OPTIMASI MULTI SCALE RETINEX CITRA BAWAH AIR DENGAN MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION - Pulung Nurtantyo Andono; Putu Samuel Prihatmajaya; Ricardus Anggi Pramunendar (Program Pascasarjana Magister Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, 2019)
Penelitian tentang perbaikan citra sudah sejak lama dilakukan dan hingga saat ini masih dilakukan penelitian tentang perbaikan citra. Beberapa penelitian yang telah dilakukan menghasilkan beberapa usulan metode untuk perbaikan citra. Penelitian di bidang computer vision untuk lingkungan bawah air menjadi tantangan dari beberapa peneliti untuk melakukan image restoration. Karena untuk citra bawah air sering banyak menghadapi permasalahan intensitas cahaya, pertikel-partikel yang banyak mengganggu pandangan, ditambah jika terjadi gelombang akan membuat kestabilan dalam menggambil citra terganggu sehingga bisa mengakibatkan noise yang besar jika dibandingkan pengambilan citra di darat. Dalam penelitian ini pembahasan yang dilakukan adalah perbaikan citra bawah air dengan menggunakan MSCR (Multi Scale Retinex) dengan mengoptimalkan pembobotan dari MSCR dengan menggunakan teknik PSO(Particle Swarm Optimization) sebagai teknik optimasinya, sehingga mendapatkan tingakatan error yang lebih rendah. Sehingga hasil MSE (Mean Square Error) yang di dapatkan oleh MSCR adalah sebesar 5218,4249 dan hasil yang didapatkan dengan menggunakan PSO adalah sebesar 4955,0757