PERBANDINGAN ALGORITMA MEAN FILTER DALAM MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL
Daftar Isi:
- Perbaikan citra merupakan salah satu cara yang dilakukan dalam proses pengolahan citra untuk mendapatkan citra yang lebih baik dari citra. citra yang terkena noise merupakan citra rusak sehingga perlu mendapatkan perbaikan bertujuan untuk mendapatkan citra hasil yang lebih baik. Pada penelitian ini akan dilakukan perbaikan pada4jenis citra yaitu citra detail (Bunga.jpg),citra penuh warna (RGB.jpg), citra sedikit warna (Apel.jpg),dan citra lembut (Awan.jpg). Citra tersebut ditambahkan dua noise yaitu, salt and pepper noise dan speckle noise kemudian dibersihkan dengan mengimplementasikan metode Arithmetic Mean Filter, Geometric Mean Filter, Harmonic Mean Filter dan Contra harmonic Mean Filter dengan 3 macam kernel yaitu, 3×3, 5×5 dan7×7. Pengujian dalam penelitian ini dilakukan dengan2 cara yaitu, pengujian dengan blackbox dan pengujian dengan membandingkan nilai MSE dan PSNR dari citra hasil perbaikan. Pada pengujian pebandingan nilaiMSE dan PSNR didapati hasil perbaikan terbaik pada citra awan.jpg dengan speckle noise0,1, menggunakan arithmetic mean filter kernel 7×7dengan nilaiMSE= 46.483yang lebih kecil dan nilai PSNR= 31.4578lebih besar jika dibandingkan dengan nilai lainnya, Sedangkan pengujian terburuk terdapat pada citra apel.jpg dengan noise salt and pepper menggunakan Harmonic mean filter Kernel 7×7 dengan nilai MSE = 44879.2 dan nilai PSNR = 1.61035. Kata Kunci: Arithmetic Mean Filter, Citra Berwarna, Contraharmonic Mean Filter, Geometric Mean Filter, Harmonic Mean Filter,MSE, Perbaikan Citra,PSNR,Reduksi Noise