Analisis Kualitas Interpolasi Terhadap Fitur Statistik pada Citra
Meirista Wulandari
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Tarumanagara, Jakarta, Indonesia meiristaw@ft.untar.ac.id
Diterima 10 Desember 2016 Disetujui 30 Desember 2016
Abstract —There are a lot of applications of pattern recognition which need input image with a certain size. The size effect the result of pattern recognition.
Determining  size  of  image  adopts  interpolation technique. Interpolated image’s quality depends on interpolation technique. Texture is the main feature which  is  used  in  image  processing  and  computer vision  to  classify  object.  One  of  some  methods that  are  used  to  characterize  texture  is  statistical methods.  Statistical  methods  characterize  texture by the statistical distribution of the image density. This  research  compared  4  interpolation  methods (Nearest Neighbor Interpolation, Bilinear Interpolation,  Bicubic  Interpolation  and  Nearest Neighbor  Value  Interpolation)  and  6  features of  10  test  images.  Based  on  6  features  which  are researched,  skewness changes upto  800%,  energy 90%,  entropy  75%,  smoothness  18%,  standard deviation 10% and mean 0,9%
Index Terms— Interpolation, Statistical feature, NNI,  Bilinear  Interpolation,  NNV,  Bicubic Interpolation

## I. Pendahuluan
Teknik  pengolahan  citra  sudah  banyak berkembang  dalam  berbagai  bidang,  termasuk dalam  bidang  peningkatan  gambar  dengan resolusi rendah menjadi gambar dengan resolusi tinggi  atau  pun  sebaliknya  [1]  [2].  Kualitas gambar hasil pengolahan tergantung dari teknik interpolasi  yang  digunakan.  Selama  beberapa tahun terakhir, berbagai teknik pengolahan citra telah  dikembangkan  seperti  teknik  kompresi,
Namun  teknik  interpolasi  masih  kurang dieksplorasi [3].
Sistem Content  Based  Image  Retrieval (CBIR) adalah suatu sistem yang mengaplikasikan
penggunaan  analisa  citra  untuk  mengekstrak secara otomatis sejumlah atribut citra suatu waktu pada database citra [4]. Dalam sistem CBIR [5]
menangkap informasi visual dari suatu citra baik utama  yang  digunakan  dalam  pengolahan  citra dan computer  vision suatu  objek.  Karena  Citra  digital  tersusun  dari sebagai  kesatuan  piksel-piksel  yang  saling berhubungan  antara  satu  piksel  dengan  yang lainnya  [7].  Salah  satu  metode  yang  dapat menyatakan  hubungan  tersebut  adalah  metode statistik. Metode statistik menguraikan distribusi spasial nilai keabuan intensitas citra. Penguraian yang dimaksud adalah dengan menghitung secara
Ada beberapa aplikasi dalam pengenalan pola yang  memerlukan  citra  masukan  dengan  ukuran tertentu  agar  proses  lebih  mudah  dilakukan. Perubahan ukuran dalam penentuan citra masukan mengadopsi teknik interpolasi. Kualitas citra hasil interpolasi tentu tidak sama dengan kualitas citra asli.  Penelitian  ini  membahas  tentang  pengaruh interpolasi terhadap tekstur suatu citra khususnya
II. Interpolasi
Interpolasi (biasa disebut resampling ) adalah sebuah  metode  pencitraan  untuk  meningkatkan (atau  mengurangi)  jumlah  piksel  dalam  citra digital  [9].  Interpolasi  citra  bekerja  dalam  dua arah  dan  mencoba  untuk  mencapai  pendekatan yang  terbaik  dari  sebuah  piksel  yang  warna dan  intensitasnya  didasarkan  pada  nilai-nilai di  sekitar  piksel.  Beberapa  contoh  interpolasi adalah Nearest  Neighbor  Interpolation (NNI),
bilinear interpolation, bicubic interpolation [10] dan nearest neighbor value interpolation [11].

## A. Nearest Neighbor Interpolation (NNI)
Nearest  Neighbor  Interpolation (NNI) adalah  metode  paling  sederhana  dan  pada dasarnya  membuat  piksel  lebih  besar.  Jika Anda  akan  memperbesar  200%  satu  piksel akan diperbesar 2×2 luas dari 4 piksel dengan warna yang sama seperti aslinya piksel.
Dalam  metode  ini  setiap  piksel  hasil interpolasi didapat dari nilai tetangga terdekat pada  citra  masukan.  Kernel  interpolasi  dari metode NNI adalah
(1) Frekuensi response dari kernel NNI adalah
(2)
Walaupun metode ini sangat sederhana, tetapi kualitas yang dihasilkan kurang baik
B. Bilinear Interpolation
Bilinear  interpolation menentukan  nilai piksel  baru  berdasarkan  rata-rata  (dengan memberi  bobot)  dari  4  piksel  dari  ukuran 2×2  piksel  tetangga  terdekat  dalam  gambar asli. Metode ini rata-rata memiliki efek anti- aliasing dan  karena  itu  relatif  mulus  pada bagian  tepinya.    Kernel  bilinear  interpolasi adalah
(3) X  adalah  jarak  diantara  2  titik  yang diinterpolasi.
C. Bicubic Interpolation
Bicubic  interpolation adalah  interpolasi dengan  metode  yang  lebih  canggih  dan hasilnya lebih halus pada bagian tepi-tepinya daripada bilinear  interpolation . Bicubic menggunakan  4×4  piksel  tetangga  untuk mengambil  informasi. Bicubic menghasilkan gambar  yang  terasa  lebih  tajam  dari  dua metode sebelumnya, dan mungkin merupakan kombinasi  ideal  waktu  proses  dan  output yang  berkualitas.  Ini  adalah  metode  yang paling  sering  digunakan  oleh  perangkat lunak editing. Kernel interpolasi dari bicubic interpolation adalah
lainnya untuk x untuk x untuk x W a x a x a x a x a x a 0 4 8 5 1 ) 3 ( ) 2 ( 2 1 1 ) ( 2 2 2 2 (4) III.

## Tekstur Citra
hubungan mutual antara nilai intensitas beberapa piksel yang bertetangga. Metode sederhana untuk mendapatkan tekstur adalah dengan berdasarkan pada histogram [2] [12]. Fitur pertama yang dapat dihitung secara statistis  adalah  rerata  intensitas.
(5)
Dalam  hal  ini,  i  adalah  aras  keabuan pada  citra  f  dan  p(i)  menyatakan  probabilitas kemunculan i dan L menyatakan nilai aras keabuan tertinggi.  Rumus  di  atas  akan  menghasilkan rerata kecerahan objek.
Fitur kedua berupa deviasi standar.
(6) Fitur skewness merupakan ukuran
ketidaksimetrisan terhadap rerata intensitas.
(7)
Energi  adalah  ukuran  yang  menyatakan distribusi intensitas piksel teradap jangkauan aras keabuan.
(8)
Entropi  mengindikasikan  komplrksitas citra.  Semakin  tinggi  nilai  entropi,  semakin kompleks citra tersebut. Perlu diketahui, entropi dan  energi  cenderung  berkebalikan.  Entropi juga  merepresentasikan  jumlah  informasi  yang terkandung di dalam sebaran data.
(9)
Properti  kehalusan  ( smoothness )  biasa disertakan  untuk  mengukur  tingkat  kehalusan intensitas pada citra
(10)
IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN Citra 1 Citra 2 Citra 3 Citra 4 Citra 5 Citra 6 Citra 7 Citra 8 Citra 9 Citra 10
Gambar 1. Citra Asli Berskalakeabuan 512×512
Citra 1 Hasil NNI Citra 1 Hasil Bilinear Interpolation
Citra 1 Hasil
Bicubic Interpolation Citra 1 Hasil NNV Citra 2 Hasil NNI Citra 2 Hasil Bilinear Interpolation Citra 2 Hasil Bicubic Interpolation Citra 2 Hasil NNV Citra 3 Hasil NNI Citra 3 Hasil Bilinear Interpolation Citra 3 Hasil Bicubic Interpolation
Citra 3 Hasil NNV
Citra 4 Hasil NNI Citra 4 Hasil Bilinear Interpolation Citra 4 Hasil Bicubic Interpolation Citra 4 Hasil NNV
Citra 5 Hasil NNI Citra 5 Hasil Bilinear Interpolation
Citra 5 Hasil Bicubic Interpolation
Citra 5 Hasil NNV
Citra 6 Hasil NNI Citra 6 Hasil Bilinear
Interpolation Citra 6 Hasil Bicubic Interpolation Citra 6 Hasil NNV Gambar 2. Citra Hasil Interpolasi
Citra 7 Hasil NNI Citra 7 Hasil Bilinear Interpolation Citra 7 Hasil Bicubic Interpolation Citra 7 Hasil NNV Citra 8 Hasil NNI Citra 8 Hasil Bilinear Interpolation Citra 8 Hasil Bicubic Interpolation Citra 8 Hasil NNV Citra 9 Hasil NNI Citra 9 Hasil Bilinear Interpolation Citra 9 Hasil Bicubic Interpolation Citra 9 Hasil NNV Citra 10 Hasil NNI Citra 10 Hasil Bilinear Interpolation Citra 10 Hasil Bicubic Interpolation Citra 10 Hasil NNV
Gambar 2. Citra Hasil Interpolasi (Lanjutan)
Terdapat  10  buah  citra  berskala  keabuan dengan  ukuran  masing-masing  512×512. Kesepuluh  citra  uji  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Kesepuluh  citra  tersebut  dihitung  nilai  tekstur citranya  sebagai  nilai  tekstur  dari  citra  asli. Interpolasi  dilakukan  terhadap  10  buah  citra berskala  keabuan  dengan  ukuran  128×128  dan 256×256. Empat buah teknik interpolasi diteliti. Hasil  citra  interpolasi  dengan  faktor  interpolasi sama dengan 2 dapat dilihat pada Gambar 2.
Pengaruh  Interpolasi  terhadap  rerata  citra dapat dilihat pada Gambar 3. Nilai rerata antara citra asli  dengan citra hasil interpolasi berbeda- beda.  Nilai  perbedaan  rerata  dinyatakan  dalam persentase.  Perbedaan  rerata  yang  ditunjukkan tidak  sampai  1%.  Rata-rata  perbedaan  dari 10  citra  yang  diuji  yaitu  metode  NNI  berbeda
0,03%,  metode Bilinear  Interpolation 0,23%, metode Bicubic Interpolation 0,03% dan metode NNV 0,49%. Perbedaan citra hasil NNI memiliki nilai  yang  terkecil  diantara  metode  lainnya. Perbedaan rerata terbesar ditunjukkan oleh citra hasil metode NNV.
Pengaruh  Interpolasi  terhadap  deviasi standar citra dapat dilihat pada Gambar 4. Nilai deviasi  standar  antara  citra  asli  dengan  citra hasil  interpolasi  berbeda-beda.  Nilai  perbedaan deviasi  standar  dinyatakan  dalam  persentase. Perbedaan  deviasi  standar  yang  ditunjukkan hampir  mencapai  10%.  Rata-rata  perbedaan nilai  standar  deviasi  dari  kesepuluh  citra  yang diuji yaitu metode NNI berbeda 2,33%, metode Bilinear  Interpolation 5,05%,  metode Bicubic Interpolation 3,10%  dan  metode  NNV  4,11%. Perbedaan  nilai  standar  deviasi  citra  hasil  NNI memiliki  nilai  yang  terkecil  diantara  metode lainnya. Perbedaan nilai standar deviasi terbesar ditunjukkan  oleh  citra  hasil  metode bilinear interpolation .
Pengaruh  Interpolasi  terhadap skewness citra dapat dilihat pada Gambar 5. Nilai skewness antara  citra  asli  dengan  citra  hasil  interpolasi berbeda-beda.
Gambar 3. Perbandingan Nilai Rerata Citra
Hasil Interpolasi dengan Citra Asli
Gambar 4. Perbandingan Deviasi Standar Citra Hasil Interpolasi dengan Citra Asli
Gambar 5. Perbandingan Nilai Skewness Citra Hasil Interpolasi dengan Citra Asli
Hasil Interpolasi dengan Citra Asli
Nilai  perbedaan skewness dinyatakan dalam  persentase.  Perbedaan skewness yang ditunjukkan sangat besar bahkan melebihi 100% dan hampir mencapai 800%. Perbedaan ini terlihat pada citra uji 6.
Gambar 7. Perbandingan Nilai Entropi Citra Hasil Interpolasi dengan Citra Asli
Hal  ini  disebabkan  citra  uji  6  mempunyai frekuensi distribusi piksel yang cukup tinggi diantara yang  lainnya.  Rata-rata  perbedaan  nilai skewness dari kesepuluh citra yang diuji  yaitu metode NNI berbeda  65,75%,  metode Bilinear  Interpolation 107,24%, metode Bicubic Interpolation 87,15% dan metode  NNV  93,91%.  Perbedaan  nilai skewness citra hasil NNI memiliki nilai yang terkecil diantara metode lainnya. Perbedaan nilai skewness terbesar ditunjukkan  oleh  citra  hasil  metode bilinear interpolation .
Pengaruh Interpolasi terhadap energi citra dapat dilihat pada Gambar 6. Nilai energi antara citra asli dengan  citra  hasil  interpolasi  berbeda-beda.  Nilai perbedaan  energi  dinyatakan  dalam  persentase. Perbedaan  energi  yang  ditunjukkan  cukup  besar hampir  mencapai  90%.  Rata-rata  perbedaan  nilai energi dari kesepuluh citra yang diuji yaitu metode NNI berbeda 40,93%, metode Bilinear Interpolation
40,45%, metode Bicubic Interpolation 40,86% dan metode  NNV  40,11%.  Perbedaan nilai  energi  citra hasil  NNV  memiliki  nilai  yang  terkecil  diantara metode  lainnya.  Perbedaan  nilai  energi  terbesar ditunjukkan oleh citra hasil metode NNI.
Pengaruh  Interpolasi  terhadap  entropi citra dapat dilihat pada Gambar 7. Nilai entropi antara citra  asli  dengan  citra  hasil  interpolasi  berbeda- beda.  Nilai  perbedaan  entropi  dinyatakan  dalam persentase.  Perbedaan  entropi  yang  ditunjukkan cukup  besar  hampir  mencapai  80%.  Rata-rata perbedaan nilai entropi dari kesepuluh citra yang
diuji yaitu metode NNI berbeda 20,02%, metode Bilinear  Interpolation 19,50%,  metode Bicubic Interpolation 19,92% dan metode NNV 19,67%. Perbedaan  nilai  entropi  citra  hasil Bilinear Interpolation memiliki nilai yang terkecil diantara metode lainnya. Perbedaan nilai entropi terbesar ditunjukkan oleh citra hasil metode NNI.
Pengaruh  Interpolasi  terhadap  kehalusan citra  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Nilai kehalusan antara  citra  asli  dengan  citra  hasil interpolasi  berbeda-beda.  Nilai  perbedaan kehalusan dinyatakan dalam persentase.
Perbedaan  kehalusan  yang  ditunjukkan  cukup besar hampir mencapai 80%. Rata-rata perbedaan nilai  kehalusan  dari  kesepuluh  citra  yang  diuji yaitu  metode  NNI  berbeda  4,07%,  metode Bilinear  Interpolation 9,42%,  metode Bicubic Interpolation 5,84% dan metode NNV 7,77%.
Gambar 8. Perbandingan Nilai Kehalusan Citra Hasil Interpolasi dengan Citra Asli
Perbedaan  nilai  kehalusan  citra  hasil  NNI memiliki  nilai  yang  terkecil  diantara  metode lainnya.  Perbedaan  nilai  kehalusan  terbesar ditunjukkan  oleh  citra  hasil  metode Bilinear Interpolation .

## V. Simpulan
Interpolasi  mengubah  tekstur  citra.  Setiap interpolasi  menghasilkan  citra  dengan  tekstur yang  berbeda  antara  satu  teknik  dengan  teknik lainnya.  Penelitian  ini  membandingkan  4  buah
dengan  10  buah  citra  yang  diuji.  Dari  keenam skewness adalah
energi  yang  mengalami  perubahan  maksimum
hampir  mencapai  90%,  entropi  75%,  kehalusan 18%, deviasi standar 10% dan rerata 0,9%.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  D.  Han,  “Comparison  of  Commonly  Used Image Interpolation Methods,” Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013), pp. 1556-1559, 2013.
[2]  R.C. Gonzales and R.E. Woods, Digital Image Processing 2nd edition, Prenctice Hall, 2002.
[3]  C.  Khare  and  K.  K.  Nagwanshi,  “Image Restoration Techniques with Non Linear Filter,” International Journal of Advanced Science and Technology, vol. 39, Februari 2012.
[4]  M. H. I. K. E. P. Ida  Hastuti, “Content Based Image  Retrieval  Berdasarkan  Fitur  Bentuk Menggunakan  Metode  Gradient  Vector  Flow Snake,” Seminar  Nasional  Informatika  2009 (semnasIF 2009) UPN “Veteran” Yogyakarta, 23  Mei  2009, Vols.  ISSN:  1979-2328,  pp. A-140 - A-145, 2009.
[5]  C.  S.  a.  H.  A.,  “Image  Information  Systems: Where  Do We  Go  From  Here?,” IEEE  Trans. On  Knowledge  and  Data  Engineering, vol.  5, no. 5, pp. 431-442, 1992.
[6]  W.  M.  S.  A.  G.  a.  R.  J.  Smulders  A.M.W, “Content-Based Image Retrieval at The End of The Early Years,” IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, no.
12, pp. 1349-1380, 2000.
[7]  S.  S.  d.  S.  Kodituwakku,  “Analysis  and Comparison  of  Texture  Features  for  Content Based Image Retrieval,” International Journal of Latest Trends in Computing, vol. 2, no. 1, pp.
108-113, 2011.
[8]  B. jahne, Digital Image Processing, Germany: Springer-Verlag Berlin, 2005.
[9]  R.  C.  G.  d.  R.  E.  Woods,  Digital  Image Processing,  New  Jersey:  Prentice-Hall  Inc., 2002.
[10]  S.  Fadnavis,  “Image  Interpolation  Techniques in  Digital  Image  Processing:  An  Overview,” International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA), vol. 4, no. 10 (Part- 1), pp. 70-73, October 2014.
[11]  Rukundo  Olivier  ,  Cao  Hanqiang,  “Nearest Neighbor  Value  Interpolation,” IJACSA (International  Journal  of  Advanced  Computer Science and Applications vol. 3, No. 4, pp. 1-6, 2012.
[12]  M.  Levine,  Vision  in  Man  and  Machine, McGraw-Hill, 1985.