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

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

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

Transkripsi

1 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 untuk menghilangkan efek pada citra digital yang disebabkan oleh keterbatasan sistem pencuplikan atau kanal transmisi Teknik penghalusan: Domain spasial, contoh: mean, median, dan modus Domain frekwensi, contoh: lowpass Efek samping: citra menjadi blur 3 0 //04 Mean (neighborhood averaging) Diberikan (bagian) citra NxN pixel: f( Citra hasil: merata-ratakan nilai gray level pixel-pixel pada f ( yang termasuk dalam area (neighborhood) tertentu S: himpunan titik koordinat yang merupakan tetangga (neighbor) dari titik (, termasuk ( itu sendiri M: Jumlah total titik dalam neighborhood {neighborhood tidak selalu berbentuk bujur sangkar} 4 0 //04 M ( n, S f ( n, ; y 0,,..., N Matriks ketetanggaan Biasanya N bilangan ganjil titik ( bisa berada di tengah matriks Matriks Mask Ukuran sama dengan matriks ketetanggaan Menyimpan operasi yang akan dikenakan terhadap matriks ketetanggaan Isi matriks mask menentukan operasi terhadap matriks ketetanggaan Untuk averaging diisi dengan /M Operasi secara skalar: G( ( n, S Mask( n, Neighborhood( n, 5 0 // //04

2 0//04 Contoh Shortcut Karena yang sebenarnya dilakukan adalah mencari rata-rata, maka dapat langsung dilakukan penjumlahan isi matriks neighborhood baru kemudian membaginya dengan (N x N) tidak perlu mengalikan satu per satu baru kemudian dijumlahkan 7 0 // //04 Contoh mean Tingkat blurring Tingkat blurring yang didapat pada citra hasil sebanding dengan ukuran matriks ketetanggaan yang digunakan Ukuran matriks ketetanggaan semakin besar 9 0 // //04 Thresholding Mengurangi efek blurring pada pixel sisi M g f ( m, n) if M ( m, n) S ( m, n) S ( otherwise f ( m, n) T Masalah pada mean Masalah dengan mean : cara mempertahankan sisi atau detil tepi Alternatif solusi: penggunaan threshold Masalah baru: penentuan threshold Mungkin perlu trial and error Alternatif lain: median 0 //04 0 //04

3 0//04 Median Ide: nilai median dari pixel-pixel dalam matriks ketetanggaan digunakan sebagai warna pixel f( Metode ini tepat untuk menghilangkan noise yang bersifat spike sementara diinginkan untuk tetap mempertahankan ketajaman sisi Mencari median Masukkan nilai-nilai dalam matriks neighborhood dalam matriks satu dimensi Urutkan nilai dalam matriks dimensi tsb Nilai tengah sebagai pengganti f( 3 0 // //04 Contoh median Median dgn mask 3 x 3 Modus Ide: warna yang paling banyak muncul dalam matriks ketetanggaan digunakan sebagai warna f( Nilai yang paling sering muncul = 9 Warna f( diubah dari 80 menjadi // //04 3 x 3 5 x 5 7 x 7 Contoh modus Mean Modus dgn mask 5 x 5 Median Citra asli Modus 7 0 // //04 3

4 0//04 3 x 3 5 x 5 7 x 7 Mean Median Low-pass : Blurring pada domain frekwensi Sisi dan transisi tajam lain (misal: noise) pada gray level dari suatu citra berkontribusi terhadap frekwensi tinggi pada transformasi Fourier Blurring dapat dilakukan dengan menyaring (menghilangkan) frekwensi tinggi Citra asli Modus 9 0 // //04 Contoh citra asli & citra blur IMAGE SHARPENING 0 //04 0 //04 Image Sharpening Teknik sharpening biasa digunakan untuk memperjelas sisi pada citra Teknik sharpening Di domain spasial (contoh: differentiation) Di domain frekwensi (contoh: high-pass filter) Sharpening dengan differentiation Averaging integrasi; sharpening turunan (differentiation) Metode differentiation yang sering digunakan: gradient Diberikan fungsi f(, gradient dari f pada ( didefinisikan dengan vektor G: ] f x f y f f ] mag[ G] x y 3 0 // //04 4

5 0//04 Salah satu pendekatan gradien untuk proses digital ] f ( x, y ) atau ] f ( x, y ) Ilustrasi & kelemahan Untuk citra N x N pixel, tidak mungkin didapat gradien untuk pixel-pixel pada baris maupun kolom terakhir f( f(y+) f(x+, f(x+,y+) 5 0 // //04 Pendekatan lain: Roberts gradient ] f ( x, y ) f ( x, y ) atau ] f ( x, y ) f ( x, y ) f( f(x+, Nilai gradien Proporsional dengan perbedaan nilai gray level antar pixel yang bertetangga Nilai tinggi untuk sisi (warna berbeda dengan taja Nilai kecil untuk daerah yang relatif sama warnanya Citra asli = f(] f(y+) f(x+,y+) 7 0 // //04 Variasi pendekatan untuk ]; ] T ; ] T LG ; ] T ; ] T ]; ] T LB ; ] T LG ; LB; 9 0 //04 ] T ] T Masalah: penentuan nilai T yang tepat shg tepi dapat dipertajam tanpa merusak pixel-pixel non-tepi L G : Nilai gray level tertentu untuk mewakili pixel-pixel tepi L B : Nilai gray level tertentu untuk mewakili pixel-pixel non-tepi Contoh sharpening 30 0 //04 5

6 0//04 High-pass : Sharpening pada domain frekwensi Sisi dan transisi tajam lain (misal: noise) pada gray level dari suatu citra berkontribusi terhadap frekwensi tinggi pada transformasi Fourier Sharpening dapat dilakukan dengan menyaring (menghilangkan) frekwensi rendah Contoh citra asli & citra sharpened 3 0 // //04 THANK YOU 33 0 //04 6

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

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 Muhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016 Outline Konsep Operasi Ketetanggaan Aplikasi Operasi Ketetanggaan pada Filtering

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

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

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

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

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

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

Analisa 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 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 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

7.7 Pelembutan Citra (Image Smoothing)

7.7 Pelembutan Citra (Image Smoothing) 7.7 Pelembutan Citra (Image Smoothing) Pelembutan citra (image smoothing) bertujuan untuk menekan gangguan (noise) pada citra. Gangguan tersebut biasanya muncul sebagai akibat dari hasil penerokan yang

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

BAB III PENGOLAHAN DATA

BAB III PENGOLAHAN DATA BAB III PENGOLAHAN DATA Tahap pengolahan data pada penelitian ini meliputi pemilihan data penelitian, penentuan titik pengamatan pada area homogen dan heterogen, penentuan ukuran Sub Citra Acuan (SCA)

Lebih 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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 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

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

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi di bidang informasi spasial dan fotogrametri menuntut sumber data yang berbentuk digital, baik berformat vektor maupun raster. Hal ini dapat

Lebih terperinci

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10 Bandung 40132 E-mail: rinaldi@informatika.org Abstrak

Lebih 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

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

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

MAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 )

MAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 ) MAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : Nama : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 ) Jurusan : Tehnik Informatika ( Semester VI ) Kampus : STIMIK HIMSYA

Lebih 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

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

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10 Bandung 40132 E-mail: rinaldi@informatika.org ABSTRAKSI

Lebih terperinci

Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching)

Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching) Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching) Nur Wakhidah Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang

Lebih terperinci

ABSTRAK. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

ABSTRAK. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version ABSTRAK Pengolahan citra digital mempunyai aplikasi yang luas, contohnya adalah: pengiriman dan penyimpanan citra digital untuk bisnis, dan pemeriksaan medis. Citra digital yang didapat sering mengalami

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

STMIK AMIKOM PURWOKERTO PENGOLAHAN CITRA ABDUL AZIS, M.KOM

STMIK AMIKOM PURWOKERTO PENGOLAHAN CITRA ABDUL AZIS, M.KOM PENGOLAHAN CITRA 1 Prinsip Enhancement Pemrosesan sebuah image sehingga hasil yang didapat bersifat lebih sesuai untuk digunakan pada aplikasi tertentu dibandingkan dengan image a s l i n y a. Kesesuaian

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 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

ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA

ANALISIS 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Gangguan pada citra, terutama citra digital dapat disebabkan oleh noise sehingga mengakibatkan penurunan kualitas citra tersebut (Gunara, 2007). Derau atau noise merupakan

Lebih terperinci

UAS. Pembentukan Citra Digital a. Sampling dan Kuatisasi b. Penyimpanan Citra dalam File. Halftoning ================================================

UAS. Pembentukan Citra Digital a. Sampling dan Kuatisasi b. Penyimpanan Citra dalam File. Halftoning ================================================ UAS 26 Desember 2011 10:01 1. Pembentukan Citra Digital a. Sampling dan Kuatisasi b. Penyimpanan Citra dalam File c. Halftoning ================================================ a. b. Sampling dan Kuatisasi

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

PERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN

PERANCANGAN 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 terperinci

APLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA

APLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA APLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA Yusti Fitriyani Nampira 50408896 Dr. Karmilasari Kanker Latar Belakang Kanker

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 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 II LANDASAN TEORI

BAB 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 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

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

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Histogram dan Operasi Dasar Pengolahan Citra Digital 3 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 MAMPIR SEB EN TAR Histogram Histogram citra

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

PRAKTIKUM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MODUL 1 PERBAIKAN KUALITAS CITRA

PRAKTIKUM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MODUL 1 PERBAIKAN KUALITAS CITRA PRAKTIKUM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MODUL 1 PERBAIKAN KUALITAS CITRA Citra direpresentasikan dalam bentuk matrik. Berbagai macam citra disimpan menggunakan format berbeda seperti bmp, png, gif, jpg atau

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pemrosesan citra adalah ilmu untuk memanipulasi gambar, yang melingkupi teknikteknik untuk memperbaiki atau mengurangi kualitas gambar, menampilkan bagian tertentu

Lebih 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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 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

10/11/2014. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 3. Pembentukan Citra Digital. Digitalisasi Citra. Yang dipengaruhi N,M, & q

10/11/2014. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 3. Pembentukan Citra Digital. Digitalisasi Citra. Yang dipengaruhi N,M, & q 5 8 9 //4 CIG4E / Pengolahan Citra Digital BAB. Pembentukan Citra Digital Digitalisasi Citra Intelligent Computing and Multimedia (ICM) Digitalisasi Citra analog / objek / scene Citra digital //4 //4 Proses

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 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

Transformasi Fourier dan Filtering

Transformasi Fourier dan Filtering Transformasi Fourier dan Filtering Domain Spasial vs Domain Frekuensi Domain Spasial Konsep koordinat baris dan kolom Pemrosesan pixel-by-pixel Komputasi lama (terutama citra dengan ukuran spasial tinggi)

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA ,...(1)

TINJAUAN PUSTAKA ,...(1) 3 TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas teori-teori yang mendasari penelitian ini. Dimulai dari teori dan konsep citra digital, deteksi pola lingkaran dengan Circle Hough Transform (CHT), ekstrasi

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

BAB II LANDASAN TEORI. perangkat komputer digital (Jain, 1989, p1). Ada pun menurut Gonzalez dan Woods

BAB II LANDASAN TEORI. perangkat komputer digital (Jain, 1989, p1). Ada pun menurut Gonzalez dan Woods BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Digital Image Processing Digital Image Processing adalah proses pengolahan gambar dua dimensi oleh perangkat komputer digital (Jain, 1989, p1). Ada pun menurut Gonzalez

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus BAB II DASAR TEORI 2.1 Meter Air Gambar 2.1 Meter Air Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor,

Lebih 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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Pola Pengenalan pola (pattern recognition) adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur atau sifat

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

DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR DAN DISCRETE FOURIER TRANSFORM UNTUK NOISE FILTERING PADA CITRA DIGITAL

DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR DAN DISCRETE FOURIER TRANSFORM UNTUK NOISE FILTERING PADA CITRA DIGITAL Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 9 (SNATI 9) ISSN: 97- Yogyakarta, Juni 9 DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR DAN DISCRETE FOURIER TRANSFORM UNTUK NOISE FILTERING PADA CITRA DIGITAL Adiwijaya, D. R.

Lebih terperinci

Gambar 2.1 Perkembangan Alat Restitusi (Dipokusumo, 2004)

Gambar 2.1 Perkembangan Alat Restitusi (Dipokusumo, 2004) BAB II TEORI DASAR 2.1 Fotogrametri Digital Fotogrametri dapat didefinisikan sebagai suatu ilmu dan teknologi yang berkaitan dengan proses perekaman, pengukuran/pengamatan, dan interpretasi (pengenalan

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

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

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

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

KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA

KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA Copyright @ 2007 by Emy 2 1 Kompetensi Mampu membangun struktur data untuk merepresentasikan citra di dalam memori computer Mampu melakukan manipulasi citra dengan menggunakan

Lebih terperinci

Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt

Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt Ardi Satrya Afandi Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Depok, Indonesia art_dhi@yahoo.com Prihandoko,

Lebih 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

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

COMPUTING GRAYSCALE OF FACE DETECTION MENGGUNAKAN METODE SOBEL DAN LAPLACIAN OF GAUSSIAN

COMPUTING GRAYSCALE OF FACE DETECTION MENGGUNAKAN METODE SOBEL DAN LAPLACIAN OF GAUSSIAN COMPUTING GRAYSCALE OF FACE DETECTION MENGGUNAKAN METODE SOBEL DAN LAPLACIAN OF GAUSSIAN Kustanto Jurusan Informatika Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Balitar Blitar email : kustanto@unisbablitar.ac.id

Lebih terperinci

Peningkatan Kualitas Citra. Domain Spasial

Peningkatan Kualitas Citra. Domain Spasial Peningkatan Kualitas Citra Domain Spasial 2 Tujuan Perbaikan Citra Tujuan dari teknik peningkatan mutu citra adalah untuk melakukan pemrosesan terhadap citra agar hasilnya mempunyai kwalitas relatif lebih

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) CIG4E3 PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Disusun oleh: Bedy Purnama PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Menit Pertemuan : 6 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 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

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

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

SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )

SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) Pramuda Akariusta Cahyan, Muhammad Aswin, Ir., MT., Ali Mustofa, ST., MT. Jurusan

Lebih terperinci

PRAKTIKUM INTERPRETASI CITRA DIJITAL. Ratna Saraswati

PRAKTIKUM INTERPRETASI CITRA DIJITAL. Ratna Saraswati PRAKTIKUM INTERPRETASI CITRA DIJITAL Ratna Saraswati KONSEP PENGOLAHAN CITRA Citra dijital disimpan dalam bentuk matriks (array atau grid) 2 dimensi Masing-masing elemennya mewakili sebuah kotak kecil

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

PERBANDINGAN KINERJA METODE MEDIAN FILTER DAN MIDPOINT FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL ABSTRAK

PERBANDINGAN KINERJA METODE MEDIAN FILTER DAN MIDPOINT FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL ABSTRAK PERBANDINGAN KINERJA METODE MEDIAN FILTER DAN MIDPOINT FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL Okada Arle Sandi, T. Sutojo, S.Si, M.Kom Teknik Informatika S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas

Lebih terperinci

A. Aras Komputasi. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik 3/18/2017

A. Aras Komputasi. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik 3/18/2017 A. Aras Komputasi Kuliah Ke 4 dan Ke 5 Ada empat aras (level) komputasi pada pengolahan citra, yaitu : 1. Aras titik 2. Aras lokal 3. Aras global 4. Aras Objek 1. Aras Titik Operasi pada aras titik hanya

Lebih terperinci

10/11/2014. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 4 Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra. Operasi Aljabar. Efek Penjumlahan pada Citra

10/11/2014. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 4 Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra. Operasi Aljabar. Efek Penjumlahan pada Citra CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 4 Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Intelligent Computing and Multimedia (ICM) Operasi Aljabar X opr Y = Z X: citra Y: citra atau besaran skalar Z: citra Level

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Marka Jalan Marka jalan merupakan suatu penanda bagi para pengguna jalan untuk membantu kelancaran jalan dan menghindari adanya kecelakaan. Pada umumnya marka jalan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN DETEKSI TEPI DAN KOEFISIEN KORELASI

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN DETEKSI TEPI DAN KOEFISIEN KORELASI IDENTIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN DETEKSI TEPI DAN KOEFISIEN KORELASI Harry Santoso Program Studi Teknik Informatika, Unika Soegijapranata Semarang harrysantoso888@gmail.com Abstract Signature is a proof

Lebih terperinci

Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital

Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital Pendahuluan Citra digital direpresentasikan dengan matriks. Operasi pada citra digital pada dasarnya adalah memanipulasi elemen- elemen matriks. Elemen matriks

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE KONVOLUSI DALAM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PENERAPAN METODE KONVOLUSI DALAM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PENERAPAN METODE KONVOLUSI DALAM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Wikaria Gazali 1 ; Haryono Soeparno 2 ; Jenny Ohliati 3 1,3 Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science, Binus University 2

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 TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

BAB 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 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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Fotogrametri dapat didefinisikan sebagai suatu seni, pengetahuan dan teknologi untuk memperoleh informasi yang dapat dipercaya tentang suatu obyek fisik dan keadaan

Lebih terperinci