Pengukuran kualitas citra hasil reduksi menggunakan rmse dan psnr
Total View This Week26
Total View This Week26
Institusion
Universitas Muria Kudus
Author
Kurniawan, Bachtiar
Subject
Teknik komputer. Perangkat keras komputer
Datestamp
2019-10-15 06:05:18
Abstract :
Citra (gambar) tentunya tidak semua memiliki kualitas yang baik, melainkan terdapat kotoran-kotoran yang ada pada sebuah citra. Kotoran-kotoran pada sebuah citra menjadikan kualitas citra tersebut dianggap kurang baik. Noise (gangguan) yang dapat melekat dengan citra salah satunya adalah Salt & pepper Noise yang berupa titik – titik putih ataupun hitam yang terdapat pada sebuah citra. Banyak metode yang dapat digunakan untuk melakukan proses reduksi Noise yang terdapat pada sebuah citra, diantaranya Mean Filter. Aplikasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk melakukan pengukuran kualitas citra hasil reduksi dengan grayscale,selain itu juga disediakan sebuah metric pengukuran kualitas citra dari hasil reduksi Root Mean Squared Error(RMSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Diketahui bahwa semakin besar nilai RMSEmaka citra hasil filtering tersebut memiliki tingkat error yang semakin besar, jika semakin besar nilai PSNR maka semakin baik pula hasil yang diperoleh pada tampilan citra hasil. Sebaliknya, semakin kecil nilai PSNR, maka akan semakin buruk pula hasil yang diperoleh pada tampilan citra hasil. Proses pengujian pada penelitian ini menggunakan aplikasi yang dirancang menggunakan bahasa pemrograman matlab.
Citra (gambar) tentunya tidak semua memiliki kualitas yang baik, melainkan terdapat kotoran-kotoran yang ada pada sebuah citra. Kotoran-kotoran pada sebuah citra menjadikan kualitas citra tersebut dianggap kurang baik. Noise (gangguan) yang dapat melekat dengan citra salah satunya adalah Salt & pepper Noise yang berupa titik – titik putih ataupun hitam yang terdapat pada sebuah citra. Banyak metode yang dapat digunakan untuk melakukan proses reduksi Noise yang terdapat pada sebuah citra, diantaranya Mean Filter. Aplikasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk melakukan pengukuran kualitas citra hasil reduksi dengan grayscale,selain itu juga disediakan sebuah metric pengukuran kualitas citra dari hasil reduksi Root Mean Squared Error(RMSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Diketahui bahwa semakin besar nilai RMSEmaka citra hasil filtering tersebut memiliki tingkat error yang semakin besar, jika semakin besar nilai PSNR maka semakin baik pula hasil yang diperoleh pada tampilan citra hasil. Sebaliknya, semakin kecil nilai PSNR, maka akan semakin buruk pula hasil yang diperoleh pada tampilan citra hasil. Proses pengujian pada penelitian ini menggunakan aplikasi yang dirancang menggunakan bahasa pemrograman matlab.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
