Pengolahan Citra. Pusat Studi Mikroelektronika & Pengolahan Citra Universitas Gunadarma, Jakarta
|
|
- Sudomo Susman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pendahuluan Konsep Dasar pengolahan Citra Peningkatan Mutu Citra Pemampatan Citra Steganografi Pusat Studi Mikroelektronika & Universitas Gunadarma, Jakarta
2 Pendahuluan Definisi : Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, dengan maksud untuk mendapatkan kualitas citra yang diinginkan (lebih baik yang bersifat relatif ) Tiga bidang studi yang terkait dengan data citra yaitu : Komputer grafik,, Pengenalan Pola Pengolahan citra citra Komputer grafik diskripsi citra Pengenalan pola diskripsi
3 Pendahuluan Contoh Komputer Grafik Contoh
4 Pendahuluan Contoh Pengenalan pola Garage Roof Bushes Side Grass House Roof Sky Side1 Tree1 Tree2 Side2 (Ballard, 1992)
5 Pendahuluan OPERASI PENGOLAHAN CITRA Perbaikan kualitas citra,(image enhancement) dari aspek radiometrik ( kontras, tepian objek, penajaman, pemeberian warna semu, penapisan ) dan aspek geometrik ( rotasi, translasi, skala, transformasi geometrik ) Pemugaran citra ( image restoration ), untuk menghilangkan cacat pada citra
6 Pendahuluan Pemampatan Citra (images compression). Segmentasi Citra ( image segmentation), bertujuan untuk memecah citra kedalam beberapa segmen.
7 Pendahuluan Analisa citra ( image analysis), bertujuan menghitung besaran kuantitatif citra untuk menghasilkan diskripsi ( ciri-ciri tertentu ), misal : pendeteksian tepi objek ( edge detection) Rekontruksi Citra, membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi
8 Pendahuluan Perangkat keras sistem Visual Sensor Citra, untuk menangkap pantulan objek Jenisnya : CCD(charge coupled device) dan CMOS ( complementary metaloxide semiconductor) ADC, mengkonversi sinyal analog menjadi sinyal digital Memori, untuk menyimpan data hasil konversi ADC dan memori dikemas dalam satu kesatuan yang disebut dengan penangkap bingkai citra ( image frame grabber)
9 Konsep Dasar pengolahan Citra Model Citra Citra merupakan fungsi malar (kontinyu) dari intensitas cahaya. Secara matematis disimbulkan dengan f(x,y), dimana : (x,y) : koordinat pada bidang dwi warna F(x,y) : intensitas cahaya pada titik (x,y) Nilai f(x,y) adalah hasil kali dari : i(x,) = jumlah cahaya yang berasal dari sumber, nilainya antara sampai tak terhingga. r(x,y) = derajat kemampuan objek memantulkan cahaya, nilainya antara dan 1. Jadi f(x,y) = i(x,y). r(x,y)
10 Konsep Dasar pengolahan Citra Digitalisasi Citra Supaya bisa diolah dengan komputer, citra harus direpsentasikan secara numerik dengan nilai diskrit. Citra digital dinyatakan dengan suatu matrik ukuran NxM. Masing-masing elemen disebut pixel (picture element) F(x,y) = f(,) f(,1). f(,m) f(1,) f(1,1). f(1,m) : : f(n-1,) f(n-1,1) : f(n-1,m-1) Indeks baris (i) dan indeks kolom (j) menyatakan koordinat titik pada citra, sedang f(i,j) merupakan intensitas (derajat keabuan) pada titik (i,j)
11 Konsep Dasar pengolahan Citra
12 Konsep Dasar pengolahan Citra Untuk memudahkan implementasi, jumlah pixel biasanya diasumsikan dengan, N = 2n, dimana, N = jumlah pixel pada baris:kolom, n = bilangan bulat positip misal 256 x 256 pixel, 128x256 pixel, 8x8 pixel Skala/derajat Keabuan : G = 2 m Dimana : G = derajat keabuan, m=bilangan bulat positip Skala keabuan 21 ( 2 nilai ) 22 ( 4 nilai ) 24 ( 16 nilai ) 28 (256 nilai ) Nilai keabuan,1 sampai 3 sampai 15 sampai 256 pixel depth 1 bit 2 bit 4 bit 8 bit Penyimpanan citra digital menjadi NxM pixel dan dikuantisasi menjadi G=2m memerlukan memori sebanyak B=NxMxm Contoh 512x512x8 = 248. bit
13 Konsep Dasar pengolahan Citra Konvolusi pada fungsi Dwimatra h x f x,y g x, y f a,b g x a,y b da db Fungsi diskrit h x, y f f x, y g x,y a,b g x a, y b Fungsi penapis g(x,y) disebut juga convolution filter, convolution mask, convolution kernel atau template. Dalam bentuk diskret kernel konvolusi dinyatakan dalam bentuk matriks, misal 2x2, 3x3,
14 Konsep Dasar pengolahan Citra Ilustrasi konvolusi F(i,j)=Ap1+Bp2+Cp3+Dp4+Ep5+Fp6+Gp7+Hp8+Ip9 Contoh: misal citra f(x,y) yang berukuran 5x5 dan sebuah kernel dengan ukuran 3x3, matriks sebagai berikut : F(x,y)= g(x,y)= Operasi konvolusi antara citra f(x,y) dengan kernel g(x,y), F(x,y)*g(x,y)
15 Konsep Dasar pengolahan Citra Menghitung hasil konvolusi Menempatkan kernel pada sudut kiri atas, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (,) dari kernel : hasil = 3 Geser kernel satu pixel ke kanan,kemudian hitung nilai pixel pada posisi (,) dari kernel: hasil = Selanjutnya dengan cara yang sama geser ke kanan, dst Geser kernel satu pixel ke bawah, lakukan perhitungan seperti diatas Nilai pixel citra tepi tidak berubah = hasil konvolusi
16 Peningkatan Mutu Citra Tujuan Peningkatan Mutu Citra Tujuan dari teknik peningkatan mutu citra adalah untuk melakukan pemrosesan terhadap citra agar hasilnya mempunyai kwalitas relatif lebih baik dari citra awal untuk aplikasi tertentu. Kata baik disini tergantung pada jenis aplikasi dan problem yang dihadapi. Jenis Teknik Peningkatan Mutu Citra Teknik peningkatan mutu citra dapat dibagi menjadi dua: Peningkatan mutu citra pada domain spasial Point Processing Mask Processing Peningkatan mutu citra pada domain frekuensi
17 Peningkatan Mutu Citra Lingkup Pembahasan Image Enhancement Spatial Domain I. Point Processing Frequency Domain II. Mask Processing a. b. c. Image Negative Contrast Stretching Histogram Equalization - all grey level and all area - specific grey level (histogram specification) - local enhancement (specific part of the image) d. Image Subtracting e. Image Averaging
18 Peningkatan Mutu Citra Point Processing Cara paling mudah untuk melakukan peningkatan mutu pada domain spasial adalah dengan melakukan pemrosesan yang hanya melibatkan satu piksel saja (tidak menggunakan jendela ketetanggaan) Yang termasuk disini misalnya : Citra negatif, Contrast Stretching, perataan histogram, Image Substraction, Image Averaging
19 Peningkatan Mutu Citra a. Citra Negatif Mengubah nilai grey-level piksel citra input dengan: Gbaru = Glama Hasilnya seperti klise foto Citra asli Citra negatif
20 Peningkatan Mutu Citra b. Contrast Streching Mengubah kontras dari suatu image dengan cara mengubah greylevel piksel-piksel pada citra menurut fungsi s = T(r) tertentu
21 Peningkatan Mutu Citra c. Perataan Histogram Histogram citra adalah diagram yang menunjukkan jumlah kemunculan grey level atau derajat keabuan pada suatu citra. Histogram processing: mengubah bentuk histogram agar pemetaan gray level pada citra juga berubah Gambar gelap: histogram cenderung ke sebelah kiri Gambar terang: histogram cenderung ke sebelah kanan Gambar low contrast: histogram mengumpul di suatu tempat Gambar high contrast: histogram merata di semua tempat
22 Peningkatan Mutu Citra Yang dimaksud dengan perataan histogram adalah mengubah derajat keabuan suatu pixel r dengan derajat keabuan yang baru (s) dengan suatu fungsi transformasi T Persamaan Perataan Histogram k nj sk = T ( rk ) = = p( rj ) j = n j = k rk 1 dan k =,1,..., L 1 L adalah grey level maksimal yang ada pada citra
23 Peningkatan Mutu Citra Citra awal: Citra Akhir: Contoh : citra dengan derajat keabuan hanya berkisar -1 Derajat Keabuan Kemunculan Probabilitas Kemunculan Sk SK * 1 Derajat keabuan baru
24 Peningkatan Mutu Citra Grey histogram Original Image
25 Peningkatan Mutu Citra Original Image
26 Peningkatan Mutu Citra Bright Image
27 Peningkatan Mutu Citra Dark Image
28 Peningkatan Mutu Citra RGB Histogram Original Image
29 Peningkatan Mutu Citra Dark Image
30 Peningkatan Mutu Citra Mask Processing Jika pada point processing kita hanya melakukan operasi terhadap masingmasing piksel, maka pada mask processing kita melakukan operasi terhadap suatu jendela ketetanggaan pada citra. Kemudian kita menerapkan (mengkonvolusikan) suatu mask terhadap jendela tersebut. Mask sering juga disebut filter x Contoh: Jendela ketetanggan 3x3, Nilai piksel pada posisi x dipengaruhi oleh nilai 8 tetangganya Perbedaan dengan point processing: pada point processing, nilai suatu piksel tidak dipengaruhi oleh nilai tetangga-tetangganya
31 Peningkatan Mutu Citra W1 W2 W3 Contoh sebuah mask berukuran 3x3. Filter ini akan diterapkan / dikonvolusikan pada setiap jendela ketetanggaan 3x3 pada citra (anggap filter sudah dalam bentuk terbalik) W4 W5 W6 W7 W8 W9 G1 G1 G1 G1 G G21 G2 G2 G2 G2 G3 G3 G3 G3 G3 G4 G4 G4 G4 G4 G22 = w1 G11 + w2 G12 + w3 G13+ w4 G21 + w5 G22 + w6 G23 + w7 G31 + w8 G32 + w9 G33 G5 G5 G5 G5 G5
32 Peningkatan Mutu Citra Jenis-jenis filter spasial Smoothing filters: Lowpass filter (linear filter, mengambil nilai rata-rata) Median filter (non-linear filter, mengambil median dari setiap jendela ketetanggan) Ket : a b c a. Citra Asli; b. Hasil citra dengan Median Filtering c. Hasil Citra dengan Mean Filtering; (Gaussian)
33 Peningkatan Mutu Citra Sharpening filters: Roberts, Prewitt, Sobel (edge detection) High pass filter Operator Sobel Operator prewitt Operator Roberts Operator canny
34 Pemampatan Citra Kendala Data Citra Digital Mengapa perlu pemampatan dan reduksi data? Data citra umumnya berukuran besar Tidak praktis dalam aspek penyimpanan, proses dan transmisi Perlu reduksi atau pemampatan data dengan mengurangi redundancy atau duplikasi data Data redundancy: adalah bagian data yang tidak mengandung informasi terkait atau merupakan pengulangan dari informasi yang sudah dinyatakan sebelumnya atau sudah diketahui
35 Pemampatan Citra Contoh Aplikasi Aplikasi yang membutuhkan image compression: dimana perkembangannya ditentukan oleh efisiensi pada manipulasi data, penyimpanan, dan transmisi citra biner / monokrom / berwarna: Televideo-conferencing Remote sensing Telemedical / Medical imaging Facsimile transmission
36 Pemampatan Citra Kategori Teknik Kompresi Citra Information preserving (lossless compression): teknik yang memproses data asli menjadi bentuk yang lebih ringkas tanpa hilangnya informasi. Contoh: Aplikasi biomedis. Lossy compression: teknik mendapatkan data yang lebih ringkas dengan melalui suatu proses penghampiran (approksimasi) dari data asli dengan tingkat error yang dapat diterima. Contoh: TV broadcast.
37 Pemampatan Citra Model sistem kompresi umum Source encoder: menghilangkan redundansi input Channel encoder: meningkatkan imunitas output source encoder terhadap gangguan noise (menggunakan Hamming code) Channel decoder & source decoder: mengembalikan ke data semula Jika channel dianggap bebas noise, maka channel encoder/decoder bisa diabaikan.
38 Pemampatan Citra Source encoder & decoder
39 Pemampatan Citra Source encoder & decoder Source Encoder: terdiri dari Mapper, Quantizer dan Symbol Coder Mapper: melakukan transformasi dari citra masukan (visual format) menjadi suatu non-visual format dan dimaksud untuk eliminasi interpixel redundancy. Biasanya bersifat reversible, contoh: runlength coding. Quantizer: melakukan eliminasi psychovisual redundancy menurut kriteria fidelity yang ditentukan. Pada sistem kategori error-free compression, tahap ini tidak dilakukan Symbol Coder: menghasilkan kode fixed-length atau variable-length dan memetakan citra pada sistem kode tersebut.
40 Pemampatan Citra Source encoder & decoder Source Decoder: melakukan operasi yang berlawanan dengan source encoder dan menghasilkan suatu citra rekonstruksi yang persis atau merupakan bentuk approksimasi dari citra asalnya. Channel Encoder dan Decoder: menyisipkan controlled redundancy bits (penambahan bits) untuk mendeteksi bila terjadi error atau gangguan waktu transmisi.
41 Pemampatan Citra Tampilan program pemampatan citra yang dibuat menggunakan MatLab
42 Pemampatan Citra Contoh Hasil
43 Pemampatan Citra Contoh Hasil
44 Steganografi SEJARAH STEGANOGRAFI Awal munculnya steganografi : Sejarawan Yunani yaitu Herodotus dalam cerita : Hirateus(raja kejam Yunani) yang dipenjara oleh Raja Darius di Susa yang mengirimkan surat kepada anaknya melalui tato di kepala budak Demeratus mengiimkan pesan kepada negara bagian Sparta bahwa Xerxes ingin menyerang Yunani melalui tulisan yang ada di ukir di bawah tabung kayu yang kemudian ditutupi dengan lilin
45 Steganografi Arti Steganografi Morfologi kata : Berasal dari bahasa Yunani: Steganos : tersembunyi atau terselubung Graphein : menulis Artinya menurut morfologinya adalah menulis tulisan yang terselubung atau tersembunyi(terselubung) Secara umum Adalah teknik menyembunyikan data secara rahasia di dalam wadah (media) digital sehingga keberadaan data rahasia tidak diketahui orang lain.
46 Steganografi PROPERTI STEGANOGRAFI Wadah (media penampung) Dapat berupa : citra, suara(audio), teks maupun video. Data yang ingin disembunyikan Dapat berupa :citra, suara, teks, dan audio. Tujuan : Penyamaran data Perlindungan Hak Cipta
47 Steganografi Teknik Penyembunyian Data Teknik Penyembunyian Data Metode yang paling sederhana menggunakan Modifikasi LSB (Least Significant Bit) Tujuannya agar tidak jauh berbeda nilainya Contoh, nilai pixel tertentu : 1111 diubah menjadi Perubahan warna yang terjadi sulit dideteksi oleh mata Data rahasia diubah ke biner Posisi pixel citra penampung dipilih secara acak sesuai dengan jumlah data rahasia biner Dibangkitkan dengan Pseudo Random Number Generator (PRNG) yang dibangun dengan algoritma enkripsi (DES, Hash MD5, CFB)
48 Steganografi KRITERIA STEGANOGRAFI Fidelity Mutu citra modifikasi tidak jauh berubah dari citra asli ketika disisipkan data rahasia (document) Robustness Data yang disimpan aman (tidak akan berubah)di dalam file citra tersebut apabila dilakukan operasi pada citra misalnya cropping, enskripsi dan lain-lain Recovery Data yang disisipkan ke dalam suatu citra harus dapat di kembalikan menjadi data aslinya.
49 Steganografi Teknik Steganografi Menggunakan Algoritma LSB(Least Significant Bit) Cara untuk menyisipkan suatu document (data) dengan cara menggunakan bit terakhir dari suatu byte. Dengan cara mengganti bit LSB tertinggi (1) dari citra asli menjadi bit LSB terendah () pada citra modifikasi, demikian pula sebaliknya.algoritma ini akan berlaku dengan mengganti bit-bit LSB dengan bit pada document yang akan disisipkan.
50 Steganografi Teknik Modifikasi LSB Khusus untuk Citra Non-24-Bit Citra penampung diubah dahulu menjadi format 24-bit, sehingga terbentuk komponen RGBnya Perubahan Jumlah Warna Citra 8-bit ~ 256 warna Citra 8-bit diubah ke Citra 24-bit mengakibatkan : Setiap data Bitmap = 3 byte, tersedia 3 LSB baru Terjadi kombinasi warna baru sebanyak 23 = 8 Citra hasil Steganografi pada citra 256 mempunyai warna = 256 x 8 = 248 berpotensi
51 Steganografi Teknik Modifikasi LSB Cara menghindari Kelebihan Jumlah Warna Warna citra 8-bit diturunkan dari 256 menjadi 32. Jika setiap warna menghasilkan 8 warna baru, maka didapat 32 x 8 = 256 warna Cara menurunkan warna dengan kuantisasi warna, contohnya Algoritma Diversity
52 Steganografi Contoh Hasil Steganography Dengan Matlab
53 Steganografi Referensi : 1. RC. Gonzales and RE. Wood, Digital Image Processing, Prentice Hall 2. Aniati Murni, Handouts Kuliah, Image Procesing, Universitas Indonesia 3. Rinaldi Munir, Pengolahan citra digital dengan pendekatan algoritmik, Informatika, Bandung, Usman Ahmad, Digital & Teknik Pemrogramannya, Graha Ilmu Yogyakarta, 25.
Pengolahan Citra Digital: Peningkatan Mutu Citra Pada Domain Spasial
Pengolahan Citra Digital: Peningkatan Mutu Citra Pada Domain Spasial Dr. Aniati Murni (R.1202) Dina Chahyati, M.Kom (R.1226) Universitas Indonesia DC - OKT 2003 1 Tujuan Peningkatan Mutu Citra Sumber Pustaka:
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Citra menurut kamus Webster adalah suatu representasi atau gambaran, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda, contohnya yaitu foto seseorang dari kamera yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Secara umum steganografi merupakan seni atau ilmu yang digunakan untuk menyembunyikan pesan rahasia dengan segala cara sehingga selain orang yang dituju, orang lain
Lebih terperinciKompresi Citra. Topik. Yeni Herdiyeni Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB. 1. Fundamentals. 2. Model Kompresi citra. 3.
Kompresi Citra Yeni Herdiyeni Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB Topik. Fundamentals 2. Model Kompresi citra 3. Teori Informasi 2 2 Kendala Data Citra Diital Mengapa perlu kompresi dan reduksi data? Data
Lebih terperinciPENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN SPATIAL
PENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN SPATIAL Copyright @ 27 by Emy 2 Kompetensi Mampu mengimplementasikan teknik-teknik untuk memperbaiki kualitas citra sehingga citra yang dihasilkan
Lebih terperinciKonvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Konvolusi Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Filter / Penapis Digunakan untuk proses pengolahan citra: Perbaikan kualitas citra (image enhancement) Penghilangan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap titik merupakan
Lebih terperinciPertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1) Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc
Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1), S.Kom, M.Comp.Sc Tujuan Memberikan pemahaman kepada mahasiswa mengenai berbagai teknik perbaikan citra pada domain spasial, antara lain : Transformasi
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Sistem Optik dan Proses Akuisisi Citra Digital 2 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 Bisa dilihat pada slide berikut. SISTEM OPTIK MANUSIA
Lebih terperinciPeningkatan Kualitas Citra. Domain Spasial
Peningkatan Kualitas Citra Domain Spasial 2 Tujuan Perbaikan Citra Tujuan dari teknik peningkatan mutu citra adalah untuk melakukan pemrosesan terhadap citra agar hasilnya mempunyai kwalitas relatif lebih
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciAnalisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital
Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital Nurul Fuad 1, Yuliana Melita 2 Magister Teknologi Informasi Institut Saint Terapan & Teknologi
Lebih terperinciPengolahan Citra : Konsep Dasar
Pengolahan Citra Konsep Dasar Universitas Gunadarma 2006 Pengolahan Citra Konsep Dasar 1/14 Definisi dan Tujuan Pengolahan Citra Pengolahan Citra / Image Processing Proses memperbaiki kualitas citra agar
Lebih terperinciBy Emy By Emy 2 KOMPRESI CITRA
Copyright @ 2007 By Emy 1 Copyright @ 2007 By Emy 2 KOMPRESI CITRA 1 Kompetensi Mampu menjelaskan dan menyebutkan proses-proses pada kompresi citra Mampu menjelaskan kriteria dari kompresi citra yang baik
Lebih terperinciBAB II TI JAUA PUSTAKA
BAB II TI JAUA PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang menunjang tugas akhir ini. Antara lain yaitu pengertian citra, pengertian dari impulse noise, dan pengertian dari reduksi noise.
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORETIS
BAB 2 TINJAUAN TEORETIS 2. Citra Digital Menurut kamus Webster, citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra digital adalah representasi dari citra dua dimensi
Lebih terperinciSTEGANOGRAFI DENGAN METODE PENGGANTIAN LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB)
J. Pilar Sains 6 (2) 2007 Jurusan Pendidikan MIPA FKIP Universitas Riau ISSN 1412-5595 STEGANOGRAFI DENGAN METODE PENGGANTIAN LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) Astried Jurusan Matematika FMIPA UNRI Kampus Bina
Lebih terperinciPendahuluan Pengantar Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma, 2005
Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra Bertalya Universitas Gunadarma, 2005 Definisi Citra Citra (Image) adalah gambar pada bidang dua dimensi. Secara matematis, citra merupakan fungsi terus menerus (continue)
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital
LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat bidang datar, dan harga fungsi f disetiap
Lebih terperinciProses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer
Pengolahan Citra / Image Processing : Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, contoh
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian citra Secara umum pengertian citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra 2.1.1 Definisi Citra Secara harfiah, citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Jika dipandang dari sudut pandang matematis, citra merupakan hasil pemantulan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun sering
Lebih terperinci1. TRANSLASI OPERASI GEOMETRIS 2. ROTASI TRANSLASI 02/04/2016
1. TRANSLASI OPERASI GEOMETRIS Rumus translasi citra x = x + m y = y + n dimana : m = besar pergeseran dalam arah x n = besar pergeseran dalam arah y 4/2/2016 1 TRANSLASI 2. ROTASI Jika citra semula adalah
Lebih terperinciPembentukan Citra. Bab Model Citra
Bab 2 Pembentukan Citra C itra ada dua macam: citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra 2.1.1 Definisi Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Citra
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dan suatu obyek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciPertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra (image processing) merupakan proses untuk mengolah pixel-pixel dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Beberapa alasan dilakukan pengolahan
Lebih terperinciHistogram. Peningkatan Kualitas Citra
Histogram Peningkatan Kualitas Citra Representasi Image 1 bit 8 bits 24 bits Apakah itu histogram? (3, 8, 5) Histogram memberikan deskripsi global dari penampakan sebuah image. Histogram dari image digital
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harfiah citra atau image adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya pada
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini berisi penjelasan mengenai teori teori yang berkaitan dengan skripsi. Dasar teori yang akan dijelaskan meliputi penjelasan mengenai citra, penjelasan mengenai citra GIF, penjelasan
Lebih terperinciPerbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching)
Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching) Nur Wakhidah Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu system perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Istilah citra biasanya digunakan dalam bidang pengolahan citra yang berarti gambar. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, di mana dan adalah
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Citra Secara harafiah, citra adalah representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau dari sudut pandang matematis,
Lebih terperinciPengolahan Citra Digital FAJAR ASTUTI H, S.KOM., M.KOM
Pengolahan Citra Digital FAJAR ASTUTI H, S.KOM., M.KOM PENILAIAN TUGAS : 30% UTS : 30% UAS : 40% REFERENSI Slides & Hand outs; Digital Image Processing; Rafael C. Gonzalez & Richard E Woods; Addison Wesley
Lebih terperinciGRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.
GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. PERTEMUAN 8 - GRAFKOM DAN PENGOLAHAN CITRA Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Analog/Continue dan Digital. Elemen-elemen Citra
Lebih terperinciRepresentasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma
Representasi Citra Bertalya Universitas Gunadarma 2005 Pengertian Citra Digital Ada 2 citra, yakni : citra kontinu dan citra diskrit (citra digital) Citra kontinu diperoleh dari sistem optik yg menerima
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN Rudy Adipranata 1, Liliana 2, Gunawan Iteh Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
Lebih terperinciPENERAPAN METODE MOST SIGNIFICANT BIT UNTUK PENYISIPAN PESAN TEKS PADA CITRA DIGITAL
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor:, Agustus 23 ISSN : 23-9425 PENERAPAN METODE MOST SIGNIFICANT BIT UNTUK PENYISIPAN PESAN TEKS PADA CITRA DIGITAL Harry Suhartanto Manalu (9259) Mahasiswa
Lebih terperinciKonsep Dasar Pengolahan Citra. Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI
Konsep Dasar Pengolahan Citra Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI Definisi Citra digital: kumpulan piksel-piksel yang disusun dalam larik (array) dua-dimensi yang berisi nilai-nilai real
Lebih terperinciSTUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH
STUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH Fahmi Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha No.
Lebih terperinciPendahuluan. Dua operasi matematis penting dalam pengolahan citra :
KONVOLUSI Budi S Pendahuluan Dua operasi matematis penting dalam pengolahan citra : Operasi Konvolusi (Spatial Filter/Discret Convolution Filter) Transformasi Fourier Teori Konvolusi Konvolusi 2 buah fungsi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Kata steganografi berasal dari bahasa yunani yang terdiri dari steganos (tersembunyi) graphen (menulis), sehingga bisa diartikan sebagai tulisan yang tersembunyi.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Citra Digital Citra digital dapat diartikan sebagai suatu fungsi dua dimensi f(x.y), dengan x maupun y adalah posisi koordinat sedangkan f merupakan amplitude pada posisi (x,y)
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) atau yang secara umum disebut gambar merupakan representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya dalam bidang dua dimensi yang biasanya ditulis dalam
Lebih terperinciGrafik yang menampilkan informasi mengenai penyebaran nilai intensitas pixel-pixel pada sebuah citra digital.
PSNR Histogram Nilai perbandingan antara intensitas maksimum dari intensitas citra terhadap error citra. Grafik yang menampilkan informasi mengenai penyebaran nilai intensitas pixel-pixel pada sebuah citra
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Proses masking terhadap citra bertujuan sebagai penandaan tempat pada citra yang akan disisipkan pesan sedangkan filtering bertujuan untuk melewatkan nilai pada
Lebih terperinciAPLIKASI PENGAMANAN DATA TEKS PADA CITRA BITMAP DENGAN MENERAPKAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB)
APLIKASI PENGAMANAN DATA TEKS PADA CITRA BITMAP DENGAN MENERAPKAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) Mesran dan Darmawati (0911319) Dosen Tetap STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang
Lebih terperinciStenografi dan Watermarking. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Stenografi dan Watermarking Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Stenografi Teknik menyembunyikan data rahasia di dalam media digital. Memerlukan : Wadah penampung
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Pengertian Citra Citra (image) atau istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. mesin atau robot untuk melihat (http://en.wikipedia.org/wiki/computer_vision).
BAB II LANDASAN TEORI Computer vision adalah suatu ilmu di bidang komputer yang dapat membuat mesin atau robot untuk melihat (http://en.wikipedia.org/wiki/computer_vision). Terdapat beberapa klasifikasi
Lebih terperinciANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA
ANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA Nurliadi 1 *, Poltak Sihombing 2 & Marwan Ramli 3 1,2,3 Magister Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan komputer dan alat pengambilan gambar secara digital yang semakin berkembang saat ini, sehingga menghasilkan banyak fasilitas untuk melakukan proses
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan sistem pendeteksi orang tergeletak mulai dari : pembentukan citra digital, background subtraction, binerisasi, median filtering,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. citra, piksel, convolution, dan Software Development Life Cycle.
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini diuraikan beberapa landasan teori dan konsep konsep yang berhubungan dengan pengolahan citra, di antaranya adalah tentang pengolahan citra, citra, piksel, convolution,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik dan sesuai dengan keinginan pemakai.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi tersebut pada setiap titik (x,y) merupakan
Lebih terperinciANALISIS METODE MASKING-FILTERING DALAM PENYISIPAN DATA TEKS
ANALISIS METODE MASKING-FILTERING DALAM PENYISIPAN DATA TEKS Efriawan Safa (12110754) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisimangaraja No. 338 Simpang Limun www.inti-budidarma.com
Lebih terperinciSTMIK AMIKOM PURWOKERTO PENGOLAHAN CITRA ABDUL AZIS, M.KOM
PENGOLAHAN CITRA 1 Prinsip Enhancement Pemrosesan sebuah image sehingga hasil yang didapat bersifat lebih sesuai untuk digunakan pada aplikasi tertentu dibandingkan dengan image a s l i n y a. Kesesuaian
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Kriptografi
Secara khusus penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi: Instansi pemerintah, perusahaan atau perorangan. Diharapkan dapat memberikan penjelasan mengenai alternatif keamanan informasi dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan dunia digital, terutama dengan berkembangnya internet, menyebabkan informasi dalam berbagai bentuk dan media dapat tersebar dengan cepat tanpa
Lebih terperinciPENERAPAN STEGANOGRAFI PADA SEBUAH CITRA
PENERAPAN STEGANOGRAFI PADA SEBUAH CITRA Burhanuddin Damanik Program Studi Sistem Informasi Universitas Sari Mutiara Indonesia damanikus@yahoo.com ABSTRAK Steganografi adalah teknik penyembunyian data
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Gambar analog dibagi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer (Sutoyo & Mulyanto, 2009). Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciKONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA
KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA Copyright @ 2007 by Emy 2 1 Kompetensi Mampu membangun struktur data untuk merepresentasikan citra di dalam memori computer Mampu melakukan manipulasi citra dengan menggunakan
Lebih terperinciALGORITMA LEAST SIGNIFICANT BIT UNTUK ANALISIS STEGANOGRAFI
ALGORITMA LEAST SIGNIFICANT BIT UNTUK ANALISIS STEGANOGRAFI Indra Yatini 1, F. Wiwiek Nurwiyati 2 Teknik Informatika, STMIK AKAKOM Jln. Raya Janti No 143 Yogyakarta 1 indrayatini@akakom.ac.id, 2 wiwiek@akakom.ac.id,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bab 1 Pendahuluan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi terutama pada dunia digital pada saat ini memungkinkan informasi dalam berbagai bentuk dan media dapat tersebar dengan cepat tanpa batas ruang
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)
Lebih terperinciGLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness
753 GLOSARIUM Adaptive thresholding (lihat Peng-ambangan adaptif). Additive noise (lihat Derau tambahan). Algoritma Moore : Algoritma untuk memperoleh kontur internal. Array. Suatu wadah yang dapat digunakan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini akan dijelaskan teori-teori yang akan digunakan pada saat penelitian. Teori yang dibahas meliputi teori-teori tentang bagaimana menggabungkan beberapa citra dan pengertian
Lebih terperinciPENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN
PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN Dolly Indra dolly.indra@umi.ac.id Teknik Informatika Universitas Muslim Indonesia Abstrak Pada tahap melakukan ekstraksi ciri (feature extraction) faktor
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Kriptografi
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kriptografi Kriptografi berasal dari bahasa Yunani, yaitu kryptos yang berarti tersembunyi dan graphein yang berarti menulis. Kriptografi adalah bidang ilmu yang mempelajari teknik
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
DAFTAR ISI HALAMAN PENGESAHAN... PERNYATAAN... PRAKATA... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... DAFTAR LAMPIRAN... DAFTAR SINGKATAN... INTISARI... ABSTRACT... BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang...
Lebih terperinciStudi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness
Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness Evan 13506089 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if16089@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL. Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK Pengolahan citra digital merupakan proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Dasar Citra Digital Citra digital adalah gambar dua dimensi yang dapat ditampilkan pada layar monitor komputer sebagai himpunan berhingga (diskrit) nilai digital yang disebut
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MEMPERBAIKI CITRA DIGITAL
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MEMPERBAIKI CITRA DIGITAL 1. Pendahuluan Citra / gambar merupakan hal yang vital dan menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari. Pada kepentingan tertentu,
Lebih terperinciANALISIS STEGANOGRAFI METODE TWO SIDED SIDE MATCH
ANALISIS STEGANOGRAFI METODE TWO SIDED SIDE MATCH Nurul Khairina Politeknik Ganesha Medan J Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal nurulkhairina27@gmail.com Abstrak Terbatasnya ukuran citra terhadap panjang
Lebih terperinciPeningkatan Mutu Citra (Image Enhancement) pada Domain Spasial
Peningkatan Mutu Citra (Image Enhancement) pada Domain Spasial Kuliah ke-3 Program Studi S Reguler Departemen Teknik Elektro, FTUI Slides 29 Tujuan Peningkatan Mutu Citra (image enhancement) Tujuan: melakukan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Keamanan Informasi Dalam era digital, komunikasi melalui jaringan komputer memegang peranan penting. Melalui komunikasi elektronis, seseorang dapat melakukan transaksi atau komunikasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra terbagi 2 yaitu ada citra yang bersifat analog dan ada citra yang bersifat
Lebih terperinciKlasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt
Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt Ardi Satrya Afandi Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Depok, Indonesia art_dhi@yahoo.com Prihandoko,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini informasi tidak hanya didapatkan dari pesan teks saja namun sebuah gambar atau citra dapat juga mewakilkan sebuah informasi, bahkan sebuah citra memiliki arti
Lebih terperinciIMPLEMENTASI STEGANOGRAPHY MENGGUNAKAN ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM
IMPLEMENTASI STEGANOGRAPHY MENGGUNAKAN ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM Ahmad Adil Faruqi 1, Imam Fahrur Rozi 2 1,2 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang 1 ahmadadilf@gmail.com,
Lebih terperinciPada tugas akhir ini citra yang digunakan adalah citra diam.
BAB II DASAR TEORI Bab ini berisi penjelasan mengenai seluruh dasar teori yang berkaitan dengan kegiatan tugas akhir. Dasar dasar teori yang akan dijelaskan adalah penjelasan mengenai citra, penjelasan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra (image) adalah kombinasi antara titik, garis, bidang, dan warna untuk menciptakan suatu imitasi dari suatu obyek, biasanya obyek fisik atau manusia. Citra dapat
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. dihadapi dengan standar median filter. Perbedaan mendasar antara dua filter ini
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Metode Adaptive Median Filter Adaptive Median Filter dirancang untuk menghilangkan masalah yang dihadapi dengan standar median filter. Perbedaan mendasar antara dua filter ini
Lebih terperinciOne picture is worth more than ten thousand words
Budi Setiyono One picture is worth more than ten thousand words Citra Pengolahan Citra Pengenalan Pola Grafika Komputer Deskripsi/ Informasi Kecerdasan Buatan 14/03/2013 PERTEMUAN KE-1 3 Image Processing
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. Key Words Tanda Tangan Digital, , Steganografi, SHA1, RSA
Analisis dan Implementasi Tanda Tangan Digital dengan Memanfaatkan Steganografi pada E-Mail Filman Ferdian - 13507091 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Steganografi adalah seni komunikasi dengan menyembunyikan atau menyamarkan keberadaan pesan rahasia dalam suatu media penampungnya sehingga orang lain tidak menyadari
Lebih terperinciModifikasi Histogram
Modifikasi Histogram Ekualisasi histogram Nilai-nilai intensitas di dalam citra diubah sehingga penyebarannya seragam Tujuannya untuk memperoleh penyebaran histogram yang merata sehingga setiap derajat
Lebih terperinciAPLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK
APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10 Bandung 40132 E-mail: rinaldi@informatika.org Abstrak
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal,
BAB II LANDASAN TEORI II.1 Citra Digital Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal, melainkan sebuah representasi dari citra asal yang bersifat analog [3]. Citra digital ditampilkan
Lebih terperinciPemampatan citra dengan menggunakan metode pemampatan kuantisasi SKRIPSI. Oleh : Sumitomo Fajar Nugroho M
Pemampatan citra dengan menggunakan metode pemampatan kuantisasi SKRIPSI Oleh : Sumitomo Fajar Nugroho M 0104062 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2010 BAB
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1. Steganografi Steganografi adalah mekanisme penanaman atau penyisipan pesan (m) kedalam sebuah cover objek (c) menggunakan kunci (k) untuk berbagi rahasia kepada orang lain,
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. 1. Citra diam yaitu citra tunggal yang tidak bergerak. Contoh dari citra diam adalah foto.
BAB II DASAR TEORI Bab ini berisi penjelasan mengenai teori-teori yang berkaitan dengan tugas akhir. Dasar teori yang akan dijelaskan meliputi penjelasan mengenai citra, penjelasan mengenai citra GIF,
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA
PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA HASNAH(12110738) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338
Lebih terperinci