Perbaikan Citra Inframerah dengan Metode Divide-Conquer dan Metode Histogram Equalization

  • Dinda Septika Kaesardi Jurusan Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Jember (UNEJ)
  • Abduh Riski Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember (UNEJ)
  • Ahmad Kamsyakawuni Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember (UNEJ)

Abstract

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.

References

Zhang, F., D.B. Wang dan S.Q. Liu. 2009. IR Image Enhancement Based on Joint Histogram Equalization with Image Fusion. 30:632-635.

Sun, L., J. Wang dan S. Lhi. 2017. A New Infrared Image Enhancement Algorithm. Chinese Control And Decision Conference (CCDC).29:421-424.

Munir, R. 2004. Diktat kuliah Pengolahan Citra Digital. Bandung: Departemen Teknik Informatika ITB.

Rosen, K. H. 2012. Discrate Mathematics and Its Applications 7th edition. New York: McGraw-Hill.

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.
Published
2018-12-13
How to Cite
KAESARDI, Dinda Septika; RISKI, Abduh; KAMSYAKAWUNI, Ahmad. Perbaikan Citra Inframerah dengan Metode Divide-Conquer dan Metode Histogram Equalization. BERKALA SAINSTEK, [S.l.], v. 6, n. 2, p. 71-74, dec. 2018. ISSN 2339-0069. Available at: <https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/view/9226>. Date accessed: 21 mar. 2019. doi: https://doi.org/10.19184/bst.v6i2.9226.
Section
Articles