Analisis Komparasi Perbaikan Kualitas Citra Bawah Air Berbasis Kontras Pemerataan Histogram

Abstract

Dalam makalah ini, penulis melakukan komparasi metode pemerataan histogram yang biasa digunakan untuk meningkatkan citra. Gambar bawah air umumnya mengalami penurunan kontras yang cukup rendah dan kualitas bayangan yang menurun. Saat kita melakukan penangkapan gambar dari udara ke air, keseluruhan gambar akan mengalami perubahan. Selama menangkap beberapa efek absorpsi, refleksi dan hamburan diinduksi dalam bentuk kontras, kualitas, dan noise saat gambar terlihat tidak jelas atau kabur. Ini membuat gambar dipenuhi satu bayangan. Untuk mengatasi faktor-faktor tersebut dan penggunaan sumber daya bawah air maka peningkatan citra diperlukan. Maka dalam makalah ini, mengusulkan menggunakan metode untuk peningkatan citra bawah air berbasis pemerataan histogram yaitu Histogram Equalization (HE), Adaptive Histogram Equalization (AHE) dan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Penelitian ini melakukan komparasi metode pemerataan histogram dengan tujuan untuk mengetahui kinerja metode HE, AHE, CLAHE dalam meningkatkan kualitas gambar bawah air. Berdasarkan kinerja hasil pengukuran menggunakan Mean Square Error (MSE), dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) terjadi peningkatan kualitas gambar bawah air setelah di tingkatkan menggunakan CLAHE lebih baik daripada AHE dan HE.

Implementasi HE, AHE, dan CLAHE Pada Metode Convolutional Neural Network untuk Identifikasi Citra X-Ray Paru-Paru Normal atau Terinfeksi Covid19

“…Teknik ini mengubah penyebaran nilai intensitas pixel dalam suatu citra menjadi merata (Kusuma, 2020). Adaptive Histogram Equalization merupakan teknik pengolahan citra yang bertujuan untuk meningkatkan kontras pada suatu citra (Suharyanto et al, 2020). Sedangkan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization digunakan untuk meningkatkan kualitas citra dibandingkan citra asli (Suharyanto et al, 2020 (Kurniawan et al, 2020) dan ROC Curve (Waluyo et al, 2017).…”

“…Adaptive Histogram Equalization merupakan teknik pengolahan citra yang bertujuan untuk meningkatkan kontras pada suatu citra (Suharyanto et al, 2020). Sedangkan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization digunakan untuk meningkatkan kualitas citra dibandingkan citra asli (Suharyanto et al, 2020 (Kurniawan et al, 2020) dan ROC Curve (Waluyo et al, 2017). Hasil terbaik dari keseluruhan model akan digunakan untuk proses identifikasi citra.…”