Mengukur Kualitas Citra dengan nilai MSE PSNR AD MAE RMSE PMSE SNR SF NCC dan SC
Mengukur kualitas citra berarti membandingkan kualitas antara citra setelah mengalami proses.
Hal yang dimaksud proses yaitu reduksi noise,kompresi,dekompresi,watermarking,steganografi citra, distorsi citra, dan lain-lain.
Di dalam mengukur kualitas citra dapat dilakukan dengan dua cara yaitu yang pertama secara subjectif dengan didasarkan persepsi manusia atau HVS ( Human Visual System ) .
Cara kedua adalah dengan cara objektif yaitu melalui pengukuran kuantitatif dengan metode - metode tertentu
Pengukuran Secara Subjektif
Contoh soal ini seperti penggunan Matlab dimana f1 sebagai figure 1 citra awal dan f2 sebagai figure 2 citra akhir yang telah diubah seperti : noise , distortasi citra , steganografi , dll.
Di dalam mengukur kualitas citra dapat dilakukan dengan dua cara yaitu yang pertama secara subjectif dengan didasarkan persepsi manusia atau HVS ( Human Visual System ) .
Cara kedua adalah dengan cara objektif yaitu melalui pengukuran kuantitatif dengan metode - metode tertentu
Pengukuran Secara Subjektif
- Pengukuran secara objektid memberikan hasil yang sangat cepat dan mudah dalam menilai kalitas citra.
- Tidak ada standar khusus untuk menilai secara subjektif karena penilain ini didasarkan pada penglihatan mata dan persepsi dari orang yang menilai
- Tetapi jika tetap akan menggunakan penilaian secara subjektif ,maka disarankan mengikuti rekomendasi skala penilaian citra sebagai berikut :
| Skala Kebaikan | Kualitas |
| Sangat baik | Tak terlihat |
| Baik | Terlihat, tapi tidak menggangu |
| Sedang | Terlihat, sedikit mengganggu |
| Buruk | Mengganggu |
| Sangat Buruk | Sangat mengganggu |
Pengukuran Secara Objektif
- Pengukuran secara objektif dilakukan untuk menganalisis kualitas citra tanpa keterlibatan manusia secara subjektif.
- Cara ini dapat dikelompokkan menurut ketersedian citra asli ( citra sebelum diproses ), dengan citar terdistorsi ( citar setelah diproses ) yang akan dibandingkan.
Pengukuran ini didasarkan pada perbedaan antara intensitas citra sebelum diproses f2(x,y) dengan citra setelah diproses f2(x,y) , panjang baris dan kolom kedua citra tersebut disebut M dan N, dan dibawah ini adalah metode - metode menghitung nilai kualitas citra MSE PSNR AD MAE RMSE PMSE SNR SF NCC R dan SC
Gambar - gambar di atas adalah rumus menghitung nilai kualitas citra menggunakan perhitungan manual, adapun cara menghitung rumus tesebut menggunakan aplikasi Matlab berdasarkan perhitungan citra awal dengan citra akhir yang telah diberi noise , contohnya adalah sebagai berikut:
Contoh diatas adalah menghitung nilai AD ( Average Difference ) dengan Figure 1 Sebagai Citra awal dan Figure 2 citra akhir yang telah diberi noise , hasil dari perhitungan AD adalah sebesar 0.3110 .
Lalu bagaimana cara mengerjakan metode perhitungan diatas secara teori , berikut ini contoh cara perhitungannya
lalu berapakah besaran Eror dengan metode mengukur kualitas citra secara teori dari soal tersebut berikut jawabannya :
Sekian dari postingan saya , semoga bermanfaat.
Lain - lainnya
Sumber :
- https://www.slideshare.net/dedidarwis/mengukur-kualitas-citra-digital
- https://www.researchgate.net/figure/Comparison-of-SSIM-and-MSE-performances-for-Einstein-image-altered-with-different_fig5_283461887
Minat dibidang elektronika sering membuat project kecil"an tentang Embedded System dan Internet of Things semasa di perkuliahan.
terima kasih
BalasHapusSama-sama
Hapus