BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
|
|
- Siska Rachman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian citra Secara harfiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Meskipun sebuah citra kaya informasi, namun seringkali citra yang kita miliki mengalami penurunan mutu (degradasi), misalnya mengandung cacat atau derau (noise), warnanya terlalu kontras, kurang tajam, kabur (blurring), dan sebagainya. Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit diinterpretasi karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut menjadi berkurang(munir, R. 2007). Agar citra yang mengalami gangguan mudah diinterpretasi (baik oleh manusia maupun mesin), maka citra tersebut perlu dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik(munir, R. 2007). Citra dapat dikelompokkan menjadi dua bagian yaitu citra diam yaitu citra tunggal yang tidak bergerak dan citra bergerak yaitu rangkaian citra diam yang ditampilkan secara beruntun, sehingga memberi kesan pada mata sebagai gambar yang bergerak. Setiap citra didalam rangkaian itu disebut frame. Gambar-gambar yang tampak pada film layar lebar atau televisi yaitu terdiri dari ribuan sampai ratusan-ribu frame (Hermawati, A.F. 2013).
2 Citra Analog Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu, seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar-x yang tercetak di kertas foto, lukisan, pemandangan alam, hasil CT-scan, dan lain sebagainya. Citra analog tidak dapat direpresentasikan dalam komputer sehingga tidak bisa diproses di komputer secara langsung. Agar citra analog dapat diproses di komputer, proses konversi analog ke digital harus dilakukan terlebih dahulu(hermawati, A.F. 2013). Citra Analog dapat dilihat pada Gambar 2.1. Gambar 2.1 Citra Analog (Hermawati, A.F. 2013) Citra Digital Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan (Santoso, I. 2013). Citra digital adalah citra yang dinyatakan secara diskrit (tidak kontinu), baik untuk posisi koordinatnya maupun warnanya. Dengan demikian, citra digital dapat digambarkan sebagai suatu matriks, dimana indeks baris dan indeks kolom dari matriks menyatakan posisi suatu titik di dalam citra dan harga dari elemen matriks menyatakan warna citra pada titik tersebut. Dalam citra digital yang dinyatakan sebagai susunan matriks seperti ini, elemen elemen matriks tadi disebut juga dengan istilah piksel yang berasal dari kata picture element. Citra juga dapat didefenisikan fungsi dua variabel, f(x,y), di mana x dan y adalah koordinat spasial
3 7 sedangkan nilai f(x,y) adalah intensitas citra pada koordinat tersebut(santoso, I. 2013). Ilustrasi citra digital dapat dilihat pada Gambar 2.2. y y F(x1,y x1 x Gambar 2.2 Citra Digital 2.2 Jenis-jenis Citra Digital Citra Biner, adalah citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai pixel yaitu hitam dan putih. Citra biner juga disebut sebagai citra B&W(Black and White) atau citra monokrom. Hanya dibutuhkan 1 bit mewakili nilai setiap piksel dari citra biner(santoso, I. 2013). Dapat dilihat pada gambar 2.3, dibawah ini Gambar 2.3 Citra Binner Citra Grayscale, adalah citra digital yang hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap pixelnya, dengan kata lain nilai bagian Red = Green = Blue. Nilai tersebut digunakan untuk menunjukkan tingkat intesitas. Warna yang dimiliki adalah warna dari hitam, keabuan, dan putih. Tingkatan keabuan di sini merupakan warna abu dengan berbagai tingkatan dari hitam hingga mengikuti putih(santoso, I. 2013). Dapat dilihat pada gambar 2.4, dibawah ini:
4 8 Gambar 2.4 Citra grayscale Citra Warna (24 -Bit) adalah citra yang setiap piksel dari citra warna 24-bit diwakili dengan 24 -bit sehingga total variasi warna. Variasi ini sudah lebih dari cukup untuk memvisualisasikan seluruh warna yang dapat dilihat penglihatan manusia. Setiap informasi warna disimpan ke dalam 1-byte data. 8-bit pertama menyimpan nilai biru, Kemudian diikuti dengan nilai hijau pada 8-bit kedua dan 8-bit terakhir merupakan nilai warna merah(santoso, I. 2013). Dapat dilihat pada gambar 2.5, dibawah ini: Gambar 2.5 Citra warna 24-bit. 2.3 Pengolahan Citra Pengolahan citra mendapat perhatian yang signifikan di beberapa tahun terakhir karena dapat membantu beberapa aplikasi di berbagai bidang termasuk dalam bidang astronomi, obat-obatan, robot atau satelit(marques, Oge. 2011). Pengolahan citra mencakup dua aspek proses pengubahan sebuah citra seperti berikut ini :
5 9 1. Meningkatkan kualitas informasi dari sebuah citra (gambar) yang digunakan untuk kepentingan interpretasi manusia 2. Mengubah citra dari sebuah gambar yang digunakan untuk mempermudah pemrosesan persepsi mesin autonomous agar lebih mudah dalam mengambil keputusan(prasetyo, E. 2011). 2.4 Aspek Pengolahan Citra Teknik pengolahan citra dibagi menjadi beberapa sub kelas. Adapun pembagian kelas dari pengolahan citra adalah seperti berikut ini : 1. Image Enchancement Image Enchancement merujuk pada memproses sebuah gambar sehingga hasilnya menjadi lebih bagus dengan menggunakan aplikasi khusus. Contoh ini meliputi menajamkan atau mengurangi blur dari sebuah gambar, menandai tepi, meningkatkan kontras gambar atau meningkatkan kecerahan sebuah gambar dan menghilangkan noise (Prasetyo, E. 2011). Dapat dilihat pada Gambar 2.6. Gambar 2.6 Image Enchancement (Prasetyo, E. 2011) 2. Image Restoration Image Restoration adalah mengembalikan keadaan semula sebuah gambar yang telah rusak menjadi seperti sedia kala. Seperti contoh dapat dilihat sebagai berikut : menghilangkan blur yang disebabkan oleh pergerakan linear, menghilangkan distorsi optik, menghilangkan efek tua dari sebuah gambar (Prasetyo, E. 2011). Seperti pada Gambar 2.7.
6 10 (a) Citra Asli (b) Citra noise (c) Citra filter Gambar 2.7 Image Restoration 3.Image Segmentation Image Segmentation meliputi pembagian gambar menjadi bagian yang berbeda atau mengisolasi aspek tertentu dari sebuah gambar. Sebagai contoh dapat dilihat sebagai berikut : menemukan garis,lingkaran atau bentuk khusus sebuah gambar, fotografi aerial, mengidentifikasi mobil, pohon, gedung atau jalan(prasetyo, E. 2011). Dapat dilihat pada Gambar 2.8 (a) Citra grayscale (b) Image Segmentation Gambar 2.8 Image Segmentation 2.5 Citra Digital berformat Bitmap(.bmp) Citra Bitmap menyimpan data kode citra secara digital dan lengkap (cara penyimpanannya adalah per pixel). Citra bitmap sering disebut juga dengan citra raster. Citra bitmap direpresentasikan dalam bentuk matriks atau dipetakan dengan menggunakan bilangan biner atau sistem bilangan lain. Citra ini memiliki kelebihan memanipulasi warna dan tampilan bitmap mampu menunjukkan kehalusan gradasi bayangan dan warna dari sebuah gambar. Bitmap merupakan media elektronik yang paling tepat untuk gambar-gambar dengan perpaduan gradiasi warna yang rumit,
7 11 seperti foto dan lukisan digital. Citra bitmap biasanya diperoleh dengan cara Scanner, Camera digital, Video Capture dan lain-lain (Santo, J. 2013). Dapat dilihat pada gambar 2.9, dibawah ini: Gambar 2.9 pemandangan.bmp 2.6 Warna Isi dari sebuah citra digital adalah piksel atau kotak warna. Manusia dapat melihat radiasi elektromagnetik dengan panjang gelombang 400 sampai 700 nanometers(nm) sebagai warna. Hewan juga bisa melihat sisi yang berbeda dari spectrum elektromagnetik dan dapat melihat warna yang berbeda dari apa yang tidak dapat dilihat oleh manusia. (Santoso, I. 2013) Pengalaman warna secara natural adalah proses kombinasi dari mata dan otak. Mata bertindak sebagai penerima cahaya dan otak menginterpretasikan data dari mata sebagai informasi visual dan menerjamahkan data tersebut sebagai warna. (Santoso, I. 2013) Penglihatan manusia didasarkan atas tiga penerima, satu untuk merah, yang lain untuk hijau, sisanya untuknya biru. Ada banyak representasi warna dari banyak perbedaan lingkup warna, atau model yang biasa memiliki tiga atau empat channel. (Santoso, I. 2013) Red, Green and Blue (RGB) Model warna RGB adalah mode l warna berdasarkan konsep penambahan kuat cahaya primer yaitu Red, Green dan Blue. Dapat dilihat pada gambar 2.10
8 12 Gambar 2.10 Struktur Warna RGB (Santoso, I. 2013) Dalam suatu ruang yang sama sekali tidak ada cahaya, maka ruangan tersebut adalah gelap total. Tidak ada signal gelombang cahaya yang diserap oleh mata kita atau RGB (0,0,0). Apabila kita menambahkan cahaya merah pada ruangan tersebut, maka ruangan akan berubah warna menjadi merah misalnya RGB (255,0,0), semua benda dalam ruangan tersebut hanya dapat terlihat berwarna merah. Demikian apabila cahaya kita ganti dengan hijau atau biru. (Santoso, I. 2013) Berdasar pada tri-stimulus vision theory yang mengatakan bahwa manusia melihat warna dengan cara membandingkan cahaya yang datang dengan sensorsensor peka cahaya pada retina (yang berbentuk kerucut). Sensor-sensor tersebut paling peka terhadap cahaya dengan panjang gelombang 630 nm (merah), 530 nm (hijau) dan 450 nm (biru). Model ini dapat digambarkan dengan kubus dengan sumbu-sumbu R, G dan B.( Sutoyo, T. & Mulyanto, E. 2009) Warna sudut kubus pada sumbu utama menyatakan warna primer. Warna sudut kubus diluar sumbu utama menyatakan warna komplementer (merah dengan cyan, hijau dengan magenta, biru dengan kuning). Warna gray dinyatakan sepanjang diagonal hitam-putih
9 Hue, Saturation, and Value (HSV) Model warna HSV mendefinisikan warna dalam terminologi Hue, Saturation dan Value. Hue menyatakan warna sebenarnya, seperti merah, violet, dan kuning. Hue digunakan untuk membedakan warna-warna dan menentukan kemerahan (redness), kehijauan (greeness), dsb, dari cahaya. Hue berasosiasi dengan panjang gelombang cahaya.saturation menyatakan tingkat kemurnian suatu warna, yaitu mengindikasikan seberapa banyak warna putih diberikan pada warna. Value adalah atribut yang menyatakan banyaknya cahaya yang diterima oleh mata tanpa memperdulikan warna. (Sutoyo, T. & Mulyanto, E. 2009) Gambar 2.11 Model Warna HSV(Sutoyo, T. & Mulyanto, E. 2009) Hue, saturation, and Lightness (HSL) Pada dasarnya model warna HSL hampir sama dengan model warna HSV. Model warna HSL terdiri dari 3 komponen yaitu Hue, saturation, dan Lightness. Hue merupakan karakteristik warna berdasar cahaya yang dipantulkan oleh objek, dalam warna dilihat dari ukurannya mengikuti tingkatan 0 sampai 360. Sebagai contoh, pada tingkat 0 adalah warna Merah, 60 adalah warna Kuning, untuk warna Hijau pada tingkatan 120, sedangkan pada 180 adalah warna Cyan. Untuk tingkat 240 merupakan warna Biru, serta 300 adalah warna Magenta. (Santoso, I. 2013) Saturation/Chroma adalah tingkatan warna berdasarkan ketajamannya berfungsi untuk mendefinisikan warna suatu objek cenderung murni atau cenderung
10 14 kotor (gray). Saturation mengikuti persentase yang berkisar dari 0% sampai 100% sebagai warna paling tajam.. (Santoso, I. 2013) Lightness adalah tingkatan warna berdasarkan pencampuran dengan unsur warna Putih sebagai unsur warna yang memunculkan kesan warna terang atau gelap. Nilai koreksi warna pada Lightness berkisar antara 0 untuk warna paling gelap dan 100 untuk warna paling terang.(santoso, I. 2013) Cyan Magenta Yellow Key (CMYK) Cyan Magenta Yellow Key (CMYK),atau sering disingkat sebagai CMYK adalah proses pencampuran pigmen yang lazim digunakan percetakan. Tinta process cyan, process magenta, process yellow, process black dicampurkan dengan komposisi tertentu dan akurat sehingga menghasilkan warna tepat seperti yang diinginkan. Bahkan bila suatu saat diperlukan, warna ini dengan mudah bisa dibentuk kembali. Sistem CMYK juga digunakan oleh banyak printer kelas bawah karena keekonomisannya. (Santoso, I. 2013) CMYK (adalah kependekan dari cyan, magenta, yellow-kuning, dan warna utamanya (black-hitam), dan seringkali dijadikan referensi sebagai suatu proses pewarnaan dengan mempergunakan empat warna) adalah bagian dari model pewarnaan yang sering dipergunakan dalam pencetakan berwarna. Namun ia juga dipergunakan untuk menjelaskan proses pewarnaan itu sendiri. Meskipun berbedabeda dari setiap tempat pencetakan, operator surat khabar, pabrik surat kabar dan pihak-pihak yang terkait, tinta untuk proses ini biasanya, diatur berdasarkan urutan dari singkatan tersebut. (Santoso, I. 2013) Model ini, baik sebagian ataupun keseluruhan, biasanya ditimpakan dalam gambar dengan warna latar putih (warna ini dipilih, dikarenakan dia dapat menyerap panjang struktur cahaya tertentu). Model seperti ini sering dikenal dengan nama "subtractive", karena warna-warnanya mengurangi warna terang dari warna putih. (Santoso, I. 2013) Dalam model yang lain "additive color", seperti halnya RGB (Red-Merah, Green-Hijau, Blue-Biru), warna putih menjadi warna tambahan dari kombinasi warna-
11 15 warna utama, sedangkan warna hitam dapat terjadi tanpa adanya suatu cahaya. Dalam model CMYK, berlaku sebaliknya: warna putih menjadi warna natural dari kertas atau warna latar, sedangkan warna hitam adalah warna kombinasi dari warna-warna utama. Untuk menghemat biaya untuk membeli tinta, dan untuk menghasilkan warna hitam yang lebih gelap, dibuatlah satu warna hitam khusus yang menggantikan warna kombinasi dari cyan, magenta dan kuning. (Santoso, I. 2013) Gambar 2.12 Struktur Warna CMYK (Santoso, I. 2013) 2.7 Perbaikan Citra (Image Restoration) Restorasi citra bertujuan merekonstruksi atau memperbaiki citra yang terdegradasi dengan menggunakan suatu priori knowledge dari fenomena degredasi tersebut. Teknik restorasi berorientasi pada pemodelan degradasi dan mengaplikasikan proses kebalikannya untuk memperbaiki citra aslinya. Degradasi citra biasanya terjadi pada saat akuisisi citra digital, baik dari sensor atau digitizer. Bentuk dari degradasi ini bisa berupa(hermawati, A.F. 2013) : - Citra ber-noise Gambar 2.13 Citra ber-noise
12 16 - Citra kabur(blur) Gambar 2.14 Citra Kabur (blur) Seperti diberikan pada Gambar 2.15 menunjukkan proses degradasi yang ditunjukkan dalam sebuah fungsi degradasi yang sama-sama dengan suatu penambahan noise, berjalan pada fungsi input(x,y), menghasilkan suatu citra terdegradasi g(x,y), beberapa pengetahuan mengenai fungsi degradasi H, dan beberapa pengetahuan mengenai penambahan noise µ(x,y), proses restorasi bertujuan untuk mendapatkan perkiraan citra aslinya f(x.y). (Hermawati, A.F. 2013) Gambar 2.15 Model Proses degradasi / restorasi citra Dari model diatas dapat diberikan ilustrasi seperti pada Gambar dibawah ini : Citra Asli noise Citra Restoration Gambar 2.16 Ilustrasi Gambar Model Proses Degradasi / Restorasi Citra
13 Noise Ketika sebuah citra ditangkap oleh kamera, sering kali terdapat beberapa gangguan yang mungkin terjadi, seperti kamera tidak focus, muncul bintik-bintik yang disebabkan oleh proses capture yang tidak sempurna, pencahayaan yang tidak merata mengakibatkan intensitas tidak seragam, kontras citra terlalu rendah sehingga objek sulit untuk dipisahkan dari latar belakanganya, atau gangguan yang disebabkan oleh kotoran-kotoran yang menempel pada citra, dan lain sebagainya. Setiap gangguan pada citra dinamakan noise. Citra mengandung noise seperti ini memerlukan langkahlangkah proses analisis citra.( Sutoyo, T. & Mulyanto, E. 2009) Salt and Pepper noise Salt and pepper noise merupakan bentuk noise yang biasanya terlihat titik -titik hitam dan putih pada citra seperti tebaran garam dan merica(adi, T. 2010). Fungsi Probabilitas Kepadatan(Probability Density Function(PDF)) noise (bipolar) impulse diberikan oleh: (1) Dimana p(z) adalah fungsi probabilitas kepadatan noise, Pa adalah probabilitas noise jenis a (pepper) dan Pb adalah probabilitas noise b(salt). Jika b>a, intensitas b akan tampak sebagai titik terang pada citra. Sebaliknya, level a akan tampak seperti titik gelap. Jika selain Pa atau Pb nol, impulse noise disebut juga unipolar. Jika Probabilitas selain nol, dan Khususnya diperkirakan sama, nilai impulse noise akan mirip butiran salt and pepper secara acak yang terdistribusi pada citra. Dengan alasan inilah noise bipolar impulse disebut juga salt-and-pepper noise (Santo, J. 2013). Seperti diberikan pada Gambar 2.17
14 18 Gambar 2.17 Salt and Pepper Noise Speckle noise Speckle noise merupakan model noise yang memberikan warna hitam pada titik yang terkena noise. (Santo, J. 2013) Seperti diberikan pada Gambar Nonlinear Filters Gambar 2.18 Speckle noise Sebagian besar filter pengolahan citra jatuh dibawah kategori Nonlinear filters. Nonlinear filter beroperasi pada sebuah gambar dengan menghitung fungsi Nonlinear pada sebuah jendela-jendela di setiap piksel dan menggantikan nilai-nilai yang ada pada jendela-jendela tersebut dengan nilai piksel yang sudah di hitung menggunakan fungsi nonlinear. Salah satu yang paling penting dari Nonlinear filter yang didasarkan pada median filter lainnya. Biasanya digunakan untuk menghilangkan salt and pepper noise dari sebuah gambar dengan memberikan keunggulan di bandingkan menggunakan Aritmetic mean filter untuk memberikan hasil informasi dari sebuah
15 19 tepi yang telah di filter dalam sebuah gambar. Nonlinear filters tidak terbatas dalam penghapusan sebuah noise dari sebuah gambar. Nonlinear Filter memiliki beberapa jenis, antara lain Harmonic mean filter, Contra-Harmonic Mean Filter dan sebagiannya.( R, Harley,2012) Kernel Kernel adalah suatu matrik yang pada umumnya berukuran kecil dengan elemenelemennya adalah berupa bilangan. Kernel digunakan pada proses konvolusi. Oleh karena itu, kernel juga disebut sebagai convolution window (jendela konvolusi). Ukuran kernel dapat berbeda-beda, seperti 2x2, 3x3, 5x5, dan sebagainya. Elemenelemen kernel juga disebut sebagai bobot (weight) merupakan bilangan-bilangan yang membentuk pola tertentu. Kernel juga biasa disebut dengan tapis (filter), template, mask, serta sliding window.( Sutoyo, T. & Mulyanto, E. 2009) Berikut adalah contoh kernel 2x2 dan 3x (a) (b) Dimana (a) adalah contoh kernel yang berukuran 2x2 dan (b) adalah contoh kernel yang berukuran 3x Harmonic Mean Filter Harmonic mean filter adalah anggota dari bagian Nonlinear filter yang lebih baik dalam menghilangkan Gaussian noise dari pada metode Aritmetic mean filter( Sutoyo, T. & Mulyanto, E. 2009). Sifat filter ini sama seperti Geometric Mean Filter. filter ini bekerja baik untuk salt noise, tetapi gagal untuk citra yang terdegradasi oleh noise yang mengandung pepper noise. Dapat dilihat pada gambar Di bawah ini merupakan citra terdegradasi dengan Salt and Pepper noise.
16 20 (a) (b) Gambar 2.19 (a) Citra terdegradasi dengan Salt and Pepper Noise (b) Harmonic Mean Filter 3 x 3 Operasi dari harmonic mean filter diberikan oleh persamaan 2 berikut ini : Keterangan : fˆ x, y mn 1 s, t S g s, t x, y...(2) 1. m x n adalah mbaris dan nkolom kernel Harmonic Mean Filter. 2. G(s,t) adalah baris dan kolom piksel yang akan diproses[6]. Contoh : Perhitungan digital dari Harmonic mean filter. Misalkan S xy adalah subimage dari sebuah citra berukuran 3 x 3 yang mempunyai nilai-nilai intensitas seperti berikut [1] : Penyelesaian : F(1,1) = 3*3 /(1/5+1/6+1/5+1/9+1/10+1/1+1/5+1/6+1/10) = 9 / = 4
17 Contraharmonic-mean filter Contraharmonic mean filter adalah anggota dari satu set Nonlinear filter yang lebih baik dalam menghilangkan Gaussian noise dan melestarikan fitur tepi daripada Arithmetic mean filter.seperti diberikan pada gambar 2.21 (Hermawati, A.F. 2013). (a) (b) Gambar 2.20 (a) Citra terdegradasi Salt Noise dengan Probabilitas 0.45 Hasil Restorasi dengan (b) Contraharmonic mean filter 3 x 3 dan Q = 1.0 Operasi dari Contraharmonic Mean Filter didasarkan pada persamaan 3 berikut ini : fˆ x, y s, t S x, y s, t S g g x, y s, t s, t Q1 Q.. (3) Dimana Q disebut order dari filter. Filter ini sangat cocok untuk mengurangi atau secara virtual mengeliminasi efek salt and pepper noise. Untuk nilai Q positif, filter mengeliminasi pepper noise. Untuk nilai Q negative filter ini mengeliminasi salt noise. Filter ini tidak dapat melakukan keduanya secara bersamaan.( Sutoyo, T. & Mulyanto, E. 2009)
18 22 Contoh : Perhitungan digital dari Contraharmonic mean filter, Misalkan S xy adalah subimage dari sebuah citra dan S xy berukuran 3x3 yang mempunyai nilai-nilai intensitas seperti berikut(hermawati, A.F. 2013) : Dengan Q = Penyelesaian : F(1,1)=( )/( ) = Mean Square Error(MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Peak Signal to Noise Ratio(PNSR) MSE adalah rata-rata kuadrat nilai kesalahan antara citra asli dengan citra hasil pengolahan yang secara matematis dapat di rumuskan pada persamaan 4: Keterangan : f x, y : Intensitas citra asli 1 m MSE mn f ˆ x, y : Intensitas citra hasil filter 1 n1 f x, y fˆ x, y i0 j0..(4) Semakin kecil nilai MSE, maka semakin bagus kualitas citra hasil filter(sutoyo, T. & Mulyanto, E. 2009). 2 Root Mean Squared Error (RMSE) dari citra hasil rekonstruksi dan citra asal Perhitungan dilakukan untuk mengetahui besarnya error yang dihasilkan dari proses penyisipan.
19 23 Perhitungan dilakukan untuk setiap piksel dalam citra dengan menggunakan rumus pada persamaan 5: RMSE 1 m mn 1 n1 f x, y fˆ x, y i0 j0 di mana f(i,j) adalah citra asal, f x, y dan M*N adalah perkalian panjang dengan lebar citra. 2 (5) ˆ adalah citra hasil rekonstruksi atau citra uji, PSNR merupakan nilai perbandingan antara harga maksimum warna pada citra hasil filtering dengan kuantitas gangguan (noise) yang dinyatakan dalam satuan decibel(db), noise yang dimaksud adalah akar rata-rata kuadrat nilai kesalahan( MSE ).(Santoso, I. 2013) Secara Matematis, nilai PSNR dapat dirumuskan pada persamaan 6. Keterangan : 255 PSNR 20* Log10( ) MSE..(6) Jika nilai MSE kecil, maka nilai PSNR besar akan menghasilkan kualitas citra yang baik.( Sutoyo, T. & Mulyanto, E. 2009)
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu system perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciBAB 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 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 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 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 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 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 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Istilah citra biasanya digunakan dalam bidang pengolahan citra yang berarti gambar. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, di mana dan adalah
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Citra Secara harafiah, citra adalah representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau dari sudut pandang matematis,
Lebih terperinciBAB II TI JAUA PUSTAKA
BAB II TI JAUA PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang menunjang tugas akhir ini. Antara lain yaitu pengertian citra, pengertian dari impulse noise, dan pengertian dari reduksi noise.
Lebih terperinciBAB 2 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. 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 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 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
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 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 terperinci1.1 Intensitas. 1.2 Luminansi. 1.3 Lightness. 1.4 Hue. 1.5 Saturasi
1.Definis Warna Dalam ilmu fisika warna didefinisikan sebagai gelombang elektromagnetik cahaya, sedangkan dalam bidang ilmu seni rupa dan desain warna didefinisikan sebagai pantulan tertentu dari cahaya
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 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 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 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 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra 2.1.1 Definisi Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Citra
Lebih 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 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 terperinciRESTORASI CITRA. Budi s
RESTORASI CITRA Budi s Sumber Noise Setiap gangguan pada citra dinamakan dengan noise Noise bisa terjadi : Pada saat proses capture (pengambilan gambar), ada beberapa gangguan yang mungkin terjadi, seperti
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 terperinciImage Restoration. Aditya Wikan Mahastama
Image Restoration Aditya Wikan Mahastama Image Restoration Image restoration: usaha-usaha untuk memulihkan citra yang mengalami degradasi. Contoh degradasi diantaranya: blur (gambar( tidak jelas) karena
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra 2.1.1 Definisi Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari hal-hal yang berkaitan dengan perbaikan kualitas gambar (peningkatan
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 terperinciMETODE PERANCANGAN PENGARANGKAT LUNAK MEREDUKSI NOISE CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN CONTRAHARMONIC MEAN FILTTER
METODE PERANCANGAN PENGARANGKAT LUNAK MEREDUKSI NOISE CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN CONTRAHARMONIC MEAN FILTTER Masnun Dasopang Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik dan sesuai dengan keinginan pemakai.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra atau gambar adalah sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y), dimana x dan y koordinat bidang datar dan f di setiap pasangan koordinat disebut intensitas atau level keabuan
Lebih terperinciGrafik Komputer dan Pengolahan Citra. Pengolahan Citra : Representasi Citra. Universitas Gunadarma Pengolahan Citra : Representasi Citra 1/16
Pengolahan Citra : Representasi Citra Universitas Gunadarma 006 Pengolahan Citra : Representasi Citra /6 Representasi Citra dalam File (/3) Pertama-tama seperti halnya jika kita ingin melukis sebuah gambar,
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 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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Kata steganografi berasal dari bahasa yunani yang terdiri dari steganos (tersembunyi) graphen (menulis), sehingga bisa diartikan sebagai tulisan yang tersembunyi.
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL
ANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL Nur hajizah (13111171) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Uang Kertas Rupiah Uang Rupiah Kertas adalah Uang Rupiah dalam bentuk lembaran yang terbuat dari Kertas Uang yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia, dimana penggunaannya dilindungi
Lebih terperinciGLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness
753 GLOSARIUM Adaptive thresholding (lihat Peng-ambangan adaptif). Additive noise (lihat Derau tambahan). Algoritma Moore : Algoritma untuk memperoleh kontur internal. Array. Suatu wadah yang dapat digunakan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini akan dijelaskan teori-teori yang akan digunakan pada saat penelitian. Teori yang dibahas meliputi teori-teori tentang bagaimana menggabungkan beberapa citra dan pengertian
Lebih 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pada saat ini penggunaan sebuah citra sangat meningkat untuk digunakan pada berbagai kebutuhan. Hal ini dikarenakan banyak sekali kelebihan yang ada pada citra digital
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 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 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Citra (image) adalah bidang dalam dwimatra (dua dimensi) (Munir, 2004). Sebagai salah satu komponen multimedia, citra memegang peranan sangat penting sebagai
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 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 terperinciIMPLEMENTASI METODE HARMONIC MEAN FILTERDAN CANNY UNTUK MEREDUKSI NOISEPADA CITRA DIGITAL
IMPLEMENTASI METODE HARMONIC MEAN FILTERDAN CANNY UNTUK MEREDUKSI NOISEPADA CITRA DIGITAL Ahmad Yunus Nasution 1, Garuda Ginting 2 1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma 2 Dosen Tetap STMIK Budi
Lebih terperinciIntensitas cahaya ditangkap oleh diagram iris dan diteruskan ke bagian retina mata.
Pembentukan Citra oleh Sensor Mata Intensitas cahaya ditangkap oleh diagram iris dan diteruskan ke bagian retina mata. Bayangan obyek pada retina mata dibentuk dengan mengikuti konsep sistem optik dimana
Lebih terperinciStudi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness
Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness Evan 13506089 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if16089@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH
IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH Fitri Afriani Lubis 1, Hery Sunandar 2, Guidio Leonarde Ginting 3, Lince Tomoria Sianturi 4 1 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Digital Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinu dari intensitas cahaya
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 terperinciAdobe Photoshop CS3. Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop
Adobe Photoshop CS3 Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop Mengapa Photoshop? Adobe Photoshop adalah perangkat lunak yang menjadi standar dalam industri digital imaging. Sekarang, memiliki keahlian dalam menggunakan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1. Steganografi Steganografi adalah mekanisme penanaman atau penyisipan pesan (m) kedalam sebuah cover objek (c) menggunakan kunci (k) untuk berbagi rahasia kepada orang lain,
Lebih 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 terperinciPERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN
PERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN Warsiti Mahasiswi Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan suatu kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra memiliki beberapa karakteristik yang mengandung suatu infomasi. Citra yang bagus dapat
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 terperinciArnes Sembiring Sekolah Tinggi Teknik Harapan Medan Abstrak
Perbandingan Algoritma Mean Filter, Median Filter dan Wiener Filter pada Aplikasi Restorasi Citra RGB Terdegradasi Impulse Noise Menggunakan The Peak Signal To Noise Ratio (PSNR) Arnes Sembiring Sekolah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra hasil rekaman kamera digital sering sekali terdapat beberapa gangguan yang mungkin terjadi, seperti lensa tidak fokus, muncul bintik-bintik yang disebabkan oleh
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Closed Circuit Television (CCTV)
6 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai teori pendukung dan penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan metode Median Filter dalam peningkatan kualitas video. 2.1. Closed Circuit Television
Lebih terperinciDrawing, Viewport, dan Transformasi. Pertemuan - 02
Drawing, Viewport, dan Transformasi Pertemuan - 02 Ruang Lingkup Definisi Drawing Viewport Transfomasi Definisi Bagian dari grafik komputer meliputi: 1. Citra (Imaging) : mempelajari cara pengambilan dan
Lebih terperinci8 2.4 Derau dalam citra Pada saat proses capture (pengambilan gambar), beberapa gangguan mungkin terjadi, seperti kamera tidak focus atau munculnya bi
BAB II 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 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 terperinciRESTORASI CITRA BLUR DENGAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN HOPFIELD
RESTORASI CITRA BLUR DENGAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN HOPFIELD Herman Maryanto (1) Sri Suwarno (2) Lucia Dwi Krisnawati (3) sswn@ukdw.ac.id krisna@ukdw.ac.id Abstraksi Kebutuhan terhadap citra digital
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 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 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 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 terperinciImplementasi Reduksi Noise Citra Berwarna dengan Metode Filter Median dan Filter Rata-rata
Implementasi Reduksi Noise Citra Berwarna dengan Metode Filter Median dan Filter Rata-rata Arif Senja Fitrani 1, Hindarto 2, Endang Setyati 3 1,2, Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Sidoarjo,
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 IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab ini, akan membahas implementasi dan hasil pengujian dari program aplikasi yang telah dibuat. Pada perancangan aplikasi ini meliputi perbedaan citra hasil foto
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
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 terperinciImplementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital
Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital Muhammad Khoiruddin Harahap Politeknik Ganesha Medan choir.harahap@yahoo.com Abstrak Algoritma kompresi Shannon-Fano merupakan salah satu
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 terperinciPengolahan Citra Warna 1 Semester Genap 2010/2011. Dr. Fitri Arnia Multimedia Signal Processing Research Group (MuSig) Jurusan Teknik Elektro-UNSYIAH
Pengolahan Citra Warna 1 Semester Genap 2010/2011 Dr. Fitri Arnia Multimedia Signal Processing Research Group (MuSig) Jurusan Teknik Elektro-UNSYIAH Outline Pengolahan warna penuh dan warna pseudo Penyajian
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 terperinci1. Grafis Bitmap Dan Vektor 2. Konsep Warna Digital 3. Gambar Digital 4. Editing Gambar Photoshop 5. Membuat Kop Web
4/7/2010 Pelatihan Kopertis VI 6 s.d 8 April 2010 1 1. Grafis Bitmap Dan Vektor 2. Konsep Warna Digital 3. Gambar Digital 4. Editing Gambar Photoshop 5. Membuat Kop Web 4/7/2010 Pelatihan Kopertis VI 6
Lebih terperinciANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA
ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA Indrawati Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh-Medan Km. 280 Buketrata-Lhokseumawe
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 terperinciPENERAPAN SEGMENTASI MULTI KANAL DALAM MENDETEKSI SEL PARASIT PLASMODIUM SP. I Made Agus Wirahadi Putra 1, I Made Satria Wibawa 2 ABSTRAK
Jurnal Dinamika, April 2017, halaman 18-29 P-ISSN: 2087-889 E-ISSN: 2503-4863 Vol. 08. No.1 PENERAPAN SEGMENTASI MULTI KANAL DALAM MENDETEKSI SEL PARASIT PLASMODIUM SP. I Made Agus Wirahadi Putra 1, I
Lebih terperinciMETODE GAUSSIAN SMOOTHING UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA MEDIS YANG BLUR
METODE GAUSSIAN SMOOTHING UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA MEDIS YANG BLUR Dwi Cahyo Wibisono 1 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No. 207, Semarang,
Lebih terperinciAplikasi Teori Kombinatorial Dalam Penomeran Warna
Aplikasi Teori Kombinatorial Dalam Penomeran Warna Felix Terahadi - 13510039 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
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 terperinciPenggunaan Filter Frekuensi Rendah untuk Penghalusan Citra (Image Smoothing)
Penggunaan Filter Frekuensi Rendah untuk Penghalusan Citra (Image Smoothing) Catur Edi Widodo dan Kusworo Adi Laboratorium Instrumentasi dan Elektronika Jurusan Fisika UNDIP Abstrak Pengolahan citra (image
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 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengenalan Citra
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra merupakan representasi (gambaran) dari sebuah objek nyata yang dihasilkan oleh alat digital. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat
Lebih terperinciAPLIKASI TAPIS LOLOS RENDAH CITRA OPTIK MENGGUNAKAN MATLAB
APLIKASI TAPIS LOLOS RENDAH CITRA OPTIK MENGGUNAKAN MATLAB PUJI LESTARI 41512010061 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2016 APLIKASI TAPIS LOLOS RENDAH
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini akan dijelaskan teori-teori yang akan digunakan pada saat penelitian. Teori yang dibahas meliputi teori-teori tentang steganogtafi, kriteria dari steganografi, media
Lebih terperinciStudi dan Eksperimen terhadap Kombinasi Warna untuk Kriptografi Visual Warna Kromatik. Ibnu Alam
Studi dan Eksperimen terhadap Kombinasi Warna untuk Kriptografi Visual Warna Kromatik Abstrak Ibnu Alam 13506024 Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pengenalan Pola Pengenalan pola adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur (ciri) atau sifat utama dari suatu
Lebih terperinciCOLOR SPACE. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
COLOR SPACE Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Materi: 1. Konsep Warna 2. Standard Color Space RGB dan CMYK HSV CIE Lab, Luv, Yuv dan YCrCb 3. Color Gamut 4. Konversi Color Spaces KONSEP
Lebih terperinciPENGGUNAAN latar belakang dalam proses pembuatan VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING. Saiful Yahya, Mochamad Hariadi, and Ahmad Zaini,
1 VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING Saiful Yahya, Mochamad Hariadi, and Ahmad Zaini, Abstrak Penggunaan gradasi yang halus pada penggabungan dua video pada proses video kompositing. Video
Lebih terperinci