Perancangan Software Peningkatan Kualitas Citra Dokumen Dan Bukti Visual Menggunakan Metode Contrast Stretching

Afifah Zahra Daulay; Zainal Azis

Authors

Afifah Zahra Daulay Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara
Zainal Azis Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara

Keywords:

Contrast Stretching, Pengolahan Citra Digital, Citra Dokumen, Bukti Visual, Website

Abstract

Kualitas citra dokumen dan bukti visual memiliki peran penting dalam proses pembacaan informasi, identifikasi, verifikasi, dan dokumentasi digital. Namun, dalam praktiknya, citra sering mengalami permasalahan seperti kontras rendah, pencahayaan kurang optimal, dan tampilan visual yang kurang jelas sehingga informasi di dalam citra menjadi sulit diamati. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Software berbasis website yang mampu meningkatkan kualitas citra dokumen dan bukti visual menggunakan metode Contrast Stretching. Metode ini digunakan untuk memperluas rentang intensitas piksel berdasarkan nilai intensitas minimum (rmin) dan maksimum (rmax) sehingga distribusi kontras citra menjadi lebih baik. Software dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL dan mampu memproses file citra berformat JPG, JPEG, dan PNG. Proses pengolahan dilakukan dengan membandingkan citra sebelum dan sesudah penerapan metode Contrast Stretching, serta menampilkan histogram sebagai indikator perubahan distribusi intensitas citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Contrast Stretching berhasil diterapkan pada sistem untuk meningkatkan kualitas visual citra, terutama pada citra dengan kontras rendah, sehingga keterbacaan informasi dan kejelasan objek menjadi lebih baik. Berdasarkan hasil pengujian fungsional (Black Box Testing), seluruh fitur utama sistem telah berjalan sesuai dengan kebutuhan yang dirancang

References

S. Supiyanto and T. Suparwati, “Perbaikan Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching,” Jurnal Siger Matematika, vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.23960/jsm.v2i1.2743.

E. Simarmata, “Implementasi Metode High Pass Filtering Dan Metode Contras Streching Dalam Perbaikan Kualitas Citra,” Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering, vol. 2, no. 2, pp. 31–38, 2022, doi: 10.47065/jieee.v2i2.386.

N. Salsabilla, A. Fauzi, and I. G. Prahmana, “Improving the Quality of Digital Images on Identity Cards Using Contrast Stretching and Retinex Methods,” Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications, vol. 4, no. 1, 2024, doi: 10.59934/jaiea.v4i1.645.

S. Yelmanov and Y. Romanyshyn, “Image Enhancement Using Gain-Limited Contrast Stretching Technique,” in 2022 IEEE 16th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), 2022, pp. 447–450, doi: 10.1109/TCSET55632.2022.9766909.

S. N. H. S. Abdullah, S. M. Ismail, M. K. Hasan, and P. Shivakumara, “Novel Adaptive Binarization Method for Degraded Document Images,” Computers, Materials & Continua, vol. 67, no. 3, pp. 3815–3832, 2021, doi: 10.32604/cmc.2021.014610.

Y. Aidilia and Sriani, “Image Quality Restoration on Historical Artifacts Using Histogram Equalization and Contrast Stretching Methods,” Journal La Multiapp, vol. 5, no. 4, pp. 286–303, 2024, doi: 10.37899/journallamultiapp.v5i4.1442.

K. Srinivas and A. K. Bhandari, “Context-Based Novel Histogram Bin Stretching Algorithm for Automatic Contrast Enhancement,” ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, vol. 19, no. 6, Art. no. 204, 2023, doi: 10.1145/3597303.

Z. Al-Ameen, “Contrast Enhancement for Color Images Using an Adjustable Contrast Stretching Technique,” International Journal of Computing, vol. 17, no. 2, pp. 74–80, 2018, doi: 10.47839/ijc.17.2.993.

Z. Al-Ameen and Z. A. Hasan, “A Low-Complexity Algorithm for Contrast Enhancement of Digital Images,” International Journal of Image, Graphics and Signal Processing, vol. 10, no. 2, pp. 60–67, 2018, doi: 10.5815/ijigsp.2018.02.07.

R. M. Dyke and K. Hormann, “Histogram equalization using a selective filter,” The Visual Computer, vol. 39, pp. 6221–6235, 2023, doi: 10.1007/s00371-022-02723-8.

A. Paul, P. Bhattacharya, and S. P. Maity, “Histogram modification in adaptive bi-histogram equalization for contrast enhancement on digital images,” Optik, vol. 259, Art. no. 168899, 2022, doi: 10.1016/j.ijleo.2022.168899.

V. Panse and R. Gupta, “Medical Image Enhancement with Brightness Preserving Based on Local Contrast Stretching and Global Dynamic Histogram Equalization,” in 2021 10th IEEE International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT), 2021, pp. 164–170, doi: 10.1109/CSNT51715.2021.9509670.

U. Sara, M. Akter, and M. S. Uddin, “Image Quality Assessment through FSIM, SSIM, MSE and PSNR—A Comparative Study,” Journal of Computer and Communications, vol. 7, pp. 8–18, 2019, doi: 10.4236/jcc.2019.73002.

O. Keleş, M. A. Yılmaz, A. M. Tekalp, C. Korkmaz, and Z. Dogan, “On the Computation of PSNR for a Set of Images or Video,” arXiv:2104.14868, 2021.

L. South, D. Saffo, O. Vitek, C. Dunne, and M. A. Borkin, “Effective Use of Likert Scales in Visualization Evaluations: A Systematic Review,” Computer Graphics Forum, vol. 41, no. 3, pp. 43–55, 2022, doi: 10.1111/cgf.14521.