ABSTRAKSI: Citra digital sangat rentan mendapatkan serangan noise. Noise yang dapat terjadi pada suatu citra dapat diklasifikasikan menjadi enam model. Salah satunya adalah Impulse Noise. Noise ini disebabkan karena terjadinya error bit dalam pengiriman data. Noise merupakan sumber utama error dalam komunikasi data digital dan mengurangi noise pada citra digital sangat penting sebelum citra masuk ke beberapa pengolahan selanjutnya, seperti edge detection, image segmentation, dan object recognition.
Algoritma yang digunakan dalam mengurangi Impulse Noise disini adalah, Sized based Adaptive Median Filter (SAMF). SAMF didasarkan pada deteksi dari ukuran impulse noise. SAMF terdiri dari dua operasi yang dilakukan, yaitu melakukan 3-stage deteksi noise dan diikuti dengan filtering. Ukuran mask window pada proses filtering yang digunakan adalah: 3 x 3 , 5 x 5, dan 7 x 7. Ukuran tersebut bergantung pada stage yang dimasuki pada saat proses deteksi dengan threshold tertentu. Citra yang diujicobakan adalah citra RGB yang diproses per-channel secara berurutan, kemudian output yang dihasilkan berupa nilai PSNR, PONA, dan citra hasil.
Berdasarkan hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa untuk mendapatkan performansi terbaik dari algoritma SAMF, perlu memberikan nilai untuk masing-masing threshold yang tepat disesuaikan dengan jenis citranya. SAMF layak untuk digunakan pada impulse noise yang berkisar antara 0 s.d. 0.3.
Kata Kunci : impulse noise, size based adaptive median filter, RGB channel, threshold, PSNR, PONAABSTRACT: Digital image is very vulnerable to get the noise attack. Noise that can occur in an image can be classified into six models. One of them is the Impulse Noise. This noise is caused by the occurrence of bit errors in data transmission. Noise is a major source of error in digital data communication, and reducing noise in digital images is very important before the image get into some further processing, such as edge detection, image segmentation, and object recognition.
The algorithm used in reducing this Impulse Noise is, Sized based Adaptive Median Filter (SAMF). SAMF is based on the detection of the size of the impulse noise. SAMF algorithm consists of two operations performed, which doing three stage impulse noise detection and followed by filtering. Window mask size on filtering process used is: 3 x 3, 5 x 5, and 7 x 7. The size of the window mask depend on the stage that entered during the detection process with a certain threshold. The tested image is processed RGB per channel in sequence, then the output is in the form of PSNR and PONA, and image filtering results.
Based on test results, it can be concluded that in order to get the best performance of the algorithm SAMF, we need to provide value to each of the appropriate threshold is adjusted to the type of image. SAMF quite feasible for use in impulse noise which ranges from 0 to 0.3.
Keyword: impulse noise, size based adaptive median filter, RGB channel, threshold, PSNR, PONA