Denoising Restorasi Citra Digital Menggunakan Filter Wiener

Depi Siti Nurjanah, Didi Suhaedi, Erwin Harahap

Abstract


Citra merupakan istilah lain dari gambar, yaitu informasi yang berbentuk visual. Citra digital dibentuk oleh suatu kumpulan titik yang dinamakan piksel. Sebuah citra digital dapat mewakili oleh sebuah matriks yang terdiri dari M kolom N baris. Noise adalah suatu piksel yang mengganggu kualitas citra. Noise merupakan penyebab utama penurunan kualitas citra, Proses penghilangan noise pada pengolahan citra disebut denoising. Denoising perlu dilakukan karena suatu noise dapat menghalangi pengambilan informasi pada citra tersebut. Filter wiener merupakan proses denoising citra digital yang menggunakan pendekatan gabungan antara fungsi degradasi dengan sifat-sifat statistika dari noise. Filter wiener adalah filter yang di dalamnya memiliki pendekatan untuk merestorasi citra dengan mengurangi sensitivitas noise pada filter inversi. Metode ini didasarkan pada pertimbangan antara gambar dan noise yang dianggap sebagai proses acak, tujuannya untuk menemukan sebuah taksiran  dari citra yang tak rusak  sedemikian sehingga  mean square error diantara keduanya dapat diminimalkan. Fungsi taksiran  merupakan hasil citra yang telah direstorasi, fungsi  adalah citra asli yang telah di transformasi sedangkan fungsi  adalah citra degradasi yang telah di transformasi. Transformasi yang digunakan adalah Fast Fourier Transform (FFT). Setelah dilakukan pengujian terhadap citra yang diberi Gaussian noise penerapan filter wiener pada restorasi citra dapat mengurangi noise yang sebelunya telah diberikan pada citra, namun tidak dapat mengembalikan citra tersebut kembali seperti citra asli sebelum diberi noise.

 

*Denoising in Digital Image Restoration using Wiener Filter

Image is another term from the picture, that the information in the form of visual. The digital image is formed by a collection of dots called pixels. A digital image can be represented by a matrix consisting of M column of the N line. Noise is a pixel that interferes with the quality of the image. Noise is a major cause of the decline in the quality of the image, the process of removing noise in image processing called denoising. Denoising needs to be done because a noise can block the uptake of the information on the image. The wiener filter is a process of digital image denoising using combined approach between the functions of the degradation with the statistical characteristics of the noise. The wiener filter is a filter that has an approach to restoring the image by reducing the sensitivity to noise in filter inversion. This method is based on the consideration between the picture and the noise that is considered as a random process, aim to find an estimate of of the nondestructive image  such that the mean square error between the two could be minimized. Function estimate is the result of the image has been restored, the function  is the original image that has been in transformation while the function  is the image degradation that has been in transformation. The transformation that is used is the Fast Fourier Transform (FFT). After testing done against a given image Gaussian noise, implementation of wiener filter on the restoration of the image can reduce noise that  formerly had been given on the image, but you can't restore the image back as the original image before the noise was given.


References


Abdul Kadir, A. S. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi Publisher.

Andri Kurniawan, Y. P. (2015). Pemanfaatan Data Suhu Permukaan Laut Citra Pengindraan Jauh Modis Terra/Aqua Untuk Identifikasi Wilayah Berpotensi Ikan. Seminar Penelitian Sivitas Akademika UNISBA (p. 2). Bandung: UNISBA.

Efford, N. (2000). Digital Image Processing a Practical Introduction Using Java. Essex: Pearson Education Limited.

Jain, A. K. (1989). Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice-Hall International.

T. Sutoyo, S. E. (2009). Teori Pengolahan Citra Digital. Andi Publisher.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


ISSN : 1412-5056

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License

Indexed by: