Implementasi dan Perbandingan Metode Harmonic-Mean Filter dan Contraharmonic-Mean Filter untuk Mereduksi Noise Pada Citra Digital
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
metode GMF dan ATMF untuk reduksi undefined noise + exponential noise dengan reduksi exponential noise pada citra berkontras terang. dapat dilihat pada
Pada pengujian Gamma noise dapat direduksi dengan baik oleh kedua metode, baik itu Weighted Mean Filtering maupun Harmonic Mean Filtering , sedangkan Rayleigh
Tabel 4.13 Perbandingan Nilai MSE, PSNR, Running Time Hasil Metode Harmonic Mean Filter terhadap Citra *.png pada Citra Gaussian Noise *.png dan Citra
Pada pengujian Gamma noise dapat direduksi dengan baik oleh kedua metode, baik itu Weighted Mean Filtering maupun Harmonic Mean Filtering, sedangkan Rayleigh
Contraharmonic Mean Filter dan Arithmetic Mean Filter dalam mereduksi noise yang tercipta dari pencitraan laser (Exponential Noise). Sehingga berdasarkan hasil yang diuraikan
ImplementasiMetodeKombinasi Mean Filter Dan Median Filter untukMereduksi Gaussian Noise, Salt and Pepper Noise, Speckle Noise, Dan Exponential Noise Pada Citra
4.9 Perbandingan MSE, PSNR dan runtime proses metode Midpoint dan Yp Mean filter dalam mereduksi Uniform noise pada citra Fuji.bmp dengan ukuran dimensi 1024 x
Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa Adaptive Median Filter(AMF) baik digunakan untuk mereduksi Noise Poisson dibandingkan dengan Alpha-Trimmed Mean Filter(ATMF).Perancangan
