Komparasi Proses Debluring Citra Antara Algoritma Lucy-Richardson dan Wiener Filter

Authors

  • Yesaya Purwocaroko Universitas Gunadarma
  • Karmilasari Universitas Gunadarma
  • Novrina Universitas Gunadarma

Abstract

Restorasi citra merupakan teknik pemrosesan citra yang bertujuan untuk meminimumkan cacat pada citra, sehingga citra terlihat lebih baik. Deblurring merupakan salah satu operasi restorasi citra yang bertujuan untuk mengurangi efek blur pada citra sehingga kualitas citra yang menurun dapat diperbaiki. Efek blur dapat terjadi akibat pergerakan media digital maupun fokus lensa yang kurang tepat pada saat pengambilan gambar. Di dalam pen- golahan citra, efek tersebut disimulasikan dengan menggunakan motion blur dan gaussian blur. Metode yang digunakan dalam operasi deblurring diantaranya adalah metode Lucy- Richardson dan Wiener Filter. Tujuan dari penulisan ini adalah melakukan uji terhadap kedua metode tersebut untuk mengetahui metode mana yang lebih baik dalam merestorasi sebuah citra kabur. Metode Lucy-Richardson merupakan salah satu metode deblurring yang menggunakan proses iterasi. hingga hasil citra yang diperoleh mencapai kriteria yang mak- simal. Metode Wiener melakukan proses restorasi dengan meminimumkan galat restorasi. Dari hasil pengujian yang dilakukan, kedua metode menunjukan kemampuan yang baik dalam merestorasi citra blur. Hal ini dapat dilihat dari citra hasil restorasi masing-masing metode. Namun dalam perhitungan menggunakan nilai PSNR (Peak Signal Noise to Rasio), metode Lucy-Richardson memiliki nilai rata-rata yang lebih tinggi dibandingkan metode Wiener Filter. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa metode Lucy-Richardson lebih baik merestorasi citra blur dibandingkan Wiener Filter.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

27-12-2014

How to Cite

[1]
Yesaya Purwocaroko, Karmilasari and Novrina 2014. Komparasi Proses Debluring Citra Antara Algoritma Lucy-Richardson dan Wiener Filter. Jurnal Ilmiah Komputasi. 13, 2 (Dec. 2014), 1–16.
Abstract View: 13 times

Most read articles by the same author(s)