Filter Estimator Statistik Rata-Rata Berbasis Anak Matriks Adaptif Dan Selektif Cepat Dengan Eksplorasi Acak Untuk Menghilangkan Gangguan Salt-And-Pepper Citra Digital Guna Mendukung Teknologi Satellite-Derived Bathymetry

Adaptive And Fast Selective Matrix Child-Based Average Statistical Estimator Filter With Random Exploration To Eliminate Digital Image Salt-And-Pepper Interference To Support Satellite-Derived Bathymetry Technology

Authors

  • Bima Ramadhan Fakultas MIPA Militer, Universitas Pertahanan RI
  • Muhammad Rizki Herlangga Fakultas MIPA Militer, Universitas Pertahanan RI
  • Fauzan Naufal Almutawakkil Fakultas MIPA Militer, Universitas Pertahanan RI

DOI:

https://doi.org/10.62703/jhi.v5i1.20

Keywords:

Batimetri Turunan Satelit, Penyaringan Citra, Salt-and-Pepper, Mean Estimator, REBFASMF

Abstract

Indonesia, negara yang terdiri dari kepulauan dan terletak di garis khatulistiwa, mempunyai peran penting dalam perdagangan internasional dan lalu lintas maritim. Mengingat sebagian besar aktivitas transportasi dan perdagangan negara dilakukan melalui laut, memastikan navigasi yang aman di perairan Indonesia sangat penting untuk kelancaran dan keselamatan lalu lintas maritim. Untuk menjaga keselamatan pelayaran, data batimetri yang akurat sangat penting. Data batimetri mengacu pada pengukuran kedalaman perairan di perairan dangkal. Salah satu teknik yang berguna untuk memperoleh data ini adalah teknologi Batimetri Berasal dari Satelit. Pendekatan ini menggunakan prinsip-prinsip fisika optik dan model matematika untuk mengekstrak informasi kedalaman air dari citra satelit digital. Namun, penerapan praktis akuisisi citra satelit menghadapi tantangan, baik dalam pengambilan maupun transmisi citra. Salah satu masalah tersebut adalah adanya noise, yang menurunkan kualitas gambar dan menghambat pemrosesan lebih lanjut dalam analisis gambar. Salah satu jenis derau tertentu yang memengaruhi gambar digital disebut derau garam dan merica. Kebisingan ini secara acak mengubah nilai piksel menjadi hitam pekat (0) atau putih terang (255). Para peneliti telah mengusulkan beberapa metode filtrasi untuk mengatasi kebisingan jenis ini, seperti MF, AMF, PSMF, MDBUTM, DAMF, dan FASMF. Meskipun metode ini bermanfaat, metode ini cenderung berkinerja buruk saat menangani gambar dengan noise intensitas tinggi. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, Fast Adaptive dan Selective Mean Filter Berbasis Eksplorasi Acak diterapkan untuk menyempurnakan citra satelit yang terdegradasi oleh noise garam dan merica. Tujuannya untuk menyempurnakan data batimetri yang dihasilkan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode ini menghasilkan peningkatan kualitas yang lebih baik dibandingkan metode lain yang disebutkan, baik dari segi pengukuran kuantitatif (SSIM dan PSNR) maupun penilaian kualitatif.

References

Abdurrazzaq A., Mohd. I., Junoh AK, and Yahya Z. 2019. Modified Tropical Algebra Based Median Filter for Removing Salt and Pepper Noise in Digital Image. IET Image Process, 13(14):2790–2795.

Abdurrazzaq, A. Mohd I, Junoh AK, Yahya, Z. 2020. Tropical Algebra Based Adaptive Filter for Noiseremoval in Digital Image. Multimed Tools Appl, 79(27–28):19659–19668.

Badan Informasi Geospasial (BIG). "Indonesia Sea Level Datum." https://www.big.go.id/pengumuman/451-datum-tinjau-referensi-tinggi-muka-laut-untuk-navigasi-pelayaran-geodesi-dan-geofisika.

Chan, R. H., Chung-Wa, H., dan Nikolova, M. 2005. Salt-and-Pepper Noise Removal by Median-Type Noise Detectors and Detail-Preserving Regularization. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14, no. 10, pp. 1479–1485.

Chandra, V., Deokar, S., Badhe, S., dan Yawle, R. 2011. Removal of High Density Salt and Pepper Noise Through Modified Decision Based Unsymmetric Trimmed Adaptive Median Filter. IEEE Signal Processing Letters, vol. 18, no. 5, pp. 287–290.

Chen, T., dan Wu, H.R. 2001. Adaptive Impulse Detection Using Center-Weighted Median Filters. IEEE Signal Process. Lett., 8, pp. 1–3.

Creodias Finder. https://finder.creodias.eu/

Erkan, U., Gökrem, L., and Enginoğlu, S. 2018. Different Applied Median Filter in Salt and Pepper Noise. Comput. Electr. Eng. 70, 789–798.

Fareed, S. B. S. dan Khader, S. S. 2018. Fast Adaptive and Selective Mean Filter for The Removal of High-Density Salt and Pepper Noise. IET Image Process. 12, 1378–1387.

Harris, Peter T., et al. 2014. A Global Database of Submarine Volcanic Eruptions. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, vol. 119, no. 11, 2014, pp. 8121-8136. DOI: 10.1002/2014JB011579.

International Hydrographic Organization (IHO). IHO Standards for Hydrographic Surveys. Edition 5.1, 2020. https://iho.int/uploads/user/pubs/standards/s-44/S-44_Ed5.1_EN.pdf.

Irawan, Agung. 2019. The Role of Hydrographic and Oceanographic Data for Safety of Navigation in the Archipelagic Sea Lanes. Journal of Indonesian Applied Economics, vol. 9, no. 1, 2019. http://journal.uii.ac.id/index.php/JAE/article/view/11300.

Karthik, B., Kumar, T. K., Vijayaragavan, S., dan Sriram, M. 2020. Removal of High Density Salt and Pepper Noise in Color Image Through Modified Cascaded Filter. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, pp. 1–8.

Monahan, David, et al. 2018. Advancements in Satellite-Derived Bathymetry for Seabed Mapping. Journal of Unmanned Vehicle Systems, vol. 6, no. 1, 2018, pp. 33-46. DOI: 10.1139/juvs-2017-0032.

[Online]. Available: http://imageprocessingplace.com/rootles%20V3/image%20databases.TMF.

Ojha, A., and Tiwari, N. 2016. An Image Denoising Technique Using NAFSM with Evolutionary Algorithm. Proc. - 2015 Int. Conf. Comput. Intell. Commun. Networks, CICN 2015 272–277, doi:10.1109/CICN.2015.61.

Ramadhan, B., Yulianto, I. P. R., Abdurrazzaq, A., Husein, F. K. A., Charmouti, B. 2022. A random exploration based fast adaptive and selective mean filter for salt and pepper noise removal in satellite digital images. Desimal: Jurnal Matematika Vol 5 No 3 (2022) 341-352.

Singh, V., Dev, R., Dhar, N. K., Agrawal, P., dan Verma, N. K. 2018. Adaptive Type-2 Fuzzy Approach for Filtering Salt and Pepper Noise in Grayscale Images. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 26, no. 5, pp. 3170–3176.

Sun, T., dan Neuvo, Y. 1994. Detail-Preserving Median Based Filters in Image Processing. Pattern Recognit. Lett., 15, pp. 341–347.

Todd, Brian J., et al. 2018. Satellite-Derived Bathymetry and Coastline Data as Baseline for Coastal Zone Management. Coastal Zone Management, vol. 46, no. 1, 2018, pp. 17-24. DOI: 10.1139/czm-2017-0213.

Wahyudi, Rahman. 2015. Maritime Potential and Opportunities in the Indonesian Archipelago. Jurnal Kelautan Nasional, vol. 10, no. 1, 2015. http://jurnalnasional.ump.ac.id/index.php/JKN/article/view/684.

Wang, Z., dan Zhang, D. 1996. Progressive Switching Median Filter for The Removal of Impulse Noise From Highly Corrupted Images. IEEE Trans. Circuits Syst. II, 46, pp. 78–80.

Yuan, Y. 2019. Satellite-Derived Bathymetry: Methods and Applications. Springer, Singapore. DOI: 10.1007/978-981-10-7876-9.

Downloads

Published

2024-01-24

How to Cite

Ramadhan, B., Herlangga, M. R., & Almutawakkil, F. N. (2024). Filter Estimator Statistik Rata-Rata Berbasis Anak Matriks Adaptif Dan Selektif Cepat Dengan Eksplorasi Acak Untuk Menghilangkan Gangguan Salt-And-Pepper Citra Digital Guna Mendukung Teknologi Satellite-Derived Bathymetry: Adaptive And Fast Selective Matrix Child-Based Average Statistical Estimator Filter With Random Exploration To Eliminate Digital Image Salt-And-Pepper Interference To Support Satellite-Derived Bathymetry Technology. Jurnal Hidrografi Indonesia, 5(1), 47–56. https://doi.org/10.62703/jhi.v5i1.20

Similar Articles

You may also start an advanced similarity search for this article.