Perbaikan Citra Inframerah dengan Metode Divide-Conquer dan Metode Histogram Equalization (Infrared Image Enhancement Using Divde-Conquer and Histogram Equalization)
Dinda Septika Kaesardi, Abduh Riski, Ahmad Kamsyakawuni Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember (UNEJ)
Jurusan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Jember (UNEJ)
Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
E-mail : kaesardi@gmail.com, riski.fmipa@unej.ac.id

## Abstrak
CCTV ( Closed Circuit Television ) atau kamera pengawas yang berbasis inframerah banyak dijumpai  di tempat-tempat umum seperti persimpangan jalan, perkantoran, pertokoan, dll. Inframerah merupakan suatu radiasi elektromagnetik yang di dalam kamera CCTV berfungsi untuk mengadaptasi gambar dalam keadaan kurang cahaya menjadi terlihat oleh mata dalam mode grayscale .   Namun,   citra   inframerah   ini   mengalami   sedikit   derau   ( noise ),   kurang   tajam,   kabur,   dsb.   Sehingga diperlukan suatu proses perbaikan citra. Penelitian ini akan membahas perbandingan metode Histogram Equalization dan Divide-Conquer , kemudian kedua citra hasil dibandingkan berdasarkan visual dan Liniear Index of Fuzziness.  Berdasarkan hasil penelitian, metode Divide-Conquer menghasilkan kualitas citra yang lebih baik secara visual ataupun dengan Linear Index of Fuzziness dibanding dengan Histogram Equalization . Jika dengan dibandingkan dengan citra asli, kedua metode menghasilkan citra yang lebih baik. Namun, hasil citra Histogram Equalization lebih terang sehingga ada beberapa detail citra yang hilang.
Kata Kunci: Perbaikan citra, citra inframerah, Histogram Equalization , Divide-Conquer, Linear Index of Fuzziness.

## Abstract
CCTV (Closed Circuit Television) or infrared-based surveillance cameras are common in public places such as crossroads, offices, shops, etc. Infrared is an electromagnetic radiation that in CCTV cameras serves to adapt images in low light to be visible to the eye in grayscale mode. However, this infrared image experiences less noise, less sharpness, blur, etc. So we need an image improvement process. This study will discuss the comparison of Histogram Equalization and Divide-Conquer methods, then both imagery results are compared by visual and Liniear Index of Fuzziness. Based on the results of the research, the Divide-Conquer method produces better visual image quality or with Linear Index of Fuzziness compared with Histogram   Equalization.   If   compared   with   the   original   image,   both   methods   produce   a   better   image.   However,   the Histogram Equalization image is brighter resulting in some missing image detail.
Keywords: Image Enhancement, Infrared image, Histogram Equalization, Divide-Conquer, Linear Index of Fuzziness.

## PENDAHULUAN
Perkembangan   teknologi   yang   semakin   maju memberikan dampak besar bagi kehidupan manusia. Salah satunya yaitu kamera,  CCTV (Closed Circuit Television) atau   kamera   pengawas   yang   banyak   di   jumpai   yaitu   di persimpangan   jalan,   perkantoran,   pertokoan,   sekolah   dan lain-lain   dengan   berbasis   inframerah.   Inframerah merupakan   suatu   radiasi   elektromagnetik   yang   di   dalam kamera CCTV berfungsi untuk mengadaptasi gambar dalam keadaan   kurang   cahaya   yang   tidak   bisa   ditangkap   oleh pandangan   manusia   atau   dengan   kamera   bisa   menjadi tampak   dalam   mode   grayscale.   Perbaikan   kualitas diperlukan   karena   seringkali   citra   yang   diuji   mempunyai kualitas   yang   buruk,   salah   satunya   yaitu   pada   citra inframerah tersebut.
Penelitian   yang   telah   membahas   perbaikan   citra inframerah,   yaitu   penelitian   yang   dilakukan   oleh   Zhang, dkk.   [1]   dengan   menggabungkan   dari Histogram Equalization dan image   fusion untuk   memperbaiki   citra inframerah. Penelitian lain yang dilakukan oleh Sun dkk. [2]   yaitu   memperbaiki   citra   inframerah   menggunakan fungsi S-curve eksponensial.
Berdasarkan hasil dari kedua penelitian di atas, penulis tertarik   untuk   melakukan   perbaikan   citra   inframerah menggunakan   metode   Divide-Conquer   berbasiskan   pada fungsi   S-curve   yang   hasilnya   nanti   akan   dibandingkan dengan menggunakan Histogram Equalization. Dari metode tersebut   diharapkan   dapat   meningkatkan   kontras   dan perbaikan detail objek pada citra lebih baik.

## Histogram Equalization
Histogram   Equalization adalah   proses   perataan histogram citra dengan cara mengubah nilai keabuan suatu pixel menjadi nilai keabuan baru yang berbeda dari aslinya melalui suatu proses transformasi [3].
Langkah-langkah metode Histogram Equalization sebagai berikut :
a.   menghitung   histogram   atau   frekuensi   setiap   nilai keabuan.
b. menormalisasi setiap frekuensi. c. menghitung penjumlahan kumulatif.
d.   memetakan   tingkat   keabuan   citra   masukan   ke   suatu tingkat keabuan citra keluaran.
Divide-Conquer Divide-Conquer merupakan   sebuah   metode   yang bekerja   dengan   cara   membagi   sebuah   masalah   menjadi
beberapa subbab. Selanjutnya dari masing-masing subbab dikerjakan menggunakan metode-metode tertentu. Setelah ditemukan   penyelesaian   dari   masing–masing   subbab dilakukan penggabungan dari hasil tersebut. Ditemukanlah penyelesaian dari sebuah masalah itu [4]. Pada perbaikan citra membagi citra menjadi dua bagian yaitu base layer dan detail layer .
Bilateral Filtering Metode bilateral filtering ini didefinisikan sebagai rata- rata   pixel   terdekat   dengan   suatu   pembobotan,   dimana diproses   melalui   proses   konvolusi   yang   mirip   dengan konvolusi Gaussian . Bilateral filtering membagi citra asli menjadi dua bagian, yaitu citra dasar dan citra detail. Citra dasar   merupakan   citra   dengan low   frequency sedangkan citra dengan high frequency [2]. Untuk mendapatkan citra dasar dapat menggunakan,
I ( x , y ) B L = 1 W ( x , y ) ∑ ( x ' , y ' ) ∈ S G σ s ( x − x' , y − y' ) G σ r ( x − x ' , y − y' ) I ( x ' , y ' ) dengan,
W ( x , y )= ∑ ( x ' , y ' ) ∈ S G σ s ( x − x ' , y − y ' ) G σ r ( x − x' , y − y' )
G σ s ( x − x ' , y − y ' )= exp ⁡ ( − ( x ' − x ) 2 + ( y ' − y ) 2 2 * σ s 2 )
G σ r ( x − x ' , y − y ' )= e x p ⁡ ( − ( I ( x ' , y ' ) − I ( x , y ) ) 2 2 * σ r 2 )
dimana G σ s digunakan untuk memperhalus citra, G σ r digunakan untuk mencegah proses filter keluar dari tingkat keabuan, σ s adalah standar varian dari jarak spasial yang disebut faktor jarak spasial, σ r adalah standar varian dari perbedaan derajat keabuan yang disebut persamaan faktor keabuan.
Selanjutnya citra detail ( detail layer) , didapatkan dari citra awal ( I ( x , y ) ) dikuragi dengan hasil dari citra dasar ( base layer )( I ( x , y ) B L ),
I ( x , y ) D L = I ( x , y ) − I ( x , y ) B L
Linear Mapping Linear   mapping   dalam   pemrosesan   citra   diartikan sebagai suatu metode pemetaan nilai keabuan dalam suatu interval   keabuan   ke   dalam   interval   keabuan   baru   secara linear.
Pertama, menghitung histogram dari citra dasar ( base layer ). Selanjutnya, dihitung komulatif frekuensi dari kedua ujung yaitu gelap ( 0 ) dan terang ( 255 ) hingga mencapai threshold ( T ) atau batas ambang yang ditentukan  untuk mennentukan nilai min dan max.
H ( 0 ) + H ( 1 ) + …+ H ( mi n ) ≥ T
H ( L − 1 ) + H ( L − 2 ) + …+ H ( m a x ) ≥ T
Nilai   min   diambil   dari   nilai   keabuan   terkecil   sedangkan nilai max diambil dari nilai keabuan terbesar. Dengan syarat 0 < ¿ min ¿ max ¿ L . Metode S-curve S-curve merupakan   sebuah   kurva   yang   berbentuk menyerupai huruf S yang memiliki range antara 0 sampai 1.
S-curve berhubungan   dengan   kenaikan   dan   penurunan permukaan secara tak linier. Dimana dalam perbaikan citra, kenaikan   dan   penurunan   ini   ada   kaitannya   dengan   nilai maksimum dan minimum dari derajat keabuan. Selain itu, keanggotaan S-curve akan   tertumpu   pada   dari   nilai keanggotaannya yang sering disebut dengan titik infleksi. Titik infleksi merupakan sebuah nilai simetris dari derajat keabuan [5].  Pertama, menormalisasi derajat keabuan dari citra dasar ( detail layer )
J D L ( x , y ) = 255 × I B L ( x , y ) − m i n max ⁡ − mi n selanjutnya, menghitung I ' D L ( x , y )
I ' ( x , y ) D L = ( 255 × 0,5 × a I ( x , y ) 255 − 1 a 0,5 − 1 0 ≤ I ( x , y )≤ 127
255 × 0,5 x ( 1 − a ( 1 − I ( x , y ) 255 ) a 0,5 − 1 + 2 ) 127 < I ( x , y )≤ 255 )

## Linear Weighting
Metode Linear Weighting merupakan suatu fungsi yang setiap   variabelnya   diboboti   dengan   faktor   pembobot, dimana   penjumlahan   dari   nilai   faktor   pembobot   bernilai satu.
I ' ( x , y ) = α . I ' ( x , y ) D L + ( 1 − α ) . I ' ( x , y ) B L α , bernilai antar  0 hingga 1

## METODE PENELITIAN
Data   yang   digunakan   dalam   penelitian   ini   yaitu   data berupa citra dengan kedalaman 8 bit sebanyak sepuluh citra inframerah.   Citra   tersebut   terdiri   atas   bermacam–macam citra dengan variasi objek. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diambil dari: Soonmin Hwang, Jaesik Park,   Namil   Kim,   Yukyung   Choi   and   In   So   Kweon, Multispectral Pedestrian Detection: Benchmark Dataset and Baseline, CVPR, 2015.
Peneliti menggunakan software MATLAB 2015b untuk membangun aplikasi perbaikan citra inframerah.
Langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penelitian ini digambarkan dengan flowchart berikut :
Gambar 1. Flowchart langkah-langkah penelitian
ISSN : 2339-0069
Langkah-langkah   perbaikan   citra   inframerah   dengan metode Divide-Conquer dalam penelitian ini adalah: a. masukkan citra I yang akan diproses.
b. membagi citra menggunakan Bilateral Filtering didapat citra dasar dan citra detail. b. menormalisasi citra dasar menggunakan Linear mapping . c. menormalisasi skala keabuan citra detail dan selanjutnya disubtitusikan pada rumus transformasi fungsi S-curve . d.   menggabungkan   perbaikan   dari   citra   dasar   dan   citra detail   menggunakan   metode Linear   Weighting dengan mengalikan pada suatu bobot tertentu dengan rentang  0 − 1 .
Citra Input Bilateral Filtering Citra Dasar Citra Detail
Linear Mapping
S-curve

## Linear Weighting
Citra Output
Gambar 2. Desain sistem perbaikan citra

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Derikut   adalah   citra-citra   hasil   perbaikan   dari   citra inframerah yang digunakan.
(a) (b) (c) Gambar   3.   Image1.jpg,   (a)   citra   asli   (b)   citra   hasil
Histogram   Equalization (c)   citra   hasil
Divide-Conquer
(a) (b) (c) Gambar   4.   Image2.jpg,   (a)   citra   asli   (b)   citra   hasil
Histogram Equalization (c) citra hasil Divide-
Conquer
(a)                                          (b)
(c)
Gambar   4.   Image3.jpg,   (a)   citra   asli   (b)   citra   hasil Histogram Equalization (c) citra hasil Divide-Conquer
(a) (b) (c)
Gambar   4.   Image7.jpg,   (a)   citra   asli   (b)   citra   hasil Histogram Equalization (c) citra hasil Divide- Conquer BERKALA SAINSTEK 2018, VI (2): 71-74 ISSN : 2339-0069
(a) (b) (c)
Gambar   4.   Image8.jpg,   (a)   citra   asli   (b)   citra   hasil
Histogram   Equalization (c)   citra   hasil

## Divide-Conquer
Tabel 1.  Hasil   program   pada   beberapa   citra   dengan
σ s = 0,2 , σ r = 8 , a = 7 , dan α = 0,1
No Citra Asli Citra hasil HE Citra hasil DC 1 image1.jpg
T 1 = 20 dan T 2 = 5 γ = 0,404 γ = 0,304 2 Image2.jpg
T 1 = 8 dan T 2 = 8 γ = 0,395 γ = 0,372
3
Image3.jpg
T 1 = 20 dan T 2 = 2 γ = 0,403 γ = 0,363 4
Image4.jpg
T 1 = 20 dan T 2 = 2 γ = 0,398 γ = 0,355 5 Image5.jpg T 1 = 25 dan T 2 = 1 γ = 0,410 γ = 0,25
6 Image6.jpg T 1 = 25 dan T 2 = 3 γ = 0,410 γ = 0,373
7 Image7.jpg T 1 = 23 dan T 2 = 2 γ = 0,398 γ = 0,376 8 Image8.jpg T 1 = 15 dan T 2 = 2 γ = 0,395 γ = 0,366
9 Image9.jpg T 1 = 30 dan T 2 = 3 γ = 0,420 γ = 0,362
10
Image10.jpg
T 1 = 27 dan T 2 = 2 γ = 0,408 γ = 0,359
Dilihat secara visual, citra hasil dari metode Histogram Equalization terlihat   lebih  terang,   sehingga  ada  beberapa bagian  dari   citra  asli  yang  hilang  saat   diperbaiki   dengan metode   ini.   Metode Divide-Conquer menghasilkan   citra yang lebih baik, hal ini dilihat dari kontras, pencahayaan dan noise. Tampak jelas sekali bahwa citra hasil metode ini memiliki   kontras   yang   cukup   baik   didukung   dengan pencahayaan  yang  cukup artinya  tidak  terlalu terang  dan
terlalu gelap. Bahkan detail atau bagian dari citra asli pun masih   dipertahankan.   Citra   yang   dihasilkan   pada   metode Divide-Conquer ini juga terlihat lebih halus dan tetap jelas. Namun untuk citra yang terlalu gelap, hasil dari perbaikan citra untuk kedua metode masih terdapat warna atau efek gelap   yang   muncul   pada   bagian   pojok   atau   tepian   citra ( vignette )   dapat   dilihat   pada   hasil   image7.jpg   dan image8.jpg.
Berdasarkan hasil perbaikan tersebut, hasil Linear Index of   Fuzziness   dari   metode   Divide-Conquer   lebih   kecil dibandingkan dengan metode Histogram Equalization .

## KESIMPULAN
Dari hasil dan pembahasan dapat disimpulkan beberapa hal di bawah ini:
a. Citra  asli  apabila dibandingkan dengan kedua  metode, HE   dan   DC   memiliki   perbaikan   citra   yang   baik   namun metode   HE   terlihat   lebih   terang   sehingga   menyebabkan beberapa detail objek pada citra tidak lagi terlihat. b. Perbandingan kualitas citra antara hasil dari metode HE dan DC lebih baik citra hasil dari  DC. Pada metode HE muncul noise pada citra. Dilihat dari hasil Linear Index of Fuzziness, hasil dari  DC  lebih kecil  dari  HE. Itu artinya kualitas citra DC lebih baik dibandingkan dengan HE.

## SARAN
Penulis menyarankan kepada peneliti selanjutnya untuk meneliti   lebih   lanjut   tentang Divide-Conquer dengan menambahkan modifikasi pada metode S-curve agar pada citra inframerah yang terlalu gelap tidak terlihat lagi warna atau efek gelap yang muncul pada bagian pojok atau tepian citra ( vignette ).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zhang, F., D.B. Wang dan S.Q. Liu. 2009. IR Image Enhancement Based on Joint Histogram Equalization with Image Fusion. 30:632-635.
[2] Sun, L., J. Wang dan S. Lhi. 2017. A New Infrared Image Enhancement Algorithm. Chinese Control And Decision Conference (CCDC) .29:421-424.
[3] Munir,   R.   2004. Diktat   kuliah   Pengolahan   Citra Digital .   Bandung:   Departemen   Teknik   Informatika ITB.
[4] Rosen,   K.   H.   2012. Discrate   Mathematics   and   Its Applications 7th edition . New York: McGraw-Hill.
[5] Gandhamal, A., S. Talbar, S. Gajre, A. Fadzil dan D. Kumar.   2017.   Local   Gray   Level   S-Curve Transformation-A Generalized Contrast Enhancement Technique for Medical Image. Computers in Biology and Medicine . S0010-4825(17): 30051-30053.