Perbaikan Warna Citra Dengan Menggunakan Metoda Lanczos Resampling.

(1)

i Universitas Kristen Maranatha

Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha, Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH no.65, Bandung, Indonesia,

email : vick_q@yahoo.com

ABSTRAK

Algoritma demosaicing digunakan untuk merekonstruksi warna gambar digital yang kurang sempurna yang berasal dari sebuah sensor gambar yang dilapisi array filter warna / CFA (Color Filter Array). CFA adalah mosaik filter warna di depan sensor gambar dan komponen ini sangat berpengaruh pada interpolasi pencitraan pada saat pengambilan gambar. Proses pengambilan gambar seperti ini biasanya digunakan pada kamera digital yang umumnya menggunakan sensor elektronik tunggal CCD.Tetapi pada beberapa tipe kamera digital, lapisan CFA kurang sempurna sehingga menghasilkan warna gambar yang memiliki komposisi warna yang kurang menyerupai warna aslinya.

Pada tugas akhir ini dibuat sebuah sistem untuk memperbaiki warna gambar dengan metode denoising dan metode Lanczos Resampling. Metode denoising yang digunakan yaitu denoise Gaussian dan denoise filter rata-rata. Metode denoising dan metode Lanczos Resampling yaitu metode yang membuat nilai piksel baru dengan mengolah beberapa nilai piksel di sekitarnya.

Dari hasil pengujian dalam Tugas Akhir ini pada lima buah gambar dengan berbagai persentase kekuatan noise pada warna menunjukkan bahwa sistem Metode Lanczos Resampling berhasil memperbaiki gambar yang mengalami distorsi warna. Dari hasil pengamatan memperlihatkan untuk persentase kekuatan noise yang kecil, metoda Lanczos Resampling lebih baik tanpa denoise. Sedangkan untuk persentase kekuatan noise yang besar, metoda Lanczos Resampling lebih baik dengan menggunakan denoise.

(2)

ii Universitas Kristen Maranatha Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH no.65, Bandung, Indonesia,

email : vick_q@yahoo.com

ABSTRACT

Demosaicing algorithm is used to reconstruct imperfect digital image color which is comes from an image sensor overlaid with Color Filter Array (CFA). CFA is a mosaic of color filters in front of the image sensor and this component influence in imaging interpolation when taking picture. This process is usually used by digital camera, which generally using CCD. But in some type of digital camera, the CFA layer is imperfect so as to produce a color image that has less color that resembles the composition of the original color.

On this final project is made a system to repair image color with denoise method and Lanczos resampling method. Denoise method used in this final project is Gaussian filter and average filter. Denoise and Lanczos resampling method is a method which is making new pixel value by processing some of pixel value surroundings.

From the test result in this final project’s on five images with different percentage of noise power in color shows that lanczos resampling method succeeded in repairing images that had color distortion. The supervision result shows for the low percentage of noise power, the lanczos resampling method is better without denoise. While for the high percentage of noise power, the lanczos resampling method is better with denoise.

(3)

(4)

v Universitas Kristen Maranatha

2.1 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ... 4

2.2 KOMPRESI WARNA ... 6

2.2.1 RGB (Red, Green, Blue)...………...………6

2.2.2 YCbCr (Luminance, Crominan Blue, Crominan Red)……….7

2.3 PIKSEL ... 7

2.4 NOISE PADA CITRA ... 8

2.4.1 MEMBANGKITKAN NOISE GAUSSIAN ... 9

2.5 DENOISE PADA CITRA ... 9

2.6.1 DENOISE MENGGUNAKAN FILTER RATA-RATA ... 9

2.6.2 DENOISE MENGGUNAKAN FILTER GAUSSIAN ... 10

2.6 DEMOSAICING ... 10

2.7 LANCZOS RESAMPLING ... 12

2.8 KRITERIA KUALITAS CITRA ... 14

(5)

vi Universitas Kristen Maranatha

BAB 3 PERANCANGAN DAN REALISASI ... 20

3.1 NOISE GAUSSIAN ... 22

3.2 DENOISE ... 23

3.3 DEMOSAICING ... 25

BAB 4 DATA PENGAMATAN DAN ANALISA... 30

4.1 DATA PENGAMATAN ... 31

4.1.1 LANCZOS DENGAN NILAI ALPHA 1 ...32

4.1.2 LANCZOS DENGAN NILAI ALPHA 2 ... 33

4.2 ANALISA DATA ... 34

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN ... 36

5.1 KESIMPULAN ... 36

5.2 SARAN ... 36

(6)

vii Universitas Kristen Maranatha

DAFTAR LAMPIRAN

LAMPIRAN A

LISTING PROGRAM ... A-1 LAMPIRAN B

TAMPILAN VISUAL BASIC ... B-1 LAMPIRAN C

GAMBAR KUESIONER ... C-1 LAMPIRAN D

(7)

viii Universitas Kristen Maranatha

DAFTAR TABEL

(8)

ix Universitas Kristen Maranatha

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Contoh Gambar Pembagian Piksel ... 5

Gambar 2.2 Model Warna RGB ... 6

Gambar 2.3 Contoh Piksel pada Gambar ... 8

Gambar 2.4 Filter Pola Bayer ... 11

Gambar 2.5 Tampilan New Project ... 16

Gambar 2.6 Tampilan Dasar MS Visual Basic 6.0... 17

Gambar 3.1 Diagram Blok Sistem Proses Demosaicing yang Direalisasi... 20

Gambar 3.2(a) Diagram Alir Proses Pemberian Noise Gaussian pada Gambar Asli 21 Gambar 3.2(b) Diagram Alir Proses Denoise dan Proses Demosaicing ... 21

Gambar 3.3 Diagram Alir Noise Gaussian ... 22

Gambar 3.4(a) Denoise Filter Gaussian ... 23

Gambar 3.4(b) Denoise Filter Rata-rata ... 24

Gambar 3.5(a) Demosaicing Lanczos Resampling dengan nilai alpha1 ... 25

Gambar 3.5(b) Demosaicing Lanczos Resampling dengan nilai alpha2 ... 26

Gambar 4.1(a) Sunset ... 30

Gambar 4.1(b) Laut ... 30

Gambar 4.1(c) Angkasa... 30

Gambar 4.1(d) Bunga ... 30

(9)

1 Universitas Kristen Maranatha

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 LATAR BELAKANG

Pada saat ini perkembangan kamera sudah maju pesat. Pada awalnya kamera menggunakan film negatif, namun seiring perkembangan jaman sekarang sudah banyak kamera digital yang tidak lagi menggunakan film negatif. Beragam macam merk kamera digital yang ditawarkan di pasaran memiliki kelebihan dan kekurangan masing – masing, seperti halnya jumlah piksel, resolusi gambar, kapasitas memori, dan sebagainya.

Algoritma demosaicing digunakan untuk merekonstruksi warna gambar digital yang kurang sempurna yang berasal dari sebuah sensor gambar yang dilapisi array filter warna / CFA (Color Filter Array). CFA adalah mosaik filter warna di depan sensor gambar dan komponen ini sangat berpengaruh pada interpolasi pencitraan pada saat pengambilan gambar. Proses pengambilan gambar seperti ini biasanya digunakan pada kamera digital yang umumnya menggunakan sensor elektronik tunggal (CCD). Tetapi pada beberapa tipe kamera digital, lapisan CFA kurang sempurna sehingga menghasilkan warna gambar yang memiliki komposisi warna yang kurang menyerupai warna aslinya.

Pada tugas akhir ini akan dibuat sebuah sistem untuk memperbaiki warna gambar dengan metode Lanczos Resampling. Metode Lanczos Resampling yaitu metode yang membuat nilai piksel baru dengan mengolah beberapa nilai piksel di sekitarnya.

1.2 PERUMUSAN MASALAH

(10)

Bab I Pendahuluan 2

Universitas Kristen Maranatha 1.3 TUJUAN

Tujuan dari Tugas Akhir ini adalah membuat sebuah sistem untuk memperbaiki warna gambar/citra dengan metoda Lanczos Resampling, menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic, sehingga diharapkan didapat hasil warna gambar/citra yang menyerupai objek aslinya.

1.4 PEMBATASAN MASALAH

Pembatasan masalah pada Tugas Akhir ini meliputi:

 Masukannya berupa gambar digital dengan resolusi 320 x 240 piksel.

 Masukannya berupa foto digital dengan resolusi warna 24 bit dan berformat

bitmap.

 Ketidaksempurnaan demosaicing filter pola bayer diasumsikan sebagai Noise

Gaussian.

 Warna yang diperbaiki warna hijau, merah, dan biru.

 Metode demosaicing yang digunakan adalah metode Lanczos Resampling.  Denoising yang digunakan ada 2 yaitu denoising filter rata-rata dan denoising

Gaussian.

1.5 SISTEMATIKA PENULISAN

Sistematika penulisan tugas akhir ini dibagi menjadi 5 bab, yaitu:

Bab 1 : Pendahuluan.

Bab ini membahas tentang latar belakang, perumusan masalah, tujuan, pembatasan masalah, dan sistematika penulisan.

Bab 2 : Landasan Teori.

(11)

Bab I Pendahuluan 3

Universitas Kristen Maranatha Visual Basic.

Bab 3 : Perancangan dan Realisasi.

Bab ini membahas tentang diagram blok dan cara kerja sistem untuk memperbaiki gambar dengan metode Lanczos Resampling meliputi noise Gaussian, denoise Gaussian, denoise filter rata-rata dan demosaicing dengan metoda Lanczos Resampling.

Bab 4 : Data Pengamatan dan Analisa.

Pada bab ini berisi tentang hasil pengamatan yang telah dilakukan terhadap gambar yang telah diperbaiki dengan denoise dan demosaicing dengan menggunakan Metode Lanczos Resampling.

Bab 5 : Kesimpulan dan Saran.

(12)

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

Pada bab ini berisi kesimpulan hasil akhir dan analisis dari masalah yang dihadapi serta saran bagi pihak yang terkait berkenaan dengan pembuatan ”Perbaikan Warna Citra dengan Menggunakan Metoda Lanczos Resampling“.

5.1 KESIMPULAN

1. Sistem untuk memperbaiki gambar yang mengalami distorsi warna dengan metode Lanczos Resampling berhasil direalisasikan, walaupun kenaikan nilai PSNR maksimum 6,39 dB (terjadi pada saat Gaussian noise 40% dengan alpha 1).

2. Dari hasil data pengamatan, metode lanczos resampling lebih baik menggunakan nilai alpha 1 karena menghasilkan kualitas warna yang lebih baik daripada menggunakan nilai alpha 2.

3. Untuk persentase noise yang besar (40%), metode lanczos resampling

lebih baik digabungkan dengan proses denoise agar menghasilkan koreksi warna yang lebih baik. Sedangkan untuk persentase noise yang kecil (10%), metode lanczos resampling tanpa denoise menghasilkan koreksi warna yang lebih baik dibandingkan menggunakan denoise.

4. Semakin besar nilai koreksi warna yang dihasilkan, maka hasil perbaikan warna tersebut akan semakin mendekati warna aslinya.

5.2 SARAN

(13)

DAFTAR PUSTAKA

1. Ahmad, Usman, “Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya,”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2005

2. Basuki, Achmad, Jozua F.Palandi, Fatchurrochman,”Pengolahan Citra Digital menggunakan Visual Basic”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2005.

3. Darmawan, Aan, Ir;MT, “Diktat Kuliah Pengolahan Citra Dijital”, 2007

4. Mesran,S.Kom,Belajar Microsoft Visual Basic 6.0, Penerbit Mitra Wacana Media, 2005 5. Munir, Rinaldi, “Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik”, Informatika