Penghalusan Citra Menggunakan Transformasi Wavelet
Daftar Isi:
- Pengolahan citra digital mempunyai aplikasi yang luas, contohnya adalah: pengiriman dan penyimpanan citra digital untuk bisnis, dan pemeriksaan medis. Citra digital yang didapat sering mengalami penurunan mutu (degradasi), misalnya mengandung cacat atau derau (noise) dan warna terlalu kontras; sehingga menjadi lebih sulit diinterpretasi karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut menjadi berkurang. Untuk mengatasi masalah ini, maka diperlukan proses peningkatan kualitas citra digital (image enhancement). Dalam tugas akhir ini penulis menggunakan transformasi wavelet untuk menghaluskan citra, dengan cara memecah citra digital pada format bmp menjadi bentuk luminance dan chrominance, transformasi wavelet diaplikasikan pada komponen luminance dan hasilnya diolah sesuai dengan karakteristik penghalusan citra yang diinginkan (dalam tugas akhir ini digunakan enam metode: uniform smoothing, gaussian smoothing, smoothing dengan ambang, median smoothing, dan noise thresholding: hard thresholding dan soft thresholding), kemudian dengan inverse transformasi wavelet didapatkan kembali komponen luminance hasil olahan, selanjutnya dilakukan perubahan dari bentuk luminance dan chrominance kembali ke bentuk bmp, hingga diperoleh hasil penghalusan citra digital yang diinginkan. Dari hasil perhitungan MSE dalam tugas akhir ini, didapatkan metode terbaik adalah metode noise thresholding: soft thresholding (MSErata-rata = 68,5874), sedangkan dari hasil survei metode terbaik adalah metode noise thresholding: hard thresholding (Nilairata-rata = 4,3). Metode terburuk dari hasil perhitungan MSE dan hasil survei adalah sama, yaitu metode smooth dengan ambang 10 (MSErata-rata = 507,7119 dan Nilairata-rata = 2,4). Perbedaan ini disebabkan oleh ketidak-akuratan pengamatan mata telanjang manusia dan selera dari tiap responden yang berbeda-beda.