<![CDATA[Terdapat banyak aplikasi pengenalan pola yang membutuhkan input citra dengan ukuran tertentu. Ukuran dari citra mempengaruhi hasil dari pengenalan pola tersebut. Metode interpolasi seringkali digunakan untuk mengatur ukuran citra. Kualitas citra hasil interpolasi tergantung dari metode interpolasi yang diterapkan. Pengukuran kualitas citra hasil interpolasi dapat dilakukan dengan pendekatan kualitas indeks. Salah satu pendekatan indeks kualitas yang sering digunakan adalah SSIM. Selain kualitas citra, metode interpolasi juga berpengaruh terhadap perubahan tekstur citra. Tekstur citra adalah fitur utama yang sering digunakan pada pengolahan citra dan computer vision untuk mengklasifikasikan suatu objek. Salah satu metode untuk melihat karakteristik tekstur citra adalah dengan statistik citra tersebut. Metode statistik mengkarakteristikkan tekstur citra berdasarkan distribusi statistik citra. Penelitian ini membanding 4 metode interpolasi yaitu NNI, Bilinear Interpolation, Bicubic Interpolation dan NNV. Keempat metode interpolasi tersebut dianalisis dengan kuantitatif parameter dari tekstur citra. Parameter yang dimaksud adalah rerata, standar deviasi, skewness, energi, entropi dan kehalusan. Sepuluh buah citra uji digunakan pada penelitian ini. Berdasarkan keenam fitur yang dianalisis, nilai skewness suatu citra sangat terpengaruh proses interpolasi. Perubahan nilai skewness dari citra hasil interpolasi dengan citra asli mencapai 800%, Perubahan energi mencapai 90%, entropi 75%, kehalusan 18%, standar deviasi 10% dan rerata 0,9%. Pengukuran SSIM dengan metode Bicubic Interpolation menghasilkan nilai SSIM yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode lainnya.Kata kunci: interpolasi, tekstur, kualitas, citra, SSIM]]>
Copyrights © 2017
