ANALISIS DAN IMPLEMENTASI BLOK DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR UNTUK NOISE FILTERING PADA VIDEO DIGITAL DENGAN BANTUAN
TRANSFORMASI FOURIER DISKRIT
Nurwita Widya Utami¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Gelar Budiman³
¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
Abstrak
Penggunaan video digital pada saat ini telah menjadi suatu trend tersendiri. Hal ini disebabkan oleh karakteristik yang dimilikinya, yaitu kita dapat menerima informasi lebih mudah dan jelas.
Namun, ketika dilakukan proses pengambilan gambar seringkali terdapat noise , sehingga menyebabkan timbulnya bercak-bercak yang tidak beraturan. Jika hal ini terjadi, maka proses pengolahan video yang akan dilakukan tidak akan memberikan hasil yang optimal. Oleh karena itu, diperlukan suatu proses noise filtering untuk mengurangi noise yang terdapat pada video tersebut.
Pada tugas akhir ini digunakan teknik blok Singular Value Decomposition (SVD ) dengan bantuan Discrete Fourier Transform (DFT) untuk mengurangi noise yang terdapat pada video digital.
Noise yang dibangkitkan untuk simulasi adalah Gaussian, Salt and Pepper, Speckle, dan Poisson noise dengan intensitas level yang berbeda. Dengan teknik ini, matriks yang merepresentasikan video ter-noise akan diuraikan, sehingga dapat diketahui komponen-komponen matriks yang terpengaruh oleh noise tersebut.
Dari hasil penelitian dapat diketahui bahwa teknik blok SVD dengan bantuan DFT dapat digunakan untuk mengurangi noise pada video digital. Hal ini dapat dilihat dari nilai Mean Square Error (MSE) yang didapat dari hasil filtering pada Gaussian Noise variance 0.02 sekitar 89-302 dengan MSE video ter-noise sekitar 700-2000 dan nilai Peak Signal To Noise Ratio (PSNR) yang didapat dari hasil filtering sekitar 23-29 dB dengan PSNR video ter-noise sekitar 17-20 dB . Kata Kunci : video digital, blok SVD, DFT, noise filtering, Gaussian noise, Salt and Pepper noise, Speckle noise, Poisson noise.
Abstract
The use of digital video has become a distinct trend. This is caused by the characteristics it has, that we may receive information more easily and clearly. However, when carried out the shooting process often there are noise, which causes of irregular spots. If this happens, then the video processing will be done will not give optimal results. Therefore, the noise filtering process is required to reduce the noise contained in the video.
In this final task of the techniques used block Singular Value Decomposition (SVD) with the help of Discrete Fourier Transform (DFT) to reduce the noise contained in digital video. Noise that is generated to simulate are Gaussian, Salt and Pepper, Speckle, and Poisson noise with different levels intensity. With this technique, the matrix that represents the noise of the video will be explained, so we know the matrix components are affected by noise.
From the research results can be seen that the SVD block technique with the help of DFT can be used to reduce noise in digital video. This can be seen from the value of Mean Square Error (MSE) from filtering results in Gaussian Noise variance 0.02 about 89-302 with MSE noise video about 700-2000 and the value of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) from filtering results about 23-29 dB with PSNR noise video about 17-20 dB.
Keywords : digital video, block SVD, noise filtering, Gaussian noise, Salt and Pepper noise, Speckle noise, Poisson noise.
1 BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Semakin berkembangnya informasi di bidang komunikasi multimedia sekarang ini sehingga menempatkan video menjadi suatu sarana informasi yang sangat penting.
Hal ini terjadi karena video dapat menyampaikan informasi yang ada secara utuh yang mungkin sulit untuk diungkapkan dengan kata-kata atau hanya dengan citra tunggal saja. Oleh karena itu tampilan video harus baik sehingga dapat menyampaikan informasi yang ada tanpa ada yang mengganggu dan terlewatkan.
Video pada dasarnya merupakan array tiga dimensi. Dua dimensi digunakan untuk menggambarkan ruang pergerakan citra dan satu dimensi menggambarkan waktu. Noise adalah suatu bentuk gangguan pada suatu sinyal. Timbulnya noise seringkali disebabkan oleh pergerakan acak elektron-elektron dari media yang digunakan pada proses akuisisi atau proses transmisi dari sinyal tersebut. Ketika sebuah video digital terkena noise, maka akan timbul bercak-bercak yang tidak beraturan yang menyebabkan penurunan kualitas video. Hal ini tentulah akan menyebabkan kerugian ketika akan dilakukan pengolahan video lebih lanjut. Oleh karena itu diperlukan proses noise filtering untuk mengurangi noise yang terkandung di dalamnya.
Singular Value Decomposition (SVD) merupakan suatu teknik yang handal dalam perhitungan dan analisis sebuah matriks. Dengan SVD, struktur geometri dari sebuah matriks dapat terlihat lebih jelas, sehingga dapat dilakukan analisis yang lebih baik pada matriks tersebut sesuai dengan kebutuhan masing-masing. Proses dekomposisi dengan SVD membutuhkan proses komputasi yang cukup rumit.
Pada tugas akhir ini, akan dilakukan noise filtering pada video digital dengan pendekatan analisis matriks menggunakan teknik blok SVD. Untuk meningkatkan performansi dari teknik ini, maka digunakan bantuan Discrete Fourier Transform (DFT) sehingga kualitas video yang dihasilkan menjadi lebih baik.
Fakultas Teknik Elektro Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi
1.2 Rumusan Masalah
Permasalahan yang dijadikan objek penelitian dan pengembangan tugas akhir ini adalah :
1. Bagaimana cara mengimplementasikan teknik blok SVD dengan bantuan DFT untuk noise filtering pada video digital.
2. Bagaimana kualitas video yang dihasilkan jika dibandingkan dengan kualitas video hasil filtering menggunakan teknik blok SVD tanpa bantuan DFT.
1.3 Tujuan Penulisan
Tujuan dari penyusunan tugas akhir ini adalah :
1. Mengimplementasikan teknik blok SVD dengan bantuan DFT untuk noise filtering pada video digital yang terkena noise.
2. Membandingkan kualitas video hasil filtering menggunakan teknik blok SVD dengan bantuan DFT dan tanpa bantuan DFT.
1.4 Batasan Masalah
1. Format video digital yang akan digunakan adalah format .avi
2. Video yang digunakan adalah video digital berwarna 24 bit dengan menggunakan pengolahan warna RGB.
3. Jenis noise yang digunakan untuk merusak video adalah Gaussian, Salt and Pepper, Speckle, dan Poisson noise.
4. Metode yang digunakan untuk mengatasi noise yaitu teknik blok SVD dengan bantuan DFT.
5. Tidak membahas mengenai audio dan ukuran data (kompresi).
6. Software yang digunakan dalam perancangan sistem adalah Matlab R2007a.
7. Hasil yang hendak dicapai dalam tugas akhir ini ialah video yang memiliki tingkat noise yang lebih rendah dibandingkan dengan video yang dikenai noise dimana penurunan tingkat noise ini ditandai dengan menurunnya nilai MSE dan meningkatnya nilai PSNR pada video yang telah diproses.
1.5 Metode Penelitian
Dalam menyelesaikan tugas akhir ini, metode yang digunakan penulis antara lain :
3 1. Study Literatur
Mempelajari konsep dasar dan teori-teori yang digunakan dalam mengimplementasikan teknik blok SVD dengan bantuan DFT untuk noise filtering pada video digital.
2. Perancangan dan Pembangunan Perangkat Lunak
Merancang dan membangun simulasi untuk perancangan sistem noise filtering dengan teknik blok SVD dengan bantuan DFT pada video digital melalui software Matlab R2007a.
3. Implementasi dan pengujian sistem
Mengimplementasikan dan melakukan pengujian sistem yang sudah selesai pada video yang disediakan.
4. Analisa hasil pengujian
Melakukan analisa terhadap hasil pengujian diatas dengan membandingkan video asli dengan video hasil perbaikan.
5. Penyusunan laporan dan kesimpulan
Menyusun tugas akhir dan menarik kesimpulan akhir berdasarkan analisa yang dilakukan.
1.6 Sistematika Penulisan
Penulisan tugas akhir ini dibagi menjadi beberapa bab yang disusun secara sistematis, yaitu:
BAB I : Pendahuluan
Bab ini memberikan gambaran umum tentang latar belakang, tujuan penelitian, perumusan masalah, batasan masalah, metode penelitian, dan sistematika penulisan.
BAB II : Dasar Teori
Bab ini membahas teori-teori umum mengenai dasar-dasar video, noise, DFT, dan teknik blok SVD serta teori-teori pendukung proses lainnya.
BAB III : Analisa dan Perancangan Sistem
Bab ini membahas desain dari sistem yang akan dibuat, meliputi proses perancangan sistem dan spesifikasi kebutuhan sistem.
Fakultas Teknik Elektro Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi
BAB IV : Implementasi dan Analisis Sistem
Bab ini membahas implementasi dan hasil analisis sistem yang telah dibangun.
BAB V : Kesimpulan dan Saran
Bab ini berisi kesimpulan mengenai permasalahan yang dibahas berdasarkan penelitian yang dilakukan dan saran untuk pengembangan lebih lanjut.
49 BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Setelah mengimplementasikan dan melakukan pengujian terhadap metode teknik blok SVD dengan bantuan DFT untuk noise filtering pada video digital, maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Teknik blok SVD dengan bantuan DFT dapat digunakan untuk mengurangi semua noise yang diuji pada video digital.
2. Berdasarkan nilai MSE yang didapat untuk noise filtering menggunakan teknik blok SVD dengan bantuan DFT maka jika semakin tinggi intensitas noise pada video maka nilai MSE yang dihasilkan akan semakin tinggi. Hal ini berlaku untuk Gaussian, Salt and Pepper, dan Speckle noise.
3. Berdasarkan nilai PSNR yang didapat untuk noise filtering menggunakan teknik blok SVD dengan bantuan DFT maka jika semakin tinggi intensitas noise pada video maka nilai PSNR yang dihasilkan semakin menurun. Hal ini berlaku untuk Gaussian, Salt and Pepper, dan Speckle noise.
4. Diantara semua noise yang diuji maka hanya Poisson noise yang tidak memiliki level intensitas noise. Nilai PSNR noise yang dihasilkan sekitar 26-35 dB dan untuk hasil noise filtering sekitar 33-41 dB. Jika dibandingkan dengan semua level intensitas noise yang diujikan maka Poisson noise memiliki nilai PSNR yang paling tinggi baik untuk video ter-noise dan video hasil proses filtering. Dan untuk nilai MSE noise yang dihasilkan sekitar 22-136 dan untuk hasil noise filtering sekitar 5-32.
5. Berdasarkan video uji yang memiliki kecerahan dan kombinasi warna yang berbeda-beda maka dapat dilihat bahwa video yang memiliki warna cenderung gelap memiliki nilai PSNR cenderung tinggi. Hal ini berlaku untuk Gaussian, Speckle, dan Poisson noise.
Fakultas Teknik Elektro Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi
6. Selisih nilai PSNR noise dan hasil yang didapat antara menggunakan metode teknik blok SVD dengan dan tanpa bantuan DFT adalah berkisar 2-9 dB untuk semua noise dan intensitas level yang diuji. Dan selisih untuk nilai MSE yang didapat berkisar 11-1190. Dari seluruh hasil yang didapat maka lebih baik menggunakan metode teknik blok SVD dengan bantuan DFT untuk noise filtering pada video digital.
5.2 Saran
Besar harapan penulis tugas besar ini dapat memberikan inspirasi untuk memperkaya keilmuan dimasa yang akan datang. Adapun saran yang dapat dijadikan acuan untuk keperluan pengembangan adalah :
1. Video yang dipergunakan selain dalam format avi.
2. Pada tugas akhir ini hanya dilakukan pengurangan noise pada matriks nilai singular hasil dekomposisi SVD saja. Padahal terdapat kemungkinan adanya noise pada kedua matriks vektor singularnya. Oleh karena itu dapat dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengurangi noise yang terdapat pada kedua matriks vektor singular tersebut.
3. Dapat menggunakan metode lainnya untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Seperti SVD dengan bantuan DWT, dan lain-lain.
51
DAFTAR PUSTAKA
[1] Gonzales, Rafael C. 1993. Digital Image Processing. Addison-Wesley Publishing Company, Inc.
[2] Gonzalez, Rafael C., Richard E. Woods. 2002. Digital mage Processing. New Jersey : Prentice Hall.
[3] Price, Andrew, Alan Ding, Dave Shimko. 2006. Computer Project Report #: 2 Filtering Using Frequency Domain Analysis. www.cse.psu.edu [online: 15 Januari 2010]
[4] The Frequency Domain. www.netnam.vn/unescocourse/computervision/chap9.doc [online:15 Januari 2010]
[5] Eiger. 2010. Noise pada Citra. www.google/noise-pada -citra.html [online: 14 Januari 2010]
[6] Leon, Steven J. 2001. Aljabar Linear dan Aplikasinya. Jakarta : Erlangga.
[7] Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital Dengan Pendekatan Algoritmik.
Bandung. Informatika.
[8] Leach, Sonia. Singular Value Decomposition : A Primer. Brown University.
www.cs.brown.edu/research/ai/dynamics/tutorial/Postscript/SingularValueDecomposi tion.ps [online:14 Januari 2010]
[9] ImageTransforms.
cs.sookmyung.ac.kr/~ywchoi/course_cv/_12)image%20transforms.ppt [online:20 Januari 2010]
[10] Richards,David., Abrahamsen,Adam. 2004. Image Compression using Singular Value Decomposition. www.acm.org/crossroads/xrds63/sahaimgcoding.html [online:19 Januari 2010]
[11] Suryandari, Dian Rahma. 2005. Analisis dan Implementasi Blok Dekomposisi Nilai Singular Untuk Noise Filtering pada Citra Digital Dengan Bantuan Discrete Fourier Transform. Bandung. STT Telkom.
[12] Swaminathan, Ashwin. 2004. SVD for Image and Video Filtering. CMSC/AMSC.
[13] _______. 2000. MATLAB Image Processing Toolbox User Guide. The Math Works Inc.
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Fakultas Teknik Elektro Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi
