## ANALISIS KINERJA METODE LUCY-RICHARDSON
DAN BLIND DECONVOLUTION

## Dian Eka Apriliyani
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma dyanekaa@gmail.com

## Abstrak
Deblurring  merupakan  operasi  restorasi  citra  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  efek blur atau kekaburan pada citra, sehingga citra terlihat lebih baik. Efek blur dapat terjadi akibat  pergerakan  dari  suatu  objek  yang  disebut  motion  blur,  serta  akibat  kurang fokusnya pada saat pengambilan gambar disebut gaussian blur. Metode yang digunakan dalam  proses  deblurring  adalah  metode  Lucy  Richardson  dan  Blind  Deconvolution. Kedua metode ini diujicobakan untuk diukur kinerjanya. Pengukuran kinerja dari kedua metode  ini  dilakukan  menggunakan  parameter  perhitungan  nilai  PSNR.  Proses deblurring  memanfaatkan  pengetahuan  tentang  proses  terjadinya  citra  terdegradasi, salah satunya adalah nilai PSF, akan tetapi pada citra asli yang sudah mengalami blur akan  sulit  diketahui  nilai  PSFnya.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  dilakukan perkiraan  PSF  dengan  menggunakan  UnderPSF,  InitPSF,  dan  OverPSF.  Penelitian  ini didukung  dengan  menggunakan  program  komputer  Matlab  R2011a  untuk  merestorasi citra  digital.  Metode  Blind  Deconvolution  memberikan  nilai  PSNR  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  Lucy  Richardson  yang  berarti  metode  Blind  Deconvolution  lebih baik dalam merestorasi citra karena semakin besar nilai PSNR semakin baik hasil citra.
Kata Kunci : Deblurring, Gaussian, Lucy Richardson, Blind Deconvolution
PERFORMANCE ANALYSIS OF LUCY-RICHARDSON AND BLIND

## DECONVOLUTION METHODS

## Abstract
Deblurring is an image restoration operation to decrease the blur effect or blur on the image, so the image seen well. The blur effects occur due to the object movement called motion blur, and by the lack of focus during the image shooting called gaussian blur.  The methods for deblurring are Lucy Richardson andBlind Deconvolution methods. Both methods are been tested to be measure its performance. The measuring of the performance from this both methods are conducted using PSNR value calculation parameters. The deblurring process utilize the knowledge concerning the occurrence process of image degradation, one of them is PSF score, but on the original image that  has  blur  experience  PSF  score  will  be  difficult  to  know.  Therefore,  on  this  research  PSF estimation  is  been  conducted  by  using  UnderPSF,  InitPSF,  and  OverPSF.  To  restore  digital images  the  research  is  been  supported  with  Matlab  R2011a  computer  programs.  The  Blind Deconvolution  gives  bigger  PSNR  score  compare  to  theLucy  Richardson  it  means  the  Blind Deconvolution method is better in image restoration because the bigger PSNR score the better the image result.
Keywords : Deblurring, Gaussian, Lucy Richardson, Blind Deconvolution

## PENDAHULUAN
Pada perkembangan teknologi yang canggih  seperti  sekarang  ini,  fasilitas dalam  pengambilan  gambar  atau  memo- tret menjadi salah satu tujuan utama pada sebuah gadget .  Fasilitas  ini  sangat  ber- guna untuk mengabadikan setiap kejadian yang  akan  menjadi  kenangan  dimasa yang akan datang, yang hanya terjadi satu kali  dan  tidak  dapat  diulang,  selain  itu dari  sebuah  gambar  atau  citra  juga  bisa terdapat sebuah informasi.
Tidak  semua  gambar  dapat  lang- sung digunakan karena kualitas citra yang dihasilkan kurang bagus atau perlu diolah terlebih  dahulu  sehingga  bisa  disimpan atau  digunakan  untuk  sebuah  informasi. Masalah  yang  umum  terjadi  adalah  ka- rena  ketidakjelasan  atau  kekaburan  pada suatu  gambar  disebut  dengan blur yang merupakan  suatu  kesalahan  pada  saat pengambilan citra.
Blur terjadi akibat tidak didapatkan kefokusan pada objek. Terdapat dua jenis kekaburan ( blur ) yang sering dialami oleh para  pengambil  citra,  antara  lain Gaus- sian Blur dan Motion Blur. Gaussian blur merupakan  suatu  kekaburan  pada  citra yang  diakibatkan  karena  titik  fokus  dari objek  yang  akan  diambil  gambarnya, sedangkan motion  blur adalah  kekaburan pada  citra  yang  diakibatkan  karena adanya  gerakan  pada  objek  pada  saat pengambilan  citra  dengan  kamera.  Oleh karena itu, diperlukan suatu proses untuk menanggulangipermasalahan tersebut [6].
Deblurring merupakan  salah  satu operasi  restorasi  citra  yang  bertujuan untuk  mengurangi  efek blur.  Deblurring memiliki  beberapa  metode,  antara  lain filtering yang  bekerja  dengan  metode iteratif,  yaitu  algoritma Lucy-Richardson dan  Blind-Deconvolution.  Berdasarkan percobaan  tentang  teknik deblurring secara cepat, menyebutkan bahwa metode Lucy-Richardson pilihan  tepat  untuk memulihkan  kekaburan  pada  citra  [2]. Metode Lucy-Richardson ini  efektif  jika nilai  PSF  diketahui  dan  terkandung sedikit nosie pada  citra,  sedangkan Blind Deconvolution adalah  sebuah  metode yang  dapat  digunakan  untuk  merestorasi citra  yang  mengalami  efek blur tanpa harus mengetahui nilai PSF.

## METODE PENELITIAN
Alur  penelitian  merupakan  penje- lasan  mengenai  tahap-tahap  secara  siste- matis  dan  logis  yang  akan  dilakukan untuk  penelitian  ini.  Pada  setiap  tahap saling  berhubungan  antara  tahap  satu dengan  lainnya  hingga  tahap  penelitian yang  terakhir.  Penelitian  yang  dilakukan yaitu  pengukuran  kinerja  pada  metode Lucy-Richardson dan Blind  Deconvolu- tion kemudian  menganalisis  hasil  yang lebih  baik  dari  pengukuran  tersebut. Untuk  melakukan  pengujian  ini  dibantu oleh aplikasi program komputer. Gambar 1 adalah langkah-langkah penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Alur Penelitian
Studi  literatur  merupakan  tahap pertama  pada  alur  penelitian  untuk  men- dapatkan parameter yang digunakan seba- gai  bahan  pengukuran  kinerja  metode- metode  penelitian  ini  dari  beberapa jurnal,  parameter  yang  digunakan  dalam metode  ini  adalah  PSNR  atau  biasa disebut peak signal-to-noise ratio. Tahap pengumpulan  data  merupakan  tahap untuk mendapatkan data yang dibutuhkan dalam  penelitian  ini,  data  yang  dikum- pulkan berupa citra blur berwarna dengan jenis blur,  Gaussian  blur dan Motion blur berformat  .jpg  yang  digunakan  seba- gai input data. Setelah data yang dibutuh- kan  sudah  didapatkan,  langkah  selanjut- nya adalah melakukan pengukuran kiner- ja.  Tahap  pengukuran  kinerja  merupakan tahap  pengukuran  kinerja  masing-masing metode  untuk  kemudian  dibandingkan kinerja  mana  yang  lebih  baik  dalam melakukan proses deblurring . Pada tahap ini,  dimulai  dengan input citra  berwarna diubah  menjadi  citra grayscale ,  tujuan dari perubahan jenis citra ini untuk mem- percepat  proses  perhitungan,  menghemat memori  komputer,  dan  juga  syarat  untuk perhitungan proses berikutnya atau perhi- tungan PSNR.
Setelah  itu  dilakukan  proses deblurring . Pada proses deblurring terda- pat  dua  metode  yang  dibutuhkanyaitu menggunakan  metode Lucy-Richardson dan Blind  Deconvolution .  Pada  kedua metode  dilakukan  proses  deteksi  tepi untuk  mengurangi noise yang  ada  pada citra blur, selanjutnya  mengalikan  nilai iterasi  atau  pengulangan  proses  karena ada  beberapa  gambar  jika  iterasi  terlalu besar  maka  gambar  tersebut  bisa menimbulkan  artifak  atau  guratan noise hasil  porses  perbaikan  citra.Pada  tahap terkahir  proses deblurring melakukan pengukuran  kinerja  dari  kedua  metode, parameter yang digunakan adalah perhitungan  PSNR.  Untuk  mendapatkan nilai  PSNR,  terlebih  dahulu  melakukan
perhitungan  MSE  ( Mean  Square  Error ). Perhitungan  MSE  adalah  nilai  error kuadrat  rata-rata  antara  citra  asli  dengan citra  hasil  restorasi.  Setelah  nilai  MSE didapatkan,  maka  memasukkan  nilai  ter- sebut  kedalam  rumus  PSNR.  Hasil perhitungan  PSNR,  jika  semakin  besar nilai  PSNR  maka  hasil  kualitas  citra deblurring semakin.  Tahap  terakhir  dari alur  penelitian  ini  adalah  menganalisis hasil  yang  didapatkan  dari  semua  proses uji coba penlitian ini.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Jenis  data  yang  digunakan  adalah citra  berwarna  mengalami    jenis blur berbeda  yaitu Gaussian  Blur dan Motion Blur ,  dan  citra  tersebut  berformat  .jpg. Citra  yang  digunakan  pada  masing- masing jenis blur citra menggunakan citra berupa  manusia,  hewan,  bunga,  dan bangunan.
Citra  asli  dikonversikan  menjadi citra grayscale untuk  mempermudah perhitungan  terhadap  nilai  PSNR  pada masing-masing  metode,  karena  syarat utama  dalam  perhitungan  PSNR  adalah citra harus memiliki dua dimensi yaitu M x N.
Pada  tahap  uji  coba  ini,  citra  asli direstorasi  dengan  operasi deblurring menggunakan  metode Lucy-Richardson dan Blind  Deconvolution dengan  jenis blur,  Gaussian  blur  dan  Motion  blur . Pengujian  ini  dibutuhkan  nilai  iterasi untuk  membantu  mendapatkan  hasil proses  restorasi  yang  lebih  baik.  Nilai iterasi  pada  masing-masing  metode  yang diujicobakan yaitu 1, 5, 10.
Jenis blur yang  akan  diujicobakan pada metode ini  yaitu Gaussian blur dan Motion  blur. Tabel  1  merupakan  hasil citra Gaussian blur yang telah direstorasi menggunakan  metode Lucy-Richardson , sedangkan  pada  Tabel  1  merupakan restorasi hasil citra Motion blur .
Tabel 1. Hasil Citra Gaussian Blur Metode Lucy-Richardson
Tabel 2. Hasil Citra Motion Blur Metode Lucy-Richardson
Metode Blind Deconvolution Sama seperti metode Lucy-Richard- son ,  jenis blur yang  digunakan  untuk  uji coba  yaitu Gaussian  blur dan Motion blur. Tabel 3 merupakan hasil citra Gaus-
sian  blur yang  telah  direstorasi  meng- gunakan Blind Deconvolution , sedangkan Tabel  4  merupakan  restorasi  hasil  citra Motion blur.
Tabel 3. Hasil Citra Gaussian Blur Metode Blind Deconvolution
Tabel 4. Hasil Citra Motion Blur Metode Lucy-Richardson
Tahap  pengukuran  kinerja  adalah melakukan  perhitungan  dari  kedua  meto- de  menggunakan  parameter  perhitungan PSNR,  perhitungan  PSNR  ini  digunakan agar hasil proses deblurring terbaik yang didapatkan lebih akurat.
Berdasarkan  hasil  uji  coba  pada Tabel  1  dan  2  secara  penglihatan  mata pada iterasi ke 1 mendapatkan hasil lebih baik dan noise yang terkandung pada citra yang  mengalami Gaussian  blur dan
Motion  blur sedikit  berkurang  diban- dingkan  dengan  iterasi  ke  5  dan  ke  10, bahkan  pada  iterasi  ke  10  citra  yang dihasilkan  muncul artifact atau  guratan noise hasil  proses  dekonvolusi.  Tidak hanya pada metode Lucy-Richardson saja yang  menghasilkan  citra  lebih  baik  pada iterasi  ke  1,  tetapi  juga  pada  hasil  citra metode Blind  Deconvolution yang  ter- dapat  pada  Tabel  3  dan  4  mendapatkan hasil yang sama.
Tabel 5. Nilai PSNR Menggunakan Gaussian Blur Gaussian Blur Lucy-Richardson Blind Deconvolution Citra\Jumlah Iterasi 1 5 10 1 5 10 mbah.jpg 58.1877 58.1434  58.1167  71.9674 69.8782 69.7792 kelinci.jpg 59.9397 59.9349  59.9255  80.9958 74.7432 74.5924 bunga.jpg 64.6037 64.3163  64.2257  74.5753 72.1553 71.8152 museum.jpg 57.1306 56.934 56.5691  63.04 60.8054 60.6504 Tabel 6. Nilai PSNR Menggunakan Motion Blur Motion Blur Lucy-Richardson Blind Deconvolution Citra\Jumlah Iterasi 1 5 10 1 5 10 ball.jpg 64.5849  64.1287 63.0856  71.0452 68.3648  64.5487 lari.jpg 67.1593  66.2308 64.0081  68.0244 65.9539  63.0018 mawar.jpg 67.5448  67.5277 67.4376  76.1164 75.3446  73.6955 gundar.jpg 65.0751  65.0481 64.908 71.659 70.8881  69.6357
Uji  coba  penelitian  ini  diukur dengan menggunakan perhitungan PSNR, hasil citra dapat dikatakan lebih baik jika nilai  PSNR  yang  didapatkan  lebih  besar dibandingkan  dengan  yang  lain.  Ber- dasarkan hasil uji coba pada Tabel 5 dan 6nilai PSNR yang didapatkan dari metode Lucy-Richardson pada  masing-masing gambar  jenis Gaussian  Blur dan Motion Blur mendapatkan  nilai  yang  lebih  besar pada  iterasi  ke  1  dibandingkan  dengan iterasi  ke  5  dan  ke  10  yang  cenderung menurun.  Nilai  yang  didapatkan  pada masing-masing  citra  jenis Gaussian  Blur yaitu,  gambar  manusia  58.1877,  hewan 59.9397,  bunga  62.3563,  bangunan 57.1306,  sedangkan  nilai  pada  gambar jenis  Motion  Blur,  manusia  64.5849, hewan  67.1593,  bunga  67.5448,  dan bangunan  65.0751.  Sama  seperti Lucy- Richardson pada Blind  Deconvolution juga mendapatkan nilai PSNR yang lebih besar  pada  iterasi  ke  1  pada  kedua  jenis blur,  tetapi  nilai  PSNR  pada  masing- masing gambar menggunakan metode ini cenderung  lebih  besar  dibandingkan
dengan  metode Lucy-Richardson ,  Nilai yang  didapatkan  pada  masing-masing gambar jenis Gaussian Blur yaitu, gambar manusia  71.9674,  hewan  80.9958,  bunga 73.9358,  manusia  63.04,  sedangkan  nilai pada  gambar  jenis Motion  Blur ,  manusia 71.0452, hewan 68.0244, bunga 76.1164, bangunan  71.659.  Terdapat  perbedaan nilai  cukup  signifikan  yang  dihasilkan dari  kedua  metode  tersebut  dan  metode Blind  Deconvolution mendapatkan  nilai PSNR  lebih  besar  yang  artinya  semakin besar nilai PSNR semakin baik citra yang dihasilkan  setalah  dilakukan  proses restorasi  citra.  Dan  dibandingkan  lagi antara  metode Lucy-Richardson dengan Blind  Deconvolution ,  nilai  PSNR  yang didapatkan  lebih  besar  citra  yang  diha- silkan  dari  metode Blind  Deconvolution , sebagai  contoh  pada  gambar  mbah.jpg yang  mengalami Gasussian  blur pada Lucy-Richardson mendapatkan nilai PSNR  58.1877  sedangkan  hasil  dari  me- tode Blind  Deconvolution mendapatkan nilai PSNR 71.9674.

## SIMPULAN DAN SARAN
Hasil  pengukuran  kinerja  pada metode Lucy-Richardson pada iterasi ke 1 lebih  besar  dibandingkan  dengan  iterasi ke  5  dan  10  yang  mendapatkan  nilai PSNR  relatif  menurun.  Citra  yang  diha- silkan  dari  metode  ini  cenderung  lebih gelap dari citra blur asli.
Hasil  dari  pengukuran  kinerja  pada metode Blind  Deconvolution sama    se- perti Lucy-Richardson ,  nilai  PSNR  yang didapatkan  lebih  besar  pada  iterasi  ke-1 tetapi  citra  yang  dihasilkan  dari  proses deblurring lebih terang.
Pengukuran  kinerja  dari  kedua  me- tode  ini  menggunakan  parameter  PSNR dan  dilakukan  beberapa  iterasi,  iterasi yang digunakan adalah iterasi ke 1, 5 dan 10,  serta  citra  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu citra manusia, hewan, bunga dan bangunan yang memiliki keru- sakan gambar dengan jenis GaussianBlur dan Motion  Blur .  Terdapat  perbedaan nilai  cukup  signifikan  yang  dihasilkan dari  kedua  metode  tersebut  dan  metode Blind  Deconvolution mendapatkan  nilai PSNR  lebih  besar  dibandingkan Lucy- Richardson yang  artinya  citra  yang dihasilkan  pada  proses deblurring oleh Blind Deconvolution lebih baik.
Aplikasi deblurring dibuat  untuk mendukung  dalam  menganalisis  kinerja metode Lucy-Richardson dan Blind  De- convolution untuk  mendapatkan  metode terbaik  dari  restorasi  citra.  Citra  yang digunakan  pada  penelitian  ini  sudah mengalami blur jenis Gaussian  blur dan Motion  blur ,  oleh  karena  itu  sulit diketahuinya  nilai  PSF  yang  terdapat pada citra.
Penelitian  ini  masih  jauh  dari  kata sempurna, masih banyak kekurangan. Pa- da  penelitian  selanjutnya  dapat  mengha- silkan  yang  lebih  baik  dengan  menggu- nakan paramater pengukuran kinerja yang lain.  Hasil  citra  yang  didapatkan  dari proses deblurring juga  sudah  rgb  tidak grayscale .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdul Kadir. 2014. Dasar Pengolahan Citra dengan DELPHI . Yogyakarta: Andi Publisher. [2] Al-Ameen,  Zohair.  2012.  “A Comprehensive  Study  on  Fast Image  Deblurring  Techniques” . International  Journal  of  Avanced Scienxe  and  Technology .  Vol.  44. No 1. Hal 1-10. [3] Al-Amri,  Salem  Saleh.  2010. “Deblured Gaussian Blurred Images” .  Journal  of  Computing . Vol. 2. No 4. Hal 33-35. [4] Feriza A Irawan. 2012. Buku Pintar Pemrograman MATLAB . Yogyakarta: MediaKom. [5] Ramadevi,  Y,  et  al.  2010. “Segmentation anda Object Recognition  Using  Edge  Detection Techniques”. International  Journal of Computer Science and Information Technology . Vol. 2. No 6. Hal 153-161. [6] Rinaldi  Munir.  2004. Pengolahan Citra  Digital  dengan  Pendekatan Algoritmik. Bandung: PenerbitInformatika. [7] Sharma,  Pratibha.  2014.  “ Blind Deconvolution Deblurring Technique  In  Image  Processing”. International  Journal  for  Research in Applied Science and Engineering Technology . Vol. 2. No 9. Hal 355- 359. [8] Thakur,  Madri.  2014.  “Image Restoration Based On Deconvolution by Richardson Lucy Algorithm”. International  Journal of Engineering Trends and Technology .  Vol.  14.  No  4.  Hal 161-165. [9] T.  Sutoyo.  et  al.  2009. Teori Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Penerbit ANDI. [10] The Matworks, Inc. 2004, “Understanding Deblurring”.
http://www.mathworks.com/help/i mages/understanding- deblurring.html#bqqhk6c.  Diakses pada tanggal 14 April 2014.
[11] Yeka  Hendriyani.  2012.  “Restorasi Citra  Kabur  (Blur)  Menggunakan Algoritma Lucy-Richardson”. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Pendidikan . Vol. 5. No 2. Hal 166- 174.