ANALISIS DAN IMPLEMENTASI METODE<br /> STEEPEST DESCENT UNTUK MENGURANGI BLUR<br /> PADA CITRA DIGITAL<br /> ANALYSIS AND IMPLEMENTATION OF STEEPEST<br /> DESCENT METHOD FOR BLUR REDUCTION<br /> AT DIGITAL IMAGE
I GEDE ADNYANA

Informasi Umum

Kode

113020093

Klasifikasi

000 - Generalistics

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Other

Dilihat

332 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Seringkali dalam pengambilan suatu objek tertentu hasil citra yang didapat<br /> mengalami degradasi atau penurunan kualitas citra, salah satunya terjadinya blur<br /> yang diakibatkan oleh kamera yang tidak fokus dalam menangkap suatu objek.<br /> Oleh karena itu diperlukan perbaikan untuk citra yang terdegradasi tersebut.<br /> Dalam tugas akhir ini diimplementasikan dan dianalisis pemakaian<br /> Metode Steepest Descent dalam proses pengurangan blur. Ide dasar metode ini<br /> adalah melakukan iterasi untuk mengurangi blur dengan menelusuri titik yang<br /> paling curam. Blur yang dimasukkan pada citra digital adalah Gaussian dan<br /> Motion blur yang dibangkitkan melalui suatu blur generator.<br /> Performansi yang diujikan adalah PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) dan<br /> Similarity citra hasil pengurangan blur. Dari hasil analisis didapatkan bahwa<br /> secara umum metode Steepest Descent dapat digunakan untuk mengurangi blur<br /> namun kurang handal mengurangi blur dengan intensitas tinggi karena<br /> menghasilkan citra dengan PSNR &lt; 30 dB dan Similarity yang meningkat.Kata Kunci : Blur, Steepest Descent, PSNR, Similarity, Gaussian Blur, Motion BlurABSTRACT: Many times in taking some object , the result of image has a degradation<br /> or declining the quality of image, one of them is blur, that happened because of<br /> unfocused when captured an image. So that it needs to repair for the degradation<br /> image.<br /> In this final project Steepest Descent method is analysed and implemented<br /> to reduce blur. The basic idea is doing some iteration to reduce the blur with<br /> tracing the most descent point. Blur that&rsquo;s used is Gaussian and Motion blur,<br /> where it&rsquo;s generated by a blur generator.<br /> Performance parameter that&rsquo;s tested is PSNR(Peak Signal-to-Noise ratio)<br /> and Similarity from image result by reducing blur process. From the analysis<br /> result, asserts that Steepest Descent Method can use for reducing blur but not<br /> proper for reducing blur with high intensity blur because it result an image which<br /> has PSNR lower tahan 30 dB and increased Similarity.Keyword: Blur, Steepest Descet, PSNR, Similarity, Gaussian Blur, Motion Blur

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook