## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2637

## Perbaikan Visibilitas pada Citra Berkabut Kawah Gunung Berapi Kelud Menggunakan Color Attenuation Prior
Oddy Virgantara Putra * , Muhammad Firdaus, Shoffin Nahwa Utama
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Darussalam Gontor, Ponorogo, Indonesia Email: 1,* oddy@unida.gontor.ac.id, 2 muhammad.firdaus@unida.gontor.ac.id, 3 shoffin@ unida.gontor.ac.id Email Penulis Korespondensi: oddy@unida.gontor.ac.id
Abstrak− Gunung  Kelud  merupakan  salah  satu  gunung  berapi  yang  pernah  meletus  pada  tahun  2014.  Untuk  mengamati aktivitas,  telah  dipasang  CCTV  daerah  puncak  kawah  gunung  Kelud.  Kawah  gunung  Kelud  mengeluarkan  gas-gas  yang berasal dari dasar kawah. Gas tersebut membuat pengawasan CCTV menjadi tidak terganggu sehingga citra yang dihasilkan akan  memiliki  noise.  Dengan dehazing,  citra  dapat  memperbaiki  sehingga  citra yang  dihasilkan dapat  dilihat dengan jelas. Metode yang digunakan untuk operasi ini yaitu Color Attenuation Prior. Pada tahapan awal, ada proses dark channel y ang berfungsi untuk mengubah piksel yang memiliki intensitas rendah menjadi gelap. Tahap kedua adalah dengan mengestimasi cahaya  atmosfer  dari  citra  dark  channel.  Proses  ini  hampir  beriringan  dengan  estimasi  peta  kedalaman.  Langkah  keempat adalah estimasi  peta transmisi yang berfungsi mentransmisi piksel berintensitas rendah ke piksel berintensitas tinggi. Yang terakhir scene radiance recovery. Hasil penelitian menunjukan bahwa citra berkabut berhasil dan menghilangkan efek kabut sehingga memperjelas visibilitas dari citra. Hasil kuesioner menunjukkan sentimen positif dengan hasil baik sebanyak 80 % dari total responden. Penelitian selanjutnya agar dapat diaplikasikan secara langsung atau real time.
Kata Kunci: Color Attenuation; Dark Channel; Dehazing; Kabut; Gunung Berapi
Abstract− Mount Kelud is one of the volcanoes that erupted in 2014. To observe the activity, CCTV has been installed in the crater peak of Mount Kelud. The crater of Mount Kelud emits gases coming from the bottom of the crater. The gas makes CCTV surveillance undisturbed so that the resulting image will have noise. By using dehazing, visibility can be improved so that  the  resulting  image  can  be  seen  clearly.  The  method  used  for  this  operation  is  Color  Attenuation  Prior.  In  the  early stages,  there  is  a  dark  channel  process  that  works  to  turn  low-intensity  pixels  dark.  The  second  step  is  to  estimate  the atmospheric light from the dark channel image. This process is almost in parallel with the estimation of the depth map. The fourth step is estimating the transmission map, which functions to transmit low-intensity pixels to high-intensity pixels. The last one is the radiance recovery scene. The results show that the foggy image is successful, and it eliminates the fog effect, thus enhancing the visibility of the image. And from questionnaire results, we got 80 % positive results from all respondents. Further research so that it can be applied directly or in real-time.
Keywords : Color Attenuation; Dark Channel; Dehazing; Haze; Volcano

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki  129  gunung  berapi  aktif.  Gunung  Kelud  merupakan  salah  satu gunung berapi aktif yang pernah meletus beberapa kali. Salah satu nya yaitu pada tahun 2014 silam. Meletusnya gunung Kelud pada tahun 2014 merupakan letusan terbesar sepanjang sejarah meletusnya gunung Kelud. Karena kejadian tersebut, CCTV yang berada pada puncak gunung Kelud mengalami kerusakan.
CCTV yang terletak di puncak gunung Kelud digunakan untuk memantau aktivitas gunung Kelud, yaitu dengan mengamati kawah gunung Kelud. Menurut [1], kegiatan yang dilakukan yaitu pengamatan secara visual dan non-visual secara jarak jauh daerah sekitar permukaan kawah, batu-batuan dan pepohonan di sekitar kawah.
Salah  satu  aktivitas  yang  dipantau  oleh  CCTV  tersebut  yaitu  aktivitas  asap  atau  gas  sebelum terjadinya erupsi. Hal  itu merupakan aktivitas tertinggi  dari kawah gunung Kelud. Gas tersebut  muncul dari  dasar kawah gunung Kelud. Gas yang terdiri dari SO2, HC1, HF dan CO2 cukup kuat menembus permukaan kawah gunung Kelud  sehingga  membentuk  asap.  Asap  tersebut  akan  menyelimuti  kawah  gunung  kelud.  Hal  itu  membuat CCTV  di  puncak  gunung  kelud  terganggu  dalam  mengamati  kawah  gunung  kelud.  CCTV  akan  menghasilkan citra  kawah  gunung  Kelud  yang  memiliki noise . Noise tersebut  merupakan  kabut  yang  menyelimuti  kawah gunung  kelud.  Hal  tersebut  sangat  mengganggu  pengawasan  dan  pengamatan  aktivitas  kawah  gunung  Kelud. Untuk  mengatasi  adanya noise tersebut  dalam  citra,  dilakukanlah  proses dehazing untuk  menghilangkan  noise tersebut dalam citra.
Kabut merupakan sebuah fenomena yang terjadi karena adanya butiran air yang berasal dari uap air yang mengalami proses pengembunan yang terjadi di atas permukaan bumi. Proses pengembunan terjadi ribuan meter di  atas  permukaan  bumi,  maka  butiran  tersebut  akan  berubah  menjadi  awan.  Dalam website KBBI,  diartikan bahwa  kabut  merupakan  uap  air  hasil  dari  kondensasi  yang  masih  dekat  dengan  tanah  terjadi  karena  adanya peristiwa pemanasan atau pendinginan udara, hal tersebut yang biasa menyebabkan berkurangnya jarak pandang di permukaan bumi.
Menurut  [2]–[4],  kabut  dan  asap  mengarah  ke  rendahnya  penglihatan  karena  partikel-partikel  tersebut akan  memecah  dan  menyebarkan  sinar.  Salah  satu  penyebab  terjadinya  kabut  disebabkan  adanya  partikel- partikel  atmosfer  yang  berkumpul  di  udara.  Di  daerah  perindustrian  biasanya  sering  terjadi  fenomena  tersebut. Hal  itu  disebabkan  banyaknya  polusi  udara  di  area  perindustrian.  Menurut  [5]–[7],  pengambilan  foto  di  luar ruangan akan mengalami penurunan kualitas jika dalam kondisi cuaca yang sedang buruk.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2637
Gambar 1. Diagram Alur dari tahapan penelitian dehazing
Sebagian  besar,  pemandangan  danau  dalam  citra  dipengaruhi  oleh  lingkungannya.  Hal  ini  disebabkan oleh  pancaran  sinar  dari  langit  yang  langsung  menyinari  tanaman  dan  daratan  di  sekitar  danau  kemudian dipantulkan  dan  diserap  oleh  partikel  kabut. Airlight memainkan  peran  besar  dalam dehazing ,  terutama dark channel prior (DCP). Dalam kasus kami, tampilan kamera tidak menutupi area langit. Dalam beberapa tahun terakhir, sejumlah penelitian telah dikembangkan untuk mengatasi dehazing . Tan's dkk[8],  meneliti  tentang  bagaimana  mengembalikan  visibilitas  citra  pada  cuaca  buruk  dan  menghasilkan  citra yang  jernih.  Warna  asli  tidak  dikembalikan.  Sayangnya,  metode  ini  cenderung  menghasilkan  kontras  terlalu tinggi.  Fattal  [9]  menyempurnakan  model  citra  dengan  memecahnya  menjadi  beberapa  wilayah  dan menggunakan Independent  Component  Analysis (ICA)  untuk  memulihkan  citra  tersebut.  Namun,  metodenya mungkin  gagal  pada  kabut  dengan  tingkat  kepadatan  yang  tinggi  dan  membutuhkan  waktu  lama  untuk pemrosesan.
Dengan asumsi dari pengamatan kami, pada sebagian besar patch citra, setidaknya terdapat satu channel warna dalam ruang bidang RGB, memiliki intensitas yang rendah dan hampir mendekati nol. Inilah yang disebut dengan DCP yang diperkenalkan oleh He dkk [3]. Namun, pada tepi citra yang dipulihkan, terdapat  blok-blok. Blok  ini  dihaluskan  menggunakan  algoritma  Soft-Matting  (SM).  SM  memang  dikenal  memakan  proses  yang sangat lama. Akhirnya, pada tahun berikutnya, He dkk [10] juga mengenalkan filter dengan menggunakan citra sebagai  pemandu  dalam  filter  pasca dehazing .  Metode  DCP  juga  memiliki  kekurangan  yaitu  adanya  saturasi yang berlebih jika terdapat objek yang lebih terang dari cahaya atmosfer (CA).
Zhu dkk [4] mengusulkan model kedalaman dari citra luar ruangan yang dibangun dari asumsi hubungan antara  kecerahan  dengan  saturasi.  Hubungan  keduanya  ini  ternyata  berkorelasi  positif.  Model  ini  disebut selanjutnya dinamakan dengan Color Attenuation Prior (CAP).
Dalam  kebutuhan  selanjutnya,  tidak  hanya  proses  penghilangan  kabut  yang  sangat  penting  dalam  hal restorasi  visibilitas  tetapi  juga  restorasi  warna  dan  video  dehazing.  Algoritma  berbasis  video  untuk dehazing diusulkan  oleh  Kim  dkk  [11].  CAdiestimasi  dengan  metode  pembagian  citra  yang  disebut  dengan quad-tree subdivision . Proses ini membagi citramenjadi empat bagian secara rekursif. Proses ini berlangsung hingga proses rekursi mencapai ambang tertentu. Metode ini cukup efektif untuk mencari CA dari citra outdoor (CO) . Pada  penelitian  ini,  metode  dehazing  yang  digunakan  yaitu  Color  Attenuation  Prior.  Color  attenuation prior mengembalikan informasi kedalaman peta (DM) pada citra, sehingga mempermudah dalam menghapus dan menghilangkan kabut dari citra kabut tunggal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini,  dijelaskan  beberapa  tahap  dalam  penelitian  yaitu:  Pengumpulan  Data,  Analisis  Sampel, Penerapan Metode yang diusulkan, dan Evaluasi. Semua tahapan di bawah ini diilustrasikan seperti pada Error! Reference source not found. .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2637

## 2.1 Pengumpulan Data
Dataset  citra  berkabut  diambil  dari  citra  hasil snapshot kamera  CCTV  milik  Pusat  Vulkanologi  dan  Mitigasi Bencana  Geologi  (PVMBG)  Gunung  Kelud  di  kabupaten  Kediri,  Jawa  Timur.  Citra  kawah  di capture setiap sepuluh menit. Sedangkan untuk waktu pengambilan citra, kami menentukan waktunya sekitar pukul 06.00 WIB hingga 17.00 WIB dikarenakan kondisi pencahayaan yang cukup optimal hanya didapat pada waktu itu.

## 2.2 Analisis Sampel
Dataset  citra kawah Kelud  berukuran 800 x  450 piksel  dengan format JPG. Sebelum dilakukan dehazing , citra di- crop terlebih dahulu karena di bagian atas citra terdapat data catatan waktu  kapan citra diambil dengan latar belakang putih. Latar belakang ini mengganggu proses dehazing terutama saat estimasi CA.

## 2.3 Penerapan Metode Adaptive Color Attenuation Prior
Di subbagian ini dibahas semua tahapan dari metode usulan, yaitu: Pemodelan Citra Kabut, Color Attenuation, Estimasi CA, Estimasi DM, Estimasi PT, dan yang terakhir adalah Pemulihan Citra.

## 2.3.1 Pemodelan Citra Kabut
Proses akuisisi CO, terjadi dimulai dari adanya sumber cahaya yang menyinari objek jauh seperti pohon, dahan, bukit,  dan  lainnya.  Warna  objek  yang  jauh  ini  berpropagasi  melalui  partikel-partikel  air  di  udara. Dikarenakan jarak yang jauh serta adanya kabut, maka warna asli dihamburkan ( scattering) oleh partikel air. Sehingga, warna objek yang diterima oleh kamera tidak seperti warna aslinya. Proses perubahan warna asli oleh kabut dinamakan dengan  atenuasi.  Proses  ini  diilustrasikan  sebagaimana  pada Error!  Reference  source  not found. .  Adapun secara matematis, CO umumnya dimodelkan seperti pada (1):
𝐼 𝑘 (𝑎) = 𝐽 𝑘 (𝑎)𝑡(𝑎) + 𝐴(1 − 𝑡(𝑎))
(1)
dimana a posisi  koordinat  dalam  piksel  dalam  citra, k adalah  saluran  warna  RGB, I adalah  citra  berkabut, J adalah citra yang dipulihkan dari kabut, t adalah peta transmisi (PT), A adalah CA, dan 𝑎 adalah koordinat sumbu pada citra. Ketika kondisi atmosfer homogen, PT dimodelkan sebagai (2):
𝑡(𝑎) = 𝑒 −𝛽𝑑(𝑎)
(2)
di  mana 𝛽 adalah  koefisien  hamburan  cahaya  oleh  partikel  air  di  udara.  Dikarenakan  kondisi  homogen,  maka nilai koefisien ini adalah 1 [12]. Simbol d adalah DM. Nilai t ini disesuaikan seperti pada (3): 0 ≤ 𝑡(𝑎) ≤ 1
(3)

## 2.3.2 Color Attenuation
Dalam  pemandangan  berkabut,  sebuah  objek  yang  jauh  dari  pengamat  terpisah  oleh  jarak  yang  bermil-mil jauhnya. Kondisi ini menyebabkan informasi dari DM yang terlalu besar. Maka, perlu pendekatan estimasi untuk mengetahui  nilai  dari  DM.  Pemulihan  citra  dari  berkabut  menjadi  cerah  menjadi  cukup  menantang.  Hal  ini disebabkan  karena  minimnya  informasi.  Secara  prinsip,  mata  manusia  dapat  membedakan  dengan  jelas  antara kabut dan objek yang ada di alam. Terinspirasi oleh [4], kami menemukan bahwa jarak objek ke kamera dengan kecerahan dan saturasi pemandangan alam berkorelasi secara positif.
Sebagai  ilustrasi  (lihat Error!  Reference  source  not found. )  korelasi  positif  pada  citra  dua  dimensi outdoor , diambil tiga sampel sub-citra dengan ukuran, misalnya, 15 x 15 piksel. Sub-citra pertama (C1) di- crop pada  jarak  yang  dekat,  sub-citra  kedua  (C2)  pada  jarak  menengah,  dan  sub-citra  ketiga  (C3)  pada  jarak  yang jauh. Ternyata, setelah diamati dengan domain warna HSV, ketiga sub-citra ini memiliki ciri-ciri unik. Pada C1, nilai  saturasi  (S)  paling  tinggi  dibanding  C2  dan  C3.  Sedangkan  nilai  kecerahan  (V)  paling  rendah  diantara semua  sub-citra.  Kondisi  perbedaan  S  dan  V  pada  C2  tidak  terlalu  signifikan  atau  bahkan  hampir  sama. Sedangkan C3 nilai S dan V berbanding terbalik dengan C1. Jika dimodelkan secara matematis, maka diperoleh (4):
𝑑 ∝ ℎ ∝ 𝑣 − 𝑠
(4)
di mana h adalah kepadatan kabut pada citra, v adalah kecerahan atau brightness , dan s adalah saturasi. Korelasi positif dan proporsionalitas dari elemen DM, s, v, dan h inilah yang dinamakan dengan CAP.

## 2.3.3 Estimasi CA
Pada  tahapan  ini,  kami  menerapkan  teknik  akuisisi  CA  dari  metode  DCP.  Menurut  [3],  [13],  [14],  DCP didefinisikan  sebagai pixel yang  memiliki  intensitas  rendah  dalam  salah  satu  kanal  warna  RGB  citra  tersebut. Apabila terdapat suatu citra yang memiliki intensitas rendah di dalam salah satu saluran warna RGB, maka citra tersebut memiliki dark channel di dalamnya. Nilai A dari  persamaan (1) diperoleh dengan mengambil  beberapa nilai intensitas tertinggi dari citra DC sebesar 0.1%. Selanjutnya, hasil dari CA ini dipakai untuk tahapan terakhir dari dehazing.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2637
Gambar 3. Korelasi antara kabut dan jarak benda. (a) citra kabut asli, (b) - (d) potongan citra pada jarak yang jauh, sedang, dan dekat.

## 2.3.4 Estimasi DM
DCP menggunakan persamaan (5) untuk mencari nilai t : 𝑡(𝑎) = 1 − 𝜔 𝑚𝑖𝑛 𝑦∈𝑤(𝑎) (𝑚𝑖𝑛 𝑘 𝐼 𝑘 (𝑛) 𝐴 𝑘 ) (5)
di  mana 𝜔 adalah  konstata  yang  digunakan  agar  menjaga  kabut  agar  nampak  alami.  Adapun  besarannya  adalah 0,95.
Tahapan  ini  berfungsi  untuk  menghitung  nilai  dari  intensitas  DM.  Dengan  asumsi  CAP,  maka  untuk mendapatkan nilai d dari persamaan (2), dilakukan dengan pendekatan regresi linier seperti pada (6): 𝑑(𝑎) = 𝜃 1 + 𝜃 2 𝑣(𝑎) + 𝜃 3 𝑠(𝑎) (6)
di  mana 𝜃 1 , 𝜃 2 , 𝜃 3 adalah  koefisien  yang  akan  diestimasi.  Untuk  memudahkan  perhitungan  parameter  tersebut, didefinisikan matriks K, vektor p, danvektor d . Di mana:
𝛫 = [ 1 𝑣 0 𝑠 0 1 𝑣 1 𝑠 1 1 ⋮ ⋮ 1 𝑣 𝑛 𝑠 𝑛 ] , 𝑝 = [ 𝜃 1 𝜃 2 𝜃 3 ] , 𝑑 = [ 𝑑 1 𝑑 2 ⋮ 𝑑 𝑛 ] (7)
dengan mengombinasikan persamaan (6) dan (7) maka diperoleh (8): 𝑝 = (𝛫 𝑇 𝛫) −1 𝛫 𝑇 𝑑 (8)

## 2.3.5 Estimasi PT
Setelah DM diperoleh dari persamaan (8), maka nilai PT bisa diperoleh dari persamaan (2). Akan tetapi, untuk meningkatkan kualitas t, pada penelitian ini menerapkan metode koreksi gamma. Sehingga diperoleh (9):
𝑡 𝑣 (𝑎) = 𝑣 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑡(𝑎) 𝑣 𝑚𝑎𝑥 ) 𝛾 (9)
di mana nilai γ diperoleh dari (10), yaitu:
𝛾 = { 1 + 𝑧 𝑇 , 𝑧 ≥ 𝑇 1 , 𝑧 < 𝑇 } (10)
t v adalah t yang sudah ditingkatkan kualitasnya, v max adalah nilai intensitas maksimal  dari t, sedangkan γ adalah nilai gamma, T adalah nilai ambang batas dari t.

## 2.3.6 Pemulihan Citra
Ini  adalah  tahapan  terakhir  dari  proses dehazing. Tujuan  utama  dari dehazing adalah  mengekstrak nilai J pada persamaan (1). Dari sini, diperoleh nilai J dari (11):
𝐽 𝑘 (𝑎) = 𝐴 𝑘 + 𝐼 𝑘 (𝑎)−𝐴 𝑘 𝑡 𝑘 (𝑎) (11)

## 2.4 Pengujian
Pada tahap pengujian, kami menyebarkan kuesioner kepada 10 responden untuk mengevaluasi secara visual.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2637

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  beberapa  algoritma  diuji  dengan  dataset  citra  kabut  yang  umum  seperti  labu  dan  kerumunan orang.  Tujuan  pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui  performa  metode  ini  dibandingkan  metode dehazing sebelumnya. Pada bagian ini performa metode yang  diusulkan dievaluasi dengan membandingkannya dengan 4 algoritma  dehazing  sebelumnya.  Salah  satunya  adalah  algoritma  dehazing  yang  paling  228opular,  DCP  yang diusulkan oleh He [15], yang kedua didasarkan pada DCP adaptif  [15], yang ketiga dari [16], dan yang terakhir satu  dari  [17]. Mari  kita sebut empat algoritme dengan He (DCP), Meng (ADCP), Tarel (TAR), dan dari Chen untuk High-Speed  Gain  Intervention  Refinement (HGIR).  Percobaan  dilakukan  menggunakan  Laptop  ASUS ROG  GL503GE  dengan  memori  RAM  16  GB,  PCIe  G3x4  SSD,  prosesor  Intel  Core  i7-8750H,  dan  NVIDIA GTX1050Ti v4G.
Langkah pertama mengambil citra dari rekaman CCTV kawah gunung Kelud. Citra ini adalah citra RGB berukuran 800 x 450 piksel. Citra kawah di- capture setiap 1 menit. Tahap selanjutnya adalah persiapan prosedur dehazing . Langkah pertama adalah mengambil DC dari setiap citra. Dari DC ini, dipilih piksel kecerahan 0,1% tertinggi.

## 3.1 Tahapan Pemulihan Citra Kabut
Pada bagian ini, sebelum dilakukan dehazing, citra harus melalui tahapan preprocessing seperti cropping . Citra hanya di- crop bagian atas saja dengan ukuran crop 800 x 440. Jadi, terdapat pengurangan sebesar 10 piksel.

## 3.1.1 Implementasi DC
Di tahap ini, citra kabut diproses dalam ranah spasial dengan teknik DC. Teknik ini dinilai cukup efektif dalam proses sortir piksel-piksel gelap dari citra RGB. Untuk memulai DC, pertama kali adalah dengan membuat patch kecil dengan ukuran 15 x 15 piksel. Dari patch ini, dihitung secara konvolusi pada citra inputan. Citra DC berbeda dengan citra grayscale . Jika citra grayscale diperoleh dengan menghitung nilai rata-rata intensitas RGB, maka citra DC dihitung dengan mendapatkan nilai intensitas terendah dari salah satu saluran RGB. Luaran dari citra ini bisa dilihat pada Gambar 4 (b).

## 3.1.2 Estimasi CA dari DC
Dalam citra DC, piksel-piksel dengan intensitas tinggi yang hampir mendekati putih dianggap sebagai CA. CA ini diperoleh dengan mencari 0,1% piksel-piksel dengan intensitas tertinggi. Luaran dari CA adalah bentuk data vektor. Hasil CA dari DC bisa dilihat di Gambar 4 (c)

## 3.1.3 Estimasi PT
Pada  bagian  ini,  metode  yang  diusulkan  (ACAP)  disimulasikan  menggunakan  data  yang  dihasilkan  yang diperoleh dari Google. Metode ini dibandingkan dengan metode dehazing sebelumnya. Guided Image Filtering (GIF)  [10]  juga  diimplementasikan  untuk  memperhalus  hasil  yang  mengandung  blok-blok.  Ketika  CA diestimasi,  nilai  PT  juga  dihitung  secara  terpisah.  Seperti  dalam  persamaan  (2), t bergantung  pada  DM.
Gambar 4. Contoh citra kabut dari Kelud. (a) Citra berkabut hasil tangkapan CCTV, (b) citra DC, (c) adalah citra CA, (d) adalah DM, (e) adalah PT yang sudah ditingkatkan, dan (f) adalah hasil pemulihan citra.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2637
Intensitas d diperkirakan dari persamaan (5) menggunakan matriks pseudo-inverse . Hasil dari pelatihan ini adalah koefisien parameter 𝜃 1 = 0,091, 𝜃 2 = 0.696, 𝜃 3 = 0,7198 . He  dkk.  Menggunakan  persamaan  (5)  untuk  memperkirakan  peta  transmisi.  Namun, t yang  dihasilkan dapat  menyebabkan  citra  terlalu  saturasi  (lihat  Gambar  10  (b)  (1)).  Chen  [17]  mengusulkan  estimasi menggunakan filter HGIR yang diperoleh dari perhitungan perbedaan intensitas pada DC dan channel minimum untuk setiap piksel dan kemudian membaginya dengan jumlah total piksel di DC. Alih-alih menggunakan asumsi estimasi t yang  digunakan  untuk  estimasi  DM, t langsung  diestimasi  menggunakan  persamaan  (2).  Koefisien hamburan  partikel  air  di  udara β dapat  diabaikan  yang  dikarenakan  kondisi  atmosfer  yang  homogen.  Langkah akhir  dari metode  CAP  adalah  pemulihan scene  radiance .  Karena  kita  memiliki  atm  light  a  dan  peta  transmisi tmap,  ada  satu  langkah  terakhir  yang  harus  dilakukan  sebelum  tugas  akhir.  Gambar  yang  dipulihkan,  saat menggunakan t tanpa  koreksi  gamma  (GC),  masih  belum  sepenuhnya  memuaskan.  Warna  dasar  danau  selalu dipengaruhi oleh warna global, seperti biru saat kabut lebih tebal. Oleh karena itu, warna asli dari tanah sekitar danau  terganggu.  Warna  luminansi  danau  kemudian  ditingkatkan  dengan  menggunakan  teknik  peningkatan kualitas warna yang cukup populer yang disebut GC. Nilai gamma untuk citra yang biasa, nilainya adalah satu. Biasanya,  untuk  citra    luar  ruangan  keabuan,  warna  luminansi  akan  meningkat  bila  nilainya  lebih  rendah  dari satu. Begitu pula sebaliknya. Jadi, untuk meningkatkan luminans, nilai gamma harus lebih tinggi dari satu. Nilai gamma  dibatasi  demi  mencegah  terjadinya  citra  yang over-saturated ,  yang  disebabkan  oleh  warna danau  yang berintensitas tinggi (seperti yang dapat kita lihat pada Gambar 10).
ADCP  digunakan  daripada  mengatur  nilai  gamma  secara  adaptif.  Dalam  penelitian  sebelumnya  [18], sebelum penggabungan antara DCP dengan GC, proses dehazing hanya bergantung pada pemulihan citra kabut tanpa  peningkatkan  kontras.  Oleh  karena  itu,  warna  dari  citra  yang  dipulihkan  masih  tetap  dipengaruhi  oleh luminansi  global.  Luminansi  adalah  salah  satu  kekurangan  CAP.  Untuk  mempertahankan  atau  bahkan memperkuat t v ,  kita  harus  menemukan  rata-rata  setiap  piksel  dalam channel RGB.  Perhitungan  ini  bisa  dicari dengan  menggunakan  persamaan  (9).  Perhitungan  rata-rata  ini  mampu  mendistribusikan  warna  dengan menyempurnakannya  dengan  DCP  dan  GC.  Dengan  berjalannya  semua  tahapan,  makacitra J bisa  dipulihkan dengan menggunakan persamaan (11).

## 3.1.4 Hasil Pemulihan Citra (SR)
Semua  tahapan dehazing telah  terpenuhi  kecuali  tahap  ini.  Sebenarnya,  kunci  utama  keberhasilan  tahap  SR terletak di PT. Maka, dalam salah satu tahapan metode yang diusulkan terdapat langkah peningkatan PT. Untuk mendapatkan SR, nilai PT yang diperoleh diproses dalam persamaan (11). Sehingga, hasil SR bisa dilihat pada Gambar 4 (f)

## 3.2. Hasil Simulasi dengan Dataset Umum
Pada bagian ini, metode yang diusulkan disimulasikan bersama dengan algoritma lain Tarel [16], He dkk. Untuk DCP dengan GIF [3], [19], Meng untuk Adaptif DCP [15], Chen dkk. untuk HGIR yang dibangun berdasarkan DCP  [17]  untuk  berbagai  citra  luar  ruangan.  Citra  luar  ruangan  yang  tanpa  kabut  harus  memiliki  persyaratan khusus, yaitu: konsistensi warna, konten yang bebas dari blok-blok, dan efek halo.
Gambar 5 Hasil Pemulihan Citra Berkabut Kerumunan Orang dengan beragam metode dehazing. (a) citra inputan berkabut, (b) TAR, (c) DCP, (d) ADCP, (e) HGIR, (f) ACAP.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2637
Gambar 6 Hasil Pemulihan Citra Labu dengan beragam metode dehazing. (a) citra inputan berkabut, (b) TAR, (c) DCP, (d) ADCP, (e) HGIR, (f) ACAP .
Gambar 7 Hasil Pemulihan Kabut dari citra kawah Kelud beragam metode dehazing. (a) citra inputan berkabut, (b) TAR, (c) DCP, (d) HGIR, (e) ACAP
Data  simulasi  yang  digunakan  adalah  sampel  citra  populer  yang  telah  banyak  dipakaipada  berbagai algoritma dehazing .  Citra  labu  terlihat  pada Error!  Reference  source  not  found. dibandingkan.  Hasilnya Tarel  mampu  mengembalikan  kabut  yang  pekat. Kontras  labu  di  kejauhan  meningkat.  Tidak  banyak  efek  halo yang  ditampilkan  dalam  data  ini.  Tepi  labu  cenderung  lebih  kontras  dengan  warna  putih.  DCP  juga  dapat menangani  kabut  tebal.  Tepi  labu  bisa  diawetkan,  tetapi  wilayah  langit  mungkin  gagal.  Itu  cenderung oversaturated,  yang  menghasilkan  munculnya  warna  merah  di  langit.  Di  beberapa  bagian  labu,  efek  halo  dan artefak  muncul.  Hasil  DCP  hampir  mirip  dengan  ADCP,  tetapi  oversaturation  di  ADCP  berkurang.  Di  HGIR, warna  labu  terlalu  jenuh,  dan  kabut  hanya  sedikit  berkurang.  Sedangkan  pada Error! Reference source not found. (f), ACAP dapat meningkatkan kontras warna untuk objek dekat.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2637
Hasil  ACAP  juga  dibandingkan  dengan  citra  berkabut  lainnya,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Error! Reference  source  not  found. .  PerbandinganSangat  jelas  bahwa  warna  kulit  orang  memiliki  kontras  yang tinggi,  yang  menghasilkan  perbedaan  warna  yang  tepat  antara  coklat  tua  dan  coklat  muda.  Untuk  orang  yang jauh, DCP memberikan hasil yang lebih baik daripada ADCP tetapi tetap memberikan artefak berbentuk balok. Warna objek di ADCP dipengaruhi oleh warna global. Dengan demikian, hasil ADCP cenderung kebiruan. Sama dengan hasil labu, HGIR juga cenderung jenuh. Warna kulit  dan bunga lebih kontras dari  yang lainnya. Selain itu,  di  beberapa  sisi,  CAP  cenderung  lebih  cerah.  Misalnya,  bagian  tepi  sudut  jaket  semakin  cerah.  Dalam metode yang diusulkan, warna coklat wajah hampir merata. Ini membuat warna wajah terlihat natural

## 3.3 Hasil Kualitatif
Hampir setiap algoritma dehazing mampu mendapatkan hasil yang baik dengan menghilangkan kabut pada CO. Namun,  sulit  untuk  mengukurnya  jika  hanya  dengan  melihatnya  secara  sekilas.  Dengan  demikian,  algoritma sebelumnya dibandingkan dalam kondisi  cuaca yang berbeda dengan kepadatan kabut  yang berbeda. Beberapa citra berisi objek terang, yang mana membuat sebagian besar algoritma dehazing rentan terhadap over-brightness . Algoritma dehazing  state-of-the-art (SOTA)  [3],  [15],  [17],  [20]  dibandingkan  pada  citra  danau  kawah  pada Error!  Reference  source  not  found. . Error!  Reference  source  not  found. (b)  –  (d)  adalah  input  citra kabut asli, hasil dari He dkk., Meng dkk., Tarel  dkk. Dan akhirnya, Error! Reference source not found. (e) adalah  hasil  dari  metode dehazing yang  diusulkan Error!  Reference  source  not  found. (b)  dan Error! Reference  source  not  found. (d)  menunjukkan  kemampuan  yang  hampir  sempurna  untuk  menghilangkan kabut, yang masing-masing dimiliki oleh He dan Tarel. Namun, hasilnya cenderung oversaturate karena warna telaga lebih cerah dibanding objek lain. Saat kabut asap semakin tebal, hasil Meng dan He cenderung kebiruan untuk  daratan  di  sekitar  danau  karena  dominan  warna  biru  kehijauan.  Citra  danau  kawah  diuji  menggunakan algoritma  DCP. Efek  halo  muncul  di  sekitar  tepi danau,  seperti  yang  dapat  kita  lihat  dengan  jelas pada Error! Reference source not found. (2) (b), Error! Reference source not found. (3) (b), dan Error! Reference source not found. (6) (b). Fenomena halo  terjadi  terutama karena artefak blok  dari saluran gelap itu sendiri. Efek halo ini dapat dikurangi dengan menggunakan ADCP. Sejumlah kecil bayangan, mungkin dari awan yang melewati  di  atas  danau,  tampak  memantulkan  permukaan  air  danau.  Baik  DCP  dan  ADCP  meninggalkan  efek kabut tebal di atas area gambar (lihat Error! Reference source not found. (6) (b) Error! Reference source not found. (6) (c). Hasil ADCP mirip  dengan DCP karena pada dasarnya, Meng dkk.  Melakukan improvisasi terhadap  teknik  DCP.  Hasil  serupa  ini  terjadi  karena  metode  yang  diusulkan  dikembangkan  berdasarkan  CAP dalam sisi peningkatan kontras warna dengan mengurangi intensitas cahaya atmosfer pada tiap channel RGB. Di Tarel’s,  tepi  suatu  benda  seperti  jalur  truk  dan  bebatuan  dapat  dengan  jelas  dilihat  pada Error!  Reference source  not  found. (1)  (d)  –  (6)  (d).  Namun,  Tarel’s  tidak  dapat  menangani  benda  tebal.  Kabut  Selain  itu, algoritma  Tarel  tidak  dapat  menghilangkan  kabut  di  daerah  tepi  kecil.  Kabut  tetap  berada  di  beberapa  sudut danau, seperti yang ditunjukkan pada Error! Reference source not found. (1) (d), Error! Reference source not found. (2) (d), Error! Reference source not found. (3) (d), dan Error! Reference source not found. (5)  (d).  Batas  atas  dan  batas  bawah  untuk  gamma  yang  dikoreksi  diambil  masing-masing  sebagai  2,75  dan  1. Koreksi  gamma  tradisional  mengidentifikasi  bahwa  nilai  gamma  yang  lebih  tinggi  e  berarti  citra  yang  lebih gelap.  Dan  nilai  gamma  yang  lebih  rendah  akan menyebabkan  gambar  menjadi  lebih  cerah.  Biasanya,  gamma digunakan  untuk  mengoreksi  citra grayscale .  Namun,  dalam  kasus  kami,  karena  kami  hanya  mengoreksi  peta transmisi,  semakin  tinggi  nilai  gamma  yang  dikoreksi  menghasilkan  kejenuhan  di  danau,  dan  daratan  di sekitarnya akan menjadi lebih gelap.

## 3.4 Hasil Evaluasi Kuesioner
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  maksimal  secara  visual,  kami  menyebarkan  kuesioner  kepada  sepuluh responden  (RESP)  untuk  melakukan  penilaian  terhadap  hasil dehazing. Pada  kuesioner  ini,  kami  hanya membandingkan hasil DCP dan ACAP karena hasil visual keduanya cukup mirip. Adapun konten dari isian ini ada tiga komponen, yaitu:  warna danau, warna tepian danau, dan ketebalan kabut. Tiap-tiap pertanyaan, diberi bobot satu hingga lima di mana semakin tinggi bobot, maka semakin bagus hasilnya.
Dari  penilaian  warna  kawah,  diketahui  bahwa  warna  danau  dari  citra  bebas  kabut  dari  kedua  metode memiliki  nilai  yang  sama.  80%  responden  memilih  4  (Baik)  dan  20%  responden  memilih  3  (Normal)  dalam menilai  warna  danau  yang  dihasil  dari  kedua metode  tersebut.  Sehingga  bisa  disimpulkan  bahwa warna  danau pada citra bebas kabut dari kedua metode tersebut membaik dan jelas.
Dari  hasil  diagram  kuesioner  atas  penilaian  ketebalan  kabut,  penilaian  RESP  dalam  menilai  tingkat ketebalan kabut dengan metode DCP yaitu 30% memilih 1 (Sangat Tipis), 20% memilih 2 (Tipis), 10% memilih 3  (Normal),  20%  memilih  4  (Tebal)  dan  20%  memilih  5  (Sangat  Tebal).Penilaian  responden  dalam  menilai tingkat  ketebalan  kabut  dengan  metode Color  Attenuation  Prior yaitu  20%  memilih  1  (Sangat  Tipis),  20% memilih  2  (Tipis),  10%  memilih  3  (Normal),  40%  memilih  4  (Tebal)  dan  10%  memilih  5  (Sangat  Tebal). Penilaian RESP dalam menilai tingkat ketebalan kabut dengan metode DCP yaitu 30% memilih 1 (Sangat Tipis),

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2637
20%  memilih  2  (Tipis),  10%  memilih  3  (Normal),  20%  memilih  4  (Tebal)  dan  20%  memilih  5  (Sangat Tebal).Penilaian responden dalam menilai tingkat ketebalan kabut dengan metode Color Attenuation Prior yaitu 20% memilih  1 (Sangat Tipis), 20% memilih 2 (Tipis), 10% memilih 3 (Normal), 40% memilih  4 (Tebal) dan 10% memilih 5 (Sangat Tebal).
Dari hasil kuesioner, diperoleh data bahwa mayoritas RESP lebih memilih ACAP untuk semua komponen dengan  persentase  sebesar  80  %.  Adapun  secara  rinci,  komponen  yang  pertama  dari  sisi  warna  danau,    RESP memberikan respon dengan nilai skor = 4. Hasil yang memuaskan juga didapat pada komponen kedua yaitu dari sisi tepian kawah. Mayoritas juga memberikan masukkan dengan skor rata-rata 4 poin. Tak luput pula komponen terakhir  juga  mendapat  skor  yang  bagus  dengan  rata-rata  4  poin.  Sebanyak  70%  RESP memberikan  skor  baik atau setara dengan 4 poin. Hasil kuesioner ini dapat disimpulkan bahwa terjadi perbedaan yang cukup signifikan dari penilaian RESP secara visual dengan rata-rata skor baik sebanyak 4 poin dari persentase 70 % hingga 80 % .

## 4. KESIMPULAN
Dalam  makalah  ini,  kami  mengusulkan  teknik dehazing berdasarkan  CAP  dan  koreksi  gamma.  Pendekatan  ini menggabungkan  metode  mutakhir:  DCP  dan  CAP.  Metode  kami  mendapatkan  waktu  eksekusi  tercepat dibandingkan  dengan  algoritme  sebelumnya  sebesar  4,1  detik  per  citra.  Bahkan,  metode  kami  mencapai keunggulan dibandingkan pendekatan sebelumnya dalam pemulihan citra dari  efek halo  dan over saturasi  yang diakibatkan warna danau yang terlalu cerah. Dari hasil ujicoba dengan data simulasi pada citra labu, ditemukan bahwa citra bebas kabut dari ACAP memiliki kontras yang lebih tinggi tanpa terjadi over saturasi sebagaimana pada  hasil  DCP,  HGIR,  dan  Tarel.  Kondisi  over  saturasi  pada  citra  menyebabkan  warna  yang  terlalu  cerah sehingga  citra  tidak  nampak  alami.  Sedangkan  hasil  ujicoba  dengan  citra  kerumunan  orang,  juga  ditemukan bahwa  hasil  dari  metode  yang  diusulkan  bisa  menanggulangi  efek  halo  sebagaimana  yang  terjadi  pada  DCP. Metode  HGIR  dari  semua  data  simulasi,  memberikan  dampak  efek  over  saturasi  yang  cukup  signifikan.  Hasil evaluasi  yang  terakhir,  ditemukan  bahwa  ada  perbedaan  signifikan  antara  citra  hasil  DCP  dengan  ACAP. Mayoritas responden memberikan umpan balik yang baik pada hasil ACAP yaitu dengan rata-rata 4 poin. Pada gambar natural, beberapa scene berisi objek latar depan dan latar belakang. Metode kami gagal mempertahankan warna  objek  latar  depan.  Ini  akan  menjadi  penelitian  kami  selanjutnya  untuk  proses dehazing dengan memisahkan objek foreground dan background agar warna foreground tetap terjaga.

## REFERENCES
[1] O.  V.  Putra  and  A.  Musthafa,  “Dehazing  Citra  Kabut  Gunung  Berapi  Kelud  Dengan  Color  Attenuation  Prior  Dan Adaptive Gamma Correction,” Fountain Informatics J. , vol. 4, no. 2, p. 69, 2019.
[2] S. Zhao, L. Zhang, S. Huang, Y. Shen, and S. Zhao, “Dehazing Evaluation: Real-World Benchmark Datasets, Criteria, and Baselines,” IEEE Trans. Image Process. , vol. 29, no. XX, pp. 6947–6962, 2020.
[3] K. He, J. Sun, and X. Tang, “Single image haze removal using dark channel prior,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 33, no. 12, pp. 2341–2353, 2011.
[4] Q. Zhu, J. Mai, L. Shao, and S. Member, “A Fast Single Image Haze Removal Algorithm Using Color Attenuation Prior,” IEEE Trans. Image Process. , vol. 24, no. 11, pp. 3522–3533, 2015.
[5] E. A. Kponou, Z. Wang, and L. Li, “A Comprehensive Study on Fast Image Dehazing Techniques,” Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput. , vol. 2, pp. 146–152, 2013.
[6] H.  Lu,  Y.  Li,  S.  Nakashima,  and  S.  Serikawa,  “Single  Image  Dehazing  through  Improved  Atmospheric  Light Estimation,” Multimed. Tools Appl. , 2015.
[7] O. V. Putra, A. Musthafa, and F. R. Pradhana, “A Hybrid Approach on Single Image Dehazing using Adaptive Gamma Correction,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1381, no. 1, 2019.
[8] R.  T.  Tan,  “Visibility  in  Bad  Weather  from  a  Single  Image,”  in 2008  IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and Pattern Recognition , 2008, pp. 1–8.
[9] R. Fattal, “Single Image Dehazing,” ACM Trans. Graph. , vol. 27, no. 3, pp. 72:1----72:9, Aug. 2008.
[10]  K.  He,  J.  Sun,  and  X.  Tang,  “Guided  Image  Filtering,” IEEE  Trans.  Pattern  Anal.  Mach.  Intell. ,  vol.  35,  no.  6,  pp. 1397–1409, 2013.
[11]  J.  H.  Kim,  W.  D.  Jang,  J.  Y.  Sim,  and  C.  S.  Kim,  “Optimized  contrast  enhancement  for  real-time  image  and  video dehazing,” J. Vis. Commun. Image Represent. , vol. 24, no. 3, pp. 410–425, 2013.
[12]  M. Yang, Z. Li, and J. Liu, “Super-pixel Based Single Image Haze Removal,” in 2016 Chinese Control and Decision Conference (CCDC) , 2016, pp. 1965–1969.
[13]  S. C. Huang, B. H. Chen, and W. J. Wang, “Visibility restoration of single hazy images captured in real-world weather conditions,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. , vol. 24, no. 10, pp. 1814–1824, 2014.
[14]  A. S. Parihar and G. Gupta, “A Study on Dark Channel Prior based Image Enhancement Techniques,” pp. 1–7, 2020.
[15]  G.  Meng,  Y.  Wang,  J.  Duan,  S.  Xiang,  and  C.  Pan,  “Efficient  Image  Dehazing  with  Boundary  Constraint  and Contextual Regularization,” in 2013 IEEE International Conference on Computer Vision , 2013, pp. 617–624.
[16]  J. P. Tarel, N. Hautiere, L. Caraffa, A. Cord, H. Halmaoui, and D. Gruyer, “Vision Enhancement in Homogeneous and Heterogeneous Fog,” IEEE Intell. Transp. Syst. Mag. , vol. 4, no. 2, pp. 6–20, 2012.
[17]  B. H. Chen, S. C.  Huang, and F. C. Cheng, “A high-efficiency and high-speed gain intervention refinement filter for haze removal,” J. Disp. Technol. , vol. 12, no. 7, pp. 753–759, 2016.
[18]  O. V. Putra, B. Prianto, E. M. Yuniarno, and M. H. Purnomo, “Visibility restoration of lake crater hazy image based on

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2637
dark channel prior,” in 2016 International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC) , 2016, pp. 1–6.
[19]  C. H. Hsieh, Q. Zhao, and W. C. Cheng, “Single Image Haze Removal Using Weak Dark Channel Prior,” 2018 9th Int. Conf. Aware. Sci. Technol. iCAST 2018 , no. August, pp. 214–219, 2018.
[20]  J.-P. Tarel and N. Hauti, “Fast Visibility Restoration from a Single  Color or Gray Level Image,” in 2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision (ICCV) , 2009, no. August 2015.