IMPLEMENTASI PERBANDINGAN FILTER GAUSSIAN,MEAN, DAN MEDIAN UNTUK REDUKSI NOISE SALT AND PEPPER PADA CITRA X-RAY MENGGUNAKAN PSNR DAN SSIM

BINATHARA, GAHARU WINANGGYA (2025) IMPLEMENTASI PERBANDINGAN FILTER GAUSSIAN,MEAN, DAN MEDIAN UNTUK REDUKSI NOISE SALT AND PEPPER PADA CITRA X-RAY MENGGUNAKAN PSNR DAN SSIM. Skripsi thesis, UPN Veteran Yogyakarta.

	Text Gaharu_Abstrak.pdf Download (394kB)
	Text Gaharu_Cover.pdf Download (195kB)
	Text Gaharu_DaftarIsi.pdf Download (215kB)
	Text Gaharu_DaftarPustaka.pdf Download (182kB)
	Text Gaharu_NaskahFull.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text Gaharu_PengesahanPembimbing.pdf Download (49kB)
	Text Gaharu_PengesahanPenguji.pdf Download (60kB)

Abstract

ABSTRAK
Perbaikan kualitas citra pada pengolahan citra digital, terutama pada citra seperti X
ray, sering kali terhambat oleh gangguan noise yang dapat merusak detail citra. Salah satu
jenis noise yang umum dijumpai adalah salt and pepper, yang dapat muncul akibat kesalahan
pengolahan atau interferensi dari perangkat keras. Noise ini menyebabkan titik-titik hitam
dan putih pada citra, mengaburkan informasi penting yang diperlukan untuk analisis lebih
lanjut. Oleh karena itu, penanggulangan noise semacam ini menjadi langkah krusial untuk
meningkatkan kualitas citra dan akurasi diagnosis. Beberapa metode filter telah diterapkan
untuk mereduksi gangguan ini, dengan filter gaussian, mean, dan median menjadi metode
yang paling sering digunakan. Meskipun telah banyak penelitian yang mengaplikasikan
ketiga filter ini, efektivitasnya dalam mengurangi noise salt and pepper pada citra X-ray
masih beragam, bergantung pada jenis dan tingkat kerusakan noise yang terdapat pada citra.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi dan perbandingan efektivitas tiga
jenis filter dalam mengatasi noise salt and pepper pada citra X-ray. Filter yang diuji
mencakup filter gaussian, filter mean, dan filter median. Proses evaluasi dilakukan dengan
menggunakan dua parameter kualitas citra yang penting dalam pengolahan citra medis, yaitu
PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dan SSIM (Structural Similarity Index). PSNR
mengukur perbedaan antara citra asli dan citra hasil filter, sementara SSIM menilai kesamaan
struktur antara keduanya, yang lebih menekankan pada aspek visual dan struktural citra.
Dalam eksperimen ini, citra X-ray yang digunakan dibagi menjadi dua kategori: citra yang
bersih tanpa gangguan noise dan citra yang terkontaminasi noise salt and pepper. Setiap filter
diterapkan pada citra yang terkontaminasi noise tersebut, kemudian hasil filter dievaluasi
menggunakan kedua parameter kualitas citra untuk menentukan efektivitas masing-masing
metode.
Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa ketiga filter mampu mengurangi noise salt
and pepper pada citra X-ray, namun dengan tingkat efektivitas yang berbeda. Filter median
menunjukkan hasil yang paling superior, dengan nilai PSNR dan SSIM yang lebih tinggi
dibandingkan dengan filter gaussian dan mean, yang mana pada uji coba dengan 15 sampel
citra X-ray PSNR dan SSIM sebesar 41.77 dan 0.9726 dengan kernel 3x3, lalu 38.52 dan
0.9476 pada kernel 5x5, lalu 36.58 dan 0.9290 pada kernel 7x7, dan 35.10 dan 0.9128 pada
kernel 9x9 , filter median menghasilkan peningkatan kualitas citra yang signifikan, dengan
PSNR dan SSIM yang lebih baik dibandingkan kedua filter lainnya. Filter gaussian dan
mean, meskipun mampu mengurangi noise, tidak memberikan peningkatan yang setara,
terutama dalam menjaga kesamaan struktural citra. Berdasarkan analisis ini, dapat
disimpulkan bahwa filter median adalah metode yang paling efektif dalam mereduksi noise
salt and pepper pada citra X-ray, karena tidak hanya memperbaiki kualitas citra secara
keseluruhan, tetapi juga mempertahankan struktur visual yang penting untuk analisis medis.
Kata Kunci: Reduksi Noise, PSNR, SSIM, Pengolahan Citra, Salt and Pepper
vii
ABSTRACT
Image quality improvement in digital image processing, especially in images such as
X-rays, is often hampered by noise interference that can damage image details. One common
type of noise is salt and pepper, which can arise due to processing errors or interference
from hardware. This noise causes black and white dots in the image, obscuring important
information needed for further analysis. Therefore, counteracting such noise is a crucial step
to improve image quality and diagnosis accuracy. Several filter methods have been applied
to reduce this noise, with gaussian, mean and median filters being the most commonly used
methods. Although many studies have applied these three filters, their effectiveness in
reducing salt and pepper noise in X-ray images still varies depending on the type and level
of noise damage present in the image.
This study aims to evaluate and compare the effectiveness of three types of filters in
overcoming salt and pepper noise in X-ray images. The tested filters include gaussian filter,
mean filter, and median filter. The evaluation process is carried out using two image quality
parameters that are important in medical image processing, namely PSNR (Peak Signal to
Noise Ratio) and SSIM (Structural Similarity Index). PSNR measures the difference between
the original image and the filtered image, while SSIM assesses the structural similarity
between the two, emphasizing more on the visual and structural aspects of the image. In this
experiment, the X-ray images used are divided into two categories: clean images without
noise and images contaminated with salt and pepper noise. Each filter is applied to the
noise-contaminated image, and then the filter results are evaluated using both image quality
parameters to determine the effectiveness of each method.
The results obtained show that the three filters are able to reduce salt and pepper
noise in X-ray images, but with different levels of effectiveness. The median filter shows the
most superior results, with higher PSNR and SSIM values compared to the gaussian and
mean filters, which in a trial with 15 X-ray image samples PSNR and SSIM were 41.77 and
0.9726 with a 3x3 kernel, then 38. 52 and 0.9476 with the 5x5 kernel, then 36.58 and 0.9290
with the 7x7 kernel, and 35.10 and 0.9128 with the 9x9 kernel, the median filter produced
significant image quality improvement, with better PSNR and SSIM than the other two filters.
The gaussian and mean filters, while capable of reducing noise, did not provide equivalent
improvements, especially in maintaining the structural similarity of the image. Based on this
analysis, it can be concluded that the median filter is the most effective method in reducing
salt and pepper noise in X-ray images, as it not only improves the overall image quality, but
also preserves the visual structure that is important for medical analysis.
Keywords: Noise Reduction, PSNR, SSIM, Image Processing, Salt and Pepper
viii

Item Type:	Tugas Akhir (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Reduksi Noise, PSNR, SSIM, Pengolahan Citra, Salt and Pepper
Subjek:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions:	Fakultas Teknik Industri > (S1) Informatika
Depositing User:	Eko Yuli
Date Deposited:	28 Oct 2025 07:20
Last Modified:	28 Oct 2025 07:20
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/45109

Actions (login required)

View Item