PENDAHULUAN

Latar Belakang

Penggunaan citra digital semakin meningkat karena kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh citra digital tersebut, antara lain kemudahan dalam mendapatkan gambar, memperbanyak gambar, pengolahan gambar dan lain-lain. Tetapi tidak semua citra digital memiliki tampilan visual yang memuaskan mata manusia. Ketidakpuasan itu dapat timbul karena adanya noise, kualitas pencahayaan pada citra digital yang terlalu gelap atau terlalu terang. Sehingga diperlukan metode untuk dapat memperbaiki kualitas citra digital tersebut. Untuk meningkatkan kualitas citra dari sisi kontras warna maka kita bisa memberikan perlakuan pada histogramnya. Perlakuan yang dimaksud di dalam artikel ini adalah histogram equalization pada citra dalam level ke-abu-an (grayscale). Histogram citra dikatakan baik bila mampu melibatkan semua level atau aras yang mungkin pada level ke-abu-an. Sedangkan untuk menghilangkan noise, maka dilakukan median filtering. Tujuannya agar mampu menampilkan detil pada citra sehingga mudah untuk diamati.

Rumusan Masalah

Masalah yang ingin diselesaikan dalam penelitian ini adalah bagaimana cara memperbaiki dan meningkatkan kualitas citra digital yang memiliki tampilan yang kurang memuaskan dengan menggunakan metode Histogram Equalization dan juga Median Filtering.

 Tujuan

Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah memperbaiki dan meningkatkan kualitas citra digital yang memiliki tampilan yang kurang memuaskan dengan menggunakan metode Histogram Equalization dan juga Median Filtering.

METODOLOGI PENELITIAN

Image Enhancement

Teknik Image Enhancement (IE) telah sering diterapkan untuk pengolahan citra dan aplikasi computer vision untuk meningkatkan probabilitas keberhasilan dalam tugas analisis citra. Teknik IE sangat berguna dalam aplikasi dimana sebuah gambar dengan lebih mudah dibedakan detail tekstur dan warna guished perseptual yang lebih baik

Grayscale

Dalam komputasi, suatu citra digital grayscale atau greyscale adalah suatu citra dimana nilai dari setiap pixel merupakan sample tunggal. Citra yang ditampilkan dari citra jenis ini terdiri atas warna abu-abu, bervariasi pada warna hitam pada bagian yang intensitas terlemah dan warna putih pada intensitas terkuat. Citra grayscale berbeda dengan citra ”hitam-putih”, dimana pada konteks komputer, citra hitam putih hanya terdiri atas 2 warna saja yaitu ”hitam” dan ”putih” saja. Citra grayscale disimpan dalam format 8 bit untuk setiap sample pixel, yang memungkinkan sebanyak 256 intensitas. Format ini sangat membantu dalam pemrograman karena manupulasi bit yang tidak terlalu banyak.

Median Filtering

Median Filtering merupakan salah satu teknik peningkatan kualitas citra dalam domain spasial. Metode ini termasuk dalam kategori nonlinear filtering. Nilai piksel output-an median filtering ditentukan oleh median dari lingkungan mask yang ditentukan. Median dicari dengan melakukan pengurutan terhadap nilai piksel dari mask yang sudah ditentukan, kemudian dicari nilai tengahnya.

Metode Histogram Equalization

            Histogram Equalization adalah merupakan metode dalam pengolahan gambar yang meningkatkan kontras gambar secara umum, terutama ketika digunakan data gambar yang diwakili oleh nilai-nilai yang dekat kontras. Melalui penyesuaian ini, intensitas gambar dapat didistribusikan pada histogram dengan lebih baik. Hal ini memungkinkan untuk daerah kontras lokal yang lebih rendah untuk mendapatkan kontras yang lebih tinggi tanpa mempengaruhi kontras global. Metode ini juga berguna untuk dengan latar belakang dan foregrounds yang keduanya terang atau keduanya gelap.

EKSPERIMEN

Pada penelitian ini, eksperimen dilakukan dengan menggunakan Google Colabs dan Bahasa pemograman Python terhadap citra yang akan diproses. Sebagai batasan, citra yang digunakan hanyalah citra hitam-putih (grey level) saja. Citra berwarna akan dikonversi terlebih dahulu menjadi citra hitam-putih, dan citra yang mengandung derau akan dilakukan proses untuk menghilangkan derau sehingga bisa dilakukan proses histogram citra.

Pada proses perbaikan citra, akan digunakan fungsi histeq, menggunakan citra yang sama, dimana citra asli merupakan citra berwarna yang sudah dikonversi menjadi citra hitam-putih. Perbandingan citra sebelum dan sesudah histogramequalization yang memiliki citra warna yang sama dapat dilihat pada gambar 1.

Dari gambar 2 diatas bisa dilihat bahwa citra output (setelah histogram equalization) persebaran histogramnya lebih merata dibandingkan dengan citra input (sebelum histogram equalization). Dengan histogram yang lebih merata, maka akan meningkatkan persebaran nilai grayscale sehingga citra output akan terlihat lebih terang dan detailnya lebih terlihat.

Citra gambar yang mengalami gangguan akan berkurang kualitasnya. Maka citra yang mengalami gangguan diperbaiki mutunya dengan cara menghilangkan derau dengan menggunakan penapis median (median filter). Hasil proses nya dapat dilihat pada gambar 3.

Setelah melalui proses menghilangkan derau, maka citra tersebut baru dapat dilakukan proses Histogram Equalization.

Pada gambar 5, terlihat bahwa hasil proses perbaikan citra menggunakan histogram equalization yang sebelumnya dilakukan proses median filtering lebih baik dibandingkan dengan proses yang langsung dilakukan histogram equalization saja seperti yang terlihat pada gambar 1.

KESIMPULAN

Berdasarkan hasil pengujian dari program yang dibangun, dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode histogram equalization dapat memperbaiki citra dengan cara meningkatkan kontras dari citra sehingga terlihat lebih jelas. Namun, penggunaan median filtering sebelum dilakukan histogram equalization menghasilkan perbaikan citra yang lebih baik dan meningkatkan kualitas citra jika gambar yang diinputkan terdapat noise.

Source Code Program

Link Source Code Program dapat dilihat dibawah ini :

https://colab.research.google.com/drive/1g8v_b9kk8lDXeCp4iuLdW5T574iRg7IB#scrollTo=ztd8EfqQcLz-

YouTube