Analisis Dan Implementasi Image Denoising dengan Metode Normal Shrink sebagai Wavelet Thresholding Analysis - W.T. Handoko; Eka Ardhianto; Edy Safriliyanto (Universitas Stikubank, 2011)
Citra memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi seiring kemudahan yang ditawarkan dalam pengambilan, pemrosesan dan penyimpanannya masyarakat mulai banyak yang meninggalkan citra analog dan beralih ke citra digital. Namun terkadang timbul gangguan pada citra yang disebut noise sehingga menyebabkan kualitas citra yang diterima menjadi turun atau tidak sesuai dengan citra aslinya. Sehubungan dengan hal tersebut maka dalam penelitian ini bermaksud membuat aplikasi penghilangan noise atau pengurangan noise. Noise yang digunakan adalah additive Gaussian noise dan additive Laplacian noise, sedangkan Metode yang digunakan adalah wavelet tresholding analysis. Sedangkan Wavelet yang digunakan untuk mereduksi noise tersebut adalah wavelet daubchiess, coiflet dan symlet. Hasil analisis dari program denoising ini dapat disimpulkan bahwa jenis citra yang memiliki karakteristik normal contrast dan normal brightness memiliki hasil yang paling optimal di segala kondisi pengujian untuk jenis noise additive gaussian, dan additive laplacian gaussian. Untuk jenis citra yang memiliki karakteristik high brightness hasilnya lebih optimal bila dibandingkan dengan citra high contrast. Dalam aplikasi ini hanya menggunakan file citra berformat bitmap sebagai file pembanding yang dapat dideskripsikan melalui PSNR (peak signal to noise ratio), untuk pembuatan aplikasi ini digunakan software Matlab 7.0.4 sebagai software utamanya.