ABSTRAKSI: Citra digital merupakan salah satu bentuk citra yang sangat mudah dipergunakan jika dilihat dari segi pengiriman citra sebagai data, pengolahan dan pemrosesan citra itu sendiri. Disamping itu juga, citra digital menjadi hal yang sangat penting dan berguna dalam berbagai hal bidang kehidupan sehingga akses terhadap citra digital ini makin banyak. Seringkali dalam proses pengambilan maupun pengiriman citra, citra yang dihasilkan mengalami noise karena adanya gangguan pada komponen elektronika sehingga mengakibatkan penurunan kualitas citra atau tidak sesuai dengan citra aslinya.
Dalam tugas akhir ini telah diimplementasikan dan dianalisis pemakaian metode Adaptive Minimum Mean Square Error filtering dalam melakukan proses pengurangan noise pada suatu citra digital yang mengalami noise sehingga kualitas citra dapat ditingkatkan. Noise yang dipakai adalah Additive Gaussian Noise, Impulsive Noise, dan Additive laplacian Noise, dimana noise tersebut akan dibangkitkan melalui suatu noise generator.
Parameter performansi yang diujikan pada citra digital adalah PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) pada citra hasil filtering. Pengujian dilakukan dengan beberapa kombinasi dalam meningkatkan kualitas citra, yaitu selain dengan menggunakan jenis dan parameter noise yang berbeda-beda, juga digunakan ukuran kernel (3x3, 5x5, 7x7) dan pola kernel yang berbeda-beda (kubus, plus silang). Performansi Adaptive Minimum Mean Square Error filtering akan dibandingkan dengan performansi dari Mean filtering dan Median Filtering. Dari hasil analisis didapatkan bahwa secara umum metode Adaptive Minimum Mean Square Error filtering lebih optimal digunakan untuk mengurangi additive gaussian noise lalu laplacian dan terakhir impulsive noise. Dimana untuk mendapatkan nilai PSNR yang lebih baik dipengaruhi oleh semakin besarnya ukuran dan pola kernel yang digunakan.Kata Kunci : Adaptive Minimum Mean Square Error filtering, pixel, noise,ABSTRACT: Digital image is one of the easiest used image forms viewed from the sending of image as data and the image processing itselves. Beside that, digital image become a very important matter and useful in our life necessity so this digital imaging access has grown excessively. Often in taking or sending digital image process, yielded image experience of noise caused by trouble in electronics component so that result degradation of image quality or disagree with its original image.
In this final task, Adaptive Minimum Mean Square Error filtering method will be implemented and analyzed to do noise reducing process on a noise suffered digital image, so the quality of the image can be increased. A noise used is additive Gaussian noise, impulsive noise, and additive laplacian noise where the noise in this image will be generated through a noise generator.
Performance parameters that would be tested in the digital image is PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) at image result of filtering.The testing were did with several combination beside by using parameter and type of noise which different each other, are also used kernel size measure (3x3, 5x5, 7x7) and kernel pattern which different each other (cube, plus, crossed). Performance of Adaptive Minimum Mean Square Error Filtering will be compared to performance of Mean Median and filtering of Filtering. from the analysis result, asserts that Adaptive Minimum Mean Square Error filtering is very proper to be used for decreasing additive gaussian noise, laplacian,and the last is impulsive noise. To get better PSNR, we can use bigger size of kernel and used kernel pattern.Keyword: Adaptive Minimum Mean Square Error filtering, pixel, noise,