Abstrak


Peningkatan Kualitas Citra Color-Embedded-Grayscale Menggunakan Deep Convolutional Networks


Oleh :
Albi Revlin Bagaskara - M0516008 - Fak. MIPA

Abstrak

Color recovery merupakan ill-posed inverse problem yaitu masalah terbalik yang tidak punya solusi yang unik. Pada banyak kasus, kualitas dari citra hasil restorasi warna tidak memuaskan dikarenakan distorsi warna dan checkerboard artifact. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diusulkan metode berbasis deep learning untuk peningkatan kualitas citra hasil restorasi warna. Metode ini menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk proses post color recovery. Metode yang diusulkan memberikan hasil yang lebih bagus dibandingakan dengan metode-metode sebelumnya berdasarkan penilaian PSNR dan SSIM dengan nilai tertinggi 29.57 dB untuk  PSNR dan 0.9331 SSIM.

Keywords: Image Quality Improvement, Convolutional Neural Network, Ill-Posed Inverse Problem, Color-Embedded-Grayscale