Image Smoothing Menggunakan Mean Filter untuk Perbaikan Kualitas Citra pada Pengujian Distorsi Kaca Spion

Main Article Content

Fitri Rahmah

Abstract

Perbaikan kualitas citra dilakukan untuk memudahkan interpretasi secara visual serta memberikan keberhasilan pada teknik pengolahan citra otomatis. Penerapan perbaikan kualitas citra pada makalah ini mengambil permasalahan pada pengujian distorsi kaca spion. Kaca spion kendaraan bermotor dirancang sesuai dengan standard, salah satunya adalah standard pengujian distorsi dan standard nilai maksimum faktor distorsi sebesar 7%. Makalah ini menyajikan analisis pada tahap perbaikan kualitas citra distorsi kaca spion menggunakan teknik mean filter untuk image smoothing. Penerapan mean filter diujikan pada citra radial line yang dipantulkan oleh kaca spion. Tebal garis yang digunakan sebagai pola radial line adalah 1.2 mm. Analisis keberhasilan sistem perbaikan kualitas citra ditinjau berdasarkan kemampuan sistem secara keseluruhan dalam mendapatkan nilai faktor distorsi. Pengujian mean filtering pertama melalui variasi terhadap dimensi matriks 1x1, 2x2, 3x3, dan 4x4. Pengujian kedua menganalisis nilai standar deviasi dan standar error dimensi matriks 1x1 dan 2x2 karena berhasil secara visual melakukan pelabelan terhadap 24 garis pada pola radial line. Hasil menunjukkan bahwa pengujian mean filter dengan dimensi matriks 2x2 memberikan nilai standar deviasi dan nilai error terkecil yaitu 0.0044 % dan 0.0196 %.

Article Details

Section
Combinatorics and Computational Mathematics

References

[1] B. Yuwono, "Image Smoothing Menggunakan Mean Filtering, Median Filtering, Modus Filtering Dan Gaussian Filtering", Telematika, vol. 7, pp. 65-75, 2010.

[2] S.Khidse dan M. Nagori, "Implementation and Comparison of Image Enhancement Techniques", International Journal of Computer Applications, Vol. 96, pp. 9-16, 2014.

[3] R.C. Gonzalez, Digital Image Processing Using Matlab, Pearson Education, Inc, New Jersey, pp. 227-231, 2004.

[4] Badan Standardisasi Nasional, Kaca Spion untuk Kendaraan Bermotor Kategori L, SNI 2770.2, Indonesia, 3, 2009.

[5] Toyota Engineering Standard, Toyota Standard Company Radial Line Method, 760Z-S5A, Japan, 4, 2000.

[6] A.Kusumawardhani, H. Setijono, M. T. Nurismu, Irwansyah dan Sekartedjo, "Application of Concentric Circle Method For Detection of Rear-View Mirror Distortion, Proc. The 5th Indonesia Japan Joint Scientific Symposium (IJJSS 2012), Chiba University Japan, Chiba,pp. 25-26 Oktober, 2012.

[7] F. Rahmah, A. Kusumawardhani dan Heru Setijono, "Perancangan Sistem Pengujian Distorsi Kaca Spion Menggunakan Metode Radial Line", Jurnal Teknik POMITS, vol. 2, pp. 207-212, 2013.

[8] F. Rahmah, A. Kusumawardhani, H. Setijono, A. M. Hatta, "Radial Line Method for Rear-View mirror distortion detection", Proc. SPIE 9444, International Seminar on Photonics, Optics, and Its Applications (ISPhOA 2014), Bali, 14-15 Oktober, 2014.

[9] A.G. Nijmeijer, M.A. Boer, C.H. Slump, M.M. Samso, M.J. Bentum, G.J. Laanstra, et al., œCorrection of Lens-Distortion for Real-Time Image Processing System Using third-order transformation-polynomials and a 4x4 cubic-spline interpolation, University of Twente Department of Electrical Engineering Laboratory for Network Theory, pp. 316-324, 2000.

[10] C. Lu, M. Mahmood, N. Jha & M. Mandal, œDetection of melanocytes in skin histopathological images using radial line scanning, Science Direct Pattern Recognition, Vol. 46, pp. 509-518, 2012.

[11] O. Schmitt & M. Hasse, œRadial symmetries based decomposition of cell clusters in binary and grey level images, Science Direct Pattern Recognition, vol. 41, pp. 1905-1923, 2008.

[12] B. Presscott & G.F. McLean, œLine-Based Correction of Radial Lens Distortion, Graphical Models and Image Processing, vol. 59, pp. 39-47, 1997.