4.2.2 Pengujian Harmonic Mean Filtering
Pada aplikasi, metode ini juga terdapat pada halaman Pengujian sama hal nya dengan metode Weighted Mean Filtering, tetapi pada saat setelah selesai proses
pemberian noise maka yang dipilih pada halaman tersebut adalah tombol Harmonic Mean Filtering.
4.2.2.1. Pengujian Metode Harmonic Mean Filter dengan Gamma noise
Pengujian ini menguji hasil reduksi Gamma noise dengan menggunakan metode Harmonic Mean Filtering. Dalam pengujian ini nanti akan diambil data berupa
nilai dari MSE dan PSNR sebelum dan setelah dilakukan proses filtering, serta Running time saat direduksi. Pada penelitian ini dipakai persentasi noise antara
1 sampai 50, untuk itu akan diagunakan persentasi 10, 20, 30, 40 dan 50 sebagai sampel pengujian.
Pengujian Harmonic Mean Filtering pada Gamma noise dapat ditunjukkan pada tabel 4.3 berikut :
Tabel 4.3.Pengujian Metode Harmonic Mean Filter dengan Gamma noise
Persentasi noise
Citra Terkena Gamma noise Citra setelah direduksi dengan
Metode Harmonic Mean Filtering 10
nilai MSE = 995.456 nilai PSNR = 18.1596 dB
nilai MSE = 1168.06 nilai PSNR = 17.4561 dB
Running time = 0.21875 s
20
nilai MSE = 3631.24 nilai PSNR = 12.5302 dB
nilai MSE = 1093.78 nilai PSNR = 17.7415 dB
Running time = 0.265625 s 30
nilai MSE = 7773.78 nilai PSNR = 9.22448 dB
nilai MSE = 1093.93 nilai PSNR = 17.7409 dB
Running time = 0.234375 s 40
nilai MSE = 13289 nilai PSNR = 6.89587 dB
nilai MSE = 1134.02 nilai PSNR = 17.5846 dB
Running time = 0.265625 s
50
nilai MSE = 19961.7 nilai PSNR = 5.12884 dB
nilai MSE = 1207.88 nilai PSNR = 17.3106 dB
Running time = 0.21875 s
Citra pada tabel diatas merupakan citra asli yang sudah dikonversi ke grayscale kemudian diberi noise dengan persentasi 1 sampai 50. Terlihat pada
tabel diatas citra dengan noise 10 memiliki nilai MSE sebesar 995.456 dan nilai PSNR sebesar 18.1596 dB. Citra yang terkena noise 10 kemudian di filtering
sehingga didapat nilai MSE sebesar 1168.06 dan nilai PSNR sebesar 17.4561 dB. Citra dengan noise 20 memiliki nilai MSE sebesar 3631.24 dan nilai PSNR
sebesar 12.5302 dB. Citra yang terkena noise 20 kemudian di filtering sehingga didapat nilai MSE sebesar 1093.78 dan nilai PSNR sebesar 17.7415 dB. Citra
dengan noise 30 memiliki nilai MSE sebesar 7773.78 dan nilai PSNR sebesar 9.22448 dB. Citra yang terkena noise 30 kemudian di filtering sehingga didapat
nilai MSE sebesar 1093.93 dan nilai PSNR sebesar 17.7409 dB. Citra dengan noise 40 memiliki nilai MSE sebesar 13289 dan nilai PSNR sebesar 6.89587 dB.
Citra yang terkena noise 40 kemudian di filtering sehingga didapat nilai MSE sebesar 1134.02 dan nilai PSNR sebesar 17.5846 dB. Citra dengan noise 50
memiliki nilai MSE sebesar 19961.7 dan nilai PSNR sebesar 5.12884 dB. Citra yang terkena noise 50 kemudian di filtering sehingga didapat nilai MSE sebesar
1207.88 dan nilai PSNR sebesar 17.3106 dB. Perbandimgan nilai MSE dan PSNR citra yang terkena Gamma noise
dengan citra ber-noise yang sudah dilakukan proses filtering dapat dilihat pada grafikdi gambar 4.10 dan gambar 4.11 berikut ini:
2 4
6 8
10 12
14 16
18 20
10 20
30 40
50 PSNR sebelum difilter
PSNR setelah difilter 5000
10000 15000
20000 25000
10 20
30 40
50 MSE sebelum difilter
MSE setelah difilter
Gambar 4.10. Grafik Perbandingan nilai MSE Gamma noise sebelum dan setelah dilakukan proses filtering dengan metode Harmonic Mean Filtering
Pada grafik diatas dapat dilihat bahwa nilai MSE semakin meningkat apabila nilai persentasi noise nya juga bernilai besar. Kemudian setelah di filter
nilai MSE nya menjadi semakin kecil dibandingkan dengan nilai MSE sebelum dilakukan filtering, kecuali pada persentasi noise 10 yang nilai MSE sebelum
dilakukan filtering lebih besar daripada setelah dilakukan filtering.
Gambar 4.11. Grafik Perbandingan nilai PSNR Gamma noise sebelum dan setelah dilakukan proses filtering dengan metode Harmonic Mean Filtering.
Pada grafik diatas dapat dilihat bahwa nilai PSNR semakin menurun apabila nilai persentasi noise nya bernilai besar. Kemudian setelah difilter nilai
PSNR nya menjadi semakin besar dibandingkan dengan nilai PSNR sebelum dilakukan filtering.
Dapat dilihat pada Gambar 4.10. dan Gambar 4.11. bahwa pengujian Gamma noise dengan metode Harmonic Mean Filtering sesuai dengan teori
berdasarkan pada perbandingan nilai parameter MSE dan PSNR sebelum dan setelah dilakukan proses reduksi noise. Kecuali pada nilai MSE pada nilai
persentasi Gamma noise 10 yang nilai MSE sebelum difilter lebih kecil daripada setelah difilter.
4.2.2.2. Pengujian Metode Harmonic Mean Filter dengan Rayleigh noise
Kategori