Pemampatan Citra Warna Menggunakan 31 Fungsi Gelombang-Singkat
|
|
- Verawati Setiawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pemampatan Citra Warna Menggunakan 31 Fungsi Gelombang-Singkat Albertus Joko Santoso Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Atma Jaya Yogyakarta Gede Bayu Suparta Fakultas Matematika dan Ilmu Pengatahuan Alam Universitas Gadjah Mada Lukito Edi Nugroho Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Risanuri Hidayat Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Abstrak Data citra merupakan kombinasi informasi dan redudansi, bagian informasi adalah bagian data yang dipertahankan keberadaannya karena mengandung makna dan peruntukan data. Sedangkan bagian redudansi merupakan bagian data yang dapat direduksi, dimampatkan, atau dihilangkan. Permasalahan yang muncul adalah berkenaan dengan sifat data citra yang menghabiskan banyak memori. Dalam penelitian ini digunakan 31 fungsi gelombangsingkat, gelombang-singkat ini kemudian dicoba digunakan untuk pemampatan citra uji. Hasil pemampatan dari tiap-tiap gelombang-singkat kemudian dibandingkan dengan menggunakan beberapa parameter, yaitu PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), dan rasio kompresi. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa, dari 31 fungsi gelombang-singkat terhadap PSNR yang diuji ternyata gelombang-singkat yang mempunyai PSNR tertinggi adalah thogonal 2.4. Sedangkan dari hasil uji 31 fungsi gelombang-singkat terhadap rasio kompresi ternyata gelombang-singkat yang mempunyai rasio kompresi tertinggi adalah Haar. Kata Kunci: citra, pemampatan, gelombang-singkat, PSNR, rasio kompresi 1. PENDAHULUAN Kebutuhan ruang penyimpanan di masa sekarang meningkat dengan pesat. Semakin banyak hal yang dirasakan berharga dan penting sehingga perlu disimpan. Misalnya, arsip mahasiswa, data-data penduduk, dan lainnya. Hal ini juga dirasakan di dunia komputer. Data-data yang semula diolah secara manual dan masih dalam bentuk fisik kertas mulai beralih ke penggunaan komputer sehingga bentuknya menjadi berkas. Berkas-berkas ini selanjutnya semakin bertambah dan dalam jangka waktu tertentu sudah berukuran besar sehingga berakibat ke ruang penyimpan. Oleh sebab itu, perlu dipikirkan suatu cara untuk memampatkan berkas tersebut sehingga kapasitas tempat penyimpanan yang diperlukan akan menjadi lebih kecil. Jika sewaktu-waktu data tersebut diperlukan, baru dikembalikan lagi ke berkas aslinya. Meskipun, sekarang ini harga storage (penyimpan) juga semakin murah dan ukurannya yang semakin besar tetapi bagaimanapun akan tetap lebih efektif jika ukuran berkas bisa diperkecil karena dapat menghemat pemakaian storage. Bukti lain dari pentingnya pemampatan berkas adalah pada saat transmisi jaringan, dimana berkas yang akan ditransmisikan berukuran besar misalnya, video akan lebih menghemat penggunaan bandwidth jaringan jika berkas video tersebut sudah dimampatkan. Pada dasarnya informasi dapat berupa teks dan gambar (citra), dengan informasi tersebut diharapkan akan diperoleh suatu pengetahuan yang bermanfaat bagi kehidupan didunia ini. Citra adalah penterjemahan data-data dalam bentuk gambar yang dapat merepresentasikan data-data tersebut. Data citra merupakan kombinasi informasi dan redudansi, bagian informasi adalah bagian data yang dipertahankan keberadaannya karena mengandung makna dan peruntukan data. Sedangkan bagian redudansi merupakan bagian data yang dapat direduksi, dimampatkan, atau dihilangkan. Permasalahan yang muncul adalah berkenaan dengan sifat data citra yang menghabiskan banyak memori. Banyaknya memori yang dihabiskan oleh gambar-gambar ini mengakibatkan kemampuan penyimpanan data citra menjadi berkurang. Dalam telekomunikasi pentransmisian data citra membutuhkan saluran transmisi yang mempunyai lebarbidang (bandwidth) yang besar. Dalam dunia komputer dan internet, pemampatan berkas digunakan dalam berbagai keperluan, jika ingin mencadangkan data, tidak perlu menyalin semua berkas aslinya, dengan memampatkan (mengecilkan ukurannya) berkas tersebut terlebih dahulu, maka kapasitas tempat
2 penyimpanan yang diperlukan akan menjadi lebih kecil. Jika sewaktu-waktu data tersebut diperlukan, baru dikembalikan lagi ke berkas aslinya. Tujuan penulisan paper ini adalah membandingkan 31 fungsi gelombang-singkat (wavelet) untuk pemampatan citra grayscale dan warna sehingga bermanfaat untuk menghemat ruang penyimpanan, menghemat waktu akses CPU (Central Processing Unit), dan apabila menggunakan jaringan komputer, data yang sudah dimampatkan tidak memerlukan waktu yang lama, sehingga dapat menghemat waktu pengirimannya. Parameter-parameter yang digunakan untuk pembanding fungsi-fungsi gelombang-singkat adalah PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), MSE (Mean Square Error), dan rasio kompresi.. Adapun fungsi Gelombang- Singkat yang diuji adalah : a. Keluarga Daubechies (Haar (db 1), db 2, db 3, db 4, db 5) b. Keluarga Coiflets (coif 1, coif 2, coif 3, coif 4, coif 5) c. Keluarga Symlets (sym 2, sym 3, sym 4, sym 5, sym 6, sym 7, sym 8) d. thogonal (bior 1.3, bior 1.5, bior 2.2, bior 2.4, bior 2.6, bior 2.8, bior 3.1, bior 3.3, bior 3.5, bior 3.7, bior 3.9, bior 4.4, bior 5.5, bior 6.8). 2. LANDASAN TEORI Gelombang-singkat adalah suatu fungsi matematika yang membagi data menjadi beberapa komponen yang frekuensinya berbeda, kemudian mempelajari setiap komponen dengan resolusi yang cocok untuk setiap ukuran [1]. Gelombang-singkat merupakan suatu bentuk gelombang yang secara efektif memiliki batas durasi nilai rerata nol. Aplikasi yang telah berhasil diwujudkan dengan memanfaatkan gelombang-singkat diantaranya kompresi data citra, watermarking, deteksi tepi, sistem radar, dan penyandian sidik jari. Salah satu alasan mengapa alihragam gelombangsingkat menjadi begitu penting dalam berbagai bidang adalah karena sifat-sifat berikut: a. Waktu kompleksitasnya bersifat linear. Alihragam gelombang-singkat dapat dilakukan dengan sempurna dengan waktu yang bersifat linear. b. Koefisien-koefisien gelombang-singkat bersifat jarang. Secara praktis, koefisien-koefisien gelombang-singkat kebanyakan bernilai kecil. Kondisi ini sangat memberikan keuntungan terutama dalam bidang kompresi data. c. Gelombang-singkat dapat beradaptasi pada berbagai jenis fungsi, seperti fungsi tidak kontinyu, dan fungsi yang didefinisikan pada domain yang dibatasi. Tujuan pemampatan citra adalah mengurangi kapasitas penyimpanan tanpa menghilangkan kualitas citra secara signifikan. Ciri dari suatu citra ialah adanya korelasi yang erat antara suatu piksel dengan piksel lainnya. Pemampatan data citra dapat dilakukan dengan alihragam gelombang-singkat (wavelet). Stollnitz mengatakan bahwa salah satu sifat dari gelombang-singkat adalah kejarangan [2]. Pada kenyataannya, banyak koefisien dalam representasi gelombang-singkat yang nilainya nol atau sangat kecil. Sifat inilah yang memberikan peluang untuk melakukan pemampatan data citra. Sifat utama dari alihragam gelombang-singkat dalam pemampatan citra diam adalah terjadinya distorsi minimum pada citra terekonstruksi meskipun dilakukan penghilangan koefisien-koefisien alihragam yang mendekati nol. Padahal alihragam gelombang-singkat atas citra akan menghasilkan banyak subbidang citra yang mempunyai magnitude sangat kecil. Penetapan threshold non negatif, elemen-elemen subbidang citra bernilai sangat kecil dapat dinolkan sehingga dapat menghasilkan matriks sangat jarang. Adanya matriks sangat jarang akan memudahkan untuk ditransmisikan dan disimpan, bahkan citra hasil rekonstruksi dengan thresholding (kuantisasi) ini dapat memberikan hasil yang dapat diterima secara visual mata. Saat ini aplikasi wavelet sedang mendapat banyak perhatian di dunia penelitian, salah satunya adalah untuk menganalisis citra. Sebagai teknik analisis sinyal diskret 2- dimensi, misalnya citra, wavelet mendekomposisi sinyal menjadi sinyal rata-rata, detil vertikal, horisontal dan diagonal pada beberapa level yang diinginkan. Atau, wavelet mendekomposisi sinyal asli menjadi sinyal-sinyal pada beberapa band frekuensi (dinamakan analisis multi-resolusi). Analisis dapat dilakukan dengan Discrete Transform [3] atau teknik dekomposisi standard dan non-standard dengan wavelet Haar [4] dan [5]. Penciri (signature) citra yang dibangkitkan dengan wavelet diambil dari koefisien wavelet pada level tertentu (misalnya 3, 4 atau 5) dan dapat berukuran jauh lebih kecil dari citra asli. 3. METODE PENELITIAN Penelitian ini dirancang sebagai penelitian dengan kaji pustaka dan eksperimen. Kaji pustaka mencari beberapa fungsi gelombang-singkat (wavelet) yang sudah ada dan teori pengolahan citra, serta penulisan source code. Sedangkan kaji eksperimen dilakukan untuk menguji fungsi gelombangsingkat (wavelet) yang cocok atau sesuai untuk pemampatan citra satelit dan menguji beberapa citra satelit. Penelitian ini menggunakan input berupa citra warna dengan ukuran 512 x 512. Dalam paper ini akan disajikan beberapa hasil prototipe progam yang disusun dengan menggunakan bantuan program MATLAB. Selain itu akan disajikan pula hasil ujicoba kompresi dengan menggunakan beberapa jenis wavelet dan pengaruhnya terhadap nilai paramater PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), rasio kompresi (%). 4. HASIL PENELITIAN Penelitian ini menggunakan input berupa citra warna 24 bit dengan ukuran 512x512. Citra yang diuji dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
3 Hasil kompresi dari tiap-tiap gelombang-singkat kemudian dibandingkan dengan menggunakan beberapa parameter, yaitu PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), dan rasio kompresi Histogram Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran nilai-nilai piksel dari suatu citra [6]. Histogram juga dapat menunjukkan tentang kecerahan dan kontras dari sebuah citra. Oleh karena itu histogram dapat menjadi alat bantu pada pengolahan citra baik secara kualitatif maupun kuantitatif. Histogram dari citra leher (2a), citra clown (2b), dan lena (2c) dapat dilihat pada gambar 2. (a) (a) (b) (b) (c) Gambar 1. Citra warna yang digunakan untuk uji coba (a) buah.bmp, (b) teko..bmp, (c) airplane..bmp Dalam penelitian ini digunakan beberapa fungsi gelombang-singkat (31 fungsi), gelombang-singkat ini kemudian dicoba digunakan untuk mengkompresi citra uji. (c) Gambar 2. Histogram Citra uji (a) buah.bmp, (b) teko..bmp, (c) airplane..bmp
4 4.2. Pengaruh Gelombang-singkat terhadap PSNR PSNR merupakan salah satu parameter yang dapat digunakan untuk mengkuantifikasi kualitas citra. Parameter PSNR sering dipakai sebagai tingkat kemiripan antara citra terekonstruksi dengan citra asli. PSNR yang lebih besar akan menghasilkan kualitas citra yang lebih baik. Dari gambar 4 dan tabel 2 terlihat bahwa gelombang-singkat Coiflet 3 menghasilkan nilai PSNR tertinggi untuk semua citra uji, sedangkan gelombang-singkat Coiflet 5 yang menghasilkan nilai PSNR terendah. vs PSNR (Warna) vs PSNR (Warna) Sym 2 Sym 3 Sym 4 Sym 5 Sym 6 Sym 7 Sym 8 5 Haar Daub 2 Daub 3 Daub 4 Daub 5 Gambar 3. Gelombang-singkat terhadap PSNR (Daubechies) Tabel 1. PSNR untuk Gelombang-singkat (Keluarga Daubechies) Haar Daub Daub Daub Daub Pada gambar 3 dan tabel 1 terlihat bahwa gelombang-singkat Haar menghasilkan nilai PSNR tertinggi untuk semua citra uji, sedangkan yang menghasilkan nilai PSNR terendah adalah Daubechies 3. Gambar 5. Gelombang-singkat terhadap PSNR (Symlet) Tabel 3. PSNR untuk Gelombang-singkat (Keluarga Symlet) Sym Sym Sym Sym Sym Sym Sym Dari gambar 5 dan tabel 3 dapat dilihat bahwa gelombangsingkat Symlet 5 menghasilkan nilai PSNR tertinggi untuk semua citra uji, sedangkan yang menghasilkan nilai PSNR terendah adalah Symlet vs PSNR (Warna) Coif 1 Coif 2 Coif 3 Coif 4 Coif 5 Gambar 4. Gelombang-singkat terhadap PSNR (Coiflet) Tabel 2. PSNR untuk Gelombang-singkat (Keluarga Coiflet) Coif Coif Coif Coif Coif vs PSNR (Warna) Gambar 6. Gelombang-singkat terhadap PSNR (thogonal)
5 Tabel 4. PSNR untuk Gelombang-singkat (Keluarga thogonal) Pada gambar 6 dan tabel 4 terlihat bahwa gelombang-singkat thogonal 2.4 menghasilkan nilai PSNR tertinggi untuk semua citra uji, sedangkan thogonal 5.5 menghasilkan nilai PSNR terendah Pengaruh Gelombang-singkat terhadap Rasio Kompresi Rasio kompresi digunakan untuk mengukur kemampuan pemampatan data, yaitu dengan membandingkan ukuran citra yang dimampatkan dengan ukuran citra asli. Semakin besar rasio kompresinya berarti semakin baik fungsi gelombang-singkatnya vs Rasio Kompresi (Warna) Haar Daub 2 Daub 3 Daub 4 Daub 5 Gambar 7. Gelombang-singkat terhadap Rasio Kompresi (Daubechies) Tabel 5. Rasio Kompresi untuk Gelombang-singkat (Keluarga Daubechies) Haar Daub Daub Daub Daub Pada gambar 7 dan tabel 5 terlihat bahwa gelombang-singkat Haar menghasilkan nilai rasio kompresi tertinggi untuk semua citra uji, sedangkan yang menghasilkan nilai rasio kompresi terendah adalah Daubechies vs Rasio Kompresi (Warna) Coif 1 Coif 2 Coif 3 Coif 4 Coif 5 Gambar 8. Gelombang-singkat terhadap Rasio Kompresi (Coiflet) Tabel 6. Rasio Kompresi untuk Gelombang-singkat (Keluarga Coiflet) Coif Coif Coif Coif Coif Dari gambar 8 dan tabel 6 terlihat bahwa gelombang-singkat Coiflet 1 menghasilkan nilai rasio kompresi tertinggi untuk semua citra uji, sedangkan Coiflet 5 yang menghasilkan nilai rasio kompresi terendah vs Rasio Kompresi (Warna) Sym 2 Sym 3 Sym 4 Sym 5 Sym 6 Sym 7 Sym 8 Gambar 9. Gelombang-singkat terhadap Rasio Kompresi (Symlet) Tabel 7. Rasio Kompresi untuk Gelombang-singkat (Keluarga Symlet) Sym Sym Sym Sym Sym Sym Sym
6 Pada gambar 9 dan tabel 7 terlihat bahwa gelombang-singkat Symlet 2 menghasilkan nilai rasio kompresi tertinggi untuk semua citra uji, sedangkan yang menghasilkan nilai rasio kompresi terendah adalah Symlet vs Rasio Kompresi (Warna) Gambar 1. Gelombang-singkat terhadap Rasio Kompresi (thogonal) Tabel 8. Rasio Kompresi untuk Gelombang-singkat (Keluarga thogonal) Pada gambar 1 dan tabel 8 terlihat bahwa gelombang-singkat thogonal 3.1 menghasilkan nilai rasio kompresi tertinggi untuk semua citra uji, sedangkan biorthogonal 3.9 yang menghasilkan nilai PSNR terendah. 5. KESIMPULAN Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan untuk citra uji berwarna, dapat disimpulkan bahwa : 1. Dari 31 fungsi gelombang-singkat terhadap PSNR yang diuji ternyata gelombang-singkat yang mempunyai PSNR tertinggi adalah thogonal 2.4. Sedangkan untuk nilai PSNR tertinggi pada setiap keluarga gelombang-singkat ialah: a. Untuk keluarga Daubechies adalah Haar b. Untuk keluarga Coiflet adalah Coiflet 3 c. Untuk keluarga Symlet adalah Symlet 5 d. Untuk thogonal adalah thogonal Dari hasil uji 31 fungsi gelombang-singkat terhadap Rasio Kompresi ternyata gelombang-singkat yang mempunyai Rasio Kompresi tertinggi adalah Haar. Untuk rasio kompresi tertinggi pada setiap keluarga gelombangsingkat yaitu: a. Untuk keluarga Daubechies adalah Haar b. Untuk keluarga Coiflet adalah Coiflet 1 c. Untuk keluarga Symlet adalah Symlet 2 d. Untuk thogonal adalah thogonal 3.1. DAFTAR PUSTAKA [1] Mubarak, Riyad, 23, Pemampatan Data Citra Dengan Menggunakan Transform Gelombang-Singkat, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. [2] Stollnitz, E.J, DeRose, T.D., dan Salesin, D.H., 16, s For Computer Graphics: Theory And Applications, Morgan Kaufman Publisher, USA, San Fransisco. [3] Mallat, S, 19, A Tour Of Signal Processing, Academic Press, USA [4] Chakrabarti,K., Garofalakis, M., Rastogi, R., Shim, K., 2, Approximate Query Processing Using, Proceedings of the 26 th VLDB Coference, Cairo, Egypt. [5] Natsev, A., Rastogi, R., Shim, K., 19, Walrus: A Similarity Retrieval Algorithm For Image Databases, Duke University and Bell Laboratories, USA [6] Munir, R. 24, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Penerbit Informatika, Bandung
Pemampatan Intraframe pada Citra Sekuensial Menggunakan Gelombang Singkat Biorthogonal
Santoso, Rasio Kompresi dan PSNR pada Pemampatan Citra Grayscale Menggunakan Gelombang Singkat thogonal 1 Pemampatan Intraframe pada Citra Sekuensial Menggunakan Gelombang Singkat thogonal Albertus Joko
Lebih terperinciPERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT)
PERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) ABSTRAK Silvester Tena Jurusan Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto- Penfui
Lebih terperinciBab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Proses pengolahan citra digital dapat dibagi menjadi beberapa bidang seperti object detection, image analyze, computer vision, dan medical imaging. Medical imaging
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA MEDIS MENGGUNAKAN METODE WAVELET
KOMPRESI CITRA MEDIS MENGGUNAKAN METODE WAVELET 1) Arief Budiman 1) Dosen Fakultas Teknik Universitas Merdeka Madiun email : arief@unmer-madiun.ac.id Abstract In the world of medical, anx-ray image is
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan dunia digital, terutama dengan berkembangnya internet, menyebabkan informasi dalam berbagai bentuk dan media dapat tersebar dengan cepat tanpa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. kemampuan hardware untuk pengambilan / pencuplikan citra serta
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring perkembangan jaman penggunaan citra dalam suatu sistem komputer memiliki peran yang semakin penting. Hal ini dikarenakan kemajuan teknik dan kemampuan hardware
Lebih terperinciWATERMARKING PADA BEBERAPA KELUARGA WAVELET
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 3, 18-25, Desember 2004, ISSN : 1410-8518 WATERMARKING PADA BEBERAPA KELUARGA WAVELET Aris Sugiharto, Eko Adi Sarwoko Jurusan Matematika FMIPA Universitas Diponegoro
Lebih terperinciKOMPRESI IMAGE DALAM SOURCE CODING MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET
KOMPRESI IMAGE DALAM SOURCE CODING MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET NASKAH PUBLIKASI Diajukan Untuk Memenuhi Tugas dan Syarat-syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik pada Fakultas Teknik Jurusan
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANTARA ALGORITMA DEKOMPOSISI STANDAR HAAR DAN ALGORITMA DEKOMPOSISI STANDAR RIYAD UNTUK PEMAMPATAN DATA CITRA
ISSN: 1693-6930 3 PERBANDINGAN ANTARA ALGORITMA DEKOMPOSISI STANDAR HAAR DAN ALGORITMA DEKOMPOSISI STANDAR RIYAD UNTUK PEMAMPATAN DATA CITRA Riyad Mubarak Abdullah Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik
Lebih terperinciIMPLEMENTASI STEGANOGRAPHY MENGGUNAKAN ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM
IMPLEMENTASI STEGANOGRAPHY MENGGUNAKAN ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM Ahmad Adil Faruqi 1, Imam Fahrur Rozi 2 1,2 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang 1 ahmadadilf@gmail.com,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. MMS (Multimedia Messaging Service) adalah puncak dari evolusi SMS
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah MMS (Multimedia Messaging Service) adalah puncak dari evolusi SMS (Short Messaging Service) yang berupa pesan teks pendek, dan EMS (Enhanced Messaging Service)
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Halaman LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR...iii DAFTAR ISI... v DAFTAR GAMBAR...
ABSTRAK Noise merupakan salah satu kendala yang mempengaruhi kualitas sinyal suara yang ditransmisikan. Noise tersebut dapat berasal dari peralatan komunikasi itu sendiri atau pengaruh dari sumber luar.
Lebih 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra (image) adalah kombinasi antara titik, garis, bidang, dan warna untuk menciptakan suatu imitasi dari suatu obyek, biasanya obyek fisik atau manusia. Citra dapat
Lebih terperinciMATEMATIKA DI BALIK CITRA DIGITAL
MATEMATIKA DI BALIK CITRA DIGITAL Hendra Gunawan Tulisan ini membahas bagaimana matematika berperan dalam pemrosesan citra digital, khususnya pengolahan dan penyimpanan citra dalam bentuk digital secara
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menggunakan digital watermarking. Watermarking bekerja dengan menyisipkan
BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang Perkembangan teknologi digital serta internet yang cukup pesat telah memberi kemudahan dalam mengakses dan mendistribusikan berbagai informasi dalam format digital,
Lebih terperinciPengurangan Noise pada Citra Menggunakan Optimal Wavelet Selection dengan Kriteria Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE)
Pengurangan Noise pada Citra Menggunakan Optimal Wavelet Selection dengan Kriteria Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE) Disusun Oleh : Nama : Abner Natanael R Nrp : 0522034 Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi internet dalam beberapa tahun terakhir ini, telah membawa perubahan besar bagi distribusi media digital. Media digital yang dapat berupa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Perkembangan internet yang semakin canggih sangat membawa kemajuan yang semakin berarti dalam berbagai aspek terutama bagi negara yang berkembang. Perkembangan
Lebih terperinciROBUST BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI KOEFISIEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM
ROBUST BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI KOEFISIEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM Annissa Yanuvita Prabawaningtyas (1022053) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof.
Lebih terperinciKata Kunci: wavelet packet; citra medis; kompresi; threshold; codec haar; codec biorthogonal; codec daubechies; MOS.
ABSTRAK Kompresi citra merupakan suatu metode yang bertujuan untuk mengurangi penggunaan memori, sehingga akan memudahkan penyimpanan, pengolahan serta waktu pengiriman data digital lebih singkat dibandingkan
Lebih terperinciWatermarking dengan Metode Dekomposisi Nilai Singular pada Citra Digital
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) 1-6 1 Watermarking dengan Metode Dekomposisi Nilai Singular pada Citra Digital Latifatul Machbubah, Drs. Soetrisno, MI.Komp Jurusan Matematika, Fakultas
Lebih terperinciAplikasi Transformasi Wavelet Untuk Menghilangkan Derau Pada Sinyal Peluahan Sebagian
Aplikasi Transformasi Wavelet Untuk Menghilangkan Derau Pada Sinyal Peluahan Sebagian Swastiti Vinana Sari 1, Achmad Hidayatno 2, Abdul Syakur 2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro,
Lebih terperinciANALISA ENERGY COMPACTION PADA DEKOMPOSISI WAVELET
ANALISA ENERGY COMPACTION PADA DEKOMPOSISI WAVELET D.A.K. Pramita, I M. O. Widyantara, D. M. Wiharta Teknik Elektro FT UNUD Email: pramita.wayu@gmail.com ABSTRAK In the modern era, the medical world utilizes
Lebih terperinciPEMAMPATAN CITRA DIGITAL ARAS KEABUAN (GRAYSCALE) DENGAN METODE KOMBINASI PENYANDIAN MODIFIED EMBEDDED ZEROTREE WAVELET (MEZW) DAN HUFFMAN
PEMAMPATAN CITRA DIGITAL ARAS KEABUAN (GRAYSCALE) DENGAN METODE KOMBINASI PENYANDIAN MODIFIED EMBEDDED ZEROTREE WAVELET (MEZW) DAN HUFFMAN Rio Lenardo Karo Karo *), Achmad Hidayatno, and Munawar Agus Riyadi
Lebih terperinciPENYISIPAN WATERMARK MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM PADA CITRA DIGITAL
Jurnal Informatika Polinema ISSN: 407-070X PENYISIPAN WATERMARK MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM PADA CITRA DIGITAL Reza Agustina, Rosa Andrie Asmara Teknik Informatika, Teknologi Informasi,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. penting di abad ini. Seiring dengan perkembangan aktifitas manusia yang semakin
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Telekomunikasi merupakan salah satu bidang yang memegang peranan penting di abad ini. Seiring dengan perkembangan aktifitas manusia yang semakin mobile dan kemajuan
Lebih terperinciCreated with Print2PDF. To remove this line, buy a license at:
BAB III Pelaksanaan Penelitian Pada bab ini dibahas pelaksanaan ekstraksi unsur jalan secara otomatis yang terdiri dari tahap persiapan dan pengolahan data. Tahap persiapan yang terdiri dari pengambilan
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 terperinciIMPLEMENTASI TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES PADA KOMPRESI CITRA DIGITAL
IMPLEMENTASI TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES PADA KOMPRESI CITRA DIGITAL Suma inna 1 dan Gugun Gumilar 2 1,2 Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatulallah Jakarta ABSTRAK
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 terperinciKompresi Citra Berwarna Menggunakan Transformasi Wavelet
Jurnal Matematika Integratif ISSN 1412-6184 Volume 10 No 1, April 2014, hal 55-62 Kompresi Citra Berwarna Menggunakan Transformasi Wavelet Suma inna, Dipo Alam Program Studi Matematika Fakultas Sains dan
Lebih terperinciBAB III PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGOLAHAN DATA Pengolahan data pada penelitian ini meliputi tahapan pengambilan data, penentuan titik tengah area yang akan menjadi sampel, pengambilan sampel, penentuan ukuran window subcitra
Lebih terperinciLOGO PEMBERIAN TANDA AIR MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT. Tulus Sepdianto
LOGO PEMBERIAN TANDA AIR MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT Tulus Sepdianto 1206100002 PENDAHULUAN Latar Belakang Penggunaan internet secara global Distribusi
Lebih terperinciPengenalan Citra Sidik Jari Berbasis Transformasi Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan
Pengenalan Citra Sidik Jari Berbasis Transformasi Wavelet dan Jaringan Syaraf Tiruan I Gede Pasek Suta Wijaya, Bulkis Kanata Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Elektro, Universitas Mataram E-Mail : gdepasek@yahoo.com
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bab 1 Pendahuluan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi terutama pada dunia digital pada saat ini memungkinkan informasi dalam berbagai bentuk dan media dapat tersebar dengan cepat tanpa batas ruang
Lebih terperinciBAB 3 PERUMUSAN PENELITIAN. Signal. Sparse Coding. Reconstruction. Reconstructed. Assessment
BAB PERUMUSAN PENELITIAN.1 Blok Diagram Signal Sparse Coding Dictionary Reconstruction Reconstructed Signal Assessment Gambar.1 Blok Diagram secara Umum Secara umum tujuan penelitian ini akan mencari dictionary
Lebih terperinciPengembangan Aplikasi Presensi Sidik Jari dengan menggunakan Alihragam Wavelet dan Jarak Euclidean di Dinas Pendidikan Kabupaten Wonogiri
Makalah Pengembangan Aplikasi Presensi Sidik Jari dengan menggunakan Alihragam Wavelet dan Jarak Euclidean di Dinas Pendidikan Kabupaten Wonogiri disusun oleh : RANDI GUSTAMA PUTRA PROGRAM STUDI TEKNIK
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 III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kebutuhan-kebutuhan yang digunakan dalam membuat program ini. Setelah semua kebutuhan selesai di analisa, maka penulis akan
Lebih terperinciPemampatan Citra. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Pemampatan Citra Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Mengapa? MEMORI Citra memerlukan memori besar. Mis. Citra 512x512 pixel 256 warna perlu 32 KB (1 pixel =
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 terperinciAnalisis Perbandingan Kompresi Haar Wavelet Transform dengan Embedded Zerotree Wavelet pada Citra
Jurnal ELKOMIKA Teknik Elektro Itenas No. 2 Vol. 3 ISSN: 2338-8323 Juli - Desember 2015 Analisis Perbandingan Kompresi Haar Wavelet Transform dengan Embedded Zerotree Wavelet pada Citra LEDYA NOVAMIZANTI,
Lebih terperinciN, 1 q N-1. A mn cos 2M , 2N. cos. 0 p M-1, 0 q N-1 Dengan: 1 M, p=0 2 M, 1 p M-1. 1 N, q=0 2. α p =
tulisan. Secara umum, steganografi dapat diartikan sebagai salah satu cara menyembunyikan suatu pesan rahasia (message hiding) dalam data atau pesan lain yang tampak tidak mengandung apa-apa sehingga keberadaan
Lebih terperinciSTUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH
STUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH Fahmi Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha No.
Lebih terperinciANALISA WATERMARKING MENGGUNAKAN TRASNFORMASI LAGUERRE
ANALISA WATERMARKING MENGGUNAKAN TRASNFORMASI LAGUERRE Muhamad Sofwan & Dadang Gunawan Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia ABSTRAK Teknik watermarking dibagi menjadi dua, yaitu
Lebih terperinciRaden Abi Hanindito¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) ANALISIS & IMPLEMENTASI IMAGE DENOISING DENGAN MENGGUNAKAN METODE NORMALSHRINK SEBAGAI WAVELET THRESHOLDING ANALYSIS & IMPLEMENTATION IMAGE DENOISING USING NORMALSHRINK
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra adalah gambar bidang dua dimensi yang juga merupakan keluaran data. Artinya suatu data atau informasi tidak hanya direpresentasikan dalam bentuk teks, namun juga
Lebih terperinciAnalisa Multiwavelet untuk Kompresi Suara
1 ISSN 1979-2867 (print) Electrical Engineering Journal Vol. 1 (2010) No. 1, pp. 1-11 Analisa Multiwavelet untuk Kompresi Suara Immanuel Silalahi 1 dan Riko Arlando Saragih 2 1 Alumni Jurusan Teknik Elektro
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kompresi 2.1.1 Sejarah kompresi Kompresi data merupakan cabang ilmu komputer yang bersumber dari Teori Informasi. Teori Informasi sendiri adalah salah satu cabang Matematika yang
Lebih terperinci1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Jumlah pengguna komputer semakin meningkat. Peningkatan jumlah pengguna komputer mengakibatkan penggunaan data digital juga semakin meningkat. Salah satu media
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 PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6 Semeste r : VI Waktu : x x 5 Menit Pertemuan : & 4 A. Kompetensi. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem pengolahan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring berjalannya waktu dan semakin meluasnya jaringan multimedia, maka proses pengiriman dan pengaksesan dari media digital (seperti citra digital, video digital,
Lebih terperinciPemampatan Citra Pemampatan Citra versus Pengkodean Citra
Bab 10 Pemampatan Citra P ada umumnya, representasi citra digital membutuhkan memori yang besar. Sebagai contoh, citra Lena dalam format bitmap yang berukuran 512 512 pixel membutuhkan memori sebesar 32
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 IV ANALISIS. Tabel IV-1 Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet pada Daerah Homogen. Wavelet
BAB IV ANALISIS IV.1 Perbandingan Nilai Antar Induk Pada daerah homogen, penggunaan transformasi satu dimensi hanya meningkatkan sedikit nilai korelasi, dilihat dari nilai korelasi sebelum dilakukan transformasi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI TEKNIK STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN KOMPRESI UNTUK PENGAMANAN DATA PENGIRIMAN SURAT ELEKTRONIK
IMPLEMENTASI TEKNIK STEGANOGRAFI LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) DAN KOMPRESI UNTUK PENGAMANAN DATA PENGIRIMAN SURAT ELEKTRONIK Dedi Darwis Manajemen Informatika, AMIK Teknokrat Jl. Zainal Abidin Pagar Alam,.
Lebih terperinciIMAGE ENHANCEMENT MENGGGUNAKAN METODE LINEAR FILTERING DAN STATIONARY WAVELET TRANSFORM
IMAGE ENHANCEMENT MENGGGUNAKAN METODE LINEAR FILTERING DAN STATIONARY WAVELET TRANSFORM Staff Pengajar Jurusan Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik Universitas Nusa Cendana, Kupang Abstrak The aim
Lebih terperinciKOMPRESI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET
KOMPRESI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET Allen Dick Scott / 0222033 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jl.Prof.Drg.Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia
Lebih terperinciANALISIS REDUKSI DATA CITRA MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR
ANALISIS REDUKSI DATA CITRA MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR Susan Sulaiman, Suhartati Agoes Jurusan Teknik Elektro Universitas Trisakti Jl. Kyai Tapa no 1, Grogol, Jakarta 11440 susan_sulaiman_2006@yahoo.co.id
Lebih terperinciKOMPRESI DATA CITRA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DIDUKUNG KUANTISASI ADAPTIF DAN HUFFMAN CODING
KOMPRESI DATA CITRA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DIDUKUNG KUANTISASI ADAPTIF DAN HUFFMAN CODING (DATA COMPRESSION IMAGEUSING WAVELET TRANSFORM SUPPORTED WITH ADAPTIVE QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING)
Lebih terperinciPenerapan Pohon Biner Huffman Pada Kompresi Citra
Penerapan Pohon Biner Huffman Pada Kompresi Citra Alvin Andhika Zulen (3507037) Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jalan Ganesha No 0 Bandung,
Lebih terperinciPENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L
PENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L Hermawan Syahputra* 1, Andani D N 2 1,2 Jurusan Matematika, FMIPA Unimed, Medan, Indonesia e-mail:
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peningkatan teknologi komputer memberikan banyak manfaat bagi manusia di berbagai aspek kehidupan, salah satu manfaatnya yaitu untuk menyimpan data, baik data 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 terperinciAPLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL
APLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL Murien Nugraheni Prodi Teknik Informatika Fak FTI UAD Jl. Prof. Dr. Soepomo, Janturan, Yogyakarta 55164,
Lebih terperinci100% Akurasi = (11) Lingkungan Pengembangan
Algoritme Dekomposisi Wavelet Dekomposisi wavelet Haar dapat dijelaskan sebagai berikut : 1 Transformasi linear digunakan untuk mengubah ruang warna secara linear menjadi warna dasar. Karena citra yang
Lebih terperinciWATERMARKING PADA CITRA DIGITAL BERBASIS DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION
WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL BERBASIS DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION Disusun oleh : Nama : Hendra Togi Manalu Nrp : 0522121 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl.
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391 OPTIMASI NILAI AMBANG WAVELET BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA DENOISING CITRA BERWARNA (Kata kunci: denoising, transformasi wavelet, logika fuzzy, thresholding, median absolute
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Sinyal PCG Denoising Dekomposisi Frekuensi cuplik 8Khz Frekuensi cuplik 44,1Khz Frekuensi cuplik 48Khz Coiflet Symlet Daubechies Biorthogonal
Lebih terperinciWATERMARKI G PADA DOMAI FREKUE SI U TUK MEMBERIKA IDE TITAS (WATERMARK) PADA CITRA DIGITAL
WATERMARKI G PADA DOMAI FREKUE SI U TUK MEMBERIKA IDE TITAS (WATERMARK) PADA CITRA DIGITAL Zaki Rakhmatulloh, Aris Sugiharto, Eko Adi Sarwoko Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Jl. Prof. Soedarto, Kampus UNDIP
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA ANALISA PERBANDINGAN KINERJA TEKNIK KOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN METODE JPEG DAN WAVELET MULTI VARIABLE SKRIPSI
UNIVERSITAS INDONESIA ANALISA PERBANDINGAN KINERJA TEKNIK KOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN METODE JPEG DAN WAVELET MULTI VARIABLE SKRIPSI HENDRA S. NAPITUPULU NPM. 0806339124 FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS INDONESIA
Lebih terperinciIMPLEMENTASI WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE DFT 2 DIMENSI
IMPLEMENTASI WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE DFT 2 DIMENSI Hidayatulloh, Rosa Andrie Asmara Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Malang hidayatulloh.malang@gmail,
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum, data citra digital ditandai oleh informasi dengan jumlah bit yang besar sehingga menimbulkan masalah untuk memindahkan, memproses atau menyimpannya. Biasanya
Lebih terperinciANALISIS TRANSFORMASI BALIK CITRA IRIS MENGGUNAKAN WAVELET HAAR BERDASARKAN FAKTOR RETENSI KOEFISIEN WAVELET
ANALISIS TRANSFORMASI BALIK CITRA IRIS MENGGUNAKAN WAVELET HAAR BERDASARKAN FAKTOR RETENSI KOEFISIEN WAVELET Agung Wicaksono, R. Rizal Isnanto, and Achmad Hidayatno Jurusan teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciADAPTIVE WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN TEKNIK DISCRETE WAVELET TRANSFORM-DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN NOISE VISIBILITY FUNCTION
ADAPTIVE WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN TEKNIK DISCRETE WAVELET TRANSFORM-DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN NOISE VISIBILITY FUNCTION Disusun oleh : Nama : Dian Eriani Surbakti Nrp : 0822104 Jurusan Teknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dalam storage lebih sedikit. Dalam hal ini dirasakan sangat penting. untuk mengurangi penggunaan memori.
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pada era informasi seperti sekarang ini, siapa yang tak kenal yang namanya tempat penyimpanan data atau yang sering disebut memori. Di mana kita dapat menyimpan berbagai
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 terperinciANALISIS MULTI WAVELET PADA KOMPRESI SUARA. Disusun Oleh: Immanuel Silalahi. Nrp :
ANALISIS MULTI WAVELET PADA KOMPRESI SUARA Disusun Oleh: Nama : Immanuel Silalahi Nrp : 0422060 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha, Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH
Lebih terperinciPengenalan Citra Porno Berbasis Kandungan Informasi Citra (Image Content)
Jurnal Teknik Elektro Vol. 4, No. 2, September 24: 8-86 Pengenalan Citra Porno Berbasis Kandungan Informasi Citra (Image Content) I Gede Pasek Suta Wijaya, I B K Widiartha Fakultas Teknik, Jurusan Teknik
Lebih terperinciAPLIKASI KOMPRESI CITRA BERBASIS ROUGH FUZZY SET
APLIKASI KOMPRESI CITRA BERBASIS ROUGH FUZZY SET Anny Yuniarti 1), Nadya Anisa Syafa 2), Handayani Tjandrasa 3) 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Surabaya
Lebih terperinciIDENTIFIKASI CITRA SIDIKJARI MENGGUNAKAN ALIHRAGAM WAVELET DAN JARAK EUCLIDEAN
IDENTIFIKASI CITRA SIDIKJARI MENGGUNAKAN ALIHRAGAM WAVELET DAN JARAK EUCLIDEAN Hendarko Ahmad Hidayatno R. Rizal Isnanto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro During this time,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Seiring dengan perkembangan zaman dan semakin meluasnya jaringan multimedia, maka proses pengiriman dan pengaksesan citra digital juga semakin mudah. Kemudahan
Lebih terperinciTEK IK PEMBUKTIA KEPEMILIKA CITRA DIGITAL DE GA WATERMARKI G PADA DOMAI WAVELET
TEK IK PEMBUKTIA KEPEMILIKA CITRA DIGITAL DE GA WATERMARKI G PADA DOMAI WAVELET Ady Priyoyudo, Aris Sugiharto, Indriyati Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Jl. Prof. Soedarto, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Kemajuan teknologi informasi saat ini berdampak pada perkembangan ilmu
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemajuan teknologi informasi saat ini berdampak pada perkembangan ilmu pengetahuan yang lain, demikian pula dengan dunia telekomunikasi yang tidak dapat dipisahkan
Lebih terperinciAnalisis Wavelet 2D untuk Citra Photo
Analisis Wavelet 2D untuk Citra Photo Seng Hansun Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia hansun@umn.ac.id Abstract Wavelet atau gelombang pendek biasa
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci : Watermarking, SVD, DCT, LPSNR. Universitas Kristen Maranatha
Penerapan Watermarking pada Citra Menggunakan Teknik Singular Value Decomposition Discrete Cosine Transform Berdasarkan Local Peak Signal to Noise Ratio Frederick Michael ( 0522072 ) Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciBLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) BERBASIS ALGORITMA GENETIKA
BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) BERBASIS ALGORITMA GENETIKA Disusun oleh : Nama : Aryanto M Nrp : 0722066 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciALGORITMA DETEKSI ADAPTIF BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN TRANSFORMASI
ALGORITMA DETEKSI ADAPTIF BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN TRANSFORMASI Disusun oleh : Gintaris Johanes Tarigan 0922022 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. drg. Suria Sumantri,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latarbelakang
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan tentang latarbelakang penulisan, rumusan masalah, batasan masalah yang akan dibahas, serta tujuan penelitian skripsi ini. Manfaat dalam penelitian, metodelogi
Lebih terperinciWATERMARKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR PADA CITRA DIGITAL
SEMIN HASIL TUGAS AKHIR 1 WATERMKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGUL PADA CITRA DIGITAL Oleh : Latifatul Machbubah NRP. 1209 100 027 JURUSAN MATEMATI FAKULTAS MATEMATI DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciBAB I. Pendahuluan I.1 Latar Belakang
BAB I. Pendahuluan I.1 Latar Belakang Jalan merupakan salah satu sarana transportasi darat yang penting untuk menghubungkan berbagai tempat seperti pusat industri, lahan pertanian, pemukiman, serta sebagai
Lebih terperinciBAB 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 terperinciCreated with Print2PDF. To remove this line, buy a license at:
BAB IV. Analisis Pada bab ini dibahas mengenai analisis terhadap citra aproksimasi dan hasil ekstraksi jalan pada citra aproksimasi tersebut untuk mendapatkan gambaran mengenai keterkaitan antara proses
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 terperinciIMPLEMENTASI TEMU KEMBALI CITRA TEKSTUR MENGGUNAKAN ROTATED WAVELET FILTER
IMPLEMENTASI TEMU KEMBALI CITRA TEKSTUR MENGGUNAKAN ROTATED WAVELET FILTER M. Jamaluddin 1, Nanik Suciati 2, Arya Yudhi Wiajaya 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini informasi tidak hanya didapatkan dari pesan teks saja namun sebuah gambar atau citra dapat juga mewakilkan sebuah informasi, bahkan sebuah citra memiliki arti
Lebih terperinciPenerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit
Penerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit Gadis Fransiska Yulianti Tae, Sri Suwarno, Widi Hapsari Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik
Lebih terperinci