MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 71-75

## IMPLEMENTASI MEAN FILTERING UNTUK MENGURANGI NOISE PADA CITRA DIGITAL
Juliadi Manalu 1 , Sinar Sinurat 2
1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Dosen Tetap STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
1,2 Jl. Sisingamangraja No. 338 Simpang Limun Medan, Indonesia

## ABSTRAK
Perbaikan  kualitas  citra    (image  enhancement)    merupakan  salah  satu  proses  awal  dalam  pengolahan  citra  (image preprocessing). Perbaikan kualitas diperlukan karena seringkali citra yang dijadikan objek pembahasan mempunyai kualitas yang buruk, misalnya citra mengalami derau (noise) pada saatpengiriman melalui saluran transmisi, citra terlalu terang/gelap, citra  kurang  tajam,  kabur,  dan  sebagainya.  Metode  mean  filtering  adalah  satu  teknik  filtering  yang  bekerja  dengan  cara menggantikan intensitas suatu pixel dengan pixel rata-rata nilai pixel dari pixel-pixel tetangganya. Jika suatu citra f(x,y) yang berukuran M x N dilakukan proses filtering dengan penapis h(x,y) maka akan menghasilkan citra g(x,y), dimana penapis h(x,y) merupakan  matrik  yang  berisi  nilai  1/ukuran  penapis.  Mean  filter  nilai  rata-rata  dari  kumpulan  data.  Mean  filtering  yang digunakan untuk  efek smoothing ini  merupakan jenis spatial filtering,  yang  dalam prosesnya  mengikut sertakan pixel-pixel disekitarnya.
Kata Kunci : Mean Filtering, Citra, Perbaikan Citra

## ABSTRACT
Improved  image  quality  (image  enhancement)  is  one  of  the  early  processes  in  image  processing  (image  preprocessing). Improved quality is required because often the image used as the subject of discussion has poor quality, for example, the image is noise at the time of transmission through the transmission line, the image is too bright/dark, the image is less sharp, blurred, and so on. The mean filtering method is a filtering technique that works by replacing the intensity of a pixel with the average pixel value of pixels from neighboring pixels. If an image f (x, y) of size M x N is filtered by filter h (x, y) it will produce the image g (x, y), where filter h (x, y) is a matrix containing 1 / filter size. Mean filter the mean value of the data set. The mean filtering used for this smoothing effect is a type of spatial filtering, which in the process involves surrounding pixels.
Keywords : Mean Filtering, Image, Image Improvement

## I. PENDAHULUAN
Perbaikan kualitas citra  ( image enhancement ) merupakan salah satu proses awal dalam pengolahan citra  ( image  preprocessing ).  Perbaikan  kualitas diperlukan  karena  seringkali  citra  yang  dijadikan objek  pembahasan  mempunyai  kualitas  yang  buruk, misalnya  citra  mengalami  derau  ( noise )  pada  saat pengiriman  melalui  saluran  transmisi,  citra  terlalu terang/gelap,  citra  kurang  tajam,  kabur,  dan sebagainya. Melalui operasi pemrosesan awal  inilah kualitas  citra  diperbaiki    sehingga  citra  dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut, misalnya untuk aplikasi  pengenalan  ( recognition )  objek  di  dalam citra. Yang dimaksud dengan perbaikan kualitas citra adalah  proses  mendapatkan  citra  yang  lebih  mudah diinterpretasikan oleh mata  manusia. Pada proses ini, ciri-ciri  tertentu  yang  terdapat  di  dalam  citra  lebih diperjelas kemunculannya.
Pada  dasarnya  setiap  sistem  pencitraan  dapat menyebabkan  terjadinya  derau (noise )  pada  citra yang  dihasilkan. Noise pada  citra  tersebut  pada umumnya terdistribusi
secara
normal ( Gaussian ).Pengurangan noise atau denois adalah salah  satu  proses  dalam  perbaikan  kualitas  citra ( image  enhancement )  yang  termasuk  langkah  awal dalam image  processing .  Perbaikan  kualitas  citra adalah suatu teknik yang memperhatikan bagaimana mengurangi  perubahan  bentuk  dan  penurunan kualitas citra yang diawali selama pembentukan citra tersebut.Gonzales dan Wood mendefinisikan
restorasi citra  sebagai  proses  sebagai  proses  yang berusaha  merekonstruksi  atau  mengembalikan  suatu citra yang mengalami degradasi . Restorasi merupakan teknik yang berorientasi pada pemodelan degradasi dan  menerapkan  proses invers dalam rangka  merekontruksi  pada  citra  yang  original (Gonzales  dan  Wood,  1993).  Perbaikan  citra bertujuan meningkatkan kualitas tampilan citra untuk pandangan  manusia  atau  mengkonversi  suatu  citra agar memiliki  format yang  lebih  baik sehingga citra tersebut  menjadi  lebih  mudah  diolah  dengan  mesin (komputer).
Mean  filtering digunakan  untuk  penghalusan ( smoothing )  citra  yang  memiliki  gangguan  ( noise ). Mean citra adalah  mengganti  nilai pixel pada posisi (x,y) dengan nilai rata-rata pixel yang berada tetangga sekitarnya.  Untuk  mengatasi noise tersebut  perlu dilakukan usaha untuk memperbaiki kualitas citra itu. Salah  satunya  adalah  dengan filtering citra  baik secara  linear  maupun  secara  non-linear. Mean  filter merupakan salah satu filtering linear  yang berfungsi untuk  memperhalus  dan  menghilangkan noise pada suatu  citra  yang  bekerja  dengan  menggantikan intensitas nilai pixel dengan rata-rata dari nilai pixel tersebut dengan nilai pixel-pixel tetangganya.

## II. TEORITIS

## A. Citra
Citra  adalah  suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 71-75
keluaran suatu sistem perekaman data dapat  bersifat optik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video  seperti  gambaran  pada  monitor  televisi,  atau bersifat  digital  yang  dapat  langsung  disimpan  pada suatu media penyimpanan.
Citra  Digital  adalah  citra  dengan  fungsi  dua variabel f (x,y) yang dinilainya didigitalisasikan baik dalam koordinat
special maupun
dalam gray  level .  Digitalisasi dari koordinat special citra  disebut  dengan image  sampling .  Sedangkan digitalisasi dari gray level citra disebut dengan gray- level quantization .

## B. Pixel
Pixel   adalah  unsur  gambar  atau  representasi sebuah titik terkecil dalam sebuahgambar grafis yang dihitung  per  inci.  Pixel  sendiri  berasal  dari  akronim bahasa  Inggris Picture  Element yang  disingkat menjadi Pixel.
Pada  ujung  tertinggi  skala  resolusi,  mesin cetak  gambar  berwarna  dapat  menghasilkan  hasil cetak  yang  memiliki  lebih  dari  2.500  titik  per  inci dengan pilihan 16 juta warna lebih untuk setiap inci, dalam istilah komputer berarti gambar seluas satu inci persegi  yang  bisa  ditampilkan  pada  tingkat  resolusi tersebut sepadan dengan 150 juta bit informasi.

## C. Mean Filtering
Metode mean  filtering adalah  satu  teknik filtering yang  bekerja  dengan  cara  menggantikan intensitas suatu pixel dengan pixel rata-rata nilai pixel dari pixel-pixel tetangganya.  Jika  suatu  citra f(x,y) yang  berukuran  M  x  N  dilakukan  proses  filtering dengan penapis h(x,y) maka akan menghasilkan citra g(x,y) , dimana penapis h(x,y) merupakan matrik yang berisi  nilai  1/ukuran  penapis.  Secara  matematis proses  tersebut  dapat  dinyatakan  sebagai  berikut:
g(x,y)=f(x,y)*h(x,y) ...................................(1)
Operasi  di  atas  dipandang  sebagai  konvolusi antara  citra f(x,y) dengan  penapis h(x,y) ,  di  mana  * menyatakan  operator  konvolusi  dan  prosesnya dilakukan dengan menggeser penapis konvolusi pixel per pixel.  Mean  filter nilai  rata-rata  dari  kumpulan data. Mean  filtering yang  digunakan  untuk  efek smoothing ini merupakan jenis spatial filtering , yang dalam  prosesnya  mengikut  sertakan pixel-pixel disekitarnya. Pixel yanga akan diproses dimasukkan dalam sebuah matrik yang berdimensi N X N. Ukuran N  ini  tergantung  tepat  di  tengah  matrik.  Sebagai contoh matrik berdimensi 3 X 3.
𝑋 = 1 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 .........................................(2)
Tabel 1. Matrik Mean Filtering
1 2
3
4 T 5
Nilai  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  dan  8  pada  tabel 2.1.adalah pixel-pixel di  sekitar pixel T  yang  akan diproses. Nilai 4 diapat dari pixel sebuah sebelah kiri dari pixel T, nilai 5 didapat dari pixel di sebelah kanan dari  pixel  T,  proses  pengambilan pixel dimulai dengan  mengambil pixel yang  akan  diproses, disimpan dalam nilai T. Keudian diambil pixel-pixel sekitarnya  sehingga  matrik  terisi  penuh.  Proses selanjutnya  dijumlahkan  semua  nilai  yang  terdapat pada  matrik  tersebut.  Hasil  penjumlahan  tersebut dibagi dengan jumlah titik yang terdapat pada matrik tersebut.  Hasil  penjumlahan  tersebut  dibagi  dengan jumlah  titik  yang  terdapat  pada  matrik  tersebut. Bilangan pembagi  ini dapat diperoleh dari perkalian antara  N  X  N.  Pada  gambar2.1,  maka  hasil pembaginya adalah 9. Sembilan diperoleh dari  hasil kali  matrik  3  X  3.  Hasil  pembagian  tersebut  akan menggantikan  nilai  T.  Nilai  T  yang  baru  akan ditampilkan pada layar monitor untuk menggantikan nilai T yang lama.
Proses  diatas  adalah  untuk  menggambar grayscale (hitam-putih), untuk menggambar berwarna  maka  masing-masing  titik  terlebih  dahulu ditentukan nilai warna merah ( R ), hijau ( G ), dan biru ( B ).  Masing-masing  nilai RGB dijumlahkan.  Hasil penjumlahan  nilai RGB dibagi  dengan  jumlah  titik yang diproses. Hasil dari pembagian digunakan untuk menentukan  warna  baru  yang  akan  diletakkan  pada titik T.

## D. Noise
Noise (Derau) adalah gambar atau pixel yang mengganggu  kualitas  citra.  Derau  dapat  disebabkan oleh gangguan fisik(optik) pada alat akuisisi maupun secara disengaja akibat proses pengolahan yang tidak sesuai.

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Suatu citra dapat didefenisikan sebagai fungsi f(x,y) berukuran M baris dan N kolom, dengan x dan y  adalah  koordinat  spasial  dan  amplitudo f di  titik koordinat (x,y) dinamakan  intesitas  atau  tingkat keabuan dari citra pada titik tersebut. Index baris dan kolom (x,y) dari  sebuah  piksel  dinyatakan  dalam bilangan bulat.
Dalam  pembahasan  yang  akan  dianalisa adalah  gambar  citra  grayscale  yang  memiliki noise atau dengan kata lain gangguan pada citra. Noise pada citra terjadi karena ketidaksempurnaan dalam proses capturing , tetapi  bisa  juga disebabkan oleh kotoran- kotoran yang terjadi pada citra.
Teknik filtering ini pada umumnya bertujuan untuk menghilangkan noise yang terdapat dalam citra dan juga untuk menghaluskan citra.
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 71-75
Dari citra di atas untuk menampilkan nilai pixel-pixel citra tersebut  dengan  menggunakan  aplikasi  matlab. Sehingga  didapat  nilai  pixel  citra  di  atas  adalah sebagai berikut.
Nilai pixel di atas dilakukan konvolusi kernel matriks 3x3 dengan filter pada persamaan di atas.
Nilai mean = f (x,y) = 1/9 (80+35+41+118+192+81+243+248+ 131) f (x,y) = 1/9 (1169) f (x,y) = 130
Hasil  mean  filter  pada  g(1,1)  adalah  f ’ (x,y)  =130, sehingga nilai 192 diganti menjadi 130, ditempatkan menjadi  matriks  yang  baru,  hasilnya  dapat  dilihat sebagai berikut:
Kernel 3 x 3
Selanjutnya menggeser g(1,1) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(1,2), dan kemudian mencari mean filter dari pixel-pixel tersebut  sampai  proses selesai.
Nilai mean = f (x,y) = 1/9 (35 +41+72+192+81+149+248+131+ 169) f (x,y) = 1/9 (1118) f (x,y) = 124
Hasil  mean  filter  pada  g(1,2)  adalah  f ’ (x,y)  =124, sehingga nilai 81 diganti menjadi 124
Kernel 3 x 3
Selanjutnya menggeser g(1,2) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(1,3) dan kemudian mencari mean filter dari pixel-pixel tersebut  sampai  proses selesai.
Nilai mean =
f (x,y) = 1/9 (141+72+177+81+149+154+131+169+ 217)
f (x,y) = 1/9 (1191)
f (x,y) = 132
Hasil  mean  filter  pada  g(1,3)  adalah  f ’ (x,y)  =132, sehingga nilai 149 diganti menjadi 132.
Kernel 3x3
Selanjutnya menggeser g(1,3) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(2,1) dan kemudian mencari mean filter dari pixel-pixel tersebut  sampai  proses selesai.
Nilai mean = f (x,y) = 1/9 (118+192+81+243+248+131+253+255+ 152) f (x,y) = 1/9 (1743)
f (x,y) = 194
Hasil  mean  filter  pada  g(2,1)  adalah  f ’ (x,y)  =194, sehingga nilai 248 diganti menjadi 194.
Mean Filter
Mean Filter
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 71-75
Kernel 3 x 3
Selanjutnya menggeser g(2,1) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(2,2) dan kemudian mencari mean filter dari pixel-pixel tersebut  sampai  proses selesai
Nilai mean = f (x,y) = 1/9 (192+81+149+ 248+131+169+255+152+ 149) f (x,y) = 1/9 (1526) f (x,y) = 169
Hasil  mean  filter  pada  g(2,2)  adalah  f ’ (x,y)  =169, sehingga nilai 131 diganti menjadi 169.
Kernel 3 x 3
Selanjutnya menggeser g(2,2) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(2,3) dan kemudian mencari mean filter dari pixel-pixel tersebut  sampai  proses selesai.
Nilai mean = f (x,y) = 1/9 (81+149+154+ 131+169+217+ 152+ 149+233) f (x,y) = 1/9 (2637) f (x,y) = 293
Hasil  mean  filter  pada  g(2,3)  adalah  f ’ (x,y)  =293, sehingga nilai 169 diganti menjadi 293.
Selanjutnya menggeser g(2,3) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(3,1) dan kemudian mencari mean filter dari pixel-pixel tersebut  sampai  proses selesai.
Nilai mean = f (x,y) = 1/9 (243+248+131+253+ 255+ 152+255+ 210+60) f (x,y) = 1/9 (1400) f (x,y) = 155 Hasil  mean  filter  pada  g(3,1)  adalah  f ’ (x,y)  =155, sehingga nilai 255 diganti menjadi 155.
Kernel 3 x 3
Selanjutnya menggeser g(2,3) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(3,2) dan kemudian mencari mean filter dari pixel-pixel tersebut  sampai  proses selesai.
Nilai mean =
f (x,y) = 1/9 (248+131+169+255+ 152+149+ 210+ 60+111) f (x,y) = 1/9 (1485)
f (x,y) = 165
Hasil  mean  filter  pada  g(3,2)  adalah  f ’ (x,y)  =165, sehingga nilai 152 diganti menjadi 165.
Kernel 3 x 3
Selanjutnya menggeser g(3,2) dengan kernel 3x3 satu pixel ke kanan menjadi g(3,3) dan kemudian mencari mean filter dari pixel-pixel tersebut  sampai  proses selesai.
Nilai mean = f (x,y) = 1/9 (131+169+217+152+149+233+60+
111+161)
f (x,y) = 1/9 (1383)
f (x,y) = 154
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 71-75
Setelah  dilakukan  proses mean  filtering dengan menggunakan kernel 3x3 sehingga hasil dari f ‘ (x,y) menjadi  citra  yang  baru.  Dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 2. Nilai Pixel citra hasil Mean Filter

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dan  pembahasan  yang dilakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut  :
1. Metode mean filter sangat baik untuk mereduksi noise pada citra.
2. Penerapan  metode  mean  filter  hanya  bisa dilakukan untuk citra yang  memiliki noise.
3. Perancangan  aplikasi  dengan  menggunakan software Matlab  sangat  memudahkan  untuk mengolah data citra.

## REFERENSI
[1]  T  Sutoyo, Teori  Pengolahan  Citra  Digital .  Yogyakarta: ANDI, 2009.
[2]  P. Darma, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi, 2010.
[3]  E.  Prasetyo, Pengolahan  Citra  Digital  dan  Aplikasinya menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi, 2011.
[4]  Kasiman  Peranginangin, Pengenalan  Matlab .  Yogyakarta: Andi, 2006.
[5]  S. Aripin, G. L. Ginting, and N. Silalahi, “Penerapan metode retinex  untuk  meningkatkan  kecerahan  citra  pada  hasil screenshot,” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 24– 27, 2017.
[6]  R.  Rahim,  “24  Bit  Image  Noise  Reduction  with  Median Filtering Algorithm,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 1–5, 2017.
Citra Awal Citra Mean Filter