| dc.description.abstract | Perkembangan teknologi di bidang fotografi membuat manusia ingin mengabadikan setiap peristiwa dalam bentuk gambar atau citra. Namun, sering kali didapati kualitas citra yang kurang baik. Citra dengan kualitas yang kurang baik dapat diakibatkan oleh beberapa faktor, diantaranya adalah citra memiliki noise dan kontras citra terlalu gelap atau terang. Agar citra mudah diinterpretasi, maka citra tersebut harus diperbaiki menggunakan konsep perbaikan citra. Perbaikan kualitas citra merupakan suatu proses memperbaiki citra dengan memanipulasi parameter-parameter citra.
Pada penelitian ini digunakan data berupa citra dengan kedalaman 8 bit. Data citra tersebut terdiri atas beberapa citra dengan variasi objek. Data yang digunakan adalah data sekunder. Perbaikan citra pada data tersebut menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT), metode Retinex dan metode DWT- Retinex.
Jumlah level dekomposisi pada metode Discrete Wavelet Transform berpengaruh terhadap nilai PSNR pada setiap citra output. Terdapat empat citra yang memiliki nilai PSNR yang baik ketika level dekomposisinya satu, yaitu citra yang gelap, sedang, terang, dan sangat terang. Terdapat satu citra yang memiliki nilai PSNR yang baik ketika level dekomposisinya tiga, yaitu citra yang sangat gelap. Berdasarkan hasil perbaikan tersebut, hasil perbaikan citra yang sangat gelap memiliki nilai PSNR yang besar. Hal ini menunjukkan bahwa metode Discrete Wavelet Transform efektif dalam memperbaiki citra yang sangat gelap.
Nilai Parameter dan tidak berpengaruh terhadap nilai PSNR yang dihasilkan. Secara visual, terdapat perbedaan jika nilai > dan nilai <. Jika nilai >, menghasilkan citra yang tajam, dan jika nilai < menghasilkan citra yang sedikit memudar warna aslinya.
Parameter pada metode Gamma Correction berpengaruh pada nilai PSNR yang dihasilkan. Nilai yang kecil atau kurang dari 0,5 menghasilkan citra yang gelap. Sedangkan nilai yang lebih besar dari 1 akan menghasilkan citra yang terang. Nilai yang baik berada di rentang antara 1,1 dan 1,5 karena mampu menghasilkan citra yang baik secara visual dan menghasilkan nilai PSNR yang maksimal.
Berdasarkan hasil perbaikan tersebut, PSNR dari perbaikan menggunakan DWT lebih tinggi dari PSNR yang lain. Hal ini menunjukkan bahwa metode DWT sangat baik dalam mereduksi noise. PSNR yang dihasilkan pada metode Retinex tidak sebaik PSNR yang dihasilkan oleh metode DWT, dikarenakan metode Retinex bukanlah metode untuk mereduksi noise, melainkan untuk memperbaiki kontras dan warna. Terdapat empat citra yang lebih baik diperbaiki menggunakan DWT-Retinex dibandingkan Retinex-DWT yaitu pada citra yang sangat gelap, gelap, sedang dan terang. Sedangkan, citra yang sangat terang lebih baik diperbaiki menggunakan Retinex-DWT.
Dilihat secara visual, metode DWT-Retinex menghasilkan citra yang lebih baik dibandingkan dengan metode Retinex-DWT. Metode DWT-Retinex menghasilkam citra yang baik warnanya, sedangkan metode Retinex-DWT menghasilkan citra yang kurang tajam. Metode DWT-Retinex sangat baik memperbaiki citra yang gelap, karena metode tersebut mampu menambah pencahayaan pada citra dan membangkitkan warna asli citra.
Berdasarkan waktu komputasi (running time) program, metode DWT membutuhkan waktu yang lebih cepat dibandingkan metode Retinex. Rata-rata running time metode DWT adalah 0,517 detik. Sedangkan rata-rata running time metode Retinex adalah 1,323 detik. Metode Retinex membutuhkan waktu yang lebih lama karena di dalam prosesnya terdapat banyak iterasi. Metode DWT-Retinex membutuhkan waktu yang sedikit lebih lama dibandingkan metode Retinex-DWT. Rata-rata running time metode DWT-Retinex adalah 1,821 detik. Sedangkan rata-rata running time metode Retinex-DWT adalah 1,817 detik. | en_US |
