Metode High-Pass Filter Dan Fast Fourier Transform Untuk Perbaikan Citra Telapak Tangan
DOI:
https://doi.org/10.33633/tc.v20i4.5262Keywords:
Citra, Perbaikan Citra, Sharpening, High Pass Filter, Fast Fourier TransformAbstract
Telapak tangan sering digunakan sebagai sumber penelitian dibidang sistem biometrik karena mempunyai karakteristik seperti sidik jari. Selain itu, telapak tangan juga mudah didapatkan dan dapat diperoleh dari citra yang memiliki resolusi rendah. Namun, selain itu juga sebuah citra telapak tangan akan dapat mengalami penurunan terhadap kualitasnya. Untuk itu dilakukanlah sebuah tahap yang dikenal dengan perbaikan kualitas citra, dimana bidang ini merupakan tahap awal dari pengolahan citra digital. Dalam penelitian ini penggunaan metode dalam perbaikan citra difokuskan untuk menajamkan citra telapak tangan dengan menggunakan high pass filter dan filter fast fourier transform, dimana sebelumnya citra tersebut telah diolah dengan menggunakan histogram ekualisasi untuk meningkatkan kontras citra telapak tangan. Setelah dilakukan pengujian terhadap 30 sampel citra. Dengan menilai error pada MSE (Mean Square Error) dan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dari citra hasil rekonstruksi, hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan high pass filter dengan koefisien=1 menghasilkan citra yang lebih baik dimana nilai rata-rata MSE=7,064544(dB) dan PSNR=40,01314(dB) daripada menggunakan high-pass filter dengan koefisien=0. Sedangkan pada fast fourier transform dengan menggunakan Ideal High-Pass Filter (IHPF) mampu menghasilkan citra rekonstruksi yang lebih baik dengan rerata MSE=9,354056(dB) dan PSNR=38,537046(dB) dari pada menggunakan butterworth high-pass filter (BHPF) dan gaussian high-pass filter (GHPF)References
Sriani, Triase, and Khairuna, “Pendekomposisian Citra Digital Dengan Algoritma DWT,” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 01, no. 01, pp. 35–39, 2017.
R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing Third Edition. 1992.
R. A. Setiawan, R. R. Isnanto, and A. Hidayatno, “Identifikasi Diri Berdasarkan Biometrika Telapak Tangan Menggunakan Metode Tapis Gabor 2-D dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ),” 2013.
E. Prakasa and H. Herlan, “Pengujian Klasifikasi Pola Telapak Tangan dengan Menggunakan Rangkaian Matriks Sensor Cahaya,” 2017.
M. Furqan, S. Sriani, and Y. K. Siregar, “Perbandingan Algoritma Contraharmonic Mean Filter dan Arithmetic Mean Filter untuk Mereduksi Exponential Noise,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 5, no. 2, p. 107, 2020.
B. Rupa, G. Karuna, and G. V. R. Reddy, “A Survey on Spatial Domain Image Enhancement Techniques,” IJRASET, vol. 6, no. IV, 2018.
D. Titariya, R. Pandey, and S. Agrawal, “A Brief Review on Image Contrast Enhancement Techniques,” Int. J. Comput. Sci. Eng., vol. 7, no. 7, pp. 93–97, 2019.
R. Y. Sipasulta, A. S. M. L. St, and S. R. U. A. Sompie, “Simulasi Sistem Pengacak Sinyal Dengan Metode FFT (Fast Fourier Transform),” E-Journal Tek. Elektro Dan Komput., vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2014.
T. Rajasenbagam and S. Jeyanthi, “Image Enhancement Filtering Techniques to Enhancect Images of Lung Cancer,” Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng., vol. 9, no. 4, pp. 241–248, 2020.
A. G.Khandizod and R. R. Deshmukh, “Comparative Analysis of Image Enhancement Technique for Hyperspectral Palmprint Images,” Int. J. Comput. Appl., vol. 121, no. 23, pp. 30–35, 2015.
S. Palanikumar, M. Sasikumar, and J. Rajeesh, “Palmprint Enhancement Using Discrete Curvelet Transform,” Int. J. Comput. Sci. Issues, vol. 8, no. 4, pp. 313–319, 2011.
D. Priyawati, “Teknik Pengolahan Citra Digital Berdomain Spasial Untuk Peningkatan Citra Sinar-X,” KomuniTi, vol. II, pp. 44–50, 2011.
A. I. of G. of Maharashtra, “COEP Palm Print Database | College of Engineering, Pune,” https://www.coep.org.in.
https://www.coep.org.in/resources/coeppalmprintdatabase (accessed Apr. 14, 2021).
R. Munir, “Pengolahan Citra Digital Dengan Pendekatan Algoritmik,” 2004.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2021 Mhd Furqan, Sriani Sriani, Muhammad Akbar Ramadhan Tanjung
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Pernyataan Lisensi
Artikel yang diterbitkan dalam jurnal Techno.Com dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional (CC BY-NC 4.0).
Anda diperbolehkan untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan karya dari artikel ini serta membuat karya turunan selama Anda memberikan kredit yang sesuai kepada penulis asli dan tidak menggunakan karya ini untuk tujuan komersial. Untuk melihat salinan lisensi ini, kunjungi [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
---
Contoh pengkreditan:
- Penulis: [Nama Penulis]
- Judul Artikel: [Judul Artikel]
- Jurnal: Techno.Com, Vol. [Nomor Volume], No. [Nomor Edisi], Tahun [Tahun Penerbitan]
Jika Anda ingin menggunakan karya ini untuk tujuan komersial, Anda harus mendapatkan izin terlebih dahulu dari penulis atau penerbit.
---