ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA HARMONIC MEAN FILTER DAN GEOMETRIC MEAN FILTER UNTUK REDUKSI GAUSSIAN NOISE PADA CITRA DIGITAL - Rakhmat Kurniawan; Triase Triase; Khairin Nadia (JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH, 2024)
Citra adalah gambaran, kemiripan atau tiruan dari suatu objek. Meskipun citra atau gambar kaya akan informasi, citra yang dimiliki seringkali mengalami penurunan kualitas, misalnya mengandung cacat atau noise. Noise pada citra dapat dihilangkan dengan teknik filtering. Teknik filtering yang digunakan pada penelitian ini adalah Harmonic Mean Filter dan Geometric Mean Filter untuk mereduksi citra yang terkena Gaussian Noise. Gaussian noise juga disebut white noise karena semua frekuensi spektralnya adalah cahaya putih. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan menggunakan kedua algoritma filtering tersebut untuk menguji citra uji grayscale yang ditambahkan dengan kontras, dapat disimpulkan bahwa dilihat dari perhitungan manual maupun menggunakan sistem yang dirancang menggunakan software MATLAB R2015a algoritma Harmonic Mean Filter terbukti lebih efektif dalam mereduksi noise gaussian daripada Geometric Mean Filter. Hasil tersebut dapat dilihat dari nilai MSE dan PSNR yang dihasilkan melalui hitungan manual dan serta nilai Runtime pada pengujian sistem.