## PERANCANGAN APLIKASI PERBAIKAN NOISE CITRA MENGGUNAKAN METODE FILTERING GAUSSIAN

## Candra Kurniawan Harahap
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan

## ABSTRAK
Pengolahan  citra  memegang  peranan  yang  cukup  penting,  dimnana  dalam  pengolahannya  tidak  sekedar  memberikan  efek- efek yang menjadikan suatu citra menjadi lebih artistic tetapi juga harus dapat memperbaiki kualitas dari hasil pencitraan itu sendiri. Gaussian merupakan model noise yang mengikuti distribusi normal standart dengan rata-rata nol dan standard deviasi 1.  Proses  peningkatan  mutu  citra  bertujuan  untuk  memperoleh  citra  yang  dapat  memberikan  informasi  sesuai  dengan tujuan/kepentingan  pengolah  citra.proses  peningkatan  mutu  citra  ini  termasuk  memeperbaiki  citra  ketika  proses  ekuisisi mengalami  gangguan  yang  signifikan  seperti  noise  dan  beberapa  gangguan  factor  alam  lainnya.  Filter  Gaussian  bertujuan untuk  menghilangkan  noise  pada  citra  dan  meningkatkan  kualitas  detail  citra.  Gaussian  merupakan  model  noise  yang mengikuti distribusi normal standart dengan rata-rata nol dan standard deviasi 1. Efek dari gaussian ini, pada gambar muncul titik-titik berwarna yang jumlahnya sama dengan presentasi noise.
Kata Kunci : Perbaikan Noise Citra, Filtering Gaussian.

## I. PENDAHULUAN
Salah  satu  perkembangan  nyata  di  bidang pengolahan citra dan penting  bagi kehidupan manusia adalah  perbaikan  kualitas  citra.  Berbagai  alasan  perlu perbaikan  kualitas  citra  seperti  adanya noise pada citra,  citra  ulang  termakan  waktu,  terkena  noda, kerusakan  citra  dan  lain-lain.  Dimana  permasalahan pada  citra  terjadi  karena  faktor  alam  atau  tidak disengaja.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  perlu dilakukan  langkah-langkah  pada  perbaikan  kualitas gambar citra.
Noise adalah  efek  samping  dari  penggunaan sensor  elektronik  yang  dipakai  untuk  mengumpulkan cahaya.  Ibaratnya  kalau  anda  memanen  padi, noise adalah kulit padi sementara beras adalah fotonya. Dia adalah  sesuatu  yang  tidak  diinginkan,  namun  akan selalu  muncul  sebagai  akibat  dari  ketidaksempurnaan kinerja  sensor. Noise pada  foto  ditengarai  sebagai penyebab  berkurangnya  detail  dan  tampak  tidak  enak dilihat.

## II. TEORITIS A. Aplikasi
Aplikasi  adalah  kumpulan  perintah  program yang  dibuat  untuk  melakukan  pekerjaan  tertentu (khusus).  Biasanya  dibandingkan  dengan  perangkat lunak sistemyang mengintegrasikan berbagai kemampuan  komputer,  tapi  tidak  secara  langsung menerapkan  kemampuan  tersebut  untuk  mengerjakan suatu  tugas  yang  menguntungkan  pengguna.  Contoh utama  perangkat  lunak  aplikasi  adalah  pengolah kata,lembarkerja,danpemutarmedia.

## B. Noise
Noise adalah  efek  samping  dari  penggunaan sensor  elektronik  yang  dipakai  untuk  mengumpulkan cahaya.  Ibaratnya  kalau  anda  memanen  padi, noise adalah kulit padi sementara beras adalah fotonya. Dia adalah  sesuatu  yang  tidak  diinginkan,  namun  akan selalu  muncul  sebagai  akibat  dari  ketidaksempurnaan kinerja  sensor. Noise pada  foto  ditengarai  sebagai
penyebab berkurangnya detail dan tampak tidak bagus dilihat.Sumber:  (http://belfot.com/noise-foto-kamera- digital)

## C. Filtering Gaussian
Filter  Gaussian tergolong  sebagai filter lolos rendah  yang  didasarkan  pada  fungsi gaussian .  Model dua  dimensinya  berupa  (Abdul  Kadir  dan  Adhi Susanto, 2013, 95):
G(x.y)=e -
2 . 2 ..... .......... .......... .......... .......... .......... .......... 2 2 2 2  y x 
Keterangan :
G(x.y) = Kernel Gaussian e  ( euler ) = 2,718281828 (Konstanta)  = Standart deviasi Dalam hal ini,  adalah deviasi standard piksel pada pusat  (y,x) mendapatkan bobot terbesar berupa 1. Filter  gaussian paling  tidak  berukuran  5x5.  Sebagai contoh,  bobot-bobotnya  dapat  diproleh  dengan membuat 2  bernilai 1

## III. Analisa dan Perancangan A. Analisa Citra
Sebelum  mengolah  citra  digital  serta  merancang aplikasi  sebagai  media  pengolahannya,  maka  harus dilakukan  analisa  terhadap  intensitas  koordinat  citra Pada  format  JPG  dengan  ukuran  30x30 pixel .  Hal  ini dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  aplikasi  yang akan dirancang sesuai dengan metode yang digunakan sehingga terdapat kecocokan antara keduanya.
Citra yang digunakan adalah citra grayscale yang ber noise memiliki  ukuran  30x30 pixel kemudian dikonversi  kedalam  bentuk  matriks  30x30=  900, contoh citra yang digunakan dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 1. Citra Grayscale

## Gambar 2. Nilai Matriks Citra

## B. Analisa Metode Filtering Gaussian
Jumlah semua elemen nilai pembobot pada filter agar  selang  nilai  intensitas  tetap  seperti  semula. Berdasarkan  matriks  jumlah  semua  elemen  nilai pembobot  pada filter =  79.  Berikut  adalah filterGaussian hasil rancangannya.
79 1 ) , ( y x g
Untuk  melakukan  operasi  perbaikan noise citra dengan  metode filter  gaussian .  Operasi  ini  dilakukan dengan carakonvolusi, konvolusi  seringkali dilibatkan dalam  operasi  ketetanggan pixel .  Konvolusi    pada citra  sering  disebut  konvolusi 2 dimensi. Konvolusi 2  dimensi  didefinisikan  sebagai  proses  untuk memperoleh  suatu pixel berdasarkan  nilai pixel itu sendiri  dan  tetangganya,    dengan  melibatkan  suatu matriks yaitu kernel yang mempresentasikan pembobotan. Penjelasan  rumusyang digunakan dalam konvolusi filter Gaussian adalah sebagai berikut: 
 ) , ( * ) , ( ) , ( y x g y x f y x h   M k 1     N l l y k x g l k f 1 ) , ( . , (
Keterangan: h(x,y): gambar output f(x,y) : adalah gambar input g(x,y) : adalah filter gaussian Jadi  secara  umum  rumus  diatas  adalah  jumlah  dari perkalian    antara    pixel  citra    dengan    filter  gaussian dan    hasilnya    dibagi    dengan    jumlah  dari    matriks filter  agar  selang    nilai    intensitas  tetap    seperti semula.  Untuk  penjelasan  proses konvolusi  penulis membuat    sebuah    perumpamaan  matriks    citra grayscale yang  terdapat  pada  gambar  3.3,  dengan resolusi matriks 30x30 pixel yang akan dikonvolusikan  dengan  filter  gaussian  dengan  ukuran matriks 5x5. Sebagai berikut:
Gambar 3. Data Matriks citra Langkah 1 Tempatkan kernel pada sudut kiri atas, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (0,0) dari kernel
Gambar 4. Kernel citra
G(x,y)  =  (1x205)  +  (2x204)  +  (3x203)  +(2x201) +(1x202)  +  (2x201)  +(4x202)  +(6x204)  +(4x201) +(2x200)  +  (3x197)  +(6x200)  +(7x202)  +(6x201) +(3x199)  +  (2x197)  +(4x200)  +(6x203)  +(4x202) +(2x199)  +  (1x201)  +  (2x203)  +(3x204)  +(2x202) +(1x200)  =  (205  +  408  +  609  +  402  +  201  +  402  + 808 + 1224 + 804 + 400 + 591 + 1200 + 1414 + 1206 + 597 + 394 + 800 + 1218 + 808 + 398 + 201 + 406 + 612 + 404 + 200) = 15912 : 79 = 201,4177 Nilai pixel yang diubah adalah 202 menjadi 201. Langkah 2 Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (0,0) dari kernel.
Gambar 5. citra matriks 5 x5 1 2 3 2 1 2 4 6 4 2 3 6 7 6 3 2 4 6 4 2 1 2 3 2 1
G(x,y)  =(1x204)  +(2x203)  +(3x201)  +(2x202) +(1x203)  +  (2x202)  +(4x204)  +(6x201)  +(4x200) +(2x200)  +  (3x200)  +(6x202)  +(7x201)  +(6x199) +(3x198)  +  (2x200)  +(4x203)  +(6x202)  +(4x199) +(2x197)  +  (1x203)  +(2x204)  +(3x202)  +(2x200) +(1x199)  =  (204  +  406  +  603  +  404  +  203  +  404  + 816 + 1206 + 800 + 400 + 600 + 1212 + 1407 + 1194 + 594 + 400 + 812 + 1212 + 796 + 394 + 203 + 408 + 606 + 400 +199) = 15883 : 79 = 201,0506 Nilai pixel tetap yaitu 201.
Langkah 3 Langkah 1 sampai dengan Langkah 600samadenganLangkah 2, dimana konvolusi diabaikan  sehingga pixel-pixel sudut  bawah,  nilainya tetap sama seperti citra asal.
Gambar 6. Matriks Hasil Keterangan: Hasil keseluruhan dari langkah 1 sampai 600 pada gambar 6
IV. IMPLEMENTASI Form Proses Citra Grayscale
Gambar 7. Tampilan menu proses citra grayscale

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  eksperimen  yang  penulis  lakukan  terhadap penelitian ini penulis dapat menarikbeberapa kesimpulan  yang  terkait  dengan  proses  penelitian maupun dengan isi daripenelitian itu sendiri. 1. Mendeteksi noise pada  citra  dengan  metode filtering gaussian untuk melakukan pencarian pada bintik-bintik  yang  ada  setiap  citra  yaitu  berupa noise .
2. Proses  perbaikan  kualitas  citra  yang  memiliki noise citra dengan filtering gaussian membutuhkan proses untuk perbaiki noise pada citra. 3. Penerapan metode filteringgaussian dengan menggunakan  karnel  5x5  dan  mengalikan  nilai pixel dengan  karnel  5x5  dan  menggantikan  nilai
tengah  pixel  awal  dengan  nilai pixel yang  telah dikalikan dengan nilai karnel. 4. Pengujian dengan menggunakan bahasa pemrograman Matlab 7.10

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1. Hermawati  Astuti  Fajar.  2013.  Konsep  dan  Teori  Pengolahan Citra Digital. Edisi 1. Yogyakarta: Andi
2. Kadir  Abdul  dan  Susanto  Adhi.  2013.  Teori  dan  Aplikasi Pengolahan Citra. Edisi 1. Yogyakarta: Andi
3. Rizky,  Soetam.  2011.  Konsep  Dasar  Rekayasa  Perangkat Lunak. Jakarta : PT. Prestasi Pustakaraya
4. Ragam Aplikasi Pengolahan Image Dengan Matlab 2013
5. http://carapedia.com/pengertian defenisi aplikasi info2062.html Tanggal akses 6 Mei 2015.
6. http://belfot.com/noise-foto-kamera-digital/ Tanggal  akses  13 Mei 2015.
7. http://id.wikipedia.org/wiki/Aplikasi Tanggal akses 17 Mei 2015