## IMAGE SMOOTHING MENGGUNAKAN METODE MEAN FILTERING
Muhammad Aufa Ridwan Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: M.aufa78@gmail.com
Dwiki Aditya Utama Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: dwikiaditya737@gmail.com
Kelvin Frasetia Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: kelvin.frasetia.3tl1@gmail.com
Mudhi Ulfani Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Samudra Email: mudhiulfanii@gmail.com

## ABSTRAK
Pelembutan  Citra  ( Image  smoothing )  bertujuan  untuk  menekan  gangguan  ( noise )  pada  citra. Gangguan tersebut biasanya muncul sebagai akibat dari hasil penerokan yang tidak bagus ( sensor noise, photographic  grain  noise )  atau  akibat  saluran  transmisi  (pada  pengiriman  data).  Penelitian  ini  telah menghasilkan  sebuah  program  aplikasi  untuk image  smoothing dengan  beberapa  metode  yaitu mean filtering , grayscale dan gaussian filtering . Citra uji yang digunakan pada penelitian ini menggunakan satu sampel gambar. Citra tersebut di- load dan ditampilkan pada program. Kemudian dilakukan proses image smoothing dengan menggunakan metode grayscale, gaussian dan mean . Citra digital yang telah dilakukan reduksi noise dengan menggunakan metode grayscale, gaussian dan mean akan menghasilkan kecerahan dan kualitas gambar yang lebih baik dari citra digital aslinya.
Kata kunci: pengolahan citra; noise; grayscale filtering; mean filtering.

## ABSTRACT
Image smoothing aims to suppress noise of the image. The noise usually appears as a result of the bad  reduction  (noise  sensor,  photographic  grain  noise)  or  due  to  the  transmission  line  (on  data transmission).  This  research  has  produced  an  application  program  for  image  smoothing  with  several methods namely mean filtering, grayscale and gaussian filtering. The test image used in this study uses one sample sample. The image is loaded and displayed on the program. Then the image smoothing process is carried  out  using  the  grayscale,  gaussian  and  mean  methods.  Noise  reduction  digital  images  using grayscale, gaussian, and mean methods will produce brightness and image quality that are better than the original digital image.
Keywords: image processing; noise; grayscale filtering; mean filtering.

## 1. PENDAHULUAN
Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang satu peranan yang sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra memiliki karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu kaya akan informasi. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun seringkali citra mengalami penurunan mutu  citra  (degradasi).  Pada  citra  sangat  rentan  terjadi noise (derau)  karena  banyak  faktor  yang mempengaruhi,  seperti  kurangnya  pencahayaan  saat  pengambilan  gambar,  interferensi  gelombang
elektromagnetik pada peralatan pencitraan kedokteran, dan sebagainya [1]. Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit diinterpretasikan karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut kurang jelas.
Derau atau noise ini akan  menyebabkan citra  yang kita  miliki bisa  menjadi terlalu kontras,  kabur, kurang tajam dan lain sebagainya. Oleh karena itu perlu suatu proses perbaikan mutu citra terhadap citra yang mengalami derau atau noise tersebut sehingga citra dapat dengan mudah diinterpretasikan baik oleh manusia  ataupun  mesin.  Perbaikan  citra  bertujuan  untuk  mendapatkan  tampilan  citra  dengan  bentuk visualisasi  yang  lebih  baik,dengan  cara  memaksimalkan  kandungan  informasi  di  dalam  citra  masukan. Teknik pengolahan citra mentransformasikan citra menjadi citra lain. Inputan pada proses ini adalah citra dan keluarannya juga berupa citra dengan kualitas lebih baik daripada citra inputan sebelumnya.
Citra digital merupakan citra yang telah disimpan dalam bentuk file sehingga dapat diolah dengan menggunakan komputer. Citra digital digunakan dalam berbagai bidang yang dapat  membantu manusia dalam bekerja. Dalam penggunaan citra, tidak semua gambar digunakan, kadang-kadang hanya sebagian saja, membutuhkan beberapa perubahan seperti mengubah ukuran citra, mengubah tingkat kecerahan, serta menggabungkan dua citra atau lebih, proses tersebut biasanya disebut pengolahan citra [2].
Pengolahan citra memiliki berbagai macam jenis klasifikasi, salah satunya adalah segmentasi citra. Segmentasi citra merupakan suatu proses memecah suatu citra digital menjadi banyak segmen atau bagian daerah yang tidak saling bertabrakan ( nonoverlapping ) dalam konteks citra digital daerah hasil segmentasi tersebut merupakan kelompok piksel yang bertetangga atau berhubungan [3].
Mean filter merupakan salah satu filter linier adalah filter rata-rata ( Filter Mean ) dari intensitas pada beberapa pixel lokal dimana setiap pixel akan digantikan nilainya dengan rata-rata dari nilai intensitas pixel tersebut dengan pixel-pixel tetangganya, dan jumlah pixel tetangga yang dilibatkan tergantung pada filter yang dirancang.
Pada jurnal ini akan dibahas tentang contoh yang berkaitan dengan teknik image smoothing pada citra menggunakan metode mean filtering . Alasan kuat untuk membahas judul ini karena terdapatnya beberapa teknik untuk melakukan filtering pada gambar citra bernoise.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Filtering merupakan suatu proses pengambilan sebagian sinyal dari frekuensi yang lain. Filtering pada citra juga menggunakan prinsip yang sama, yaitu mengambil fungsi citra pada piksel - piksel tertentu dan menempatkan atau menggantikan fungsi citra tersebut pada piksel  - piksel tertent. Mengganti nilai pixel pada  posisi  (x,y)  dengan  nilai  rata  -  rata  pixel  yang  ada  disekitarnya.  Luasan  jumlah  pixel  tetangga ditentukan  sebagai  masking/kernel/window  yang  berukuran  2x2,  3x3,  4x4  dan  seterusnya.  Kemudian dilakukan mean filter untuk citra M dengan menggunakan matriks kernel  (3x3). Pixel m (2,2) = 3, akan diubah menjadi selain mean filtering yang merupakan proses filter linear.
Salah satu filter linier adalah filter rata-rata ( Filter Mean ) dari intensitas pada beberapa pixel lokal dimana  setiap pixel akan digantikan nilainya dengan rata-rata dari nilai intensitas pixel  tersebut dengan pixel-pixel tetangganya, dan jumlah pixel tetangga yang dilibatkan tergantung pada filter yang dirancang. Mean  filter adalah  proses  filtering  yang  berguna  untuk  menghilangkan noise yang  terdapat  pada  citra ( image ) tersebut.
Ada beberapa proses yang akan dilakukan dalam penelitian ini. Pertama mengubah gambar citra yang terkena citra noise supaya gambar menjadi bersih. Pertama gambar yang asli dimasukkan dan selanjutnya dijadikan grayscale supaya gambar tersebut bisa di filter sehingga bisa mendapatkan nilai-nilai dari gambar yang akan di filter, kemudian dari gambar grayscale kita tambahkan noise yaitu noise gaussian . Setelah gambar ditambahkan noise, kemudian difilter menggunakan metode Mean Filtering .

## Gambar 1. Flowchart Mean Filtering

## 2.1 Memulai Penginputan Gambar (Image)
Proses pertama yaitu melakukan penginputan gambar. gambar yang di maksud adalah gambar citra asli yang akan kita rubah menjadi grayscale terlebih dahulu sebelum ditambahkan noise dan filter .

## Gambar 2. Citra Awal

## 2.2 Mengubah Gambar Menggunakan Metode Grayscale
Pada proses ini gambar citra asli kita rubah menjadi grayscale . Citra grayscale adalah citra yang nilai intensitas pikselnya berdasarkan derajat keabuan. Perubahan ini dapat  mempermudah dalam melakukan filtering karena hanya berdasarkan satu jenis warna atau disebut dengan derajat keabuan. Untuk mengubah citra asli menjadi grayscale dapat menggunakan rumus seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.
Setelah melalui proses grayscale, citra asli akan berubah warna menjadi warna abu – abu, adapun hasil proses grayscale ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Grayscale

## 2.3 Menambahkan Noise Pada Gambar Menggunakan Metode Gaussian
Gambar yang telah diubah menjadi grayscale kemudian diberi noise untuk memberikan efek buram pada  gambar  yang  akan  dilakukan  filter.  Penambahan  noise  menggunakan  metode  g aussian dapat dilakukan dengan menggunakan rumus 1.
Penggunaan  rumus  tersebut  akan  menghasilkan  gambar  g rayscale yang  telah  ditambahkan noise seperti yang ditunjukkan pada gambar 5.

## Gambar 5. Gaussian Noise

## 2.4 Melakukan Proses Mean Filtering
Gambar yang telah ditambahkan noise selanjutnya dilakukan filtering dengan menggunakan metode mean filtering . Proses filtering  berfungsi untuk mengubah atau memfilterkan gambar gaussian ke mean sehingga gambarnya menjadi halus dan bersih dengan menggunakan rumus 2.
(1)
Proses filtering menggunakan metode mean akan menghasilkan gambar seperti yang ditunjukkan pada gambar 6.

## Gambar 6. Mean Filtering

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil gambar setelah kita filtering menggunakan metode mean dapat disimpulkan bahwa  untuk menghilangkan derau noise akibat citra kekurangan pixel dapat dilakukan dengan metode mean filtering . Proses mean filtering dapat dilakukan dengan beberapa langkah yaitu memasukkan gambar asli, lalu di ubah menjadi grayscale supaya bisa mendapatkan nilai dari filter nanti, selanjutnya kita tambahkan noise pada citra dan dari penambahkan noise itu dapat langsung menggunakan metode mean filtering . Gambar 7 menunjukkan hasil proses filtering , gambar 8 menunjukkan nilai gambar awal, gambar 9 menunjukkan nilai gambar grayscale ,  gambar  10  menunjukkan  nilai  gambar Gaussian dan  gambar  11  menunjukkan  nilai gambar mean filtering .
Gambar 7. Hasil Proses Filtering
Gambar 8. Nilai Dari Gambar Awal
Gambar 9. Nilai Gambar Grayscale Gambar 10. Nilai Gambar Gaussian
Gambar 11. Nilai Gambar Mean Filtering

## 4. KESIMPULAN
Citra digital yang telah dilakukan reduksi noise dengan menggunakan metode Gaussian,Mean akan menghasilkan kecerahannya dan kualitas gambar yang lebih baik dari citra digital aslinya.Akan tetapi tidak akan merupah ukuran file dan pixel dari citra.
Mean Filter adalah mengganti nilai pixel pada posisi (x,y) dengan nilai rata-rata pixel yang berada tetangga  disekitarnya.  Semakin  besar  ukuran  dimensi  gambar  yang  diproses,  semakin  lama  juga  waktu prosesnya. Hal ini disebabkan untuk mendeteksi dan memproses gambar yang memiliki noise ini, setiap pixel akan diperiksa mulai dari pixel awal sampai pada pixel akhir gambar, sehingga menyebabkan semakin besar ukuran gambar yang berarti semakin banyak juga pixel yang terkandung.
Untuk  mendapatkan  hasil  gambar  yang  lebih  baik,  sebaiknya  dilakukan  penggabungan  beberapa metode filtering. Beberapa metode filtering lain memiliki hasil yang sama bahkan lebih baik dari metode mean filtering .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Khilmawa,  Muhammad  Rizqi.  2018.  "Implementasi  Pengurangan  Noise  Pada  Citra  Tulang Menggunakan  Metode  Median  Filter  Dan  Gaussian  Filter". JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Pembelajaran Informatika), Volume 03, Nomor 02 , 116 - 121.
[2] Basuki. A, 2005, Pengolahan Citra Digital Menggunakan Visual Basic, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[3] Balza. A dan Firdausy. K, 2005, Teknik Pengolahan Citra Digital,Ardi Publishing,Yogyakarta.