Perbandingan Weighted Mean Filtering Dan Harmonic Mean Filtering Dalam Mereduksi Rayleigh Noise Dan Gamma Noise Pada Citra Digital

vi

ABSTRAK

Pengolahan Citra pada era digital ini dibutuhkan untuk mendapatkan kualitas
citra/image yang lebih bagus. Kebanyakan citra yang mengalami penurunan kualitas
disebabkan oleh noise. Banyak hal yang menyebabkan suatu citra bisa terkena noise,
diantaranya yaitu debu yang menempel pada lensa, tingkat pengaturan ISO
(International Organization of Standardization) kamera yang tinggi, ataupun karena
ada piksel gambar yang error /mati. Namun masalah tersebut dapat diselesaikan oleh
suatu teknik pengolahan citra yang disebut dengan Reduksi Noise (filtering). Dalam
teknik reduksi noise juga terdapat metode yang menggunakan rumus dan cara-cara
tersendiri dalam mereduksi berbagai noise, beberapa diantaranya adalah metode
Weighted Mean Filtering dan Harmonic Mean Filtering . Kedua metode ini merupakan
bagian dari metode Mean Filtering, hanya saja pada kedua metode ini menggunakan
rumus yang telah dimodifikasi sehingga diharapkan dapat mereduksi noise dengan
lebih baik. Pada penelitian ini diteliti bagaimana cara kedua metode dalam mereduksi
noise yang telah dipilih, jenis noise yang dipilih adalah Gamma Noise dan Rayleigh
Noise dengan format citra *.bmp, kemudian dilakukan perbandingan pada kedua
metode berdasarkan parameter MSE, PSNR dan Running Time saat dilakukan reduksi
noise. Pada penelitian ini didapatkan hasil perbandingan kedua metode. Pada

pengujian Gamma noise dapat direduksi dengan baik oleh kedua metode, baik itu
Weighted Mean Filtering maupun Harmonic Mean Filtering, sedangkan Rayleigh
noise tidak dapat direduksi dengan baik oleh kedua metode ini.
Kata Kunci: Pengolahan Citra, Image Processing, Mean Filtering, noise, .

vii

COMPARISON OF WEIGHTED MEAN FILTERING AND HARMONIC
MEAN FILTERING TO REDUCE RAYLEIGH NOISE AND
GAMMA NOISE ON DIGITAL IMAGE

ABSTRACT

The image processing in the digital age is required to obtain the image quality better.
Most image quality degraded due to noise. Many things can cause an image affected
by noise, among which dust attaches to the lens, the camera ISO (International
Organization of Standardization) setting level is high, or because pixel image error /
died. However, these problems can be solved by an image processing technique called
Noise Reduction (filtering). In noise reduction techniques also include a method of
using formulas and special way in reducing a variety of noises, some of the filtering

methods are Weighted Mean Filtering and Harmonic Mean Filtering. Both of these
methods are part of the Mean Filtering method, but both methods are to use a formula
that has been modified so that it is expected to reduce noise better. In this study
investigated how both methods in reducing the noise that has been selected, the type
of noise chosen was Gamma Noise and Rayleigh Noise and the file type of image is
*.bmp, then made comparisons at both methods based on the parameters MSE, PSNR
and Running Time when the noise reduction is done. In this study, the comparison
results obtained both methods . On testing Gamma noise can be reduced by both
methods , either Weighted Harmonic Mean and Mean Filtering Filtering, while
Rayleigh noise can not be reduced by both of these methods.

Keyword: Image Processing, Mean Filtering, noise.