## PENGARUH HISTOGRAM EQUALIZATION UNTUK PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL

## Sisilia Daeng Bakka Mau
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Katolik Widya Mandira Kupang Email: sisilia901@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  penggunaan  metode histogram  equalization yang  akan  digunakan  untuk perbaikan kualitas citra. Perbaikan kualitas citra ( image enhancement ) merupakan salah satu proses awal dalam peningkatan  mutu citra. Peningkatan  mutu citra diperlukan karena seringkali citra  yang dijadikan objek pembahasan mempunyai kualitas yang buruk, misalnya citra mengalami derau, kabur, citra terlalu gelap atau terang, citra kurang tajam dan sebagainya. Perbaikan kualitas citra adalah proses memperjelas dan  mempertajam  ciri  atau  fitur  tertentu  dari  citra  agar  citra  lebih  mudah  dipersepsi  maupun  dianalisa secara  lebih  teliti.  Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  penggunaan  metode histogram  equalization dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  kontras  citra  dan  dapat  meningkatkan  kualitas  citra,  sehingga informasi yang ada pada citra lebih jelas terlihat.
Kata kunci: perbaikan kualitas citra, histogram equalization , citra digital.

## ABSTRACT
This  study  discusses  the  use  histogram  equalization  method  to  be  used  for  image  quality improvement . Improvements  to the quality image (image enhancement ) is one of the initial process in improving the quality of the image . Improved image quality is needed because often the image that made the  object  of  discussion  has  poor  quality  ,  for  example,  the  image  of  experiencing  noise  ,  blurred  ,  the image  is  too  dark  or  too  light  ,  the  image  less  sharp  ,  and  so  on  .  Image  quality  improvement  is  the process of clarifying and sharpening characteristics or features of  the image so that the image is more easily perceived and analyzed more thoroughly. The results of this study proved that the use histogram equalization method can be used to enhance the image contrast and can improve the quality of the image, so that the information contained in the image more clearly visible.
Keywords : image quality improvement , histogram equalization, digital image.

## 1. PENDAHULUAN
Citra  ( image )  atau  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai  salah  satu  komponen  multimedia  yang memegang  peranan  sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi  visual.    Meskipun  sebuah  citra  kaya  akan informasi, namun sering kali citra yang dimiliki mengalami penurunan mutu, misalnya mengandung cacat atau noise . Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit untuk diinterpretasikan karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut menjadi berkurang.
Derau (noise) dalam  pengolahan  citra  digital  merupakan  gangguan  yang  disebabkan  oleh penyimpanngan data digital yang diterima oleh alat penerima data gambar. Alat penerima data gambar ini bisa  berbentuk  berbagai  macam,  mulai  dari  kamera analog maupun  jenis  kamera  digital  dan  juga scanner .[1]
Sampai  saat  ini,  banyak  metode  yang  telah  dicoba  untuk  mengurangi  banyaknya  derau  pada  citra digital  dengan  tujuan  memperbaiki  kualitas  citra (Image  Enhancement) .  Metode  ini  bertujuan  untuk memperbaiki citra dengan cara manipulasi parameter-parameter citra sehingga ciri-ciri khusus dalam citra dapat ditonjolkan.
Salah  satu  teknik Image  Enhancement yang  digunakan  adalah  histogram  citra.  Histogram  citra dikatakan baik bila mampu melibatkan semua level atau aras yang mungkin pada level ke-abu-an. Tentu saja  tujuannya  agar  mampu  menampilkan  detil  pada  citra  sehingga  mudah  untuk  diamati.  Penggunaan metode histogram equaliazation ini dianggap mudah karena karena kesederhanaan dan relatif lebih baik kinerja pada hampir semua jenis gambar. Metode histogram equalization sangat efektif digunakan tidak hanya  dalam  meningkatkan  seluruh  gambar  tetapi  juga  dalam  meningkatkan  detail  tekstur.  Hal  ini  juga
membuat perubahan urutan tingkat warna abu-abu gambar asli benar-benar terkendali. Dengan demikian dapat meningkatkan gambar lebih efektif.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  dapat  didefinisikan  masalah  yang  akan  diangkat  dalam penelitian  ini  adalah  bagaimana  mengimplementasikan histogram  equalization untuk  meningkatkan kualitas citra dan meningkatkan detail tekstur citra untuk mendapatkan hasil gambar yang lebih baik lagi.
Tujuan  yang  hendak  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  mengimplementasikan histogram equalization untuk  meningkatkan  kualitas  citra  agar  informasi  yang  ada  pada  citra  terlihat  lebih  jelas. Penelitian ini diharapkan mampu menghasilkan sebuah solusi yang lebih efektif untuk perbaikan kualitas citra digital.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pemerataan  histogram  telah  banyak  diterapkan  dan  dikembangkan, multi-histogram equalization yang digunakan untuk meningkatkan kontras dan kecerahan citra. Histogram equalization dinamis dapat menghasilkan output gambar dengan intensitas gambar rata-rata sama dengan intensitas rata-rata gambar input.  Tidak  hanya  saja  pada  gambar,  metode histogram  equalization juga  dapat  diterapkan  pada  video yang juga dapat menghasilkan output gambar yang cerah.
Penelitian yang dilakukan oleh Ahmad dengan menggunakan metode histogram equalization dapat meningkatkan kualitas citra sehingga informasi yang terdapat pada citra lebih jelas terlihat. Penggunaan metode histogram  equalization ini  dianggap  mudah  karena  kesederhanaan  dan  relatif  lebih  baik kinerjanya  pada  hampir  semua  jenis  gambar.  Metode histogram  equalization sangat  efektif  digunakan tidak hanya dalam  meningkatkan  seluruh  gambar tetapi juga dalam  meningkatkan detail  tekstur. Hal ini juga  membuat  perubahan  urutan  tingkat  warna  abu-abu  gambar  asli  benar-benar  terkendali.  Dengan demikian dapat meningkatkan gambar lebih efektif.[2]
Penelitian  yang  dilakukan  Akhlis  adalah  mendesain  sebuah  perangkat  lunak  untuk  meningkatkan kualitas citra digital foto roentgen yaitu dengan meningkatkan kontras citra dengan menggunakan metode histogram  equalization .  Dimana  metode  tersebut  membuat  tingkat  keabuan  citra  tersebar  merata  pada semua tingkat keabuan citra sehingga dapat meningkatkan kontras citra.[3]
Perbaikan kualitas citra merupakan suatu proses yang dilakukan untuk mendapatkan kondisi tertentu pada  citra.  Proses  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  macam  metode  tergantung  pada kondisi yang diharapkan pada citra, seperti mempertajam bagian tertentu pada citra, menghilangkan noise atau gangguan, manipulasi kontras dan skala keabuan, dan sebagainya.
Derau  ( Noise) adalah  titik-titik  pada  citra  yang  sebenarnya  bukan  merupakan  bagian  dari  citra, melainkan  ikut  tercampur  pada  citra  karena  suatu  sebab. Noise muncul  biasanya  sebagai  akibat  dari pembelokkan  yang  tidak  bagus  (sensor noise , photographic  gain  noise ).  Gangguan  tersebut  umumnya berupa  variasi  intensitas  suatu  piksel  yang  tidak  berkorelasi  dengan  piksel-piksel  tetangganya.  Secara visual, gangguan mudah dilihat oleh mata karena tampak berbeda dengan piksel tetangganya. Piksel yang mengalami  gangguan  umumnya  memiliki  frekuensi  tinggi.  Komponen  citra  yang  berfrekuensi  rendah umumnya mempunyai nilai piksel konstan atau berubah sangat lambat. Operasi denoise dilakukan untuk menekan komponen yang berfrekuensi tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah.[4] Adapun  proses  yang  termasuk  dalam image  enhancement adalah  :  perubahan  kecerahan  gambar ( image  brightness ),  peregangan  kontras  ( contrast  stretching ),  perubahan  histogram  ( histogram equalization ),  pelembutan  citra  ( image  smoothing ),  penajaman  tepi  ( sharpening  edge ), pewarnaan  semu ( pseudocolouring ),  perubahan  geometrik.  Pada  umumnya,  peningkatan  kualitas  citra  dilakukan  melalui penggambaran  histogram  citra  tersebut  melalui  metode histogram  equalization .  Metode  ini  bekerja dengan cara menggambarkan sebaran piksel-piksel dalam suatu histogram dengan mengubah nilai tingkat keabuan  ( gray  level  value )  piksel-piksel  tertentu  tanpa  memperhatikan  lokasinya  dalam image .  Citra histogram adalah satu nilai yang memungkinkan untuk digunakan sebagai gambaran intensitas dari suatu citra.[4]
Menurut Munir, histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran nilai-nilai intensitas piksel dari suatu citra. Dari sebuah histogram dapat diketahui frekuensi kemunculan nisbi ( relative ) citra tersebut.  Histogram  juga  dapat  menunjukkan  banyak  hal  tentang  kecerahan  ( brightness )  dan  kontras ( contrast ) dari sebuah citra. Secara matematis histogram citra dihitung dengan persamaan :
(1)
dengan  n  =  jumlah  seluruh  piksel  di  dalam  citra  dan  ni  =  jumlah  piksel  yang  memiliki  derajat keabuan  i.  Distribusi  hi,  atau  ni,  dapat  menyediakan  informasi  tentang  kemunculan  citra.  Pengetahuan praktis  untuk  memahami  histogram  citra  dibutuhkan  untuk  melihat  perubahan-perubahan  pada  citra
setelah  dilakukan  operasi  tertentu.  Beberapa  pengetahuan  praktis  yang  biasa  digunakan  dalam  melihat histogram citra adalah sebagai berikut:
a. Histogram citra yang terdistribusi merata pada seluruh tingkat keabuan memiliki kontras yang baik.
b. Histogram citra yang mengumpul pada daerah gelap memiliki citra yang redup.
c. Histogram citra  yang  mengumpul pada daerah terang atau terkonsentrasi pada intensitas citra yang tinggi menampilkan citra yang terang.
Disamping itu dalam upaya menampakkan informasi sebanyak mungkin pada citra maka histogram dibuat  semerata  mungkin  yang  disebut  dengan  penyamaan  histogram  ( histogram equalization ).  Tujuan ekualisasi  histogram  adalah  untuk  memperoleh  penyebaran  histogram  yang  merata,  sehingga  setiap derajat keabuan memiliki jumlah piksel yang relatif sama.
Yang  dimaksud  dengan  perataan  histogram  adalah  mengubah  derajat  keabuan  suatu  piksel  (r) dengan  derajat  keabuan  yang  baru  (s)  dengan  suatu  fungsi  transformasi  T,  yang  dalam  hal  ini  s  =  T(r). Dua sifat yang dipertahankan pada transformasi ini adalah :
a. Nilai s merupakan pemetaan 1 ke 1 dari r. Ini untuk menjamin representasi intensitas yang tetap. Ini berarti r dapat diperoleh kembali dari r dengan transformasi invers: r = T-1(s) , 0 ≤  s  ≤ 1
b. Untuk 0 ≤ r i ≤ 1, maka 0 ≤ T(r) ≤ 1. Ini untuk  menjamin pemetaan T konsisten pada rentang  nilai yang diperbolehkan.[5]
Pada  penelitian  untuk  pengembangan  aplikasi  perbaikan  citra  digital  dilakukan  beberapa  tahapan sebagai berikut :
a. Menentukan suatu citra digital yang digunakan sebagai sampel untuk obyek penelitian.
b. Pembuatan aplikasi atau software dengan MATLAB 7.
c. Dalam program aplikasi dilakukan beberapa langkah pengolahan citra digital sebagai berikut:
1) Pengambilan citra digital dari suatu file digital
2) Perbaikan intensitas citra digital
3) Peredaman derau dengan menggunakan histogram equalization
4) Penyimpanan citra hasil pengolahan kedalam file

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Peningkatan  citra  adalah  salah  satu  bagian  yang  sangat  penting  dalam  pengolahan  citra  tingkat rendah. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas gambar yang memiliki nilai kontras yang rendah, untuk memperbesar perbedaan intensitas antara objek-objek dan latar belakang gambar dan meningkatkan interpretability atau  persepsi  informasi  yang  terdapat  pada  gambar.  Dari  banyaknya  teknik image enhancement ,  dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  metode histogram  equalization .  Tujuan  ekualisasi histogram adalah untuk memperoleh penyebaran histogram yang merata, sehingga setiap derajat keabuan memiliki jumlah piksel yang relatif sama.
Berikut adalah flowchart yang digunakan dalam proses perbaikan citra :
Mulai Input Citra Digital Histogram Equalization Citra Hasil Perbaikan Selesai Ubah Citra Digital Menjadi Citra Keabuan
Gambar 1. Flowchart Perbaikan Kualitas Citra Digital
Dari  gambar  1  diatas  dapat  dilihat  bahwa  proses  dimulai  saat  menginput  citra  digital.  Citra  digital akan diubah dalam bentuk citra keabuan. Setelah itu akan dilakukan proses histogram equalization untuk
memperoleh penyebaran histogram yang merata sehingga setiap derajat intensitas warna memiliki jumlah piksel yang relatif sama. Karena histogram menyatukan peluang piksel dengan derajat keabuan tertentu, maka rumus menghitung histogram ditulis kembali sebagai peluang :
(2)
Yang dalam hal ini,
(3)
Dengan  mengubah  derajat  keabuan  suatu  piksel  (r)  menjadi  derajat  keabuan  yang  baru  (s)  dengan suatu fungsi transformasi T yang dalam hal ini s=T(r), maka untuk perataan histogram digunakan rumus :
(4)
Berdasarkan flowchart yang  dijelaskan  pada  gambar  1,  maka  berikut  adalah  implementasi  yang dibuat dengan menggunakan program Matlab 7.
% Histogram Equalization clc; clear all; img = imread('g3.jpg'); if(size(img,3) > 1) img = rgb2gray(img); end; img=imresize(img,[256256],'bicubic'); max_r = size(img,1); max_c = size(img,2); histogram = zeros([1 256]); cumulative_hist = zeros([1 256]); for r=1:max_r for c=1:max_c for count=1:256 if(img(r,c) == count-1) histogram(count)histogram(count)+1; break; end end end end current_value = 0; for count=1:256 current_value=current_value+histogram(count); cumulative_hist(count)=current_value; end normalized_hist = zeros([1 256]); cdf_min = min(cumulative_hist); for count=1:256; normalized_hist(count)=cumulative_hist(count) - cdf_min; normalized_hist(count)=normalized_hist(count) / ( (max_r*max_c)-cdf_min); normalized_hist(count)=round(normalized_hist(count) * 255); end equalized_image =zeros([max_r,max_c]); for r=1:max_r for c=1:max_c for count=1:256 if(img(r,c)==(count1)) equalized_img(r,c)=normalized_hist(count); break; end end end end subplot(2,2,1) imshow(img); title('Original Image'); subplot(2,2,2);
imhist(img); title('Histogram of Original Image'); subplot(2,2,3); imshow(uint8(equalized_img)); title('Histogram Equalized Image'); H=uint8(equalized_img); subplot(2,2,4); imhist(H); title('Histogram of Histogram Equalized Image');
Berikut adalah  tampilan hasil runing program di atas :
Gambar 2. Hasil Perbaikan Citra 1
Gambar 3. Hasil Perbaikan Citra 2
Dari  gambar  2  dan  gambar  3  diatas,  bisa  dilihat  bahwa  citra  output  hasil  persebaran  histogramnya jauh  lebih  merata  dibanding  citra  input.  Dengan  demikian  histogram  yang  lebih  merata  maka  akan meningkatkan  persebaran  nilai grayscale sehingga  citra  output  akan  terkesan  terlihat  lebih  terang  dan detailnya lebih terlihat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan 2 buah citra digital  sebagai perbandingan  menunjukkan bahwa  metode histogram equalization dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  kontras  citra  dan  kualitas  citra,  sehingga  informasi yang ada pada citra yang telah diperbaiki akan terlihat lebih jelas dibandingkan dengan citra asli sebelum diperbaiki.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sulistyo, T. (2009). Teori Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta : Penerbit Andi.
[2] Ahmad,  N,.and  Hadinegoro,  A.  2012.  “Metode  Histogram  Equalization  Untuk  Perbaikan  Citra Digital”. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi  Terapan  2012  (Semantik  2012) ISBN 979 - 26 - 0255 – 0.
[3] Akhlis,  I.  S.  2011.  “Implementasi  Metode  Histogram  Equalization  Untuk  Meningkatkan  Kualitas Citra Digital”. Jurnal Fisika Vol. I No. 2.
[4] Murinto,  et  al.,  2008.  “Analisis  Perbandingan  Histogram  Equalization  dan  Mndel  Logarithmic Image Processing Untuk Image Enhancement”. Jurnal Informatika Vol 2. No. 2.
[5] Munir,  R.  (2004). Pengolahan  Citra  Digital  dengan  Pendekatan  Logaritmik .  Bandung  :  Penerbit Informatika.