PERANCANGAN APLIKASI MENENTUKAN EFEK RESOLUSI
BERDASARKAN JUMLAH PIXEL PADA CITRA
MENGGUNAKAN METODE RETINEX
Prima Sari (12110077)
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan
http://stmik-budidarma.ac.id // Email : [email protected]
ABSTRAK
Resolusi Citra (image resolution) merupakan tingkat detail suatu citra. Semakin tinggi resolusi citra maka akan semakin tinggi pula tingkat detail dari citra tersebut. Satuan dalam pengukuran resolusi citra dapat berupa ukuran fisik (jumlah garis per mm / jumlah garis per inchi) ataupun dapat juga berukuran citra menyeluruh (jumlah garis per tinggi citra). Semakin menjamurnya perangkat kamera digital dan situs untuk berbagi karya gambar digital semakin mempopulerkan istilah resolusi gambar digital ini. Metode Retinex ini dapat digunakan untuk memperbaiki kualitas citra digital yang berhubungan dengan pencahayaan yaitu dengan mempertahankan color constancy. Color constancy atau ketetapan warna adalah salah satu keistimewaan dari sistem penglihatan manusia, yang mengusahakan agar warna yang diterima dari suatu benda terlihat sama.Dalam skripsi ini akan dibahas tentang cara menciptkan aplikasi menentukan efek resolusi berdasarkan jumlah pixel pada citra. Aplikasi dibangun dengan bahasa pemrograman microsoft visual studio 2008.
Kata Kunci : Resolusi Citra, Retinex dan Visual Basic 2008
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Resolusi Citra (image resolution) merupakan tingkat detail suatu citra. Semakin tinggi resolusi citra maka akan semakin tinggi pula tingkat detail dari citra tersebut. Satuan dalam pengukuran resolusi citra dapat berupa ukuran fisik (jumlah garis per mm / jumlah garis per inchi) ataupun dapat juga berukuran citra menyeluruh (jumlah garis per tinggi citra). Resolusi menunjukkan berapa banyak pixel pada foto yang akan dicetak dalam 1 inci persegi (atau sentimeter persegi) di media cetak seperti kertas. Resolusi tidak ada pengaruhnya apabila foto ditampilkan di media elektronik seperti monitor. Foto dengan resolusi tinggi memiliki jumlah pixel yang juga semakin banyak dalam satu inci persegi. Dengan demikian istilah resolusi juga menunjukkan ukuran dari pixel, semakin tinggi resolusi semakin kecil ukuran pixel dan sebaliknya semakin rendah resolusi semakin besar ukuran pixelnya. Proses efek resolusi citra bertujuan untuk memperoleh citra yang dapat memberikan informasi sesuai dengan tujuan/kepentingan pengolahan citra.
Pada saat ini data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dapat berupa gambar, audio, dan video. Citra/gambar mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh teks, yaitu citra kaya dengan informasi. Penggunaan citra digital semakin meningkat karena kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh citra digital tersebut, antara lain kemudahan dalam mendapatkan gambar, memperbanyak gambar dan pengolahan gambar.
Situasi dan kondisi pada saat pengambilan citra digital sangat berpengaruh terhadap hasil citra digital yang diperoleh. Kurangnya intensitas cahaya pada saat pengambilan citra dapat menyebabkan kualitas citra dapat menjadi tidak baik, seperti citra menjadi gelap atau perubahan warna dari gambar. aplikasi pengolahan citra untuk meningkatkan kecerahan citra menggunakan metode retinex yang dapat bekerja untuk mencerahkan citra. Peningkatan kecerahan citra dengan menggunakan metode retinex menghasilkan citra yang lebih cerah.
Penelitian lainnya tentang perbaikan citra digital yaitu Perbaikan citra menggunakan Homomorphic Filtering dengan Butterworh Highpass Filter. Akan tetapi tidak semua citra digital memiliki tampilan visual yang memuaskan mata manusia, ketidakpuasan tersebut dapat timbul karena adanya gangguan seperti bintik-bintik, pencahayaan yang tidak merata mengakibatkan intensitas tidak seragam, atau gangguan yang disebabkan oleh kotoran kotoran yang menempel pada citra sehingga diperlukan metode retinex untuk dapat memperbaiki kualitas pencahayaan citra digital tersebut. Metode ini didasarkan pada teori bahwa gambar terdiri dari dua komponen, yaitu illumination dan reflectance. Metode Retinex ini dapat digunakan untuk memperbaiki kualitas citra digital yang berhubungan dengan pencahayaan yaitu dengan mempertahankan color constancy. Color constancy atau ketetapan warna adalah salah satu keistimewaan dari sistem penglihatan manusia, yang mengusahakan agar warna yang diterima dari suatu benda terlihat sama meskipun
berada pada kondisi pencahayaan yang berbeda beda. 1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah, maka yang menjadi perumusan masalah adalah:
1. Bagaimana menerapkan metode retinex dalam menentukan efek resolusi berdasarkan jumlah pixel pada citra digital?
2. Bagaimana merancang aplikasi penentuan efek resolusi menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2008?
3. Bagaimana menentukan efek resolusi pada citra digital?
1.3 Batasan Masalah
Dalam melakukan penelitian, penulis menetapkan beberapa batasan masalah agar masalah yang dibahas tidak melebar. Adapun yang menjadi batasan masalah dalam penelitian yang dilakukan penulis adalah :
1. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa pemrograman Visual Basic 2008.
2. Citra yang digunakan berformat Bitmap (BMP). 3. Jenis citra digital 8 bit.
4. Ukuran citra digital dengan resolusi 256 x 256 pixel
5. Hanya membahas metode retinex (singlescale retinex)
1.4 Tujuan Penelitian
Penulisan skripsi ini memiliki tujuan dan manfaat, adapun tujuan penelitian sebagai berikut: 1. Menerapkan metode retinex dalam menentukan
efek resolusi berdasarkan jumlah pixel pada citra digital.
2. Merancang suatu aplikasi penentuan efek resolusi menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2008.
3. Menyelesaikan pemasalahan menentukan efek resolusi pada citra digital.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini, sebagai berikut : 1. Membantu dalam menentukan efek resolusi
berdasarkan jumlah pixel pada citra digital. 2. Aplikasi yang dibuat dapat digunakan untuk
memperbaiki kualitas citra dan sebagai referensi pengembangan aplikasi pada metode retinex. 3. Mempermudah dalam menentukan efek resolusi
yang lebih baik pada kualitas citra digital. 2. LANDASAN TEORI
2.1. Citra
Menurut (Sutoyoso, 2009) citra adalah suatu refresentasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto, bersifat sinyal-sinyal video seperti gambar monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan.
2.2. Resolusi Citra
Resolusi citra merupakan tingkat detailnya suatu citra. Semakin tinggi resolusinya semakin tinggi pula tingkat detail dari citra tersebut (D, Putra. 2010 :
38). Satuan dalam pengukuran resolusi citra dapat berupa ukuran fisik (jumlah garis per mm / jumlah garis per inchi). Atau pun dapat juga berupa ukuran citra menyeluruh (jumlah garis per tinggi citra). 2.3. Retinex
Metode Retinex ini dapat digunakan untuk memperbaiki kualitas citra digital yang berhubungan dengan pencahayaan yaitu dengan mempertahankan color constancy. Color constancy atau ketetapan warna adalah salah satu keistimewaan dari sistem penglihatan manusia, yang mengusahakan agar warna yang diterima dari suatu benda terlihat sama meskipun berada pada kondisi pencahayaan yang berbeda beda.
Tujuan utama dari retinex yang diusulkan oleh Land adalah untuk memisahkan image S ke dalam dua image yang berbeda, yaitu reflectance image R dan illumination image L, di mana pada setiap titik (x,y) dalam image domain, S(x,y) = R(x,y) . L(x,y). Keuntungan dari pemisahan image yaitu memungkinkan penghilangan efek cahaya dari pencahayaan depan/belakang, dan memperbaiki warna-warna dalam image dengan menghilangkan pencahayaan yang membuat warna berubah. Metode retinex dimulai dari sebuah penelitian oleh Land tentang sistem penglihatan manusia. Dari eksperimen tersebut ditunjukan bahwa penglihatan manusia dapat mengetahui dan mencocokan warna meskipun pencahayaannya berbeda – beda, kemudian hal ini disebut sebagai color constancy phenomenon, yang akhirnya algoritma color correction dibagi dalam berbagai macam teknik. Meskipun begitu color constancy belum bisa dikatakan sempurna. Kernel Based Retinex (KBR), yang bergantung pada perhitungan dari suatu variable acak yang sesuai dengan weight fungsi kernel.
2.4 Pixel
Pixel adalah bagian terkecil dari gambar yang ditampilkan oleh perangkat-perangkat seperti monitor, televisi, dan proyektor. Piksel memiliki bentuk persegi. Istilah pixel sendiri merupakan singkatan dari "Picture Element". Barisan pixel-pixel yang sangat kecil menyusun gambar yang akhirnya bisa kita lihat pada layar.
3. ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Masalah
Masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah menentukan efek resolusi berdasarkan jumlah pixel pada citra digital, dimana citra digital yang memiliki kualitas rendah akan diproses menjadi citra digital yang memiliki kualitas lebih baik. Citra digital yang akan diperbaiki adalah citra warna, dimana citra digital tersebut akan diimplementasikan pada metode Retinex dimana kelebihan metode ini dapat mencerahkan warna asli gambar.
3.2 Penerapan Metode Retinex
3.2.1 Citra Masukan (Input)
Citra masukan (input) merupakan citra yang memiliki intensitas warna berkisar antara 0 sebagai nilai minimum sampai 255 yang merupakan nilai
maksimum. Citra input yang memiliki ukuran 5x5 pixel kemudian dikonversi ke dalam bentuk matriks 5x5 = 25, untuk masing-masing citra. Seperti telah dibahas pada bab sebelumnya bahwa SSR adalah Retinex versi dinamis untuk meniru sistem kerja neuron pada sistem persepsi warna manusia. Berbeda dengan Retinex statis, Retinex versi dinamis tidak menggunakan jalur, tetapi menggunakan fungsi sekitar (surround function) untuk meradiasikan intensitas ke piksel sekitarnya, dengan rumus:
SSRn(x,y) =log I(x,y) – log G(x,y)
Berikut contoh pengujian perhitungan manual : Langkah pertama yang dilakukan adalah mencari nilai Gaussian, yaitu:
G(𝑥, 𝑦) = 1 2𝜋𝜎2 e
−x2+y22σ2
Dimana : 𝜎 = sebuah sigma π = 22 7 e = 2,71828182846 Misalnya 𝜎 = 5,5 1 2𝜋(5,5)2 e −−12+122(5,5)2 1 2𝜋(5,5)2 e −2(5,5)202+12 1 2𝜋(5,5)2 e −2(5,5)212+12 2𝜋(5,5)1 2 e −−1+022(5,5)2 1 2𝜋(5,5)2 e −2(5,5)202+02 1 2𝜋(5,5)2 e −2(5,5)212+02 2𝜋(5,5)1 2 e −−12+−122(5,5)2 1 2𝜋(5,5)2 e −02+−122(5,5)2 1 2𝜋(5,5)2 e −12+−12 2(5,5)2 0.0050902359 0.0051750712 0.00509002359 0.0051750712 0.0052613204 0.0051750712 0.0050902359 0.0051750712 0.0050902359 Total : 0.046322549
Total dari seluruh elemen matrik yang di hasilkan harus sama dengan 1. Jika tidak memenuhi maka percobaan akan diulang kembali dengan rumus baru yaitu : new 𝑎 = 𝑎 𝑥 1 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 Contoh : new 𝑎(1,1) = 0.0050902359 𝑥 1 0.046322549 = 0.10988678 new 𝑎(1,2) = 0.0051750712𝑥 1 0.046322549 = 0.11171819 new 𝑎(1,3) = 0.00509002359 𝑥 1 0.046322549 = 0.10988678 new 𝑎(1,4) = 0.0051750712 𝑥 1 0.046322549 = 0.11171819 new 𝑎(1,5) = 0.0052613204 𝑥 1 0.046322549 = 0.11358011 new 𝑎(1,6) = 0.0051750712 𝑥 1 0.046322549 = 0.11171819 new 𝑎(1,7) = 0.00509002359 𝑥 1 0.046322549 = 0.10988678 new 𝑎(1,8) = 0.0051750712 𝑥 1 0.046322549 = 0.11171819 new 𝑎(1,9) = 0.00509002359 𝑥 1 0.046322549 = 0.10988678 0.10988678 0.11171819 0.10988678 0.11171819 0.11358011 0.11171819 0.10988678 0.11171819 0.10988678
Konvolusi kan pixel citra awal dan kernel gaussian perhitungan nya adalah sebagai berikut
: [ 160 134 127 121 123 83 247 68 138 145 109 126 82 149 148 131 139 56 79 119 125 146 101 106 178] 0.10988678 0.11171819 0.10988678 0.11171819 0.11358011 0.11171819 0.10988678 0.11171819 0.10988678 0 0 0 0 0 0 0 0 160 134 127 121 123 0 0 83 247 68 138 145 0 0 109 126 82 149 148 0 0 131 139 56 79 119 0 0 125 146 101 106 178 0 0 0 0 0 0 0 0
Cara konvolusi, dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut: 0 0 0 0 0 0 0 0 160 134 127 121 123 0 0 83 247 68 138 145 0 0 109 126 82 149 148 0 0 131 139 56 79 119 0 0 125 146 101 106 178 0 0 0 0 0 0 0 0 1. (0 x 0.10988678) + (0 x 0.11171819) + (0 x 0.10988678) + (0 x 0.11171819) + (160 x 0.11358011) + (134 x 0.11171819) + (0 x 0.10988678) + (83 x 0.11171819) + (247 x 0.10988678) = 69.5662366 0 0 0 0 0 0 0 0 160 134 127 121 123 0
0 83 247 68 138 145 0 0 109 126 82 149 148 0 0 131 139 56 79 119 0 0 125 146 101 106 178 0 0 0 0 0 0 0 0 2. (0 x 0.10988678) + (0 x 0.11171819) + (0 x 0.10988678) + (160 x 0.11171819) + (134 x 0.11358011) + (124 x 0.11171819) + (83 x 0.10988678) + (247 x 0.11171819) + (68 x 0.10988678) = 91.1349974 0 0 0 0 0 0 0 0 160 134 127 121 123 0 0 83 247 68 138 145 0 0 109 126 82 149 148 0 0 131 139 56 79 119 0 0 125 146 101 106 178 0 0 0 0 0 0 0 0 3. (0 x 0.10988678) + (0 x 0.11171819) + (0 x 0.10988678) + (134 x 0.11171819) + (127 x 0.11358011) + (121 x 0.11171819) + (247 x 0.10988678) + (68 x 0.11171819) + (138 x 0.10988678) = 92.8160596 0 0 0 0 0 0 0 0 160 134 127 121 123 0 0 83 247 68 138 145 0 0 109 126 82 149 148 0 0 131 139 56 79 119 0 0 125 146 101 106 178 0 0 0 0 0 0 0 0 4. (0 x 0.10988678) + (0 x 0.11171819) + (0 x 0.10988678) + (127 x 0.11171819) + (121 x 0.11358011) + (123 x 0.11171819) + (68 x 0.10988678) + (138 x 0.11171819) + (145 x 0.10988678) = 80.4957352 0 0 0 0 0 0 0 0 160 134 127 121 123 0 0 83 247 68 138 145 0 0 109 126 82 149 148 0 0 131 139 56 79 119 0 0 125 146 101 106 178 0 0 0 0 0 0 0 0 5. (0 x 0.10988678) + (0 x 0.11171819) + (0 x 0.10988678) + (121 x 0.11171819) + (123 x 0.11358011) + (0 x 0.11171819) + (138 x 0.10988678) + (145 x 0.11171819) + (0 x 0.10988678) = 58.8517677
6. Perhitungan selanjutnya dilakukan seperti perhitungan diatas
Hasil seluruh perhitungan konvolusi dapat di lihat di bawah ini :
Tabel 1 Hasil perhitungan Konvolusi 69,566 2366 91,134 9974 92,816 0596 80,4957 352 58,851 7677 95,623 0556 126,49 6344 132,32 3951 123,385 059 91,679 4541 92,780 7137 116,11 717 120,15 0855 109,497 538 86,794 9 86,439 0685 113,57 7499 109,06 7422 70,4434 4816 86,561 405 60,417 7148 77,908 6633 69,836 1117 71, 7116629 54,034 908 Hasil SSR :
SSRn(x,y) = log In(x,y) – log Gn(x,y)
Dimana, log In (x,y) merupakan piksel citra awal.
Contoh : 1. 160 – 69.5662366= 90.4337634 2. 134 – 91.1349974 = 42.8650026 3. 127 – 92.8160596 = 34.1839404 4. 121 – 80.4957352 = 40.5042648 5. 123 – 58.8517677 = 64.1482323
6. Perhitungan selanjutnya dilakukan seperti perhitungan diatas
Seluruh hasil nilai singlescale retinex dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 2 Perhitungan Nilai SSR 90,4337 634 42,8650 026 34,1839 404 40,5042 648 64,1482 323 12,6230 56 120,503 656 64,3239 51 14,6149 41 53,3205 459 16,2192 893 9,88283 38,1508 55 39,5024 64 58,2054 44,5609 315 25,4225 01 58,0674 22 8,55655 184 32,4385 95 64,5822 852 68,0913 367 31,1638 883 34,2883 371 123,965 092 Kasus I RGB – R;G;B
Contoh sebuah Gambar meiliki 1 pixel dengan warna 9043376 ( desimal )
Pertanyaan :
1. Konversikan menjadi R, G dan B. Jawaban : Dik : RGB = 9342624 Dit : R ? G ? B ? Rumus R = RGB Mod 256 R = 9043376 Mod 256 = 176 Rumus G = (RGB / 256) Mod 256 G = (9043376 / 256) Mod 256 = 253 Rumus B = RGB / 65536 B = 90,43376/ 65536 = 138 Kasus 2 RGB – R;G;B
Input data citra Konvolu si citra Proses retinex hasil keluar
Contoh sebuah Gambar memiliki 1 pixel dengan warna 4286500 ( desimal )
Pertanyaan :
1. Konversikan menjadi R, G dan B. Jawaban : Dik : RGB = 4286500 Dit : R ? G ? B ? Rumus R = RGB Mod 256 R = 4286500 Mod 256 = 36 Rumus G = (RGB / 256) Mod 256 G = (4286500 / 256) Mod 256 = 104 Rumus B = RGB / 65536 B = 4286500/ 65536 = 65
Untuk mendapatkan nilai RGB selanjutnya dipakai rumus seperti diatas dan dapat dilihat hasil nilai RGB di bawah ini :
R G B R G B R G B R G B R G B 176, 253, 138 36, 104, 65 26, 41 52 250, 205, 62 231, 239, 98 225, 66, -20 44, 99, 184 139, 38, 98 246, 127, 23 86, 92, 81 168, 191, 24 123, 20, 15 90,54 , 58 38, 70, 60 166, 225, 9 157, 254, 68 170, 202, 39 150, 154, 89 7, 144, 131 107, 124, 50 116, 127, 99 45, 139, 104 100, 230, 48 225, 181, 53 221, 234, 19 3.3 Perancangan Aplikasi
3.3.1UseCaseDiagram
Use case diagram ini menjelaskan dan menerangkan kebutuhan (requirement) yang diinginkan atau dikehendaki user (pengguna), dan sangat berguna dalam menentukan struktur organisasi dan model dari sebuah sistem. Use case diagram mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat. Use case diagram digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada didalam sebuah sistem. Berikut ini gambar use case diagram pada aplikasi menentukan efek resolusi:
Gambar 1 Use Case Diagram Rekayasa perangkat lunak pengubahan citra
3.1.1 ActivityDiagram
Activity diagram merupakan salah satu cara memodelkan event-event yang terjadi dalam use case.
Pada diagram ini secara fungsi mirip dengan diagram alir (Flowchart), memperlihatkan aliran kendali dari suatu aktifitas ke aktifitas lainnya. Activity diagram berfungsi untuk menvisualisasikan, menspesifikasi, mengkonstruksi, serta mendokumentasikan sifat dari sekumpulan objek, selain itu juga dapat digunakan memodelkan aliran kendali dari suatu operasi.
Perancangan activity diagram untuk aplikasi menentukan efek resolusi menjelaskan keseluruhan event atau aktifitas yang terjadi pada aplikasi tersebut. Activity diagram untuk aplikasi menentukan efek resolusi dapat dilihat pada gambar 3.2 di bawah ini:
Gambar 2 Activity Diagram aplikasi menentukan efek resolusi
4. Implementasi
Implementasi sistem program ini mencakup spesifikasi kebutuhan perangkat keras (hardware) dan spesifikasi perangkat lunak (software). Sistem yang dirancang, menggunakan antar muka pengolahan data citra dan pengujian. Pada antar muka pengolahan, dapat di masukkan berupa data citra dengan bentuk format citra.
Aplikasi menentukan efek resolusi berdasarkan junlah pixel pada citra yang telah dirancang merupakan aplikasi komputer, dimana aplikasi menentukan efek resolusi tersebut dapat dijalankan pada komputer. Aplikasi menentukan efek resolusi menggunakan pemrograman Microsoft Visual Studio 2008. Dalam perancangan menentukan efek resolusi metode yang digunakan adalah metode Retinex untuk proses menentukan efek resolusi, dimana metode Retinex sangat berguna dalam perbaikan suatu citra yang berpengaruh pada pencahayaan tersebut. Berikut
ini hasil dari implementasi program keseluruhan yang telah dirancang adalah:
a. Form Menu Utama
Form ini adalah form menu utama. Form ini digunakan untuk menampilkan sub-sub menu. Dalam menu ini ada beberapa sub menu seperti file dan bantuan. Adapun from tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 3 Form Menu Utama b. Form Retinex
Form ini digunakan untuk menampilkan form dan button guntuk melakukan proses retinex. Adapun form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 4 Form Retinex c. Form Tentang Saya
Form Tentang Saya merupakan form yang menampilkan biodata atau cv dari pembuat aplikasi menentukan efek resolusi. Gambar untuk tampilan form tentang saya dapat dilihat pada gambar 4.3 di bawah ini:
Gambar 5 Form About 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Dari hasil penulisan dan analisa dari bab-bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan-kesimpulan, dimana kesimpulan-kesimpulan tersebut kiranya dapat berguna bagi para pembaca, sehingga penulisan skripsi ini dapat lebih bermanfaat. Adapun kesimpulan-kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut :
1. Dengan sistem yang dirancang pada aplikasi Dalam melakukan proses menentukan efek resolusi pada gambar dan menjadi tujuan untuk penggunaan objek yang diproses menggunakan metode Retinex.
2. Aplikasi ini dapat menghasilkan sebuah sistem atau pengubahan yang merubah objek sepaerti citra bitmap (*.bmp) ke citra bitmap (*.bmp,) 3. Pengujian dengan menggunakan aplikasi Visual
Basic 2008 dapat bekerja dengan maksimal tetapi masih membutuhkan waktu beberapa saat hingga memperlihatkan hasil proses pencahayaan. 5.2 Saran
Adapun saran-saran yang dapat diberikan pada penulisan sekripsi ini adalah sebagai berikut:
1. Sebaiknya dilakukan perbaikan pada sistem dari segi tampilan, dan file agar user tidak merasa jenuh jika menggunakan sistem.
2. Hendaknya dilakukan pengembangan sistem agar tidak hanya melakukan penentuan efek resolusi pada perangkat lunak hanya pada satu jenis. 3. Untuk pengembangan lebih lanjut, metode
menentukan efek resolusi yang digunakan tidak hanya satu tapi dapat dikombinasikan dari beberapa metode yang lain sehingga dapat dicapai hasil yang lebih maksimal dan lebih efisien.
DAFTAR PUSTAKA
1. Adipranata, Rudi,dkk. “perbaikan Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Retinex”, Teknik Informatika Universitas Kristen Petra.
2. Ahmad Syukri dan Amran, Pengurusan Teknologi, University Teknologi Malaysia, Malaysia, 2005 3. Andi. 2009. “Visual basic Net”. Yogyakarta:
Wahana Komputer.
4. Darma Putra 2010, Pengolahan Citra, Penerbit Andi Yogyakarta.
5. HM. Jogiyanto, Sistem Teknologi Informasi, Andi, Yogyakarta, 2003
6. Kadir Abdul, Pengenalan Sistem Informasi, Andi, Yogyakarta, 2003
7. Nugroho, Adi. (2010). “Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek dengan Metode USDP”. Yogyakarta: Andi Offset
8. Sutoyoso, 2009 , Komponen Komponen Pada Citra, Penerbit Bandung.
9. Yuni Sugiarti. (2013). “Analisis & Perancangan UML (Unified Modelling Language)”. Generated VB.6. Yogyakarta : Graha Ilmu.
