## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 2, Oktober 2021 Hal 75-79 https://djournals.com/klik

## Reduksi Noise Salt And Pepper Pada Citra Pankromatik  Menggunakan Metode Contraharmonic Mean Filter

## Sabry Mitra
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: sabrymitra@gmail.com
Abstrak- Citra pankromatik adalah citra yang menggunakan seluruh spektrum yang tampak oleh mata mulai dari warna merah hingga ungu. Daya tangkap alat perekam citra pankromatik hampir sama dengan kepekaan mata manusia pengambilan citra atau gambar pada saat menggunakan kamera sering mengalami derau atau noise pada citra yang disebabkan oleh lensa kamera yang buruk ataupun posisi kamera saat pengambilan citra sehingga dapat menyebabkan terjadinya derau (noise) pada citra yang dihasilkan. Noise atau derau pada citra sangat mempengaharui kejelasan dari sebuah gambar dimana hasil citra tersebut kurang jelas jika dilihat oleh mata, maka dengan itu noise pada  citra  harus  di  hilangkan  agar  citra  tersebut dapat  lebih  jelas dan  mempunyai kualitas  yang  jauh lebih  baik.   Metode contraharmonic mean filter adalah satu teknik filtering yang bekerja dengan cara menggantikan intensitas suatu pixel dengan pixel rata-rata nilai pixel dari pixel-pixel tetangganya, dengan adanya metode contraharmonic noise atau derau pada citra dapat direduksi agar  citra  lebih  jelas  dari  sebelumnya.    Metode  contraharmonic  sangat  baik  digunakan  untuk  menghilangkan  noise  pada  citra pankromatik  sehingga  noise  pada  citra  pankromatik  dapat  direduksi  dengan  menggunakan  metode  contraharmonic  yang    memiliki peranan yang baik untuk mereduksi noise salt and pepper..
Kata Kunci: Citra Pankromatik, Reduksi, Noise Salt and Papper, Metode Contraharmonic.
Abstract- A panchromatic image is an image that uses the entire spectrum visible to the eye from red to purple. The capture power of a panchromatic image recording device is almost the same as the sensitivity of the human eye. Taking images or pictures when using a camera often experiences noise or noise in the image caused by a bad camera lens or camera position when taking images so that it can cause noise in the image. resulting from. Noise or noise in the image greatly affects the clarity of an image where the image results are less clear when seen by the eye, therefore noise in the image must be removed so that the  image can be clearer and have much better quality. The contraharmonic mean filter method is a filtering technique that works by replacing the intensity of a pixel with the average pixel value of the neighboring pixels, with the contraharmonic noise method in the image can be reduced so that the image is clearer than before. The contraharmonic method is very well used to remove noise in the panchromatic image so that the noise in the panchromatic image can be reduced by using the contraharmonic method which has a good role in reducing salt and pepper noise.
Keywords: Panchromatic Image, Reduction, Noise Salt and Paper, Contraharmonic Method.

## 1. PENDAHULUAN
Penginderaan  jauh  merupakan  teknik  untuk  memperoleh  informasi  tentang  objek,  daerah  atau  gejala  dengan  cara menganalisis  data  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  alat  tanpa  kontak  langsung.  Alat  yang  digunakan  untuk melakukan penginderaan jauh adalah sensor. Sensor berfungsi untuk melacak, mendeteksi dan merekam suatu objek di bumi dalam daerah jangkauan tertentu. Sensor berupa kamera, scanner, dan radiometer. Gangguan pada sensor, kamera, scanner  seperti  adanya  kotoran  atau  debu  pada  kamera  akan  mengakibatkan  hasil  citra  yang  dihasilkan    akan  tidak maksimal  dan  citra  akan  menghasilkan  noise.  Pengambilan  citra  atau  gambar  pada  saat  menggunakan  kamera  sering mengalami  derau  atau  noise  pada  citra  yang  disebabkan  oleh  lensa  kamera  yang  buruk  ataupun  posisi  kamera  saat pengambilan  citra  sehingga  dapat  menyebabkan  terjadinya derau (noise)  pada  citra  yang  dihasilkan.  Noise  atau derau pada citra sangat mempengaharui kejelasan dari sebuah gambar dimana hasil citra tersebut kurang jelas jika dilihat oleh mata, maka dengan itu noise pada citra harus di hilangkan agar citra tersebut dapat lebih jelas dan mempunyai kualitas yang jauh lebih baik.
Citra  pankromatik  adalah  citra  yang  menggunakan  seluruh  spektrum  yang  tampak  oleh mata  mulai  dari  warna merah hingga ungu. Daya tangkap alat perekam citra pankromatik hampir sama dengan kepekaan mata manusia[1]. Citra pankromatik memiliki  fungsi untuk mendeteksi fenomena pencemaran air, banjir, dan penyebaran potensi air tanah. Citra pankromatik yang  memiliki  noise  adalah  citra  pankromatik  yang dapat mempengaharui kejelasan  dari  sebuah  gambar dimana hasil citra tersebut kurang jelas jika dilihat oleh mata.
Pengaruh noise pada citra sangat mempengaruhi kualitas citra sehingga noise pada citra harus dihilangkan agar kualitas jauh lebih baik dari sebelumnya dimana kualitas citra  merupakan salah satu proses awal dalam pengolahan citra (image preprocessing).  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[2].
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang menerangkan bahwa Noise atau derau pada citra sangat mempengaharui kejelasan dari sebuah gambar dimana hasil citra tersebut kurang jelas jika dilihat oleh mata, maka dengan itu noise pada citra harus dihilangkan agar citra tersebut dapat lebih jelas dan mempunyai pandangan yang jauh lebih baik. Pengurangan noise  atau  denois  adalah  salah  satu  proses  dalam  perbaikan  citra  untuk  menghasilkan  citra/gambar/foto  yang  jelas, perbaikan citra yang termasuk cara yang tepat untuk perbaikan untuk menghasilkan gambar yang lebih jelas. restorasi citra  sebagai  proses  sebagai  proses  yang  berusaha  merekonstruksi  atau  mengembalikan  suatu  citra  yang  mengalami degradasi[3].

## 2. METODE PENELITIAN
2.1  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. Contohnya adalah bintik hitam atau putih yang muncul secara acak yang tidak diinginkan di dalam citra. bintik acak ini disebut dengan derau salt & pepper . Noise pada citra dapat terjadi karena beberapa sebab. Efek masing-masing noise tenunya berbeda- beda. Ada efeknya sangat mempengaruhi tampilan citra, tetapi ada juga yang tidak begitu berpengaruh terhadap citra. Noise yang  dimaksud  adalah  noise  yang  terjadi  karena  karakteristk  dari  derajat  keabu-abuan  ( gray-level )  atau dikarenakan adanya variabel acak yang terjadi karena karakteristik Fungsi Probabilitas Kepadatan ( Probability Density Function (PDF) [4].

## 2.2 Noise salt and pepper
Noise salt and pepper biasa dinamakan sebagai noise impuls positif dan negatif . Noise ini disebabkan karena terjadinya error bit dalam pengiriman data, pixel-pixel yang tidak berfungsi dan kerusakan pada lokasi memori. Bentuk noise ini berupa bintik-bintik hitam atau putih di dalam citra[3].

## 2.3 Contraharmonic Mean Filter
Metode contraharmonic mean filter 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:
(1)
Keterangan : f ‘ (x,y)     : Hasil Contraharmonic Mean Filter
Q            : Nilai Contraharmonic Mean Filter pada window g(s,t)       : sub-image S xy S xy : window daerah yang diliputi oleh filter
Operasi di atas dipandang sebagai konvolusi citra f(x,y) dengan penapis di mana * menyatakan operator konvolusi dan prosesnya dilakukan dengan menggeser penapis konvolusi pixel per pixel . [1] Contraharmonic mean filter nilai rata- rata dari kumpulan data. Contra Harmonic Mean filter 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. Proses di atas 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. [1].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa berfungsi sebagai kerangka yang digunakan untuk mereduksi gambar yang terkena noise pada citra pankromatik yang  akan  diproses.  Analisa  merupakan  kegiatan  untuk  memperhatikan,  mengamati  sesuatu  yang  dilakukan  dengan maksud  untuk  mengidentifikasikan  dan  mengevaluasi  permasalahan-permasalahan,  yang  diharapkan  dapat  diusulkan sebagai perbaikan. Gambar yang dianalisa adalah gambar dari citra pankromatik yang dimana gambar  tersebut diambil melalui kamera satelit kemudian melakukan proses reduksi. Berikut ini adalah citra pankromatik yang terkena noise salt and pepper , gambar tersebut diambil dari kamera satelit.
Gambar 1. Citra Pankromatik Noise Salt and Pepper
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.
Gambar 2. Piksel Citra
Dari citra di atas diketahui nilai piksel citra tersebut diambil menggunakan aplikasi bantuan matlab, dimana nilai piksel red  =  nilai  piksel  green  =  nilai  piksel  blue.  Nilai-nilai  piksel  tersebut  akan  diproses  dengan  menerapkan  metode Contraharmonic Mean Filter untuk mengurangi noise pada citra tersebut. Nilai piksel dari citra di atas diproses sesuai dengan ketentuan dari metode Contraharmonic Mean Filter .
Gambar 3. Nilai Piksel Citra
Operasi ini dapat diimplementasikan dengan menggunakan konvolusi. Contoh perhitungan digital dari Contraharmonic Mean Filter , misalkan S xy adalah subimage dari dari sebuah citra dan S xy berukuran 5 x 5 yang mempunyai nilai-nilai intensitas seperti pada gambar 3.3.
Nilai pixel pada gambar 3.3 dilakukan konvolusi kernel matriks 3x3 dengan filter dimana nilai Q diasumsikan 1.5, maka proses perhitungannya adalah sebagai berikut.
Nilai CH mean filter =
𝒇′(𝒙, 𝒚) = 𝟏𝟏𝟓 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟐𝟕 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟗𝟕 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟎𝟏 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟐𝟐 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟑𝟖 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟑𝟔 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟒𝟓 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟑𝟒 𝟏.𝟓+𝟏 𝟏𝟏𝟓 𝟏,𝟓 + 𝟏𝟐𝟕 𝟏.𝟓 + 𝟗𝟕 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟎𝟏 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟐𝟐 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟖 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟔 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟒𝟓 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟒 𝟏.𝟓
𝒇′(𝒙, 𝒚) = 𝟏𝟏𝟓 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟐𝟕 𝟐.𝟓 + 𝟗𝟕 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟎𝟏 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟐𝟐 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟑𝟖 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟑𝟔 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟒𝟓 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟑𝟒 𝟐.𝟓 𝟏𝟏𝟓 𝟏,𝟓 + 𝟏𝟐𝟕 𝟏.𝟓 + 𝟗𝟕 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟎𝟏 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟐𝟐 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟖 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟔 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟒𝟓 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟒 𝟏.𝟓
𝒇′(𝒙, 𝒚) = 𝟏𝟓𝟖𝟑𝟔𝟏𝟖 𝟏𝟐𝟒𝟖𝟕 𝒇′(𝒙, 𝒚) = 𝟏𝟐𝟕
Hasil Contraharmonic Mean Filter pada g(2,2) adalah f’ (x,y) =127, sehingga nilai 122 diganti menjadi 127, ditempatkan menjadi matriks yang baru, hasilnya dapat dilihat sebagai berikut:
Kernel 3 x 3
Selanjutnya  menggeser  g(2,2)  dengan  kernel  3x3  satu  pixel  ke  kanan  menjadi  g(3,2),  dan  kemudian  mencari Contraharmonic Mean Filter dari pixel-pixel tersebut sampai proses selesai. Nilai CH mean filter =
𝒇′(𝒙, 𝒚) = 𝟏𝟐𝟕 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟗𝟕 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟑𝟎 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟐𝟐 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟑𝟖 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟗𝟓 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟒𝟓 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟑𝟒 𝟏.𝟓+𝟏 + 𝟏𝟑𝟕 𝟏.𝟓+𝟏 𝟏𝟐𝟕 𝟏,𝟓 + 𝟗𝟕 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟎 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟐𝟐 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟖 𝟏.𝟓 + 𝟗𝟓 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟒𝟓 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟒 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟕 𝟏.𝟓
𝒇′(𝒙, 𝒚) = 𝟏𝟐𝟕 𝟐.𝟓 + 𝟗𝟕 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟑𝟎 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟐𝟐 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟑𝟖 𝟐.𝟓 + 𝟗𝟓 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟒𝟓 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟑𝟒 𝟐.𝟓 + 𝟏𝟑𝟕 𝟐.𝟓 𝟏𝟐𝟕 𝟏,𝟓 + 𝟗𝟕 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟎 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟐𝟐 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟖 𝟏.𝟓 + 𝟗𝟓 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟒𝟓 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟒 𝟏.𝟓 + 𝟏𝟑𝟕 𝟏.𝟓 𝒇′(𝒙, 𝒚) = 𝟏𝟔𝟐𝟑𝟗𝟏𝟖 𝟏𝟐𝟔𝟔𝟒 𝒇′(𝒙, 𝒚) = 𝟏𝟐𝟖
Setelah  dilakukan  proses Contraharmonic  Mean  Filter dengan  menggunakan  kernel  3x3  sehingga  hasil  dari f ’(x,y) menjadi citra yang baru. Dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 4. Piksel  Hasil Contraharmonic Mean Filter
Gambar 5. Citra Hasil Contraharmonic Mean Filter

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penulisan  dan  analisa  dari  bab-bab  sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan,  dimana  kesimpulan- kesimpulan  tersebut  kiranya  dapat  berguna  bagi  para  pembaca,  penelitian    ini  dapat  lebih  bermanfaat.  Adapun kesimpulan-kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut :
a. Proses  perbaikan  kualitas  citra  pankromatik  dilakukan  dengan  teknik  reduksi  yang  merupakan  salah  satu  proses awal  dalam  pengolahan  citra  (image  preprocessing).  Perbaikan  kualitas  citra  dapat  dilakukan  dengan  dengan menerapkan fungsi operasi matematis, pemfilteran atau dengan menerapkan metode salah satunya adalah metode contraharmonic mean filter. Dalam menerapkan metode contraharmonic mean filter untuk mereduksi noise salt and
Contraharmonic Mean Filter Contraharmonic Mean Filter
Citra Awal Citra Hasil Contraharmonic  Mean Filter
Hasil reduksi
pepper pada citra pankromatik telah berhasil menghilangkan noise salt and pepper namun kualitas gambar setelah di reduksi menjadi ngeblur.
b. Metode contraharmonic mean filter dapat diterapkan dalam aplikasi reduksi noise pada citra pankromatik dengan menghitung rata-rata nilai dari citra yang rusak g(x,y) pada area yang didefenisikan oleh Sxy. Nilai dari citra ƒ’(x,y) yang diperbaiki pada tiap titik (x,y) hanya dihitung dengan menggunakan Pixel  dalam daerah yang didefenisikan oleh Sxy.

## REFERENCES
[1] T Sutoyo, Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi, 2009.
[2] A.F Hernawati, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi, 2013.
[3] Saripuddin Madenda, Pengolahan Citra dan Video Digital. Jakarta: Erlangga, 2015.
[4] Darma Putra, Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi, 2010.
[5] Abdul Kadir  Adhi Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi, 2013.
[6] R Munir, Pengantar Praktikum Pengolahan Citra. Bandung: Andi, 2007.
[7] Adi Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML dan Java. Yogyakarta: Andi, 2009.
[8] Wahana Komputer, Ragam Aplikasi Pengolahan Image dengan Matlab. Jakarta: Elex Media Komputindo, 2013.