• Tidak ada hasil yang ditemukan

Perangkat Lunak Perbaikan Kualitas Citra (1)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "Perangkat Lunak Perbaikan Kualitas Citra (1)"

Copied!
5
0
0

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 1. Diagram alir sistem
Gambar 2.  Contrast Stretching pada citra Bird.bmp (a) Citra asli; (b) Histogram citra asli (R, G, B), (c) Citra hasil fomat JPEG, (d) Histogram citra hasil format JPEG
Gambar 3.  Elephant.bmp, (a) Citra asli; (b) Histogram citra asli (R, G, B); (c) Citra hasil RGB fomat BMP; Contrast Stretching pada citra (d) Histogram citra hasil format BMP

Referensi

Dokumen terkait

Berdasarkan hasil pengujian High-Boost Filtering lebih baik digunakan pada citra grayscale berformat .bmp maupun berformat .png dengan Gaussian noise karena nilai MSE

dikenal  sebagai  citra  digital,  citra  digital  merupakan  suatu  larik  dua  dimensi  atau  suatu  matriks  yang  elemen­elemennya  menyatakan  tingkat 

Berdasarkan hasil pengujian High-Boost Filtering lebih baik digunakan pada citra grayscale berformat .bmp maupun berformat .png dengan Gaussian noise karena nilai MSE

Berdasarkan hasil pengujian High-Boost Filtering lebih baik digunakan pada citra grayscale berformat .bmp maupun berformat .png dengan Gaussian noise karena nilai MSE

Oleh karena itu pada penelitian ini digunakan unsharp masking yang merupakan teknik perbaikan citra untuk memperbaiki kualitas citra hasil citra keabuan pada citra

a) Dari hasil pengujian menggunakan acuan MSE yang dilakukan oleh penulis pada citra steganografi didapatkan bahwa format JPEG mempunyai nilai error rata-rata

Pada pengujian format .jpeg menghasilkan rasio kompresi citra rata-rata 58.9% % dan rata-rata rasio dekompresi citra adalah 39.4%. Pada pengujian

a) Menampilkan citra secara langsung di jendela utama beserta distribusi nilai keabuan citra. b) Proses akuisisi citra dapat dilakukan secara manual atau otomatis. c)