BAB II LANDASAN TEORI. mesin atau robot untuk melihat (
|
|
- Suhendra Lie
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB II LANDASAN TEORI Computer vision adalah suatu ilmu di bidang komputer yang dapat membuat mesin atau robot untuk melihat ( Terdapat beberapa klasifikasi dari vision itu sendiri, yaitu Low Level Vision, Medium Level Vision, dan High Level Vision. (Tucker, 2004) Low Level Vision meliputi Sensing, yaitu pengambilan input berupa gambar, dan Preprocessing, yaitu memperoleh suatu gambar sebelum diproses. Medium Level Vision meliputi proses Segmentation, Description, Recognition. Segmentation adalah proses pemisahan gambar digital kedalam beberapa region. Description merupakan proses mendeskripsikan suatu gambar, sedangkan Recognition merupakan pengenalan terhadap suatu gambar. Pada level yang lebih tinggi (High Level Vision) terdapat proses Interpretation, dimana Interpretation merupakan suatu kemampuan untuk memperkirakan bentuk asli dari gambar yang didapat, hal ini dapat dilakukan dengan cara mendapatkan berbagai informasi yang diperlukan pada gambar tersebut. Maka proses Interpretation memerlukan deteksi, indentifikasi, dan pengukuran dari fitur-fitur pada suatu gambar. Sistem Stereo Eyes (Stereo Vision) dalam skripsi ini hanya sampai dalam tahap Medium Level Vision, karena belum bisa melakukan interpretasi. Sistem Stereo Eyes mempunyai konsep yang sama seperti 2 buah mata manusia yang terletak bersebelahan dengan jarak tertentu antara satu mata dengan yang lainnya. Ketika kedua mata tersebut melihat pada sebuah objek yang sama, masing-masing mata menangkap gambar dengan sudut pandang yang berbeda dan kemudian gambar tersebut
2 dikirim ke otak untuk diproses. Ketika kedua gambar yang ditangkap oleh kedua mata tiba secara bersamaan di belakang otak, mereka bersatu menjadi satu gambar. Penglihatan tersebut dinamakan dengan penglihatan stereo (stereo vision). Pikiran manusialah yang menggabungkan kedua gambar dengan mencocokkan bagian yang sama dan menambahkan sedikit perbedaan ( sehingga dapat memberikan informasi dari suatu gambar, salah satu informasi yang dapat diberikan adalah posisi objek dalam gambar tersebut. Salah satu metode yang digunakan untuk mendapatkan informasi posisi ini adalah perhitungan disparity (perbandingan 2 gambar) dari gambar stereo (stereo image) yang didapatkan dari penglihatan stereo (stereo vision). Meskipun begitu, metode perhitungan disparity hanya akan memberitahukan posisi objek tersebut terhadap objek lainnya tanpa informasi jarak. Informasi jarak merupakan perkembangan selanjutnya dari computer vision menggunakan stereo vision (Mohabi, 2008). 2.1 Gambar (Image) (Gonzalez, 1987) Suatu gambar didefinisikan sebagai fungsi kontinu dari intensitas cahaya dalam bidang 2 dimensi, dan dinyatakan dengan f(x,y), dimana nilai atau amplitudo dari f menyatakan intensitas cahaya dari gambar pada koordinat (x,y). Dan karena cahaya adalah salah satu bentuk dari energi, maka nilai f(x,y) harus berada diantara nol sampai tak terhingga. 0 < f(x,y) <
3 Gambar 2.1 Representasi gambar digital Gambar yang ditangkap oleh mata adalah berasal dari cahaya yang dipantulkan oleh objek yang dilihat. Intensitas cahaya, f(x,y), sebenarnya merupakan hasil perkalian antara jumlah cahaya (illumination) yang berasal dari sumbernya (sumber cahaya, contoh : matahari, bulan) dengan jumlah pantulan cahaya (reflectance) dari benda yang dilihat pada area tersebut, dinyatakan dalam bentuk persamaan sebagai berikut : f(x,y) = i(x,y). r(x,y) dimana : i(x,y) : illumination, besarnya 0 < i(x,y) < r(x,y) : reflectance, besarnya 0 < r(x,y) < 1 Nilai i(x,y) ditentukan oleh sumber cahaya, sebagai contoh : pada hari yang cerah, matahari menghasilkan i(x,y) 9000 foot candles. Pada hari yang mendung, matahari
4 menghasilkan i(x,y) 1000 foot candles. Pada malam bulan purnama, sinar bulan menghasilkan i(x,y) 0.01 foot candles. Sedangkan, nilai r(x,y) ditentukan oleh karakteristik objek yang diamati, sebagai contoh : benda hitam mempunyai r(x,y) = 0.01, dinding putih mempunyai r(x,y) = 0.8, baja (stainless steel) mempunyai r(x,y) = 0.65, salju mempunyai r(x,y) = Intensitas dari suatu gambar hitam putih, f pada titik (x,y) disebut derajat keabuan (gray level) dinotasikan dengan l yang memiliki rentang nilai dari Lmin sampai Lmax, dinyatakan sebagai berikut : Lmin < l < Lmax Interval (Lmin, Lmax) disebut skala keabuan (gray scale), untuk alasan praktis interval tersebut sering digeser menjadi (0,L) dimana intensitas 0 menyatakan hitam dan L menyatakan putih. Contoh : gambar hitam putih dengan 256 level artinya skala keabuan dari 0 sampai 255 atau (0,255). Dalam hal ini 0 menyatakan hitam dan 255 menyatakan putih dan skalan bergerak dari 0 sampai dengan Digitalisasi Gambar Supaya sebuah gambar dapat diproses oleh komputer, maka perlu adanya digitalisasi. Digitalisasi adalah proses representasi gambar dari fungsi kontinu menjadi nilai-nilai diskrit. Gambar yang dihasilkan dari digitalisasi disebut gambar digital (digital image). Umumnya gambar digital berbentuk empat persegi panjang dan dimensi ukurannya dinyatakan dengan panjang x lebar. Gambar digital yang berukuran M
5 (panjang) x N (lebar) biasanya dinyatakan dalam bentuk matriks yang berukuran M baris dan N kolom, sebagai berikut : Setiap elemen pada gambar digital (elemen matriks) disebut image elemet, picture element, pixel atau pel Proses Digitalisasi Gambar Proses digitalisasi gambar melalui dua tahap, yaitu : 1. Digitalisasi spasial (x,y), disebut image sampling 2. Digitalisasi intensitas f(x,y), disebut gray-level quantization Image Sampling Gambar kontinu dibagi-bagi menjadi grid-grid berbentuk bujur sangkar dan pada setiap grid mengandung jumlah pixel tertentu.
6 Gambar 2.2 Image Sampling Dalam implementasi biasanya jumlah sampling diasumsikan perpangkatan dari dua, sehingga dapat dituliskan : N = 2 n dimana : N = jumlah sampling pada suatu baris / kolom n = bilangan bulat positif Contoh : Gambar 2.3 Contoh perbedaan image sampling Gray-level quantization
7 Proses kuantisasi adalah membagi skala keabuan / gray scale (0,L) menjadi sejumlah level, dinotasikan dengan G dan nilainya berupa bilangan bulat (integer), biasanya G merupakan hasil perpangkatan dari dua : G = 2 m dimana : G = derajat keabuan / gray scale m = bilangan bulat positif Contoh : Gambar 2.4 Contoh perbedaan Gray-level quantization
8 Jumlah bit yang dibutuhkan untuk menyimpan gambar digital yang disampling menjadi N x N pixels dan dikuantisasi menjadi G gray level adalah : b = N x N x m dalam satuan bit Elemen-elemen Gambar Digital Elemen-elemen yang terdapat dalam gambar digital adalah sebagai berikut : 1. Kecerahan (Brightness) Kecerahan adalah kata lain untuk intensitas cahaya. Kecerahan pada sebuah titik (pixel) di dalam gambar bukanlah intensitas riil, tetapi sebenarnya adalah intensitas rata-rata dari suatu area yang melingkupinya. 2. Kontras (Contrast) Kontras menyatakan sebaran terang (lightness) dan gelap (darkness) di dalam sebuah gambar. 3. Kontur (Contour) Kontur adalah keadaan yang ditimbulkan oleh perubahan intensitas pada pixel-pixel bertetangga. 4. Warna (Colour)
9 Warna adalah persepsi yang dirasakan oleh sistem visual manusia terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh objek. Setiap warna mempunyai panjang gelombang (λ) yang berbeda. - Merah : panjang gelombang paling tinggi - Ungu : panjang gelombang paling rendah 5. Bentuk (Shape) Shape adalah properti intrinsik dari objek tiga dimensi, dengan pengertian bahwa shape merupakan properti intrinsik utama sistem visual manusia. 6. Tekstur (Texture) Tekstur dicirikan sebagai distribusi spasial dari derajat keabuan di dalam sekumpulan pixel-pixel yang bertetangga. Jadi tekstur tidak dapat didefinisikan hanya untuk sebuah pixel. 2.2 Pengolahan Gambar (Image Processing) Pengolahan gambar merupakan proses pengolahan dan analisis gambar yang banyak melibatkan persepsi visual dan bertujuan untuk memperbaiki kualitas gambar agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Jadi, masukannya adalah gambar dan keluarannya adalah juga gambar, namun gambar keluaran mempunyai kualitas lebih baik daripada gambar masukan. Pada umumnya, gambar yang diolah adalah dalam bentuk digital dan disebut sebagai pengolahan gambar digital. Operasi-operasi yang dilakukan di dalam pengolahan gambar digital
10 banyak ragamnya. Namun, secara umum, operasi tersebut dapat diklasifikasikan dalam beberapa jenis, sebagai berikut : Perbaikan kualitas gambar (image enhancement) Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas gambar dengan cara memanipulasi parameter-parameter gambar. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam gambar lebih ditonjolkan. Contoh-contoh operasi perbaikan gambar : a. Perbaikan kontras gelap / terang b. Perbaikan tepian objek (edge enhancement) c. Penajaman (sharpening) d. Pemberian warna semu (pseudocoloring) e. Penapisan derau (noise filtering), contoh median filtering Gambar dibawah adalah contoh operasi penajaman. Operasi ini menerima masukan gambar yang gambarnya hendak dibuat tampak lebih tajam. Bagian gambar yang ditajamkan adalah tepi-tepi objek.
11 Gambar 2.5 (a) Gambar Lena original, (b) Gambar Lena setelah ditajamkan Referensi gambar di ambil dari Median Filtering Median Filtering termasuk salah satu langkah untuk meningkatkan kualitas gambar, karena median filtering cocok digunakan untuk menghilangkan noise dari suatu gambar. Median Filtering bekerja dengan mengevaluasi tingkat brightness dari suatu pixel dan menentukan pixel mana yang tingkat brightness-nya adalah nilai median (nilai tengah) dari semua pixel. Nilai median ditentukan dari menempatkan brightness pixel pada urutan yang bertingkat dan memilih nilai tengah, sehingga angka yang didapat dari brightness pixel yang ada menjadi kurang dari dan lebih dari nilai tengah yang didapat.
12 Median Filtering merupakan salah satu jenis low-pass filter, dibandingkan dengan neighborhood averaging, filter ini lebih tidak sensitif terhadap perbedaan intensitas yang ekstrim. Median Filtering menentukan median dari suatu kernel (missal 3x3), filtering dengan metode ini merupakan filter statistical order yang paling terkenal dikarenakan kinerja yang cukup memuaskan dalam mengatasi noise terutama noise salt dan pepper dan juga efek blurring yang terjadi jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan aritmatik filter Pemugaran gambar (image restoration) Operasi ini bertujuan menghilangkan / meminimumkan cacat pada gambar. Tujuan pemugaran gambar hampir sama dengan operasi perbaikan gambar. Bedanya, pada pemugaran gambar penyebab degradasi gambar diketahui. Contoh-contoh operasi pemugaran gambar : a. Penghilangan kesamaran (deblurring) b. Penghilangan derau (noise) Gambar dibawah adalah contoh operasi penghilangan kesamaran. Gambar masukan adalah gambar yang tampak kabur (blur). Kekaburan gambar mungkin disebabkan pengaturan fokus lensa yang tidak tepat atau kamera bergoyang pada pengambilan gambar. Melalui operasi deblurring, kualitas gambar masukan dapat diperbaiki sehingga tampak lebih baik.
13 Gambar 2.6 Gambar Lena yang kabur (blur), (b) Gambar Lena setelah deblurring Pemampatan gambar (image compression) Jenis operasi ini dilakukan agar gambar dapat direpresentasikan dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan adalah gambar yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai kualitas gambar yang bagus. Contoh metode pemampatan gambar adalah metode JPEG. Perhatikan gambar dibawah, gambar sebelah kiri adalah gambar kapal yang berukuran 258 KB. Hasil pemampatan gambar dengan metode JPEG dapat mereduksi ukuran gambar semula sehingga menjadi 49 KB saja.
14 Gambar 2.7 (a) Gambar kapal (258 KB) sebelum dimampatkan, (b) Gambar kapal (49 KB) setelah dimampatkan Segmentasi gambar (image segmentation) Operasi segmentasi merupakan pememecahan suatu gambar digital ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola. Tujuan dari operasi segmentasi adalah untuk menyederhanakan dan atau mengganti gambaran dari sebuah gambar untuk mendapatkan sesuatu yang lebih berarti untuk dianalisa. Algoritma segmentasi didasarkan pada 2 buah karakteristik nilai derajat kecerahan gambar, yaitu: discontinuity dan similarity Discontinuity Pada karakteristik ini, gambar dipisahkan/dibagi atas dasar perubahan yang mencolok dari derajat
15 kecerahannya. Aplikasi yang umum adalah untuk deteksi titik, garis, area, dan sisi gambar. Namun yang digunakan saat ini hanya deteksi sisi. Ada beberapa algoritma yang digunakan untuk melakukan deteksi sisi, diantaranya adalah : Metode Robert Metode Robert adalah salah satu metode deteksi tepi yang menggunakan teknik differensial, yaitu differensial pada arah horisontal dan differensial pada arah vertikal, dengan ditambahkan proses konversi biner setelah dilakukan differensial. Teknik konversi biner yang disarankan adalah konversi biner dengan meratakan distribusi warna hitam dan putih. Kernel filter yang digunakan dalam metode Robert ini adalah: Metode Prewitt
16 Metode Prewitt merupakan salah satu metode deteksi sisi pada image processing. Cara kerja dari Metode Prewitt dengan cara menghitung repson maksimum dari suatu kernel konvolusi untuk menemukan orientasi deteksi sisi disekitarnya pada tiap pixel. Metode ini juga disebut sebagai edge template matching. Karena gambar mengalami proses matching dengan sebuah template yang berupa sisi. Metode Prewitt merupakan pengembangan metode Robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi Laplacian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Kernel filter yang digunakan dalam metode Prewitt ini adalah: Metode Sobel
17 Metode Sobel merupakan pengembangan metode Robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi Laplacian dan Gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Kelebihan dari metode Sobel ini adalah kemampuan untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi. Kernel filter yang digunakan dalam metode Sobel ini adalah: Similarity Pada karakteristik ini gambar dibagi atas thresholding, region growing, dan region spiltting and merging. 2.3 Cross Correlation Cross correlation merupakan pengukuran kesamaan dari 2 buah gelombang sebagai fungsi terhadap waktu.
18 Untuk fungsi kontinu, cross correlation dari f dan g dapat dinyatakan dalam persamaan : Sedangkan bentuk fungsi diskritnya adalah sebagai berikut : Cross corelation memiliki kemiripan dengan konvolusi. Bila konvolusi sinyal mengalami pembalikan, pergeseran, dan perkalian, pada cross correlation hanya mengalami pergeseran dan perkalian. ( Salah satu pendekatan untuk melihat kemiripan dari dua buah gambar adalah dengan menggunakan cross correlation, ketika salah satu gambar yang dijadikan sebuah template di geser terhadap gambar lainnya dan menghasilkan nilai korelasi yang tinggi maka kedua gambar merupakan gambar yang sama.
19 Gambar 2.8 Image Cross Correlation Rumus untuk cross correlation pada titik (i,j) dari gambar adalah : dimana template, dan adalah nilai rata-rata dari pixel-pixel pada gambar yang dijadikan adalah nilai rata-rata dari pixel-pixel pada gambar yang terletak dibawah template ketika melakukan scanning. ( 2.4 Curve Fitting (Metode Numerik, p 58) Dalam berbagai aktifitas dalam dunia sains, seringkali diperlukan suatu fungsi yang menghubungkan antar variable-variable dari data yang diamati. Untuk itu diperlukan suatu metode untuk menentukan bentuk kurva yang merupakan representasi
20 dari data tersebut sehingga bisa dipergunakan untuk memprediksi pola atau kecenderungan dari data yang diamati. Selain itu kurva tersebut dapat dipergunakan untuk mencari nilai suatu titik di antara nilai-nilai yang diketahui (diamati). Ada 2 jenis metode yang dapat digunakan, yaitu : Regresi Metode ini digunakan bila sumber data yang digunakan mempunyai tingkat kesalahan yang cukup tinggi. Dalam hal ini, kurva yang dibangun tidak perlu melalui titik-titik data tersebut, tetapi cukup mengikuti kecenderungannya saja. Sehingga metode ini tidak dapat digunakan dalam pengukuran jarak, karena untuk pengukuran jarak diperlukan ketelitian yang tidak mampu didapatkan dengan metode regresi. Gambar 2.9 Gambar kurva dengan metode regresi Interpolasi Interpolasi adalah proses perpanjangan pada poin-poin data dalam suatu cakupan yang berbentuk diskrit (data points). Data poin didapat dari beberapa
21 pengukuran / percobaan yang telah dilakukan sebelum dilakukan pengukuran atau analisa. Metode ini digunakan bila sumber data yang digunakan mempunyai ketelitian yang sangat tinggi atau tingkat kesalahan yang rendah. Dalam hal ini, kurva yang dibangun harus melalui semua titik-titik data yang digunakan. Pada interpolasi terdapat beberapa jenis metode, diantaranya adalah : (en.wikipedia.org/wiki/interpolation) - Piecewise Constant Interpolation Metode ini merupakan metode interpolasi yang paling sederhana. Cara kerja dari metode ini adalah dengan menempatkan nilai data yang paling dekat, dan memberikan nilai yang sama. Metode ini jarang digunakan pada satu dimensi data, metode ini seringkali digunakan pada data yang lebih tinggi. Contoh dari Piecewise Constant Interpolation : Gambar 2.10 Piecewise Constant Interpolation - Linear Interpolation
22 Interpolasi linier merupakan satu dari metode yang sederhana lainnya. Metode ini cenderung lebih cepat dan mudah untuk digunakan, namun memiliki tingkat kepresisiannya kurang, karena hanya dapat bekerja dengan baik pada fungsi berderajat 1 (satu). Contoh dari interpolasi linier : Gambar 2.11 Linear Interpolation - Polynomial Interpolation Interpolasi polinomial merupakan generalisasi dari interpolasi linier, karena dapat digunakan untuk fungsi yang berderajat lebih tinggi. Meskipun lebih unggul dibanding interpolasi linier. Contoh interpolasi polinomial :
23 Gambar 2.12 Polynomial Interpolation - Spline Interpolation Interpolasi Spline menggunakan polinomial berderajat rendah pada tiap intervalnya sehingga didapatkan grafik yang halus. - Power Law Power-law merupakan distribusi hukum pangkat. Distribusi ini dinyatakan dalam persamaan sederhana P(x) = x -a (x pangkat minus a) dengan a merupakan suatu bilangan konstan. - Exponential Function Fungsi ini biasa ditulis dalam notasi dengan notasi exp(x) atau e x, dimana e adalah basis logaritma natural yang kira-kira sama dengan Sebagai fungsi variabel bilangan real x, grafik e x selalu positif (berada diatas sumbu x) dan nilainya bertambah (dilihat dari kiri ke kanan).
24 Grafiknya tidak menyentuh sumbu x, namun mendekati sumbu tersebut secara asimptotik. Invers dari fungsi ini, logaritma natural, atau ln(x), didefinisikan untuk nilai x yang positif. Gambar 2.13 Exponential Function
Proses 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 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 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 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 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 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 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
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 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 terperinciCitra Digital. Petrus Paryono Erick Kurniawan Esther Wibowo
Citra Digital Petrus Paryono Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Studi Tentang Pencitraan Raster dan Pixel Citra Digital tersusun dalam bentuk raster (grid atau
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 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 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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Meteran Air Meteran air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor, unit penghitung,
Lebih terperinciBAB II TEORI PENUNJANG
BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 Computer Vision Komputerisasi memiliki ketelitian yang jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan cara manual yang dilakukan oleh mata manusia, komputer dapat melakukan berbagai
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 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 terperinciBAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus
BAB II DASAR TEORI 2.1 Meter Air Gambar 2.1 Meter Air Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor,
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 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 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
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 II TINJAUAN PUSTAKA. merekam suatu adegan melalui media indra visual. Citra dapat dideskripsikan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Citra adalah kumpulan elemen gambar yang secara keseluruhan merekam suatu adegan melalui media indra visual. Citra dapat dideskripsikan sebagai data dalam dua dimensi
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 terperinciAchmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS-ITS 2005
Image Filtering Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS-ITS 25 Materi Prinsip Filtering Di Dalam Image Processing Konvolusi Low-Pass Filter High-Pass Filter Prinsip Filter Dalam Image
Lebih terperinciMAKALAH APLIKASI KOMPUTER 1 SISTEM APLIKASI KOMPUTER GRAFIK KOMPUTER DAN KONSEP DASAR OLAH CITRA. Diajukan sebagai Tugas Mandiri Mata Kuliah NTM
MAKALAH APLIKASI KOMPUTER 1 SISTEM APLIKASI KOMPUTER GRAFIK KOMPUTER DAN KONSEP DASAR OLAH CITRA Diajukan sebagai Tugas Mandiri Mata Kuliah NTM Semester Genap Tahun Akademik 2014 / 2015 Angkatan XIII Disusun
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus dan intensitas cahaya pada bidang dwimatra
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 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 terperinciPROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO. Oky Dwi Nurhayati, ST, MT
PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO Oky Dwi Nurhayati, ST, MT email: okydn@undip.ac.id Pembentukan Citra Citra ada 2 macam : 1. Citra Kontinu Dihasilkan dari sistem optik yang menerima
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 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 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 terperinciCS3214 Pengolahan Citra - UAS. CHAPTER 1. Pengantar Pengolahan Citra
CS3214 Pengolahan Citra - UAS CHAPTER 1. Pengantar Pengolahan Citra Fakultas Informatika IT Telkom CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis) = fungsi
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 terperinciBatra Yudha Pratama
Pendeteksian Tepi Pengolahan Citra Digital Batra Yudha Pratama m111511006@students.jtk.polban.ac.id Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )
FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 1 Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Citra atau Image merupakan istilah lain dari gambar, yang merupakan
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengantar Pengolahan Citra Data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dalam bentuk gambar, audio (seperti bunyi, suara, musik), dan video. Keempat
Lebih terperinciModel Citra (bag. I)
Model Citra (bag. I) Ade Sarah H., M. Kom Defenisi Citra Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Jenis dari citra ada 2, yaitu: 1. Citra analog (kontinu) : Dihasilkan
Lebih terperinciSAMPLING DAN KUANTISASI
SAMPLING DAN KUANTISASI Budi Setiyono 1 3/14/2013 Citra Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan
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 CITRA DIGITAL
BAB II CITRA DIGITAL DEFINISI CITRA Citra adalah suatu representasi(gambaran),kemiripan,atau imitasi dari suatu objek. DEFINISI CITRA ANALOG Citra analog adalahcitra yang bersifat kontinu,seperti gambar
Lebih terperinciModel Citra (bag. 2)
Model Citra (bag. 2) Ade Sarah H., M. Kom Resolusi Resolusi terdiri dari 2 jenis yaitu: 1. Resolusi spasial 2. Resolusi kecemerlangan Resolusi spasial adalah ukuran halus atau kasarnya pembagian kisi-kisi
Lebih terperinciCOMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA
Seminar Nasional Teknologi Terapan SNTT 2013 (26/10/2013) COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Isnan Nur Rifai *1 Budi Sumanto *2 Program Diploma Elektronika & Instrumentasi Sekolah
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 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 ABSTRAKSI
Lebih terperinciAplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation
Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation Daryanto 1) 1) Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jember Email: 1) daryanto@unmuhjember.ac.id
Lebih terperinciPERTEMUAN - 2 PENGOLAHAN CITRA
PERTEMUAN - 2 PENGOLAHAN CITRA EDY WINARNO fti-unisbank-smg 24 maret 2009 Citra = gambar = image Citra, menurut kamus Webster, adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda
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 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 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 terperinciDAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi
DAFTAR ISI Halaman Judul... i Lembar Pengesahan Pembimbing... ii Lembar Pengesahan Penguji... iii Halaman Persembahan... iv Halaman Motto... v Kata Pengantar... vi Abstrak... viii Daftar Isi... ix Daftar
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tapi juga
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengantar Pengolahan Citra Data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tapi juga dapat berupa gambar, audio (bunyi, suara, musik) dan video. Keempat macam 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 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 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 terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKUIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 2 x 3x 5 Menit Pertemuan : 2&3 A. Kompetensi. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciMAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 )
MAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : Nama : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 ) Jurusan : Tehnik Informatika ( Semester VI ) Kampus : STIMIK HIMSYA
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 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah kegiatan memanipulasi citra yang telah ada menjadi gambar lain dengan menggunakan suatu algoritma atau metode tertentu. Proses ini mempunyai
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 Pengenalan Marka Jalan Marka jalan merupakan suatu penanda bagi para pengguna jalan untuk membantu kelancaran jalan dan menghindari adanya kecelakaan. Pada umumnya marka jalan
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 terperinciPengantar Pengolahan Citra
Bab 1 Pengantar Pengolahan Citra D ata atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dapat berupa gambar, audio (bunyi, suara, musik), dan video. Keempat macam data atau informasi
Lebih terperinciPengantar Pengolahan Citra. Ade Sarah H., M. Kom
Pengantar Pengolahan Citra Ade Sarah H., M. Kom Pendahuluan Data atau Informasi terdiri dari: teks, gambar, audio, dan video. Citra = gambar adalah salah satu komponen multimedia yang memegang peranan
Lebih terperinciPengolahan citra. Materi 3
Pengolahan citra Materi 3 Citra biner, citra grayscale dan citra warna Citra warna berindeks Subject Elemen-elemen Citra Digital reflectance MODEL WARNA Citra Biner Citra Biner Banyaknya warna hanya 2
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. dilakukan oleh para peneliti, berbagai metode baik ekstraksi fitur maupun metode
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2. Penelitian Terdahulu Beberapa penelitian mengenai pengenalan tulisan tangan telah banyak dilakukan oleh para peneliti, berbagai metode baik ekstraksi fitur
Lebih terperinciDETEKSI TEPI MENGGUNAKAN METODE CANNY DENGAN MATLAB UNTUK MEMBEDAKAN UANG ASLI DAN UANG PALSU ABSTRAKSI
DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN METODE CANNY DENGAN MATLAB UNTUK MEMBEDAKAN UANG ASLI DAN UANG PALSU ABSTRAKSI Peredaran uang palsu dari tahun ke tahun terus mengalami peningkatan. Peningkatan ini dikarena mudahnya
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Pemfilteran Citra; Sharpening, Blurring dan Noise Reduction 5 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 Pemfilteran Citra (Image Filtering) Pada
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN ANALISA
BAB 4 HASIL DAN ANALISA 4. Analisa Hasil Pengukuran Profil Permukaan Penelitian dilakukan terhadap (sepuluh) sampel uji berdiameter mm, panjang mm dan daerah yang dibubut sepanjang 5 mm. Parameter pemesinan
Lebih terperinciKONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA
KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA Rizky Nugraha Program studi Teknik Informatika, Universitas BSI Bandung. Email : nugraharizky9@gmail.com Abstrak Pengolahan citra digital (Digital Image Processing) adalah
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. 1 Tinjauan Studi Berbagai penelitian telah dilakukan untuk menunjukkan betapa pentingnya suatu edge detection dalam perkembangan pengolahan suatu citra, berikut
Lebih terperinciBAB II Tinjauan Pustaka
BAB II Tinjauan Pustaka Pada bab ini dibahas mengenai konsep-konsep yang mendasari ekstraksi unsur jalan pada citra inderaja. Uraian mengenai konsep tersebut dimulai dari ekstraksi jalan, deteksi tepi,
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Computer Vision Computer vision dapat diartikan sebagai suatu proses pengenalan objek-objek berdasarkan ciri khas dari sebuah gambar dan dapat juga digambarkan sebagai suatu deduksi
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 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 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 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 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 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 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 terperinciSuatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.
Image Enhancement Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Cara-cara yang bisa dilakukan misalnya dengan fungsi transformasi, operasi matematis,
Lebih terperinciPengolahan Citra INTERACTIVE BROADCASTING. Yusuf Elmande., S.Si., M.Kom. Modul ke: Fakultas Ilmu Komunikasi. Program Studi Penyiaran
INTERACTIVE BROADCASTING Modul ke: Pengolahan Citra Fakultas Ilmu Komunikasi Yusuf Elmande., S.Si., M.Kom Program Studi Penyiaran www.mercubuana.ac.id Pendahuluan Istilah citra digital sangat populer pada
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK KONVOLUSI UNTUK PELEMBUTAN CITRA (IMAGE SMOOTHING) DALAM OPERASI REDUKSI NOISE
ISSN : 1978-6603 IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK KONVOLUSI UNTUK PELEMBUTAN CITRA (IMAGE SMOOTHING) DALAM OPERASI REDUKSI NOISE *Tugiono #1, Hafizah #2, Asyahri Hadi Nasyuha #3
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 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 terperinci