya citra mengalami noise, citra terlalu gelap/ terang, citra kurang tajam, citra terlihat kabur dan masih banyak lagi lainnya yang menyebabkan citra itu mengalami perbaikan kualitas. Perbaikan kualitas citra adalah proses mendapatkan citra yang lebih mudah untuk diinterprestasikan oleh mata (Rinaldi, 2004). Operasi-operasi perbaikan citra diantaranya terdiri dari pelembutan citra (image smoothing), penajaman citra (image sharpening), perbaikan kontras gelap/terang, perbaikan tepi objek (edge enchament), pemberian warna semu (pseudocoloring) dan penapisan derau (noise filtering). Operasi penajaman citra (Image Sharpening) bertujuan memperjelas tepi pada objek di dalam citra. citra merupakan kebalikan dari operasi pelembutan citra karena operasi ini menghilangkan bagian citra yang lembut. Operasi penajaman dilakukan dengan melewatkan citra pada penapis lolos-tinggi (HPF=high-pass filter). Penapis lolos-tinggi akan meloloskan (atau memperkuat) komponen yang berfrekuensi tinggi (misalnya tepi atau pinggiran objek) dan akan menurunkan komponen berfrekuensi rendah. Akibatnya, pinggiran objek terlihat lebih tajam dibandingkan sekitarnya. Selain untuk mempertajam gambar, penapis lolos-tinggi juga digunakan untuk mendeteksi keberadaan tepi (edge detection). Dalam hal ini, piksel-piksel tepi ditampilkan lebih terang (highlight), sedangkan piksel-piksel bukan tepi dibuat gelap (hitam). Model komputasi kuantum adalah komputasi yang dilakukan berdasarkan prinsip kerja atau sifat dari kuantum mekanika yang berbeda dengan komputasi klasik. Komputasi klasik hanya akan menghasilkan keadaan dengan dua kondisi yang dinyatakan dalam bit yaitu 0 atau 1, sedangkan dalam komputasi kuantum digunakan qubit yang mampu menyatakan tak hingga keadaan yang merupakan kombinasi dari keadaan 0 dan 1. Komputasi kuantum memiliki sifat berada dalam berbagai macam keadaan sehingga akan menyebabkan banyak terdapat kemungkinan hasil perhitungan. Untuk megetahui hasil perhitungan harus dilakukan pengukuran terhadap qubit yang disebut dengan pengukuran quantum (quantum measuremet), yang akan menghentikan proses qubit dan memaksa sistem untuk memilih salah satu dari semua kemungkinan jawaban yang ada (Eldar, 2001). METODE PENELITIAN Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Hardware yang terdiri dari satu unit laptop dengan spesifikasi memory 2 GB, harddisk 500 GB, prosesor Intel Core i3 2. Software yang terdiri dari : Sistem operasi Microsoft Windows 7, Matlab R2011b A-202

Adapun tahapan dalam penelitian dapat dilihat pada Gambar 2. Perencanaan apllikasi Perancangan tampilan Pembuatan program Implementasi dan hasil Gambar 2. Alur Tahapan Penelitian Perencanaan Aplikasi Pada tahap ini dilakukan perencaaan dengan membuat alur dari tampilan aplikasi dalam bentuk struktur navigasi Menu Utama Help Keluar Citra masukan Gray Biner Kuantum Gambar 3. Strukur navigasi perencanaan aplikasi Tahap awal aplikasi dimulai dengan halaman menu utama yang memiliki 3 pilihan menu yaitu menu penajaman, help dan keluar. Menu penajaman akan menampilkan pilihan menu citra masukan untuk memasukkan citra awal, menu penajaman gray akan memproses dan menampilkan penajaman yang menghasilkan penajaman citra gray, menu penajaman biner akan memproses dan menampilkan penajaman citra biner dan menu penajaman kuantum akan memproses serta menampilkan citra penajaman kuantum. Menu help akan menampilkan panduan penggunaan aplikasi dan menu keluar akan keluar dari aplikasi Perancangan Tampilan Perancangan tampilan dilakukan sesuai dengan struktur navigasi yang telah dibuat yang terdiri dari rancangan tampilan menu utama, penajaman, help, dan keluar. Rancangan tampilan berikutnya adalah rancangan tampilan citra masukan, penajaman grayscale, penajaman biner dan penajaman kuantum. Pembuatan Program Pembuatan program menggunakan bahasa pemrograman Matlab. Tampilan program menggunakan guide, di dalam guide tersebut terdapat dua file yaitu berekstensi fig yang akan digunakan untuk desain tampilan dan berekstensi.m yang digunakan untuk menuliskan skrip atau kode sumber program. PEMBAHASAN Penelitian ini dilakukan untuk melakukan pengolahan citra pada image sharpening dengan menggunakan metode kuantum dan juga penajaman citra dengan menggunakan metode klasik yaitu citra gray dan biner. Hasil ketiga proses ditampilkan dalam bentuk aplikasi. Adapun tahapan dari pengujian aplikasi adalah:1.membuka software MATLAB. 2. Lalu membuka file yang ingin diujikan dengan memilih menu file lalu pilih open untuk mencari file yang ingin diuji yang berekstensi.m atau berekstensi fig. Bila ingin membuka file yang berekstensi fig maka terlebih dahulu membuka GUI nya, pada menu MATLAB pilih file new GUI. 3.Maka akan muncul jendela GUIDE Quick Start, kemudian pilih Open Existing GUI, lalu pilih file halaman utama.fig. 4. Menjalankan program, akan muncul tampilan halaman menu utama yang mempunyai 3 buah tombol menu yang didalamnya terdapat halaman penajaman, help dan keluar. A-203

Gambar 4. Halaman Menu Utama Berikutnya jika memilih halaman penajaman maka akan muncul tampilan halaman penajamanseperti terlihat pada Gambar 5.. Gambar 5. Halaman Pada halaman menu penajaman, ujicoba dilakukan dengan memasukkan citra uji yaitu citra Lena, kemudian jika tombol penajaman gray ditekan maka akan muncul citra penajaman gray. Kemudian apabila tombol penajaman biner ditekan, maka akan muncul citra penajaman biner dan jika tombol penajaman kuantum ditekan maka akan muncul citra hasil penajaman kuantum seperti terlihat pada Gambar 6 a b c d Gambar 6. (a) Citra masukan (b) Citra penajaman gray (c) Citra penajaman biner (d) Citra penajaman kuantum Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan pada beberapa citra masukan (citra uji), diperoleh tabel yang menunjukkan perhitungan waktu dari setiap proses penajaman. A-204

Tabel 1. Hasil perhitungan waktu proses penajaman Citra Masukan Format (Size) Gray Waktu Proses (Second) Biner Kuantum 0.173943 0.244554 0.547323 0.168508 0.236596 0.539519 (29.4 KB) 0.174125 0.239945 0.611563 Rata-rata 0.172192 0.240365 0.566135 Citra Lena 0.164988 0.227241 0.544488 0.166305 0.236634 0.547832 (54.6 KB) 0.186640 0.267820 0.626539 Rata-rata 0.172644333 0.243898333 0.572953 0.155550 0.232955 0.542942 0.163656 0.233322 0.542369 0.155890 0.236924 0.632693 Rata-rata 0.158365333 0.234400333 0.572668 0.169541 0.259687 0.693132 0.169381 0.250995 0.567432 (49.5 KB) 0.177580 0.239340 0.570240 Rata-rata 0.17216733 0.250007333 0.610268 Baboon 0.177763 0.238005 0.583537 0.171148 0.258798 0.587623 (59.8 KB) 0.174948 0.241191 0.592020 Rata-rata 0.174619667 0.245998 0.58772667 0.161134 0.236741 0.565790 0.172496 0.237210 0.558630 0.161881 0.243649 0.618286 Rata-rata 0.165170333 0.239200 0.580902 0.182824 0.277838 0.624839 0.178782 0.245365 0.614421 (8.13 KB) 0.200529 0.288398 0.611560 Rata-rata 0.18737833 0.270533667 0.616940 Camera 0.177243 0.253160 0.599442 0.180486 0.241861 0.616750 (44.6 KB) 0.189290 0.242617 0.602586 Rata-rata 0.182339667 0.245879333 0.60625933 0.173336 0.240064 0.590181 0.254927 0.324778 0.563433 0.162341 0.268981 0.574820 Rata-rata 0.196868 0.277941 0.5761447 0.182719 0.264031 0.609671 0.202145 0.244627 0.619682 (35.5 KB) 0.180998 0.254095 0.593993 Rata-rata 0.18862067 0.254251 0.607782 Peppers 0.182751 0.267185 0.654251 0.184101 0.242189 0.599770 (58.1 KB) 0.181821 0.271532 0.574213 Rata-rata 0.182891 0.260302 0.60941133 0.171076 0.243359 0.624280 A-205

0.166051 0.270459 0.588573 0.162252 0.252862 0.599179 Rata-rata 0.166459667 0.255560 0.6040107 0.186266 0.255824 0.597335 (9.14 KB) 0.186275 0.279164 0.574566 0.215864 0.301422 0.712459 Rata-rata 0.196135 0.27880333 0.628120 Goldhill 0.172771 0.292785 0.580888 0.180211 0.315329 0.622836 (55.5 KB) 0.172591 0.274115 0.691371 Rata-rata 0.175191 0.294076333 0.63169833 0.170591 0.236765 0.647809 0.222810 0.256114 0.571573 0.168831 0.248816 0.599540 Rata-rata 0.187410667 0.247231667 0.6063073 Rata-Rata Waktu : 0.178563533 0.255896489 0.598488424 Persentase Waktu : 17.29% 24.77% 57.94% Tabel 4 menunjukkan rata-rata waktu dan persentase dari ketiga proses penajaman. Peringkat I dengan nilai persentase 17.29 % yang mempunyai proses tercepat terjadi pada proses penajaman gray, peringkat II tercepat dengan nilai persentase 24.77% terjadi pada proses penajaman biner dan peringkat III yang mempunyai proses terlama dengan nilai persentase 57.94% terjadi pada proses penajaman kuantum. KESIMPULAN Aplikasi image sharpening telah berhasil dibuat dengan menggunakan 5 citra masukan. Kualitas citra yang dihasilkan dari penajaman gray memiliki kualitas citra yang lebih baik dibandingkan dengan citra hasil penajaman biner dan penajaman kuantum karena memiliki nilai matriks yang berada dalam range 0-1. Citra hasil penajaman biner dan penajaman kuantum memiliki nilai matriks 0 dan 1, tetapi citra penajaman kuantum memiliki kualitas citra yang lebih baik (jelas) dibandingkan dengan citra penajaman biner. Pada citra kuantum terdapat proses pengukuran kuantum untuk menentukan hasil menjadi warna hitam atau putih (0 atau 1) sehingga nilai-nilai yang tidak terlihat menjadi terdeteksi atau terlihat. Berdasarkan waktu proses, penajaman gray memiliki proses waktu tercepat karena memanggil filter yang telah tersedia di MATLAB kemudian diimplementasikan pada citra masukan. biner memiliki proses waktu tercepat kedua karena melakukan proses perhitungan nilai ambang batas (threshold). kuantum memiliki proses waktu terlama dari proses penajaman yang lainnya, karena proses ini memerlukan tahapan perhitungan nilai qubit. UCAPAN TERIMA KASIH Pada kesempatan ini penulis ucapkan terima kasih kepada Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma serta Program Doktor Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarmaatas dukungan dan bantuan dalam bentuk moril dan materil sehingga penulis berhasil melakukan penelitian ini. DAFTAR PUSTAKA Eko Prasetyo. 2011. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya menggunakan Matlab. ANDI. Yogyakarta. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins. 2004. Dijital Image Processing Using Matlab. Pearson Education, Inc. Rafael C. Gonzalez, Richard E Woods.2008. Digital Image Processing. Pearson Education, Inc. Rinaldi Munir. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Penerbit Informatika. Bandung. Yonina Chana Eldar. 2001. Quantum Signal Processing. Department Of Electrical Engineering And Computer Science Massachusetts Institute Of Technology A-206