Berisi tentang kesimpulan yang diperoleh setelah menyelesaikan tugas akhir ini dan saran-saran yang dapat diberikan untuk melakukan pengembangan perangkat lunak lebih lanjut.
ABSTRAK
Blur dan noise pada citra adalah salah satu masalah yang sering ditemui pada suatu
citra digital . Citra yang blur dan bernoise tersebut dapat diakibatkan oleh berbagai sebab, diantaranya kurangnya focus saat pengambilan citra, kurangnya pencahayaan, dll. Salah satu cara untuk mengembalikan citra tersebut yaitu dengan proses restorasi. Restorasi citra yaitu berkaitan dengan penghilangan atau pengurangan degradasi pada citra. Hal yang dilakukan disini yaitu proses restorasi terhadap citra yang blur dan bernoise (salt and pepper, speckle, dan gaussian) sedangkan algoritma yang digunakan untuk merestorasi citra tersebut yaitu filter Wiener dan Lucy-Richardson. Parameter yang digunakan untuk mengukur nilai perbandingan antara kedua algoritma restorasi yaitu MSE dan PSNR. Pengujian sistem ini menggunakan citra berformat *.jpeg dan *.bmp. Berdasarkan beberapa hasil pengujian diperoleh hasil bahwa, walaupun dibedakannya kadar blur dan noisenya sama ataupun kebalikannya mempengaruhi keadaan citra tersebut untuk direstorasi. Filter Wiener lebih baik dalam merestorasi
blur dan noise citra dibandingkan Lucy-Richardson.
Kata Kunci: Restorasi citra, Wiener Filter, Lucy-Richardson, Salt and Pepper, Speckle, Gaussian.
ABSTRACT
Blur and noise in the image is one of the problems often encountered in a digital image. Image blur and noise can be caused by various reason, including a lack of focus when shooting images, the lack of lighting, etc. One way to restore the image that the restoration process. Image restoration is related to the removal or reduction in image degradation. Things to do here is the restoration of the image blur and noise (salt and pepper, Speckle, and gaussian) while the algorithm used for the image restoration filters that Wiener and Lucy-Richardson. The parameters used to measure the value of the comparison between the two restoration algorithms is MSE and PSNR. The test of this system using image format *.jpeg dan *.bmp. Based of the some results obtained that, although with different blur and the same noise or opposite affect the shape of the image to be restored. Wiener filter better in restoring blur and noise image compared Lucy-Richardson.
Keyword: Image restoration, Wiener Filter, Lucy-Richardson, Salt and Pepper, Speckle, Gaussian.
SKRIPSI
MUHAMMAD HUZAIFA 091401070
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2014
DRAFT SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas akhir dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Ilmu Komputer
MUHAMMAD HUZAIFA 091401070
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2014
PERSETUJUAN
Judul : PERBANDINGAN ALGORITMA WIENER DAN
LUCY-RICHARDSON UNTUK MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA
Kategori : SKRIPSI
Nama : MUHAMMAD HUZAIFA
Nomor Induk Mahasiswa : 091401070
Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 1 Pembimbing 2
Herriyance, S.T, M.Kom Dian Wirdasari, S.Si, M.Kom NIP. 198010242010121002 NIP. 198209232010121002
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP.196203171991031001
PERNYATAAN
PERBANDINGAN ALGORITMA WIENER DAN LUCY-RICHARDSON UNTUK MEMPERAIKI KUALITAS CITRA
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 3 April 2014
MUHAMMAD HUZAIFA 091401070
PENGHARGAAN
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat dan izin-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, pada Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan penyusunan skripsi ini baik secara langsung maupun tidak langsung. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Bapak Prof. Dr. dr. Syahril Pasaribu, DTM&H, MSc(CTM). Sp.A(K) selaku Rektor Universitas Sumatera Utara.
2. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
4. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
5. Bapak Herriyance, S.T, M.Kom selaku pembimbing I yang telah banyak meluangkan waktunya dalam memberikan masukan kepada penulis.
6. Ibu Dian Wirdasari, S.Si, M.Kom selaku pembimbing II yang telah meluangkan waktunya dalam memberikan masukan kepada penulis.
7. Semua dosen pada Departemen Ilmu Komputer FASILKOM-TIUSU, dan pegawai di Ilmu Komputer FASILKOM-TI USU.
8. Ayahanda Rusdianto dan ibunda Suriati Br Pulungan, serta abangda Muhammad Fadli, kakanda Sri Wahyuni, Khoirurrohmah dan Nurmala Sari, Spd yang selalu memberikan kasih sayang, dukungannya dan do’a kepada penulis.
9. Teman-teman sepermainan Rizky Ramadhansyah Harahap, S.Kom, Wella Reynanda, S.Kom, Eka Yuslida, S.Kom, Nurainun, S.Kom, Aulia Fiztha, dan Ajeng Devira Lubis.
10. Rekan kuliah pembimbing Mahadi Z, S.Kom yang selalu memberikan semangat dan dorongan, dan motivasi kepada penulis selama menyelesaikan skripsi ini.
11. Teman-teman kom A dan kom B stambuk 2009 sekaligus keluarga besar Program Studi S1 Ilmu Komputer Fasilkom-TI USU.
12. Semua pihak yang terlibat langsung maupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu demi satu yang telah membantu penyelesaian skripsi ini. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini.
Medan, April 2014 Penulis,
ABSTRAK
Blur dan noise pada citra adalah salah satu masalah yang sering ditemui pada suatu
citra digital . Citra yang blur dan bernoise tersebut dapat diakibatkan oleh berbagai sebab, diantaranya kurangnya focus saat pengambilan citra, kurangnya pencahayaan, dll. Salah satu cara untuk mengembalikan citra tersebut yaitu dengan proses restorasi. Restorasi citra yaitu berkaitan dengan penghilangan atau pengurangan degradasi pada citra. Hal yang dilakukan disini yaitu proses restorasi terhadap citra yang blur dan bernoise (salt and pepper, speckle, dan gaussian) sedangkan algoritma yang digunakan untuk merestorasi citra tersebut yaitu filter Wiener dan Lucy-Richardson. Parameter yang digunakan untuk mengukur nilai perbandingan antara kedua algoritma restorasi yaitu MSE dan PSNR. Pengujian sistem ini menggunakan citra berformat *.jpeg dan *.bmp. Berdasarkan beberapa hasil pengujian diperoleh hasil bahwa, walaupun dibedakannya kadar blur dan noisenya sama ataupun kebalikannya mempengaruhi keadaan citra tersebut untuk direstorasi. Filter Wiener lebih baik dalam merestorasi
blur dan noise citra dibandingkan Lucy-Richardson.
Kata Kunci: Restorasi citra, Wiener Filter, Lucy-Richardson, Salt and Pepper, Speckle, Gaussian.
ABSTRACT
Blur and noise in the image is one of the problems often encountered in a digital image. Image blur and noise can be caused by various reason, including a lack of focus when shooting images, the lack of lighting, etc. One way to restore the image that the restoration process. Image restoration is related to the removal or reduction in image degradation. Things to do here is the restoration of the image blur and noise (salt and pepper, Speckle, and gaussian) while the algorithm used for the image restoration filters that Wiener and Lucy-Richardson. The parameters used to measure the value of the comparison between the two restoration algorithms is MSE and PSNR. The test of this system using image format *.jpeg dan *.bmp. Based of the some results obtained that, although with different blur and the same noise or opposite affect the shape of the image to be restored. Wiener filter better in restoring blur and noise image compared Lucy-Richardson.
Keyword: Image restoration, Wiener Filter, Lucy-Richardson, Salt and Pepper, Speckle, Gaussian.
DAFTAR ISI Halaman Persetujuan ii Pernyataan iii Penghargaan iv Abstrak vi Abstract vii Daftar Isi viii Daftar Tabel x Daftar Gambar xi Daftar Lampiran xiii Bab I Pendahuluan 1.1Latar Belakang 1 1.2Perumusan Masalah 2 1.3Batasan Masalah 2 1.4Tujuan Penelitian 3 1.5Manfaat Penelitian 3 1.6Sistematika Penulisan 3
BabII Landasan Teori 2.1 Citra 5
2.1.1 Definisi Citra Analog 5
2.1.2 Definisi Citra Digital 5
2.2 Pengolahan Citra 6
2.3 Restorasi Citra 8
2.3.1 Model Degradasi Citra 9
2.3.2 Noise 9
2.3.2.1 Jenis-jenis Noise 10
2.4 Filter Wiener 12
2.5Fast Fourier Transform 13
2.6Lucy-Richardson 14
2.7Bitmap 15
2.8Joint Photographic Expert Group(JPEG/JPG) 15
2.9Mean Square Error 15
2.10 Peak Signal to Noise Ratio 16
Bab III Analisis dan Perancangan Sistem 3.1 Analisis Sistem 17
3.1.1 Analisis Masalah 17
3.1.2.1 Kebutuhan Fungsional Sistem 18
3.1.2.2 Kebutuhan Non fungsional Sistem 19
3.1.3 Analisis Proses 19
3.2 Pemodelan 19
3.2.1 Use Case Diagram 20
3.2.2 Sequence Diagram 24
3.2.3 Activity Diagram 25
3.3 Pseudo Code Program 27
3.3.1 Pseudo Code Filter Wiener 27
3.3.2 Pseudo Code Filter Wiener dengan autocorrelation 28
3.3.3 Pseudo Code Salt and Pepper 28
3.4 Perancangan Sistem 29
3.4.1 Perancangan Flowchart Sistem 29
3.4.2 Perancangan Antarmuka (Interface) 31
3.4.2.1 Form Home 32
3.4.2.2 Form Filter Wiener 33
3.4.2.3 Form Lucy-Richardson 35
3.4.2.4 Form Bantuan 37
Bab IV Implementasi dan Pengujian 4.1 Implementasi Sistem 38
4.1.1 Form Awal 38
4.1.2 Form Filter Wiener 39
4.1.3 Form Lucy-Richardson 40
4.1.4 Form Bantuan 42
4.2 Pengujian 42
4.2.1 Pengujian Filter Wiener 42
4.2.2 Pengujian Lucy-Richardson 50
Bab V Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan 57
5.2. Saran 57
Daftar Pustaka 59
Lampiran Listing Program A-1
DAFTAR TABEL
Nomor
Tabel Nama Tabel Halaman
3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8
Dokumentasi Naratif Use case Wiener Filtering Dokumentasi Naratif Use case Lucy-Richardson Dokumentasi Naratif Use case Bantuan
Pengujian Salt and Pepper dengan tingkat blurring berbeda dan kadar noise yang sama 20%
Pengujian Salt and Pepper dengan tingkat blurring sama tetapi kadar noise yang berbeda
Pengujian Salt and pepper dengan blurring yang berbeda tetapi kadar noise yang sama
Pengujian Salt and pepper dengan blurring yang sama namun dengan kadar noise yang berbeda
Pengujian Speckle dengan tingkat blurring berbeda dan kadar noise yang sama 20%
Pengujian Speckle dengan tingkat blurring sama tetapi kadar noise yang berbeda
Pengujian Speckle dengan blurring yang berbeda tetapi dengan noise yang sama
Pengujian Speckle dengan blurring yang sama namun dengan kadar noise yang berbeda
21 22 23 44 44 47 47 51 51 54 54
DAFTAR GAMBAR
Nomor
Gambar Nama Gambar Halaman
2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 3.14 3.15 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 4.10 4.11
a. Citra burung nuri yang agak gelap
b. Citra burung yang telah diperbaiki kontrasnya sehingga terlihat jelas dan tajam
Tiga bidang studi yang berkaitan dengan citra a. Gambar asli
b. Gambar setelah pemberian noise salt dan pepper a. Gambar asli
b. Gambar setelah pemberian noise Gaussian a. Gambar asli
b. Gambar setelah pemberian noise speckle a. Gambar asli
b. Gambar setelah pemberian noise periodic Diagram Ishikawa
Use Case Diagram Sistem Perbandingan Algoritma Wiener dan
Lucy-Richardson untuk Memperbaiki Kualitas Citra
Sequence Diagram Proses Restorasi Citra Actifity Diagram Filter Wiener
Activity Diagram Filter Lucy-Richardson Pseudocode Filter wiener
Pseudocode Filter Wiener dengan autocorrelation Pseudocode Salt and pepper
Flowchart Sistem Secara Umum
Proses Filter Wiener Proses Lucy-Richardson Rancangan Form Home
Rancangan Form Filter Wiener Rancangan Form Lucy-Richardson Rancangan Form Bantuan
Form Awal
Form Filter Wiener
Form Simulasi Filter Wiener Form Lucy-Richardson
Form Simulasi Lucy-Richardson Form Bantuan
Proses uji coba sistem perbandingan restorasi citra
Perubahan blur pada noise salt and pepper terhadap nilai MSE Perubahan noise terhadap nilai MSE
Perubahan blur pada noise salt and pepper terhadap nilai MSE Perubahan noise terhadap nilai MSE
7 7 8 10 10 11 11 11 11 12 12 18 20 24 26 26 27 28 28 29 30 31 32 33 35 37 39 40 40 41 41 42 43 45 46 48 49
4.12 4.13 4.14 4.15 4.16
Proses uji coba system perbandingan restorasi citra Perubahan blur pada noise speckle terhadap nilai MSE Perubahan noise terhadap nilai MSE
Perubahan blur pada noise speckle terhadap nilai MSE Perubahan noise terhadap nilai MSE
50 52 53 55 56
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
A. Listing Program A-1