Metode High-Pass Filter Dan Fast Fourier Transform Untuk Perbaikan Citra Telapak Tangan
Telapak tangan sering digunakan sebagai sumber penelitian dibidang sistem biometrik karena mempunyai karakteristik seperti sidik jari. Selain itu, telapak tangan juga mudah didapatkan dan dapat diperoleh dari citra yang memiliki resolusi rendah. Namun, selain itu juga sebuah citra telapak tangan aka...
Guardado en:
Autores principales: | , , |
---|---|
Formato: | article |
Lenguaje: | ID |
Publicado: |
Universitas Dian Nuswantoro
2021
|
Materias: | |
Acceso en línea: | https://doaj.org/article/5c20ce1fd766461c958ea5515cbca7ae |
Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
id |
oai:doaj.org-article:5c20ce1fd766461c958ea5515cbca7ae |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
oai:doaj.org-article:5c20ce1fd766461c958ea5515cbca7ae2021-11-22T08:17:07ZMetode High-Pass Filter Dan Fast Fourier Transform Untuk Perbaikan Citra Telapak Tangan2356-257910.33633/tc.v20i4.5262https://doaj.org/article/5c20ce1fd766461c958ea5515cbca7ae2021-11-01T00:00:00Zhttp://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/5262https://doaj.org/toc/2356-2579Telapak tangan sering digunakan sebagai sumber penelitian dibidang sistem biometrik karena mempunyai karakteristik seperti sidik jari. Selain itu, telapak tangan juga mudah didapatkan dan dapat diperoleh dari citra yang memiliki resolusi rendah. Namun, selain itu juga sebuah citra telapak tangan akan dapat mengalami penurunan terhadap kualitasnya. Untuk itu dilakukanlah sebuah tahap yang dikenal dengan perbaikan kualitas citra, dimana bidang ini merupakan tahap awal dari pengolahan citra digital. Dalam penelitian ini penggunaan metode dalam perbaikan citra difokuskan untuk menajamkan citra telapak tangan dengan menggunakan high pass filter dan filter fast fourier transform, dimana sebelumnya citra tersebut telah diolah dengan menggunakan histogram ekualisasi untuk meningkatkan kontras citra telapak tangan. Setelah dilakukan pengujian terhadap 30 sampel citra. Dengan menilai error pada MSE (Mean Square Error) dan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dari citra hasil rekonstruksi, hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan high pass filter dengan koefisien=1 menghasilkan citra yang lebih baik dimana nilai rata-rata MSE=7,064544(dB) dan PSNR=40,01314(dB) daripada menggunakan high-pass filter dengan koefisien=0. Sedangkan pada fast fourier transform dengan menggunakan Ideal High-Pass Filter (IHPF) mampu menghasilkan citra rekonstruksi yang lebih baik dengan rerata MSE=9,354056(dB) dan PSNR=38,537046(dB) dari pada menggunakan butterworth high-pass filter (BHPF) dan gaussian high-pass filter (GHPF)Mhd Furqan- SrianiMuhammad Akbar Ramadhan TanjungUniversitas Dian Nuswantoroarticlecitra, perbaikan citra, sharpening, high pass filter, fast fourier transformInformation technologyT58.5-58.64IDTechno.Com, Vol 20, Iss 4, Pp 601-612 (2021) |
institution |
DOAJ |
collection |
DOAJ |
language |
ID |
topic |
citra, perbaikan citra, sharpening, high pass filter, fast fourier transform Information technology T58.5-58.64 |
spellingShingle |
citra, perbaikan citra, sharpening, high pass filter, fast fourier transform Information technology T58.5-58.64 Mhd Furqan - Sriani Muhammad Akbar Ramadhan Tanjung Metode High-Pass Filter Dan Fast Fourier Transform Untuk Perbaikan Citra Telapak Tangan |
description |
Telapak tangan sering digunakan sebagai sumber penelitian dibidang sistem biometrik karena mempunyai karakteristik seperti sidik jari. Selain itu, telapak tangan juga mudah didapatkan dan dapat diperoleh dari citra yang memiliki resolusi rendah. Namun, selain itu juga sebuah citra telapak tangan akan dapat mengalami penurunan terhadap kualitasnya. Untuk itu dilakukanlah sebuah tahap yang dikenal dengan perbaikan kualitas citra, dimana bidang ini merupakan tahap awal dari pengolahan citra digital. Dalam penelitian ini penggunaan metode dalam perbaikan citra difokuskan untuk menajamkan citra telapak tangan dengan menggunakan high pass filter dan filter fast fourier transform, dimana sebelumnya citra tersebut telah diolah dengan menggunakan histogram ekualisasi untuk meningkatkan kontras citra telapak tangan. Setelah dilakukan pengujian terhadap 30 sampel citra. Dengan menilai error pada MSE (Mean Square Error) dan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dari citra hasil rekonstruksi, hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan high pass filter dengan koefisien=1 menghasilkan citra yang lebih baik dimana nilai rata-rata MSE=7,064544(dB) dan PSNR=40,01314(dB) daripada menggunakan high-pass filter dengan koefisien=0. Sedangkan pada fast fourier transform dengan menggunakan Ideal High-Pass Filter (IHPF) mampu menghasilkan citra rekonstruksi yang lebih baik dengan rerata MSE=9,354056(dB) dan PSNR=38,537046(dB) dari pada menggunakan butterworth high-pass filter (BHPF) dan gaussian high-pass filter (GHPF) |
format |
article |
author |
Mhd Furqan - Sriani Muhammad Akbar Ramadhan Tanjung |
author_facet |
Mhd Furqan - Sriani Muhammad Akbar Ramadhan Tanjung |
author_sort |
Mhd Furqan |
title |
Metode High-Pass Filter Dan Fast Fourier Transform Untuk Perbaikan Citra Telapak Tangan |
title_short |
Metode High-Pass Filter Dan Fast Fourier Transform Untuk Perbaikan Citra Telapak Tangan |
title_full |
Metode High-Pass Filter Dan Fast Fourier Transform Untuk Perbaikan Citra Telapak Tangan |
title_fullStr |
Metode High-Pass Filter Dan Fast Fourier Transform Untuk Perbaikan Citra Telapak Tangan |
title_full_unstemmed |
Metode High-Pass Filter Dan Fast Fourier Transform Untuk Perbaikan Citra Telapak Tangan |
title_sort |
metode high-pass filter dan fast fourier transform untuk perbaikan citra telapak tangan |
publisher |
Universitas Dian Nuswantoro |
publishDate |
2021 |
url |
https://doaj.org/article/5c20ce1fd766461c958ea5515cbca7ae |
work_keys_str_mv |
AT mhdfurqan metodehighpassfilterdanfastfouriertransformuntukperbaikancitratelapaktangan AT sriani metodehighpassfilterdanfastfouriertransformuntukperbaikancitratelapaktangan AT muhammadakbarramadhantanjung metodehighpassfilterdanfastfouriertransformuntukperbaikancitratelapaktangan |
_version_ |
1718417796418764800 |