## Reduksi Stripe Noise Berbasis Superpixel pada Citra
Satelit
Kamirul 1 , Khairunnisa 2 , Ega Asti Anggari 3 , Dicka Ariptian Rahayu 4 , Agus Herawan 5 , Moedji Soedjarwo 6 , Chusnul Tri Judianto 7
1,2,3,4,5,6,7 Pusat Riset Teknologi Satelit, Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Bogor 16310 INDONESIA (tel.: 0251-8621667; fax: 0251-8621667; email: 1 kamirul@brin.go.id,
2 khai010@brin.go.id, 3 egaa001@brin.go.id, 4 dick010@brin.go.id, 5 agus112@brin.go.id, 6 chus002@brin.go.id, 7 moed001@brin.go.id)
[Diterima: 30 Maret 2023, Revisi: 24 Mei 2023] Corresponding Author : Kamirul
INTISARI — Dalam artikel ini, diusulkan sebuah algoritma baru untuk mengurangi atau mereduksi noise pada citra satelit berbasis segmentasi superpixel dan filter statistik. Algoritma ini diimplementasikan melalui tiga tahapan utama. Pertama, citra  masukan  yang  terganggu noise dikelompokkan  menjadi  beberapa  area  atau  subbagian  menggunakan  segmentasi superpixel berbasis simple linear iterative clustering (SLIC). Kedua, dihitung nilai statistik dari setiap subbagian area hasil pengelompokan, yaitu  simpangan baku dan nilai  maksimum. Terakhir,  proses reduksi stripe  noise dilakukan pada  setiap subbagian area dengan mendesain lebar filter statistik secara adaptif berdasarkan nilai statistik yang dihitung pada tahapan sebelumnya. Algoritma ini telah diuji menggunakan citra hasil perekaman satelit LAPAN-A2 dan LAPAN-A3 dan kinerja algoritma ini telah dibandingkan dengan tiga metode yang ada, yaitu dalam hal kualitas citra hasil koreksi dan kecepatan eksekusi.  Eksperimen  lebih  lanjut  yang  dilakukan  pada  dua dataset citra  tiga  kanal  hasil  perekaman  satelit  LAPAN-A2 menunjukkan  bahwa  algoritma  tersebut  mampu  mengurangi  pola noise garis  yang  diukur  menggunakan peak-signal-to- noise-ratio (PSNR)  tanpa  memunculkan  artefak  tambahan  yang  umumnya  terjadi  pada  area  yang  terkoreksi  secara berlebihan ( over-corrected region ). Selain itu, dibandingkan dengan metode yang ada,  algoritma yang diusulkan mampu berjalan 42-103 kali lebih cepat dan mampu menghasilkan kualitas citra 2,46% lebih baik diukur menggunakan structural similarity metric (SSIM). Kode penelitian beserta dataset citra untuk kebutuhan pengujian yang digunakan dalam penelitian dapat diunduh melalui www.github.com/dancingpixel/SPSNR.
KATA KUNCI — Stripe , Noise , Citra, Satelit, LAPAN-A2, LAPAN-A3.

## I. PENDAHULUAN
Citra  satelit  menjadi  semakin  populer  karena  aplikasinya yang serbaguna di berbagai bidang, seperti pertanian, geologi, dan prediksi cuaca. Karena teknologi ini terus berkembang, ada permintaan  yang  meningkat  dalam  penggunaan  citra  satelit untuk  tujuan  pemetaan,  pengukuran,  deteksi  perubahan,  dan pemantauan. Tren ini juga didorong oleh kemajuan teknologi satelit [1], [2].
Karena  pemanfaatan  citra  satelit  menjadi  lebih  umum dalam  berbagai  aplikasi,  sangat  penting  untuk  menyediakan citra berkualitas tinggi yang bebas dari noise demi memastikan hasil  analisis  menjadi  informasi  yang  berguna  sesuai  dengan yang diinginkan. Namun, menyediakan citra yang berkualitas baik  merupakan  aktivitas  yang  menantang  karena  adanya faktor-faktor  yang  menyebabkan  sistem  pencitraan  satelit menghasilkan kualitas gambar di bawah standar. Faktor-faktor ini secara umum dapat diklasifikasikan ke dalam dua kategori, yaitu faktor internal dan eksternal. Contoh dari faktor internal di  antaranya  adalah  adanya  getaran  pada  satelit  saat pengambilan  gambar,  ketidaksejajaran  lensa  kamera  ketika satelit sudah di orbit, daya satelit yang tidak stabil, dan masa pakai kamera yang hampir habis. Di sisi lain, faktor eksternal umumnya  disebabkan  oleh  kondisi  ruang  angkasa,  seperti radiasi  matahari  yang  berlebihan  pada  sistem  satelit  dan interferensi frekuensi radio ( radio frequency interference , RFI) yang dialami sistem komunikasi antara satelit dan stasiun bumi ketika proses transmisi data berlangsung [3], [4].
Seperti  disebutkan  sebelumnya,  faktor  internal  dan eksternal dapat menyebabkan citra memiliki kualitas di bawah standar,  yang  menyebabkan  adanya noise pada  citra  hasil perekaman. Selain itu, perbedaan respons detektor pada sistem kamera dan kesalahan kalibrasi juga dapat berkontribusi pada
munculnya noise pada  citra  yang  diambil  oleh  sistem pencitraan, seperti perangkat push-broom dan cross-track [5]– [7].  Jenis noise ini  dapat  mengaburkan  citra  yang  asli  dan mengganggu  proses  pengolahan  citra  selanjutnya,  seperti image unmixing dan klasifikasi [8], [9]. Oleh karena itu, sangat penting  dilakukan  proses  reduksi noise untuk  meningkatkan kualitas  visual  citra  yang  ditangkap  oleh  sistem  pencitraan satelit.  Dengan  menyediakan  citra  yang  terbebas  dari noise , proses analisis pada citra yang dihasilkan akan  menjadi lebih akurat.
Sejauh  ini,  berbagai  metode  reduksi noise telah dikembangkan,  yang  secara  umum  dapat  diklasifikasikan menjadi  dua  kategori,  yaitu  filter  pada  domain  frekuensi  dan filter  pada  domain  spasial  [10].  Filter  pada  domain  frekuensi cocok  untuk  citra  yang  ditransformasikan,  seperti  citra tertransformasi Fourier dan wavelet [11], [12]. Meskipun jenis filter ini telah terbukti mampu mengurangi noise secara efektif, mentransformasi  citra  berdomain  spasial  ke  frekuensi  selama proses koreksi dan sebaliknya menjadi kekurangan dari metode ini karena membutuhkan waktu pemrosesan yang lebih lama. Sebaliknya, filter pada domain spasial umumnya memanfaatkan  nilai  statistik  dari  piksel-piksel  citra  masukan (input), seperti rata-rata, simpangan baku, dan histogram [13]– [15]. Kelebihan dari metode ini adalah dapat dilakukan tanpa mentransformasi citra dari domain spasial ke domain frekuensi, sehingga terhindar dari beban komputasi yang tinggi. Namun, karena  pendekatan  ini  bergantung  pada  statistik  piksel  pada citra masukan, untuk kasus citra dengan distribusi nilai piksel yang  tidak  merata,  menerapkan  satu  nilai  statistik  pada keseluruhan  citra  akan  memunculkan  artefak  tambahan. Oleh karena itu, tersedianya sebuah filter spasial yang adaptif untuk mengatasi permasalahan ini masih diperlukan.
Penelitian ini berfokus pada pengembangan algoritma yang dapat  mereduksi  level stripe  noise pada  citra  satelit  resolusi tinggi  yang  bermanifestasi  sebagai  pola  garis  vertikal  dan horizontal. Karena jenis noise ini dapat berdampak negatif pada kualitas visual citra, riset ini berfokus pada cara menghasilkan citra  berkualitas  memadai  dari  citra  masukan  yang  terganggu noise tanpa  memunculkan  artefak  tambahan  yang  biasanya muncul pada citra hasil koreksi menggunakan metode-metode yang pada penelitian sebelumnya [15], [16]. Untuk mencapai hal ini, penggabungan segmentasi berbasis superpixel dan filter statistik  yang  adaptif  diterapkan  di  setiap  subbagian  area tersegmentasi.  Pada  segmentasi superpixel ,  piksel-piksel serupa dikelompokkan membentuk area yang lebih besar yang dikenal  dengan  istilah superpixel .  Sebuah superpixel merepresentasikan  sekumpulan  piksel  dengan  atribut  serupa, seperti warna, tekstur, atau intensitas, yang dapat dianalogikan sebagai  “blok-blok  penyusun”  pada  sebuah  citra.  Metode berbasis superpixel merupakan  bagian  penting  dalam  proses segmentasi citra karena metode ini mampu menyederhanakan tahap pemrosesan citra dan membuatnya lebih efisien dengan mengelompokkan  citra  menjadi  beberapa  subbagian  dengan jumlah piksel yang lebih sedikit [17].
Dalam penelitian ini, teknik reduksi noise berbasis statistik yang  diperkenalkan  dalam  [15]  diterapkan  untuk  setiap subbagian  area  hasil  segmentasi superpixel .  Algoritma  pada [15]  menggunakan  filter  median  satu  dimensi  dan  filter  rata- rata  ( mean )  yang  diterapkan  secara  berurutan  dalam  arah vertikal  dan  horizontal.  Karena  jenis  pendekatan  ini  awalnya menerapkan ukuran filter yang identik pada keseluruhan citra sekaligus, artefak baru akibat over-correction biasanya muncul pada  citra  yang  dihasilkan,  yang  mengindikasikan  bahwa pemilihan  ukuran  filter  tidak  tepat.  Oleh  karena  itu,  untuk menghindari  permasalahan  serupa,  dalam  pendekatan  yang diusulkan, lebar filter median dan filter rata-rata dikondisikan dapat berubah secara adaptif, bergantung pada properti statistik dari subbagian yang akan dikoreksi. Secara singkat, kontribusi dari  penelitian  ini  terbagi  ke  dalam  dua  aspek.  Pertama, dikembangkan  algoritma  baru  untuk  mereduksi stripe noise pada citra satelit berdasarkan segmentasi superpixel dan filter statistik yang adaptif. Algoritma ini kemudian disebut sebagai superpixel-based stripe noise removal (SPSNR). Algoritma ini mampu  mengurangi  level noise tanpa  memunculkan  artefak tambahan. Kedua, kode dari algoritma dan kumpulan data uji tersedia  untuk  umum,  sehingga  komunitas  riset  lain  dengan bidang minat yang sama dapat menggunakannya untuk tujuan atau  kasus  tersendiri.  Kode  tersebut  dapat  diunduh  melalui www.github.com/dancingpixel/SPSNR.
Untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma  yang  diusulkan, algoritma tersebut telah diuji pada 16 citra yang direkam oleh mikrosatelit LAPAN-A2 dan LAPAN-A3. Evaluasi dilakukan dengan mengukur kualitas visual citra yang dihasilkan dengan menggunakan  metrik peak-signal-to-noise  ratio (PSNR)  dan metrik structural  similarity  index (SSIM).  Selain  itu,  uji perbandingan dari algoritma yang diusulkan terhadap metode- metode yang telah ada juga dilakukan pada penelitian ini.
Terakhir,  artikel  ini  disusun  berdasarkan  urutan  berikut. Pertama,  pada  Bagian  II,  dijelaskan  secara  rinci  penelitian- penelitian  yang  telah  ada  sebelumnya,  termasuk  konsep segmentasi  berbasis superpixel dan  filter  berbasis  statistik. Pada  Bagian  III,  dijabarkan  secara  rinci  algoritme  yang diusulkan, detail dari dataset pengujian, serta strategi evaluasi. Terakhir, detail dan hasil eksperimen disajikan pada Bagian IV, diikuti dengan kesimpulan pada Bagian V.

## II. PENDEKATAN DASAR ALGORITMA YANG DIUSULKAN
Pada  bagian  ini  disajikan  secara  rinci  pendekatan  dasar yang  digunakan  dalam  algoritma  yang  diusulkan,  yaitu segmentasi berbasis superpixel dan filter berbasis statistik.

## A. SEGMENTASI BERBASIS SUPERPIXEL
Superpixel dapat  didefinisikan  sebagai  kumpulan  piksel yang memiliki sifat homogen, termasuk tekstur dan warna, dan sering  digunakan  dalam  aplikasi computer  vision dan pengolahan citra. Superpixel memiliki konsep menggabungkan sekumpulan  piksel  dengan  karakteristik  serupa  menjadi kelompok-kelompok  piksel,  sehingga  lebih  mudah  diproses dan  dianalisis.  Metode  segmentasi superpixel dapat dikelompokkan  menjadi  tiga  jenis,  yaitu  algoritma  berbasis graf, algoritma berbasis gradien, dan algoritma berbasis klaster.
Teknik berbasis graf mempertimbangkan kecerahan, kontur, dan  tekstur  gambar,  serta  menghasilkan superpixel yang memiliki tampilan visual yang kompak [18], [19]. Normalized Cut (NC) superpixel adalah contoh yang mewakili metode ini [17]. Selain itu, ada juga entropy rate superpixel (ERS) yang bergantung pada laju dan kesetimbangan entropi dari langkah acak  ( random  walk )  untuk  menghasilkan superpixel dengan akurasi segmentasi yang tinggi [20]. Pendekatan berbasis graf lain  yang  banyak  diadopsi  adalah lazy  random  walk (LRW) yang mengutamakan bentukan tekstur dari citra [21].
Secara  umum,  segmentasi superpixel berbasis  gradien dapat mengikuti batas objek dengan baik. Contoh populer yang mengadopsi  segmentasi  ini  adalah turbopixels [22]  yang mengaplikasikan  metode level-set untuk  menghasilkan superpixel dengan kompleksitas waktu linier. Teknik terkenal lainnya adalah skema berbasis watershed yang menggunakan transformasi watershed dengan kontrol penanda objek dan latar belakang ( marker-controlled watershed transformation ) untuk segmentasi superpixel [23]. Teknik ini menggunakan gradien yang  teregulasi  spasial  untuk  menghasilkan  subbagian  yang identik.
Pendekatan  berbasis  klaster  menghasilkan superpixel melalui  proses  iteratif  linier  dengan  kompleksitas  komputasi yang  lebih  rendah  dibandingkan  pendekatan  berbasis  graf. Implementasi paling umum pendekatan ini disajikan pada [24] dengan menggunakan simple linear iterative clustering (SLIC) k - means .  Saat  ini,  SLIC  dianggap  sebagai  metode  terbaru segmentasi superpixel karena kapabilitasnya dalam menyeimbangkan  kemiripan  spasial  dan  warna  secara  efektif dengan  tetap  mempertahankan  durasi  yang  cepat  dalam eksekusinya.  Variannya  yang  lain, intrinsic  manifold SLIC (IMSLIC),  berkinerja  baik  dalam  menyegmentasi  area berukuran  kecil  dan  berintensitas  tinggi  [25].  Selain  itu, terdapat pendekatan berbasis klaster yang unggul secara kinerja dibandingkan  SLIC  dalam  mengatasi  permasalahan  tabrakan pada batas citra yang tersegmentasi, yaitu pendekatan berbasis mosaik  Voronoi  berbobot  sisi  ( edge-weighted  centroidal Voronoi  tessellations-based  approach ) atau  yang  dikenal sebagai Vcell [26].
Dalam  penelitian  ini,  SLIC  digunakan  sebagai  bagian utama segmentasi berbasis superpixel karena memiliki tingkat akurasi segmentasi yang lebih baik dan waktu pemrosesan yang lebih  cepat  dibandingkan  dengan  algoritma  yang  telah  ada sebelumnya  [24].  Perincian  dari  pendekatan  yang  diusulkan diberikan dalam Bagian III.A

## B. REDUKSI STRIPE NOISE BERBASIS STATISTIK
Metode berbasis statistik untuk mereduksi stripe noise yang digunakan  pada  algoritma  yang  diusulkan  ini  pertama  kali
diterbitkan  dalam  [15].  Prosedur  awal  dalam  algoritma  ini melibatkan  ekstraksi noise vertikal  dari  citra  dengan menerapkan  filter  median  pada  arah  baris,  kemudian dilanjutkan  dengan  pengurangan  antara  citra  yang  difilter median  dengan  citra  masukan  untuk  membentuk  templat ( template ) noise awal, T noise .  Selanjutnya,  dengan  melakukan stretching secara  vertikal  pada  templat noise menggunakan filter  rata-rata,  akan  dihasilkan  templat noise vertikal  akhir. Templat noise akhir merepresentasikan noise yang diekstraksi dari citra masukan. Oleh karena itu, citra yang terkoreksi dapat langsung  dihasilkan  dengan  mengurangkan  templat  ini  dari citra  asli.  Karena  langkah-langkah  yang  dijelaskan  di  atas digunakan untuk mengurangi efek stripe pada arah vertikal saja, filter  median  pada  basis  kolom  diikuti  dengan stretching horizontal pada templat yang dihasilkan.
Secara  rinci,  reduksi noise garis  vertikal  menggunakan metode  yang  dijelaskan  dalam  [15]  dapat  dilakukan  dengan mengikuti langkah-langkah berikut.
1. Diasumsikan  ada  citra  masukan I dan  piksel  yang terletak  pada  indeks  baris  ke- i dan  indeks  kolom  ke- j dilabeli  sebagai I(i,j ).  Untuk  memperoleh  citra  yang difilter  median I MF (i,j), dilakukan  operasi  konvolusi dalam  arah  horizontal  antara I(i,j) dan  templat  filter median global F MF . Dalam hal ini, F MF dibentuk dengan menentukan lebar filter median satu dimensi N MF .
𝐼 𝑀𝐹 (𝑖, 𝑗) = 𝐼(𝑖, 𝑗) ⊗ 𝐹 𝑀𝐹 . (1)
2. Untuk  mengekstrak  templat noise awal  ( T noise ), dilakukan  operasi  pengurangan  antara I MF dan  citra masukan I .
𝑇 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒 = 𝐼 − 𝐼 𝑀𝐹 . (2)
3. Templat T noise diregangkan  secara  vertikal  dengan menerapkan  filter  rata-rata F ME pada  setiap  kolom. Sama  seperti  pada F MF , N ME yang  konstan  diset  pada filter F ME .  Hasil  dari  langkah  ini  disebut  sebagai template noise akhir, I N .
𝐼 𝑁 (𝑖, 𝑗) = 𝑇 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒 (𝑖, 𝑗) ⊗ 𝐹 𝑀𝐸 . (3)
4. Akhirnya,  citra  yang  terkoreksi I C dapat  dihasilkan dengan mengurangkan I N dari citra masukan.
𝐼 𝐶 = 𝐼 − 𝐼 𝑁 . (4)
Perlu  dicatat  bahwa  semua  langkah  di  atas  dirancang khusus  untuk  mengurangi stripe noise pada  arah  vertikal. Untuk  mengurangi noise garis  horizontal,  langkah-langkah tersebut  diulangi  dengan  terlebih  dahulu  menerapkan F MF ke arah  vertikal  diikuti  dengan  meregangkan T noise secara horizontal.

## III. METODOLOGI

## A. ALGORITMA YANG DIUSULKAN
Algoritma  yang  diusulkan  didedikasikan  untuk  mengatasi masalah  umum  yang  ditemukan  saat  melakukan  perbaikan stripe noise , yaitu artefak tambahan. Secara umum, artefak ini dihasilkan  sebagai  efek  dari over-correction di  area  tertentu dari gambar yang disebabkan oleh pemilihan lebar filter yang tidak tepat saat melakukan proses penyaringan ( filtering ). Oleh karena itu, teknik yang lebih efektif untuk menentukan ukuran filter  dalam  mereduksi stripe  noise yang  berbasis  segmentasi superpixel diperkenalkan dalam penelitian ini.
Dalam  penelitian  ini,  segmentasi  berbasis superpixel digunakan  untuk  mengelompokkan  citra  secara  akurat  ke
dalam N subbagian  berdasarkan  tekstur  dan  homogenitasnya, sehingga bagian dengan perbedaan intensitas yang tinggi akan tersegmentasi  secara  parsial.  Strategi  ini  akan  memudahkan proses reduksi noise karena lebar filter akan ditentukan secara lokal (adaptif) berdasarkan properti statistik dari setiap klaster.
Gambar 1(a) menunjukkan contoh citra uji yang terganggu stripe  noise yang  menyebar  ke  arah  vertikal  dan  horizontal. Dapat  dilihat  bahwa  keberadaan  jenis noise ini  menurunkan kualitas  visual  citra.  Pada  Gambar  1(b),  bagian-bagian  yang berkelompok  dihasilkan  oleh  segmentasi  berbasis superpixel . Gambar 1(b) diubah menjadi peta warna abu-abu ( grayscale ) untuk  keperluan  visualisasi  yang  lebih  baik.  Terlihat  bahwa metode segmentasi mampu mengelompokkan citra berdasarkan nilai intensitasnya secara akurat.
Gambar 1 . Perbandingan citra ber- noise dengan hasil segmentasi superpixel , (a) citra yang diambil oleh sensor optis LAPAN-A3 yang terganggu stripe noise , (b) bagian-bagian terkelompokkan berdasarkan segmentasi superpixel menggunakan N = 500.
Gambar 2 . Diagram alir algoritma yang diusulkan. (a) (b)
Ringkasan dari algoritma yang diusulkan, yang merupakan kombinasi  dari  segmentasi  berbasis superpixel dan  reduksi stripe  noise berbasis  filter  statistik,  diperlihatkan  dalam Gambar 2.
Setelah menerapkan segmentasi pada citra masukan I , akan ada N subbagian yang perlu diproses secara individual dengan menggunakan filter berbasis statistik yang adaptif.
𝐼 = {𝐼 1 , 𝐼 2 , … , 𝐼 𝑁 } . (5)
Istilah  “adaptif”  berarti  bahwa  lebar  filter  median N MF atau lebar  filter  rata-rata N ME akan  berubah  secara  dinamis  sesuai dengan  properti  statistik  dari  bagian-bagian  yang  dikoreksi. Pada  penelitian  ini, N MF ditentukan  berdasarkan  nilai simpangan baku σ dan nilai maksimum dari suatu subbagian.
𝑁 𝑀𝐹 (𝑘) = ⌈| 𝜎(𝐼 𝑘 ) maks⁡(𝐼 𝑘 ) | × 𝑁 𝑀𝐹0 ⌉ , 𝑘 = 1, 2, … , 𝑁 . (6)
Berdasarkan  (6),  nilai σ yang  makin  tinggi  akan menghasilkan  lebar  filter  yang  makin  besar  pula.  Alasan  di balik  penerapan  strategi  ini  adalah  bahwa  nilai  σ  akan  lebih tinggi  pada  subbagian  dengan  level noise yang  tinggi dibandingkan dengan subbagian dengan level noise yang lebih rendah,  sehingga  dibutuhkan  ukuran N MF yang  lebih  besar untuk  mengekstrak  templat noise awal  dari  citra  masukan. Notasi N MF0 diikutsertakan  sebagai  sebuah  konstanta  global yang merupakan lebar maksimum filter median. Mirip dengan N MF , N ME juga  dimunculkan  dan  diformulasikan  berdasarkan (7).
𝑁 𝑀𝐸 (𝑘) = ⌈ 𝑁 𝑛𝑧 𝑁 𝑝𝑖𝑥 × 𝑁 𝑀𝐸0 ⌉ , 𝑘 = 1, 2, … , 𝑁 (7)
dengan N nz and N pix masing-masing merupakan jumlah piksel yang bukan bernilai nol dan jumlah piksel total dari T noise yang sebelumnya diekstraksi oleh serangkaian tahapan median filter. Karena filter rata-rata diterapkan pada T noise , N nz adalah jumlah piksel  yang  dianggap  sebagai noise .  Oleh  karena  itu,  makin tinggi N nz ,  makin  lebar  juga  nilai N ME .  Terakhir, N ME0 merupakan lebar maksimum dari lebar filter rata-rata.

## B. STRATEGI EVALUASI
Untuk  mengevaluasi  kinerja  metode  yang  diusulkan, dilakukan  pengukuran  terhadap  kualitas  citra  masukan  yang telah dikoreksi dan durasi waktu pemrosesan yang dibutuhkan oleh  metode  ini.  Kedua  variabel  ini  penting  untuk  dievaluasi agar  diketahui  algoritma  yang  diusulkan  telah  berkinerja dengan baik atau belum.
Untuk  mengukur  kualitas  citra,  digunakan  metrik  PSNR dan  SSIM.  PSNR  merepresentasikan  rasio  sinyal  tertinggi terhadap noise . Makin tinggi nilai PSNR, makin rendah level noise pada  sebuah  citra.  Metrik  lainnya,  SSIM,  digunakan untuk  mengukur  tingkat  kesamaan  antara  dua  citra. Representasi matematis dari metrik PSNR dan SSIM diberikan dalam (8) dan (9).
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 20𝑙𝑜𝑔 10 ( 𝑚𝑎𝑘𝑠(𝐼 𝑖 ) √𝑀𝑆𝐸 )⁡ (8)
𝑆𝑆𝐼𝑀⁡(𝑥, 𝑦) = (2𝜂 𝑥 𝜂 𝑦 )(2𝜎 𝑥𝑦 ) (𝜂 𝑥 2 +𝜂 𝑦 2 )(𝜎 𝑥 2 +𝜎 𝑦 2 ) ⁡ . (9)
Persamaan  (9)  digunakan  untuk  menghitung  nilai  SSIM antara citra x dan y , sedangkan η x , η y , σ x , σ x ,  dan σ xy merujuk pada nilai rata-rata x , nilai rata-rata y , variansi x , variansi y , dan covariance x dan y . Selain merepresentasikan tingkat kesamaan antara  citra  yang  dikoreksi  dan  citra  referensi,  metrik  SSIM
juga  dapat  digunakan  sebagai  indikator  adanya  artefak tambahan karena artefak akan memunculkan struktur baru pada citra sehingga menurunkan nilai SSIM.
Karena  pengukuran  SSIM  membutuhkan  citra  referensi, pada  penelitian  ini,  alih-alih  menggunakan dataset citra LAPAN-A3  yang  terganggu noise ,  digunakan dataset citra dengan level noise rendah yang direkam oleh satelit LAPAN- A2 sebagai referensi. Kemudian, citra terganggu noise sintetis dibuat  dengan  menambahkan noise acak  yang  diregangkan untuk  membentuk  pola  garis.  Pada  akhirnya,  citra  sintetis  ini diteruskan  ke  algoritma  yang  diusulkan  dan  dilakukan pengukuran  nilai  SSIM  antara  citra  yang  dikoreksi  dan  citra referensi. Contoh citra terganggu stripe noise yang dihasilkan secara sintetis ditunjukkan pada Gambar 3.

## C. DATASET YANG DIGUNAKAN
Terdapat  dua dataset citra  optis  yang  digunakan  dalam penelitian ini, yaitu LAPAN-A2 and LAPAN-A3. Setiap citra pada kedua dataset tersebut diambil di lokasi dan waktu yang berbeda.  Kedua dataset diambil  dengan  sensor  yang  identik pada satelit LAPAN-A2 dan LAPAN-A3 dengan resolusi 4,5 m. Citra pada dataset LAPAN-A2 memiliki tingkat noise yang lebih  rendah  (PSNR  yang  lebih  tinggi)  dibandingkan  dengan dataset citra  LAPAN-A3.  Oleh  karena  itu, dataset ini kemudian  digunakan  sebagai  citra  referensi  ideal  saat melakukan  pengukuran  SSIM. Dataset lainnya,  LAPAN-A3, memiliki  tingkat noise yang  lebih  tinggi  jika  diukur menggunakan metrik PSNR dan digunakan untuk mengevaluasi  kemampuan  metode  yang  diusulkan  dalam mereduksi  level noise .  Atribut  dari  kedua dataset tersebut disajikan pada Tabel I.

## IV. HASIL DAN DISKUSI
Pada bagian  ini  disajikan  hasil evaluasi dari metode yang diusulkan,  termasuk  kualitas  gambar  yang  dihasilkan.  Selain itu,  perbandingan  kinerja  metode  yang  diusulkan  dengan algoritma-algoritma  yang  telah  ada  dalam  hal  kualitas  citra terkoreksi dan kecepatan pemrosesan juga dibahas.

## A. EVALUASI CITRA SECARA KUALITATIF
Eksperimen pertama dilakukan dengan melewatkan dataset LAPAN-A3  ke  algoritma  yang  diusulkan  untuk  menguji kemampuan algoritma dalam menangani citra yang terganggu noise . Parameter yang digunakan dalam percobaan ditentukan
Gambar  3 . Contoh  citra  terganggu stripe noise sintetis,  (a)  citra  masukan  dari dataset LAPAN-A2, (b) citra masukan yang terganggu noise setelah ditambahkan stripe sintetis.
T ABEL I P ARAMETER YANG D IGUNAKAN UNTUK E KSPERIMEN Dataset Jumlah Citra Dimensi Rata-rata PSNR (dB) LAPAN-A2 6 2.048 × 2.048 × 3 17,162 LAPAN-A3 10 2.044 × 2.047 × 3
15,619
(a) (b)
secara  empiris  dan  disajikan  dalam  Tabel  II.  Karena  setiap kanal  citra  uji  terdiri  atas  sekitar  empat  juta  piksel,  dalam penelitian  ini,  pembagian  citra  menjadi  500  subbagian  yang terdiri atas 8.000-10.000 piksel sudah cukup untuk mencakup objek yang berukuran relatif kecil, seperti gumpalan awan dan fitur dari objek  buatan manusia.  Selain  itu,  lebar  filter global N MF0 dan N ME0 juga  ditetapkan  menjadi  300  karena  hal  ini meminimalkan efek buram ( blur ) pada citra yang dihasilkan. Gambar  4  menunjukkan  bahwa  algoritma  yang  diusulkan mampu  mengurangi  level  gangguan noise pada  citra  yang dikoreksi.  Efek  garis  yang  umumnya  terdapat  pada  citra masukan  (Gambar  4(a))  berkurang  pada  citra  terkoreksi (Gambar 4(b)). Hasil ini dapat digunakan untuk memverifikasi bahwa  algoritma  yang  diusulkan  berkinerja  baik  berdasarkan inspeksi visual.
Karena  lebar  filter  dari  metode  yang  diusulkan, N MF dan N ME ,  berubah  secara  adaptif,  ditemukan  bahwa  citra  yang dihasilkan tidak sensitif terhadap artefak tambahan yang umum ditemukan  dalam  implementasi  filter  statistik  dengan  lebar konstan.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5,  algoritma yang  diusulkan  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam  hal ketiadaan artefak dibandingkan dengan metode yang ada pada penelitian  sebelumnya  [15].  Gambar  5(a)  memperlihatkan sebuah  citra  masukan  dari dataset LAPAN-A3,  sedangkan Gambar  5(b)  merupakan  citra  yang  dikoreksi  menggunakan lebar filter yang adaptif dari metode yang diusulkan. Gambar 5(c)  menunjukkan  citra  yang  dikoreksi  menggunakan  lebar filter  konstan, N MF =  300  dan N ME =  300. Area  kotak  kuning pada Gambar 5(c) diperbesar dan diperlihatkan pada Gambar 5(d),  yang  menunjukkan  adanya  artefak  tambahan  (ditandai oleh panah kuning).

## B. PENILAIAN KUALITAS CITRA KUANTITATIF
Untuk mengukur secara kuantitatif kinerja algoritma yang diusulkan  dalam  mereduksi  level noise ,  dihitung  PSNR masing-masing  pada  citra  masukan  dan  citra  terkoreksi  dari dataset LAPAN-A3, dan kemudian hasilnya dibandingkan. Berdasarkan Gambar 6, terlihat bahwa penerapan algoritma yang diusulkan meningkatkan nilai PSNR pada hampir semua citra  yang  dikoreksi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode tersebut telah mampu berfungsi dengan baik dalam mereduksi level noise .
Peningkatan PSNR terbesar ditemukan pada citra terkoreksi “Citra  10”  dengan  peningkatan  sebesar  6,46%,  sementara PSNR dari “Citra 5”, “Citra 8”, dan “Citra 9” yang terkoreksi memiliki nilai yang hampir sama dengan citra masukan yang terganggu noise . Meskipun metode yang diusulkan tidak efektif untuk  kasus  citra-citra  tersebut,  pada  Gambar  7  terlihat  jelas bahwa  efek  pola  garis  tampak  berkurang,  sehingga meningkatkan  kualitas  visual  pada  citra  versi  terkoreksi  dari citra-citra tersebut.
Alasan yang paling mungkin untuk kasus khusus ini adalah bahwa  evaluasi  kualitas  visual  hanya  dengan  menggunakan metrik PSNR terkadang tidak cukup. Maka, diperlukan metrik SSIM  untuk  evaluasi  di  bagian  selanjutnya.  Terakhir, berdasarkan perhitungan, nilai rata-rata PSNR dari dataset ini meningkat sebesar 2,46% setelah koreksi, yang mengonfirmasi bahwa  algoritma  yang  diusulkan  tidak  hanya  meningkatkan kualitas visual, tetapi juga mengurangi level gangguan noise .
Gambar 4 . Perbandingan visual citra masukan dan terkoreksi, (a) citra masukan dari dataset LAPAN-A3,  (b)  citra  terkoreksi  menggunakan  metode  yang diusulkan.
T ABEL II
P ARAMETER YANG D IGUNAKAN UNTUK E KSPERIMEN Parameter Simbol Nilai Jumlah subbagian N 500 Lebar filter median maksimum N MF0 300 Lebar filter rata-rata maksimum N ME0 300
Gambar 5 . Perbandingan visual citra masukan dan terkoreksi dengan lebar filter divariasi,  (a)  citra  masukan,  (b)  citra  terkoreksi  menggunakan  lebar  filter  yang adaptif,  (c)  citra  terkoreksi  menggunakan  lebar  filter  konstan,  (d)  area  kotak kuning yang diperbesar.
Gambar 6 . Perbandingan nilai PSNR antara citra masukan yang terganggu noise dan citra terkoreksi oleh metode yang diusulkan menggunakan dataset LAPAN- A3.
(a) (b) (a) (b) (c) (d)

## C. PERBANDINGAN KINERJA
Pada  bagian  ini,  disajikan  hasil  dari  pengujian  kinerja berdasarkan  metrik  SSIM  dan  kecepatan  komputasi  dari algoritma  yang  diusulkan,  yang  dibandingkan  dengan  tiga metode  yang  ada.  Metode  pertama  adalah  metode  reduksi stripe noise berbasis  filter  statistik  yang  menggunakan  lebar filter  konstan,  seperti  yang  diperkenalkan  [15],  yang  juga merupakan  dasar  dari  metode  yang  diusulkan.  Metode  kedua adalah versi perbaikan dari metode pertama dengan melibatkan skema  pembobotan  dalam  menentukan  ukuran  filter. Implementasi rinci dari metode kedua dapat ditemukan dalam [16].  Metode  terakhir  diperkenalkan  pada  [27],  yang menggunakan kerangka dekomposisi miring untuk menghilangkan  pola  garis  miring.  Metode  ini  telah  diuji  dan berkinerja baik dalam kasus citra Terra MODIS dan Landsat 7. Agar  lebih  singkat,  metode-metode  tersebut  secara  berurutan disebut  sebagai  “M01”,  “M02”,  dan  “M03”,  sedangkan algoritma yang diusulkan menggunakan istilah “SPSNR”.
Berdasarkan Gambar 8, algoritma SPSNR yang diusulkan secara  umum  lebih  baik  daripada  metode  lain  dalam  hal menghasilkan  citra  terkoreksi  yang  akurat.  Terlihat  bahwa akurasi yang dihasilkan oleh SPSNR yang diukur melalui nilai SSIM berkisar antara 0,67 hingga 0,78, sedangkan pesaingnya hanya  menghasilkan  SSIM  antara  0,39  hingga  0,77.  Dengan menghitung  PSNR  rata-rata  dari  keseluruhan  citra,  akurasi
tertinggi sebesar 0,74 dihasilkan oleh SPSNR, diikuti oleh M01, M03,  dan  M02,  dengan  akurasi  masing-masing  sebesar  0,73, 0,58, dan 0,52.
Dalam penelitian ini, pengujian kecepatan telah dilakukan pada  komputer  dengan  sistem  operasi  Windows  11  yang dilengkapi  dengan  prosesor  Intel®  Xeon  W-2223  8  CPU  @ 3.60 GHz dan RAM sebesar 64 GB. Dengan melihat Tabel III, terlihat jelas bahwa metode berbasis statistik tradisional (M01) lebih unggul dibandingkan metode lain dengan kecepatan rata- rata  hanya  1,3  detik.  Kondisi  ini  wajar  karena  metode  M01 tidak  melakukan  langkah  prapemrosesan  seperti  yang dilakukan  SPSNR,  M02,  dan  M03.  Durasi  komputasi  yang lama pada SPSNR terutama disebabkan oleh tahap segmentasi superpixel ,  sedangkan  kinerja  yang  lambat  pada  M02 diakibatkan oleh proses pembobotan piksel untuk menentukan ukuran  filter.  Hasil  yang  paling  mengejutkan  adalah  bahwa M03 hampir 103 kali lebih lambat dari metode yang diusulkan. Hal  ini  terjadi  karena  M03  melakukan  perhitungan sparsity grup  besar-besaran,  yang  membutuhkan  beban  komputasi tinggi. Terakhir dan tak kalah penting, dengan membandingkan M02 dan SPSNR, ditemukan bahwa SPSNR jauh lebih unggul dengan nilai akselerasi sebesar 41,87.
Berdasarkan  perbandingan  SSIM  pada  Gambar  8,  juga dapat disimpulkan bahwa M02 dan M03 memiliki kinerja yang kurang memuaskan dalam kasus dataset LAPAN-A2. Ada dua kemungkinan  penyebab  rendahnya  nilai  SSIM  pada  citra terkoreksi oleh metode-metode tersebut. Pertama, karakteristik citra  masukan  yang  digunakan  dalam  eksperimen  yang diusulkan mungkin tidak cukup cocok untuk membuat metode- metode  tersebut  bekerja  dengan  baik.  Kedua,  penggunaan parameter  yang  tidak  tepat  juga  dapat  menjadi  alasan  lain karena  penelitian  ini  langsung  menggunakan  nilai  yang disediakan  dalam  makalah  referensi.  Oleh  karena  itu,  skema
Gambar  7 .  Perbandingan  citra  ber- noise dengan  citra  terkoreksi  hasil implementasi algoritma yang diusulkan, (a) versi ber- noise dari “Citra 5”, (b) versi terkoreksi dari “Citra 5”, (c) versi ber- noise dari “Citra 8”, (d) versi terkoreksi dari “Citra 8”, (e) versi ber- noise dari “Citra 9”, (f) versi terkoreksi dari “Citra 9”.
Gambar 8 . Perbandingan nilai SSIM antara citra masukan dan citra hasil koreksi menggunakan metode yang berbeda.
T ABEL III P ERBANDINGAN K ECEPATAN K OMPUTASI Citra Kecepatan Komputasi (s) SPSNR M01 M02 M03 1 6,969 1,301 272,660  640,158 2 6,075 1,311 275,714  636,838 3 6,001 1,310 269,016  623,430 4 6,017 1,307 261,363  662,966 5 7,155 1,300 261,697  695,480 6 6,018 1,312 260,583  707,909 Rata-rata 6,372 1,307 266,839  661,130
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
penyetelan  diperlukan  untuk  penggunaan  lebih  lanjut  dari metode-metode tersebut.

## V. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, telah diusulkan sebuah algoritma baru untuk  mereduksi stripe  noise dengan  mengombinasikan segmentasi superpixel dan  filter  berbasis  statistik.  Algoritma ini  telah  diuji  menggunakan  citra  satelit  yang  direkam  oleh satelit  LAPAN-A2  dan  LAPAN-A3  dan  kinerjanya  telah dibandingkan  dengan  tiga  metode  yang  sudah  ada  dalam  hal kualitas  citra  dan  kecepatan  komputasi.  Berdasarkan  hasil eksperimen,  algoritma  yang  diusulkan  terbukti  mampu meningkatkan  kualitas  citra  sebesar  2,46%  dan  memiliki kecepatan  eksekusi  sekitar  42-103  kali  lebih  cepat dibandingkan  dengan  pesaingnya.  Secara  konsep,  algoritma yang diusulkan dapat digunakan untuk mengurangi efek stripe noise pada  berbagai  jenis  citra,  tetapi  disarankan  untuk melakukan penyetelan parameter yang tepat.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Para  penulis  menyatakan  tidak  memiliki  konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Kamirul  dan  Khairunnisa;  metodologi, Kamirul,  Khairunnisa,  dan  Agus  Herawan;  perangkat  lunak, Kamirul  dan  Dicka  Ariptian  Rahayu;  validasi,  Ega  Asti Anggari, Moedji Soedjarwo, dan Chusnul Tri Judianto; analisis formal, Kamirul; investigasi, Khairunnisa; sumber daya, Dicka Ariptian  Rahayu;  kurasi  data,  Kamirul  dan  Dicka  Ariptian Rahayu;  penulis—penyusunan  draf  asli,  Kamirul;  penulis— tinjauan dan pengeditan, Khairunnisa; visualisasi, Khairunnisa; supervisi, Chusnul Tri Judianto; administrasi proyek, Kamirul.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Pusat  Riset Teknologi Satelit – Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) yang telah menyediakan dataset LAPAN-A2 dan LAPAN-A3.

## REFERENSI
[1]  D.  Wang  dkk.,  “SSRNet:  In-Field  Counting  Wheat  Ears  Using  Multi- Stage  Convolutional  Neural  Network,” IEEE  Trans.  Geosci.,  Remote Sens. , Vol. 60, hal. 1–11, 2022, doi: 10.1109/TGRS.2021.3093041.
[2]  X.  Zhang  dkk.,  “Convective  Clouds  Extraction  From  Himawari–8 Satellite Images Based on Double-Stream Fully Convolutional Networks,” IEEE Geosc., Remote Sens. Lett. , Vol. 17, No. 4, hal. 553–557, Apr. 2020, doi: 10.1109/LGRS.2019.2926402.
[3]  S.  Lee  dan  D.  Shin,  “On-Orbit  Camera  Misalignment  Estimation Framework and Its Application to Earth Observation Satellite,” Remote Sens. , Vol. 7, No. 3, hal. 3320–3346, Mar. 2015, doi:10.3390/rs70303320.
[4]  F.J.  Meyer,  J.B.  Nicoll,  dan  A.P.  Doulgeris,  “Correction  and Characterization of Radio Frequency Interference Signatures in L-Band Synthetic Aperture Radar Data,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. , Vol. 51, No. 10, hal. 4961–4972, Okt. 2013,
doi: 10.1109/TGRS.2013.2252469.
[5]  L.  Zhuang  dan  M.K.  Ng,  “Cross-Track  Illumination  Correction  for Hyperspectral  Pushbroom  Sensors  Using  Total  Variation  and  Sparsity Regularization,” 2020  IEEE  11th  Sensor  Array,  Multichannel  Signal Process. Workshop (SAM) , 2020, hal. 1–5, doi: 10.1109/SAM48682.2020.9104285.
[6]  M.  Amrouche,  H.  Carfantan,  J.  Idier,  dan  V.  Martin,  “Statistical Destriping  of  Pushbroom-Type  Images  Based  on  an  Affine  Detector Response,” IEEE Trans. Geosci., Remote Sens. , Vol. 60, hal. 1–14, Jul. 2022, doi: 10.1109/TGRS.2022.3195092.
[7]  B.  Zhang  dkk.,  “Hyperspectral  Image  Stripe  Detection  and  Correction Using Gabor Filters and Subspace Representation,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. , Vol. 19, hal. 1–5, 2022, doi: 10.1109/LGRS.2021.3061541.
[8]  Q.  Wang,  X.  Ding,  X.  Tong,  dan  P.M.  Atkinson,  “Real-Time Spatiotemporal  Spectral  Unmixing  of  MODIS  Images,” IEEE  Trans. Geosci., Remote Sens. , Vol. 60, hal. 1-16, 2022, doi: 10.1109/TGRS.2021.3108540.
[9]  W.  Teng  dkk.,  “Classifier-Constrained  Deep  Adversarial  Domain Adaptation for Cross-Domain Semisupervised Classification in Remote Sensing Images,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. , Vol. 17, No. 5, hal. 789–793, Mei 2020, doi: 10.1109/LGRS.2019.2931305.
[10]  Y. Chang, L. Yan, T. Wu, dan S. Zhong, “Remote Sensing Image Stripe Noise Removal: From Image Decomposition Perspective,” IEEE Geosci. Remote  Sens.  Lett. ,  Vol.  54,  No.  12,  hal.  7018–7031,  Des.  2016,  doi: 10.1109/TGRS.2016.2594080.
[11]  Q. Zeng, H. Qin, X. Yan, dan H. Zhou, “Fourier Spectrum Guidance for Stripe  Noise  Removal  in  Thermal  Infrared  Imagery,” IEEE  Geosci. Remote  Sens.  Lett. ,  Vol.  17,  No.  6,  hal.  1072–1076,  Jun.  2020,  doi: 10.1109/LGRS.2019.2938822.
[12]  M. Li dkk., “A Novel Stripe Noise Removal Model for Infrared Images,” Sensors , Vol. 22, No. 8, hal. 1–22, Apr. 2022, doi: 10.3390/s22082971.
[13]  J. Lin, H. Zuo, Y. Ye, dan X. Liao, “Histogram-Based Autoadaptive Filter for Destriping NDVI Imagery Acquired by UAV-Loaded Multispectral Camera,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. , Vol. 16, No. 4, hal. 648–652, Apr. 2019, doi: 10.1109/LGRS.2018.2877728.
[14]  S. Banerjee dan P. Shanmugam, “An Improved Method for Destriping of VIIRS  Day/Night  Band  Images,” IEEE  Access ,  Vol.  10,  hal.  82164– 82184, Jul. 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3194053.
[15]  Kamirul, P.R. Hakim, dan S. Salaswati, “Statistical-Based Stripe Noise Correction  on  LAPAN  Microsatellite  Imagery,” 2018  IEEE  Int.  Conf. Aerosp. Electron. Remote Sens. Technol. (ICARES) , 2018, hal. 72–77, doi: 10.1109/ICARES.2018.8547079.
[16]  Kamirul, P.R. Hakim, dan W. Hasbi, “An Adaptive Stripe Noise Removal Algorithm for Optical Satellite Imagery,” 2019 IEEE Int. Conf. Aerosp. Electron.,  Remote  Sens.  Technol.  (ICARES) ,  2019,  hal.  1–7,  doi: 10.1109/ICARES.2019.8914344.
[17]  S. Subudhi, R.N. Patro, P.K. Biswal, dan F. Dell’Acqua, “A Survey on Superpixel Segmentation as a Preprocessing Step in Hyperspectral Image Analysis,” IEEE J. Sel. Topics Appl. Earth Observ., Remote Sens. , Vol. 14, hal. 5015–5035, Apr. 2021, doi: 10.1109/JSTARS.2021.3076005.
[18]  L.  Yang  dkk.,  “Semisupervised  Hyperspectral  Image  Classification  via Superpixel-Based  Graph  Regularization  with  Local  and  Nonlocal Features,” IEEE J. Sel. Topics Appl. Earth Observ., Remote Sens. , Vol. 15, hal. 6645–6658, Jul. 2022, doi: 10.1109/JSTARS.2022.3191692.
[19]  T.  Ince,  “Superpixel-Based  Graph  Laplacian  Regularization  for  Sparse Hyperspectral Unmixing,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. , Vol. 19, hal. 1–5, 2022, doi: 10.1109/LGRS.2020.3027055.
[20]  M.-Y. Liu, O. Tuzel, S. Ramalingam, dan R. Chellappa, “Entropy-Rate Clustering:  Cluster  Analysis  via  Maximizing  a  Submodular  Function Subject  to  a  Matroid  Constraint,” IEEE  Trans.  Pattern  Anal.,  Mach. Intell. , Vol. 36, No. 1, hal. 99–112, Jan. 2014, doi: 10.1109/TPAMI.2013.107.
[21]  J. Shen, Y. Du, W. Wang, dan X. Li, “Lazy Random Walks for Superpixel Segmentation,” IEEE Trans. Image Process. , Vol. 23, No. 4, hal. 1451– 1462, Apr. 2014, doi: 10.1109/TIP.2014.2302892.
[22]  A.  Levinshtein  dkk.,  “TurboPixels:  Fast  Superpixels  Using  Geometric Flows,” IEEE Trans. Pattern Anal., Mach. Intell. , Vol. 31, No. 12, hal. 2290–2297, Des. 2009, doi: 10.1109/TPAMI.2009.96.
[23]  Y. Yuan, Z. Zhu, H. Yu, dan W. Zhang, “Watershed-Based Superpixels with Global and Local Boundary Marching,” IEEE Trans. Image Process. , Vol. 29, hal. 7375–7388, Jun. 2020, doi: 10.1109/TIP.2020.3002078.
[24]  R.  Achanta  dkk.,  “SLIC  Superpixels  Compared  to  State-of-the-Art Superpixel Methods,” IEEE Trans. Pattern Anal., Mach. Intell. , Vol. 34, No. 11, hal. 2274–2282, Nov. 2012, doi: 10.1109/TPAMI.2012.120.
[25]  Y.-J. Liu, M. Yu, B.-J. Li, dan Y. He, “Intrinsic Manifold SLIC: A Simple and  Efficient  Method  for  Computing  Content-Sensitive  Superpixels,” IEEE Trans. Pattern Anal., Mach. Intell. , Vol. 40, No. 3, hal. 653–666, Mar. 2018, doi: 10.1109/TPAMI.2017.2686857.
[26]  Y. Zhou, L.. Ju, dan S. Wang, “Multiscale Superpixels and Supervoxels Based on Hierarchical Edge-Weighted Centroidal Voronoi Tessellation,” 2015 IEEE Winter Conf. Appl. Comput. Vis. , 2015, hal. 1076-1083, doi: 10.1109/WACV.2015.148.
[27]  J. Wang dkk., “A Sheared Low-Rank Model for Oblique Stripe Removal,” Appl.  Math.  Comput. ,  Vol.  360,  hal.  167–180,  Nov.  2019,  doi: 10.1016/j.amc.2019.03.066.