IMPLEMENTASI WIENER, CONTRAST STRETCHING, SHARPENING FILTER PADA CITRA SEMANGKA MENGGUNAKAN MSE,RMSE, DAN PSNR - Kevin Aviantoro; Yulia Darnita (Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi, 2024)
Penelitian ini mengkaji tiga metode pemrosesan citra Wiener Filter, Contrast Stretching, dan Sharpening Filter untuk meningkatkan kualitas citra semangka. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan Mean Squared Error (MSE), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), dan Root Mean Square Error (RMSE). Wiener Filter efektif mengurangi noise, Contrast Stretching meningkatkan kontras, dan Sharpening Filter menonjolkan detail. MSE mengukur rata-rata kesalahan kuadrat antara citra asli dan citra yang diproses, dengan nilai < 1 menunjukkan kualitas bagus dan > 1 kualitas kurang bagus. PSNR mengukur rasio sinyal maksimum terhadap noise, dengan nilai < 20 dB menunjukkan kualitas kurang bagus dan > 40 dB kualitas bagus. RMSE, sebagai akar dari MSE, memberikan ukuran kesalahan absolut antara citra asli dan citra yang diproses. Nilai RMSE yang lebih rendah menunjukkan kualitas yang lebih baik dan memudahkan pemahaman besaran kesalahan.