Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi

IDENTIFIKASI DISTORSI BLUR PADA GAMBAR DIGITAL Irwan Prasetya Gunawan; Erik Kalalembang; Korendianto Usman
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 3, No 1 (2010): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information)
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1551.831 KB) | DOI: 10.21609/jiki.v3i1.136

Abstract

Salah satu masalah yang sering muncul dalam dunia fotografi adalah efek blur yang dapat diakibatkan baik oleh objek yang bergerak maupun gerakan kamera yang berhubungan dengan kecepatan rana (shutter speed) ketika gambar akan diambil. Paper ini menyajikan sebuah metode baru yang sederhana untuk mendeteksi kemunculan distorsi blur yang tidak diinginkan pada gambar digital. Metode yang diusulkan menggunakan transformasi discrete cosine transform (DCT) pada gambar yang telah mengalami distorsi dengan ukuran blok DCT yang bervariasi. Hasil dari pendeteksian ini kemudian digunakan untuk meningkatkan kualitas gambar melalui metode debluring berdasarkan korelasi pixel yang diterapkan pada area tertentu pada gambar yang mengandung distorsi blur ini. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kualitas gambar yang disempurnakan dihasilkan oleh metode debluring secara selektif menggunakan deteksi distorsi blur lokal akan lebih baik daripada yang tidak melalui proses seleksi. Dari berbagai ukuran blok yang digunakan dalam percobaan, blok berukuran 32×32 piksel menghasilkan kualitas gambar yang secara umum lebih baik. One of the problems that often arise in photography is a blurring effect that can be caused either by a moving object or camera movements that associated with the shutter speed when the picture is taken. This paper presents a simple new method for detecting the appearance of unwanted blur distortion in digital images. The proposed method uses the transformation of Discrete Cosine Transform (DCT) on the image that has been distorted with varying DCT block size. The results of the detection used to improve image quality through debluring method based on pixel correlation that applied to certain areas of the image that contains this blur distortion. The experimental results show that the enhanced picture quality produced by the method of selectively debluring using a local blur distortion detection is better than not through the selection process. From various block sizes used in the experiments, the block size of 32×32 pixel generates better picture quality.
DETEKSI DISTORSI BLOK PADA GAMBAR DIGITAL TERKOMPRESI Irwan Prasetya Gunawan; Antony Halim
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 4, No 2 (2011): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information)
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (963.536 KB) | DOI: 10.21609/jiki.v4i2.166

Abstract

Pada penelitian ini, dikemukakan sebuah metode baru berbasis analisis multiresolusi untuk mendeteksi distorsi blok pada gambar digital terkompresi. Gambar digital terkompresi cenderung memiliki artefak codingyang mungkin muncul ketika gambar dikodekan dengan tingkat kompresi yang tinggi. Penelitian ini berfokus pada distorsi blok yang dirasakan signifikan dalam gambar digital terkompresi berbasis blok seperti JPEG. Pada penelitian ini, transformasi Wavelet Haar digunakan untuk mendekomposisi sebuah gambar dan menganalisis karakteristik tepian dari gambar tersebut. Berdasarkan dekomposisi ini, peneliti menyusun sebuah algoritma untuk mendeteksi distorsi blok dengan menganalisis koefisien hasil transformasi wavelet. Hasil eksperimen algoritma terhadap database gambar LIVE menunjukkanhasil yang sangat memuaskan dengan tingkat kesalahan yang rendah. In this study, presented a new method based on multiresolution analysis to detect the distortion of the block in a compressed digital image. Compressed digital image tend to have coding artifacts that may arise when an image is encoded with a high compression rate. This study focuses on a block distortion that significantly perceived in the block-based compressed digital images such as JPEG. In this study, Wavelet Haar transformation is used to decompose an image and analyze the characteristics of the edge of the picture. Based on this decomposition, the researchers compiled an algorithm for detecting a block distortion by analyzing the coefficients of the wavelet transformation. The results of experimental algorithms for image database LIVE shows very satisfactory results with low error rates.