AREA PROCESS. Area processes use the input pixel as well as the pixels around it to generate a new ouput pixel

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "AREA PROCESS. Area processes use the input pixel as well as the pixels around it to generate a new ouput pixel"

Transkripsi

1 AREA PROCESS Area processes use the input pixel as well as the pixels around it to generate a new ouput pixel Topik Bahasan Konvolusi (convolution) Filtering (nonmask convolution) Filter Morfologis 3.1

2 KONVOLUSI Konvolusi diskrit banyak digunakan dalam pengolahan citra untuk image smoothing, edge detection dan efek-efek lainnya Konvolusi dilakukan berdasarkan jumlah bobot dari piksel-piksel tetangga Bobot ditentukan berdasarkan ukuran window berupa matriks berukuran kecil yang biasa disebut convolution mask atau convolution kernel Orde matriks biasanya ganjil sehingga hasil konvolusi tepat berada di tengah-tengah Window atau disebut juga sliding window bergerak sepanjang piksel yang ada pada citra Perlu diperhatikan bahwa nilai piksel hasil konvolusi JANGAN disertakan pada perhitungan konvolusi piksel berikutnya. Semakin besar ukuran window, beban komputasi akan semakin meningkat 3.2

3 3.3 Formulasi Matematika u v y v x u W v u I y x W y x I y x I ), ( ), ( ), ( )*, ( ), '(

4 Image Filtering /9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 Filter/mask/ operator Image New value: 6/9 + 9/9 + 7/9 + 0/9 + 2/9 + 8/9 + 2/9 + 9/9 + 10/9 = Pengolahan 03 Citra Dijital 3.5

5 Image Filtering Original Image: Filtered Image: 1 1/9 6 1/9 3 1/ /9 11 1/9 3 1/ /9 10 1/9 6 1/ value = 1x1/9 + 6x1/9 + 3x1/9 + 2x1/9 + 11x1/9 + 3x1/9 + 5x1/9 + 10x1/9 + 6x1/9 = 47/9 = Pengolahan 03 Citra Dijital 3.6

6 Image Filtering Original Image: Filtered Image: /9 1/9 1/ /9 1/9 1/ /9 6 1/9 9 1/ value = 6x1/9 + 3x1/9 + 2x1/9 + 11x1/9 + 3x1/9 + 10x1/9 + 10x1/9 + 6x1/9 + 9x1/9 = 60/9 = Pengolahan 03 Citra Dijital 3.7

7 Image Filtering Original Image: Filtered Image: Pengolahan 03 Citra Dijital 3.8

8 PROBLEM PADA KONVOLUSI Bagaimana untuk menentukan piksel-piksel yang berada pada batas citra Solusi: 1. Zero padding Treat the empty cells in the convolution window as zero 2. Fit-Position Start convolving at the first position where the window doesn t overlap the image 3. Enlarging Enlarging the original image before convolving by duplicating the edges 4. Wrapping Wrap the image. 3.9

9 Embossing Blurring EFEK-EFEK HASIL KONVOLUSI low-pass spatial filtering Simulasi out-of-focus Mengaburkan latar belakang Mengurangi Gaussian noise Sharpening High-pass spatial filtering Crispening, mempertajam Metode lain: unsharp masking, high-boost filtering HighBoost Original Lowpass 3.10

10 Ilustrasi original 3x3 9x9 15x

11 CONVOLUTION MASKS Embossing Blurring Sharpening W W=9a

12 EDGE DETECTION Jenis-jenis edge Non-convolution methods Homogeneity operator Subtracts each 8 surrounding pixels from the center pixel of 3 x 3 window. The output is the maximum of the absolute value of each difference Difference operator Upperleft-lowerright, middleleft-middleright, lowerleftupperright, topmiddle-bottommiddle Convolution methods First order derivative operator Second order derivative operator Compass Gradient operator 3.13

13 Ilustrasi Edge Detection (Deteksi Tepi) 3.14

14 Laplacian Filters 33 Laplacian 5x5 Laplacian 7x7 Laplacian 3.15

15 Mask/Operator/Filter First Order Operator: Roberts Prewitt Sobel Frei-Chen 2 2 Second Order Operator Laplacian H r Hc

16 FILTERING Median Filtering Menghilangkan impulse noise (bedakan dengan Gaussian Noise yang dapat dihilangkan dengan Low-pass filter) Impulse noise has a number of pixels that have conspicuosly wrong intensities like 0 or 255 Averaging Filter Mengganti nilai piksel fokus dengan rata-rata jumlah piksel dalam window Minimum/Maksimum Filter Mengganti nilai piksel fokus dengan nilai piksel minimum/maksimum piksel sekitar 3.17

17 Ilustrasi Median Filter 3x3 median 7x7 median 3.18

18 Filter Morfologis Kasus Khusus Filtering Dua operasi dasar: erosi : menipiskan Dilasi : menebalkan Operasi gabungan: opening : an erosion followed by a dilation closing: a dilation followed by an erosion Menggunakan mask/operator yang disebut structuring element Jenis Structuring element: Block, Plus, Cross, Ring, Square Definisi: 3.19

19 Proses Filtering Morfologis Erosi 3.20

20 Proses Filtering Morfologis Dilasi 3.21

21 Ilustrasi 3.22

22 Ilustrasi Filter Morfologis 3.23

23 Ilustrasi Filter Morfologis 3.24

24 Ilustrasi Filter Morfologis 3.25

25 Ilustrasi Filter Morfologis 3.26

26 BLOB Separation 3.27

27 Small Hole Removal 3.28

28 Morphological Edge Detector 3.29

29 Morphological Edge Detector 3.30

30 Morphological Noise FIlter 3.31

31 Salt & Pepper Noise Generator 3.32

32 Noise Removal Using Morphological Filter 3.33

33 Cointing Coins 3.34

34 Demo Program MorfMath ConnComp 3.35

Histogram. Peningkatan Kualitas Citra

Histogram. Peningkatan Kualitas Citra Histogram Peningkatan Kualitas Citra Representasi Image 1 bit 8 bits 24 bits Apakah itu histogram? (3, 8, 5) Histogram memberikan deskripsi global dari penampakan sebuah image. Histogram dari image digital

Lebih terperinci

Yudi Ahmad Hambali Pendahuluan. Area Process. Lisensi Dokumen:

Yudi Ahmad Hambali Pendahuluan. Area Process. Lisensi Dokumen: Aplikasi Area Process Berbasis C# menggunakan Visual Studio Yudi Ahmad Hambali yudihambali@yahoo.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara

Lebih terperinci

Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan

Konvolusi. 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 terperinci

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 1 2 Representasi Image 1 bit 8 bits 3 24 bits 4 Apakah itu histogram? (3, 8, 5) Histogram memberikan deskripsi global dari penampakan sebuah image. 5 Hi s togr a m dar i i ma ge

Lebih terperinci

Spatial Filtering Dengan Teknik Operasi Konvolusi

Spatial Filtering Dengan Teknik Operasi Konvolusi Spatial Filtering Dengan Teknik Operasi Konvolusi Pendahuluan : Spatial filtering digunakan untuk proses-proses pengolahan citra seperti : Perbaikan Kualitas Citra (Image Enhancement) Penghalusan / Pelembutan

Lebih terperinci

Operasi Bertetangga KONVOLUSI. Informatics Eng. - UNIJOYO log.i. Citra kualitas baik: mencerminkan kondisi sesungguhnya dari obyek yang dicitrakan

Operasi Bertetangga KONVOLUSI. Informatics Eng. - UNIJOYO log.i. Citra kualitas baik: mencerminkan kondisi sesungguhnya dari obyek yang dicitrakan KONVOLUSI Informatics Eng. - UNIJOYO log.i Citra kualitas baik: mencerminkan kondisi sesungguhnya dari obyek yang dicitrakan Citra ideal: korespondensi satu-satu sebuah titik pada obyek yang dicitrakan

Lebih terperinci

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PENGOLAHAN 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 terperinci

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 4 Neighborhood Processing. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 4 Neighborhood Processing. Indah Susilawati, S.T., M.Eng. TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 4 Neighborhood Processing Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu

Lebih terperinci

STMIK AMIKOM PURWOKERTO PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. Segmentasi ABDUL AZIS, M.KOM

STMIK AMIKOM PURWOKERTO PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. Segmentasi ABDUL AZIS, M.KOM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Segmentasi 1 Langkah berikutnya dari operasi atas image Image Segmentation Feature Extraction Object Classification 2 Image Segmentation W.G.CHO 3 Pengertian Segmentasi Segmentasi

Lebih terperinci

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 5 Neighboorhood Processing. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 5 Neighboorhood Processing. Indah Susilawati, S.T., M.Eng. TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 5 Neighboorhood Processing Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Informatika/Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Lebih terperinci

MKB Teknik Pengolahan Citra Operasi Ketetanggaan Piksel pada Domain Frekuensi. Genap 2016/2017

MKB 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 terperinci

10/11/2014 IMAGE SMOOTHING. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 7 Image Enhancement (Image Smoothing & Image Sharpening)

10/11/2014 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 terperinci

Edge adalah batas antara dua daerah dengan nilai gray-level yang relatif berbeda atau dengan kata lain edge

Edge adalah batas antara dua daerah dengan nilai gray-level yang relatif berbeda atau dengan kata lain edge Definisi Edge Edge adalah batas antara dua daerah dengan nilai gra-level ang relatif berbeda atau dengan kata lain edge merupakan tempat-tempat ang memiliki perubahan intensitas ang besar dalam jarak ang

Lebih terperinci

Pengolahan Citra Digital: Peningkatan Mutu Citra Pada Domain Spasial

Pengolahan Citra Digital: Peningkatan Mutu Citra Pada Domain Spasial Pengolahan Citra Digital: Peningkatan Mutu Citra Pada Domain Spasial Dr. Aniati Murni (R.1202) Dina Chahyati, M.Kom (R.1226) Universitas Indonesia DC - OKT 2003 1 Tujuan Peningkatan Mutu Citra Sumber Pustaka:

Lebih terperinci

Muhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016

Muhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016 MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Operasi Ketetanggaan Piksel pada Domain Frekuensi Muhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016 Outline Pengertian Konvolusi Pengertian Frekuensi Filter Lolos-Rendah

Lebih terperinci

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 5 Edge Sharpening. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 5 Edge Sharpening. Indah Susilawati, S.T., M.Eng. TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 5 Edge Sharpening Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Lebih terperinci

What are edges? Local intensity change Strong edge = the steep areas in a 3D plot (show: blobs-for-edge, surface plot) Bekerja pada arah x dan y:

What are edges? Local intensity change Strong edge = the steep areas in a 3D plot (show: blobs-for-edge, surface plot) Bekerja pada arah x dan y: Edge Detection (Dosen : Ibu Yeni) Dirangkum oleh: Eko Zulkaryanto (http://zulkaryanto.wordpress.com) Computer Science Bogor Agricultural University (http://www.ipb.ac.id) What are edges? Local intensity

Lebih terperinci

Peningkatan Mutu Citra (Image Enhancement) pada Domain Spasial

Peningkatan Mutu Citra (Image Enhancement) pada Domain Spasial Peningkatan Mutu Citra (Image Enhancement) pada Domain Spasial Kuliah ke-3 Program Studi S Reguler Departemen Teknik Elektro, FTUI Slides 29 Tujuan Peningkatan Mutu Citra (image enhancement) Tujuan: melakukan

Lebih terperinci

PEMFILTERAN SPASIAL LINIER DALAM MENINGKATKAN KUALITAS CITRA

PEMFILTERAN SPASIAL LINIER DALAM MENINGKATKAN KUALITAS CITRA ISSN : 1978-6603 PEMFILTERAN SPASIAL LINIER DALAM MENINGKATKAN KUALITAS CITRA Dian Wirdasari * 1, Trinanda Syaputra #, Herriyance* 3 *1,3 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sumatera Utara, # STMIK

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi

DAFTAR 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan hasil representasi atau duplikasi dari sebuah objek ataupun merupakan imitasi dari sebuah objek atau benda. Citra memiliki beberapa karakteristik yang

Lebih terperinci

Pendahuluan. Dua operasi matematis penting dalam pengolahan citra :

Pendahuluan. Dua operasi matematis penting dalam pengolahan citra : KONVOLUSI Budi S Pendahuluan Dua operasi matematis penting dalam pengolahan citra : Operasi Konvolusi (Spatial Filter/Discret Convolution Filter) Transformasi Fourier Teori Konvolusi Konvolusi 2 buah fungsi

Lebih terperinci

PENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN SPATIAL

PENINGKATAN 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 terperinci

Deteksi Tepi (Edge Detection) Yeni Herdiyeni Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB

Deteksi Tepi (Edge Detection) Yeni Herdiyeni Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB Deteksi Tepi (Edge Detection) Yeni Herdiyeni Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB www.ilkom.fmipa.ipb.ac.id/yeni Deteksi Tepi Deteksi tepi (Edge detection) adalah operasi yang dijalankan untuk mendeteksi

Lebih terperinci

Biasa dilakukan untuk menghilangkan efek pada citra digital yang disebabkan oleh keterbatasan sistem pencuplikan

Biasa dilakukan untuk menghilangkan efek pada citra digital yang disebabkan oleh keterbatasan sistem pencuplikan Image Smoothing Biasa dilakukan untuk menghilangkan eek pada citra digital ang disebabkan oleh keterbatasan sistem pencuplikan atau kanal transmisi Teknik penghalusan: Domain spasial contoh: mean median

Lebih terperinci

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Sistem Tahap analisis merupakan tahapan yang paling awal dalam sistem sebuah pendeteksian tepi pada citra digital. Analisis sistem dilakukan dengan tujuan untuk

Lebih terperinci

Simulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3)

Simulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3) Simulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3) ISSN : 1693 1173 Abstrak Penelitian ini menekankan pada pentingnya teknik simuasi pada pengolahan citra digital. Simulasi

Lebih terperinci

BAB II TI JAUA PUSTAKA

BAB 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 terperinci

LAPORAN TUGAS MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aplikasi Filter pada Domain Spasial

LAPORAN TUGAS MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aplikasi Filter pada Domain Spasial LAPORAN TUGAS MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aplikasi Filter pada Domain Spasial Disusun oleh: Iyan Hanafi Van Tony NIM: 11/316832/PA/13958 JURUSAN ILMU KOMPUTER DAN ELEKTRONIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

METODE PERANCANGAN PENGARANGKAT LUNAK MEREDUKSI NOISE CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN CONTRAHARMONIC MEAN FILTTER

METODE 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 terperinci

Apa yang bisa dilakukan oleh morfologi citra? Operasi morfologi :

Apa yang bisa dilakukan oleh morfologi citra? Operasi morfologi : Morfologi Citra 2 Morfologi Citra Apa yang bisa dilakukan oleh morfologi citra? Operasi morfologi : Fit dan Hit Erosi (Erosion) Dilasi (Dilation) Operasi Gabungan (Compound Operations) 3 Kegunaan Morfologi

Lebih terperinci

Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS-ITS 2005

Achmad 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 terperinci

Image Restoration. Aditya Wikan Mahastama

Image 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 terperinci

IMPLEMENTASI SEGMENTASI PEMBULUH DARAH RETINA PADA CITRA FUNDUS MATA BERWARNA MENGGUNAKAN PENDEKATAN MORFOLOGI ADAPTIF

IMPLEMENTASI SEGMENTASI PEMBULUH DARAH RETINA PADA CITRA FUNDUS MATA BERWARNA MENGGUNAKAN PENDEKATAN MORFOLOGI ADAPTIF IMPLEMENTASI SEGMENTASI PEMBULUH DARAH RETINA PADA CITRA FUNDUS MATA BERWARNA MENGGUNAKAN PENDEKATAN MORFOLOGI ADAPTIF Dini Nuzulia Rahmah 1, Handayani Tjandrasa 2, Anny Yuniarti 3 Teknik Informatika,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan hasil representasi atau duplikasi dari sebuah objek ataupun imitasi dari sebuah objek atau benda. Citra memiliki beberapa karateristik yang menjadikan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Bab ini berisi pembahasan mengenai analisa dan perancangan program image sharpening dengan menggunakan Matlab GUI. Analisa bertujuan untuk mengidentifikasi masalah, mengetahui

Lebih terperinci

PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE

PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE Ayu Leonitami, Noor Aziza Arifani 2, Retno Dewi Anissa 3, Sari Narulita Hantari 4, Widya Wulaningsuci 5 Informatika/Ilmu Komputer,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

GLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness

GLOSARIUM 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 terperinci

ALAT BANTU PEMBELAJARAN MATA KULIAH COMPUTER VISION PADA MATERI EDGE BASED SEGMENTASI CITRA BERBASIS MULTIMEDIA

ALAT BANTU PEMBELAJARAN MATA KULIAH COMPUTER VISION PADA MATERI EDGE BASED SEGMENTASI CITRA BERBASIS MULTIMEDIA ALAT BANTU PEMBELAJARAN MATA KULIAH COMPUTER VISION PADA MATERI EDGE BASED SEGMENTASI CITRA BERBASIS MULTIMEDIA 1 Achmad Sahri Ramdhani (07018037), 2 Murinto (0510077302) 1,2 Program Studi Teknik Informatika

Lebih terperinci

PENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN FREKUENSI. by Emy 2

PENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN FREKUENSI. by Emy 2 Copyright @2007 by Emy 1 PENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN FREKUENSI Copyright @2007 by Emy 2 Kompetensi Mampu membedakan teknik image enhancement menggunakan domain spatial dan frekuensi

Lebih terperinci

1. TRANSLASI OPERASI GEOMETRIS 2. ROTASI TRANSLASI 02/04/2016

1. TRANSLASI OPERASI GEOMETRIS 2. ROTASI TRANSLASI 02/04/2016 1. TRANSLASI OPERASI GEOMETRIS Rumus translasi citra x = x + m y = y + n dimana : m = besar pergeseran dalam arah x n = besar pergeseran dalam arah y 4/2/2016 1 TRANSLASI 2. ROTASI Jika citra semula adalah

Lebih terperinci

PEMANFAATAN OPERASI MORPHOLOGI UNTUK PROSES PENDETEKSIAN SISI PADA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PEMANFAATAN OPERASI MORPHOLOGI UNTUK PROSES PENDETEKSIAN SISI PADA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PEMANFAATAN OPERASI MORPHOLOGI UNTUK PROSES PENDETEKSIAN SISI PADA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Tjokorda Agung Budi Wirayuda, ST Jurusan Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Telkom, Bandung cok@stttelkom.ac.id

Lebih terperinci

Perbandingan Metode Robinson 5 Level Dan Prewit Dalam Mendeteksi Tepi Citra Digital

Perbandingan Metode Robinson 5 Level Dan Prewit Dalam Mendeteksi Tepi Citra Digital Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Perbandingan Metode Robinson 5 Level Dan Prewit Dalam Mendeteksi Tepi Citra Digital Edy Victor Haryanto Universitas Potensi

Lebih terperinci

DETEKSI TEPI CITRA BIDANG KEDOKTERAN DALAM KAWASAN ALIHRAGAM POWERLAW

DETEKSI TEPI CITRA BIDANG KEDOKTERAN DALAM KAWASAN ALIHRAGAM POWERLAW DETEKSI TEPI CITRA BIDANG KEDOKTERAN DALAM KAWASAN ALIHRAGAM POWERLAW Muhammad Kusban Staf Pengajar T. Elektro Universitas Muhammadiyah Surakarta E-mail: muhammadkusban@gmail.com Abstrak Deteksi tepi digunakan

Lebih terperinci

Operasi Bertetangga (1)

Operasi Bertetangga (1) Operasi Bertetangga () Kartika Firdausy - UAD kartika@ee.uad.ac.id blog.uad.ac.id/kartikaf Setelah mempelajari materi ini, mahasiswa diharapkan mampu: menjelaskan alasan diperlukannya operasi bertetangga

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. citra, piksel, convolution, dan Software Development Life Cycle.

BAB 2 LANDASAN TEORI. citra, piksel, convolution, dan Software Development Life Cycle. BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini diuraikan beberapa landasan teori dan konsep konsep yang berhubungan dengan pengolahan citra, di antaranya adalah tentang pengolahan citra, citra, piksel, convolution,

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda TEKNIK INFORMATIKA - MATEMATIKA Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Genap 2006/2007

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda TEKNIK INFORMATIKA - MATEMATIKA Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Genap 2006/2007 UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda TEKNIK INFORMATIKA - MATEMATIKA Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Genap 2006/2007 PERANCANGAN DAN APLIKASI EDGE DETECTION PADA IMAGE DENGAN MENGGUNAKAN KIRSCH

Lebih terperinci

ANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR TEPI SOBEL DAN CANNY

ANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR TEPI SOBEL DAN CANNY Proceeding, Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 28) Auditorium Universitas Gunadarma, Depok, 2-21 Agustus 28 ISSN : 1411-6286 ANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI SEGMENTASI PEMBULUH RETINA DENGAN METODE MULTI- SCALE LINE TRACKING

IMPLEMENTASI SEGMENTASI PEMBULUH RETINA DENGAN METODE MULTI- SCALE LINE TRACKING IMPLEMENTASI SEGMENTASI PEMBULUH RETINA DENGAN METODE MULTI- SCALE LINE TRACKING Syarifatun Nadhiroh Qomariyah 1, Handayani Tjandrasa 2, Nanik Suciati 3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi,

Lebih terperinci

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 7 Restorasi Citra (Image Restoration) Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 7 Restorasi Citra (Image Restoration) Indah Susilawati, S.T., M.Eng. TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 7 Restorasi Citra (Image Restoration) Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Informatika/Studi Sistem Informasi Fakultas Tekniknologi Informasi Universitas Mercu

Lebih terperinci

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 6 Restorasi Citra (Image Restoration) Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 6 Restorasi Citra (Image Restoration) Indah Susilawati, S.T., M.Eng. TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 6 Restorasi Citra (Image Restoration) Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas

Lebih terperinci

REVIEW PROPERTI OPERATOR MATEMATIKA MORPHOLOGI DALAM PEMROSESAN CITRA

REVIEW PROPERTI OPERATOR MATEMATIKA MORPHOLOGI DALAM PEMROSESAN CITRA Prosiding Semirata 2015 bidang Teknologi Informasi dan Multi Disiplin Universitas Tanjungpura Pontianak Hal 134-141 REVIEW PROPERTI OPERATOR MATEMATIKA MORPHOLOGI DALAM PEMROSESAN CITRA Zaiful Bahri Jurusan

Lebih terperinci

Image Enhancement by webmaster - Thursday, December 31, 2015 http://suyatno.dosen.akademitelkom.ac.id/index.php/2015/12/31/image-enhancement/ Definisi Perbaikan citra merupakan proses yang dilakukan untuk

Lebih terperinci

Modifikasi Histogram

Modifikasi Histogram Modifikasi Histogram Ekualisasi histogram Nilai-nilai intensitas di dalam citra diubah sehingga penyebarannya seragam Tujuannya untuk memperoleh penyebaran histogram yang merata sehingga setiap derajat

Lebih terperinci

ABSTRAK APLIKASI KAMERA WEB UNTUK DETEKSI TEPI. Yudie Graha M /

ABSTRAK APLIKASI KAMERA WEB UNTUK DETEKSI TEPI. Yudie Graha M / APLIKASI KAMERA WEB UNTUK DETEKSI TEPI Yudie Graha M / 0222064 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jl.Prof.Drg.Surya Sumantri no 65, Bandung yud_gm@yahoo.com ABSTRAK

Lebih terperinci

APLIKASI TAPIS LOLOS RENDAH CITRA OPTIK MENGGUNAKAN MATLAB

APLIKASI 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 terperinci

Keywords: Spermatozoa, Spermatozoa Counters, Labelling, Eccentricity, Digital Microscope.

Keywords: Spermatozoa, Spermatozoa Counters, Labelling, Eccentricity, Digital Microscope. Penghitung Jumlah Spermatozoa Berdasarkan Data Mikroskop Digital Dengan Metode Pengolahan Citra Aldo Candra 1, Imam Sapuan 2, Franky Chandra S.A 3 1,2,3 Program Studi Teknobiomedik, Departemen Fisika Fakultas

Lebih terperinci

Implementasi 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 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 terperinci

PERBANDINGAN 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 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Implementasi 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 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Morphological Image Processing

Morphological Image Processing Morphological Image Processing Muhammad Kusban Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah Surakarta Abstrak -- Proses morphologi terutama digunakan untuk menghilangkan ketidaksempurnaan bentuk yang ada dalam

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MEMPERBAIKI CITRA DIGITAL

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MEMPERBAIKI CITRA DIGITAL PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MEMPERBAIKI CITRA DIGITAL 1. Pendahuluan Citra / gambar merupakan hal yang vital dan menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari. Pada kepentingan tertentu,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. mesin atau robot untuk melihat (http://en.wikipedia.org/wiki/computer_vision).

BAB II LANDASAN TEORI. mesin atau robot untuk melihat (http://en.wikipedia.org/wiki/computer_vision). BAB II LANDASAN TEORI Computer vision adalah suatu ilmu di bidang komputer yang dapat membuat mesin atau robot untuk melihat (http://en.wikipedia.org/wiki/computer_vision). Terdapat beberapa klasifikasi

Lebih terperinci

Pengenalan Pola Menggunakan Persamaan Diferensial Ujung Deteksi

Pengenalan Pola Menggunakan Persamaan Diferensial Ujung Deteksi Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 STMIK STIKOM Bali, 10 Agustus 2017 Pengenalan Pola Menggunakan Persamaan Diferensial Ujung Deteksi Rahmat H. Kiswanto 1), Harrizki Arie Pradana 2), Rosiyati

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *)

Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *) Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *) *) Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura Abstrak CT scan mampu menghasilkan citra organ internal (struktur

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR

ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR Pengolahan citra digital by Jans Hry / S2 TE UGM 09 ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR Edge atau tepi merupakan representasi dari batas objek dalam citra. Hal ini

Lebih terperinci

Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt

Analisa 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 terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui tahapan awal didalam sebuah sistem pendeteksian filter sobel. Didalam aplikasi filter sobel ini

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat ini penggunaan citra digital semakin meningkat karena kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh citra digital tersebut, di antaranya adalah kemudahan dalam mendapatkan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL

PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL Pitrawati, S.Kom., M.Pd Program Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK Dian Cipta Cendikia, Bandar Lampung Abstrak Pengolahan

Lebih terperinci

ANALISIS PERBANDINGAN METODE GAUSSIAN FILTER DENGAN WIENER FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE GABUNGAN GAUSSIAN DAN SALT AND PEPPER

ANALISIS PERBANDINGAN METODE GAUSSIAN FILTER DENGAN WIENER FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE GABUNGAN GAUSSIAN DAN SALT AND PEPPER ANALISIS PERBANDINGAN METODE GAUSSIAN FILTER DENGAN WIENER FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE GABUNGAN GAUSSIAN DAN SALT AND PEPPER Dimas Ari Tonang Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer,

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN II.1 Analisis Sistem Algoritma canny adalah salah satu operator yang digunakan untuk deteksi tepi pada citra, Operator ini mirip seperti operator sobel. Aloritma canny

Lebih terperinci

PENGHAPUSAN NOISE PADA CITRA DENGAN FILTER ADAPTIVE- HIERARCHICAL

PENGHAPUSAN NOISE PADA CITRA DENGAN FILTER ADAPTIVE- HIERARCHICAL MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PERIODE JUNI-JULI PENGHAPUSAN NOISE PADA CITRA DENGAN FILTER ADAPTIVE- HIERARCHICAL Ana Wahyu Hakim 1, Handayani Tjandrasa 2, Bilqis Amalia 3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Fungsi utama perancangan program aplikasi tugas akhir ini adalah melakukan konversi terhadap citra dengan format raster atau bitmap ke format vektor dengan tipe

Lebih terperinci

BAB 2. jaringan saraf, penelitian. Bagian ini akan. sehingga menjadi Gambar 2.1. Jaringan Saraf 1

BAB 2. jaringan saraf, penelitian. Bagian ini akan. sehingga menjadi Gambar 2.1. Jaringan Saraf 1 BAB 2 LANDASAN TEORI Bab ini membahas hasil yang didapatkan penulis dari studi literatur tentang jaringan saraf, penelitian jaringan saraf dengan isoform Na v 1.8, citra dijital, pemrosesan citra dijital,

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI. melakukan pengamatan dan analisis dari gambar yang didapat. Untuk bisa mendapatkan

BAB 3 METODOLOGI. melakukan pengamatan dan analisis dari gambar yang didapat. Untuk bisa mendapatkan BAB 3 METODOLOGI 3.1 Analisis Kebutuhan dan Masalah 3.1.1 Analisis Kebutuhan Dalam melakukan analisa gambar mammogram, biasanya dokter secara langsung melakukan pengamatan dan analisis dari gambar yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. menganalisis citra menggunakan bantuan komputer yang bertujuan untuk

BAB I PENDAHULUAN. menganalisis citra menggunakan bantuan komputer yang bertujuan untuk BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Citra (gambar) adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek (Annisa, 2010). Citra mengandung informasi tentang objek yang direpresentasikan. Sehingga

Lebih terperinci

SEGMENTASI KENDARAAN MENGGUNAKAN IMPROVE BLOB ANALYSIS (BA) PADA VIDEO LALU LINTAS

SEGMENTASI KENDARAAN MENGGUNAKAN IMPROVE BLOB ANALYSIS (BA) PADA VIDEO LALU LINTAS Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Vol. 2, No. 1, April 215, hlm. 67-72 SEGMENTASI KENDARAAN MENGGUNAKAN IMPROVE BLOB ANALYSIS (BA) PADA VIDEO LALU LINTAS Sutrisno 1, Imam Cholissodin

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. berhubungan dengan image restoration, di antaranya adalah tentang image, image

BAB 2 LANDASAN TEORI. berhubungan dengan image restoration, di antaranya adalah tentang image, image BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini diuraikan beberapa landasan teori dan konsep konsep yang berhubungan dengan image restoration, di antaranya adalah tentang image, image processing, convolution, edge detection,

Lebih terperinci

Pengolahan Citra di Ranah Frekuensi

Pengolahan Citra di Ranah Frekuensi Pengolahan Citra di Ranah Frekuensi Iwan Setyawan Dept Electronic Engineering, Satya Wacana Christian University EE-671 Pengolahan Citra & Video Digital Pendahuluan Sama seperti pada ranah spatial, pengolahan

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Sistem 3.1.1 Analisa Perbandingan Aplikasi Sebelumnya Gambar 3.1 Gambar Tampilan GeoSeg Versi 1.0.0.0 (Sumber Charles:2012) Pada aplikasi GeoSeg versi

Lebih terperinci

CHAPTER 4. Konvolusi (Spatial Filter) & Transformasi Fourier Universitas Telkom

CHAPTER 4. Konvolusi (Spatial Filter) & Transformasi Fourier Universitas Telkom CS324 Pengolahan Citra UAS CHAPTER 4. Konvolusi Spatial Filter & Transformasi Fourier Universitas Telkom TIK ahasiswa memahami konsep serta manfaat dari proses konvolusi ahasiswa mengenal Transformasi

Lebih terperinci

Peningkatan Figure of Merit Pada Detektor Tepi Canny Menggunakan Teknik Skala Multiplikasi

Peningkatan Figure of Merit Pada Detektor Tepi Canny Menggunakan Teknik Skala Multiplikasi Peningkatan Figure of Merit Pada Detektor Tepi Canny Menggunakan Teknik Skala Multiplikasi ABSTRAK Ni Luh Putri B. Vidyawati (0522138) Jurusan Teknik Elektro Email : niluhputribv@ymail.com Teknik pendeteksian

Lebih terperinci

PENGHAPUSAN NOISE PADA CITRA DENGAN FILTER ADAPTIVE-HIERARCHICAL

PENGHAPUSAN NOISE PADA CITRA DENGAN FILTER ADAPTIVE-HIERARCHICAL PENGHAPUSAN NOISE PADA CITRA DENGAN FILTER ADAPTIVE-HIERARCHICAL Kata Kunci : Noise Removal, Edge Detection, impuls noise, Oleh : ANA WAHYU HAKIM Dosen pembimbing I: Prof. Dr. Ir. Handayani Tjandrasa M.Sc

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN PEDOMAN PRAKTIKUM

BAB III PERANCANGAN PEDOMAN PRAKTIKUM BAB III PERANCANGAN PEDOMAN PRAKTIKUM Pada skripsi ini disusun pedoman praktikum untuk mata kuliah Pengolahan Citra Digital menggunakan bahasa pemrograman C++ dan pustaka OPENCV 2.4.5 dengan compiler Microsoft

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA

IMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA Hal : -29 IMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA Asmardi Zalukhu Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan ABSTRAK Deteksi

Lebih terperinci

PERBANDINGAN IMAGE FILTERING BERBASIS METODE PREWITT DAN METODE SOBEL GUNA MENGURANGI NOISE PADA SUATU CITRA GRAYSCALE

PERBANDINGAN IMAGE FILTERING BERBASIS METODE PREWITT DAN METODE SOBEL GUNA MENGURANGI NOISE PADA SUATU CITRA GRAYSCALE PERBANDINGAN IMAGE FILTERING BERBASIS METODE PREWITT DAN METODE SOBEL GUNA MENGURANGI NOISE PADA SUATU CITRA GRAYSCALE Damas Eka Pradipta 1, Aris Marjuni 2 Jl. Imam Bonjol No. 207, Semarang, 50131, Telp.

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK KONVOLUSI UNTUK PELEMBUTAN CITRA (IMAGE SMOOTHING) DALAM OPERASI REDUKSI NOISE

IMPLEMENTASI 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 terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2007/2008

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2007/2008 UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2007/2008 PENGOLAHAN CITRA DENGAN PENDEKATAN FUZZY EVOLUTIONARY ALGORITHMS Abstrak Indra Gunawan 0800741882

Lebih terperinci

PERTEMUAN - 5 PENGOLAHAN CITRA

PERTEMUAN - 5 PENGOLAHAN CITRA PERTEMUAN - 5 PENGOLAHAN CITRA EDY WINARNO fti-unisbank-smg 21 April 2009 4/21/2009 pertemuan_5 1 OPERASI BERBASIS BINGKAI (FRAME) = OPERASI MULTI IMAGE Operasi multi image adalah operasi pengolahan terhadap

Lebih terperinci

APLIKASI PEMROSESAN CITRA UNTUK PENTAPISAN, DETEKSI TEPI, DAN PENGABURAN PADA KASUS CITRA MIKROSKOP ELEKTRON

APLIKASI PEMROSESAN CITRA UNTUK PENTAPISAN, DETEKSI TEPI, DAN PENGABURAN PADA KASUS CITRA MIKROSKOP ELEKTRON APLIKASI PEMROSESAN CITRA UNTUK PENTAPISAN, DETEKSI TEPI, DAN PENGABURAN PADA KASUS CITRA MIKROSKOP ELEKTRON AHMAD ISHLAHUDDIN 41508010125 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS

Lebih terperinci