Pembuatan aplikasi restorasi citra digital menggunakan matlab

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

DATA PRIBADI

  Nama Lengkap : Nuraeni Ratnawati NIM : 10207704 Nama Panggilan : Aeni Tempat & Tanggal Lahir : Purbalingga, 06 Desember 1987 Suku : Sunda Nama Ayah : Adit Saepudin Nama Ibu : Ratminah Alamat Sekarang : Jl.Pelangi Bhakti 06 (belakang BRATATEX) Kamp.Babakan

  Kidul RT 04/04 No.75 Cimindi, Kelurahan Cigugur Tengah, Kota Cimahi 40522

  HP : 085720096603 Email : Golongan Darah : O Jurusan : Teknik Komputer/ S1 UNIKOM - Bandung Judul Skripsi : Pembuatan Aplikasi Restorasi Citra Digital Menggunakan Matlab

  

PEMBUATAN APLIKASI RESTORASI CITRA DIGITAL

MENGGUNAKAN MATLAB

TUGAS AKHIR

  Disusun untuk memenuhi syarat kelulusan pada Program Studi Sistem Komputer Strata Satu di Jurusan Teknik Komputer

  

Oleh

Nuraeni Ratnawati

10207704

  

Pembimbing

Dr. Wendi Zarman, M.Si

John Adler, M.Si

  

JURUSAN TEKNIK KOMPUTER

FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA

BANDUNG

2013

• – 114 Kampus IV Bandung 40132, penulis mengangkat judul :

  iii

  KATA PENGANTAR Assalamu’alaikum Wr. Wb.

  Segala puji hanya milik Allah SWT. Rabb semesta alam yang telah melimpahkan segala kenikmatan baik nikmat jasadiyah maupun ruhiyah berupa ilmu, kesehatan, dan kemampuan kepada penulis untuk menuangkan ide dan gagasan dalam karya ilmiah penelitian tugas akhir ini.

  Dengan mengambil objek penelitian di Jurusan Teknik Komputer Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer UNIKOM Bandung yang berlokasi Jl. Dipati Ukur No 102

  ”PEMBUATAN APLIKASI RESTORASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB ”.

  Laporan Penelitian Tugas Akhir ini diajukan untuk memenuhi syarat kelulusan pada program studi Strata Satu (S1) Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM), Bandung.

  Dengan terselesaikannya Laporan Penelitian Tugas Akhir ini, penulis ungkapkan rasa syukur yang tiada henti kepada Allah SWT. Dan Shalawat serta salam juga tak lupa penulis curahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW. Tidak lupa pula penulis ucapkan terima kasih kepada :

  1. Ayahanda dan Ibunda tercinta, Adek-adek (Nurlatifah dan Aditya Nurhasanah) yang telah banyak membantu baik berupa dorongan, dukungan, do’a maupun materi.

  2. Prof. Dr. H. Denny Kurniadie, Ir. M.Sc., selaku Ketua Dekan Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer UNIKOM.

  3. Dr. Wendi Zarman, M.Si., selaku Ketua Jurusan Teknik Komputer UNIKOM.

  4. Sri Nurhayati, M.Si., selaku Dosen Wali 07TK-03 Strata Satu Jurusan Teknik Komputer UNIKOM.

  5. Bapak Dr. Wendi Zarman, M.Si., dan bapak John Adler, M.Si., selaku Dosen Pembimbing Tugas Akhir.

  6. Dilianti “Decil” Kartikasari yang sudah membantu mempelajari software MATLAB, terima kasih banyak.

  7. Rani Wulandari, Ratih Kusumaninghayu, Ardhani Reswari, Teh Sofie, dan sahabat-sahabat FORMASI UNIKOM, terima kasih atas dorongan, bantuan, dan juga saran masukan dalam pelaksanaan Tugas Akhir ini.

  8. Teman-teman 07TK-01, 07TK-02, 07TK-03 yang bersama-sama berjuang dan saling menyemangati .

  Penulis menyadari masih adanya kekurangan dalam penyusunannya, oleh sebab itu kritik dan saran yang sifatnya membangun sangat penulis harapkan demi penyempurnaan dari hasil Tugas Akhir ini. Harapan penulis semoga Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi penulis sendiri dan bagi para pembaca sekalian.

  Akhir kata, penulis berharap semoga laporan ini dapat memberi sedikit sumbangsih bagi perkembangan dunia intelektualitas, khususnya bagi penulis sendiri.

  Wassalamu’alaikum Wr. Wb.

  Bandung, Agustus 2013 Penulis iv

  DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN ABSTRAK

  i …………………………………………………………………....

  ABSTRACT

  ii ………………………………………………………………….

  KATA PENGANTAR

  iii ………………………………………………………

  DAFTAR ISI

  v ………………………………………………………………….

  DAFTAR TABEL

  …………………………………………………………… viii

  DAFTAR GAMBAR

  ………………………………………………………… ix

  BAB I PENDAHULUAN

  1 ……………………………………………..........

  1.1 Latar Belakang 1 ………………………………………………………..

  1.2 Tujuan 2 ………………………………………………………………....

  1.3 Batasan Masalah 2 ……………………………………………………….

  1.4 Metodologi Penelitian

  2 …………………………………………………

  1.5 Sistematika Penulisan

  3 ………………………………………………… BAB II DASAR TEORI ....................................................................................

  4

  2.1

  4 Citra ……..…………………………………..…………………………

  2.1.1 Definisi Citra 4 ……………………………………………………...

  2.1.2 Citra Digital 4 …………………………………………………….....

  2.1.3 Resolusi Citra Digital 6 ………….……………………………….....

  2.1.4 Citra Warna 7 ……………………………………………………….

  2.1.5 Citra Grayscale 7 ………………………………………………........

  2.1.6 Sistem Pencitraa 7 …………………………………………………..

  2.1.7 Format File Citra 8 ………………………………………………….

  2.2 Pengolahan Citra 10 ……………………………………………………….

  2.2.1 Definisi Pengolahan Citra (Image Processing

  10 )…………………..

  2.2.2 Dasar Pengolahan Citra Digital

  11 …………………………………..

  2.2.3 Operasi-operasi Pengolahan Citra

  11 ………………………………

  

v

  2.2.4 Fungsi Pengolahan Citra (Image Processing)

  13 …………………....

  2.3 Restorasi Citra

  14 …………………………………………………………

  2.3.1 Definisi Restorasi Citra 14 ………………………………………......

  2.4 Deblurring Dengan Algoritma Lucy-Richardson

  15 ………………………

  2.4.1 Definisi Deblurring

  15 ………………………………………………

  2.4.1.1 Konvolusi

  15 ……………………………………………………

  2.4.1.2 Dekonvolusi

  15 …………………………………………………

  2.4.1.3 PSF 16 ………………………………………………………….

  2.4.1.4 Katagori Deblurring

  16 …………………………………………

  2.4.2 Algoritma Lucy Richardson (L-R)

  17 ………………………………

  2.5 Denoising

  18 ……………………………………………………………

  2.5.1 Definisi Denoising 18 …...…………………………………………..

  2.5.2 Definisi Derau 18 …………………………………………………...

  2.5.2.1 Filter Spasial 19 ………………………………………………….

  2.5.2.2 Median Filter 20 ………………………………………………...

  2.6

  21 Dept Resolution (Kedalaman Resolusi)…………………………………..

  2.7

  22 Ecludean Distance…………………………………………………………..

  2.8

  22 Matlab (Matrix Labaratory)………………………………………….

  2.6.1 Lingkungan Kerja MATLAB

  23 ……………………………………

  2.6.2 Guide MATLAB 24 ………………………………………………...

  2.6.2.1 Memulai Guide MATLAB

  24 ……………………….…………..

  2.6.2.2 Komponen Guide MATLAB

  27 ………………………………..

  2.6.2.3 Aplikasi M-File

  28 ………………………………………………

  2.6.3 Histrogram Citra 28 ………………………………………………...

  2.6.3.1 Membuat Histogram

  29 …………………………………………

  BAB III PERANCANGAN

  31 ……………………………….…………………

  3.1

  31 Perancangan…………………………………………………………..

  3.1.1

  31 Diagram Blok Aplikasi………………………………………….

  vi

  3.1.2

  32 Perancangan Diagram Alir………………………………………

  3.1.3

  35 Perancangan Antarmuka Program………………………………..

  3.2

  36 Analisis Perhitungan Kualitas Citra…………………………………..

  3.2.1 Menghitung DR (Depth Resolution

  36 )…………………………….

  3.2.2 Menghitung Euclidean Distance

  37 ………………………………..

  3.3

  37 Kriteria Data Uji ……………………………………………………..

  BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

  38 ……………………………………

  4.1 Hasil Pengujian 38 ………………………….…………………………...

  4.1.1 Pengambilan Citra

  38 ………………………………………………

  4.1.2 Proses Deblurring

  39 ………………………………………………

  4.1.3 Proses Denoising

  40 …………………….…………………………

  4.2 Analisa 41 ………………………………………………………………….

  4.2.1 Analisa Visual

  41 ……………………………………………………

  4.2.2 Analisa Statistik 45 …………………………………………………..

  BAB V SIMPULAN DAN SARAN

  52 ………………………………………….

  5.1 Kesimpulan 52 ………………………………………………………….....

  5.2

  52 Saran………………………………………………................................

  DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN vii

DAFTAR PUSTAKA

  1) Ahmad, U. (2005). Pengolahan Citra Digital. Bogor: Graha Ilmu 2) Gonzales, R. C., Woods, R. E., & Eddin, S. L. (2002). Digital Image Processing Using Matlab. New Jersey: Pearson Education.

  3) Sigit, R., Basuki, A., & Ramadijanti, N. (2005). Step by Step Pengolahan Citra Digital.

  Surabaya: Penerbit Andi 4) Hendriyani, Y. (2012). Restorasi Citra Kabur Menggunakan Lucy-Richardson , 05 No 2, 14.

  5) Ramayanti, D.(2010). Pengolaahan Citra. In Tutorial Matlab. 6) Deblurring Images Using The Lucy-Richardson. Diakses tanggal 10 Februari 2013, dari

  

http://www.mathworks.com/help/images/examples/deblurring-images-using-the-lucy-

richardson-algorithm.html 7) Eclidean Distance. Diakses Juli 2013, dari http://www.improvedoutcomes.com/docs/WebSiteDocs/Clustering/Clustering_Parameter s/Euclidean_and_Euclidean_Squared_Distance_Metrics.htm

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

  Informasi tidak hanya berbentuk teks, dapat pula berbentuk gambar atau citra. Agar memudahkan pengiriman ataupun penerimaan informasi, citra yang digunakan biasanya bersifat digital. Namun tidak semua citra digital dapat langsung digunakan oleh pengguna karena kualitas citra yang dihasilkan kurang baik dan perlu diolah terlebih dahulu sehingga siap untuk digunakan. Masalah yang umum terjadi adalah karena adanya derau (noise) yang mengakibatkan citra terlihat kotor, muncul bintik-bintik, dan hilangnya informasi. Masalah lainnya terjadi karena pengambilan gambar yang tidak fokus atau objek yang bergerak, sehingga menyebabkan hasil citra yang kabur (blur).

  Untuk menjawab permasalahan-permasalahan pada citra digital diperlukan pemrosesan citra (Image Processing). Diantara bentuk pemrosesan citra digital adalah Image Restoration atau restorasi citra, yang bertujuan memperbaiki kualitas citra dengan menghilangkan cacat pada citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (komputer). Bentuk restorasi citra ada dua yaitu, proses

  

deblurring atau penghilangan kesamaran citra yang kabur dan proses denoising

atau penghilangan derau.

  Pada proses Tugas Akhir ini, fokus pada hasil citra yang kabur dan akan direstorasi melalui proses deblurring menggunakan metode algoritma Lucy-

  

Richardson. Namun, proses akhir dari deblurring akan dibersihkan dahulu dari

  derau melalui proses denoising, dimana derau berupa gaussian noise menggunakan metode Smoothing Median Filter. Proses restorasi citra dibuat menggunakan perangkat lunak Matlab. Hasil yang diharapkan, setidaknya terbaca informasi yang akan disampaikan melalui citra.

1.2 Tujuan

  Tujuan yang hendak dicapai dalam penelitian Tugas Akhir ini adalah :

1.3 Batasan Masalah

  Metodologi penelitian yang diterapkan pada penelitian ini adalah :

  4. Analisis, yaitu menganalisis tingkat keberhasilan proses restorasi citra yang dicapai, selanjutnya menyimpulkan apakah hasil perancangan dan implementasi ini sesuai dengan tujuan atau tidak.

  3. Pengujian, yaitu menguji tingkat keberhasilan rancangan dan implementasi pada perangkat lunak.

  2. Implementasi, melakukan implementasi terhadap perangkat lunak yang akan dikembangkan berdasarkan hasil yang diperoleh dari perancangan.

  1. Eksperimental, yaitu merancang perangkat lunak sederhana dengan tool perangkat lunak Matlab untuk proses deblurring dan denoising.

  4. Menggunakan iterasi 5, 10, 15, 20, dan 25 pada proses deblurring .

  1. Memperbaiki citra yang kabur (deblurring), hingga informasi dapat terbaca.

  3. Format citra yang digunakan hanya berekstensi Bitmap.

  2. Proses dilakukan off-line.

  noise.

  1. Proses restorasi citra yang digunakan adalah proses deblurring atau penghilangan kesamaran citra yang kabur menggunakan algoritma Lucy- Richardson dan proses denoising menggunakan metode Median Filter untuk mengurangi ataupun menghilangkan derau dengan jenis gaussian

  Pada tugas akhir ini diberikan pembatasan masalah, yaitu :

  3. Merepresentasikan proses restorasi citra pada perangkat lunak Matlab.

  2. Menerapkan aplikasi pengurangan derau (denoising), pada citra hasil deblurring.

1.4 Metodologi Penelitian

1.5 Sistematika Penulisan

  Penulisan hasil penelitian Tugas Akhir sesuai dengan tahapan-tahapan yang dilalui selama penelitian Tugas Akhir dilakukan. Secara sistematis, laporan ini disusun sebagai berikut :

  BAB I : PENDAHULUAN Bab ini berisi latar belakang masalah yang dikemukakan, tujuan

  masalah, batasan masalah, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.

  BAB II : DASAR TEORI Bab ini berisi teori-teori pendukung Tugas Akhir, seperti

  pengetahuan tentang pengolahan citra, restorasi citra digital,

  deblurring dengan algoritma Lucy Richardson, denoising dan perangkat lunak Matlab.

  BAB III : PERANCANGAN Pada bab ini dijelaskan mengenai, perancangan, spesifikasi hingga pengaplikasian program. BAB IV : HASIL DAN PEMBAHASAN Bab ini berisi hasil pengujian dan analisis kinerja proses restorasi citra. BAB V : SIMPULAN DAN SARAN Bab ini berisi kesimpulan hasil penelitian dan saran-saran untuk perbaikan dan pengembangan program pada penelitian selanjutnya.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

  Dari data yang diperoleh dalam pengujian tugas akhir ini dapat ditarik suatu kesimpulan bahwa : a) Algoritma Lucy-Richardson mampu memperbaiki kualitas citra yang terdegradasi motion blur dengan iterasi 5 hingga 15.

  b) Berdasarkan pengujian, proses deblurring menggunakan algoritma Lucy- Richardson dan proses denoising menggunakan metode Median Filter mampu memperlihatkan perbedaan secara visual dan statistik.

  c) Matlab mampu mensimulasikan efek memperbaiki atau merestorasi citra tersebut dengan algoritma Lucy-Richardson secara sederhana, dengan mempergunakan image processing toolbox yang dimilikinya.

  d) Jumlah iterasi yang digunakan pada algoritma Lucy Richardson dimulai dengan iterasi ke-5 hingga iterasi ke-25. Untuk perbaikan kualitas citra yang optimal dibutuhkan penelitian lebih lanjut mengenai hubungan antara jumlah iterasi dengan perbaikan kualitas citra tersebut.

5.2 Saran

  Pada program tugas akhir dan dari data-data yang diperoleh, maka terdapat saran-saran untuk pengembangan program kedepan, diantaranya..

  a) Diharapkan kedepan, dapat menggunakan algoritma lain pada proses

  deblurring, misalnya dengan algoritma Wiener. Begitu pula dengan metode

  pada proses denoising dapat menggunakan metode lain, seperti metode wavelet.

  b) Proses restorasi citra digital dapat diproses secara on-line.

  

52

  53

  

PEMBUATAN APIKASI RESTORASI CITRA DIGITAL

MENGGUNAKAN MATLAB

  1

  2

  3 DR.Wendi Zarman,M.Si , John Adler,M.Si , Nuraeni Ratnawati 1,2,3

  Jurusan Teknik Komputer Unikom, Bandung

  

  

ABSTRAK

  Masalah yang umum terjadi pada citra digital adanya derau, muncul bintik-bintik, pengambilan gambar yang tidak fokus atau objek yang bergerak, sehingga menyebabkan hasil citra yang kabur. Pada citra yang kabur, akan direstorasi melalui proses deblurring menggunakan metode algoritma Lucy-Richardson. Algoritma Lucy- Richardson bergantung dari jumlah iterasi yang digunakan. Proses akhir dari restorasi citra akan dibersihkan dari derau melalui proses denoising menggunakan metode Median Filter. Proses restorasi citra dibuat menggunakan perangkat lunak Matlab. Algoritma Lucy-Richardson mampu memperbaiki kualitas citra yang terdegradasi

  

motion blur, dengan iterasi ke-5 hingga ke-10. Untuk restorasi citra digital yang optimal dibutuhkan penelitian

lebih lanjut mengenai hubungan antara jumlah iterasi dengan proses perbaikan citra.

  Kata kunci : restorasi citra, deblurring, Lucy-Richardson, denoising, Median Filter

  

PENDAHULUAN Open File. Citra yang dipilih kemudian akan

  Citra dapat berupa analog maupun digital, agar ditampilkan memudahkan pengiriman ataupun penerimaan informasi, citra yang digunakan biasanya bersifat 1.

   Diagram Blok Aplikasi

  digital. Namun tampaknya tidak semua citra digital Aplikasi yang akan dibuat secara garis besar akan dapat langsung digunakan oleh pengguna karena memiliki alur sebagai berikut. hasil pada citra yang kurang baik kualitasnya dan _{Proses Deblurring Proses Denoising -} perlu diolah terlebih dahulu sehingga siap untuk menggunakan algoritma menggunakan metode _{Lucy-Richardson Median Filter} digunakan. Masalah yang umum terjadi adalah _{Citra asli Citra restorasi} karena adanya derau (noise) yang mengakibatkan citra terlihat kotor, muncul bintik-bintik, dan

  Gambar 1 Diagram Blok

  hilangnya informasi. Masalah lainnya terjadi karena pengambilan gambar yang tidak fokus atau objek Berikut ini masing-masing peran atau fungsi yang bergerak, sehingga menyebabkan hasil citra yang dicitrakan dalam perancang diatas: yang kabur (blur).

  1. Citra asli, merupakan masukan citra asli Untuk menjawab permasalahan-permasalahan yang bersifat kabur (blur) dan berderau. pada citra digital diperlukan pemrosesan citra (Image

  2. Proses deblurring, merupakan proses

  Processing). Diantara bentuk pemrosesan citra

  memperbaiki citra yang kabur dengan digital adalah Image Restoration, yang bertujuan menggunakan metode Blind Deconvolution memperbaiki kualitas citra dengan menghilangkan

  Lucy-Richardson(L-R).

  cacat pada citra agar mudah diinterpretasi oleh

  3. Proses denoising, merupakan proses manusia atau mesin (komputer). Masukan dan penghilangan derau pada citra hasil proses keluarannya berupa citra. Bentuk restorasi citra ada

  deblurring.. Metode yang digunakan adalah

  dua yaitu, proses deblurring atau penghilangan metode Median Filter. kesamaran citra yang kabur dan proses denoising

  4. Citra restorasi, merupakan keluaran atau atau penghilangan derau.

  ouput dari proses restorasi citra.

  PERANCANGAN

  Pertama akan ditampilkan diagram aktivitas untuk menggambarkan alur dari langkah-langkah yang akan dipakai dalam menjalankan program. Kemudian, rancangan untuk tampilan layar program aplikasi dan rancangan untuk modul-modul dalam program.

  Aplikasi yang akan dibuat secara garis besar memiliki alur penggunaan. Pengguna program akan langsung memasuki layar utama saat membuka program. Dilayar utama, pengguna akan memasukkan file citra digital yang mengalami blur atau kabur dan berderau dengan menekan tombol

2. Flowchart

  a.

  12. Tombol denoising, untuk memproses pengurangan derau.

  13. Tombol save untuk menyimpan citra hasil denoising

  14. Tombol info untuk menampilkan informasi citra berupa ukuran file, warna, dan nilai bit.

  15. Tombol informasi piksel, untuk menampilkan informasi piksel pada citra yang telah terrestorasi denoising.

  16. Menampilkan histogram .

  4. Analisis Perhitungan Kualitas Citra

  Analisa yang akan dilakukan terhadap restorasi citra, adalah sebagai berikut:

   Analisis visual, yaitu menganalisa hasil

  11. Tombol grayscale, untuk mengubah citra hasil deblurring menjadi citra

  citra dengan berbagai nilai iterasi, dalam Tugas Akhir iterasi dibatasi 5, 10, 15, 20, dan 25

  b.

   Analisis statistika, yaitu menghitung nilai

  kedalaman kapasitas citra (Depth

  Resolution) dan menghitung Euclidean distance

  1. Menghitung DR (Depth Resolution) Depth Resolution bertujuan untuk

  menguji perhitungan besar kapasitas citra. Namun, sebelum masuk dalam perhitungan agar mengubah terlebih dahulu citra dari *jpg menjadi *bmp untuk menguji perhitungan yang telah

  grayscale sebelum kemudian diproses denoising.

  Gambar 2 Flowchart

  Keterangan flowchart:

  7. Selesai 3.

  1. Mulai

  2. Mengambil citra pada media penyimpanan, yaitu pengambilan citra digital dari penyimpanan hardisk yang akan diproses dan berupa citra terdegradasi.

  3. Proses deblurring, yaitu proses menghilangkan kesamaran menggunakan metode blind dekonvolusi L-R yang bergantung pada nilai iterasi. Nilai iterasi yang digunakan merupakan inputan. Untuk melanjutkan pada proses selanjutnya, maka disimpan terlebih dahulu.

  4. Decision, merupakan pilihan apakah akan melalui proses restorasi lain yaitu proses

  denoising atau tidak.

  5. Proses denoising, merupakan proses menghilangkan derau dengan menggunakan metoda median filter dan citra masukan diambil dari hasil proses deblurring.

  6. Citra hasil restorasi, keluaran citra dengan hasil akhir.

   Antarmuka Gambar 3. Antarmuka program

  9. Tombol informasi piksel, untuk menampilkan informasi piksel pada citra yang telah terrestorasi deblurring.

  Keterangan antarmuka program: 1. Panel judul aplikasi.

  2. Panel untuk menampilkan citra.

  3. Tombol Open File, untuk mengambil citra asli dari tempat penyimpanan.

  4. Tombol informasi piksel, untuk menampilkan informasi piksel citra asli.

  5. Tombol histogram untuk menampilkan histogram citra asli

  6. Tombol deblurring untuk memproses dekonvolusi dari citra asli yang sebelumnya telah ada masukkan nilai iterasi.

  7. Tombol save untuk menyimpan citra hasil deblurring.

  8. Tombol info untuk menampilkan informasi citra berupa ukuran file, tinggi dan lebar citra, serta nilai bit.

  10. Menampilkan histogram. dibuat benar atau masih belum benar. untuk mengurangi tingkat kekaburan menggunakan Berikut rumus algoritma Lucy-Richardson (L-R). Namun, sesuai

  �� ℎ ℎ

  teori bahwa algoritma L-R menggunakan estimasi (1)

  � = 1000 + �

  PSF (Point Spread Function) melalui nilai iterasi, maka sebelum diproses pengguna memasukkan nilai

2. Menghitung Euclidean Distance iterasi terlebih dahulu.

  Euclidean distance adalah perhitungan

  jarak dari 2 buah titik dalam Euclidean

  space. Euclidean space diperkenalkan

  oleh seorang matematikawan dari Yunani sekitar tahun 300 B.C.E. untuk mempelajari hubungan antara sudut dan jarak. Euclidean ini biasanya diterapkan pada 2 dimensi dan 3 dimensi citra.

  Informasi citra

  2

  2

  (2)

  1 −

  1 2 −

• Gambar 5 Proses deblurring

  2 , =

HASIL PENGUJIAN

  Untuk mendapatkan informasi perubahan nilai Pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah citra dan menampilkan histogram, maka ada proses sistem dapat berjalan sebagaimana mestinya dengan

  save yang berfungsi menyimpan citra hasil

  nilai iterasi yang telah ditentukan serta dilakukan

  deblurring sementara. Kemudian untuk

  sesuai dengan skenario uji coba yang dimulai dengan menampilkan informasi perubahan nilai citra dengan pengambilan citra, proses deblurring, proses menekan tombol info dan citra diambil dari media

  denoising hingga proses unsharp. Untuk

  penyimpanan hasil proses deblurring. Untuk memudahkan dalam pengujian, maka menampilkan menampilkan nilai piksel RGB, tekan tombol terlebih dahulu matriks piksel. informasi piksel, dan tampilan sama dengan proses pengambilan citra.

  2. Proses Denoising

  Sesuai teori, bahwa semakin besar nilai iterasi, maka akan semakin tebal derau yang ada pada citra. Oleh karena itu, citra yang telah dideblurkan akan dikurangi derau dengan proses denoising mengunakan metode Median Filter. Namun, untuk proses ini citra terlebih dahulu diubah menjadi citra

  Gambar 4 menampilkan nilai piksel grayscale agar mempermudah pengurangan derau.

1. Proses Deblurring

  Pada tahap ini, citra asli yang telah ditampilkan beserta informasi data citra akan diproses deblurring

  Tabel 2. Citra hasil restorasi deblurring dan citra melalui proses unsharp untuk iterasi 5 sampai 25 .

  Ite Citra rusak ras Citra Deblurring i Gambar 6 Pengubahan citra true color menjadi citra grayscale

  Proses perubahan citra true color menjadi

  5 citra grayscale dengan menekan tombol Grayscale.

  Proses grayscale yang digunakan adalah mengubah nilai piksel dengan cara memberi konstanta pengali. Berikut merupakan persamaan yang digunakan untuk mengubah derajat keabuan.

  = 0.3 ∗ + 0.59 ∗ + 0.11 ∗ � (3)

  10 Gambar 7 Proses denoising

  15 3.

   Analisa Visual

  Analisa visual, merupakan bentuk analisa hasil percobaan dengan menampilkan citra-citra. Berikut hasil analisa proses deblurring dan denoising dengan berbagai tingkatan iterasi. Berikut infrmasi mengenai data citra yang digunakan sebagai bahan uji

  20 Tabel 1 Spesifikasi citra uji Nama Kriteria Uji Keterangan Citra Bunga

  1. Bersolusi Dapat diproses 259x194

  2. Terdegrad asi motion blur dan gaussian noise 3.

   True color

  25 4. 32 bit a.

   Citra Hasil Deblurring

  Citra dengan nama file bunga, resolusi 259x194 piksel, dan pengolahan deblurring dengan jumlah matriks motion sebesar 5x5 Pada tabel di atas menampilkan hasil restorasi deblurring. Secara visual terlihat bahwa algoritma Lucy-Richardson dapat memperbaiki efek kabur yang dibangkitkan. Namun, jika diperhatikan citra asli mengalami perbaikan yang signifikan hanya sampai iterasi ke-10, karena pada iterasi ke-20 dan iterasi ke-25 derau semakin tebal (Artifact), sehingga citra terlihat rusak kembali

b. Citra Hasil Denoising

  1 −

  Ukuran file yang diketahui dari citra deblurring yang diubah menjadi citra grayscale adalah 119798 dengan kedalaman bit sebesar 8 bit.

  � = 119798 1008 = 118,847 118

  �� Setelah direstorasi, ukuran file menjadi 51518. � = 51518

  1008 = 51,10 51 ��

  Dalam hal ini untuk menguji perhitungan besar kapasitas citra pada hasil proses denoising sama dengan informasi ukuran file yang ditampilkan oleh komputer.

  b. Menghitung Euclidean Distance

  Diketahui rumus Menghitung Euclidean Distance adalah menghitung jarak antara titik-titik piksel pada citra asli dengan citra hasil restorasi. Rumus

  Euclidean Distance yaitu , =

  1

  Dalam hal ini untuk menguji perhitungan besar kapasitas citra pada hasil proses deblurring berhasil dilakukan. Kapasitas dapat dibuktikan dengan melihat informasi ukuran pada citra.

  2

  2

  2

  i

  mewakili citra restorasi dan X

  j mewakili citra asli.

  Citra yang baik adalah citra yang nilai Euclidean

  Distance mendekati atau paling kecil. Untuk

  DR pada proses denoising

  ��

  dengan degradasi yang lain. Dilihat dari ketajaman warna ungu pada kelopak bunga, semakin tinggi nilai iterasi, maka warna semakin tajam dan jelas, begitu pula dengan batang daun pada sisi kanan citra tampak semakin tegas garis citranya.

  15

  Penebalan derau dan timbulnya garis-garis baru yang merupakan efek dari algoritma Lucy- Richardson mengakibatkan derau terlihat jelas. Oleh karena itu, pada program Tugas Akhir ini, membutuhkan proses denoising.

  Jika diperhatikan dan dibandingkan dengan citra asli, maka proses deblurring dengan iterasi ke-10 lebih baik, sehingga dapat dikatakan nilai iterasi sebesar 10 merupakan iterasi yang cocok untuk citra diatas.

  Citra dengan nama file bunga dan resolusi 259x194 piksel serta pengolahan denoising menggunakan metode median filter dengan jumlah matriks gaussian sebesar 3x3.

  Sebelum melakukan proses denoising, citra hasil deblurring terlebih dahulu dirubah menjadi grayscale, untuk mempermudah pengurangan derau.

  Tabel 2. Citra deblurring yang telah dirubah menjadi grayscale dan citra hasil restorasi denoising

  Citra Grayscale Iterasi Citra Denoising

  5

  10

  20

  � = 151374 1024 = 147,826 147

  25 Pada tabel diatas merupakan proses restorasi

  denoising yaitu mengurangi atau bahkan menghilangkan derau pada citra hasil deblurring.

  Hasil citra denoising terlihat berubah, sesuai dengan prinsip kerja metode median filter yaitu melembutkan atau menyamarkan derau. Sama halnya dengan proses deblurring, hasil citra yang mendekati baik terlihat ada pada iterasi ke-10.

  4. Analisa Statistik a. Menghitung DR (Depth Resolution)

  DR (Depth Resolution), bertujuan untuk menghitung kapasitas citra (ukuran file) pada media penyimpanan (Hardisk) sebelum dan sesudah direstorasi. Jika perhitungan manual ini ukuran file sama dengan informasi yang ditampilkan komputer, maka proses restorasi dapat dikatakan berhasil. Ukuran file bersifat tetap jika nilai bit-nya tidak berubah.

  DR pada proses deblurring

  Ukuran file yang diketahui dari citra bunga asli yang terdegradasi (rusak) dengan resolusi 259x194 adalah 201038 dengan kedalaman bit sebesar 32 bit, maka nilai DR adalah:

  � = ²⁰¹⁰³⁸ ₁₀₃₂ = 194,80 194 KB

  Setelah direstorasi, ukuran file berubah menjadi 151374 dengan kedalaman bit 24, maka ukuran DR adalah:

• 2 −
• … , yang dalam hal ini X

  20 171 191 173 144 168 110.4

  menjadi bahan pembanding, maka nilai piksel citra

  216 177 165 167 182 asli diambil dari citra yang belum terdistorsi. 161 213 198 121 193 1. 160 162 187 156 171

   Ecludean Distance (ED) pada proses deblurring 25 162 197 175 135 173 126.8 220 176 168 166 176

  Tabel 3 Nilai piksel citra asli dengan matriks 5x4 152 215 206 109 200 pada koordinat [128 96] hingga koordinat [132

  157 161 189 158 168 99]

  Matriks Citra Asli Matriks Citra Asli Sesuai teori bahwa prinsip dari Ecludean

  (RGB) [X]

  Distance, adalah mencari nilai jarak terkecil dari

  18

  19

  19

  18

  17

  7

  1

  2

  3 2 citra restorasi ke citra rusak atau lebih kecil

  15

  18

  18

  18

  17

  jaraknya dibandingkan dengan jarak citra rusak dan

  8

  9

  7

  5

  9 citra asli sebagai analisis.

  16

  18

  18

  18

17 Melihat data pada tabel 4 bahwa citra rusak

  3

  4

  1

  7

  memiliki nilai ED sebesar 65, maka nilai ED pada

  16

  17

  17

  17

  17

  3

  7

  9

  7

  5

  citra restorasi harus lebih kecil dari nilai ED pada citra rusak. Pada tabel diatas, bahwa jarak yang Berikut adalah nilai matriks citra asli yang lebih kecil dari jarak citra rusak adalah citra dengan iterasi ke-5. Pada iterasi ke-20 dan iterasi ke-25 rusak dan citra hasil deblurring dengan iterasi 5, 10, 15, 20 dan 25, sekaligus nilai Ecludean nilai jarak ED terlampau lebih besar dari jarak ED citra rusak.

  Distance (ED). Pengambilan matriks di koordinat

  yang sama yaitu mulai koordinat [128 96] hingga koordinat [132 99] dengan jumlah matriks 5x4.

  .

  2. Tabel 4 Nilai Ecludean Distance pada citra rusak Ecludean Distance (ED) pada proses dengan matriks 5x4 pada koordinat [128 96] denoising

  Untuk menjadi bahan pembanding, maka nilai

  hingga koordinat [132 99]

  piksel citra asli diambil dari citra yang belum _{Matriks Citra Rusak} terdistorsi.

  ′ _ED [ − ] = [ ]