Analisa Perbandingan Adaptif Median Filter Dan Median Filter Dalam Reduksi Noise Salt & Pepper
DOI:
https://doi.org/10.31154/cogito.v2i2.26.157-166Abstract
Suatu data atau informasi disajikan tidak hanya berupa data teks tetapi juga dapat berupa audio, video, dan gambar. Pada zaman sekarang informasi sangatlah penting dan diperlukan, begitu juga informasi yang terdapat pada citra. Citra (image) atau istilah lain untuk gambar merupakan salah satu komponen multimedia yang berperan penting sebagai bentuk informasi visual. Dibandingkan dengan data teks, citra memiliki banyak informasi. Namun terkadang citra juga dapat mengalami penurunan yaitu degradasi atau penurunan kualitas yang disebabkan oleh derau / noise, warna terlalu kontras, kabur, dan lain-lain. Ada beberapa jenis noise dalam pengolahan citra salah satunya yaitu Salt & Pepper noise. Noise Salt & Pepper berbentuk seperti bintik hitam dan putih pada citra. Untuk mengurangi noise ini dibutuhkan suatu metode, salah satunya yaitu median filter. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah median filter dan adaptif median filter. Perbedaan mendasar antara kedua metode ini yaitu pada besarnya windows pada adaptif median filter adalah variabel. Dari hasil penelitian, citra yang menggunakan metode adaptif median filter lebih baik daripada median filter. Dari perhitungan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) citra yang menggunakan adaptif median filter mendapatkan 29,2495 dB sedangkan median filter mendapatkan 23,8181 dB.Kata Kunci: Median filter, Adaptif Median filter, Noise salt & pepper, PSNRReferences
A. Fitri, 2010, Perbandingan Metode Low-Pass Filter dan Median Filter dalam Penghalusan Citra (Image Smoothing) Untuk Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement). Skripsi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia, Bandung.
S. N. Syarifuddin, 2012, Analisis Filtering Citra dengan Metode Mean Filter dan Median Filter. Skripsi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia, Bandung.
H. Rasyidah, 2011, Analisis Pengaruh Noise Terhadap Deteksi Wajah Manusia Pada Citra Berwarna Menggunakan Fuzzy. Skripsi Teknologi Informasi Politeknik Negeri Padang, Padang.[4] M. K. Wardhani, Rika Novita; Delimayanti, 2013, Analisis Penerapan Metode Konvolusi Untuk Reduksi Derau Pada Citra Digital. Skripsi Teknik Informatika Politeknik Negeri Jakarta, Jakarta, pp. 191–198.
B. H. Sholihin, Ricky Aprias; Purwoto, 2014, Perbaikan Citra dengan Menggunakan Median Filter dan Metode Histogram Equalization. vol. 14, no. 02. Skripsi Teknik Elektro Uiversitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta.
E. Listiyani, 2013, Implementasi Adaptive Median Filter sebagai Reduksi Noise Pada Citra Digital. Skripsi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Teknik Informatika, Surabaya.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).