## Perbaikan Tingkat Kekaburan Gambar Akibat Pembesaran Pada Hasil Screenshot Dengan Metode Unsharp Mask
Soeb Aripin
Program Studi Manajemen Teknik Informatika, STMIK Budi Darama, Medan, Indonesia Email: suefarifin@gmail.com

## Abstrak
Screenshot  adalah  suatu  gambar  tampilan  yang  diambil  dari  layar  monitor  seperti  perangakat  komputer,  tablet  PC,  dan smartphone.  Hasil  gambar  dari  screenshot  memiliki  tingkat  ketajaman  dan  kehalusan    yang  rendah.  Apabila  gambar  ini diperbesar,  maka  kulitasnya  menjadi  rendah  seperti  blur.  Untuk  meningkatkan  kualitas  gambar  agar  tidak  buram  pada  saat diperbesar, maka proses penajaman dan penghalusan. Proses ini akan meningkatkan kualitas gamba rmenjadi lebih baik. Citra yang diolah dalam penelitian ini gambar hasil screenshot gambar. Selanjutnya citra diolah menggukan pengolahan citra digital menggunakan software Matlab. Tahapan pengolahannya adalah crop, image enhancement dan unsharp mask. Citra hasil image enhancement dan unsharp mask dikolaborasikan untuk memperbesar dan meningkatkan ketajaman dan kehalusan citra pada hasil gambar screenshot  yang diuji. Hasil  dari pengujian terhadap  metode ini dengan  kualitas ketajaman  lebih baik dengan perbandingan gambar menggunakan mean square error sebanyak 0,0627.2404%. Citra hasil pengujian telah dapat disimpulkan bahwa  nilai pixel-pixel yang dicari memiliki ukuran citra lebih besar dari aslinya serta memiliki resolusi yang lebih besar dari citra awal dan ketajaman dan kehalusan sehinga metode unsharp mask dapat meningkatkan ketajaman dan kehalusan  gambar. Namun perubahan yang dihasilkan dengan menggunakan metode belum cukup signifikan.
Kata Kunci: Screenshot, Citra, Enhancement Image, Unsharp Mask

## Abstract
Screenshot is a display image taken from a monitor screen such as computers, tablet PCs and smartphones. The image results from the screenshot have a low level of sharpness and smoothness. If this image is enlarged, the quality becomes low like blur. To improve the quality of the image so that it is not blurred when enlarged, then the process of sharpening and smoothing. This process will improve the quality of the image to be better. The image that is processed in this research is the image screenshot. Furthermore, the image is processed using digital image processing  using Matlab software. The processing stages are crop, image  enhancement and unsharp mask. The image of the image  enhancement and  unsharp  mask results are  collaborated to increase and increase the sharpness and smoothness of the image in the results of the screenshot image being tested. The results of  testing  on  this  method  with  better  sharpness  quality  with  a  comparison  of  images  using  the  mean  square  error  of 0.0627.2404%. The image of the test results can be concluded that the value of the pixels sought has a larger image size than the original and has a resolution greater than the initial image and sharpness and smoothness so that the unsharp mask method can improve the sharpness and smoothness of the image. But the changes produced using the method have not been significant enough.
Keywords: Screenshot, Image, Enhancement Image, Unsharp Mask

## 1. PENDAHULUAN
Suatu gambar tampilan  yang diambil dari  layar  monitor seperti perangkat komputer, tablet PC dan smartphone adalah  screenshot.  Hasil  gambar  dari  screenshot  memiliki  kehalusan  dan  tingkat  ketajaman  citra  yang  kecil, sehingga mendapatkan citra yang lebih baik dapat dilakukan pembesaran terhadap citra tersebut secara langsung (Aripin  dan  Sunandar,  2017).  Dalam  pengolahan  berbagai  jenis  citra,  yang  merupakan  salah  satu  bidang  yang cukup populer hingga saat ini, seperti perbaikan kualitas citra (image enhancement). Dengan menggunakan image enhancement, penajaman citra sangat diperlukan agar seseorang dapat melihat dan mengamati citra dengan jelas tanpa adanya halanga dan gangguan. Suatu citra dapat mengalami gangguan yang berupa kerusakan pada beberapa bagian/blok pixel pada proses pengiriman/transmisi atau proses penyimpanan [1]. Kerusakan  ini adalah  bentuk kesalahan yang utama pada suatu citra, misalnya citra hasil screenshoot.
Salah  satu  tolak  ukur  yang  utama  dalam  pemrosesan  citra  digital  untuk  mencari  informasi  dari  citra berdasarkan warna dan ketajaman merupakan tingkat ketajaman dan kehalusan citra [2]. Berbagai metode dalam perbaikan  citra  untuk  melakukan  ketajaman  dan  kehalusan  citra  yang  digunkan  adalah  metode  unsharp mask[3][4][5].    Salah  teknik  yang  digunakan  untuk  mempertajam  suatu  citra  berdasarkan  tingkat  blur  gambar adalah metode unsharp mask[4][6].
Dalam  penelitian    ini,  memiliki  masukan  data,  berupa  gambar  yang    memiliki  informasi  keluaran  pada proses perbaikan daerah digital citra yang   pixel nya kosong   (tampak   pecah-pecah atau kasar). Nilai kekosongan ini  juga  tergantung  pada  nilai  kali  pembesaran.  Mengatasi  masalah  tersebut  perlu  dilakukan  langkah-langkah perbaikan  kualitas  gambar  untuk  mengatasi  tingkat  kekaburan  gambar.  Citra  yang  diolah  dalam  penelitian  ini gambar hasil screenshot. Selanjutnya citra diolah menggunakan pengolahan citra digital dengan software Matlab R2010a.  Tahapan  pengolahannya  adalah  crop,  image  enhancement  dan  unsharp  mask.  Citra  hasil  image enhancement dan unsharp mask dikolaborasikan untuk memperbesar dan meningkatkan kehalusan dan ketajaman citra pada hasil gambar screenshot yang diuji. Penelitian sebelumnya telah dilakukan untuk perbaikan gambar hasil screenshot.[7]  melakukan  penelitian  untuk  perbaikan  citra  pada  hasil  screenshot  dengan  perosesan  pada  saat
pembesaran menggunakan metode interpolasi linier. [8] Melakukan penelitian untuk meningkatkan kecerahan citra pada hasil gambar screenshot menggunakan metode retinex.
Pada penelitian ini, digunkan sebuah metode pengolahan citra digital dalam meperbaikin citra hasil gambar scrennshot yang telah diperbesar dengan menggunkan teknik pengurangan tingkat blur yang dimiliki gambar yaitu metode unsharp mask. Hasil dari pengujian terhadap metode unsharp mask  untuk kualitas ketajaman lebih baik dengan  perbandingan  gambar  menggunakan  mean  square  error.  Untuk  mengetahui  tingkat  dari  perbaikan  citra yang  diolah,  sehingga  tingkat  perbaikanya  dapat  diketahui  sehinga  metode  unsharp  mask  dapat  meningkatkan ketajaman dan kehalusan  gambar.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Screenshot
Screenshot atau  screen capture dibutuhkan saat anda ingin mendokumentasikan segala sesuatu yang tampak pada layer  monitor  jendela  komputer  kedalam  image  yang  pasip  [9].    Printscreen  atau  screenshot    berfungsi  untuk menangkap  gambar  layar  hanphone,  sehingga  dapat  dipakai  untuk  mendokumentasi  atau  kebutuhan  lain  yang sering  di  sebut  mobile  printscree.  Berdasarkan  pengertian  di  atas  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa screenshot  adalah  suatu  dokumentasi  gambar  tampilan  yang  diambil  dari  layar  monitor  seperti  perangakat komputer,  tablet  PC  dan  smartphone.  Penggunaan  gambar  screenshot  biasanya  dijadikan  sebagai  bukti  otentik bahwa suatu pihak sudah pernah mengeluarkan pernyataan atau informasi tertentu. Informasi dari isi screenshot biasanya memuat dari gambar atau teks. Hasil dari gambar sreenshot memiliki ukuran  yang sama dengan ukuran layar monitor seperti perangakat komputer, tablet PC dan smartphone. Proses penyeleksian terhada hasil gambar screenshot biasanya diambil beberapa potongan gambar yang dijadikan sebagai sampel.

## 2.2. Penjualan
Unsharp mask merupakan  salah  satu  metode pemrosesan citra digital  yang  dapat digunakan untuk mengurangi tingkat  kekaburan  citra  yang  disebabkan  oleh camera  shake. Penamaan  kata Unsharp dikarenakan  metode  ini menggunakan  citra  yang  lebih blur terhadap  citra  asli  sebagai  faktor  pembuat mask. Setelah  didapatkan mask , maka mask tersebut  akan  dijumlahkan  dengan  citra  asli  sehingga  didapatkan  keadaan  citra  yang  lebih  tajam dibandingkan citra asli. The “ Unsharp ” dari nama tersebut berasal dari fakta bahwa teknik ini menggunakan kabur, atau  “ Unsharp ,”  positif  untuk  menciptakan  sebuah  “topeng”  dari  gambar  asli.   Topeng Unsharp ed  kemudian dikombinasikan dengan negatif, menciptakan ilusi bahwa gambar yang dihasilkan lebih tajam daripada yang asli. Dari  pengolahan  citra  sudut  pandang,  sebuah  topeng Unsharp umumnya  linier   atau     nonlinier filter yang menguatkan frekuensi tinggi komponen[9].
Adapun proses penyelesaian dapat dilakukan dengan menggunakan rumus :
 
− = + + = a at s a b t y s x I t s F y x F I ) , ( ) , ( ) , )( * ( .................................................................(1)
di mana : a = (m-1)/2 b = (n-1)/2 m,n = ukuran panjang, lebar filter Adapu rumus pembuatan unsharp seperti di bawah ini: G(x,y)= f(x,y)-f smooth (x,y) ..........................................................................................................(2)
M(x,y) = I(x,y)-G(x,y)............................................................................................................... (3)
Dibanding  dengan  metode  menggunakan  dekonvolusi, Unsharp  mask melakukan  proses  yang  berbeda dimana  pada Unsharp  mask tidak  dibutuhkan  informasi  penyebab  kekaburan  citra.  Dekonvolusi  membutuhkan informasi  penyebab  kekaburan  citra  sebagai  dasar  proses  perbaikan.  Hal  ini  menyebabkan  terdapat  perbedaan mencolok pada waktu persiapan dan pemrosesan citra antara ke dua metode. Unsharp mask menggunakan waktu yang relatif lebih cepat dalam pemrosesannya, sedangkan dekonvolusi membutuhkan waktu yang lebih lama.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Peningkatan kualitas citra adalah suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra yang baru sesuai dengan kebutuhan  melalui  berbagai  cara  seperti  dengan  fungsi  transformasi,  operasi  matematis  dan  pemfilteran. Peningkatan  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. Proses Peningkatan kualitas citra dapat dilakukan dengan menerapkan berbagai metode untuk menghasilkan citra yang lebih bagus dari citra sebelumnya salah satunya yaitu metode pemfilteran. Tujuan atama dari peningkatan kualitas citra ini adalah untuk memproses citra sesuai citra yang dihasilkan lebih baik dari citra aslinya.
Berikut ini merupakan data citra hasil screenshot yang diperoleh dari screenshot PC komputer dan laptop sesuai dengan format dan resolusi masing-masing citra seperti pada table 1 di bawah ini:
Tabel 1. Data Citra Hasil S creenshot Nama Citra Gambar Screenshot Gambar Yang Diolah S creenshotCParu paru. jpg Reselosi 1113x887 Piksel Resolusi 105x95 Piksel S creenshotCOtak .jpg Reselosi 571x562 Piksel Resolusi 115x242 Piksel S creenshotCBayi . jpg Reselosi 258x195 Piksel Resolusi 144x97 Piksel
Unsharp  mask merupakan  salah  satu  metode  pemrosesan  citra  digital  yang  dapat  digunakan  untuk mengurangi  tingkat  kekaburan  citra  yang  disebabkan  oleh camera  shake. Penamaan  kata Unsharp dikarenakan metode  ini  menggunakan  citra  yang  lebih blur terhadap  citra  asli  sebagai  faktor  pembuat mask. Setelah didapatkan mask , maka mask tersebut akan dijumlahkan dengan citra asli sehingga didapatkan keadaan citra yang lebih tajam dibandingkan citra asli.
Adapun algoritma  perbaikan tingkat kekaburan gambar akibat pembesaran pada hasil screenshot dapat dilihat dalam ilustrasi diagram alir sistem di bawah ini : Algoritma proses mengurangi tingkat kekaburan citra dengan unsharp mask 1. Hasil Screenshot
2. Proses seleksi atau crop citra input
3. Proses Pembesaran
4. Hasil Pembesaran
5. Proses Unsharp Mask
a. Pembuatan Gambar Blur dengan Konvolusi Gaussian Filter
b. Hasil Blur Citra
c. Proses Pembuatan Unsharp Mask
d. Hasil Unsharp Mask
Adapun proses dari algoritma diatas adalah seperti berikut ini:
1. Hasil screenshot
Data di dapatkan dengan cara melakukan screenshot gambar aicon tombol seperti gambar 1. di bawah ini.
Gambar 1. Hasil Screenshot1
2. Proses seleksi atau crop citra input
Setelah itu melakukan seleksi gambar atau croping dimana gambar yang diseleksi pada objek yang dilingkari hitam pada gambar 2 seperti dibawah ini.
Gambar 2. Hasil Crop Dengan ukuran 144x97 Piksel
3. Proses Pembesaran
Proses  selanjutnya  melakukan  pembesaran  citra  hasil  Crop  pada  gambar  2.  di  bawah  ini.  Dengan menggunakan algoritma interpolation biliner pada aplikasi Matlab adapun perintah fungsi matlabnya adalah sebagai berikut:
𝑓(𝑥, 𝑦) = ∑ 𝑎 𝑖,𝑗 𝑁=1 𝑖,𝑗=0 𝑥 𝑖 𝑦 𝑗 ...............................................................................................................(3) I = imread( 'screenshot1,jpg' ); J = imresize(I, [100 150],'bilinear'); Figure imshowpair(I,J, 'montage' ) axis off
4. Hasi pembesaran
Dari proses diatas didapatkan  hasil pembesarnya  dari citra hasil crop screenshot adalah  seperti gambar  4. dibawah ini:
Gambar 3. Hasil Pembesaran Dengan Ukuran 287x193 Pixsel
5. Proses Unsharp Mask
Selanjutnya melakukan opera proses unsharp mask dengan cara menambahkan hasil konvulasi dengan citra awal untuk mendapatkan citra Unsharp Mask dengan mengunkan rumus sebagai berikut:
  − = + + = a at s a b t y s x I t s F y x F I ) , ( ) , ( ) , )( * ( g(x,y)= f(x,y)-f smooth (x,y)
Jadi secara umum rumus diatas adalah jumlah pengurangan  antara pixel citra asli dengan filter hasil konvulusi dan hasilnya dari matriks konvulusi 3x3. Untuk penjelasan proses penjumlahan hanya di lakukan pada nilai yang telah di konvolusi pada hasil mask adapun prosesnya sebagai berikut ini:
-
= ?
Gambar 4. Proses Metode Unsharp Mask
Sehingga hasil dari proses metode unsharp mask adalah sebagai berikut :
-
=
Gambar 5. Hasil  Metode Unsharp Mask

## 4. IMPLEMENTASI
Penelitian  ini  menggunakan  sampel  sebanyak  3  buah  citra screenshot yang  diperoleh  dari  PC  laptop.  Hasil pengujian ini sehingga dihasilkan citra yang memiliki kualitas lebih bagus dari kualitas citra sebelumnya. Hasil
pengujian citra input  perbaikan tingkat kekaburan gambar hasi s creenshot menggunakan  metode unsharp mask dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Pengujian Citra hasil screenshot dengan Unsharp Mask

## 5.   KESIMPULAN
Penulis mencoba menarik kesimpulan dari pembahasan sebelumnya yaitu :
1. Proses perbaikan tingkat kekaburan gambar hasi s creenshot dilakukan dengan tiga tahap . Pada tahap pertama terlebih dahulu dilakukan proses seleksi citra, tahap kedua proses pembesaran citra dan tahap ke tiga dengan menerapkan  metode unsharp  mask untuk  meningkatkan  kualitas  citra  hasil  pembesaran  tersebut  sehingga meningkatkan resolusi ketajaman citra tersebut.
2. Metode unsharp mask dapat diterapkan dalam perbaikan tingkat kekaburan gambar hasi s creenshot dengan cara  membuat  gambar  yang  lebih  blur mask dengan  proses  konvolusi  metode filter  gaussian untuk perbandingan citra dengan citra awal yang selanjutnya mendapatkan citra unsharp mask yang memiliki citra yang lebih tingkat kecerahan lebih baik.
3. Implementasi  perbaikan  tingkat  kekaburan  gambar  hasi  s creenshot dengan unsharp  mask dengan menggunakan  GUI Matlab  2010a dan  dapat  dijalankan  pada  sistem  operasi windows dan  telah  dapat melakukan proses perbaikan tingkat kekaburan gambar hasi s creenshot sehingga dihasilkan citra yang lebih baik.

## REFERENCES
[1]   Kwok, N. M., Shi, H. Y., Fang, G. and Ha, Q. P. (2012) "Intensity-based gain adaptive unsharp masking for image contrast enhancement", in 2012 5th International Congress on Image and Signal Processing, CISP 2012 , pp. 529–533. doi: 10.1109/CISP.2012.6469772.
[2]  Lin, S. C. F., Wong, C. Y., Jiang, G., Rahman, M. A., Ren, T. R., Kwok, N., Shi, H., Yu, Y. H. and Wu, T. (2016) "Intensity and edge based adaptive unsharp masking filter for color image enhancement", Optik , 127(1), pp. 407–414. doi: 10.1016/j.ijleo.2015.08.046.
[3]  Hari, V. S., Jagathy Raj, V. P. and Gopikakumari, R. (2013) "Unsharp masking using quadratic filter for the enhancement of fingerprints in noisy background", Pattern Recognition , 46(12), pp. 3198–3207. doi: 10.1016/j.patcog.2013.05.014.
[4]  Kim, D. H. and Ye, S. Y. (2014) "CAD for detection of brain tumor using the symmetry contribution from MR image applying unsharp mask filter", Transactions on Electrical and Electronic Materials , 15(4), pp. 230–234. doi: 10.4313/TEEM.2014.15.4.230.
[5]  Afshari, H H, S A Gadsden, and S Habibi (2017). " Signal Processing Gaussian Filters for Parameter and State Estimation" . Hlm. 36- 39
[6]  Kuş, P. and Karagöz, I. (2013)  "Detection  of microcalcification clusters in digitized X-ray mammograms using unsharp masking and image statistics", Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences , 21(SUPPL. 1), pp. 2048–2061. doi: 10.3906.
[7]  Aripin, S., Ginting, G. L. and Silalahi, N. (2017) "Penerapan metode retinex untuk meningkatkan kecerahan citra pada hasil screenshot", MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 1(1), pp. 24–27.
[8]  Aripin,  S.  and  Sunandar,  H.  (2017)  "Perancangan  aplikasi  perbaikan  citra  pada  hasil  screenshot  menggunakan  metode  interpolasi linier", PELITA 16(1), pp. 51–58.
[9]  Pelliccia, D., Paganin, D. M. and Garbe, U. (2015) "Physical unsharp mask with structured detection", Optics Letters , 40(15), p. 3611. doi: 10.1364/OL.40.003611.
[10]  Zhao, Z. and Zhou, Y. (2016) "PLIP based unsharp masking for medical image enhancement", in ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings , pp. 1238–1242. doi: 10.1109/ICASSP.2016.7471874.
[11]  Komputer, Wahana (2004). Teknik Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi. [12]  Putra, Darma (2012). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi. [13]  Sasongko, Setia Budi (2010). Metode Numrik Dengan Scilab. Yogyakarta: Andi. [14]  Supardi, Yuniar (2009). Aplikasi Populer Handphone. Jakarta: PT. Gramedia.
[15]  Sutoyo,  T,  Edy  Mulyanto,  Vincent  Suhartono,  Oky  Dwi  Nurhayati,  and  M  T  Wijanarto  (2009). Teori  Pengolahan  Citra  Digital. Yogyakarta: Andi.
[16]  Usman, Nurdin (2002). Konteks Implementasi Berbasi Kurikulum. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.