Noise Reduction untuk Restorasi Citra dengan Algoritma Wiener dan Histogram Equalization

  • Rendy Galih Saputra Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Riza Ibnu Adam Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Carudin Carudin Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang

Abstract

Citra merupakan suatu bentuk informasi yang memiliki peranan yang cukup penting. Namun, pada pelaksanaannya banyak kendala-kendala yang dihadapi dalam menangkap sebuah citra agar sesuai keinginan. Salah satu contohnya saat pengambilan gambar, terkadang gambar yang diambil terdapat noise ataupun gangguan yang berupa titik-titik atau derau pada citra. Dalam pengolahan citra, terdapat metode restorasi citra dimana metode tersebut akan memproses sebuah citra sehingga menghasilkan informasi/hasil yang diinginkan. Algoritma Wiener adalah metode restorasi yang berdasarkan pada least square. Histogram Equalization proses dimana mengubah penyebaran nilai derajat keabuan pada citra menjadi rata atau seragam disebut dengan. Tujuan dari penelitian ini adalah mereduksi noise pada citra hasil tangkapan CCTV. Dari hasil percobaan yang telah dilakukan, maka akan dibandingkan dengan sistem reduksi noise biasa tanpa Histogram Equaliziation. Algoritma Wiener bertujuan untuk mereduksi noise pada citra , sedangkan Histogram Equalization bertujuan untuk meningkatkan kualitas pada citra. Dari penelitian yang telah dilakukan bahwa program penelitian memiliki nilai MSE 1.6377 dan nilai PSNR 46.0225 dengan kecepatan sistem 2.956 s.

Kata kunci: Noise reduction, restorasi citra, CCTV, Algoritma Wiener, Histogram Equalization

References

Barita, P., & Simangunsong, N. (2017). Reduksi Noise Salt And Pepper Pada Citra Digital Menggunakan Metode ArithMatic Mean Filter. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 2(1), 16–18.
Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2002). Digital Image Processing. Prentice Hall.
Heryana, N., & Mayasari, R. (2016). Implementasi Nose Removal Menggunakan Wiener Filter untuk Perbaikan Citra Digital. Syntax Jurnal Informatika, 5(2), 159–164.
Khristanto, T. A. T. (2020). Kedudukan Hukum CCTV Sebagai Alat Bukti Elektronik Setelah Terbitnya Putusan Mahkamah Konstitusi Nomor 20/PUU-XIV/2016 Tanggal 07 September 2016. Jurnal Hukum: Hukum Untuk Mengatur Dan Melindungi Masyarakat, 6, 145–155.
Madenda, S. (2015). Pengolahan citra dan video digital : teori, aplikasi dan pemrograman menggunakan MATLAB. Erlangga.
Munir, R. (2013). Pengantar Pengolahan Citra. Pengolahan Citra Digital, Bagian 1, 1–10. http://rosni-gj.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/15431/pendahuluan.pdf
Pratama, A., & Sembiring, A. S. (2017). Implementasi Metode Histogram Equalization dan Median Filter Dalam Perbaikan Citra Satelit. Jurnal Pelita Informatika, 7(2), 114–119.
Putra, D. (2010). Pengolahan Citra Digital (Westriningsih (ed.); 1 ed.). ANDI. https://books.google.co.id/books?id=NectMutqXJAC&lpg=PP1&dq=pengolahan citra digital&pg=PR2#v=onepage&q&f=true
Samosir, R. S. (2014). Sistem Restorasi Citra Dokumen Tua Dengan Tulisan Miring Menggunakan Metode Filtering. Kalbis Scientia : Jurnal Sains dan Teknologi, 1(1), 53–60.
Sari, S. (2019). Penerapan Metode Median Filter untuk Mereduksi Noise Speckle dan Salt & Pepper pada Citra Ortokromatik. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 1(1), 34–41.
Sidik, Firmansyah, & Anwar, S. (2019). Perbaikan Citra Malam ( Tidak Infrared ) Dengan Metode Histogram Equalization Dan Contrast Stretching. Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer, 4(2), 203–210.
Thera, D., Sitorus, S. H., Midyanti, D. M. (2020). Penerapan Metode Interpolasi Linear Dan Histogram. 08(01).
Published
2021-12-28
Abstract viewed = 71 times
PDF downloaded = 85 times