## Penerapan Metode Median Filtering Dan Histogram Equalization Untuk Meningkatkan Kualitas Citra Radiografi
Khairul Amri Yusro, Ronda Deli Sianturi
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Simp Limun, Medan, Indonesia

## Abstrak
Citra  radiografi  merupakan  hasil  dari  pemotretan  organ  tubuh  manusia  melalui  sinar  x  untuk  diagnosa.  Citra  radiografi umumnya  masih tampak kabur  sehingga  menyulitkan ahli  medis untuk  menentukan  hasil diagnosanya. Misalnya saja  citra yang disertai oleh derau, variasi intensitas yang kurang seragam akibat pencahayaan yang tidak merata, atau lemah dalam hal kontras sehingga obyek sulit sekali untuk dipisahkan dari latar belakangnya melalui operasi binerisasi karena  terlalu banyak derau (gangguan atau distorsi dalam citra), dan lain sebagainya. Untuk itu pengolahan citra diperlukan untuk memperbaiki dari  derau  (noise)  citra  tersebut.  Adapun  metode  untuk  meningkatkan  kualitas  citra  radiografi  yaitu  menggunakan  metode median filtering dan histogram equalization. Metode median filtering memberikan kemampuan untuk pengurangan noise yang sangat bagus dengan memperhatikan bluring. Pada bagian tertentu Median filter juga baik untuk menghilangka salt and pepper Noise  karena  sifat  median  yang  menjauhi  hitam  dan  putih  melalui  tahap  mengidentifikasi  nilai  piksel-piksel  bernoise. Sedangkan histogram  equalization untuk  meningkatkan kontras dari  citra  melalui tahap perataan  histogram  dimana sebuah proses mengubah distribusi nilai derajat keabuan pada sebuah citra sehingga menjadi seragam. Hasil penelitian   menunjukkan bahwa  metode  median  filtering  dan   histogram equalization dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas citra.
Kata kunci : Citra radiografi, Median filtering, Histogram equalization.

## Abstract
Radiographic images are the result of shooting human organs through x-rays for diagnosis. Radiographic images generally still appear blurred making it difficult for medical experts to determine the diagnosis. For example, imagery accompanied by noise, uniform intensity variations due to uneven lighting, or weak in contrast so that the object is very difficult to be separated from the background through binary operations due to too much noise (disturbance or distortion in the image), and others etc. For that image processing  is needed to  improve from the noise (noise) of the image. The  method to improve  radiographic image quality is using median filtering method and histogram equalization. The median filtering method provides the ability for excellent noise reduction by observing blurring. In certain sections the Median filter is also good for salt and pepper Noise because of the median nature that away from the black and white through the stage of identifying the pixel values of be noise The  histogram  equalization  improves  the  contrast  of  the  image  through  the  histogram  leveling  where  a  process  alters  the distribution of gray-level values to an image so that it becomes uniform. The results showed that median filtering method and histogram equalization can be used to improve image quality.
Keywords : Radiographic image, Median filtering, Histogram equalization.

## 1. PENDAHULUAN
Citra  (image)  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai  bentuk  informasi  visual  yang  memegang  peranan penting dalam komponen multimedia. Seiring dengan perkembangan teknologi dibidang komputerisasi, teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai diberbagai bidang antara lain bidang kedokteran dan bidang  industri  hiburan.  Pengolahan  citra  digital  merupakan  proses  yang  bertujuan  untuk  memanipulasi  dan menganalisis  citra  dengan  bantuan  komputer.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  alternative  solusi  sebuah masalah dengan hasil yang lebih efisien dan akurasi yang baik,  sebagai contoh untuk deteksi penyakit esteoporosis dari citra sinar-X dan untuk kompresi video.
Citra  radiografi  merupakan  hasil  dari  pemotretan  organ  tubuh  manusia  melalui  sinar  x,  citra  radiografi diperlukan ahli medis untuk menentukan hasil diagnosanya. Tetapi tidak semua citra radiografi memiliki tampilan visual  yang  memuaskan  mata  ahli  medis.  Ketidak  puasan  itu  dapat  timbul  karena  citra  yang  dijadikan  objek pembahasan mempunyai kualitas yang buruk, misalnya citra mengalami derau (noise), citra terlalu terang/gelap, kabur dan sebagainya. Gangguan pada citra umumnya berupa variasi intensitas suatu pixel yang tidak berkorelasi dengan pixel – pixel tetangganya. Secara visual, gangguan mudah dilihat oleh mata karena berbeda dengan pixel tetangganya.  Melalui  operasi  prosesan  awal  inilah  kualitas  citra  radiografi  diperbaiki  sehingga  citra  bisa digunakan lebih lanjut. Salt and pepper noise disebabkan oleh kesalahan piksel-piksel (malfunction) pada sensor kamera, kesalahan penempatan memori pada hardware, atau transmisi terjadi pada channel yang ber-noise. Dalam tahap mengurangi salt and pepper yaitu dengan proses melakukan penghalusan citra dengan menggunakan metod median  filtering, dimana median filtering digunakan untuk mengidentifikasi nilai  piksel-piksel yang bernoise, dan sedangkan untuk meningkatkan kontras citra radiografi yaitu melalui tahap perataan histogram dimana sebuah proses mengubah distribusi nilai derajat keabuan pada sebuah citra sehingga menjadi seragam.
Metode  median  filtering  memberikan  kemampuan  untuk  pengurangan  noise  yang  sangat  bagus  dengan memperhatikan bluring. Pada bagian tertentu Median filter juga baik untuk menghilangka salt and pepper Noise karena sifat median yang menjauhi hitam dan putih melalui tahap mengidentifikasi nilai piksel-piksel bernoise.
Secara umum dengan penggunaan median filter baik terhadap citra median filter original. Di blurr maupun di sharpening. Unjuk kerja  median  filter dapat  melakukan perbaikan kualitas citra  jauh  lebih  baik. Pada media citra yang memiliki ukuran matriks 5 x 5 dibanding media citra yng memiliki ukuran matriks 3 x 3.  Selain itu diketahui bahwa selisih perbaikan PSNR yang bernilai positif akan mengurangi terjadinya noise atau mengurangi error pada citra. Histogram equalization untuk meningkatkan kontras dari citra melalui tahap perataan histogram dimana sebuah proses mengubah distribusi nilai derajat keabuan pada sebuah citra sehingga menjadi seragam.
Sebuah perangkat lunak pengolahan citra digital telah berhasil dikonstruksi. Perangkat lunak tersebut dapat melakukan peningkatan kontras citra dengan metode histogram equalization.  Hasil yang diberikan oleh metode histogram  equalization  dapat  meningkatkan  kualitas  citra,  sehingga  informasi  yang  ada  pada  citra  lebih  jelas terlihat.  Citra tersebut dapat disimpan dengan  format tertentu. Citra dalam  format JPEG lebih  bagus dari pada citra dalam format lainnya, karena citra dalam format tersebut umumnya tidak dimanfaatkan sehingga tidak ada informasi  yang  hilang.  JPEG  adalah  pemetaan  bit,  artinya  nilai  intensitas  piksel  di  dalam  citra  dipetakan  ke sejumlah bit tertentu.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Radiografi Digital
Pada radiografi digital , prinsip dasarnya sama namun layar digital  menggantikan film sinar-X. Informasi pada layar  dimanipulasi  melalui  komputer  dan  citra  ditampilkan  pada  monitor.  CT,  MRI,  dan  ultrasonografi  telah tersedia dalam  bentuk digital , dengan diperkenalkannya radiografi film polos digital , film polos konvensional tidak akan digunakan lagi, sehingga bagian radiologi tidak akan menggunakan film sama sekali (PACS, picture archival and communication system ). Berbagai keuntungan dasar dari radiografi digital adalah: 1. Pengurangan yang signifikan terhadap pajanan radiasi.
2. Perbaikan dengan menggunakan digital mepastikan semua citra dalam kualitas yang baik.
3. Pengiriman citra antar tempat di luar bagian radiologi.
4. Terselesaikannya masalah penyimpanan yang ada pada penggunaan film konvensional.
5. Tidak ada film yang hilang.
6. Kemudahan untuk mendapatkan kembali citra sebelumnya dan laporan untuk bahan perbandingan.
7. Kemudahan pemeriksaan fisik bagi klinisi.
Gambar 1. Citra Radiografi hasil rontgen sinar-x Sumber : R.patel. 2006 : 5.

## 2.2  Metode Median Filter
Metode median filter merupakan filter non-linear yang dikembangkan Tukey, yang berfungsi untuk menghaluskan dan mengurangi noise atau gangguan pada citra. Dikatakan nonlinear karena cara kerja penapis ini tidak termasuk kedalam kategori operasi konvolusi. Operasi nonlinear dihitung dengan mengurutkan nilai intensitas sekelompok pixel, kemudian menggantikan nilai pixel yang diproses dengan nilai tertentu.
Filter Median merupakan order-statistics filter yang paling banyak dikenal. Cara kerja filter ini dirumuskan sebagai berikut.
f (x, y) = median {g (s,t)}
(1)
Nilai asli dari piksel dilakukan dalam komputasi median. Filter median sangat populer karena, untuk  tipe- tipe noise tertentu, filter ini memberikan kemampuan reduksi noise yang sangat baik, dengan blurring yang lebih sedikit  dari  pada  linear  smoothing  filter  untuk  ukuran  citra  yang  sama.  Filter  median  memberikan  hasil  yang sangat bagus untuk citra yang terkena noise impulse bipolar dan unipolar.
(s,t) ∈ S xy
^

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Peningkatan  kualitas  citra  radiografi  merupakan  salah  satu  proses  dalam  pengolahan  citra  ( image  processing) . Perbaikan kualitas citra radiografi diperlukan karena citra yang dijadikan objek pembahasan mempunyai kualitas yang buruk, misalnya citra mengalami derau ( noise ) , citra terlalu terang/gelap, kabur dan sebagainya. Gangguan pada citra umumnya berupa variasi intensitas suatu pixel yang tidak berkorelasi dengan pixel – pixel tetangganya. Secara  visual,  gangguan  mudah  dilihat  oleh  mata  karena  berbeda  dengan  pixel  tetangganya.  Melalui  operasi prosesan awal inilah kualitas citra radiografi diperbaiki sehingga citra bisa digunakan lebih lanjut. Salt and pepper noise disebabkan oleh kesalahan piksel-piksel ( malfunction) pada sensor kamera, kesalahan penempatan memori pada hardware, atau transmisi terjadi pada channel yang ber- noise . Dalam  tahap  mengurangi salt and pepper yaitu  dengan  proses  melakukan  penghalusan  citra  dengan menggunakan median filtering , dimana median filtering digunakan untuk  mengidentifikasi  nilai  piksel-piksel yang bernoise, dan sedangkan untuk meningkatkan kontras citra radiografi yaitu melalui tahap perataan histogram dimana sebuah proses  mengubah distribusi  nilai derajat keabuan pada sebuah citra sehingga  menjadi seragam. Berikut ini adalah skema dari perbaikan kualitas citra radiografi dengan menggunakan metode median filtering dan histogram equalization :

## Gambar 2. Skema peningkatan kualitas citra

## Algoritma Perhitungan Metode Histogram Equalization
Setiap citra  merupakan kumpulan dari titik-titik atau gabungan dari titik-titik  yang disebut juga pixel.  Bernilai integer antara 0-255 yang disimpan dalam array dimana nilai-nilai tersebut bergantung pada warna citra/tingkat keabuan citra. Terdiri dari N baris dan M kolom yang disebut dengan resolusi citra dimana satuannya ppi(pixel per inchi) atau garis per inchi. Misalkan sebuah citra digital memiliki L derajat keabuan (misalnya citra dengan kuantisasi derajat keabuan 8-bit, nilai derajat keabuan dari 0-255) secara matematis dapat dihitung dengan rumus :
H i = 𝑛 𝑛 i = 0,1,...., L= 1
Dimana : L = derajat keabuan ni = jumlah piksel yang memiliki derajat keabuan i n = jumlah seluruh piksel dalam citra Pixel pada citra ditulis dengan fungsi(x,y); dimana (x,y) merupakan tingkat intensitas pada pixel.
Diketahui input citra array dari citra awal kita ambil berukuran matriks 5x5 piksel, 255 derajat keabuan dengan rentang (11,168) :
Gambar 3. Nilai citra hasil median filter
Pada Gambar 3 di atas dapat kita lihat sebuah gambar dengan nilai L = 168 dan n = 25 . Maka kita gunakan persamaan:
S k = T (r k ) = ( L – 1 )      P r ( r j ) = L - 1 n j
Input Proses Output Hasil dari Peningkatan kualitas citra Proses Median filtering dan histogram equalization Citra Radiografi 110 148 167 115 111 18 69 69 69 11 26 43 65 22 14 43 69 75 69 22 160 168 112 158 124 ∑ 𝑘 𝑗=0 ∑ 𝑘 𝑗=0
Variabel  M  x  N  menunjukkan  total  jumlah  piksel,  L  jumlah  tingkat  abu-abu,  dan  P r (r j )  jumlah  piksel  dalam gambar masukan dengan intensitas nilai r j . Rentang nilai input dan output abu – abu berada di kisaran 0,1,2,...., L = 1, kemudian, transformasi histogram equalization memetakkan input nilai r k (dimana k= 0,1,2,.... L-1) hingga nilai output S k.
k = 0, 1, 2, ......, L -1
Maka menjadi :
S k =168     n rj
Maka didapat hasil sebagai berikut :
Tabel 4. Perhitungan histogram citra
Berikut ini adalah perhitungan matematika nilai S K -nya : Untuk derajat keabuan 11 : S k = 168      n rj
S k = 168      11
25 ∑ 𝑘 𝑗=0 rj ∑ 𝑛 𝑘 𝑗=0 No r k n rj S k 1 11 1 1 74
2 14 1 2 98
3 18 1
3 121
4 22 2
5 148 5 26 1
6 175 6 43 2
8 255 7 65 1
9 255
8 69 5
14 255
9 75 1
15
255 10 110 1
16
255 11 111 1 17
255 12 112 1
18
255 13 115 1 19 255 14 124 1 20 255 15 148 1 21 255 16 158 1 22 255 17 160 1 23 255 18 167 1 34 255 19 168 1 25 255 25 ∑ 𝑘 𝑗=0 25 ∑ 𝑘 𝑗=0 25
S k = 6.72  x 11 S k = 73.92 = 74 (pembulatan) Untuk derajat keabuan 14 :
S k =168      n rj
S k =168      14
S k =168 .14
S k = 6.72  x 14 S k = 98.08 = 98 ( pembulatan)
Maka, output dari citra adalah sebagai berikut :
Gambar 3. Nilai citra hasil Median filter dan Histogram Equalization
1. Ukuran array citra tidak berubah, yakni dari array awak berukuran 5x5 dan output citra array juga 5x5. Ini berarti bahwa ukuran citra tidak berubah.
2. Nilai citra array output lebih tinggi dibanding citra array awal, ini berarti bahwa kualitas warna yang telah meningkat dan terjadi perbaikan citra.
3. Dengan meningkatnya nilai array citra maka ukuran file citra yang akan berubah, bukan format citra. berikut ini  citra dari hasil median filter dan Histogram equalization .
Gambar 4. Citra hasil Medain filter dan Histogram Equalization (Resolusi 5 x 5 )

## 4. IMPLEMENTASI
1. Form Menu Utama Form ini adalah form menu utama. Form ini digunakan untuk menampilkan  sub-sub menu. Dalam menu ini ada beberapa sub menu seperti perbaikan kualitas citra dan keluar. Adapun from tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
25 ∑ 𝑘 𝑗=0 25 25 ∑ 𝑘 𝑗=0 110 255 255 255 255 121 255 255 255 74 175 255 255 255 98 255 255 255 255 121 255 255 255 255 255
2. Form Perbaikan Kualiatas Citra Form ini digunakan untuk menampilkan form dan button untuk melakukan proses perbaikan kualitas citra. Adapun form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 6. Form perbaikan kualitas citra
3. Form Pencarian File Form ini digunakan untuk mencari fiile gambar  yang digunakan untuk  melakukan proses median filter dan histogram equalization .  Sebelum  menampilkan  foto  pada gambar normal terlebih dahulu dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Klik button browser  > Pilih foto yang ditentukan > ok
2. Langkah  selanjutnya  pada  panel  citra  input  akan  ditampilkan  gambar  target.  Untuk  lebih  jelasnya  lihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 7. Pecarian file 4. Form Input Gambar Form ini digunakan untuk menginputkan gambar yang akan di proses untuk proses median filter dan histogram equalization pada gambar. Adapun form tersebut dapat dilihat pada form dibawah ini:
Gambar 8. Form input gambar 5. Form Hasil Proses Median Filter Form ini  digunakan  untuk  menampilakan  hasil  dari  proses median  filter pada  gambar  yang  diinputkan. Adapun form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
6. Form Hasil Proses Histogram Equalization Form ini  digunakan  untuk  menampilakan  hasil  dari  proses Histogram  Equalization pada  gambar  yang diinputkan. Adapun form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 10. Hasil proses Histogram Equalization.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan pembahasan yang di lakukan maka dapat di simpulkan sebagai berikut: 1. Penerapan  metode median filter dan histogram equalization dalam image enhancement (perbaikan  citra), mampu membantu memperbaiki kualitas citra radiografi melalui tahap pengahalusan dan perataan nilai pixel. 2. Perbaikan kualitas citra menggunakan metode median filter dan histogram equalization tergantung pada besar atau kecilnya ukuran data citra tersebut.
3. Pengujian dengan menggunakan aplikasi Microsoft Visual Basic 2008 dapat bekerja dengan maksimal tetapi masih membutuhkan waktu beberapa saat hingga memperlihatkan hasil proses perbaikan noise.

## REFERENCES
[1] Abdul Wahab. Solichin. Pengantar Analisis Kebijaksanaan Negara, Rineka Cipta. 1990.
[2] T Sutoyo, Teori Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: ANDI, 2009.
[3] Abdul kadir. dkk, “Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra”, 2013.
[4] Murinto,  Putra,  W.P.,  Handayaningsih,  S.  2008.  “Analisis  Perbandingan  Histogram  Equalization  dan  Model  Logarithmic  Image Processing (LIP) untuk Image Enhancement”, Volume 2, No. 2. Jurnal Informatika. Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta.
[5] R.patel, “Radiologi pradip”,  2006.
[6] Nazaruddin  Ahmad,  2012,  “Metode  Histogram  Equalization  untuk  Perbaikan  Citra  Digital”,  979-26-0255-0.  Jurnal  Program  Pasca Sarjana Magister Teknik Informatika, Universitas Atma Jaya Yogyakarta.
[7] Rosa A.S – M. Salahuddin,”Rekayasa Perangkat Lunak”,  2011.
[8] Iwan Binanto, Multimedia Digital, Penerbit Andi, 2010.
[9] Wahana komputer, “Ragam Aplikasi Pengolahan Image dengan Matlab”, Penerbit PT Elex Media Komputindo, 2013.
[10]  I. Saputra, Mesran, N. A. Hasibuan, and R. Rahim, “Vigenere Cipher Algorithm with Grayscale Image Key Generator for Secure Text File,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 1, pp. 266–269, 2017.
[11]  M. Mesran, “APLIKASI PENGAMANAN DATA TEKS PADA CITRA BITMAP DENGAN MENERAPKAN METODE  LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB),” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 2, no. 1, Dec. 2012.
[12]  S. Aripin and H. Sunandar, “PERANCANGAN APLIKASI PERBAIKAN CITRA PADA HASIL SCREENSHOT MENGGUNAKAN METODE INTERPOLASI LINIER,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. Volume : 1, no. October, pp. 51–58, 2016.
[13]  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.
[14]  Yuhandri, S. Madenda, E. P. Wibowo, and Karmilasari, “Object Feature Extraction of Songket Image Using Chain Code Algorithm,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 7, no. 1, pp. 235–241, 2017.
[15]  S.  Sumijan,  Y.  Yuhandri,  and  W.  Boy,  “Detection  and  Extraction  of  Brain  Hemorrhage  on  the  CT-Scan  Image  using  Hybrid Thresholding Method,” J. Comput. Sci. Inf. Technol. , 2016.
[16]  E. Prasetyo, Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi, 2011.
[17]  P. Darma, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi, 2010.