Peningkatan Kualitas Video Hasil Rekaman Closed Circuit Television (CCTV) Menggunakan Median Filter
6
BAB 2
LANDASAN TEORI
Pada bab ini akan dibahas mengenai teori pendukung dan penelitian sebelumnya yang
berhubungan dengan metode Median Filter dalam peningkatan kualitas video.
2.1. Closed Circuit Television (CCTV)
Closed Circuit Television (CCTV) adalah sistem pengawasan elektronik yang
menggunakan kamera video, yang terhubung dengan sirkuit tertutup untuk
menangkap, mengumpulkan, merekam, dan menyampaikan informasi visual mengenai
status kejadian pada suatu tempat dalam waktu tertentu (Deisman, 2003). Deisman
(2003) menjelaskan CCTV diklasifikasikan menjadi 2 jenis, yaitu CCTV analog dan
CCTV digital.
2.1.1. CCTV Analog
pada awalnya CCTV dirancang untuk merekam video dalam bentuk sinyal analog
yang diterima dari sejumlah kamera, kemudian disimpan ke dalam pita kaset
menggunakan Video Casette Recorder (VCR) yang bekerja dalam sirkuit tertutup.
Pada tahun 1965 sampai 1990, sistem keamanan dengan CCTV berbasis video tape
dianggap sebagai solusi yang mudah digunakan dengan biaya yang terjangkau.
Namun dalam prakteknya, CCTV analog memiliki keterbatasan. Keterbatasan utama
dari sistem CCTV analog adalah tingkat pemeliharaan yang tinggi, fungsi yang
terbatas (misalnya, video analog sangat sulit untuk di-edit), dan video yang
berkualitas rendah. Sistem CCTV analog juga sulit di-integrasikan dengan aplikasi
keamanan lainnya, seperti sistem pengenalan wajah otomatis.
Universitas Sumatera Utara
7
2.1.2. CCTV Digital
Pada tahun 1997, CCTV digital dirancang untuk mengatasi kekurangan dari CCTV
analog. Sistem CCTV digital mengkonversi sinyal video analog menjadi data digital,
dan kemudian menyimpannya ke media penyimpanan (harddisk).
Kemampuan video digital telah memungkinkan data dapat ditransmisi dan
disimpan dengan biaya yang lebih murah jika dibandingkan dengan CCTV analog.
CCTV digital juga memungkinkan pengguna dapat melakukan pengolahan data dalam
jumlah besar secara efisien. Misalnya, CCTV video digital dapat ditransmisikan
melalui jaringan secara real-time untuk tujuan pemantauan.
2.2.
Video
Video merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan penting
sebagai bentuk informasi visual. Video adalah gabungan citra-citra yang dibaca
berurutan dalam suatu waktu dengan kecepatan tertentu. Karena pembacaan citra
dilakukan dalam kecepatan yang tinggi, maka tercipta ilusi gerak yang halus
(Yolanda,2010).
Video merupakan urutan citra bergerak yang dimainkan dengan audio secara
beriringan. Citra bergerak terdiri dari serangkaian citra diam yang akan ditampilkan
sesuai dengan interval waktu tertentu yang disebut frame. Setiap frame dari citra dapat
menciptakan ilusi gerak yang hidup hanya dengan keberadaan frame sebelum dan
sesudahnya. File video berisi campuran: teks, grafik, audio, gambar dan data animasi.
sistem video mengubah citra yang ditampilkan 20 sampai 30 kali per detik. Jumlah
frame yang ditampilkan setiap detiknya disebut frame rate dengan satuan frame per
second (fps) (Pu,2006). Pu (2006) menjelaskan video dapat diklasifikasikan menjadi
dua jenis: video analog dan video digital.
Universitas Sumatera Utara
8
2.2.1.Video analog
Pada awalnya CCTV dirancang untuk merekam video dalam bentuk sinyal analog.
Fungsi utama video analog adalah untuk menampilkan gambar yang diam (tidak
bergerak) di televisi atau layar monitor satu demi satu frame.
Gambar-gambar dikonversi menjadi sinyal elektronik dengan proses raster
scanning. Secara konseptual, layar dibagi menjadi garis horizontal. Persepsi visual
manusia memainkan bagian penting untuk membuat serangkaian garis yang muncul
terlihat sebagai gambar atau frame. Gambar tersebut dibangun sebagai urutan garis
horizontal dari atas ke bawah.
Parameter berikut menentukan kualitas gambar:
1. Jumlah baris yang dipindai (scanning).
2. Jumlah piksel pada setiap garis.
3. Jumlah frame yang ditampilkan setiap detik (frame per second) disebut frame rate.
4. Teknik pemindaian, Misalnya, layar harus refresh sekitar 40 kali per detik, jika
tidak layar akan tampak berkedip.
Format standar yang umumnya digunakan pada video analog adalah Phase
Alternating Line (PAL), Sequential Couleur Avec Memoire (SECAM) and National
Television Systems Committee (NTSC). Sebuah frame dengan format PAL atau
SECAM berisi 625 baris, dimana 576 adalah untuk gambar. Frame NTSC
mengandung 525 garis, dimana 480 adalah gambar. PAL atau SECAM menggunakan
frame rate 25 fps dan NTSC 30 fps.
Video analog tidak dapat diproses oleh komputer secara langsung. Oleh
karena itu, video harus dikonversi ke dalam bentuk digital terlebih dahulu agar dapat
diproses.
2.2.2. Video digital
Video digital merupakan video yang dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap
video analog. Zettl (2010) menjelaskan proses digitalisasi memiliki 3 tahapan, yaitu
sampling, quantizing, dan kompresi.
Universitas Sumatera Utara
9
2.2.2.1. Sampling
Dalam proses ini, sejumlah sampel (sinyal elektronik) diambil dari sinyal analog
dengan interval yang sama. Ketika sampel diambil dalam jumlah besar pada interval
sinyal yang lebih pendek dari sinyal analog asli, akan menghasilkan sampling rate
yang tinggi. Ketika sampel diambil dalam jumlah yang sedikit pada interval yang
lebih besar, akan menghasilkan sampling rate yang rendah. Sampling rate yang lebih
tinggi akan menghasilkan sinyal yang lebih baik. Sampling rate dari sinyal video
biasanya dinyatakan dalam MegaHertz (MHz).
2.2.2.2. Quantizing
Pada tahap ini, sampel yang telah didapatkan pada tahap sebelumnya, akan dikonversi
ke nilai diskrit (0 dan 1) dengan memberikan angka yang spesifik pada setiap titik
sampel.
2.2.2.3. Kompresi
Proses kompresi merupakan penataan ulang atau penghapusan semua data yang tidak
benar-benar diperlukan untuk menjaga kualitas asli video dan audio untuk
kepentingan penyimpanan dan transmisi data. Kompresi dibagi atas 2 jenis proses,
yaitu kompresi lossless dan kompresi lossy. Proses menata ulang data tanpa
melakukan proses penghapusan data disebut kompresi lossless. Kelebihan dari
kompresi lossless adalah kompresi ini mempertahankan susunan asli sinyal video dan
audio. kompresi yang benar-benar menghapus data yang berlebihan adalah kompresi
lossy. Kelebihan dari kompresi lossy adalah file video yang dihasilkan memiliki
ukuran yang lebih kecil jika dibandingkan dengan video asli.
Universitas Sumatera Utara
10
2.3. Citra
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek.
Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi,
ataupun bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan
(Sutoyo et al. 2009).
Citra didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi f(x,y), berukuran M baris dan N
kolom, dengan x dan y adalah koordinat spasial, dan amplitudo f di titik koordinat
(x,y) dinamakan intensitas atau tingkat keabuan dari citra pada titik tersebut.
Apabila nilai x,y, dan nilai amplitudo f secara keseluruhan berhingga (finite)
dan bernilai diskrit maka dapat dikatakan bahwa citra tersebut adalah citra digital
(Putra, 2010). Gambar 2.1. menunjukkan posisi piksel pada citra digital .
Gambar 2.1. Posisi piksel pada citra digital (Putra, 2010)
Citra digital dapat diklasifikasikan menjadi citra biner, citra warna, dan citra keabuan.
Universitas Sumatera Utara
11
2.3.1. Citra biner (binary image)
Citra biner adalah citra dengan intensitas khusus dimana piksel hanya memiliki dua
nilai, yaitu hitam dan putih. Nilai ini biasanya dikodekan menggunakan bit tunggal
yang bernilai 0 atau 1 pada setiap pikselnya. Contoh citra biner dapat ditunjukkan
pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2. Citra Biner (Febriani, 2014)
2.3.2. Citra berwarna (color image)
Sebagian besar citra berwarna dikodekan dengan tiga warna utama, yaitu merah, hijau,
dan biru (Red,Green,Blue), biasanya menggunakan 8 bit pada setiap komponennya.
Pada citra berwarna setiap piksel membutuhkan 24 bit untuk mengkodekan ketiga
komponen, dengan nilai setiap komponen warna adalah antara [0...255].
Citra
berwarna dapat dilihat pada Gambar 2.3.
Universitas Sumatera Utara
12
Gambar 2.3. Citra warna (Febriani, 2014)
2.3.3. Citra keabuan (grayscale image)
Citra keabuan terbentuk dari sebuah kanal piksel yang merepresentasikan intensitas,
tingkat
kecerahan
(brightness),
atau
massa
jenis
(density).
Piksel
yang
menggambarkan nilai keabuan bernilai positif dengan nilai diantara [0...255], dimana
nilai 0 merupakan nilai minimum tingkat kecerahan yang menggambarkan warna
hitam, 255 merupakan nilai maksimum tingkat kecerahan yang menggambarkan
warna putih dan nilai diantara hitam dan putih menggambarkan warna abu-abu. Warna
abu-abu merupakan warna dimana komponen merah, hijau, dan biru (Red,Green,Blue)
memiliki intensitas yang sama. Contoh citra keabuan dapat dilihat pada Gambar 2.4.
Gambar 2.4. Citra keabuan (Febriani, 2014)
Universitas Sumatera Utara
13
2.4. Format Citra Digital
Ada beberapa format file citra standar yang digunakan untuk menyimpan citra dalam
sebuah file. Burger dan Burge(2008) menjelaskan beberapa format yang digunakan
sebagai standar penyimpanan citra, yaitu: TIFF, PNG, JPG, GIF.
2.4.1. Tagged Image File Format (TIFF)
TIFF adalah format file yang digunakan secara luas dan fleksibel yang dirancang
untuk memenuhi kebutuhan profesional di berbagai bidang. TIFF pada awalnya
dikembangkan oleh Aldus dan kemudian diperpanjang oleh Microsoft dan sekarang
Adobe. Format ini mendukung citra grayscale, dan citra warna. TIFF menyediakan
berbagai metode kompresi yang berbeda (LZW, ZIP, CCITT, dan JPEG) sehingga
memungkinkan file TIFF untuk menyimpan sejumlah citra dengan sifat(properties)
yang berbeda. Misalnya, sebuah file TIFF dapat digunakan untuk menyimpan
sejumlah variasi gambar dalam berbagai ukuran.
Fleksibilitas TIFF telah membuatnya menjadi sebuah format yang banyak
digunakan dalam pengarsipan dokumen, aplikasi ilmiah, fotografi digital, dan
produksi video digital.
2.4.2. Graphics Interchange Format (GIF)
Graphics Interchange Format (GIF) pada awalnya dirancang oleh CompuServe pada
tahun 1986 untuk mengkodekan (encode) secara efisien grafis yang kaya akan garis
yang digunakan pada Bulletin Board System (BBS) yang mereka miliki. GIF
kemudian berkembang menjadi salah satu format yang paling banyak digunakan untuk
merepresentasikan gambar di web. Popularitas ini sebagian besar disebabkan karena
GIF mendukung penyusunan warna yang memiliki tingkat kedalaman (depth) yang
berbeda, kompresi LZW, dan kemampuan untuk mengkodekan (encode) animasi
sederhana dengan menyimpan sejumlah gambar dalam file tunggal yang kemudian
ditampilkan secara berurutan.
Universitas Sumatera Utara
14
2.4.3. Portable Network Graphics (PNG)
PNG pada awalnya dikembangkan sebagai pengganti format file GIF ketika masalah
perizinan muncul karena penggunaan kompresi LZW. PNG dirancang sebagai format
gambar yang universal terutama untuk digunakan di internet. PNG mendukung tiga
jenis gambar:
• citra warna (dengan sampai 3 × 16 bit / piksel)
• citra keabuan (dengan sampai 16 bit / piksel)
• citra yang sudah diindeks (sampai dengan 256 warna)
Selain itu, PNG memiliki alpha channel yang mengatur tingkat transparansi
dengan lebar maksimum 16 bit. Sebagai perbandingan, alpha channel dari citra GIF
hanya memiliki lebar 1 bit. Meskipun PNG hanya mendukung satu citra per file, PNG
memungkinkan gambar dengan ukuran hingga 230 × 230 piksel. Format ini
mendukung kompresi lossless dengan cara variasi PKZIP (ZIP Phil Katz). PNG tidak
menyediakan kompresi lossy, karena PNG tidak dirancang sebagai pengganti JPEG.
Format PNG memenuhi atau melebihi kemampuan dari format GIF di segala
hal kecuali kemampuan GIF untuk menyertakan beberapa gambar dalam satu file
untuk membuat animasi sederhana. Saat ini, PNG adalah format pilihan untuk
merepresentasikan citra terkompresi, lossless, citra warna yang digunakan pada web.
2.4.4. Joint Photographic Experts Group (JPEG)
Standar JPEG mendefinisikan metode kompresi untuk citra keabuan (grayscale) dan
citra warna, seperti yang akan timbul dari fotografi alam. Format ini dikembangkan
oleh Joint Photographic Experts Group (JPEG) dengan tujuan mencapai rata-rata
pengurangan data dari faktor 01:16 dan didirikan pada tahun 1990 sebagai ISO
Standard IS-10918. Format JPEG adalah format file citra yang paling banyak
digunakan saat ini. Dalam prakteknya, hasil kompresi yang diperoleh JPEG
tergantung pada penerapannya, kompresi di kisaran 1 bit per piksel (yaitu, faktor
kompresi sekitar 1:25) ketika mengompresi gambar berwarna 24-bit untuk kualitas
yang dapat diterima untuk dilihat manusia. JPEG standar mendukung gambar dengan
sampai 256 komponen warna.
Universitas Sumatera Utara
15
2.5. Derau (Noise)
Derau adalah variasi nilai tingkat kecerahan atau warna yang tidak diinginkan pada
citra yang menurunkan kualitas citra. Variasi ini terjadi secara acak pada nilai piksel
citra pada saat proses pengambilan citra oleh scanner atau kamera digital (Aggarwal,
et al.2014). Derau pada citra digital dapat diklasifikasikan menjadi derau gaussian
dan salt and pepper.
2.5.1. Derau gaussian
Derau gaussian adalah salah satu jenis derau yang terdistribusi secara merata pada
keseluruhan citra. Citra dengan derau gaussian memiliki nilai piksel yang merupakan
total dari nilai piksel sebenarnya ditambah dengan nilai derau gaussian yang
terdistribusi pada piksel secara acak. Contoh derau gaussian dapat dilihat pada
Gambar 2.5.
:
Gambar 2.5. Derau gaussian (Aggarwal, et al. 2014)
2.5.2. Derau salt and pepper
Derau salt and pepper merupakan derau yang terjadi pada citra yang diakibatkan
karena adanya variasi yang nilai intensitas. Citra yang mengandung derau salt and
pepper akan memiliki piksel yang gelap di daerah yang terang dan piksel yang terang
di daerah yang gelap.
Universitas Sumatera Utara
16
Derau jenis ini dapat terjadi karena adanya kesalahan pada saat transmisi data.
Derau salt and pepper umumnya disebabkan oleh gangguan fungsi elemen piksel di
sensor kamera, kerusakan pada saat alokasi memori, atau kesalahan pada saat proses
digitalisasi. Contoh derau salt and pepper dapat dilihat pada Gambar 2.6.
Gambar 2.6. Derau salt and pepper (Aggarwal, et al. 2014)
2.6. Pengolahan Citra
Meskipun sebuah citra kaya informasi, namun citra seringkali mengalami penurunan
mutu (degradasi), misalnya mengandung cacat atau derau (noise), warnanya terlalu
kontras, kurang tajam, kabur (blurring), dan sebagainya. Tentu saja citra semacam ini
menjadi lebih sulit diinterpretasi karena informasi yang disampaikan oleh citra
tersebut menjadi berkurang. Agar citra yang mengalami gangguan mudah
diinterpretasi (baik oleh manusia maupun komputer), maka citra tersebut perlu
dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik dengan melakukan
pengolahan citra (image processing) (Munir, 2004).
Pengolahan citra adalah metode yang digunakan untuk memproses atau
memanipulasi citra digital sehingga menghasilkan citra baru (Gonzales at al., 2002).
Pengolahan Citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh
manusia atau mesin (dalam hal ini komputer) sehingga dapat memberikan informasi
baru yang lebih bermanfaat. Pengolahan citra memanipulasi citra menjadi citra baru.
Jadi, data input adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran
mempunyai kualitas lebih baik daripada citra masukan. Skema proses pengolahan
citra dapat dilihat pada Gambar 2.7.
Universitas Sumatera Utara
17
Citra
Pengolahan
citra
Citra
Gambar 2.7. Proses pengolahan citra (Munir, 2004)
Beberapa teknik pengolahan citra yang digunakan adalah sebagai berikut.
2.6.1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement)
Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara
memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang
terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan. Perbaikan citra memungkinkan informasi
yang ingin ditampilkan atau diambil dari sebuah citra menjadi lebih baik dan jelas.
Perbaikan citra yang dilakukan adalah penapisan derau (noise filtering) dan
penajaman citra (sharpening).
2.6.1.1. Noise filtering
Noise filtering bertujuan untuk menghilangkan noise pada citra. Noise tersebut
biasanya muncul sebagai akibat dari hasil pengambilan citra yang kurang baik atau
gangguan pada saat pengiriman (transmisi) data. Noise pada citra umumnya berupa
variasi intensitas suatu piksel yang tidak berkorelasi dengan piksel-piksel tetangganya.
Secara visual, gangguan mudah dilihat oleh mata karena tampak berbeda dengan
piksel tetangganya.
Gambar 2.8. adalah citra Lena yang mengalami gangguan berupa spike atau
speckle yang tampil pada gambar dalam bentuk bercak putih atau hitam. Piksel yang
mengalami gangguan umumnya memiliki frekuensi tinggi. Komponen citra yang
berfrekuensi rendah umumnya mempunyai nilai piksel konstan.
Universitas Sumatera Utara
18
Gambar 2.8. Citra Lena yang mengalami gangguan berupa spike (Munir,2004)
Operasi filtering citra dilakukan untuk menekan komponen yang berfrekuensi
tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah. Operasi filtering dapat
dilakukan pada ranah spasial maupun pada ranah frekuensi. Pada ranah spasial,
operasi filtering dilakukan dengan mengganti intensitas suatu piksel dengan rata-rata
dari nilai piksel tetangganya. Gambar 2.9. memperlihatkan dua buah skema peratarataan.
Pada skema pertama, tetangga sebuah piksel adalah piksel-piksel yang berjarak
∆x, sedangkan pada skema kedua, tetangga sebuah piksel adalah piksel-piksel yang
berjarak paling jauh √2 ∆x. Operasi perata-rataan dapat dipandang sebagai konvolusi
antara citra f(x,y) dengan filter h(x,y) dan menghasilkan citra baru g(x,y):
(2.2)
Filter h disebut mean filter. Dalam ranah frekuensi, operasi konvolusi tersebut adalah:
, =
,
( , )
(2.3)
Universitas Sumatera Utara
19
Gambar 2.9. Skema perata-rataan (Munir, 2004)
Contoh filter yang berukuran 3×3 dan 2×2 adalah seperti pada Gambar 2.10.
(elemen yang bertanda • menyatakan posisi (0, 0) dari piksel yang dikonvolusi)):
Gambar 2.10. Contoh filter 3 × 3 dan 2 × 2 (Munir, 2004)
Operasi filter ini mempunyai efek pemerataan derajat keabuan, sehingga gambar yang
diperoleh tampak lebih kabur kontrasnya. Efek pengaburan ini disebut efek blurring.
Universitas Sumatera Utara
20
2.6.1.2. Penajaman Citra (Image Sharpening)
Operasi penajaman citra bertujuan memperjelas tepi pada objek di dalam
citra.Penajaman citra merupakan kebalikan dari operasi pelembutan citra
karena
operasi ini menghilangkan bagian citra yang lembut. Operasi penajaman dilakukan
dengan melewatkan citra pada high-pass filter.
High-pass filter akan meloloskan (atau memperkuat) komponen yang
berfrekuensi tinggi (misalnya tepi atau pinggiran objek) dan akan menurunkan
komponen berfrekuensi rendah. Akibatnya, pinggiran objek telihat lebih tajam
dibandingkan sekitarnya.
2.7. Median Filter
Merupakan hal yang tidak mungkin untuk merancang suatu filter yang menghilangkan
derau (noise) tapi dapat menjaga informasi penting pada citra tetap utuh karena tidak
ada filter yang dapat membedakan bagian citra mana yang merupakan konten yang
penting untuk ditampilkan dan yang tidak penting ditampilkan.
Filter median adalah filter non-linear yang biasanya digunakan untuk
mengurangi derau (noise) secara drastis dalam gambar. Filter median merupakan salah
satu filter yang baik untuk mengurangi salt and pepper noise jika dibandingkan
dengan metode filter yang lain seperti mean filter, min and max filter, dan mode filter.
Filter median memeriksa nilai sampel sinyal input dan memutuskan apakah nilai
tersebut merupakan reprentasi sinyal. Karena itu, filter median menghasilkan citra
yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode yang lain dalam hal
mempertahankan detail informasi penting dalam citra (Boateng, 2012).
Filter median melakukan filtering pada setiap piksel secara bergiliran dalam
citra dan tetangga terdekat yang digunakan untuk memutuskan apakah piksel tersebut
merupakan representasi dari piksel di sekitarnya atau tidak. Berbeda dengan mean
filter yang menggantikan nilai piksel pada suatu koordinat (Zxy) dengan rata-rata nilai
piksel tetangganya, filter median menggantikan nilai Zxy dengan nilai median pikselpiksel di sekitarnya. Artinya, nilai-nilai dari piksel di sekitarnya awalnya akan
diurutkan ke dalam urutan numerik, dan kemudian nilai piksel Zxy tersebut akan
diganti dengan nilai piksel tengah (median).
Universitas Sumatera Utara
21
Lingkungan di sekitar piksel Zxy disebut sebagai jendela(mask). Jendela dapat
memiliki berbagai bentuk berpusat pada piksel sasaran. Persegi adalah bentuk mask
yang digunakan untuk mendefinisikan gambar 2 dimensi. Dalam keadaan normal filter
median akan dijalankan dengan menggunakan mask yang berisi piksel dengan jumlah
yang ganjil. Jika mask terdiri dari piksel yang berjumlah genap, median nilai yang
dipilih sebagai output adalah rata-rata dari dua nilai piksel tengah.
Gambar 2.11. Operasi median filter (Boateng, 2012)
Filter ini bekerja dengan menganalisis lingkungan piksel di sekitar piksel asal
seperti diagram pada gambar 2.7. untuk setiap piksel valid dalam sebuah gambar.
Untuk kasus ini, mask yang digunakan adalah mask dengan ukuran 3 × 3 untuk
menghitung output. Seperti ditunjukkan dalam contoh di atas, nilai-nilai piksel pada
mask diurutkan dari nilai terkecil ke nilai terbesar (ascending) dan nilai median
berdasarkan hasil pengurutan yang telah dilakukan. Dalam hal ini nilai rata-rata adalah
50.
Selanjutnya, piksel pada gambar output yang sesuai untuk piksel asal dalam
gambar masukan diganti dengan nilai yang ditentukan oleh filter median. Nilai piksel
asal yang bernilai 70 diganti dengan 50.
Salah satu keuntungan dari filter median jika dibandingkan dengan filter yang
lain terutama mean filter adalah bahwa nilai median menghasilkan nilai yang lebih
baik dibandingkan dengan nilai rata-rata(mean); nilai median tidak akan terpengaruh
secara signifikan oleh satu piksel yang merupakan derau yang tidak merepresentasikan
piksel tetangganya.
Universitas Sumatera Utara
22
Nilai median dari piksel sekitarnya kemungkinan besar menjadi nilai salah satu
piksel di dalam mask. Jadi filter median paling mungkin untuk tidak menciptakan
nilai-nilai piksel baru terutama ketika filter bekerja di zona transisi. Untuk alasan ini,
teknik filtering median jauh lebih baik dari teknik filtering mean dalam hal
mempertahankan tepi citra.
2.8. Penelitian Terdahulu
Penelitian mengenai peningkatan kualitas citra telah dilakukan dengan beberapa
metode. Pada tahun 2015, Yu et al. membandingkan metode Median Filter, Adaptive
Median Filter, dan Improved Adaptive Median Filter. Pada penelitian ini Improved
Adaptive Median Filter memiliki hasil yang lebih baik dalam menghilangkan noise
pada citra dengan tingkat noise yang tinggi jika dibandingkan dengan metode yang
lain.
Pada tahun 2014, Mehta dan Aggarwal membandingkan metode Adaptive
Median Filter, Median Filter, Center Weighted Median Filter, Efficient Decision
Based Algorithm, dan Directional Weighted Median Filter untuk meningkatkan
kualitas citra. Pada penelitian ini, Adaptive Median Filter merupakan filter yang
paling baik untuk menghilangkan noise jika dibandingkan dengan filter yang lain pada
citra dengan noise 30%, 60%, dan 90%.
Selanjutnya pada tahun 2013 , Singh dan Jain membandingkan metode Mean
Filter,Weiner Filter, Median Filter dan Weighted Median Filter untuk menghilangkan
noise pada citra. Pada penelitian ini median filter memiliki hasil yang lebih baik dalam
mempertahankan informasi penting dan menghilangkan noise pada citra jika
dibandingkan dengan metode yang lain.
Universitas Sumatera Utara
23
Tabel 2.1. Penelitian terdahulu
No
Peneliti
Tahun
Metode yang digunakan
1
Yu et al.
2015
Median Filter, Adaptive
Keterangan
Pada
penelitian
ini
Improved
Median Filter, Improved Adaptive Median Filter memiliki
Adaptive Median Filter
hasil
yang
lebih
baik
dalam
menghilangkan noise pada citra
dengan noise yang tinggi jika
dibandingkan dengan metode yang
lain
2
Mehta dan
2014
Aggarwal
Adaptive Median Filter,
Median Filter, Center
Pada penelitian ini Adaptive
Median Filter merupakan filter
Weighted Median Filter, yang paling baik jika dibandingkan
Efficient Decision Based dengan filter yang lain pada citra
Algorithm, Directional
dengan noise 30%, 60%, dan 90%.
Weighted Median Filter
3
Singh dan
Jain
2013
Mean Filter,Weiner
Pada penelitian ini Median Filter
Filter, Median Filter
memiliki hasil yang lebih baik
dan Weighted Median
dalam mempertahankan informasi
Filter
penting dan menghilangkan noise
pada
citra
jika
dibandingkan
dengan metode yang lain.
Perbedaan penelitian yang dilakukan dengan penelitian terdahulu adalah
metode yang digunakan akan diimplementasikan untuk menghilangkan noise yang
terdapat pada video. Video akan dipisahkan menjadi citra-citra sesuai dengan frame
rate video. Kemudian, Median Filter akan diterapkan pada masing-masing citra
untuk menghilangkan noise. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) yang merupakan
indikator untuk menentukan kualitas citra akan dihitung pada keseluruhan citra yang
membentuk video.
Universitas Sumatera Utara
BAB 2
LANDASAN TEORI
Pada bab ini akan dibahas mengenai teori pendukung dan penelitian sebelumnya yang
berhubungan dengan metode Median Filter dalam peningkatan kualitas video.
2.1. Closed Circuit Television (CCTV)
Closed Circuit Television (CCTV) adalah sistem pengawasan elektronik yang
menggunakan kamera video, yang terhubung dengan sirkuit tertutup untuk
menangkap, mengumpulkan, merekam, dan menyampaikan informasi visual mengenai
status kejadian pada suatu tempat dalam waktu tertentu (Deisman, 2003). Deisman
(2003) menjelaskan CCTV diklasifikasikan menjadi 2 jenis, yaitu CCTV analog dan
CCTV digital.
2.1.1. CCTV Analog
pada awalnya CCTV dirancang untuk merekam video dalam bentuk sinyal analog
yang diterima dari sejumlah kamera, kemudian disimpan ke dalam pita kaset
menggunakan Video Casette Recorder (VCR) yang bekerja dalam sirkuit tertutup.
Pada tahun 1965 sampai 1990, sistem keamanan dengan CCTV berbasis video tape
dianggap sebagai solusi yang mudah digunakan dengan biaya yang terjangkau.
Namun dalam prakteknya, CCTV analog memiliki keterbatasan. Keterbatasan utama
dari sistem CCTV analog adalah tingkat pemeliharaan yang tinggi, fungsi yang
terbatas (misalnya, video analog sangat sulit untuk di-edit), dan video yang
berkualitas rendah. Sistem CCTV analog juga sulit di-integrasikan dengan aplikasi
keamanan lainnya, seperti sistem pengenalan wajah otomatis.
Universitas Sumatera Utara
7
2.1.2. CCTV Digital
Pada tahun 1997, CCTV digital dirancang untuk mengatasi kekurangan dari CCTV
analog. Sistem CCTV digital mengkonversi sinyal video analog menjadi data digital,
dan kemudian menyimpannya ke media penyimpanan (harddisk).
Kemampuan video digital telah memungkinkan data dapat ditransmisi dan
disimpan dengan biaya yang lebih murah jika dibandingkan dengan CCTV analog.
CCTV digital juga memungkinkan pengguna dapat melakukan pengolahan data dalam
jumlah besar secara efisien. Misalnya, CCTV video digital dapat ditransmisikan
melalui jaringan secara real-time untuk tujuan pemantauan.
2.2.
Video
Video merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan penting
sebagai bentuk informasi visual. Video adalah gabungan citra-citra yang dibaca
berurutan dalam suatu waktu dengan kecepatan tertentu. Karena pembacaan citra
dilakukan dalam kecepatan yang tinggi, maka tercipta ilusi gerak yang halus
(Yolanda,2010).
Video merupakan urutan citra bergerak yang dimainkan dengan audio secara
beriringan. Citra bergerak terdiri dari serangkaian citra diam yang akan ditampilkan
sesuai dengan interval waktu tertentu yang disebut frame. Setiap frame dari citra dapat
menciptakan ilusi gerak yang hidup hanya dengan keberadaan frame sebelum dan
sesudahnya. File video berisi campuran: teks, grafik, audio, gambar dan data animasi.
sistem video mengubah citra yang ditampilkan 20 sampai 30 kali per detik. Jumlah
frame yang ditampilkan setiap detiknya disebut frame rate dengan satuan frame per
second (fps) (Pu,2006). Pu (2006) menjelaskan video dapat diklasifikasikan menjadi
dua jenis: video analog dan video digital.
Universitas Sumatera Utara
8
2.2.1.Video analog
Pada awalnya CCTV dirancang untuk merekam video dalam bentuk sinyal analog.
Fungsi utama video analog adalah untuk menampilkan gambar yang diam (tidak
bergerak) di televisi atau layar monitor satu demi satu frame.
Gambar-gambar dikonversi menjadi sinyal elektronik dengan proses raster
scanning. Secara konseptual, layar dibagi menjadi garis horizontal. Persepsi visual
manusia memainkan bagian penting untuk membuat serangkaian garis yang muncul
terlihat sebagai gambar atau frame. Gambar tersebut dibangun sebagai urutan garis
horizontal dari atas ke bawah.
Parameter berikut menentukan kualitas gambar:
1. Jumlah baris yang dipindai (scanning).
2. Jumlah piksel pada setiap garis.
3. Jumlah frame yang ditampilkan setiap detik (frame per second) disebut frame rate.
4. Teknik pemindaian, Misalnya, layar harus refresh sekitar 40 kali per detik, jika
tidak layar akan tampak berkedip.
Format standar yang umumnya digunakan pada video analog adalah Phase
Alternating Line (PAL), Sequential Couleur Avec Memoire (SECAM) and National
Television Systems Committee (NTSC). Sebuah frame dengan format PAL atau
SECAM berisi 625 baris, dimana 576 adalah untuk gambar. Frame NTSC
mengandung 525 garis, dimana 480 adalah gambar. PAL atau SECAM menggunakan
frame rate 25 fps dan NTSC 30 fps.
Video analog tidak dapat diproses oleh komputer secara langsung. Oleh
karena itu, video harus dikonversi ke dalam bentuk digital terlebih dahulu agar dapat
diproses.
2.2.2. Video digital
Video digital merupakan video yang dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap
video analog. Zettl (2010) menjelaskan proses digitalisasi memiliki 3 tahapan, yaitu
sampling, quantizing, dan kompresi.
Universitas Sumatera Utara
9
2.2.2.1. Sampling
Dalam proses ini, sejumlah sampel (sinyal elektronik) diambil dari sinyal analog
dengan interval yang sama. Ketika sampel diambil dalam jumlah besar pada interval
sinyal yang lebih pendek dari sinyal analog asli, akan menghasilkan sampling rate
yang tinggi. Ketika sampel diambil dalam jumlah yang sedikit pada interval yang
lebih besar, akan menghasilkan sampling rate yang rendah. Sampling rate yang lebih
tinggi akan menghasilkan sinyal yang lebih baik. Sampling rate dari sinyal video
biasanya dinyatakan dalam MegaHertz (MHz).
2.2.2.2. Quantizing
Pada tahap ini, sampel yang telah didapatkan pada tahap sebelumnya, akan dikonversi
ke nilai diskrit (0 dan 1) dengan memberikan angka yang spesifik pada setiap titik
sampel.
2.2.2.3. Kompresi
Proses kompresi merupakan penataan ulang atau penghapusan semua data yang tidak
benar-benar diperlukan untuk menjaga kualitas asli video dan audio untuk
kepentingan penyimpanan dan transmisi data. Kompresi dibagi atas 2 jenis proses,
yaitu kompresi lossless dan kompresi lossy. Proses menata ulang data tanpa
melakukan proses penghapusan data disebut kompresi lossless. Kelebihan dari
kompresi lossless adalah kompresi ini mempertahankan susunan asli sinyal video dan
audio. kompresi yang benar-benar menghapus data yang berlebihan adalah kompresi
lossy. Kelebihan dari kompresi lossy adalah file video yang dihasilkan memiliki
ukuran yang lebih kecil jika dibandingkan dengan video asli.
Universitas Sumatera Utara
10
2.3. Citra
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek.
Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi,
ataupun bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan
(Sutoyo et al. 2009).
Citra didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi f(x,y), berukuran M baris dan N
kolom, dengan x dan y adalah koordinat spasial, dan amplitudo f di titik koordinat
(x,y) dinamakan intensitas atau tingkat keabuan dari citra pada titik tersebut.
Apabila nilai x,y, dan nilai amplitudo f secara keseluruhan berhingga (finite)
dan bernilai diskrit maka dapat dikatakan bahwa citra tersebut adalah citra digital
(Putra, 2010). Gambar 2.1. menunjukkan posisi piksel pada citra digital .
Gambar 2.1. Posisi piksel pada citra digital (Putra, 2010)
Citra digital dapat diklasifikasikan menjadi citra biner, citra warna, dan citra keabuan.
Universitas Sumatera Utara
11
2.3.1. Citra biner (binary image)
Citra biner adalah citra dengan intensitas khusus dimana piksel hanya memiliki dua
nilai, yaitu hitam dan putih. Nilai ini biasanya dikodekan menggunakan bit tunggal
yang bernilai 0 atau 1 pada setiap pikselnya. Contoh citra biner dapat ditunjukkan
pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2. Citra Biner (Febriani, 2014)
2.3.2. Citra berwarna (color image)
Sebagian besar citra berwarna dikodekan dengan tiga warna utama, yaitu merah, hijau,
dan biru (Red,Green,Blue), biasanya menggunakan 8 bit pada setiap komponennya.
Pada citra berwarna setiap piksel membutuhkan 24 bit untuk mengkodekan ketiga
komponen, dengan nilai setiap komponen warna adalah antara [0...255].
Citra
berwarna dapat dilihat pada Gambar 2.3.
Universitas Sumatera Utara
12
Gambar 2.3. Citra warna (Febriani, 2014)
2.3.3. Citra keabuan (grayscale image)
Citra keabuan terbentuk dari sebuah kanal piksel yang merepresentasikan intensitas,
tingkat
kecerahan
(brightness),
atau
massa
jenis
(density).
Piksel
yang
menggambarkan nilai keabuan bernilai positif dengan nilai diantara [0...255], dimana
nilai 0 merupakan nilai minimum tingkat kecerahan yang menggambarkan warna
hitam, 255 merupakan nilai maksimum tingkat kecerahan yang menggambarkan
warna putih dan nilai diantara hitam dan putih menggambarkan warna abu-abu. Warna
abu-abu merupakan warna dimana komponen merah, hijau, dan biru (Red,Green,Blue)
memiliki intensitas yang sama. Contoh citra keabuan dapat dilihat pada Gambar 2.4.
Gambar 2.4. Citra keabuan (Febriani, 2014)
Universitas Sumatera Utara
13
2.4. Format Citra Digital
Ada beberapa format file citra standar yang digunakan untuk menyimpan citra dalam
sebuah file. Burger dan Burge(2008) menjelaskan beberapa format yang digunakan
sebagai standar penyimpanan citra, yaitu: TIFF, PNG, JPG, GIF.
2.4.1. Tagged Image File Format (TIFF)
TIFF adalah format file yang digunakan secara luas dan fleksibel yang dirancang
untuk memenuhi kebutuhan profesional di berbagai bidang. TIFF pada awalnya
dikembangkan oleh Aldus dan kemudian diperpanjang oleh Microsoft dan sekarang
Adobe. Format ini mendukung citra grayscale, dan citra warna. TIFF menyediakan
berbagai metode kompresi yang berbeda (LZW, ZIP, CCITT, dan JPEG) sehingga
memungkinkan file TIFF untuk menyimpan sejumlah citra dengan sifat(properties)
yang berbeda. Misalnya, sebuah file TIFF dapat digunakan untuk menyimpan
sejumlah variasi gambar dalam berbagai ukuran.
Fleksibilitas TIFF telah membuatnya menjadi sebuah format yang banyak
digunakan dalam pengarsipan dokumen, aplikasi ilmiah, fotografi digital, dan
produksi video digital.
2.4.2. Graphics Interchange Format (GIF)
Graphics Interchange Format (GIF) pada awalnya dirancang oleh CompuServe pada
tahun 1986 untuk mengkodekan (encode) secara efisien grafis yang kaya akan garis
yang digunakan pada Bulletin Board System (BBS) yang mereka miliki. GIF
kemudian berkembang menjadi salah satu format yang paling banyak digunakan untuk
merepresentasikan gambar di web. Popularitas ini sebagian besar disebabkan karena
GIF mendukung penyusunan warna yang memiliki tingkat kedalaman (depth) yang
berbeda, kompresi LZW, dan kemampuan untuk mengkodekan (encode) animasi
sederhana dengan menyimpan sejumlah gambar dalam file tunggal yang kemudian
ditampilkan secara berurutan.
Universitas Sumatera Utara
14
2.4.3. Portable Network Graphics (PNG)
PNG pada awalnya dikembangkan sebagai pengganti format file GIF ketika masalah
perizinan muncul karena penggunaan kompresi LZW. PNG dirancang sebagai format
gambar yang universal terutama untuk digunakan di internet. PNG mendukung tiga
jenis gambar:
• citra warna (dengan sampai 3 × 16 bit / piksel)
• citra keabuan (dengan sampai 16 bit / piksel)
• citra yang sudah diindeks (sampai dengan 256 warna)
Selain itu, PNG memiliki alpha channel yang mengatur tingkat transparansi
dengan lebar maksimum 16 bit. Sebagai perbandingan, alpha channel dari citra GIF
hanya memiliki lebar 1 bit. Meskipun PNG hanya mendukung satu citra per file, PNG
memungkinkan gambar dengan ukuran hingga 230 × 230 piksel. Format ini
mendukung kompresi lossless dengan cara variasi PKZIP (ZIP Phil Katz). PNG tidak
menyediakan kompresi lossy, karena PNG tidak dirancang sebagai pengganti JPEG.
Format PNG memenuhi atau melebihi kemampuan dari format GIF di segala
hal kecuali kemampuan GIF untuk menyertakan beberapa gambar dalam satu file
untuk membuat animasi sederhana. Saat ini, PNG adalah format pilihan untuk
merepresentasikan citra terkompresi, lossless, citra warna yang digunakan pada web.
2.4.4. Joint Photographic Experts Group (JPEG)
Standar JPEG mendefinisikan metode kompresi untuk citra keabuan (grayscale) dan
citra warna, seperti yang akan timbul dari fotografi alam. Format ini dikembangkan
oleh Joint Photographic Experts Group (JPEG) dengan tujuan mencapai rata-rata
pengurangan data dari faktor 01:16 dan didirikan pada tahun 1990 sebagai ISO
Standard IS-10918. Format JPEG adalah format file citra yang paling banyak
digunakan saat ini. Dalam prakteknya, hasil kompresi yang diperoleh JPEG
tergantung pada penerapannya, kompresi di kisaran 1 bit per piksel (yaitu, faktor
kompresi sekitar 1:25) ketika mengompresi gambar berwarna 24-bit untuk kualitas
yang dapat diterima untuk dilihat manusia. JPEG standar mendukung gambar dengan
sampai 256 komponen warna.
Universitas Sumatera Utara
15
2.5. Derau (Noise)
Derau adalah variasi nilai tingkat kecerahan atau warna yang tidak diinginkan pada
citra yang menurunkan kualitas citra. Variasi ini terjadi secara acak pada nilai piksel
citra pada saat proses pengambilan citra oleh scanner atau kamera digital (Aggarwal,
et al.2014). Derau pada citra digital dapat diklasifikasikan menjadi derau gaussian
dan salt and pepper.
2.5.1. Derau gaussian
Derau gaussian adalah salah satu jenis derau yang terdistribusi secara merata pada
keseluruhan citra. Citra dengan derau gaussian memiliki nilai piksel yang merupakan
total dari nilai piksel sebenarnya ditambah dengan nilai derau gaussian yang
terdistribusi pada piksel secara acak. Contoh derau gaussian dapat dilihat pada
Gambar 2.5.
:
Gambar 2.5. Derau gaussian (Aggarwal, et al. 2014)
2.5.2. Derau salt and pepper
Derau salt and pepper merupakan derau yang terjadi pada citra yang diakibatkan
karena adanya variasi yang nilai intensitas. Citra yang mengandung derau salt and
pepper akan memiliki piksel yang gelap di daerah yang terang dan piksel yang terang
di daerah yang gelap.
Universitas Sumatera Utara
16
Derau jenis ini dapat terjadi karena adanya kesalahan pada saat transmisi data.
Derau salt and pepper umumnya disebabkan oleh gangguan fungsi elemen piksel di
sensor kamera, kerusakan pada saat alokasi memori, atau kesalahan pada saat proses
digitalisasi. Contoh derau salt and pepper dapat dilihat pada Gambar 2.6.
Gambar 2.6. Derau salt and pepper (Aggarwal, et al. 2014)
2.6. Pengolahan Citra
Meskipun sebuah citra kaya informasi, namun citra seringkali mengalami penurunan
mutu (degradasi), misalnya mengandung cacat atau derau (noise), warnanya terlalu
kontras, kurang tajam, kabur (blurring), dan sebagainya. Tentu saja citra semacam ini
menjadi lebih sulit diinterpretasi karena informasi yang disampaikan oleh citra
tersebut menjadi berkurang. Agar citra yang mengalami gangguan mudah
diinterpretasi (baik oleh manusia maupun komputer), maka citra tersebut perlu
dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik dengan melakukan
pengolahan citra (image processing) (Munir, 2004).
Pengolahan citra adalah metode yang digunakan untuk memproses atau
memanipulasi citra digital sehingga menghasilkan citra baru (Gonzales at al., 2002).
Pengolahan Citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh
manusia atau mesin (dalam hal ini komputer) sehingga dapat memberikan informasi
baru yang lebih bermanfaat. Pengolahan citra memanipulasi citra menjadi citra baru.
Jadi, data input adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran
mempunyai kualitas lebih baik daripada citra masukan. Skema proses pengolahan
citra dapat dilihat pada Gambar 2.7.
Universitas Sumatera Utara
17
Citra
Pengolahan
citra
Citra
Gambar 2.7. Proses pengolahan citra (Munir, 2004)
Beberapa teknik pengolahan citra yang digunakan adalah sebagai berikut.
2.6.1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement)
Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara
memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang
terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan. Perbaikan citra memungkinkan informasi
yang ingin ditampilkan atau diambil dari sebuah citra menjadi lebih baik dan jelas.
Perbaikan citra yang dilakukan adalah penapisan derau (noise filtering) dan
penajaman citra (sharpening).
2.6.1.1. Noise filtering
Noise filtering bertujuan untuk menghilangkan noise pada citra. Noise tersebut
biasanya muncul sebagai akibat dari hasil pengambilan citra yang kurang baik atau
gangguan pada saat pengiriman (transmisi) data. Noise pada citra umumnya berupa
variasi intensitas suatu piksel yang tidak berkorelasi dengan piksel-piksel tetangganya.
Secara visual, gangguan mudah dilihat oleh mata karena tampak berbeda dengan
piksel tetangganya.
Gambar 2.8. adalah citra Lena yang mengalami gangguan berupa spike atau
speckle yang tampil pada gambar dalam bentuk bercak putih atau hitam. Piksel yang
mengalami gangguan umumnya memiliki frekuensi tinggi. Komponen citra yang
berfrekuensi rendah umumnya mempunyai nilai piksel konstan.
Universitas Sumatera Utara
18
Gambar 2.8. Citra Lena yang mengalami gangguan berupa spike (Munir,2004)
Operasi filtering citra dilakukan untuk menekan komponen yang berfrekuensi
tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah. Operasi filtering dapat
dilakukan pada ranah spasial maupun pada ranah frekuensi. Pada ranah spasial,
operasi filtering dilakukan dengan mengganti intensitas suatu piksel dengan rata-rata
dari nilai piksel tetangganya. Gambar 2.9. memperlihatkan dua buah skema peratarataan.
Pada skema pertama, tetangga sebuah piksel adalah piksel-piksel yang berjarak
∆x, sedangkan pada skema kedua, tetangga sebuah piksel adalah piksel-piksel yang
berjarak paling jauh √2 ∆x. Operasi perata-rataan dapat dipandang sebagai konvolusi
antara citra f(x,y) dengan filter h(x,y) dan menghasilkan citra baru g(x,y):
(2.2)
Filter h disebut mean filter. Dalam ranah frekuensi, operasi konvolusi tersebut adalah:
, =
,
( , )
(2.3)
Universitas Sumatera Utara
19
Gambar 2.9. Skema perata-rataan (Munir, 2004)
Contoh filter yang berukuran 3×3 dan 2×2 adalah seperti pada Gambar 2.10.
(elemen yang bertanda • menyatakan posisi (0, 0) dari piksel yang dikonvolusi)):
Gambar 2.10. Contoh filter 3 × 3 dan 2 × 2 (Munir, 2004)
Operasi filter ini mempunyai efek pemerataan derajat keabuan, sehingga gambar yang
diperoleh tampak lebih kabur kontrasnya. Efek pengaburan ini disebut efek blurring.
Universitas Sumatera Utara
20
2.6.1.2. Penajaman Citra (Image Sharpening)
Operasi penajaman citra bertujuan memperjelas tepi pada objek di dalam
citra.Penajaman citra merupakan kebalikan dari operasi pelembutan citra
karena
operasi ini menghilangkan bagian citra yang lembut. Operasi penajaman dilakukan
dengan melewatkan citra pada high-pass filter.
High-pass filter akan meloloskan (atau memperkuat) komponen yang
berfrekuensi tinggi (misalnya tepi atau pinggiran objek) dan akan menurunkan
komponen berfrekuensi rendah. Akibatnya, pinggiran objek telihat lebih tajam
dibandingkan sekitarnya.
2.7. Median Filter
Merupakan hal yang tidak mungkin untuk merancang suatu filter yang menghilangkan
derau (noise) tapi dapat menjaga informasi penting pada citra tetap utuh karena tidak
ada filter yang dapat membedakan bagian citra mana yang merupakan konten yang
penting untuk ditampilkan dan yang tidak penting ditampilkan.
Filter median adalah filter non-linear yang biasanya digunakan untuk
mengurangi derau (noise) secara drastis dalam gambar. Filter median merupakan salah
satu filter yang baik untuk mengurangi salt and pepper noise jika dibandingkan
dengan metode filter yang lain seperti mean filter, min and max filter, dan mode filter.
Filter median memeriksa nilai sampel sinyal input dan memutuskan apakah nilai
tersebut merupakan reprentasi sinyal. Karena itu, filter median menghasilkan citra
yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode yang lain dalam hal
mempertahankan detail informasi penting dalam citra (Boateng, 2012).
Filter median melakukan filtering pada setiap piksel secara bergiliran dalam
citra dan tetangga terdekat yang digunakan untuk memutuskan apakah piksel tersebut
merupakan representasi dari piksel di sekitarnya atau tidak. Berbeda dengan mean
filter yang menggantikan nilai piksel pada suatu koordinat (Zxy) dengan rata-rata nilai
piksel tetangganya, filter median menggantikan nilai Zxy dengan nilai median pikselpiksel di sekitarnya. Artinya, nilai-nilai dari piksel di sekitarnya awalnya akan
diurutkan ke dalam urutan numerik, dan kemudian nilai piksel Zxy tersebut akan
diganti dengan nilai piksel tengah (median).
Universitas Sumatera Utara
21
Lingkungan di sekitar piksel Zxy disebut sebagai jendela(mask). Jendela dapat
memiliki berbagai bentuk berpusat pada piksel sasaran. Persegi adalah bentuk mask
yang digunakan untuk mendefinisikan gambar 2 dimensi. Dalam keadaan normal filter
median akan dijalankan dengan menggunakan mask yang berisi piksel dengan jumlah
yang ganjil. Jika mask terdiri dari piksel yang berjumlah genap, median nilai yang
dipilih sebagai output adalah rata-rata dari dua nilai piksel tengah.
Gambar 2.11. Operasi median filter (Boateng, 2012)
Filter ini bekerja dengan menganalisis lingkungan piksel di sekitar piksel asal
seperti diagram pada gambar 2.7. untuk setiap piksel valid dalam sebuah gambar.
Untuk kasus ini, mask yang digunakan adalah mask dengan ukuran 3 × 3 untuk
menghitung output. Seperti ditunjukkan dalam contoh di atas, nilai-nilai piksel pada
mask diurutkan dari nilai terkecil ke nilai terbesar (ascending) dan nilai median
berdasarkan hasil pengurutan yang telah dilakukan. Dalam hal ini nilai rata-rata adalah
50.
Selanjutnya, piksel pada gambar output yang sesuai untuk piksel asal dalam
gambar masukan diganti dengan nilai yang ditentukan oleh filter median. Nilai piksel
asal yang bernilai 70 diganti dengan 50.
Salah satu keuntungan dari filter median jika dibandingkan dengan filter yang
lain terutama mean filter adalah bahwa nilai median menghasilkan nilai yang lebih
baik dibandingkan dengan nilai rata-rata(mean); nilai median tidak akan terpengaruh
secara signifikan oleh satu piksel yang merupakan derau yang tidak merepresentasikan
piksel tetangganya.
Universitas Sumatera Utara
22
Nilai median dari piksel sekitarnya kemungkinan besar menjadi nilai salah satu
piksel di dalam mask. Jadi filter median paling mungkin untuk tidak menciptakan
nilai-nilai piksel baru terutama ketika filter bekerja di zona transisi. Untuk alasan ini,
teknik filtering median jauh lebih baik dari teknik filtering mean dalam hal
mempertahankan tepi citra.
2.8. Penelitian Terdahulu
Penelitian mengenai peningkatan kualitas citra telah dilakukan dengan beberapa
metode. Pada tahun 2015, Yu et al. membandingkan metode Median Filter, Adaptive
Median Filter, dan Improved Adaptive Median Filter. Pada penelitian ini Improved
Adaptive Median Filter memiliki hasil yang lebih baik dalam menghilangkan noise
pada citra dengan tingkat noise yang tinggi jika dibandingkan dengan metode yang
lain.
Pada tahun 2014, Mehta dan Aggarwal membandingkan metode Adaptive
Median Filter, Median Filter, Center Weighted Median Filter, Efficient Decision
Based Algorithm, dan Directional Weighted Median Filter untuk meningkatkan
kualitas citra. Pada penelitian ini, Adaptive Median Filter merupakan filter yang
paling baik untuk menghilangkan noise jika dibandingkan dengan filter yang lain pada
citra dengan noise 30%, 60%, dan 90%.
Selanjutnya pada tahun 2013 , Singh dan Jain membandingkan metode Mean
Filter,Weiner Filter, Median Filter dan Weighted Median Filter untuk menghilangkan
noise pada citra. Pada penelitian ini median filter memiliki hasil yang lebih baik dalam
mempertahankan informasi penting dan menghilangkan noise pada citra jika
dibandingkan dengan metode yang lain.
Universitas Sumatera Utara
23
Tabel 2.1. Penelitian terdahulu
No
Peneliti
Tahun
Metode yang digunakan
1
Yu et al.
2015
Median Filter, Adaptive
Keterangan
Pada
penelitian
ini
Improved
Median Filter, Improved Adaptive Median Filter memiliki
Adaptive Median Filter
hasil
yang
lebih
baik
dalam
menghilangkan noise pada citra
dengan noise yang tinggi jika
dibandingkan dengan metode yang
lain
2
Mehta dan
2014
Aggarwal
Adaptive Median Filter,
Median Filter, Center
Pada penelitian ini Adaptive
Median Filter merupakan filter
Weighted Median Filter, yang paling baik jika dibandingkan
Efficient Decision Based dengan filter yang lain pada citra
Algorithm, Directional
dengan noise 30%, 60%, dan 90%.
Weighted Median Filter
3
Singh dan
Jain
2013
Mean Filter,Weiner
Pada penelitian ini Median Filter
Filter, Median Filter
memiliki hasil yang lebih baik
dan Weighted Median
dalam mempertahankan informasi
Filter
penting dan menghilangkan noise
pada
citra
jika
dibandingkan
dengan metode yang lain.
Perbedaan penelitian yang dilakukan dengan penelitian terdahulu adalah
metode yang digunakan akan diimplementasikan untuk menghilangkan noise yang
terdapat pada video. Video akan dipisahkan menjadi citra-citra sesuai dengan frame
rate video. Kemudian, Median Filter akan diterapkan pada masing-masing citra
untuk menghilangkan noise. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) yang merupakan
indikator untuk menentukan kualitas citra akan dihitung pada keseluruhan citra yang
membentuk video.
Universitas Sumatera Utara