Analisis Dan Implementasi Image Denoising dengan Metode Normal Shrink sebagai Wavelet Thresholding Analysis
W.T. Handoko, Eka Ardhianto dan Edy Safriliyanto Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stkubank email : eka@unisbank.ac.id, wthandoko@gmail.com, edy.safriliyanto@gmail.com

## Abstrak
Citra  memegang  peranan  sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi  seiring  kemudahan  yang ditawarkan  dalam  pengambilan,  pemrosesan  dan  penyimpanannya  masyarakat  mulai  banyak  yang meninggalkan citra analog dan beralih ke citra digital. Namun terkadang timbul gangguan pada citra yang disebut noise sehingga menyebabkan  kualitas  citra  yang diterima menjadi turun  atau  tidak  sesuai  dengan citra aslinya.
Sehubungan  dengan  hal  tersebut  maka  dalam  penelitian  ini  bermaksud  membuat  aplikasi penghilangan noise atau  pengurangan noise . Noise yang  digunakan  adalah additive  Gaussian  noise dan additive  Laplacian  noise, sedangkan  Metode  yang  digunakan  adalah wavelet  tresholding  analysis . Sedangkan Wavelet yang digunakan untuk mereduksi noise tersebut adalah wavelet daubchiess , coiflet dan symlet . Hasil  analisis  dari  program denoising ini  dapat  disimpulkan  bahwa  jenis  citra  yang  memiliki karakteristik normal contrast dan normal brightness memiliki hasil yang paling optimal di segala kondisi pengujian  untuk  jenis noise  additive  gaussian ,  dan additive  laplacian  gaussian .  Untuk  jenis  citra  yang memiliki karakteristik high brightness hasilnya lebih optimal bila dibandingkan dengan citra high contrast . Dalam  aplikasi  ini  hanya  menggunakan file citra  berformat  bitmap  sebagai file pembanding  yang dapat  dideskripsikan melalui  PSNR (peak  signal to  noise  ratio), untuk pembuatan  aplikasi ini  digunakan software Matlab 7.0.4 sebagai software utamanya.
Kata Kunci: Citra, Matlab 7.0.4, noise , wavelet.

## PENDAHULUAN
Citra digital, merupakan salah satu bentuk citra  yang  paling  mudah  dipergunakan  dari  segi pengiriman  sebagai  data,  pengolahan  dan pemrosesan  citra  itu  sendiri.  Ketika  citra diimplementasikan  dalam  kehidupan,  seringkali dalam  proses  pengiriman  citra  baik  melalui satelit  maupun  melalui  kabel  akan  mengalami interferensi  atau  gangguan  dari  luar  yang menyebabkan citra terkena noise .
Dalam  penelitian  ini  telah  dianalisis  dan diimplementasikan pemakaian metode NormalShrink yang  berbasis wavelet untuk mendapatkan threshold yang  digunakan  dalam proses denoising (penghilangan noise ). Noise yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah additive  gaussian  noise dan additive  laplacian noise yang  akan  dibangkitkan  melalui  suatu noise generator,  sedangkan wavelet yang  akan diujikan  dalam  proses denoising ini  adalah
daubcheis, coiflets, dan symlets .
Dari  hasil  percobaan  yang  didapatkan, metode NormalShrink cukup  baik  dalam menghilangkan noise , serta didapatkan kesimpulan  performansi  yang  lebih  baik  antara denoising yang  dilakukan  pada  domain  spasial dengan denoising yang  dilakukan  pada  domain frekuensi.

## 1.  Perumusan Permasalahan
a.  Bagaimana  cara  menganilisis  Hasil pengujian denoising (penghilangan noise)  pada  citra  tersebut  dengan wavelet daubcheis,  coiflets, dan symlets dengan algoritma normal shrink .
b.  Bagaimana  cara  menambahkan noise , sedangkan noise yang  digunakan adalah additive  gaussian  noise dan additive laplacian noise .
c.  Bagaimana  membuat  aplikasi  dengan
software matlab sebagai tool utamanya.
2.  Batasan Masalah
a.  Format  citra  yang  digunakan  adalah hanya  berekstensi  *.bmp  (bitmap)  tanpa kompresi bersifat skala keabuan.
b.  Noise dihasilkan dengan noise generator, yang  berupa  titik­titik  kecil pada gambar. c.  Pengukuran dan penganalisis menggunakan parameter PSNR.

## 3.  Tujuan dan Manfaat Peneletian
Tujuan penelitian ini adalah :
a.  Untuk menerapkan aplikasi pengurangan noise dengan  software matlab.
b.  Bagaimana  cara  menghilangkan noise dengan metode yang berlainan.
c.  Untuk  menerapkan  ilmu  yang  diperoleh di  bangku  kuliah  dalam  penguasaan salah satu bahasa pemrograman matlab.
Manfaat penelitian ini adalah:
Dalam  penelitian  ini,  diharapkan  dapat bermanfaat  baik  secara  umum  maupun  secara khusus.  Secara  umum  adalah  sebagai  suatu sarana untuk
menganalisis dan mengimplementasikan  cara  untuk  membuat aplikasi    filter noise dan denoising dengan berbagai wavelet  tresholding yaitu wavelet daubchiess , coiflet dan symlet .  Secara  khusus dapat  bermanfaat  untuk  seseorang  yang  ingin mengembangkan  aplikasi  denoising  ini  dengan metode yang lain serta dapat mengaplikasikanya ke dalam bidang lain yang lebih luas.

## LANDASAN TEORI
1.  Citra
Citra  menurut  kamus  Webster  adalah suatu  representasi  atau  gambaran,  kemiripan, atau  imitasi  dari  suatu  objek  atau  benda, contohnya yaitu foto seseorang dari kamera yang mewakili  orang  tersebut,  foto  sinar X­thorax yang  mewakili  gambar  bagian  tubuh  seseorang dan  lain  sebagainya  (Hestiningsih,  Idhawati, 2008 : 1).
Citra yang terlihat merupakan cahaya yang direfleksikan  dari  sebuah  objek.  Sumber  cahaya tersebut  akan  menerangi  objek,  objek  kemudian akan memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya  tersebut  dan  pantulan  cahaya  lalu ditangkap  oleh  alat­alat  optik,  seperti  mata manusia,  kamera, scanner ,  dan  sensor  satelit, kemudian  direkam.  Citra  sebagai  keluaran  dari suatu sistem perekaman data dapat bersifat optic berupa foto, bersifat analog berupa sinyal­sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat  digital  yang  dapat  langsung  disimpan pada  suatu  media  penyimpanan.  (Hestiningsih, Idhawati., 2008 : 1).

## 2. Noise
Noise adalah  titik­titik  pada  citra  yang sebenarnya  bukan  merupakan  bagian  dari  citra, melainkan  ikut  tercampur  pada  citra  karena suatu sebab.
Ada tiga macam noise , yaitu:
a. Noise Aditif
Noise  aditif adalah noise yang  bersifat menambahkan  secara  seragam  pada  sebuah bidang  citra  dengan  varian  tertentu.  Contoh noise ini adalah noise salt­and­peppers yang menambahkan  aras  gelap  dan  terang  pada citra.
b. Noise Gaussian
Noise ini  memiliki  intensitas  yang  sesuai dengan  distribusi  normal  yang  memiliki rerata ( mean ) dan varian tertentu.
c. Noise Speckle
Noise ini  muncul  pada  saat  pengambilan citra  tidak  sempurna  karena  alasan  cuaca, perangkat  pengambil  citra  dan  sebagainya. Sifat noise ini mulipikatif ,  artinya  semakin besar  intensitas  citra  atau  semakin  cerah citra, semakin jelas juga noise .
2. Additive Gaussian Noise
Additive Gaussian Noise merupakan salah satu  metode  pembangkitan noise yang  akan menghasilkan noise yang  berdistribusi  normal. Noise yang dihasilkan dirumuskan pada persamaan:
a.  n(n,y) = s .U + μ b.  g(x,y) = f(x,y) + n(x,y)
c.  g(x,y) = f(x,y) + s . U + μ dimana : g(x,y) = citra setelah diberi noise f(x,y) = citra asli n(x,y) = white Gaussian Noise
μ = mean
s = standar deviasi
U  =  nilai  acak  yang  terdistribusi  normal dengan mean = 0 dan
variansi=s2
3. Additive Laplacian Noise
Additive  Laplacian  Noise merupakan metode  pembangkit noise yang  memanfaatkan distribusi uniform  dan  konstanta laplace sebagai factor pengali.
Additive  Laplacian  Noise menghasilkan citra h (x,y). h (x,y) dapat ditulis pada persamaan berikut :
h (x,y) = f (x,y) + n (x,y)
V.ln(2U) * f(x,y)
n(x,y) =
V.(­ ln(2­2U)) * f(x,y) jika ½ < U ≤ 1 dimana :
h(x,y) = citra setelah diberi noise
n(x,y) = Laplacian noise f(x,y) = citra asli
U  =  nilai  acak  yang  terdistribusi  uniform  dari [0,1]
V = koefisien laplace (sebagai faktor pengali).
4.  Teori Wavelet
Teori wavelet adalah  suatu  konsep  yang relatif  baru  dikembangkan.  Kata  “ Wavelet ” sendiri  diberikan  oleh  Jean  Morlet  dan  Alex Grossmann  diawal  tahun  1980­an,  dan  berasal dari  bahasa  Prancis,  “ ondelette ”  yang  berarti gelombang  kecil.  Kata  “ onde ”  yang  berarti gelombang  kemudian  diterjemahkan  ke  bahasa Inggris  menjadi  “ wave ”,  lalu  digabung  dengan kata  aslinya  sehingga  terbentuk  kata  baru “ wavelet ”.
Sampai  sekarang  transformasi  Fourier mungkin  masih  menjadi  transformasi  yang paling populer  di area  pemrosesan sinyal  digital (PSD).  Transformasi  Fourier  memberitahu  kita informasi frekuensi dari sebuah sinyal, tapi tidak informasi  waktu  (kita  tidak  dapat  tahu  di  mana frekuensi itu terjadi).
1. Wavelet Coiflet
Wavelet Coiflets memiliki nama pendek Coif, untuk orde N dituliskan dengan
CoifN. Wavelet Coiflets  meimilki  orde  N  = 1,....,5
2. Wavelet Daubechies
Wavelet  daubechies memiliki  nama  pendek db,  untuk  orde  N  dituliskan  dengan  dbN. Untuk  orde  N  =  1  disebut  juga  Haar,  N  = 2,....N  =  45.  Panjang wavelet  Daubechies adalah 2N.
3. Wavelet Symlet
Wavelet  Symlet memiliki  nama  pendek  sym, untuk  orde  N  dituliskan  dengan  symN. (Rosanita, 2007 : 4)
5.  Algoritma Normal Shrink
Proses denoising ini  diawali  dengan melakukan  terlebih  dahulu  proses  transformasi wavelet pada  citra.  Citra  dari  domain  spasial ditransformasikan  ke  dalam  domain  frekuensi spasial  dengan  tranformasi wavelet. Setelag proses  transformasi wavelet, dilakukan  metode wavelet  tresholding, dimana  metode  yang  akan digunakan  adalah normal  shrink. Berikut  ini sejumlah  parameter  yang  dibutuhkan  dalam menentukan nilai tresholold.

## = β
Parameter dihitung satu kali untuk setiap skala dengan menggunakan persamaan dibawah ini
=
dimana :
L k adalah panjang dari subband pada skala kh
J adalah jumlah total dekomposisi wavelet
Sementara  itu, merupakan noise varian  yang diperuntukan dari subband dengan menggunakan formula di bawah ini :
dimana :
adalah standar deviasi dari subband.
merupakan  nilai  threshold  yang  dijadikan acuan tresholding pada masing­masing koefisien Y dari detail subband. (I Gusti Bagus : 2006: 3)
6. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)
Parameter  ukur  yang  digunakan  untuk mengetahui  performansi  citra  digital  yang dihasilkan dari proses restorasi dalam penelitian ini  adalah  PSNR.  PSNR  merupakan  nilai perbandingan  antara  harga  maksimum  dari  citra hasil filtering dengan  noise,  yang  dinyatakan dalam satuan desibel (dB).  Jika nilai PSNR > 30 dB,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  performansi citra hasil restorasi bagus. Apabila nilai PSNR > 50 dB maka dapat dikatakan bahwa performansi citra  hasil  restorasi  sempurna  mendekati  citra asli.  Secara  matematis,  nilai  PSNR  dapat dirumuskan :
PSNR untuk citra yang terkena noise :
PSNR untuk citra hasil restorasi :
dimana :
f (x,y) adalah citra asli
h (x,y) adalah citra yang telah diberi noise
g(x,y) adalah citra hasil restorasi (nandibanar. 2010)

## ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM

## 1.  Analisa Permasalahan
Analisa permasalahan merupakan pembahasan  tentang  masalah  apa  yang  akan dibahas.  Dalam  hal  ini  ingin  membuat  aplikasi tentang perbandingan penghilangan derau ( noise) pada  sebuah  citra  digital,  sedangkan
format  yang  digunakan  adalah  berupa  gambar berformat bitmap  (BMP) yang  telah  disisipi noise,noise  yang  digunakan  adalah additive Gaussian  Noise dan additive  Laplacian  Noise. Serta  cara  menghilangan  noise  tersebut  dengan menggunakan wavelet  threshold jenis  wavelet yang  digunakan  untuk  mengurangi  noise tersebut  menggunakan wavelet  coiflet,symlet dan daubchiess.
Sehingga membantu para peneliti untuk  membandingkan  citra  yang  telah  disisipi dan citra yang telah di kurangi noise­nya dengan berbagai wavelet tersebut.

## 2.  Analisa Sistem
Analisa suatu sistem merupakan salah satu proses yang harus dilakukan dalam perancangan suatu parangkat lunak. Karena di dalam tahap ini merupakan  tahap  penguraian  dari  suatu  sistem aplikasi yang utuh kedalam bagian komponennya.

## 3.  Perancangan Sistem
Prosedur perancangan sistem secara umum untuk pembuatan aplikasi image denoising ini  merupakan  aplikasi  penghilangan dan penambahan derau yang dibuat dengan noise generator noise  yang  ditambahkan  adalah additive  Gaussian  noise dan additive  laplacian noise. Serta  cara  menghilangan  noise  tersebut dengan  menggunakan wavelet  threshold dalam hal  ini  jenis  wavelet  yang  digunakan  untuk mengurangi noise tersebut menggunakan wavelet  coiflet,symlet dan daubchiess. Sehingga membantu  para  peneliti  untuk  membandingkan citra  yang  telah  disisipi  dan  citra  yang  telah  di kurangi  noise­nya  dengan  berbagai  wavelet tersebut.
Gambar 1. Rancangan Alur Proses Sistem

## IMPLEMENTASI
DAN

## PENGUJIAN SISTEM

## 1. Implementasi
Pada  tahap  implementasi  sistem  ini merupakan  tahap  meletakan  sistem  supaya  siap dioperasikan.  Program  aplikasi image  denoising ini  merupakan  aplikasi  yang  sepenuhnya  dibuat dengan  software  pemrograman  matlab  dengan fungsi­fungsinya. Aplikasi ini menampilkan cara menambahkan  serta  menghilangkan noise pada citra  yang  berformat  bitmap  dengan  skala keabuan.  Serta  hasil  dari  perbandingan  cara penghalusan noise dengan metode daubchies,coiflet and symlet.

## Gambar 2. Tampilan halaman utama program
Gambar 3. Tampilan Proses Program
Halaman  proses  utama  dari  aplikasi  yang dijalankan  dalam  program  aplikasi denoising image ini  di  dalam  halaman  ini  terdapat beberapa  tombol  yang  berguna  untuk  menguji aplikasi ini, seperti tombol get file yang berguna untuk  memilih file gambar  yang  berformat bitmap tersebut,  setelah  didapatkan file gambar yang  asli  terserbut  tanpa noise lalu  gambar tersebut  didekomposisi wavelet nya  melalui pilihan  metode noise yang  digunakan  yaitu
gaussian dan laplacian , kemudian setelah dipilih metodenya  lalu noise yang  telah  dipilih  tadi ditampilkan  pada  gambar  yang  telah  diseleksi tersebut.
Setelah  gambar  yang  ber noise tersebut dideskripsikan  melalui  PSNR  yang  berguna sebagai  ratio  pembanding  seberapa  besar noise yang  telah  ditambahkan  pada  gambar  tersebut, kemudian  gambar  yang  telah  diketahui noise ratio  nya  akan  dihaluskan noise nya  dengan memilih  pilihan wavelet  threshold nya  guna membandingkan kehalusan noise serta membedakan  hasil  penghalusan noise dengan metode coyflet,  symlet ataupun daubchiess lalu di  pilih  tombol  hilangkan noise yang  berguna untuk pelaksanaan penghalusan gambar tersebut. Lalu  setelah  diperoleh  hasil  penghalusan noise tersebut  kemudian  dideskripsikan  dalam  PSNR yang berguna sebagai ratio dari hasil penghalusan noise .
[cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(gbr2,'sym2'); [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',gbr2);
pop_ind = get(popup1,'Value');
switch pop_ind case 1
w_tipe = 'db2'; case 2 w_tipe = 'coif2'; case 3 w_tipe = 'sym4';
end thr = v*2; gbr3 = wdencmp('gbl',gbr2,w_tipe,2,thr,sorh,keepapp);
nr_image = imagesc(gbr3,...'parent',axes1);
set(axes1,'visible','off'); pop_ind = get(popup11,'Value'); switch pop_ind case 1
w_tipe = 'db2'; case 2 w_tipe = 'coif2'; case 3 w_tipe = 'sym4';
end thr = v*2; gbr8 = wdencmp('gbl',gbr2,w_tipe,2,thr,sorh,keepapp); nr_image = imagesc(gbr8,...'parent',axes2); set(axes2,'visible','off');
pop_ind = get(popup111,'Value'); switch pop_ind case 1 w_tipe = 'db2'; case 2 w_tipe = 'coif2'; case 3 w_tipe = 'sym4';
end thr = v*2; gbr9 = wdencmp('gbl',gbr2,w_tipe,2,thr,sorh,keepapp); nr_image = imagesc(gbr9,...'parent',axes3); set(axes3,'visible','off');
pop_thr = get(popup3,'Value'); switch pop_ind
case 1 sorh = 's'; case 2 sorh = 'h';
end
%============================================ pop_ind = get(popup1lap,'Value'); switch pop_ind case 1 w_tipe = 'db2';
case 2 w_tipe = 'coif2'; case 3 w_tipe = 'sym4'; end thr = v*2; gbr10 = wdencmp('gbl',gbr20,w_tipe,2,thr,sorh,keepapp); nr_image = imagesc(gbr10,...'parent',axes3lap); set(axes3lap,'visible','off');
pop_ind = get(popup11lap,'Value'); switch pop_ind case 1 w_tipe = 'db2';
case 2 w_tipe = 'coif2'; case 3
w_tipe = 'sym4'; end thr = v*2; gbr11 = wdencmp('gbl',gbr20,w_tipe,2,thr,sorh,keepapp); nr_image = imagesc(gbr11,...'parent',axes2lap); set(axes3lap,'visible','off'); pop_ind = get(popup111lap,'Value'); switch pop_ind case 1 w_tipe = 'db2'; case 2 w_tipe = 'coif2'; case 3 w_tipe = 'sym4'; end thr = v*2; gbr12 = wdencmp('gbl',gbr20,w_tipe,2,thr,sorh,keepapp); nr_image = imagesc(gbr12,...'parent',axes1lap); set(axes1lap,'visible','off');
[lbr_im,pjg_im]=size(gbr3) set(axes3lap,'visible','off');% set(axes2lap,'visible','off');% set(axes1lap,'visible','off');% set(edit3,'String',thr);
[lbr_im,pjg_im]=size(gbr3) set(axes3,'visible','off');% set(axes2,'visible','off');% set(axes1,'visible','off');% set(edit3,'String',thr);
Gambar 4. Potongan Listing Program Pada  potongan  skrip  tombol removing  noise yang  berisi  beberapa  skrip  utama  [cA1,  cH1, cV1,  cD1]  =  dwt2(gbr2,  'sym2');    yang  berguna untuk  merekrontruksi wavelet di  dalam  gbr2, [thr,sorh,keepapp]  =  ddencmp('den',  'wv',  gbr2); memiliki  fungsi  sebagai  pendeklarasian  ulang dan  sebagai  pembanding  atau compare gbr2 dengan wavelet  threshold yang  telah  dipilih dalam popup menu atau tombol pilihan wavelet . gbr3 = wdencmp('gbl', gbr2, w_tipe, 2, thr, sorh, keepapp);  berfungsi  sebagai  pembanding  atau compare antara  gbr2  serta wavelet yang  telah dipilih  dalam  popup  menu  sebagai  hasilnya ditampilkan  dalam  gbr3.  Pemilihan  fungsi db2,coif2 ,  dan sym4 dikarenakan wavelet tersebut  yang  paling  menghasilkan denoising yang paling maksimal mendekati citra asli.

## 2. Pengujian
Proses  analisis  dan  implementasi image denoising menggunakan transformasi wavelet ini menggunakan  citra  aras  keabuan  dengan perbandingan citra normal,citra terang (brightness), citra gelap (contrast).
Citra  yang  digunakan  ada  3  jenis  yaitu citra cat,citra circle dan citra logo, yang masing­ masing  jenis  ada  berbagai  perbandingan  antara gelap dan terang yang cukup significant .
Gambar 5. Citra untuk pengujian
Pengujian  dilakukan  pada  tiga  jenis  citra yaitu citra cat, citra circle  dan  citra logo  dengan intensitas
pencahayaan masing­masing.
Sedangkan  jenis noise yang  digunakan  adalah berupa Gaussian noise dan laplacian noise, dan jenis wavelet filter  yang  digunakan  adalah,
Doubechies,  symlet ,  dan Coiflet .  Citra  yang dihasilkan akan diubah menjadi citra keabuan.

## Tabel 1. Tabel Analisa Hasil Keluaran

## KESIMPULAN DAN SARAN

## 1.  Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian,  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
a.  Aplikasi  analisis  dan  implementasi image denoising dengan  metode normal  shrink sebagai wavelet  tresholding  analysis telah berhasil  dibuat  dan  sistem  ini  dapat digunakan oleh kalangan umum.
b.  PSNR yang dihasilkan berbeda­beda tergantung  pada  piksel  dan  kompleksitas citra yang diuji.
c.  Nilai  PSNR  yang  lebih  kecil  adalah  nilai PSNR  yang  lebih  baik  dalam  penggunaan metode  reduksi noise ,  karena  nilai  PSNR didapat  dari  nilai  kualitas  citra  filter dibandingkan  nilai  kualitas  citra  asli  yang ada noise nya.  Sehingga  semakin  kecil  nilai
PSNR  maka  semakin  rendah  ratio  sinyal terhadap noise ,  dimana  sinyal  adalah  citra asli yang ada noise nya.
d.  Dalam  hal  ini additive  gaussian  noise memiliki  nilai  ratio  yang  lebih  kecil dibandingkan  dengan additive  laplacian noise di dalam setiap karakteristik citra.
e.  Dari  hasil denoising yang  telah  dilakukan wavelet yang  paling  menghasilkan  PSNR yang paling kecil adalah wavelet daubchiess yang  efektif  digunakan  pada additive gaussian noise.
f.  Pada  citra  yang  memiliki  karakteristik High brightness hasil denoising ­nya  dari  masing­ masing wavelet mempunyai  rerata  hasil denoising yang hampir sama rationya.
g.  Jenis  citra  yang  memiliki  karakteristik normal  contrast dan normal  brightness memiliki hasil yang paling optimal di segala kondisi pengujian untuk  jenis noise additive gaussian ,  dan additive  laplacian  gaussian . Untuk jenis citra yang memiliki karakteristik high  brightness hasilnya  lebih  optimal  bila dibandingkan dengan citra high contrast .
h.  Untuk  jenis additive  laplacian  noise hasil denoising­nya dalam setiap rerata karakteristik citra hasilnya kurang maksimal bila dibandingkan dengan additive Gaussian noise .
i.  Semakin  kecil level  noise yang  ada  pada suatu  citra  akan  lebih  optimal  hasil denoising nya pada citra tersebut.

## 2.  Saran
Untuk jangka waktu ke depan, diharapkan pengembangan  sistem denoising citra  akan menjadi lebih baik. Saran–saran untuk pengembangan sistem ini antara lain:
a.  Program  aplikasi denoising ini  masih sederhana  dan  jauh  dari  sempurna  jadi diharapkan  aplikasi  ini  nantinya  dapat dikembangkan agar lebih baik.
b.  Untuk mendapatkan kualitas denoising yang lebih  baik  disarankan  untuk  mencoba menggunakan wavelet filter jenis yang lain.
c.  Program  bantu  yang  digunakan  tidak  hanya Matlab,  tetapi  dapat  juga  menggunakan
Citra k ar k ter is tik Jenis Noise Par am eter Wavelet PSNR gambar ber­ noise PSNR denoising C AT .BMP Star. b m p No rm al Br ig h tn ess a n d C o n tra st Additive Gaussian 10 Daub 28.0767 28.5079 Additive Gaussian 10 Sym 28.0767 28.8834 Additive Gaussian 10 Coi 28.0767 28.8742 Additive Laplacian 10 Daub 22.0841 25.8122 Additive Laplacian 10 Sym 22.0841 26.0128 Additive Laplacian 10 Coi 22.0841 26.0086 Additive Gaussian 20 Daub 22.1725 24.9493 Additive Gaussian 20 Sym 22.1725 25.3968 Additive Gaussian 20 Coi 22.1725 25.4492 Additive Laplacian 20 Daub 16.1144 21.2106 Additive Laplacian 20 Sym 16.1144 21.3299 Additive Laplacian 20 Coi 16.1144 21.3502 Additive Gaussian 30 Daub 18.5459 22.9926 Additive Gaussian 30 Sym 18.5459 23.397 Additive Gaussian 30 Coi 18.5459 23.4829 Additive Laplacian 30 Daub 12.5424 18.2976 Additive Laplacian 30 Sym 12.5424 18.39 Additive Laplacian 30 Coi 12.5424 18.4245 Additive Gaussian 50 Daub 16.0202 21.7466 Additive Gaussian 50 Sym 16.0202 22.1842 Additive Gaussian 50 Coi 16.0202 22.1773 Additive Laplacian 50 Daub 10.0531 16.2122 Additive Laplacian 50 Sym 10.0531 16.2386 Additive Laplacian 50 Coi 10.0531 16.2542
program  bantu  seperti  C++,  Visual  Basic, Delphi,  java  serta  program  bantu  yang  lain untuk  melakukan  penelitian  dalam  efisiensi waktu pengolahan citra maupun keringkasan pengkodean program.

## DAFTAR PUSTAKA
Denoising:http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php ?option=com_repository&Itemid=34&task =detail&nim=113020108, Februari 2012
Gunaidi  Abdia  Away,  (2010), The  Shortcut  of
MATLAB
programing , Bandung:
Informatika Bandung.
Hestiningsih, Idhawati, (2008), Pengolahan Citra Digital, Elex Media Komputindo, Jakarta.
Munir, Rinaldi, (2004), Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan
Algoritmik,
Informatika, Bandung.
Nalwan, Agustinus, (1997), Pengolahan Gambar Secara  Digital,  Elex  Media  Komputindo, Jakarta.
Noise:http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?opti on=com_content&view=article&id=755:w avelet­denoising&catid=15:pemrosesan­ sinyal&Itemid=14 , Februari 2012
Noise Type , http://iria.pku.edu.cn/~jiangm/ courses/dip/html/node39, Februari 2012.
TipeWavelet, http://id.wikipedia.org/wiki/Trans­ formasi_ Wavelet, Februari 2012
Wang  Z,  and  A.  C.  Bovik,  (2002), A  Universal Image  Quality  Index ,  IEEE  Signal Processing Letters.