BAB 1 PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Dewasa ini, citra digital memegang peranan yang sangat penting sebagai bentuk informasi. Penggunaan citra digital semakin meningkat karena kelebihan-kelebihan
yang terdapat pada citra digital itu sendiri, mulai dari kemudahan mendapatkan gambar, memperbanyak gambar, mengolah gambar, dan lain sebagainya. Dalam hal
lain, meskipun citra kaya akan informasi, tidak semua citra digital memiliki tampilan visual yang memuaskan mata. Ketidakpuasan itu bisa disebabkan oleh penurunan
intensitas mutu, misalnya mengandung cacat atau derau noise, warna yang terlalu kontras atau kabur. Citra yang mengalami kerusakan noise dapat mengakibatkan
informasi yang ada menjadi berkurang dan informasi yang diperoleh tidak sebaik yang diharapkan. Untuk itu diperlukan adanya suatu metode perbaikan citra digital agar
informasi yang diperoleh menjadi maksimal Saselah, et al. 2013. Pada pengolahan citra digital, noise dapat dikurangi ataupun dihilangkan
dengan menggunakan teknik filtering. Teknik filtering merupakan teknik yang digunakan untuk memperbaiki kualitas citra. Salah satu dari teknik filtering yaitu
Wiener Filter dan Adaptive Median Filter. Wiener Filter adalah salah satu jenis filter spasial non-linear yang merupakan Discrete Time Linier Finite Impulse Response
FIR filter. Prinsip ini telah dikembangkan luas untuk rekonstruksi dari sinyal satu dimensi dan citra dua dimensi. Wiener Filter sensitif terhadap noise, tapi filter tersebut
dapat mengkonstruksi citra dengan baik Kumar, et al. 2010. Sedangkan Adaptive Median Filter merupakan filter yang dapat menangani
impulse noise dengan kemungkinan yang lebih besar dari Median Filter, melakukan proses spasial untuk mempertahankan detil dari non-impulsive noise, sesuatu yang
Median Filter biasa tidak dapat lakukan Shinde, et al. 2012. Oleh karena itu,
Universitas Sumatera Utara
Adaptive Median Filter ini telah banyak digunakan secara luas sebagai metode lanjutan dibandingkan dengan Median Filter biasa.
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya oleh Listiyani 2013, membahas cara mereduksi noise dengan menggunakan metode Adaptive Median Filter pada citra
yang dikenai noise, dimana noise yang digunakan adalah noise bangkitan Gaussian Noise dan Uniform Noise serta noise manual oleh user, yakni citra diberi coretan.
Citra outputnya menunjukkan hasil yang sangat baik karena Adaptive Median filter ini mempertahankan detail citra sekaligus memperhalus noise. Pada penelitian Kumar
dkk 2010 mengenai Performance Comparison of Median and Wiener Filter in Image De-noising, membahas hasil perbandingan Median filter dan Wiener filter
dalam mereduksi noise pada format citra .png dimana noise yang digunakan adalah Gaussian noise, salt and pepper noise, dan speckle noise. Hasil reduksi noise dilihat
dari parameter kualitasnya menunjukkan bahwa Wiener filter memberikan hasil lebih baik dalam mereduksi Gaussian noise dan Speckle noise dibanding Median filter.
Sedangkan dalam mereduksi Salt and Pepper noise, Median filter lebih baik dibandingkan Wiener filter.
Melihat hasil penelitian yang sudah dipaparkan, terlihat bahwa para peneliti menggunakan noise spesifik untuk melihat hasil filtering noise bangkitan. Maka dari
itu, penulis ingin mencoba menggunakan noise asli pada citra tanpa perlu membangkitkan noise. Oleh karena itu, penulis tertarik untuk mengimplementasikan
dan membandingkan metode Wiener Filter dan Adaptive Median Filter untuk
memperbaiki kualitas citra digital.
Universitas Sumatera Utara
1.2. Rumusan Masalah
Kategori