Peningkatan Kualitas Citra Reduksi Noise Menggunakan Iterative Denoising and Backward Projection-CNN dan TFM-CLAHE Pada Citra 24 Bit

Penurunan kualitas yang diakibatkan adanya noise atau kontras yang tidak normal pada citra mengakibatkan objek pada citra menjadi tidak jelas. Masalah itu dapat disebabkan perangkat yang digunakan menimbulkan noise atau tidak bisa menghasilkan kontras yang normal. Adanya noise dan kontras rendah gel...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Irpan Adiputra Pardosi, Hernawati Gohzali
Formato:	article
Lenguaje:	ID
Publicado:	Universitas Dian Nuswantoro 2021
Materias:	kontras rendah, noise salt, tfm-clahe, idbp-cnn, kualitas citra Information technology T58.5-58.64
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/8c0247c3de3f499b9ebf2f7a4fd1552d
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:8c0247c3de3f499b9ebf2f7a4fd1552d
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:8c0247c3de3f499b9ebf2f7a4fd1552d2021-11-22T08:17:07ZPeningkatan Kualitas Citra Reduksi Noise Menggunakan Iterative Denoising and Backward Projection-CNN dan TFM-CLAHE Pada Citra 24 Bit2356-257910.33633/tc.v20i4.5243https://doaj.org/article/8c0247c3de3f499b9ebf2f7a4fd1552d2021-11-01T00:00:00Zhttp://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/5243https://doaj.org/toc/2356-2579Penurunan kualitas yang diakibatkan adanya noise atau kontras yang tidak normal pada citra mengakibatkan objek pada citra menjadi tidak jelas. Masalah itu dapat disebabkan perangkat yang digunakan menimbulkan noise atau tidak bisa menghasilkan kontras yang normal. Adanya noise dan kontras rendah gelap berdampak besar terhadap kualitas citra?, proses reduksi noise yang berukuran besar 45% akan berpengaruh pada informasi didalam citra sehingga kualitas citra hasil reduksi menjadi hal yang perlu dipertimbangkan untuk noise berukuran besar?. Penelitian tahun 2019 menggunakan algoritma Iterative Denoising and Backward Projections with CNN (IDBP-CNN) dinyatakan mampu mereduksi noise hingga 51% dengan kualitas PSNR diatas 30 dB dengan mengabaikan kontras dari citra. Sedangkan algoritma untuk meningkatkan kontras citra menggunakan algoritma Triangular Fuzzy Membership?Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (TFM-CLAHE) juga diklaim mampu meningkatkan kontras citra dengan kualitas PSNR di atas 20 dB, yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma CLAHE. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada 10 citra kontras rendah gelap dengan noise 45% didapatkan kombinasi algoritma TFM-CLAHE diikuti IDBP-CNN lebih baik dengan rata-rata hasil PSNR = 31.69 dB, dibandingkan sebaliknya PSNR = 31.01 dB, Namun rata-rata keragaman informasi citra hasil dengan kombinasi IDBP-CNN diikuti TFM-CLAHE lebih kecil selisihnya terhadap citra asli berdasarkan Shanon Entropy sebesar 3.77% dibandingkan sebaliknya 4.75%Irpan Adiputra PardosiHernawati GohzaliUniversitas Dian Nuswantoroarticlekontras rendah, noise salt, tfm-clahe, idbp-cnn, kualitas citraInformation technologyT58.5-58.64IDTechno.Com, Vol 20, Iss 4, Pp 566-578 (2021)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	ID
topic	kontras rendah, noise salt, tfm-clahe, idbp-cnn, kualitas citra Information technology T58.5-58.64
spellingShingle	kontras rendah, noise salt, tfm-clahe, idbp-cnn, kualitas citra Information technology T58.5-58.64 Irpan Adiputra Pardosi Hernawati Gohzali Peningkatan Kualitas Citra Reduksi Noise Menggunakan Iterative Denoising and Backward Projection-CNN dan TFM-CLAHE Pada Citra 24 Bit
description	Penurunan kualitas yang diakibatkan adanya noise atau kontras yang tidak normal pada citra mengakibatkan objek pada citra menjadi tidak jelas. Masalah itu dapat disebabkan perangkat yang digunakan menimbulkan noise atau tidak bisa menghasilkan kontras yang normal. Adanya noise dan kontras rendah gelap berdampak besar terhadap kualitas citra?, proses reduksi noise yang berukuran besar 45% akan berpengaruh pada informasi didalam citra sehingga kualitas citra hasil reduksi menjadi hal yang perlu dipertimbangkan untuk noise berukuran besar?. Penelitian tahun 2019 menggunakan algoritma Iterative Denoising and Backward Projections with CNN (IDBP-CNN) dinyatakan mampu mereduksi noise hingga 51% dengan kualitas PSNR diatas 30 dB dengan mengabaikan kontras dari citra. Sedangkan algoritma untuk meningkatkan kontras citra menggunakan algoritma Triangular Fuzzy Membership?Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (TFM-CLAHE) juga diklaim mampu meningkatkan kontras citra dengan kualitas PSNR di atas 20 dB, yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma CLAHE. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada 10 citra kontras rendah gelap dengan noise 45% didapatkan kombinasi algoritma TFM-CLAHE diikuti IDBP-CNN lebih baik dengan rata-rata hasil PSNR = 31.69 dB, dibandingkan sebaliknya PSNR = 31.01 dB, Namun rata-rata keragaman informasi citra hasil dengan kombinasi IDBP-CNN diikuti TFM-CLAHE lebih kecil selisihnya terhadap citra asli berdasarkan Shanon Entropy sebesar 3.77% dibandingkan sebaliknya 4.75%
format	article
author	Irpan Adiputra Pardosi Hernawati Gohzali
author_facet	Irpan Adiputra Pardosi Hernawati Gohzali
author_sort	Irpan Adiputra Pardosi
title	Peningkatan Kualitas Citra Reduksi Noise Menggunakan Iterative Denoising and Backward Projection-CNN dan TFM-CLAHE Pada Citra 24 Bit
title_short	Peningkatan Kualitas Citra Reduksi Noise Menggunakan Iterative Denoising and Backward Projection-CNN dan TFM-CLAHE Pada Citra 24 Bit
title_full	Peningkatan Kualitas Citra Reduksi Noise Menggunakan Iterative Denoising and Backward Projection-CNN dan TFM-CLAHE Pada Citra 24 Bit
title_fullStr	Peningkatan Kualitas Citra Reduksi Noise Menggunakan Iterative Denoising and Backward Projection-CNN dan TFM-CLAHE Pada Citra 24 Bit
title_full_unstemmed	Peningkatan Kualitas Citra Reduksi Noise Menggunakan Iterative Denoising and Backward Projection-CNN dan TFM-CLAHE Pada Citra 24 Bit
title_sort	peningkatan kualitas citra reduksi noise menggunakan iterative denoising and backward projection-cnn dan tfm-clahe pada citra 24 bit
publisher	Universitas Dian Nuswantoro
publishDate	2021
url	https://doaj.org/article/8c0247c3de3f499b9ebf2f7a4fd1552d
work_keys_str_mv	AT irpanadiputrapardosi peningkatankualitascitrareduksinoisemenggunakaniterativedenoisingandbackwardprojectioncnndantfmclahepadacitra24bit AT hernawatigohzali peningkatankualitascitrareduksinoisemenggunakaniterativedenoisingandbackwardprojectioncnndantfmclahepadacitra24bit
_version_	1718417808496263168

Peningkatan Kualitas Citra Reduksi Noise Menggunakan Iterative Denoising and Backward Projection-CNN dan TFM-CLAHE Pada Citra 24 Bit

Ejemplares similares