Pada pengamatan udara dengan kamera, dilakukan beberapa kali pemotretan dengan maksud untuk mendapatkan citra-citra suatu daerah yang luas. Hal ini dilakukan karena keterbatasan cakupan kamera dalam menangkap citra. Dengan penautan citra diharapkan citra-citra yang terpisah pisah dapat dijadikan satu citra yang secara utuh dapat menggambarkan suatu daerah luas. Tetapi dengan semakin luas suatu daerah yang akan diamati dan semakin tinggi kualitas citra yang diinginkan maka akan semakin berat komputasi dalam menggabungkan citra. Berat komputasi berakibat waktu proses yang semakin lama sehingga dibuat suatu solusi berupa sistem paralel. Sistem ini dibuat dengan tujuan untuk mempercepat proses penautan citra. Dalam penautan citra, titik-titik kunci yang terdapat pada suatu citra dideteksi oleh detektor SURF. Titik-titik kunci yang diperoleh kemudian akan dipasang pasangkan antara titik-titik kunci pada gambar satu dengan titik titik kunci pada gambar yang lainnya. Karena proses pencocokannya berdasarkan nilai pixel yang berdekatan maka akan terdeteksi banyak pasangan pasangan titik kunci yang mungkin saja terjadi penggandaan pada suatu titik. Untuk menyaring pasangan pasangan titik kunci ini, harus dilakukan pencarian suatu pasangan titik kunci terpanjang dan terpendek. Pasangan titik kunci terpanjang diistilahkan max.dist sedangkan titik kunci terpendek merupakan min.dist. Sistem paralel yang dibuat pada sistem pencarian nilai min.dist dan max.dist ini. Sistem paralel yang dibuat menggunakan paralel pada loop for(paralel for) sehingga proses pencarian for menjadi lebih cepat. Pada paralel for ini pembagian tugas dilakukan dengan membagi sejumlah data pada beberapa thread untuk melakukan tugas pencarian. Pada pengujian dengan metode pemrosesan paralel multithreading pada proses pencarian nilai min.dist dan max.dist, sistem memiliki pengaruh pada jumlah input data yang besar atau lebih dari 961 pasangan titik kunci. Waktu proses metode paralel 2,4% lebih cepat dari metode sekuensial pada data 1507 pasangan titik kunci.

In aerial view with camera, landscape captured repeatly to get images of wide area view. Image captured repeatly because the camera aperture cannot capture a wide area with single image. With image stitching a single image that only present an small area will stitched with the others. The output is a panorama image that present wide area. In some cases, the area that will be presented is wide enough and the widen area will cause more images that must be processed with this. Increasing computation will give the process time longer. The solution to shorten the process time is parallel system. The purpose of this system is to faster image stitching process. On image stitching process, keypoints are detected by SURF detector. Keypoints that detected in one image will be matched with keypoints on other image. Because matching process is based on pixel value, matching process will get much keypoint matches that adjacent not only with one keypoint but perhaps will adjacent with two or three point in other picture. The process of selecting the right matches, the longest point and the nearest point must be searched. The longest point is named by max.dist and the nearest point is named by min .dist. parallel system is implemented in the process of min dist and max dist value searching. Parallel system that implemented is a paralel on loop for scheme, and this for loop scheme will faster. On paralel for, the tasking process is divided with the block of data on threads. The result of multithreading implementation on min.dist and max.dist searching is the system will accelerated when there are big data as input or more than 961 paired keypoint. Time process of paralel method is 2,4% faster than sequential method at data 1507 paired keypoint

Kata Kunci : citra, penautan citra, SURF, pixel, pasangan titik kunci, paralel for, multithreading