## ANALISA PERBAIKAN KUALITAS KONTRAS CITRA X-RAY MENGGUNAKAN METODE EXPOSURE BASED SUB-IMAGE HISTOGRAMEQUALIZATION (ESIHE)

## Aditya Akbar Riadi
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: aditya.akbar@umk.ac.id

## ABSTRAK
Perbaikan  kualitas citra adalah proses dimana kualitas visual dari suatu citra ditingkatan sehingga didapatkan hasil yang lebih baik dari citra yang asli atau citra awal. Proses perbaikan kualitas citra dibagi menjadi dua domain yaitu domain frekuensi dan domain spasial. Dalam domain frekuensi, teknik beroperasi pada pemilihan frekuensi yang akan difilter. Sedangkan di domain spasial, teknik beroperasi secara langsung pada piksel citra. Pencahayaan berdasarkan gambar asli dan pemerataan histogram sub gambar terbukti sebagai teknik yang sangat efektif untuk meningkatkan pencahayaan yang kurang. Teknik perpotongan histogram juga dikombinasikan dengan pemerataan histogram.  Hasil  dari  kombinasi  kedua  teknik  ini  mampumemberikan  kontrol  yang  lebih  dan  menghasilkan peningkatan  yang  mengarah  ke  peningkatan  alami.Langkah-langkah entropy dari  metode  ESIHE  jelas menunjukkan bahwa hasil yang diperoleh mampu melebihi metode HE.Selain itu Kualitas visual gambar ESIHE menunjukkan hasil yang lebih baik dari pada metode HE untuk berbagai macam gambar x-ray .
Kata kunci: perbaikan kulitas citra, histogram equalization, esihe, entropy.

## ABSTRACT
Image quality improvement is a process where the visual quality of an image to obtain better results than  the  image  of  the  original  or  initial  image.  Image  quality  improvement  process  is  divided  into  two domains,  namely  the  frequency  domain  and  spatial  domain.  In  the  frequency  domain,  operating  on frequency  selection  techniques  that  will  be  filtered.  While  in  the  spatial  domain,  techniques  operate directly on the image pixels. Lighting by the original image and sub-image histogram equalization proven very effective technique for improving poor lighting. Histogram intersection technique is also combined with  histogram  equalization  to  provide  control  over  the  increase  leading  to  a  natural  increase.  Steps entropy method ESIHE clearly shows that it exceeded HE method. The visual quality ESIHE image shows better results than the HE method for a wide range of x-ray images.
Keywords: image quality improvement, histogram equalization, esihe, entropy.

## 1. PENDAHULUAN
Perbaikan kualitas citra adalah proses dimana kualitas visual dari suatu citra ditingkatan sehingga didapatkan hasil yang lebih baik dari citra yang asli atau citra awal. Proses perbaikan kualitas citra dibagi menjadi dua domain yaitu domain frekuensi dan domain spasial. Dalam domain frekuensi, teknik beroperasi pada pemilihan frekuensi yang akan difilter. Sedangkan di domain spasial, teknik beroperasi secara langsung pada piksel  citra. Histogram Equalization (HE)  adalah  teknik  yang  telah  terbukti  mampu  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  pada  citra terutama  kontras  karena  kesederhanaan  dan  kemudahan  implementasi. Histogram  Equalization berfungsi meratakan distribusi kepadatan piksel dan secara dinamis membentangkan jangkauan dari tingkat keabuansehingga mampu untuk meningkatkan kontras keseluruhan citra. Histogram Equalization memanfaatkan Cumulative Density Function (CDF) dari citra untuk transformasi tingkat keabuancitra asli, sehingga dihasilkan citra hasil peningkatan. Kelemahan utama dari Histogram Equalization adalah bahwa metode ini cenderung untuk mengubah kecerahan rata-rata citra ke tingkat tengah rentang dinamis dan menghasilkan artifak dan efekintensitas saturasi. Kelemahan ini membuat teknik Histogram Equalization tidak cocok untuk sebagian besar aplikasi elektronik konsumen seperti TV dan Kamera. [1]
Teknik-teknik yang dibahas di atas tidak memberikan mekanisme untuk menyesuaikan tingkat peningkatan. Teknik baru berdasarkan perpotongan dari histogram diusulkan sebagai solusi untuk mengontrol laju peningkatan
serta  mempertahankan  kecerahan  aslinya.  Dengan  mengimplementasikan  teknik  perpotongan  pada  histogram mampu mengontrol nilai maksimum dari histogram dengan memotong nilai histogram lebih tinggi yang ditentukan oleh  nilai  ambang  batas.  Metode  ini  memberikan  pendekatan  yang  berbeda  dalam  penentuan  perpotongan  nilai ambang.Makalah  ini  menyajikan Exposure  based  Sub-Image  Histogram  Equalization (ESIHE)  sebagai  metode baru untuk meningkatkan kontras pada citra dengan tingkatan skala keabuan.Nilai ambang dihitung untuk membagi citra asli  ke  sub-citra dari tingkat intensitas  yang berbeda. Histogram juga dipotong  menggunakan  nilai ambang sebagai rata-rata jumlah kejadian tingkat keabuan untuk mengendalikan nilai piksel yang terlalu optimal. Histogram dari sub citra disamakan secara independen dan akhirnya semua sub citra diintegrasikan ke dalam satu citra yang lengkap agar selanjutnya dapat dianalisa. untuk analisis.
Pada Makalah ini akan diulas lebih detail di dalam bab-bab berikutnya. Pada bagian Metodologi Penelitian akan dijelaskan metode Exposure based Sub-Image Histogram Equalization (ESIHE) yang diusulkan. Kemudian pada Hasil dan Pembahasan menjelaskan hasil eksperimen perbaikan kualitas kontras citra menggunakan ESIHE yang akan dibandigkan dengan HE.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data untuk penelitian ini menggunakan 10 data citra X-ray berupa otak, tulang, dan organ lainnya dari pasien. Data  set  dikumpulkan  dari  beberapa  sumber  media,  yang  berupa  data  public.  Data  citra X-ray yang  digunakan diambil dari beberapa sumber data diantaranya adalah http://radiopaedia.org/.
Pada bagian ini akan dijelaskan bagaimana langkah-langkah yang harus diikuti untuk melakukan perbaikan kualitas  kontras  citra  menggunakan  metode  ESIHE.  Terdapat  tiga  langkah  yaitu  perhitungan    ambang  batas pencahayaan, perpotongan histogram, dan pemerataan histogram sub citra.

## 2.1 Perhitungan Ambang Batas Pencahayaan
Parameter ambang batas pencahayaan ( exposure ) didefinisikan sebagai yang menunjukkan alat ukur intensitas  citra.  Parameter  ini  digunakan  untuk  membagi  citra  yang  tingkat  pencahayaannya  tinggi  atau berlebih dan pencahayaan yang rendah atau kurang. Kemudian dinormalisasi dari nilai exposure 0-1. Jika nilai exposure untuk  citra  tertentu  lebih  dari  0,5  dan  cenderung  ke  arah  1,  berarti  bahwa  citra  memiliki tingkat pencahayaannya tinggi ( over exposed ) dan jika nilai ini kurang dari 0,5 dan cenderung ke arah 0 maka citra memiliki tingkat pencahayaan yang rendah atau kurang ( under exposed ). Dalam kedua kasus citra  yang  memiliki  kontras  yang rendah  membutuhkan peningkatan kontras  yang  nilai  pencahayaannya dapat dihitung menggunakan formula (1) pada sebagai berikut:
(1)
Dimana h(k) adalah histogram dari citra dan L adalah jumlah total tingkat keabuan. Parameter lain Xa (yang dihitung dalam formula (2)) yang berhubungan dengan pencahayaan didefinisikan sebagai yang menyediakan nilai keabuan dan membagi citra yang pencahayaan rendah dan pencahayaan tinggi dari sub citra.
(2)
Parameter ini berisi nilai lebih besar atau lebih kecil dari L/2 (level keabuan) untuk nilai exposure yang lebih rendah atau lebih besar dari 0,5 masing-masing untuk citra yang memiliki nilai 0 sampai L

## 2.2 Perpotongan Histogram
Ide di balik perpotongan histogram adalah untuk mencegah peningkatan berlebih yang mengarah ke penampilan  alami  citra.  Untuk  membatasi  tingkat  tambahan,  kita  perlu  membatasi  turunan  pertama  dari histogram atau histogram itu sendiri [3]. Nilai histogram memiliki nilai lebih besar dari perpotongan nilai ambang terbatas dari nilai ambang. Perpotongan nilai ambang dihitung sebagai rata-rata jumlah kejadian tingkat keabuan.
Formula  untuk  perpotongan  batas  ambang Tc disajikan  dalam  formula(3)  dan  formula(4)  untuk menghitung perpotongan histogram.
(4)
Dimana h(k) dan hc(k) adalah  histogram  yang  asli  dan  histogram  yang  dipotong.  Metode  perpotongan histogram membuat proses komputasi menjadi efisien dan memakan waktu yang lebih rendah.

## 2.3 Pemerataan Histogram Sub Citra
Histogram  asli  pertama  membelah  berdasarkan  nilai  ambang  batas  pencahayaan Xa yang  dihitung  dalam formula (2). Histogram hasil proses dalam dua sub citra mulai dari abu-abu tingkat 0 untuk Xa dan Xa + 1 untuk L - 1  dan  dapat  disebut  sebagai  pencahayaan  rendah  dan  pencahayaan  tinggi,  seperti  pada  Gambar  1. PL  (k) pada formula (5) dan PU (k) yang sesuai CDF dari sub citra sebagaimana didefinisikan dalam formula (6) dibawah ini.
(5)
(6)
Dimana NL dan NU adalah jumlah piksel dalam masing-masing sub citra. CL (k) dan CU (k) yang sesuai CDF dari sub gambar dapat didefinisikan sebagai berikut.
(7)
(8)
Langkah berikutnya jika ESIHE adalah untuk menyamakan semua empat sub histogram secara individual. Fungsi transfer untukpemerataan histogram berdasarkan formula (7) dan Formula (8) dapat didefinisikan sebagai berikut.
(9)
(10)
FL dapat  dihitung  dengan  menggunakan  formula  (9)  dan FU pada  formula  (10)  adalah  fungsi  pengalihan yang digunakan untuk menyamakan sub histogram secara individual. Langkah terakhir melibatkan integrasi dari kedua  sub citra  menjadi satu citra yang lengkap. Perhitungan perpotongan histogram  sub citra ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Proses Perpotongan Histogram Sub Citra [2]

## 2.4 Algoritma ESIHE
Berikut  ini  adalah pseucode tahapan  metode Exposure  based  Sub-Image  Histogram  Equalization (ESIHE) menggunakan MATLAB.
Menghitung Histogram L=256; x=[0:1:L-1]; [w,l]=size(img); len=w*l; y=reshape(img,len,1); xpdf=hist(y,[0:L-1]); Proses Perpotongan Histogram Tc=mean(xpdf); Tc=round(Tc); Ihist=zeros(1,256); for i=1:256 if xpdf(i)>Tc Ihist(i)=Tc; elseif xpdf(i)==0 Ihist(i)=xpdf(i); else Ihist(i)=xpdf(i); end end Pencahayaan Batas Ambang exposure =sum(xpdf.*x)/sum(xpdf)/(L); aNorm=(1- exposure ); Xm=round(L*aNorm); METODE ESIHE ESIHEoutput=zeros(size(img)); C_L=zeros(1,Xm+1); C_U=zeros(1,(256-(Xm+1))); n_L=sum(Ihist(1:Xm+1)); n_U=sum(Ihist(Xm+2:256)); P_L=Ihist(1:Xm+1)/n_L; P_U=Ihist(Xm+2:256)/n_U; C_L(1)=P_L(1); for r=2:length(P_L) C_L(r)=P_L(r)+C_L(r-1); end C_U(1)=P_U(1); for r=2:(length(P_U)) C_U(r)=P_U(r)+C_U(r-1); end for r=1:w for s=1:l if img(r,s)<(Xm+1) f=Xm*C_L(img(r,s)+1); ESIHEoutput(r,s)=round(f); else f=(Xm+1)+(255-Xm)*C_U((img(r,s)-(Xm+1))+1); ESIHEoutput(r,s)=round(f); end end end
if strcmp(class(img),'uint8') ESIHEoutput = uint8(ESIHEoutput); elseif strcmp(class(img),'uint16') ESIHEoutput = uint16(ESIHEoutput); elseif strcmp(class(img),'int16') ESIHEoutput = int16(ESIHEoutput); elseif strcmp(class(img),'single') ESIHEoutput = single(ESIHEoutput); end

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  hasil  simulasi  dari  metode  yang  diusulkan  ESIHE  dibandingkan  dengan  metode  berbasis Histogram Equalization . Untuk menganalisis dan membandingkan metode yang ada kita gunakan sepuluh gambar x-ray yang perbandingan visual dapat ditunjukkan pada gambar 2 yaitu pada data 1 sampai dengan data 5.
Penilaian kualitatif dari peningkatan kontras diperlukan bersama dengan penilaian kuantitatif. Hasil perbaikan kualitas  gambar  hanya  dapat  dihargai  jika  gambar  yang  dihasilkan  memberikan  efek  yang  bagus  dari  tingkat pencahayaan  yang  cukup  dalam  penampilan  gambar  asli.  Dengan  penilaian  kualitas  visual  yang  dimiliki pencahayaan yang kurang,, harus lebih ditingkatkan atau dilakukan dengan peningkatan tidak wajar. Hasil penilaian visual ukuran kualitas yang efektif untuk menilai kinerja algoritma peningkatan kontras.
Nama Citra Citra Asli
HE ESIHE Data1.jpg Data2.jpg Data4.png Data5.jpg
Gambar 2. Hasil Perbandingan Perbaikan Kualitas Citra antara HE dan ESIHE

## 3.1 Pengukuran Rata-rata Kandungan Informasi (Entropy)
Untuk mengevaluasi kinerja ESIHE, rata-rata kandungan informasi yang digunakan sebagai kualitas gambar ukuran rata-rata kandungan informasi ( entropy ) adalah ukuran rincian gambar dan biasanya diukur dalam satuan sebagai bit. Entropy sini disebut adalah Shannon Entropy dan mengukur ketidakpastian terkait dengan tingkat abu- abu dalam gambar. Nilai yang lebih besar dari entropy menunjukkan bahwa informasi lebih banyak konten tersedia dalam gambar [4]. Formula (11) digunakan untuk yang menjelaskan perhitungan entropy.
(11)
Dimana P(l) adalah Cumulative Density Function (CDF) dari citra yang diberikan pada tingkat intensitas l dan L adalah jumlah total tingkat abu-abu dalam gambar. Sebuah gambar dengan nilai entropy yang lebih tinggi memiliki  informasi  yang  detail  dan  dianggap  memiliki  kualitas  yang  lebih  baik.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Komparasi Pengukuran Entropy dengan Metode HE dan ESIHE Nama Gambar Citra Asli HE ESIHE Data1.jpg 6.6686 5.4388 6.5750 Data2.jpg 6.5392 5.1658 6.4242 Data3.jpg 4.3105 3.2942 4.2121 Data4.png 5.4824 4.2156 5.3845 Data5.jpg 6.6719 5.4099 6.5806 Data6.jpeg 6.3011 4.9587 6.1885 Data7.jpg 4.2544 3.1867 4.2100 Data8.jpg 6.9204 5.5947 6.8352 Data9.jpg 6.8929 5.4592 6.7955 Data10.jpg 7.3586 5.9207 7.2895 Rata-Rata 6.1400 4.8644 6.0495

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian kali ini menyajikan sebuah metode baru menggunakan teknik histogram untuk peningkatan gambar  warna  terang  ( exposure ).  Pencahayaan  berdasarkan  gambar  asli  dan  pemerataan  histogram  sub  gambar terbukti merupakan  teknik yang sangat efektif untuk meningkatkan pencahayaan yang kurang. Teknik perpotongan histogram  juga  dikombinasikan  dengan  pemerataan  histogram  ( Histogram  Equalization ).  Teknik  ini  dapat memberikan  kontrol lebih dari peningkatan  yang  mengarah ke  peningkatan alami. Berdasarkan langkah-langkah entropy yang telah dilakukan menggunakan metode ESIHE terbukti menunjukkan perolehan nilai rata-rata lebih dibandingkan  dengan  menggunakan  metode  HE.  Sedangkan  untuk  hasil  kualitas  visual  gambar  ESIHE menunjukkan hasil yang lebih handal dari pada metode HE untuk berbagai macam gambar x-ray .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gonzalez,  R.C.,  and  Woods,  R.E.,  (2002). Digital  Image  Processing ,  third  edision.  Prentice  Hall,  chapter 3:122-125
[2] Hanmandlu, M., Verma, O.P., Kumar, N.K., Kulkarni, M., 2009. “ A Novel Optimal FuzzySystem for Color Image Enhancement using Bacterial Foraging” . IEEE Trans. Inst.Meas. 58 (8), 2867–2879.
[3] Ooi,  C.H.,  Kong,  N.S.P.,  Ibrahim,  H.,  2009.  “ Bi-Histogram  Equalization  with  APlateauLimit  for  Digital Image Enhancement” . IEEE Trans. Consumer Electron. 55 (4),2072–2080.
[4] Chen, S.D., 2012. “ A New Image Quality Measure for Assessment of Histogram Equalization-Based Contrast Enhancement ”. Digital Signal Process. 22 (April),640–647.
[5] Sim, K.S., Tso, C.P., Tan, Y.Y., 2007. “ Recursive Sub-Image Histogram Equalization Applied to Gray Scale Images ”. Pattern Recogn. Lett. 28 (10), 1209–1221.