SEGMENTASI CITRA PELAT ELEMEN BAKAR DENGAN METODE EDGE DETECTION. Anik Purwaningsih, Sutopa *
|
|
- Handoko Hermanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SEGMENTASI CITRA PELAT ELEMEN BAKAR DENGAN METODE EDGE DETECTION Anik Purwaningsih, Sutopa * ABSTRAK SEGMENTASI CITRA PELAT ELEMEN BAKAR DENGAN METODE EDGE DETECTION. Pengujian pelat elemen bakar (PEB) dapat dilakukan dengan teknik uji tak merusak yaitu teknik uji berbasis image processing. Salah satu tahapan pada image processing adalah segmentasi citra. Segmentasi citra merupakan langkah awal image processing untuk membagi citra ke dalam beberapa objek sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Segmentasi pelat elemen bakar dapat dilakukan dengan metode edge detection. Dasar ide sebagian besar teknik edge detection umumnya adalah menggunakan perhitungan local derivative operator. Sedangkan pada makalah ini membahas teknik edge detection yang menggunakan konsep dasar segmentasi citra dengan algoritma diskontinuitas yaitu mendeteksi perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang cepat/tiba-tiba (besar) dalam jarak yang singkat dengan tanpa dilakukan thresholding. Tahapan segmentasi citra yang dibahas pada makalah ini cocok digunakan untuk kasus segmentasi pada citra pelat elemen bakar namun dasar ide teknik edge detection-nya dapat diaplikasikan untuk kasus lain. Hasil segmentasi citra pelat elemen bakar dengan teknik edge detection ini didapatkan hasil segmentasi yang bagus artinya tiap daerah tersegmen dengan baik. Hasil segmentasi hampir sama dengan teknik lain yang biasa dipakai (metode canny yang menggunakan perhitungan local derivative operator). Kata kunci : Segmentasi citra, Pelat elemen bakar, Edge detection, Image Processing ABSTRACT FUEL PLATES IMAGE SEGMENTATION BASED ON EDGE DETECTION METHOD. Fuel plates testing can be done by non destructive testing based image processing. Image processing is used to divide an image into objects as desired. Image segmentation fuel plates can be done by edge detection method. Basic idea of the commonly edge detection technique is use local computations derivative operator. In this paper discusses the edge detection technique that uses the basic concepts of image segmentation algorithm to detect discontinuities that grayscale intensity values change fast /large within a short distance without any threshold. Image segmentation is discussed in this paper is suitable for the case of image segmentation on fuel plates but the idea of her edge detection techniques can be applied to other cases. The results of image segmentation fuel plates with this technique are obtained good segmentation means that each region can be segmented properly. The result is similar to other commonly used techniques (canny method that using a local derivative operator). Keywords: Image segmentation, fuel plates, edge detection, image processing. PENDAHULUAN * Pusat Pengembangan Informatika Nuklir BATAN Serpong, aniq@batan.go.id 241
2 Lokakarya Komputasi dalam Sains dan Teknologi Nuklir, 10 Oktober 2012 ( ) Setiap tahap proses produksi bahan bakar nuklir tipe pelat diikuti berbagai pengujian dengan teknik uji merusak dan tidak merusak terhadap bahan baku, produk tengah dan produk akhir [1]. Salah satunya adalah pengujian produk tengah ( pelat elemen bakar ) menggunakan teknik uji tidak merusak yaitu teknik uji berbasis image processing/pengolahan citra. Pengolahan citra digital adalah pemanfaatan teknologi komputer untuk mengolah citra/gambar digital. Dengan pengolahan citra akan didapatkan ekstraksi informasi citra seperti pengukuran geometri pelat (panjang, lebar), dimensi meat dan mendeteksi ada/tidaknya white spots pada pelat. Pengolahan citra digital secara umum terdiri dari tahapan (1) Pembentukan Citra (Data Acquisition) yaitu menentukan data yang diperlukan dan memilih metode perekaman citra digital (2) Pengolahan Citra Tingkat Awal (Image Preprocessing) yaitu meningkatkan kontras, menghilangkan gangguan geometrik / radiometrik, menentukan bagian citra yang akan diobservasi. Segmentasi Citra (Image Segmentation) dan Deteksi Sisi (edge detection) yaitu melakukan partisi citra menjadi wilayah-wilayah obyek (internal properties) atau menentukan garis batas wilayah obyek (external shape characteristics) (3) Seleksi dan Ekstraksi Ciri (Feature Extraction and Selection) yaitu seleksi ciri memilih informasi kwantitatif dari ciri yang ada, yang dapat membedakan kelas-kelas obyek secara baik. Ekstraksi ciri mengukur besaran kwantitatif ciri setiap piksel2]. Akuisisi gambar pada pelat elemen bakar didapatkan dengan sinar-x radiografi. Kemudian untuk mengolah citra secara elektronik dilakukan digitasi terhadap film pelat elemen bakar dengan pemindaian. Citra digital pelat elemen bakar diproses untuk mendapatkan nilai dari parameter uji geometri pelat seperti panjang pelat, lebar pelat, jarak tepi pelat ke inti elemen bakar, jarak sisi pelat ke inti elemen bakar. Untuk mendapatkan nilai dari parameter-parameter uji tersebut, langkah yang dilakukan adalah melakukan segmentasi citra. Segmentasi citra merupakan langkah awal untuk analisa, pengenalan dan pemahaman citra. Tujuan utama segmentasi citra adalah membagi citra ke dalam beberapa objek sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Ada beberapa pendekatan dan teknik pada segmentasi citra yaitu berdasar pendekatan daerah dan berdasar pendekatan tepi/sisi. Secara umum kedua teknik tersebut berbasis pada sifat dasar nilai intensitas yaitu (1). diskontinuitas, membagi suatu citra berdasarkan perubahan besar nilai intensitas derajat keabuan (seperti sisi/tepi) dan (2). similaritas, membagi suatu citra berdasarkan similaritas sesuai kriteria (daerah). Masing- masing teknik/metode digunakan untuk menyelesaikan kasus yang berbeda. Bahasan segmentasi citra masih banyak yang belum terselesaikan karena sangat bervariasi sesuai dengan masalah yang akan diselesaikan dan ada banyak penelitian tentang topik ini. Salah satunya adalah seperti yang dibahas pada makalah ini yaitu segmentasi citra pelat elemen bakar. Untuk mendapatkan hasil segmentasi citra yang bagus atau mencapai kriteria/sifat yang diinginkan tidaklah mudah. Tidak ada teori baku tentang segmentasi citra. Segmentasi citra pada dasarnya adalah teknik tertentu yang dimaksudkan untuk 242
3 Segmentasi Citra Pelat Elemen Bakar dengan Metode Edge Detection... (Anik Purwaningsih, Sutopa) satu tujuan yang tertentu diinginkan [3]. Pada makalah ini akan dibahas segmentasi citra pelat elemen bakar dengan pendekatan algoritma diskontinuitas atau deteksi sisi (edge detection). Teknik segmentasi deteksi titik dan garis penting untuk didiskusikan pada topik segmentasi, namun deteksi sisi/tepi (edge detection) adalah pendekatan yang paling umum untuk mendeteksi diskontinuitas yang bermakna pada derajat keabuan. Tepi/sisi adalah titik pada gambar dimana kecerahan berubah atau batas antara dua daerah yang memiliki perbedaan tingkat keabuan yang signifikan. Deteksi sisi/tepi penting karena merupakan bagian yang paling informatif dari gambar. Hal ini dilakukan dengan menghitung nilai gradien suatu piksel relatif terhadap piksel disekitarnya [4]. Pendeteksian tepi merupakan tahapan untuk melingkupi informasi di dalam citra. Tepi mencirikan batas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi objek di dalam citra. Citra pelat elemen bakar mempunyai karakteristik tertentu yaitu bentuknya empat persegi panjang dan citra digital yang didapatkan mempunyai tingkat keabuan yang tegas pada bagian satu dengan yang lain. Pada dasarnya ide yang ada di balik sebagian besar teknik edge detection adalah menggunakan perhitungan local derivative operator. Pada makalah ini dibahas alternatif baru untuk edge detection khususnya untuk edge detection pada citra pelat elemen bakar yaitu tanpa menggunakan perhitungan local derivative operator. Edge detection dilakukan dengan menggunakan konsep dasar segmentasi citra dengan algoritma diskontinuitas yaitu mendeteksi perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang cepat/tiba-tiba (besar) dalam jarak yang singkat. Tepi (edge) dari suatu citra bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya. Teknik segmentasi seperti yang dipaparkan pada makalah ini menggunakan citra digital natural pelat elemen bakar (tanpa thresholding dan tanpa smoothing) dalam penyelesaiannya. METODOLOGI Pada gambar 1 dapat dilihat proses umum yang dilakukan untuk memperoleh tepi gambar dari suatu citra. 243
4 Lokakarya Komputasi dalam Sains dan Teknologi Nuklir, 10 Oktober 2012 ( ) Gambar 1. Proses umum pada deteksi tepi/ edge detection Gambar 2 adalah contoh citra salah satu sisi pelat elemen bakar dengan karakteristik warna hitam pekat pada gambar menunjukkan film, warna abu-abu merupakan pelat dan warna yang paling terang adalah inti elemen bakar/meat. Sedangkan angka yang terlihat merupakan nomor pelat. Gambar 2. Contoh citra digital pelat elemen bakar Segmentasi pada citra pelat elemen bakar dimulai dengan melakukan filterisasi/seleksi pada gambar. Filterisasi dilakukan untuk menentukan titik pemisah antara bagian film, bagian pelat dan bagian meat. Sebelum proses edge detection dilakukan pengukuran lebar dan tinggi gambar dan dinyatakan dengan koordinat matrik gambar seperti yang dilihat pada gambar
5 Segmentasi Citra Pelat Elemen Bakar dengan Metode Edge Detection... (Anik Purwaningsih, Sutopa) Gambar 3. Citra pelat elemen bakar dengan koordinat matriknya Tahapan yang dilakukan pada segmentasi pelat elemen bakar adalah sebagai berikut : 1. Membagi lebar citra sebanyak n sampel sama besar, yaitu dengan cara: untuk setiap k dari 1 sampai sampel: Tk=(k/sampel)*lebar gambar, dengan Tk= titik ke-k 2. Memeriksa selisih intensitas beda warna pada setiap titik tepi/edge pixel pada arah horisontal. Jika selisih intensitas beda warna keabuan/grayscale lebih dari 10 maka akan diberi tanda koordinat (x,y) pada titik tepi tersebut. Selisih grayscale 10 diperoleh dari profil gambar/citra sepanjang pelat yang diketahui bahwa selisih intensitas beda warna keabuan antara bagian yang berwarna hitam pekat, abu-abu dan terang adalah lebih besar dari 10. Gambar 4. Citra pelat yang telah ditandai sebanyak n titik untuk tiap daerah perubahan grayscale. 3. Titik-titik yang ditandai dilakukan filterisasi/seleksi yaitu untuk setiap titik dengan nilai y (lebar) tertentu, dicari nilai y yang hanya mempunyai 4 nilai x. Untuk titik yang pada tahap 1 telah ditandai dan pada nilai y-nya mempunyai jumlah nilai x yang kurang dari 4 atau lebih dari 4 akan dihapus. Diambil hanya 4 titik dengan asumsi bahwa keempat titik tersebut merupakan penanda batas antara dua daerah yang memiliki perbedaan tingkat keabuan yang signifikan. Keempat titik tepi tersebut adalah (1). sisi batas antara film dengan pelat, (2). sisi batas antara pelat dan meat, (3). sisi batas antara meat dan pelat, (4). sisi batas antara pelat dengan film. 245
6 Lokakarya Komputasi dalam Sains dan Teknologi Nuklir, 10 Oktober 2012 ( ) 4. Dari titik-titik yang terpilih kemudian dilakukan seleksi ulang dengan cara pada setiap nilai y pada titik tertentu diperiksa jarak nilai x yang berdekatan. Jika selisih jarak nilai x yang berdekatan kurang dari 2 piksel maka titik tersebut dihilangkan. Hal ini dilakukan untuk menghindari penandaan titik yang terlalu berdekatan yang mungkin disebabkan oleh citra yang blur/membayang. Gambar 5. Titik-titik yang lolos seleksi ( setiap nilai/koordinat y tertentu hanya mempunyai 4 nilai x, dan jarak nilai x yang berdekatan lebih dari 2 piksel) 5. Piksel tepi tidak selalu mencirikan tepi sepenuhnya karena adanya noise. Oleh karena itu perlu diikuti pendeteksian tepi dengan algoritma linking untuk merakit piksel tepi menjadi tepi yang bermakna atau batas daerah/obyek. Pengolahan untuk memperoleh struktur tepi dapat dilakukan dengan local processing/pengolahan lokal yaitu setiap titik dihubungkan dengan titik sekitarnya jika besar dan arah gradien tersebut adalah sama. 6. Proses selanjutnya adalah melakukan pengecekan gradien. Gradien dari suatu citra f(x,y) pada lokasi (x,y) adalah vector. Untuk menghitung gradien diperlukan perhitungan f / x dan f / y pada setiap lokasi piksel. Pendekatan digital dari turunan parsial diberikan dengan rumus : g x g y f ( x, y) = = f ( x + 1, y) f ( x, y) x (1) f ( x, y) = = f ( x, y + 1) f ( x, y) y (2) Mencari gradien dua titik yang berdekatan pada satu garis (horisontal). Jika terdapat n titik pada satu garis (horisontal) maka dicari gradien titik pertama dengan titik kedua, titik kedua dengan titik ketiga, begitu seterusnya sampai titik ke-n. Nilai gradien-gradien tersebut kemudian dicari rata-rata-nya. Setelah itu dicari selisih nilai gradien antara nilai gradien rata-rata dengan setiap nilai gradien yang ada pada garis tersebut. Jika selisih nilai gradien lebih dari 0.05 maka titiktitik tersebut akan dihapus. 7. Seleksi piksel tepi/edge pixel dengan arah horisontal dihasilkan sejumlah titik yang berderet masing-masing sebanyak 4 titik pada setiap garis vertikal sepanjang horisontal dengan gradien kurang dari
7 Segmentasi Citra Pelat Elemen Bakar dengan Metode Edge Detection... (Anik Purwaningsih, Sutopa) HASIL DAN PEMBAHASAN Dari metodologi/tahapan segmentasi pelat elemen bakar dengan menggunakan konsep dasar segmentasi citra dengan algoritma diskontinuitas seperti yang telah dipaparkan pada sub-bab sebelumnya diperoleh hasil seperti berikut: Gambar 6. Hasil segmentasi citra pelat elemen bakar dengan metode edge detection. Pada gambar 6 dapat dilihat hasil segmentasi citra pelat elemen bakar yaitu gambar telah tersegmen dengan baik. Ada tiga daerah yaitu film radiografi, pelat dan meat. Setiap titik pada tiap garis pembatas obyek telah dapat didefinisikan dan dapat diambil nilai-nya untuk mendapatkan informasi gambar seperti yang diinginkan untuk tahapan selanjutnya. Faktor yang paling utama agar segmentasi citra dapat dilakukan dengan mudah dan hasilnya baik adalah source image harus baik juga. Teknik segmentasi citra pelat elemen bakar beserta tahapan-tahapannya hanya dapat digunakan pada kasus ini saja. Namun untuk konsep segmentasi citra secara umum yaitu segmentasi dengan pendekatan edge detection menggunakan konsep dasar segmentasi citra dengan algoritma diskontinuitas dapat digunakan pada kasus lain. KESIMPULAN Segmentasi citra untuk pelat elemen bakar dapat dilakukan dengan pendekatan edge detection menggunakan konsep dasar segmentasi citra dengan algoritma diskontinuitas yaitu mendeteksi perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang cepat/tiba-tiba (besar) dalam jarak yang singkat dan tanpa dilakukan thresholding dan tanpa smoothing. Hasil segmentasi citra dengan teknik ini didapatkan hasil segmentasi yang bagus dan tak kalah dengan teknik lain artinya bisa digunakan untuk tahapan image processing selanjutnya yaitu seleksi dan ekstraksi ciri untuk kemudian didapatkan informasi yang diinginkan dari citra pelat elemen bakar tersebut. Citra pelat elemen bakar tersegmen dengan baik pada tiap daerah: daerah film, pelat dan meat. 247
8 Lokakarya Komputasi dalam Sains dan Teknologi Nuklir, 10 Oktober 2012 ( ) DAFTAR PUSTAKA 1. SUPARDJO, Kualifikasi pelat elemen bakar U3Si2-Al tingkat muat uranium 2,69g/cm3 pra iradiasi, Prosiding hasil-hasil penelitian EBN tahun 2008, ISSN , Serpong, GONZALES R.C. and RICHARD E.W., Digital Image processing, Prentice hall, New Jersey, second edition. 3. FERRARI S, Edge detection, Universit degli Studi di Milano, REED D.M., Image Processing and Edge Detection, Capital University, DAFTAR RIWAYAT HIDUP 1. Nama : Anik Purwaningsih, S.Si 2. Instansi / Unit Kerja : PPIN BATAN 3. Pekerjaan / Jabatan : Peneliti Pertama 4. Riwayat Pendidikan : S1 Matematika, FMIPA, Universitas Airlangga 5. Pengalaman Kerja : Pusat Pengembangan Informatika Nuklir, sekarang 248
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital
4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Bab ini berisi tentang teori yang mendasari penelitian ini. Terdapat beberapa dasar teori yang digunakan dan akan diuraikan sebagai berikut. 2.1.1 Citra Digital
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 terperinciUJI KUALITAS MORFOLOGI BAHAN BAKAR NUKLIR TIPE PELAT DENGAN PEMANFAATAN IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PYTHON
UJI KUALITAS MORFOLOGI BAHAN BAKAR NUKLIR TIPE PELAT DENGAN PEMANFAATAN IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PYTHON Intan Savitri, Wenseslaus Roland * ABSTRAK UJI KUALITAS MORFOLOGI BAHAN BAKAR
Lebih terperinciKETIDAKPASTIAN PERHITUNGAN JARAK PADA PELAT ELEMEN BAHAN BAKAR NUKLIR. Nursinta A.W., Anik P., Khairina Ns., Entin H.
KETIDAKPASTIAN PERHITUNGAN JARAK PADA PELAT ELEMEN BAHAN BAKAR NUKLIR Nursinta A.W., Anik P., Khairina Ns., Entin H. ABSTRAK KETIDAKPASTIAN PERHITUNGAN JARAK PADA PELAT ELEMEN BAHAN BAKAR NUKLIR. Pelat
Lebih terperinciDeteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson
Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson Veronica Lusiana Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email: verolusiana@yahoo.com Abstrak Segmentasi citra sebagai
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B
IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B Heri Setiawan, Iwan Setyawan, Saptadi Nugroho IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN
Lebih terperinciAnalisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt
Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt Romindo Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal romindo4@gmail.com Nurul Khairina Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran
Lebih terperinciSTMIK AMIKOM PURWOKERTO PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. Segmentasi ABDUL AZIS, M.KOM
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Segmentasi 1 Langkah berikutnya dari operasi atas image Image Segmentation Feature Extraction Object Classification 2 Image Segmentation W.G.CHO 3 Pengertian Segmentasi Segmentasi
Lebih terperinciSegmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi
Segmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi Nur Nafi iyah 1, Yuliana Melita, S.Kom, M.Kom 2 Program Pascasarjana Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Email: nafik_unisla26@yahoo.co.id 1, ymp@stts.edu
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciFAKULTAS TEKNIK (FT) PROGRAM TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016
DETEKSI KEMUNCULAN BULAN SABIT MENGGUNAKAN METODE CIRCULAR HOUGH TRANSFORM ARTIKEL Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program
Lebih terperinciIDENTIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN DETEKSI TEPI DAN KOEFISIEN KORELASI
IDENTIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN DETEKSI TEPI DAN KOEFISIEN KORELASI Harry Santoso Program Studi Teknik Informatika, Unika Soegijapranata Semarang harrysantoso888@gmail.com Abstract Signature is a proof
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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 2 x 3x 50 Menit Pertemuan : 10&11 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem
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 1 PENDAHULUAN. ambang batas (thresholding), berbasis tepi (edge-base) dan berbasis region (regionbased).
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Segmentasi obyek pada citra dapat dilakukan dengan tiga metode yaitu ambang batas (thresholding), berbasis tepi (edge-base) dan berbasis region (regionbased). Metode
Lebih terperinciBAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM
BAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini akan membahas mengenai proses implementasi dari metode pendeteksian paranodus yang digunakan dalam penelitian ini. Bab ini terbagai menjadi empat bagian, bagian 3.1 menjelaskan
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 terperinciModifikasi Algoritma Pengelompokan K-Means untuk Segmentasi Citra Ikan Berdasarkan Puncak Histogram
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-5 1 Modifikasi Algoritma Pengelompokan K-Means untuk Segmentasi Citra Ikan Berdasarkan Puncak Histogram Shabrina Mardhi Dalila, Handayani Tjandrasa, dan Nanik
Lebih terperinciImplementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra
Implementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra Eddy Nurraharjo Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank
Lebih terperinciImplementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel
Implementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel Sri Enggal Indraani, Ira Dhani Jumaddina, Sabrina Ridha Sari Sinaga (enggal24@gmail.com, Ira.dhani5393@gmail.com,
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
44 BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Analisa yang dilakukan terdiri dari : a. Analisa terhadap permasalahan yang ada. b. Analisa pemecahan masalah. 3.1.1 Analisa Permasalahan Pengenalan uang kertas
Lebih terperinciDETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL
DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL Muhammad Affandes* 1, Afdi Ramadani 2 1,2 Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Kontak Person : Muhammad
Lebih terperinciANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR TEPI SOBEL DAN CANNY
Proceeding, Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 28) Auditorium Universitas Gunadarma, Depok, 2-21 Agustus 28 ISSN : 1411-6286 ANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR
Lebih terperinciModifikasi Algoritma Pengelompokan K-Means untuk Segmentasi Citra Ikan Berdasarkan Puncak Histogram
Modifikasi Algoritma Pengelompokan K-Means untuk Segmentasi Citra Ikan Berdasarkan Puncak Histogram Shabrina Mardhi Dalila (5109100049) Dosen Pembimbing 1 Prof. Ir. Handayani Tjandrasa, M.Sc., Ph.D. Dosen
Lebih terperinciPendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *)
Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *) *) Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura Abstrak CT scan mampu menghasilkan citra organ internal (struktur
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE PREWITT DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL
PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL Pitrawati, S.Kom., M.Pd Program Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK Dian Cipta Cendikia, Bandar Lampung Abstrak Pengolahan
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA CT SCAN TUMOR OTAK MENGGUNAKAN MATEMATIKA MORFOLOGI (WATERSHED) DENGAN FLOOD MINIMUM OPTIMAL
SEGMENTASI CITRA CT SCAN TUMOR OTAK MENGGUNAKAN MATEMATIKA MORFOLOGI (WATERSHED) DENGAN FLOOD MINIMUM OPTIMAL Andi Hendra 1 1 Jurusan Matematika MIPA Universitas Tadulako ABSTRAK Penelitian pengolahan
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 terperinciSEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )
SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) Pramuda Akariusta Cahyan, Muhammad Aswin, Ir., MT., Ali Mustofa, ST., MT. Jurusan
Lebih terperinciEkstraksi Fitur Perpotongan dan Lengkungan untuk Mengenali Huruf Cetak
Ekstraksi Fitur Perpotongan dan Lengkungan untuk Mengenali Huruf Cetak Limanyono Tanto 1,Liliana 2 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Penelitian a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Prosesor Intel (R) Atom (TM) CPU N550
Lebih terperinciPENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA
PENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA Dina Indarti Pusat Studi Komputasi Matematika, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya no. 100, Depok 16424, Jawa Barat
Lebih terperinciPENGARUH PENCAHAYAAN TERHADAP KINERJA SEGMENTASI
PENGARUH PENCAHAYAAN TERHADAP KINERJA SEGMENTASI Iman H. Kartowisatro Computer Engineering Department, Faculty of Engineering, BINUS University Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat 11480 imanhk@binus.edu
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR
ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR Gibtha Fitri Laxmi 1, Puspa Eosina 2, Fety Fatimah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang bersifat diskrit yang dapat diolah oleh computer. Citra ini dapat dihasilkan melalui kamera digital dan scanner ataupun citra yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN HURUF ALFABET BAGI ANAK USIA DINI MENGGUNAKAN METODE PENGOLAHAN CITRA BERBASIS DATA SUARA
APLIKASI PENGENALAN HURUF ALFABET BAGI ANAK USIA DINI MENGGUNAKAN METODE PENGOLAHAN CITRA BERBASIS DATA SUARA Betty Dewi Puspasari 14 Abstrak Pengenalan suara merupakan salah satu media pembelajaran yang
Lebih terperincicorak lukisan dengan seni dekorasi pakaian, muncul seni batik tulis seperti yang kita kenal sekarang ini. Kain batik merupakan ciri khas dari bangsa I
Pembuatan Perangkat Lunak Untuk Menampilkan Deskripsi Mengenai Batik dan Pola Citra Batik Berdasarkan Segmentasi Objek Maulana Sutrisna, maulanasutrisna@gmail.com Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciIDENTIFIKASI FOKUS MIKROSKOP DIGITAL MENGGUNAKAN METODE OTSU
Berkala Fisika ISSN : 1410-9662 Vol. 17, No.4, Oktober 2014, hal 139-144 IDENTIFIKASI FOKUS MIKROSKOP DIGITAL MENGGUNAKAN METODE OTSU Ari Bawono *, Kusworo Adi dan Rahmat Gernowo Jurusan Fisika, Universitas
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA PENGENALAN UANG KERTAS DOLLAR AMERIKA DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007 PENGENALAN UANG KERTAS DOLLAR AMERIKA DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING MEITA SETIAWAN / 0700709224
Lebih terperinciSILABUS MATAKULIAH. Indikator Pokok Bahasan/Materi Aktifitas Pembelajaran
SILABUS MATAKULIAH Revisi : - Tanggal Berlaku : September 2014 A. Identitas 1. Nama Matakuliah : A11. 54521 / Pengolahan Citra Digital 2. Program Studi : Teknik Informatika-S1 3. Fakultas : Ilmu Komputer
Lebih terperinciPengubahan Data Image Ikan Air Tawar ke Data Vektor menggunakan Edge Detection Metode Canny
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Pengubahan Data Image Ikan Air Tawar ke Data Vektor menggunakan Edge Detection Metode Canny Fety Fatimah 1, Gibtha Fitri Laxmi 2, Puspa Eosina 3 Universitas
Lebih terperinciKLASIFIKASI TELUR AYAM DAN TELUR BURUNG PUYUH MENGGUNAKAN METODE CONNECTED COMPONENT ANALYSIS
Ikhwan Ruslianto KLASIFIKASI TELUR AYAM DAN TELUR BURUNG PUYUH MENGGUNAKAN METODE CONNECTED COMPONENT ANALYSIS IKHWAN RUSLIANTO Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Model Pengembangan Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi fitur yang terdapat pada karakter citra digital menggunakan metode diagonal
Lebih terperinciDATA/ INFO : teks, gambar, audio, video ( = multimedia) Gambar/ citra/ image : info visual a picture is more than a thousand words (anonim)
Pengantar DATA/ INFO : teks, gambar, audio, video ( = multimedia) Gambar/ citra/ image : info visual a picture is more than a thousand words (anonim) Citra : gambar pada bidang 2D. Secara matematis : citra
Lebih terperinciAlgoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Lebih terperinciMENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET
MENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET Purnomo Adi Setiyono Program Studi Teknik Informatika-S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro (Udinus) Semarang
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDETEKSI UANG LOGAM DENGAN METODE EUCLIDEAN
Jurnal Teknik Informatika Vol. 1 September 2012 1 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDETEKSI UANG LOGAM DENGAN METODE EUCLIDEAN Wahyu Saputra Wibawa 1, Juni Nurma Sari 2, Ananda 3 Program Studi
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 terperinciPENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT PULPITIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING APPROACH
PENGOLAHAN CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT PULPITIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE REGION GROWING APPROACH Rikko Ismail Hardianzah 1), Bambang Hidayat 2), Suhardjo 3) 1),2) Fakultas Teknik
Lebih terperinciANALISIS EDGE DETECTION CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROBERT DAN CANNY
Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Volume :, Nomor: 1, Februari 2016 ISSN : 2407-89X ANALISIS EDGE DETECTION CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROBERT DAN CANNY Linda Herliani Harefa Mahasiswa Program
Lebih terperinciPENGANTAR GRAFIK KOMPUTER DAN OLAH CITRA. Anna Dara Andriana, S.Kom., M.Kom
PENGANTAR GRAFIK KOMPUTER DAN OLAH CITRA Anna Dara Andriana, S.Kom., M.Kom 1 ANNA DARA ANDRIANA, S.Kom.,M.Kom 081-221-794-565 ( 8.00 14.00 ) Email : annadaraandriana@yahoo.com Subject : kelas_nama/kelompok_tugas
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN
PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN 1) Merly Indira 2) Eva Yuliana 3) Wahyu Suprihatin 4) Bertalya Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl.
Lebih terperinciMATHunesa (Volume 3: No 2) 2014
APLIKASI DETEKSI TEPI SOBEL UNTUK IDENTIFIKASI TEPI CITRA MEDIS Mochamad Nor Cholis Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Surabaya, email : cholis029@gmail.com Yusuf Fuad Jurusan Matematika, FMIPA,
Lebih terperinciPENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN BERBASIS CIRI SKELETON DAN STATISTIK MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN. Disusun oleh : Mario Herryn Tambunan ( )
PENGENALAN HURUF TULISAN TANGAN BERBASIS CIRI SKELETON DAN STATISTIK MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Disusun oleh : Mario Herryn Tambunan (1022056) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciPENENTUAN KUALITAS DAUN TEMBAKAU DENGAN PERANGKAT MOBILE BERDASARKAN EKSTRASI FITUR RATA-RATA RGB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
PENENTUAN KUALITAS DAUN TEMBAKAU DENGAN PERANGKAT MOBILE BERDASARKAN EKSTRASI FITUR RATA-RATA RGB MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR Eko Subiyantoro, Yan Permana Agung Putra Program Studi Teknik
Lebih terperinciPemisahan Objek-Objek Berbasis Region pada Citra Digital dengan Metode Normalized Cuts
JURNAL DIGIT, Vol.1, No., November 011, pp. 13~131 ISSN: 088-589X 13 Pemisahan Objek-Objek Berbasis Region pada Citra Digital dengan Metode Normalized Cuts Marsani Asfi Program Studi Sistem Informasi Sekolah
Lebih terperinciBAB II. Computer vision. teknologi. yang. dapat. Vision : Gambar 2.1
BAB II LANDASAN TEORI Computer vision adalah bagian dari ilmu pengetahuan dan teknologi yang membuat mesin seolah-olah dapat melihat. Komponen dari Computer Vision tentunya adalah gambar atau citra, dengan
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 terperinciEKSTRAKSI BENTUK JANIN PADA CITRA HASIL USG 3 DIMENSI MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY
EKSTRAKSI BENTUK JANIN PADA CITRA HASIL USG 3 DIMENSI MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY Abdiansah 1), Rizki Romodhon 2) 1 abdiansah84@gmail.com, 2 rizkiromodhon@gmail.com ABSTRACT In medical research, fetal
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH ABSTRAK
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH Syafril Tua (0822088) Jurusan Teknik Elektro email: syafrilsitorus@gmail.com ABSTRAK Struktur telinga adalah
Lebih terperinciPENGENALAN GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI JARAK EUCLIDEAN TERNORMALISASI SKRIPSI FUJI FRILLA KURNIA
PENGENALAN GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI 09PENGENALAN GARIS TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN FITUR EKSTRAKSI OPERASI BLOK FITUR OPERASI NON-OVERLAPPING BLOK NON-OVERLAPPING DAN PENCOCOKAN
Lebih terperinciImplementasi Metode Watershed Transformation Dalam Segmentasi Tulisan Aksara Bali Berbasis Histogram
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Implementasi Metode Watershed Transformation Dalam Segmentasi Tulisan Aksara Bali Berbasis Histogram Komang Budiarta,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dental radiology memiliki peranan yang penting dalam menentukan perawatan dan diagnosa gigi. Penggunaan sinar rontgen telah lama di kenal sebagai suatu alat dalam bidang
Lebih terperinciPenentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter
Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter Metha Riandini 1) DR. Ing. Farid Thalib 2) 1) Laboratorium Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas
Lebih terperinciPENGGUNAAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN ALGORITMA EDGE DETECTION DALAM MENGIDENTIFIKASI KERUSAKAN KONTUR JALAN
PENGGUNAAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN ALGORITMA EDGE DETECTION DALAM MENGIDENTIFIKASI KERUSAKAN KONTUR JALAN Andy Suryowinoto 1, Abdul Hamid 2 1,2 e-mail: andysuryo@itats.ac.id ABSTRACT Road infrastructure
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN Bidang perindustrian merupakan salah satu bidang yang juga banyak menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian, mas
PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS KERAMIK BERDASARKAN EKSTRAKSI FITUR TEKSTUR STATISTIK Yogi Febrianto yoefanto@gmail.com Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda
Lebih terperinciJurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 4, No. 2, Hal ISSN : x
PENGENALAN MOTIF BATIK INDONESIA MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY DAN TEMPLATE MATCHING [1] Fera Flaurensia, [2] Tedy Rismawan, [3] Rahmi Hidayati [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA DIGITAL IKAN MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING DIGITAL FISH IMAGE SEGMENTATION BY THRESHOLDING METHOD
SEGMENTASI CITRA DIGITAL IKAN MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING Max R. Kumaseh 1), Luther Latumakulita 1), Nelson Nainggolan 1) 1) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Jl. Kampus Unsrat,
Lebih terperinciImplementasi Deteksi Tepi Canny pada Citra Mammografi
JURNAL APLIKASI FISIKA VOLUME 11 NOMOR 1 FEBRUARI 2015 Implementasi Deteksi Tepi Canny pada Citra Mammografi Nurhasanah 1, *) dan Okto Ivansyah 2 1 Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura, Indonesia
Lebih terperinciMKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner
MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner Dosen Pengampu: Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Genap 2016/2017 Definisi Citra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat
Lebih terperinciKOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL
KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL Rudy Adipranata Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131, Surabaya. Telp. (031) 8439040
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas
Lebih terperinciPERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE
PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE Ayu Leonitami, Noor Aziza Arifani 2, Retno Dewi Anissa 3, Sari Narulita Hantari 4, Widya Wulaningsuci 5 Informatika/Ilmu Komputer,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
48 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Sistem Sistem yang akan dibangun dalam penelitian ini adalah Implementasi Algoritma Template Matching dan Feature Extraction untuk Pengenalan Pola Angka Untuk
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Sebagai tinjauan pustaka, berikut beberapa contoh penelitian telapak kaki yang sudah dilakukan oleh para peneliti yang dapat digunakan sebagai
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 terperinciAPLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA
APLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA Yusti Fitriyani Nampira 50408896 Dr. Karmilasari Kanker Latar Belakang Kanker
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Citra Citra merupakan istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik
Lebih terperinciIdentifikasi Gejala Penyakit Padi Menggunakan Operasi Morfologi Citra
Identifikasi Gejala Penyakit Padi Menggunakan Operasi Morfologi Citra Shofiyyah Zahrah 1, Ristu Saptono 2, Esti Suryani 3 1,2,3 Program Studi Informatik, FMIPA, Universitas Sebelas Maret Email: 1 shofizr@gmail.com,
Lebih terperinciPerancangan dan Pembuatan Aplikasi Skeletonization
Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Skeletonization Gideon Simon 1, Liliana 2, Kartika Gunadi 3 Fakultas Teknologi Industri Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. menyebabkan pengolahan citra digital memiliki kegunaan yang sangat luas. geologi, kelautan, industri, dan lain sebagainya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Mata merupakan salah satu panca indra yang digunakan manusia untuk melihat. Namun mata manusia memiliki keterbatasan dalam menangkap sinyal elektromagnetik.
Lebih terperincioleh: M BAHARUDIN GHANIY NRP
oleh: M BAHARUDIN GHANIY NRP. 1202 109 022 Teknologi fotografi pada era sekarang ini berkembang sangat pesat. Hal ini terbukti dengan adanya kamera digital. Bentuk dari kamera digital pada umumnya kecil,
Lebih terperinciVariasi Filter pada Deteksi Tepi Metode Canny untuk Mendeteksi Kanker Payudara
Variasi Filter pada Deteksi Tepi Metode Canny untuk Mendeteksi Kanker Payudara Nailis Sa adah1,a), Acep Purqon2,b) 1 Magister Sains Komputasi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION
APLIKASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION Hamsina 1, Evanita V Manullang 1, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Manajemen,
Lebih terperinciPengenalan Jenis Pempek Menggunakan Metode Canny & K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya
Pengenalan Jenis Pempek Menggunakan Metode Canny & K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya 1 Hafidz Surahman 1, Aisyah Fuja 2, Ir.Rubandi 3, Willy 4 1,2 STMIK GI MDP; Jalan Rajawali No.14 Palembang,
Lebih terperinciDETEKSI DAN REPRESENTASI FITUR MATA PADA SEBUAH CITRA WAJAH MENGGUNAKAN HAAR CASCADE DAN CHAIN CODE
DETEKSI DAN REPRESENTASI FITUR MATA PADA SEBUAH CITRA WAJAH MENGGUNAKAN HAAR CASCADE DAN CHAIN CODE Riandika Lumaris dan Endang Setyati Teknologi Informasi Sekolah Tinggi Teknik Surabaya riandika.lumaris@gmail.com
Lebih terperinciIDENTIFIKASI OBYEK PISAU PADA CITRA X-RAY DI BANDARA
IDENTIFIKASI OBYEK PISAU PADA CITRA X-RAY DI BANDARA Isturom Arif 1, I Ketut Eddy Purnama 2, Moch Hariadi 3 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciPENGENALAN SESEORANG MENGGUNAKAN CITRA GARIS TANGAN
PENGENALAN SESEORANG MENGGUNAKAN CITRA GARIS TANGAN Bagus Fadzerie Robby 1), Resty Wulanningrum 2) 1), 2) Universitas Nusantara PGRI Kediri 1), 2) Jl. KH. Achmad Dahlan 76, Kediri, Jawa Timur 64112 Email
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN RAMBU BERBENTUK BELAH KETUPAT
APLIKASI PENGENALAN RAMBU BERBENTUK BELAH KETUPAT Andhika Pratama, Izzati Muhimmah Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia
Lebih terperinciTemu Kenali Citra berbasis Konten Bentuk dan Warna untuk Pengenalan Rambu Lalu-lintas
Temu Kenali Citra berbasis Konten Bentuk dan Warna untuk Pengenalan Rambu Lalu-lintas Nama : Yudhi Septianto A.P NPM : 50408886 Pembimbing : Dr. Karmilasari., Skom, MM LATAR BELAKANG Klasifikasi rambu
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (22) -6 Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection Muji Tri Nurismu
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP)
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP) Mata Kuliah: Pengolahan dan Pengenalan Pola; Kode/Bobot : TSK 713/ 2 sks; Deskripsi Mata Kuliah: Mata kuliah ini berisi konsep teori, teknik-teknik dan aplikasi
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 terperinciPengembangan Algoritma Pengubahan Ukuran Citra Berbasiskan Analisis Gradien dengan Pendekatan Polinomial
Pengembangan Algoritma Pengubahan Ukuran Citra Berbasiskan Analisis Gradien dengan Pendekatan Polinomial Eric Christopher School of Electrical Engineering and Informatics, Institute Technology of Bandung,
Lebih terperinciREVIEW PROPERTI OPERATOR MATEMATIKA MORPHOLOGI DALAM PEMROSESAN CITRA
Prosiding Semirata 2015 bidang Teknologi Informasi dan Multi Disiplin Universitas Tanjungpura Pontianak Hal 134-141 REVIEW PROPERTI OPERATOR MATEMATIKA MORPHOLOGI DALAM PEMROSESAN CITRA Zaiful Bahri Jurusan
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE
SISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE Bagus Aditya *), Achmad Hidayatno, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang
Lebih terperinci