Analisis Jurnal 2
Multi-type Noise Removal in Lead Frame Image Using Enhanced Hybrid Median Filter
Muhammad Syafiq Alza Alias#, Norazlin Ibrahim#, Zalhan Mohd Zin#
Muhammad Syafiq Alza Alias#, Norazlin Ibrahim#, Zalhan Mohd Zin#
Dhea Aulia Andini
11116920
2 KA 05
Analisis Jurnal 2
Saya akan menganalisa jurnal yang berjudul, Multi-type Noise Removal in Lead Frame Image Using Enhanced Hybrid Median Filter. Dari apa yang saya analisa Teknik penyaringan gambar memainkan peran yang sangat penting dalam pengolahan citra digital. Ini adalah salah satu langkah utama dalam peningkatan dan pemulihan gambar. Teknik penyaringan ini bisa menghilangkan noise dan melestarikan detail gambar untuk proses ekstraksi fitur. Namun, proses penyaringan masih bisa dianggap sebagai tantangan besar untuk teknik penyaringan gambar. Suara umum pada citra seperti Salt & Pepper, Gaussian, Speckle, dan Poisson Noise masih menimbulkan masalah dalam proses penyaringan dimana kualitas dan keaslian gambar dapat terdegradasi dan terganggu. Sementara itu, teknik penyaringan tunggal biasanya pas untuk menangani hanya beberapa kebisingan tertentu. Makalah ini menyajikan teknik Hybrid Median Filter (H6F) yang disempurnakan untuk memperbaiki proses penyaringan gambar. Teknik ini melibatkan subklas 3x3 dan penentuan nilai piksel baru dari nilai median dari tiga langkah yang merupakan perhitungan median '+' - tetangga, perhitungan median semua sub-topeng dan pemilihan nilai piksel tengah. Teknik H6F telah dihitung pada sistem inspeksi bingkai utama. Hasilnya menunjukkan bahwa teknik ini telah mampu menghilangkan multi-jenis suara secara efisien dan menghasilkan Mean-Square Error (MSE) yang sangat rendah sembari mengkonsumsi jumlah waktu eksekusi yang dapat diterima bila dibandingkan dengan teknik penyaringan lainnya.
Penelitian ini menunjukkan bahwa H6F adalah teknik penyaringan yang lebih baik dalam menghilangkan kebisingan Garam dan Lada, kebisingan Speckle, kebisingan Poisson dan multi tipe noise bila dibandingkan dengan teknik penyaringan lainnya. Teknik ini juga bekerja dengan baik dengan noise Gaussing untuk kerapatan 0,02 dan 0,04. Setelah melakukan H6F ini pada gambar bingkai utama, hasilnya menunjukkan bahwa ia memiliki nilai MSE terendah untuk hampir semua suara yang diuji, yang berarti filter berfungsi dengan baik dalam menghilangkan suara pada gambar. Yang terdekat yang bisa menantang kinerja filter ini adalah HMF dan H4F. Dalam analisis waktu eksekusi, hasilnya juga menunjukkan bahwa H6F memiliki waktu eksekusi yang sedikit lebih rendah dan dapat diterima yang mengindikasikan bahwa algoritma H6F dapat dianggap memiliki kualitas lebih tinggi daripada algoritma H4F dan dapat menghemat waktu lebih banyak. Meskipun waktu eksekusi terendah dimiliki oleh H2F dan H3F masing-masing, keberhasilan menghilangkan suara pada gambar kerangka utama lebih rendah pada keduanya jika dibandingkan dengan teknik H6F. Akhirnya, dengan pencapaian kinerja ini, dimungkinkan menerapkan H6F dalam Sistem Visi untuk meningkatkan kinerja pemeriksaan mutu.
Penelitian ini menunjukkan bahwa H6F adalah teknik penyaringan yang lebih baik dalam menghilangkan kebisingan Garam dan Lada, kebisingan Speckle, kebisingan Poisson dan multi tipe noise bila dibandingkan dengan teknik penyaringan lainnya. Teknik ini juga bekerja dengan baik dengan noise Gaussing untuk kerapatan 0,02 dan 0,04. Setelah melakukan H6F ini pada gambar bingkai utama, hasilnya menunjukkan bahwa ia memiliki nilai MSE terendah untuk hampir semua suara yang diuji, yang berarti filter berfungsi dengan baik dalam menghilangkan suara pada gambar. Yang terdekat yang bisa menantang kinerja filter ini adalah HMF dan H4F. Dalam analisis waktu eksekusi, hasilnya juga menunjukkan bahwa H6F memiliki waktu eksekusi yang sedikit lebih rendah dan dapat diterima yang mengindikasikan bahwa algoritma H6F dapat dianggap memiliki kualitas lebih tinggi daripada algoritma H4F dan dapat menghemat waktu lebih banyak. Meskipun waktu eksekusi terendah dimiliki oleh H2F dan H3F masing-masing, keberhasilan menghilangkan suara pada gambar kerangka utama lebih rendah pada keduanya jika dibandingkan dengan teknik H6F. Akhirnya, dengan pencapaian kinerja ini, dimungkinkan menerapkan H6F dalam Sistem Visi untuk meningkatkan kinerja pemeriksaan mutu.
Komentar
Posting Komentar