Mata kuliah Digital Image Processing
|
|
- Iwan Kusumo
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Mata kliah Digital Image Processing Image Enhancement in the Freqency Domain Perteman ke-5 Dr. Hary Bdiarto Pasca Sarjana STMIK Eresha
2 Freqency Domain Methods Spatial Domain Freqency Domain
3 Basics of Enhancement in the Freqency Domain
4 Example for Freqency Domain Method
5 Filter Fnction Original signal Low-pass filtered High-pass filtered Band-pass filtered Band-stop filtered
6 Introdction to the Forier Transform and the Freqency Domain The one-dimensional Forier transform and its inverse Forier transform continos case F Inverse Forier transform: f x f x e F e jx d The two-dimensional Forier transform and its inverse Forier transform continos case F, v f x, y e Inverse Forier transform: f x, y jx dx F, v e where j j xvy j xvy e j 1 dxdy ddv cos j sin
7 Introdction to the Forier Transform and the Freqency Domain The one-dimensional Forier transform and its inverse Forier transform discrete case DTC F 1 M M 1 x0 f x e jx/ M Inverse Forier transform: M f x 1 0 F e jx/ M for for 0,1,,..., M x 0,1,,..., M 1 1
8 Since Introdction to the Forier Transform and the Freqency Domain and the fact then discrete Forier transform can be redefined F e j cos j sin 1 M M 1 x0 f x[cos x / M for 0,1,,..., M Freqency time domain: the domain vales of over which the vales of F range; becase determines the freqency of the components of the transform. Freqency time component: each of the M terms of F. j sin x / M ] cos cos 1
9 Introdction to the Forier Transform and the Freqency Domain F can be expressed in polar coordinates: R: the real part of F I: the imaginary part of F Power spectrm: I R F P or phasespectrm phaseangle tan or spectrm magnitde where 1 1 R I I R F e F F j
10 The One-Dimensional Forier Transform Example
11 Program Matlab ntk Transformasi Forier Langkah ntk transformasi Forier 1 dan Dimensi : Transformasi Forier dimensi : F = fftf; Transformasi Forier dimensi : F = fftf, P, Q; P, Q adalah kran matriks, misalkan M x N kran dari gambar yg akan diinptkan maka f adalah psat dari kran matriks PxQ. Gambar signalnya dapat ditnjkan dengan : imshowf Fngsi absolt ntk fngsi f : absf Mengembalikan nilai bilangan kompleks ntk f Memindahkan signal forier ke tengah periode : fftshiftf Melihat nilai Real ata imaginary dengan fngsi : realf; imagf;
12 Contoh Transformasi Forier 1 Dimensi Gambarkan sinyal ntk transformasi Forier 1 dimensi spectrm dan phase angle response. M = 1000; f = zeros1, M; l = 0; fm/-l:m/+l = 1; F = fftf; Fc = fftshiftf; rfc = realfc; ifc = imagfc; Sbplot,1,1,plotabsFc; Sbplot,1,,plotataniFc./rFc;
13 Contoh Transformasi Forier Dimensi Program ntk Transformasi forier Dimensi f = ones10,0; F = fftf, 500,500; f1 = zeros500,500; f140:60,30:70 = 1; sbplot,,1;imshowf1,[]; S = absf; sbplot,,; imshows,[]; Fc = fftshiftf; S1 = absfc; sbplot,,3; imshows1,[]; S = log1+s1; sbplot,,4;imshows,[];
14 Transformasi Forier ntk citra : i = imread image-.jpg ; f=i:,:,1; sbplot1,,1, imshowf; f = doblef; F = fftf; Fc = fftshiftf; S = log1+absfc; Sbplot1,,,imshowS,[];
15 Sharpening Freqency Domain Filter Filter Penajaman pada domain Frekensi,, v H v H lp hp Ideal highpass filter Btterworth highpass filter Gassian highpass filter, if 1, if 0, 0 0 D v D D v D v H n v D D v H 0, / 1 1, 0 /, 1, D v D e v H
16 Highpass Filters Spatial Representations
17 Ideal Highpass Filters H, v 0 1 if if D, v D, v D D 0 0
18 Btterworth Highpass Filters H, v D D v 1 n 1 /, 0
19 Gassian Highpass Filters H, v 1 e D, v/ D 0
20 Ideal Lowpass Filters ILPFs The transfer fnction of an ideal lowpass filter 1 if D, v D0 H, v 0 if D, v D0 where D,v : the distance from point,v to the center of ther freqency rectangle 1 M / v / D, v N
21 Btterworth Lowpass Filters BLPFs With order n H, v D v D 1, / n 0 1
22 Btterworth Lowpass Filters BLPFs n= D 0 =5,15,30,80,and 30
23 Gassian Lowpass Filters FLPFs H, v e D, v/ D 0
24 Gassian Lowpass Filters FLPFs D 0 =5,15,30,80,and 30
25 Program Matlab Gassian Lowpass Filters i = imread'image-.jpg'; f=i:,:,1; [m,n] = sizef; % cek nilai kran gambar ifmodm, == 0; cm = floorm/ + 0.5; else; cm = floorm/ + 1; end; ifmodn, == 0; cn = floorn/ + 0.5; else; cn = floorn/ + 1; end F = fftshiftfftdoblef; dnol = 10; H= zerosm,n; for i = 1:n; G = H.*F; g = absifftg; sbplot1,,1, imshowf; sbplot1,,,imshowg,[]; for j = 1:n; dis = i - cm^ + j - cn^; Hi,j = exp-dis//dnol^; end; end; D0=10 D0=0 D0=45
STMIK AMIKOM PURWOKERTO PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. Transformasi Citra ABDUL AZIS, M.KOM
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Transformasi Citra 1 Dua Domain Manipulasi Image Spatial Domain : (image plane) Adalah teknik yang didasarkan pada manipulasi l a n g s u n g p i x e l s u a t u i m a g e. Frequency
Lebih terperinciTransformasi Fourier dan Filtering
Transformasi Fourier dan Filtering Domain Spasial vs Domain Frekuensi Domain Spasial Konsep koordinat baris dan kolom Pemrosesan pixel-by-pixel Komputasi lama (terutama citra dengan ukuran spasial tinggi)
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2016/2017
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra di Kawasan Frekuensi Transformasi Fourier) Muhammad Zidny af an, M.Kom. Gasal 06/07 Outline Pengolahan Citra di Kawasan Spasial VS Kawasan Frekeunsi Fourier
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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Gangguan pada citra, terutama citra digital dapat disebabkan oleh noise sehingga mengakibatkan penurunan kualitas citra tersebut (Gunara, 2007). Derau atau noise merupakan
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra di Kawasan Frekuensi (Transformasi Fourier) Muhammad Zidny af an, M.Kom. Gasal 2015/2016 Outline Pengolahan Citra di Kawasan Spasial VS Kawasan Frekeunsi
Lebih terperinciPengolahan Citra di Ranah Frekuensi
Pengolahan Citra di Ranah Frekuensi Iwan Setyawan Dept Electronic Engineering, Satya Wacana Christian University EE-671 Pengolahan Citra & Video Digital Pendahuluan Sama seperti pada ranah spatial, pengolahan
Lebih terperinciSimulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3)
Simulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3) ISSN : 1693 1173 Abstrak Penelitian ini menekankan pada pentingnya teknik simuasi pada pengolahan citra digital. Simulasi
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 1 2 Representasi Image 1 bit 8 bits 3 24 bits 4 Apakah itu histogram? (3, 8, 5) Histogram memberikan deskripsi global dari penampakan sebuah image. 5 Hi s togr a m dar i i ma ge
Lebih terperinciPENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN FREKUENSI. by Emy 2
Copyright @2007 by Emy 1 PENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN FREKUENSI Copyright @2007 by Emy 2 Kompetensi Mampu membedakan teknik image enhancement menggunakan domain spatial dan frekuensi
Lebih terperinciTEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 8 Transformasi Fourier. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 8 Transformasi Fourier Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Informatika/Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 2015
Lebih terperinci10/11/2014 IMAGE SMOOTHING. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 7 Image Enhancement (Image Smoothing & Image Sharpening)
0//04 CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 7 Image Enhancement (Image Smoothing & Image Sharpening) Intelligent Computing and Multimedia (ICM) IMAGE SMOOTHING 0 //04 0 //04 Image Smoothing Biasa dilakukan
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 terperinciBAB III PERANCANGAN PEDOMAN PRAKTIKUM
BAB III PERANCANGAN PEDOMAN PRAKTIKUM Pada skripsi ini disusun pedoman praktikum untuk mata kuliah Pengolahan Citra Digital menggunakan bahasa pemrograman C++ dan pustaka OPENCV 2.4.5 dengan compiler Microsoft
Lebih terperinciTEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 7 Transformasi Fourier. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 7 Transformasi Fourier Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana
Lebih terperinciLAPORAN PENELITIAN JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STIKOM BALIKPAPAN PENERAPAN METODE TRANSFORMASI FOURIER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL
LAPORAN PENELITIAN JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STIKOM BALIKPAPAN PENERAPAN METODE TRANSFORMASI FOURIER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL oleh Setyo Nugroho Jurusan Teknik Informatika STIKOM Balikpapan 2005
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini dijelaskan tentang latar belakang penelitian dibuat, rumusan masalah, batasan masalah yang akan dibahas, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian yang
Lebih terperinciMAKALAH TRANSFORMASI FOURIER MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA OLEH: 1. RISKA NOR AULIA ( ) 2. DYA AYU NINGTYAS ( )
MAKALAH TRANSFORMASI FOURIER MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA OLEH: 1. RISKA NOR AULIA (08 615 013) 2. DYA AYU NINGTYAS (08 615 017) JURUSAN TEKNOLOGI INFORMASI POLITEKNIK NEGERI SAMARINDA 2010 TRANSFORMASI
Lebih terperinciBlind Watermarking Citra Digital Pada Komponen Luminansi Berbasis DCT (Discrete Cosine Transform) Irfan Hilmy Asshidiqi ( )
Blind Watermarking Citra Digital Pada Komponen Luminansi Berbasis DCT (Discrete Cosine Transform) Irfan Hilmy Asshidiqi (0822048) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha,
Lebih terperinciSIMULASI PENGARUH PENGGUNAAN FILTER BUTTERWORTH PADA MASUKAN SINYAL GETARAN ACAK TERHADAP NILAI RATA-RATA MAGNITUDO
SIMULASI PENGARUH PENGGUNAAN FILTER BUTTERWORTH PADA MASUKAN SINYAL GETARAN ACAK TERHADAP NILAI RATA-RATA MAGNITUDO Orlando Farcend Ficdy Tumbelaka 1), Jotje Rantung 2), Michael Rembet 3) Jurusan Teknik
Lebih terperinciBAB III PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGOLAHAN DATA Tahap pengolahan data pada penelitian ini meliputi pemilihan data penelitian, penentuan titik pengamatan pada area homogen dan heterogen, penentuan ukuran Sub Citra Acuan (SCA)
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Bab ini memuat latar belakang perlunya penyisipan watermark di dalam citra digital, perumusan masalah secara sistematis, serta metodologi yang digunakan untuk memecahkan masalah yang
Lebih terperinciTEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 5 Edge Sharpening. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 5 Edge Sharpening Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan tentang berbagai teori yang digunakan untuk melakukan penelitian ini. Teori yang berhubungan seperti penjelasan moment secara umum, Zernike polynomials,
Lebih terperinciLAPORAN TUGAS AKHIR VISUALISASI TRANSFORMASI FOURIER UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA
LAPORAN TUGAS AKHIR VISUALISASI TRANSFORMASI FOURIER UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA Laporan ini disusun guna memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan program studi Teknik Informatika S-1 pada Fakultas
Lebih terperinciPengolahan 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 terperinciDTG2D3 ELEKTRONIKA TELEKOMUNIKASI FILTER ANALOG. By : Dwi Andi Nurmantris
DTG2D3 ELEKTRONIKA TELEKOMUNIKASI FILTER ANALOG By : Dwi Andi Nurmantris Ruang Lingkup Materi RANGKAIAN RESONATOR PENDAHULUAN LOW PASS FILTER HIGH PASS FILTER BAND PASS FILTER BAND STOP FILTER RANGKAIAN
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Operasi Ketetanggaan Piksel pada Domain Frekuensi Muhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016 Outline Pengertian Konvolusi Pengertian Frekuensi Filter Lolos-Rendah
Lebih terperinciImage Enhancement by webmaster - Thursday, December 31, 2015 http://suyatno.dosen.akademitelkom.ac.id/index.php/2015/12/31/image-enhancement/ Definisi Perbaikan citra merupakan proses yang dilakukan untuk
Lebih terperinciABSTRAK. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version
ABSTRAK Scattering Parameters (S-Parameter) merupakan suatu metode pengukuran yang berhubungan dengan daya datang dan daya pantul. Dalam tugas akhir ini dibahas prinsip kerja S-Parameter yang berhubungan
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Seiring berkembangnya teknologi, digitalisasi sidik jari sudah sering digunakan, terutama pada passport, ID Card, visa dan dokumen lainnya. Karena kapasitas penyimpanan untuk menyimpan sidik jari
Lebih terperinciMKB Teknik Pengolahan Citra Operasi Ketetanggaan Piksel pada Domain Frekuensi. Genap 2016/2017
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Operasi Ketetanggaan Piksel pada Domain Frekuensi Genap 2016/2017 Outline Pengertian Konvolusi Pengertian Frekuensi Filter Lolos-Rendah (Lowpass Filter) Filter Lolos-Tinggi
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Halaman LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR...iii DAFTAR ISI... v DAFTAR GAMBAR...
ABSTRAK Noise merupakan salah satu kendala yang mempengaruhi kualitas sinyal suara yang ditransmisikan. Noise tersebut dapat berasal dari peralatan komunikasi itu sendiri atau pengaruh dari sumber luar.
Lebih terperinciWATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK MODIFIKASI INTENSITAS PIKSEL DAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT)
WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK MODIFIKASI INTENSITAS PIKSEL DAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) Disusun Oleh : Aldo Roy Hardiansa Putra (0922056) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciGambar 2.1 Perangkat UniTrain-I dan MCLS-modular yang digunakan dalam Digital Signal Processing (Lucas-Nulle, 2012)
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Digital Signal Processing Pada masa sekarang ini, pengolahan sinyal secara digital yang merupakan alternatif dalam pengolahan sinyal analog telah diterapkan begitu luas. Dari
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 terperinciby Emy 1 IMAGE RESTORATION by Emy 2
Copyright @ 2007 by Emy 1 IMAGE RESTORATION Copyright @ 2007 by Emy 2 1 Kompetensi Mamp membedakan proses pengolahan citra mengnakan image enhancement dengan image restoration Mamp menganalisis citra yang
Lebih terperinciSeminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, Oktober 2016
IMPLEMENTASI ALGORITMA FAST FOURIER TRANSFORM DAN MEAN SQUARE PERCENTAGE ERROR UNTUK MENGHITUNG PERUBAHAN SPEKTRUM SUARA SETELAH MENGGUNAKAN FILTER PRE-EMPHASIS Fitri Mintarsih 1, Rizal Bahaweres 2, Ricky
Lebih terperinciPanduan Praktikum Pengolahan Citra Digital dengan Matlab IGA Widagda Fisika FMIPA UNUD 2014
Panduan Praktikum Pengolahan Citra Digital dengan Matlab IGA Widagda Fisika FMIPA UNUD 2014 1 Informasi citra Fisika Tomografi 1 Informasi Citra 1.1 Jenis-jenis Citra digital a. Citra Abu-abu (Grayscale)
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PERBANDINGAN LOW-PASS FILTERING DAN HIGH-PASS FILTERING UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL SKRIPSI NURUL ULFAH PRIMADINI
IMPLEMENTASI PERBANDINGAN LOW-PASS FILTERING DAN HIGH-PASS FILTERING UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL SKRIPSI NURUL ULFAH PRIMADINI 101401020 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi internet dalam beberapa tahun terakhir ini, telah membawa perubahan besar bagi distribusi media digital. Media digital yang dapat berupa
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI Suara. Suara adalah sinyal atau gelombang yang merambat dengan frekuensi dan
BAB II DASAR TEORI 2. 1 Suara Suara adalah sinyal atau gelombang yang merambat dengan frekuensi dan amplitude tertentu melalui media perantara yang dihantarkannya seperti media air, udara maupun benda
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi di bidang informasi spasial dan fotogrametri menuntut sumber data yang berbentuk digital, baik berformat vektor maupun raster. Hal ini dapat
Lebih terperinciPENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L
PENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L Hermawan Syahputra* 1, Andani D N 2 1,2 Jurusan Matematika, FMIPA Unimed, Medan, Indonesia e-mail:
Lebih terperinciAREA PROCESS. Area processes use the input pixel as well as the pixels around it to generate a new ouput pixel
AREA PROCESS Area processes use the input pixel as well as the pixels around it to generate a new ouput pixel Topik Bahasan Konvolusi (convolution) Filtering (nonmask convolution) Filter Morfologis 3.1
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391 OPTIMASI NILAI AMBANG WAVELET BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA DENOISING CITRA BERWARNA (Kata kunci: denoising, transformasi wavelet, logika fuzzy, thresholding, median absolute
Lebih terperinciPengolahan Citra Warna 2 Semester Genap 2010/2011. Dr. Fitri Arnia Multimedia Signal Processing Research Group (MuSig) Jurusan Teknik Elektro-UNSYIAH
Pengolahan Citra Warna 2 Semester Genap 2010/2011 Dr. Fitri Arnia Multimedia Signal Processing Research Group (MuSig) Jurusan Teknik Elektro-UNSYIAH Outline Pengolahan citra warna pseudo Penyajian bidang
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Bab ini berisi pembahasan mengenai analisa dan perancangan program image sharpening dengan menggunakan Matlab GUI. Analisa bertujuan untuk mengidentifikasi masalah, mengetahui
Lebih terperinciBAB VI FILTER DIGITAL
BAB VI FILTER DIGITAL Filter atau tapis adalah suatu sistem yang berfungsi untuk menyaring sinyal, sebagian sinyal akan dibiarkan lewat, sebagian yang lain akan akan ditahan. Filter yang sering digunakan
Lebih terperinciPerbandingan Penggunaan Mean Lokal, Median Lokal dan Invarians Statistik Koefisien DCT dalam Perancangan Image Hashing
Perbandingan Penggunaan Mean Lokal, Median Lokal dan Invarians Statistik Koefisien DCT dalam Perancangan Image Hashing Kuntadi Widiyoko 1, Iwan Setyawan 2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Lebih terperinciBAB VI FILTER DIGITAL
BAB VI FILTER DIGITAL BAB VI FILTER DIGITAL Filter atau tapis adalah suatu sistem yang berfungsi untuk menyaring sinyal, sebagian sinyal akan dibiarkan lewat, sebagian yang lain akan akan ditahan. Filter
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI GANGGUAN HUBUNG SINGKAT PADA SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET. Oleh : RHOBI ROZIEANSHAH NIM : 13203054
PENENTUAN LOKASI GANGGUAN HUBUNG SINGKAT PADA SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET LAPORAN TUGAS AKHIR Dibuat sebagai Syarat untuk Meraih Gelar Sarjana Teknik Elektro dari Institut Teknologi
Lebih terperinciKLASIFIKASI DAN PENINGKATAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN DFT (DISCRETE FOURIER TRANSFORM)
KLASIFIKASI DAN PENINGKATAN KUALITAS CITRA SIDIK JARI MENGGUNAKAN DFT (DISCRETE FOURIER TRANSFORM) Cilla Sundari 1, Muhammad Nasir 2, Hari Toha Hidayat 3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. dari masalah pattern recognition, yang pada umumnya berguna untuk
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar / Umum Landasan teori dasar / umum yang digunakan dalam penelitian ini mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. 2.1.1 Speaker Recognition Pada
Lebih terperinciVerifikasi Sidik Jari Menggunakan Pencocokan Citra Berbasis Fasa Dengan Fungsi Band-Limited Phase Only Correlation (BLPOC)
Verifikasi Sidik Jari Menggunakan Pencocokan Citra Berbasis Fasa Dengan Fungsi Band-Limited Phase Only Correlation (BLPOC) Adryan Chrysti Sendjaja (1022005) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha
Lebih terperinciREALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB)
REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB) Elfrida Sihombing (0922019) Jurusan Teknik Elektro Universitas
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: ( Print) 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (201) ISSN: 27-59 (201-9271 Print) 1 Implementasi Citra dengan Menggunakan Regresi Linier dan Metode Wavelet Rina Kharisma Juwitasari, Diana Purwitasari, dan Rully Soelaiman
Lebih terperinciREALISASI ACTIVE NOISE REDUCTION MENGGUNAKAN ADAPTIVE FILTER DENGAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) BERBASIS MIKROKONTROLER LM3S6965 ABSTRAK
REALISASI ACTIVE NOISE REDUCTION MENGGUNAKAN ADAPTIVE FILTER DENGAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) BERBASIS MIKROKONTROLER LM3S6965 Nama : Wito Chandra NRP : 0822081 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciMODUL 4 ANALOG DAN DIGITAL FILTER
MODUL 4 ANALOG DAN DIGITAL FILTER I. Tugas Pendahuluan Perintah atau fungsi pada MATLAB dapat dilihat dan dipelajari dengan online help pada Command window. Contoh ketiklah : help plot. Maka arti dari
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 terperinciBiasa dilakukan untuk menghilangkan efek pada citra digital yang disebabkan oleh keterbatasan sistem pencuplikan
Image Smoothing Biasa dilakukan untuk menghilangkan eek pada citra digital ang disebabkan oleh keterbatasan sistem pencuplikan atau kanal transmisi Teknik penghalusan: Domain spasial contoh: mean median
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 terperinciPERBANDINGAN TEKNIK PENYEMBUNYIAN DATA DALAM DOMAIN SPASIAL DAN DOMAIN FREKUENSI PADA IMAGE WATERMARKING
PERBANDINGAN TEKNIK PENYEMBUNYIAN DATA DALAM DOMAIN SPASIAL DAN DOMAIN FREKUENSI PADA IMAGE WATERMARKING Bayu Adi Persada NIM : 13505043 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
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 terperinciAPLIKASI PERINTAH SUARA UNTUK MENGGERAKKAN ROBOT. Disusun Oleh : Nama : Astron Adrian Nrp :
APLIKASI PERINTAH SUARA UNTUK MENGGERAKKAN ROBOT Disusun Oleh : Nama : Astron Adrian Nrp : 0422014 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH no.65, Bandung, Indonesia.
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 terperinciBLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD)
BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD) Disusun Oleh : Johansen Valentino (0822062) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI LOWPASS FILTERING DAN HIGHPASS FILTERING UNTUK PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL
IMPLEMENTASI LOWPASS FILTERING DAN HIGHPASS FILTERING UNTUK PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL SKRIPSI EFRIENNI TAMPUBOLON 091401026 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN EK.353 PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL
EK.353 PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL Dosen: Ir. Arjuni BP, MT : Sinyal dan Pemrosesan Sinyal Tujuan pembelajaran umum : Para mahasiswa mengetahui tipe-tipe sinyal, pemrosesan dan aplikasinya Jumlah pertemuan
Lebih terperinciPENGENALAN TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI WAVELET TRANSFORM DARI PROJECTION PROFILE
PENGENALAN TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI WAVELET TRANSFORM DARI PROJECTION PROFILE Radian Rizki Triadhi NRP : 1222033 E-mail : radianrizkitriadhi@ymail.com ABSTRAK Pengenalan tulisan tangan
Lebih terperinciBab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Proses pengolahan citra digital dapat dibagi menjadi beberapa bidang seperti object detection, image analyze, computer vision, dan medical imaging. Medical imaging
Lebih terperinciPengolahan Citra di Kawasan Frekuensi
BAB 6 Pengolahan Citra di Kawasan Frekuensi Setelah bab ini berakhir, diharapkan pembaca mendapatkan berbagai pengetahuan berikut dan mampu mempraktikkannya. Pengolahan citra di kawasan spasial dan kawasan
Lebih terperinciANALISIS DAN SIMULASI REKONSTRUKSI VIDEO BERBASIS METODE SUPER-RESOLUSI
ANALISIS DAN SIMULASI REKONSTRUKSI VIDEO BERBASIS METODE SUPER-RESOLUSI ANALYSIS AND SIMULATION OF VIDEO RECONSTRUCTION BASED ON SUPER-RESOLUTION METHOD Kusuma Nindia Rizki 1, Iwan Iwut, ST., MT. 2, Suryo
Lebih terperinciTRANSFORMASI CITRA: PROSES KONVOLUSI. Bertalya Universitas Gunadarma
TRASFORMASI CITRA: PROSES KOVOLUSI Bertalya Universitas Gunadarma PROSES KOVOLUSI Formula Konvolusi: dummy variable o integration Mekanisme konvolusi dalam bentuk integral ini tidak mudah untuk digambarkan
Lebih terperinciTeknik Watermarking Citra Digital Dalam Domain DCT (Discrete Cosine Transform) Dengan Algoritma Double Embedding
Teknik Watermarking Citra Digital Dalam Domain DCT (Discrete Cosine Transform) Dengan Algoritma Double Embedding Gideon Aprilius (0522116) Email: dionjuntak@gmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Lebih terperinciKompresi Citra Berwarna Menggunakan Transformasi Wavelet
Jurnal Matematika Integratif ISSN 1412-6184 Volume 10 No 1, April 2014, hal 55-62 Kompresi Citra Berwarna Menggunakan Transformasi Wavelet Suma inna, Dipo Alam Program Studi Matematika Fakultas Sains dan
Lebih terperinciDefinisi Filter. Filter berdasar respon frekuensinya : 1. LPF 2. HPF 3. BPF 4. BRF/BSF
FILTER AKTIF Definisi Filter Filter adalah rangkaian yang berfungsi untuk menyaring frekuensi pada suatu band tertentu Filter berdasarkan komponennya : 1. Filter Aktif Terdiri dari Op-Amp dan R, L C 2.
Lebih terperinciFUNGSI. Blok fungsi juga diawali dengan kata cadangan Begin dan di akhiri dengan kata cadangan End dan titik koma.
FUNGSI Blok fungsi hampir sama dengan blok prosedur, hanya fungsi harus dideklarasikan dengan tipenya. Tipe deklarasi ini menunjukkan tipe hasil dari fungsi. Bentuk umum : FUNCTION identifier (daftar parameter)
Lebih terperinciSistem Komunikasi II (Digital Communication Systems)
Sistem Komunikasi II (Digital Communication Systems) Lecture #1: Stochastic Random Process Topik: 1.1 Pengenalan Sistem Komunikasi Digital. 1.2 Pendahuluan Stochastic Random Process. 1.3 Random Variable
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE ABSTRAK
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE Daniel Halomoan (0822056) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: daniel170390@gmail.com
Lebih terperinciALGORITMA DETEKSI ADAPTIF BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN TRANSFORMASI
ALGORITMA DETEKSI ADAPTIF BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN TRANSFORMASI Disusun oleh : Gintaris Johanes Tarigan 0922022 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. drg. Suria Sumantri,
Lebih terperinciSIMULASI FILTER SALLEN KEY DENGAN SOFTWARE PSPICE
JETri, Volume 6, Nomor, Februari 7, Halaman -4, ISSN 4-37 SIMULASI FILTER SALLEN KEY DENGAN SOFTWARE PSPICE Kiki Prawiroredjo Dosen Jurusan Teknik Elektro-FTI, Universitas Trisakti Abstract A Sallen Key
Lebih terperinciFast Fourier Transform
Fast Fourier Transform Perbandingan Algoritma Fast Fourier Transform Dengan Algoritma Dasar Dalam Mengalikan Polinomial Andika Kusuma Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia 13515033@std.stei.itb.ac.id
Lebih terperinciWatermarking Video Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit
Jurnal Generic, Vol. 8, No. 1, Maret 2013, pp. 198~208 ISSN: 1907-4093 (Print), 2087-9814 (online) 198 Watermarking Video Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Merlin Felyana 1 1 Program Studi Teknik
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 terperinciSOUND CONVERSION USING FAST FOURIER TRANSFORM ALGORITM
SOUND CONVERSION USING FAST FOURIER TRANSFORM ALGORITM Tan FerrdyHendrawan Program Studi Teknik Informatika, Universitas Katolik Soegijapranata f3rrdy.hendrawan@gmail.com Abstract The goal of voice conversion
Lebih terperinciLAPORAN APLIKASI DIGITAL SIGNAL PROCESSING EKSTRAKSI CIRI SINYAL WICARA. Disusun Oleh : Inggi Rizki Fatryana ( )
LAPORAN APLIKASI DIGITAL SIGNAL PROCESSING EKSTRAKSI CIRI SINYAL WICARA Disusun Oleh : Inggi Rizki Fatryana (1210147002) Teknik Telekomunikasi - PJJ PENS Akatel Politeknik Negeri Elektro Surabaya 2014-2015
Lebih terperinciSOAL UAS PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL WADARMAN JAYA TELAUMBANUA
SOAL UAS PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL WADARMAN JAYA TELAUMBANUA 1304405027 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA JIMBARAN 2015 Rancang Filter low pass digital IIR Butterworth
Lebih terperinciMedian Lokal dan Invarians Statistik Koefisien
Perbandingan Penggunaan Mean Lokal, Median Lokal dan Invarians Statistik Koefisien DCT dalam Perancangan Image Hashing Kuntadi Widiyoko 1, Iwan Setyawan 2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. yang dibangkitkan dengan frekuensi yang lain[1]. Filter digunakan untuk
BAB II DASAR TEORI 2.1 Filter Filter atau tapis didefinisikan sebagai rangkaian atau jaringan listrik yang dirancang untuk melewatkan atau meloloskan arus bolak-balik yang dibangkitkan pada frekuensi tertentu
Lebih terperinciBUTTERWORTH FILTER TUJUAN:
1 DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA FAKULTAS PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN JURUSAN PENDIDIKAN TEKNIK ELEKTRO (ELEKTRONIKA TELEKOMUNIKASI) PRAKTIKUM TELEKOMUNIKASI II FILTER:
Lebih terperinciOPTIMASI RERATA DALAM PROSES KORELASI SILANG UNTUK MENENTUKAN LOKASI RADIO TRANSMITTER
164... Prosiding Seminar Matematika, Sains dan I, FMIPA UNSRA, 14 Juni 2013 OPIMASI RERAA DALAM PROSES KORELASI SILANG UNUK MENENUKAN LOKASI RADIO RANSMIER Isnan Nur Rifai 1), Wahyu Widada 2) 1) Program
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pemrosesan citra adalah ilmu untuk memanipulasi gambar, yang melingkupi teknikteknik untuk memperbaiki atau mengurangi kualitas gambar, menampilkan bagian tertentu
Lebih terperinciINSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG
KAJIAN PENCOCOKAN CITRA DIGITAL BERDASARKAN KORELASI KOEFISIEN-KOEFISIEN WAVELET 2-D TUGAS AKHIR Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana. Oleh: Muhammad Aldien Said NIM 151
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA
SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA Mata Kuliah Fakultas/Jurusan : Pengolahan Sinyal Digital / DSP (Digital Signal Processing) : Ilmu Komputer / Teknik Komputer D Minggu 1 Pendahuluan Ruang
Lebih terperinciKuantisasi Gray Level untuk Enhancement Citra
Achmad Basuki Nana R Fadilah Fahrul Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Kuantisasi Gray Level untuk Enhancement Citra Content: 1. Definisi 2. Ketetanggaan Citra 3. Operator T 4. Transformasi Gray Level
Lebih terperinciIMPLEMENTASI IMAGE ENHANCEMENT MENGGUNAKAN HOMOMORPHIC FILTERING
IMPLEMENTASI IMAGE ENHANCEMENT MENGGUNAKAN HOMOMORPHIC FILTERING Rudy Adipranata 1) Cherry Galatia Ballangan 2) William Susanto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Gambar 1 Alur metode penelitian.
akan menggunakan bantuan aplikasi pemrosesan audio (Rochesso 2007). Penambahan Derau Derau merupakan suara-suara yang tidak diinginkan. Munculnya derau dapat menurunkan kualitas suatu berkas audio. Penambahan
Lebih terperinciREALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCALITY PRESERVING PROJECTION
REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCALITY PRESERVING PROJECTION FadliWitular (0822043) Jurusan Teknik Elektro Universitas
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA
Mata Kuliah Kode / SKS Program Studi Fakultas : Pengolahan Sinyal Digital : IT012256 / 3 SKS : Sistem Komputer : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi Sub Khusus (TIK) 1 Pendahuluan Ruang lingkup Mata Kuliah
Lebih terperinci