lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah ...kc.umn.ac.id/4799/6/halaman awal.pdf ·...
TRANSCRIPT
Team project ©2017 Dony Pratidana S. Hum | Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali:
Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis dan melisensikan ciptaan turunan dengan syarat yang serupa dengan ciptaan asli.
Copyright and reuse:
This license lets you remix, tweak, and build upon work non-commercially, as long as you credit the origin creator and license it on your new creations under the identical terms.
IMPLEMENTASI BLIND DECONVOLUTION DENGAN
PENDEKATAN MAXIMUM A POSTERIORI DALAM PROSES
DEBLURRING CITRA
SKRIPSI
Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana
Komputer (S.Kom.)
Irine Natalia
11110110118
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK DAN INFORMATIKA
UNIVERSITAS MULTIMEDIA NUSANTARA
TANGERANG
2017
ii
PERNYATAAN TIDAK MELAKUKAN PLAGIAT
Dengan ini saya,
Nama : Irine Natalia
NIM : 11110110118
Program Studi : Teknik Informatika
Fakultas : Teknik dan Informatika
menyatakan bahwa skripsi yang berjudul ”Implementasi Blind Deconvolution
Dengan Pendekatan Maximum A Posteriori Dalam Proses Deblurring Citra”
ini adalah karya ilmiah saya sendiri, bukan plagiat dari karya ilmiah yang ditulis
oleh orang lain atau lembaga lain, dan semua karya ilmiah yang ditulis oleh orang
lain atau lembaga lain yang dirujuk dalam skripsi ini telah disebutkan sumber
kutipannya serta dicantumkan di Daftar Pustaka.
Jika di kemudian hari ditemukan bukti kecurangan / penyimpangan, baik dalam
pelaksanaan skripsi maupun dalam penulisan laporan skripsi, saya bersedia
menerima konsekuensi dinyatakan TIDAK LULUS untuk mata kuliah Skripsi yang
telah saya tempuh.
Tangerang,
(Irine Natalia)
Implementasi bild...,Irine Natalia,FTI UMN,2017
iii
LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI
IMPLEMENTASI BLIND DECONVOLUTION DENGAN PENDEKATAN
MAXIMUM A POSTERIORI DALAM PROSES DEBLURRING CITRA
Oleh
Nama : Irine Natalia
NIM : 11110110118
Program Studi : Teknik Informatika
Fakultas : Teknik dan Informatika
Tangerang, 10 Mei 2017
Dosen Pembimbing
(Ranny, S.Kom., M.Kom.)
Mengetahui,
Ketua Program Studi
(Maria Irmina P., S.Kom., M.T.)
Ketua Sidang
(Adhi Kusnadi, S.T., M.Si.)
Dosen Penguji
(Marcel Bonar Kristanda, S.Kom., M.Sc.)
Implementasi bild...,Irine Natalia,FTI UMN,2017
iv
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas segala anugerah-Nya yang
diberikan sehingga skripsi yang berjudul “Implementasi Blind Deconvolution
Dengan Pendekatan Maximum A Posteriori Dalam Proses Deblurring Citra” dapat
diselesaikan. Penyelesaian skripsi ini merupakan salah satu persyaratan
memperoleh gelar sarjana Sistem Komputer (S.Kom.) pada Program Studi Teknik
Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara.
Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada pihak-pihak yang telah
menolong untuk menyelesaikan skripsi ini, mereka adalah:
1. Dr. Ninok Leksono, Rektor Universitas Multimedia Nusantara, yang memberi
inspirasi bagi penulis untuk berprestasi,
2. Ibu Maria Irmina P., S.Kom., M.T., Ketua Program Studi Teknik Informatika
Universitas Multimedia Nusantara,
3. Ibu Ranny, S.Kom., M.Kom., yang membimbing pembuatan skripsi dan yang
telah mengajarkan penulis tata cara menulis karya ilmiah dengan benar,
4. Seluruh keluarga dan teman yang selalu memberi dukungan dan semangat dalam
menghadapi masalah.
Semoga skripsi ini bermanfaat, baik sebagai sumber informasi maupun sumber
inspirasi bagi pembaca.
Tangerang,
Irine Natalia
Implementasi bild...,Irine Natalia,FTI UMN,2017
v
IMPLEMENTASI BLIND DECONVOLUTION DENGAN PENDEKATAN
MAXIMUM A POSTERIORI DALAM PROSES DEBLURRING CITRA
ABSTRAK
Proses observasi citra dipakai secara luas dalam aplikasi sehari-hari, mulai
dari fotografi hingga ke objek penelitian seperti astronomi, medical imaging, dan
microscopy. Proses pengambilan citra dalam praktiknya tidak selalu menghasilkan
tampilan yang sempurna, ada beberapa faktor yang dapat mendistorsi hasil sebuah
citra salah satunya blur.
Banyak metode yang telah dikembangkan untuk aplikasi deblurring, salah
satunya adalah blind deconvolution. Metode blind deconvolution cocok digunakan
ketika sebuah citra diambil dalam kondisi yang kurang optimal dimana pengamat
kurang mengetahui faktor yang menyebabkan degradasi pada citra. Penelitian
terbaru terkait metode ini mengembangkan proses estimasi blur kernel
menggunakan Maximum A Posteriori sehingga dapat diperoleh estimasi citra dan
blur kernel yang lebih stabil. Penelitian ini menggunakan sampel data sebanyak tiga
puluh dua (32) citra blur dari gabungan empat (4) citra asli dengan delapan (8) blur
kernel. Evaluasi uji coba dilakukan dengan membandingkan hasil deblurring sesuai
dengan jumlah iterasi yang digunakan. Hasil penelitian menunjukkan output
deblurring terbaik terjadi pada iterasi ke-12 yang ditunjukkan dengan nilai Mean
Square Error terendah.
Kata kunci: deblurring, blind deconvolution, Point Spread Function, Maximum A
Posteriori.
Implementasi bild...,Irine Natalia,FTI UMN,2017
vi
BLIND DECONVOLUTION IMPLEMENTATION WITH MAXIMUM A
POSTERIORI ESTIMATION IN IMAGE DEBLURRING
ABSTRACT
Image preservation have been applied widely in many instances, ranging
from photography to research such as astronomy, medical imaging, and
microscopy. Capturing image in the practice doesn’t always give perfect result,
there could be few factors that could distort captured image, one of them is caused
by blur.
There are numerous methods that have been developed for deblurring
application, one of them is blind deconvolution. Blind deconvolution method is used
when an image was taken under inoptimal condition where there is no sufficient
information regarding image distortion. Recent papers developed this method
along with blur kernel estimation process using Maximum A Posteriori to obtain
more stable image and blur kernel result. This research is using thirty two (32) data
samples obtained from combining four (4) real images and eight (8) blur kernel.
Experiments were conducted by comparing deblurring results by the amount of
iterations used in each experiment. The research showed that best deblurred output
occurred in twelfth iteration as showed by the lowest Mean Square Error value.
Keywords: deblurring, blind deconvolution, Point Spread Function, Maximum A
Posteriori.
Implementasi bild...,Irine Natalia,FTI UMN,2017
vii
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ................................................................................................ i
HALAMAN PERNYATAAN TIDAK PLAGIAT ................................................. ii
HALAMAN PERSETUJUAN ............................... Error! Bookmark not defined.
KATA PENGANTAR ........................................................................................... iv
ABSTRAK .............................................................................................................. v
ABSTRACT ........................................................................................................... vi
DAFTAR ISI ......................................................................................................... vii
DAFTAR TABEL .................................................................................................. ix
DAFTAR GAMBAR .............................................................................................. x
BAB I PENDAHULUAN .................................................................................... 1
1.1 Latar Belakang .............................................................................................. 1
1.1 Rumusan Masalah ......................................................................................... 3
1.2 Batasan Masalah ............................................................................................ 3
1.3 Tujuan Penelitian ........................................................................................... 3
1.4 Manfaat Penelitian ......................................................................................... 4
1.5 Sistematika Penulisan .................................................................................... 4
BAB II LANDASAN TEORI ............................................................................... 6
2.1 Citra Digital ................................................................................................... 6
2.2 Deblurring ..................................................................................................... 7
2.3 Point Spread Function ................................................................................... 8
2.4 Blind Deconvolution ..................................................................................... 9
2.5 Ringing Artifact ......................................................................................... 132
2.6 Maximum A Posteriori .............................................................................. 133
BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN PERANCANGAN .................. 177
3.1 Metodologi ................................................................................................ 177
3.2 Perancangan Aplikasi ................................................................................ 199
3.2.1 Diagram Flowchart ............................................................................. 199
3.2.2 Tampilan Antarmuka ............................................................................ 31
BAB IV IMPLEMENTASI DAN UJI COBA .................................................... 333
4.1 Spesifikasi Perangkat ................................................................................ 333
4.2 Implementasi Sistem ................................................................................. 344
4.3 Tampilan Antarmuka ................................................................................. 477
4.4 Uji Coba .................................................................................................... 499
Implementasi bild...,Irine Natalia,FTI UMN,2017
viii
4.4.1 Tahapan Uji Coba ................................................................................. 50
4.4.2 Hasil dan Evaluasi Uji Coba ................................................................. 52
BAB V SIMPULAN DAN SARAN ................................................................... 71
5.1 Simpulan ...................................................................................................... 71
5.2 Saran ............................................................................................................ 72
DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................... 73
DAFTAR LAMPIRAN ......................................................................................... 75
Implementasi bild...,Irine Natalia,FTI UMN,2017
ix
DAFTAR TABEL
Tabel 4.1 Nilai MSE dikelompokkan berdasarkan PSF pertama ........................... 52
Tabel 4.2 Nilai MSE dikelompokkan berdasarkan PSF kedua .............................. 53
Tabel 4.3 Nilai MSE dikelompokkan berdasarkan PSF ketiga .............................. 54
Tabel 4.4 Nilai MSE dikelompokkan berdasarkan PSF keempat .......................... 55
Tabel 4.5 Nilai MSE dikelompokkan berdasarkan PSF kelima ............................. 56
Tabel 4.6 Nilai MSE dikelompokkan berdasarkan PSF keenam ........................... 57
Tabel 4.7 Nilai MSE dikelompokkan berdasarkan PSF keenam ........................... 58
Tabel 4.8 Nilai MSE dikelompokkan berdasarkan PSF keenam ........................... 59
Tabel 4.9 Lama waktu deblurring berdasarkan PSF pertama ................................ 60
Tabel 4.10 Lama waktu deblurring berdasarkan PSF kedua ................................. 61
Tabel 4.11 Lama waktu deblurring berdasarkan PSF ketiga ................................. 62
Tabel 4.12 Lama waktu deblurring berdasarkan PSF keempat ............................. 63
Tabel 4.13 Lama waktu deblurring berdasarkan PSF kelima ................................ 63
Tabel 4.14 Lama waktu deblurring berdasarkan PSF keenam .............................. 64
Tabel 4.15 Lama waktu deblurring berdasarkan PSF ketujuh ............................... 65
Tabel 4.16 Lama waktu deblurring berdasarkan PSF kedelapan .......................... 66
Implementasi bild...,Irine Natalia,FTI UMN,2017
x
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Channel warna RGB beserta atribut grayscale di dalamnya ............... 7
Gambar 2.2 Perbedaan point source dan Point Spread Function ............................ 9
Gambar 2.3 Alur dasar proses blind deconvolution ............................................... 10
Gambar 2.4 Citra asli (kiri) dan tampilan spektrum amplitude-nya (kanan) ......... 11
Gambar 2.5 Citra blur (kiri) dan tampilan spektrum amplitude-nya (kanan) ........ 12
Gambar 2.6 Perbedaan citra dengan ringing artifact (kiri) dan normal (kanan) ... 13
Gambar 2.7 Alur proses blind deconvolution dengan estimasi MAP .................... 14
Gambar 2.8 Alur proses estimasi MAP dengan menyertai data prior ................... 14
Gambar 3.1 Flowchart aplikasi deblurring ............................................................ 20
Gambar 3.2 Alur proses aplikasi deblurring .......................................................... 22
Gambar 3.3 Fungsi kalkulasi Region of Interest .................................................... 24
Gambar 3.4 Alur utama proses estimasi ................................................................ 25
Gambar 3.5 Alur fungsi estimasi U........................................................................ 27
Gambar 3.6 Alur fungsi estimasi H........................................................................ 29
Gambar 3.7 Diagram non-blind deconvolution process ........................................ 30
Gambar 3.8 Rancangan antarmuka aplikasi deblurring ......................................... 31
Gambar 3.9 Output H_WINDOW dan U_WINDOW ............................................. 32
Gambar 4.1 Fungsi getROI .................................................................................... 35
Gambar 4.2 Fungsi mainEstimation ....................................................................... 37
Gambar 4.3 Fungsi mainEstimation (lanjutan) ...................................................... 38
Gambar 4.4 Fungsi dft2d ........................................................................................ 39
Gambar 4.5 Fungsi idft2d ....................................................................................... 39
Gambar 4.6 Fungsi Ustep ....................................................................................... 41
Gambar 4.7 Fungsi Hstep ....................................................................................... 43
Gambar 4.8 Fungsi nonBlindDeconv ..................................................................... 44
Gambar 4.9 Fungsi nonBlindDeconv (lanjutan) .................................................... 45
Gambar 4.10 Fungsi getMSE ................................................................................. 46
Gambar 4.11 Tampilan GUI aplikasi saat dibuka .................................................. 47
Gambar 4.12 Tampilan GUI setelah diinput pengguna ......................................... 48
Gambar 4.13 Tampilan command prompt, U_WINDOW, dan H_WINDOW ........ 49
Implementasi bild...,Irine Natalia,FTI UMN,2017
xi
Gambar 4.14 Set data citra dan PSF asli ................................................................ 50
Gambar 4.15 Data citra blur sebanyak tiga puluh dua (32) buah .......................... 51
Gambar 4.16 Grafik MSE berdasarkan hasil deblur dengan varian PSF pertama . 53
Gambar 4.17 Grafik MSE berdasarkan hasil deblur dengan varian PSF kedua .... 54
Gambar 4.18 Grafik MSE berdasarkan hasil deblur dengan varian PSF ketiga .... 55
Gambar 4.19 Grafik MSE berdasarkan hasil deblur dengan varian PSF keempat 56
Gambar 4.20 Grafik MSE berdasarkan hasil deblur dengan varian PSF kelima ... 57
Gambar 4.21 Grafik MSE berdasarkan hasil deblur dengan varian PSF keenam . 58
Gambar 4.22 Grafik MSE berdasarkan hasil deblur dengan varian PSF ketujuh .. 59
Gambar 4.23 Grafik MSE berdasarkan hasil deblur dengan PSF kedelapan ........ 60
Gambar 4.24 Grafik lama waktu deblurring berdasarkan PSF pertama ................ 61
Gambar 4.25 Grafik lama waktu deblurring berdasarkan PSF kedua ................... 61
Gambar 4.26 Grafik lama waktu deblurring berdasarkan PSF ketiga ................... 62
Gambar 4.27 Grafik lama waktu deblurring berdasarkan PSF keempat ............... 63
Gambar 4.28 Grafik lama waktu deblurring berdasarkan PSF kelima .................. 64
Gambar 4.29 Grafik lama waktu deblurring berdasarkan PSF keenam ................ 65
Gambar 4.30 Grafik lama waktu deblurring berdasarkan PSF ketujuh ................. 66
Gambar 4.31 Grafik lama waktu deblurring berdasarkan PSF kedelapan............. 67
Gambar 4.32 Grafik nilai MSE terendah berdasarkan parameter maxiter ............. 68
Gambar 4.33 Grafik lama waktu terlama dan tercepat berdasarkan maxiter ......... 68
Gambar 4.34 Tampilan output PSF (kiri) dan citra hasil deblur (kanan) dari kategori
citra pertama ........................................................................................................... 69
Gambar 4.35 Tampilan output PSF (kiri) dan citra hasil deblur (kanan) dari kategori
citra kedua .............................................................................................................. 69
Gambar 4.36 Tampilan output PSF (kiri) dan citra hasil deblur (kanan) dari kategori
citra ketiga .............................................................................................................. 69
Gambar 4.37 Tampilan output PSF (kiri) dan citra hasil deblur (kanan) dari kategori
citra keempat .......................................................................................................... 70
Gambar 4.38 Efek ringing artifact menutupi hasil PSF pada data pertama .......... 70
Implementasi bild...,Irine Natalia,FTI UMN,2017