Perbandingan Kinerja Filter Citr Perbandingan Kinerja Filter Citra Digital: Gaussian, Median, dan Sobel

Abstrak

Citra digital yang dihasilkan oleh kamera Closed Circuit Television (CCTV) memegang peranan penting dalam sistem keamanan dan pengawasan. Namun citra tersebut seringkali mengalami penurunan kualitas akibat gangguan analisis kebisingan yang menyulitkan proses identifikasi dan objek lebih lanjut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas tiga metode filtering spasial , yaitu Gaussian Filter, Median Filter , dan Sobel Filter , dalam memperbaiki kualitas citra digital. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen komparatif menggunakan bahasa pemrograman Python dan pustaka OpenCV. Pengujian dilakukan dengan menerapkan filter low-pass ( Gaussian dan Median ) untuk mereduksi noise, serta filter high-pass (Sobel) untuk mendeteksi tepi objek. Kualitas citra hasil restorasi dievaluasi secara tujuan menggunakan parameter pengukuran Mean Squared Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat kinerja metode filtering sangat bergantung pada jenis gangguan. Median Filter terbukti lebih unggul dalam mereduksi kebisingan impulsif tanpa ekosistem detail penting, sedangkan Gaussian Filter lebih optimal dalam mengatasi kebisingan berdistribusi normal. Sementara itu, penerapan Sobel Filter dinilai efektif dalam mengekstraksi garis batas tepi objek setelah citra melewati tahap penghalusan. Kesimpulannya, pemilihan metode filtering harus disesuaikan dengan karakteristik noise agar mampu menghasilkan kualitas citra pengawasan yang paling optimal.