## Pengaruh Pra-Proses Perbaikan Kontras pada Hasil Pencarian Citra
Budi Hartono dan Veronica Lusiana
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang Emal: budihartono@edu.unisbank.ac.id; verolusiana@yahoo.com

## Abstrak
Penelitian ini membahas bagaimana pengaruh perbaikan kontras citra menggunakan metode ekualisasi histogram  (HE)  dan  ekualisasi  histogram  adaptif  (AHE)  pada  hasil  pencarian  citra.  Kedua  metode  ini merupakan bagian dari pra-proses citra. Proses ekstraksi fitur citra menggunakan fitur tekstur: mean, deviasi standar, entropi, energy, kontras, dan homogenitas. Pencarian citra dikerjakan dengan cara mencari fitur citra terdekat yang dimiliki oleh citra query dan data citra dengan menghitung jarak Euclidean. Hasil percobaan menggunakan  30  buah  citra  query  dan  80  buah  data  citra  menunjukan  bahwa  perenggangan  kontras menggunakan  metode  ekualisasi histogram adaptif (AHE)  memberikan hasil pencarian  citra  sedikit lebih baik yaitu 53,33%, dibandingkan dengan metode ekualisasi histogram (HE) yaitu 46,67%.).
Kata kunci: ekualisasi histogram, ekualisasi histogram adaptif, jarak Euclidean.

## PENDAHULUAN
Secara umum terdapat tiga macam metode permintaan untuk mencari citra, yaitu menggunakan  deskripsi  teks  ( text ),  sketsa ( sketch ), dan contoh  citra ( example ) (Deselaers, Keysers  dan  Ney  2008).  Metode  permintaan menggunakan  deskripsi  teks  dikenal  dengan abstraksi  tingkat  tinggi  ( high-level  abstraction ), contoh  teks  untuk  mencari  citra  yaitu:  “melón merah”,  “mobil”,  “bis  tingkat”,  dan  lain sebagainya. Beberapa peneliti menyebut deskripsi teks dengan istilah tag .  Penelitian yang dilakukan oleh Tang dkk (2013), dan Wu, Jin, dan Jain (2013) menyebut pencarían citra berbasis tag atau tag-based image retrieval .
Metode  yang  lain  adalah low-level abstraction atau  disebut  juga  CBIR  yaitu permintaan  untuk  mencari  citra  menggunakan sketsa dan contoh citra. Permintaan pada metode low-level abstraction dapat diberikan menggunakan ikon citra ( icon ) sebagai pegganti teks.  Citra  query  dalam  bentuk  ikon  citra biasanya  berukuran  lebih  kecil  dibandingkan dengan  data  citra.  Proses  ini  dilakukan  dengan cara  membandingkan  isi  citra  yang  ingin  dicari (citra  query)  dengan  data  citra.  Dalam  proses
pencarian,  jumlah  data  citra  yang  dibandingkan isinya  dengan  citra  query  adalah  cukup  banyak sehingga disebut dengan istilah lain koleksi data citra.
Proses  CBIR  dapat  dikerjakan  melalui beberapa  langkah.  Langkah  awal  adalah  pra- proses citra yaitu mempersiapkan data citra dan citra  query.  Proses  selanjutnya  adalah  ekstraksi fitur  citra  ( image  feature  extraction )  dan pencarian  citra  dengan  cara  mencari  fitur  citra terdekat yang dimiliki oleh citra query dan data citra.  Penelitian  ini  akan  difokuskan  pada mengamati  pengaruh  pra-proses  citra  yaitu memperbaiki  kontras  data  citra  dan  citra  query terhadap hasil pencarian citra berbasis isi.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan untuk memperbaiki  kualitas  citra  yaitu  perataan histogram  atau  ekualisasi  histogram  (HE)  dan ekualisasi  histogram  adaptif  (AHE).  Kedua algoritma tersebut adalah sebagai berikut,

## Algoritma histogram ekualisasi (HE)
1. mulai
2. lgs=256  //  cacah  maksimum  intensitas  abu- abu 8 bit
3. baris=jumlah  baris  citra,  kolom=jumlah kolom citra
4. menghitung fungsi distributif kumulatif (cdf)
5. mencari  nilai  minimum  dari  distributif kumulatif (cdfmin)
6. untuk  seluruh  i=1  sampai  dengan  baris  dan j=1 sampai dengan kolom
a. proses  equalisasi  histogram  untuk merenggangkan  kontras,  menggunakan persamaan h(v)=round(((cdf(v)- cdfmin)/((baris*kolom)-cdfmin))*(lgs- 1))
b. mengganti intensitas piksel lama dengan intensitas  piksel  baru  h(v)  hasil perenggangan kontras
7. simpan seluruh nilai intensitas piksel baru ke dalam bentuk berkas citra
8. selesai

## Algoritma adaptif histogram ekualisasi (AHE)
1. mulai
2. lgs=256    //cacah  maksimum  intensitas  abu- abu 8 bit
3. baris=baris_ahe=4, kolom=kolom_ahe=4
4. menghitung fungsi distributif kumulatif (cdf)
5. mencari  nilai  minimum  dari  distributif kumulatif (cdfmin)
6. untuk  seluruh  i=1  sampai  dengan  jumlah baris  citra  dan  j=1  sampai  dengan  jumlah kolom citra
a. proses  equalisasi  histogram  untuk merenggangkan  kontras,  menggunakan persamaan h(v)=round(((cdf(v)- cdfmin)/((baris*kolom)-cdfmin))*(lgs- 1))
b. mengganti intensitas piksel lama dengan intensitas  piksel  baru  h(v)  hasil perenggangan kontras
7. simpan seluruh nilai intensitas piksel baru ke dalam bentuk berkas citra
8. selesai
Blok proses penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Blok proses penelitian

## TINJAUJAN PUSTAKA

## Perbaikan kontras (perenggangan kontras)
Kontras  pada  sebuah  citra  adalah berhubungan  dengan  distribusi  intensitas  piksel yaitu  proses  untuk  memperluas  jangkauan intensitas.  Perenggangan  kontras  ( contrast stretching, CS ) merupakan salah satu cara untuk memperbaiki kualitas citra melalui operasi titik. Nilai  intensitas  baru  pada  koordinat  (x,y)  yaitu baru(x,y) diperoleh  dari  hasil  perenggangan kontras  menggunakan  persamaan  (1)  (Munir, 2004).  Disini  jangkauan  intensitas  adalah  0 sampai  dengan  255.  Dengan lama(x,y) adalah intensitas  piksel  yang  diproses, r min adalah  nilai intensitas  paling  rendah,  dan  r max adalah  nilai intensitas paling tinggi yang dimiliki citra.
(1)
Citra  dengan  kontras  rendah  yaitu  citra yang memiliki distribusi intensitas sempit. Pada histogram akan terlihat memiliki sebuah puncak
utama  dengan  sebagian  besar  nilai  intensitas piksel  mengelompok  rapat  disekitarnya.  Jika dilihat  dari  sumbu-x  histogram  maka  puncak utama ini bisa cenderung di sebelah kiri, tengah, atau  kanan.  Secara  umum  kondisi  ini menyebabkan  citra  menjadi  terlalu  gelap,  atau obyek akan tampak tidak terlalu jelas, atau citra tampak  terlalu  terang.  Sebaliknya,  citra  dengan kontras  yang  baik  yaitu  citra  yang  memiliki distribusi  intensitas  lebar.  Pada  histogram  tidak terlihat  puncak  yang  dominan.  Jika  dilihat  dari sumbu-x  histogram  maka  nilai  intensitas  piksel relatif  tersebar  secara  merata.  Kondisi  ini menyebabkan citra tampak lebih baik dan obyek tampak lebih jelas.
Gambar 2. Citra sebelum dan setelah perenggangan kontras
Pada  Gambar  2  adalah  contoh  citra sebelum  dan  setelah  proses  perenggangan kontras.  Citra  hasil  perenggangan  kontras memiliki  tampilan  visual  lebih  baik.  Pada histogram  setelah  proses  perenggangan  kontras tampak  masih  mirip  dengan  histogram  sebelum perenggangan kontras. Histogram hasil perenggangan  kontras  menjadi  lebih  renggang atau  melebar,  dan  tidak  memiliki  puncak  yang dominan.
Ekualisasi Histogram dan Ekualisasi Histogram Adaptif
Metode  yang  sering  dipakai  untuk pemrosesan histogram adalah ekualisasi histogram  ( Histogram  Equalization,  HE )  yaitu untuk  menghasilkan  histogram  yang  seragam atau merata sehingga sering disebut juga dengan istilah  perataan  histogram  (Gonzales,  2008).
Teknik ini dapat dilakukan satu kali untuk seluruh luas  citra  ( global  histogram  equalization )  atau dengan beberapa kali yang diulang untuk setiap blok citra ( sub-image ). Persamaan (2) digunakan untuk mengerjakan proses ekualisasi histogram.
Keterangan:
V :  nilai piksel yang ingin dicari penggantinya.
cdf(v)  : fungsi distributif kumulatif untuk nilai v. cdf min :  nilai minimum dari distribusi kumulatif.
MxN  :  piksel penyusun citra, dengan M jumlah kolom dan N jumlah baris. L :  cacah  abu-abu  yang  dapat  digunakan, citra abu-abu 8 bit maka L=256.
Pada  Gambar  3  adalah  contoh  citra sebelum dan setelah proses ekualisasi histogram. Tampak  pada  citra  hasil  ekualisasi  histogram memiliki tampilan visual yang lebih baik dengan obyek tampak lebih jelas. Pada histogram, setelah proses  ekualisasi  histogram  terjadi  proses distribusi  ulang  intensitas  piksel  sehingga menjadi  lebih  tersebar  merata.  Intensitas  0 sampai dengan 255 hampir semuanya terwakili. Jika  dilihat  dari  sumbu-x  histogram  maka  nilai intensitas piksel relatif tersebar secara merata dan terjadi perataan frekuensi kemunculan piksel.
Metode  ekualisasi  histogram  adaptif ( Adaptive  Histogram  Equalization,  AHE )  pada prinsipnya  sama  dengan  ekualisasi  histogram. Nama  lain  dari  AHE  adalah local  histogram processing (Gonzalez  dan  Woods,  2008),  yaitu mengerjakan  proses  ekualisasi  histogram sebanyak  beberapa  kali  masing-masing  untuk setiap blok citra ( sub-image ). Ukuran blok citra telah  ditentukan  sesuai  kondisi  citra  atau kebutuhan penelitian yaitu antara lain 2X2, 4X4, 8X8 piksel, atau ukuran yang lain.
Gambar 3. Citra sebelum dan setelah ekualisasi histogram
Metode AHE dan variasinya ini dikenalkan oleh  Pizer  dan  kawan-kawan  (1987).  Mereka meneliti dan menerapkan metode AHE pada citra alami ( natural images ) dan citra medis ( medical imaging ). Disini obyek dapat terlihat lebih baik karena  proses  perbaikan  kontras.  Selain  itu, diteliti  juga  kebutuhan  waktu  komputasinya. Penelitian  lain  oleh  Stark  (2000)  yang  meneliti penggunaan metode AHE berdasarkan perenggangan kontras. Modifikasi dilakukan juga pada variasi perenggangan kontras selain ukuran blok citra. Variasi ini berpengaruh terhadap hasil perbaikan kualitas citra.

## Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  ( feature  extraction )  citra digital  adalah  cara  untuk  memperoleh  ciri  citra melalui isi yang dimiliki oleh citra itu sendiri. Ciri atau  identitas  sebuah  citra  dapat  juga  diperoleh melalui metadata citra seperti: nama file, ukuran, resolusi,  format  penyimpanan,  dan  sejenisnya, atau  dengan  menambahkan  deskripsi  isi  citra melalui  kata  kunci  ( keyword )  dan  kalimat  ( text annotation ),  demikian  menurut  Lu  (1999).  Ciri citra  yang  diperoleh  melalui  ekstraksi  fitur, metadata, kata kunci, dan kalimat keterangan isi citra,  adalah  saling  melengkapi  dan  dapat dimanfaatkan sesuai dengan kebutuhan.
Tiga buah fitur citra yang umum digunakan untuk memperoleh ciri citra yaitu: warna ( color ), bentuk  obyek  ( object  shape ),  dan  tekstur ( texture ).  Pada  penelitian  ini  menggunakan ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan  matriks intensitas co-occurrence atau  dikenal  dengan
istilah Grey-Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM).
Matriks  intensitas  co-occurrence  adalah suatu  matriks  yang  menggambarkan  frekuensi munculnya pasangan dua piksel dengan intensitas tertentu  dalam  jarak  dan  arah  tertentu  di  dalam citra.  Matriks co-occurrence digunakan  untuk menghitung fitur tekstur seperti: entropi, energi, kontras, dan homogenitas. Fitur tekstur yang lain, seperti:  nilai  rata-rata  (mean)  intensitas  dan deviasi  standar  dapat  diperoleh  melalui perhitungan  statistik  (Ahmad,  2005).  Pada penelitian ini terdapat enam buah fitur yaitu:
a. Fitur mean
b. Fitur deviasi standar
c. Fitur entropi arah 0°
d. Fitur energi arah 0°
e. Fitur kontras arah 0°
f. Fitur homogenitas arah 0°

## Pencarian Citra
Dengan  memanfaatkan  teknologi  Internet maka proses mencari obyek citra untuk berbagai macam  aplikasi  dapat  dilakukan  dari  berbagai lokasi di dunia. Secara teknis tempat menyimpan data  citra  dapat  dilakukan  di  komputer  yang terhubung  dengan  Internet.  Demikian  halnya dengan permintaan atau perintah untuk mencari obyek  citra,  bisa  dilakukan  oleh  mesin  pencari ( search  engine )  melalui web  browser (Schroff, Criminisi, dan  Zisserman, 2011), dan perangkat bergerak ( mobile ) (Girod dkk., 2011).
Beberapa  penelitian  yang  menjelaskan tentang teori, aplikasi, dan perkembangannya ke depan mengenai bagaimana mencari isi citra telah ditulis  oleh  Broek  van  den  (2005),  dan  Chang (2013). Mesin pencari yang tersedia pada saat ini memiliki  kemampuan  yang  baik  untuk  mencari data  teks,  sedangkan  untuk  mencari  data  citra masih perlu dikembangkan algoritma yang lebih efisien  agar  kecepatan  prosesnya  menjadi  lebih baik.  Pada  saat  ini  metode  deskripsi  teks  dan pengelompokan  citra  secara  manual  merupakan cara yang paling umum untuk mencari isi citra.

## Jarak Euclidean
Jarak  Euclidean  ( Euclidean  distance ) adalah metode pengukuran yang digunakan untuk menghitung kesamaan 2 vektor. Jarak Euclidean menghitung akar dari kuadrat perbedaan 2 vektor. Jarak Euclidean antara dua vektor p dan q dapat dihitung  menggunakan  persamaan  sebagai berikut,
.. (3)
Pada  hasil  penghitungan  jarak  Euclidean seperti  pada  persamaan  (3),  semakin  kecil  skor d(p,q)  maka  semakin  mirip  kedua  vektor  fitur yang  dicocokan.  Metode  pengukuran  jarak  ini dipakai oleh para peneliti yaitu Zhang dan Huang (2014) untuk menghitung nilai beberapa macam fitur pada aplikasi CBIR, untuk mengerjakan re- ranking pada penerapan pencarian citra. Metode ini dapat digunakan untuk mendeteksi kemiripan citra  dengan  cara  mengisi  nilai  vektor  p  dan  q menggunakan nilai fitur citra yang akan dideteksi tingkat kemiripannya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pencarian  citra  disimpan  ke  dalam berkas teks yang berisi nomor, nama berkas citra, dan  jarak  Euclidean.  Pada  baris  pertama  yaitu nomor nol adalah citra query itu sendiri sehingga jarak  Euclidean  sama  dengan  nol.  Baris-baris berikutnya  adalah  citra  hasil  pencarian.  Citra dengan jarak Euclidean yang semakin kecil atau semakin  dekat  dengan  nol  adalah  citra  yang paling mirip dengan citra query. Berkas teks ini mencatat 30 buah citra yang paling mirip dengan citra  query.  Berkas  dissimilarity_25090009.txt menyimpan hasil pencarian terhadap citra query 25090009.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  citra 15019006, 25018023, 25008006 merupakan tiga data  citra  yang  termirip  dengan  citra  query. Contoh data citra dan citra query yang digunakan untuk penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5. Bentuk visual hasil pencarian citra dapat dilihat pada Gambar 6, disini ditampilkan citra  query  beserta  20  buah  citra  yang  paling mirip dengannya.
Gambar 4. Data citra
Gambar 5. Citra query

## Berkas dissimilarity_25090009.txt
Nomor data citra jarak Euclidean 0 25090009 0 1 15019006 0.10126830 2 25018023 0.10398531 3 25008006 0.10878034 4 15019017 0.11393062 5 25009003 0.11791089 6 25007026 0.13863093 7 15004026 0.15926027 8 25005014 0.15953599 9 25028001 0.16599055 10 15006025 0.17685710
... ... ...
1 Gambar 6. Hasil pencarian citra
Pada Tabel 1 dapat dilihat rangkuman hasil pencarian 30 buah citra query. Tabel ini mencatat hasil  pencarian  untuk  setiap  citra  query  berupa empat buah data citra yang paling mirip dengan citra query tersebut. Selanjutnya empat buah data citra  ini  akan  dilihat  metode  perenggangan kontras  yang  digunakan  apakah  HE  atau AHE. Melalui  proses  percobaan  maka  diperoleh  hasil yaitu  metode  HE  berkontribusi  terhadap  citra yang paling mirip dengan citra query sebesar 56 buah  (46,67%),  sedangkan  pada  metode  AHE adalah 64 buah (53,33%).
Tabel 1. Rangkuman hasil pencarian citra

## KESIMPULAN
Kesimpulan penelitian ini adalah:
1. Perenggangan kontras menggunakan metode ekualisasi histogram adaptif (AHE) memberikan  hasil  pencarian  citra  sedikit lebih  baik  yaitu  53,33%,  dibandingkan dengan  metode  ekualisasi  histogram  (HE) yaitu 46,67%.
2. Pra-proses  citra  mempengaruhi  tingkat keberhasilan pencarian citra berbasis isi, hal ini  disebabkan  pra-proses  citra  dapat mengubah  komposisi  tekstur  yang  dimiliki oleh citra.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, U. (2005). Pengolahan Citra Digital dan
Teknik
Pemrogramannya , 1st ed.
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Broek  van  den,  EL.  (2005). Human-Centered Content-Based  Image  Retrieval .  Thesis. Nijmegen  Institute  for  Cognition  and Information  (NICI),  Radboud  University Nijmegen. Nijmegen, The Netherlands.
Chang,  S-F.  (2013).  How  Far  We’Ve  Come: Impact  of  20  Years  of  Multimedia Information  Retrieval. ACM  Trans. Multimedia  Comput.  Commun.  Appl. vol. 9, no. 1s, pp. 42:1–42:4.
Deselaers,  T.,  Keysers,  D.  &  Ney,  H.  (2008). Features for image retrieval: an experimental comparison, Inf. Retr. vol. 11, no. 2, pp. 77–107.
Girod,  B.,  Chandrasekhar,  V.,  Chen,  D.M., Cheung,  N-M.,  Grzeszczuk,  R.,  Reznik, Y.A., Takacs, G., Tsai, S.S. & Vedantham, R.  (2011).  Mobile  Visual  Search, IEEE Signal Process. Mag. vol. 28, no. 4, pp. 61–
76.
Gonzalez,  R.C.,  Woods,  R.E.  (2008). Digital image  processing ,  3rd  ed.  Prentice  Hall. Upper Saddle River, N.J.
Lu, G. (1999). Multimedia database management systems . Artech House. Boston, MA.
Munir,  R.  (2004). Pengolahan  Citra  Digital dengan  Pendekatan  Algoritmik ,  1st  ed.
Bandung: Informatika.
Pizer,  S.M.,  Amburn,  E.P.,  Austin,  J.D., Cromartie,  R.,  Geselowitz,  A.,  Greer,  T., Romeny,  B.  ter  H.,  Zimmerman,  J.B.  & Zuiderveld, K. (1987). Adaptive Histogram Equalization and Its Variations, Journal of Computer  Vision,  Graphics,  and  Image Processing . vol. 39, no. 3, pp. 355–368.
Putra,  D. (2010). Pengolahan  Citra  Digital ,  1st ed. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Schroff, F., Criminisi, A. & Zisserman, A. (2011). Harvesting Image Databases from the Web. IEEE  Trans.  Pattern  Anal.  Mach.  Intell. vol. 33, no. 4, pp. 754–766.
Stark,  J.A.  (2000),  Adaptive  Image  Contrast Enhancement  Using  Generalizations  of Histogram Equalization,
IEEE
Transactions on Image Processing . vol. 9, no. 5, pp. 889–896.
Tang, J., Chen, Q., Wang, M., Yan, S., Chua, T-S.
&  Jain,  R.  (2013).  Towards  Optimizing Human  Labeling  for  Interactive  Image Tagging. ACM Trans. Multimedia Comput. Commun.  Appl. vol.  9,  no.  4,  pp.  29:1– 29:18.
Wu,  L.,  Jin,  R.  &  Jain,  A.K.  (2013).  Tag Completion  for  Image  Retrieval. IEEE Transactions  on  Pattern  Analysis  and Machine  Intelligence. vol.  35,  no.  3,  pp. 716–727.
Zhang,  C.  &  Huang,  L.  (2014),  Content-Based Image  Retrieval  Using  Multiple  Features . Journal  of  Computing  and  Information Technology . vol. 22, no. 0, pp. 1–10.