Analisis Dan Implementasi Metode Steepest Descent Untuk Mengurangi Blur Pada Citra Digital
Abstract
Seringkali dalam pengambilan suatu objek tertentu hasil citra yang didapat mengalami degradasi atau penurunan kualitas citra, salah satunya terjadinya blur yang diakibatkan oleh kamera yang tidak fokus dalam menangkap suatu objek. Oleh karena itu diperlukan perbaikan untuk citra yang terdegradasi tersebut, dalam hal ini digunakan metode Steepest Descent dalam proses pengurangan blur. Ide dasar metode ini adalah melakukan iterasi untuk mengurangi blur dengan menelusuri titik yang paling curam. Blur yang dimasukkan pada citra digital adalah Gaussian dan Motion blur yang dibangkitkan melalui suatu blur generator. Performansi yang diujikan adalah PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dan Similarity citra hasil pengurangan blur. Dari hasil analisis didapatkan bahwa secara umum metode Steepest Descent dapat digunakan untuk mengurangi blur, namun kurang handal mengurangi blur dengan intensitas tinggi karena menghasilkan citra dengan PSNR kurang dari 30 dB dan Similarity yang meningkat.
Downloads
Keywords
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License