ABSTRAKSI: Dalam dunia fotografi masalah yang paling sering di temui adalah adanya efek blur yang terjadi pada saat mengambil gambar. Efek blur ini terbagi atas dua kategori yaitu blur yang disebabkan karena kekurangfokusan kamera pada saat mengambil gambar (Gaussian), dan blur yang disebabkan oleh gerakan objek atau gerakan kamera yang berhubungan dengan kecepatan bukaan kamera (Shutter Speed) pada saat pengambilan gambar (Motion).
Pada tugas akhir ini akan dibahas bagaimana proses pendeteksian hingga peningkatan kualitas citra terhadap efek blur yang terjadi secara lokal dalam suatu citra, sehingga dapat dihasilkan citra yang kualitasnya lebih baik. Dengan melakukan pendeteksian pada karakteristik blur yang terjadi pada suatu citra, parameter yang bisa dijadikan acuan untuk melakukan debluring dapat ditemukan. Untuk itu digunakan Discrete Cosine Transform (DCT) guna mendeteksi bagian citra yang mengalami efek tersebut. Sedangkan dalam proses debluring digunakan metode Pixel Korelasi untuk mencari pergerakan sudut dan melakukan estimasi pergerakan pixel dan perbaikan citra yang mengalami efek motion blur.
Nilai rata - rata JPEG Quality, SSIM dan UQI yang menggunakan metode deteksi blur lokal akan lebih baik tingkat kualitasnya dibandingkan dengan proses tanpa deteksi blur local pada kondisi standar deviasi 25 dan ukuran blok 32x32 piksel. Dimana SSIM dan UQI menunjukkan performansi hasil deteksi yang kemudian dilengkapi dengan metode penilaian JPEG Quality.
Kata Kunci : Deteksi blur, local motion blur, debluring, Discrete CosineABSTRACT: Problems in the photography at the most frequently met is the blur effect that occurs when you take a picture. This blur effect on two categories, namely the blur caused by camera less focus at the time of taking images (Gaussian), and blur caused by movement of objects or camera motion associated with the speed of the camera (Shutter Speed) at the time of shooting (Motion).
At the project will be discussed how the process detection to improving the quality of the image blur effects that occur locally in an image, so the image can be produced better quality. By doing detection on characteristic blur that occurs on a image, the parameters that can be used as reference to make debluring can be found. To use the Discrete Cosine Transform (DCT) to detect the image of the effect. Meanwhile, in the process debluring Pixel correlation method used to find the angle and movement to movement estimation and pixel repair the image of the motion blur effect.
Average value JPEG Quality, SSIM and UQI detection method that uses local blur better level of quality compared to the process without detection blur on the condition of local standard deviation of 25 and block size of 32x32 pixels. Where is the SSIM and UQI performance results show that detection will be enhanced with the methods of assessment of JPEG Quality.
Keyword: Blur Detection, Motion Blur Local, Debluring, Discrete Cosine