1 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
|
|
- Benny Budiono
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 1 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Teori Umum Rekayasa Perangkat Lunak Perangkat lunak (Pressman, 2010) adalah sekumpulan instruksi yang mampu mengolah informasi berupa struktur data dan ditunjang dalam jangka panjang oleh Software Engineer atau perekayasa perangkat lunak. Sedangkan Software Engineering (Rekayasa Perangkat lunak) merupakan teknik rekayasa pengembangan piranti lunak dengan menggunakan metode atau tahapan-tahapan pengembangan software untuk menghasilkan sebuah produk software yang berkualitas Model Proses Prototyping. Proses pengembangan piranti lunak yang sesuai perlu digunakan sebagai pustaka proses pengerjaan perangkat lunak. Oleh karena itu Prototyping modeling akan menjadi acuan pengembangan perangkat lunak penelitian ini. Dalam tahapannya akan dibagi menjadi 5 framework activity dan berikut ilustrasinya pada gambar 2.1. Gambar 2.1 Model Proses Prototyping. (Pressman, 2010:44-45) Model tersebut dipilih dalam penelitian ini karena proses tahapannya sesuai dengan pengerjaan serta pengembangan dari penilitian skripsi yang akan diselesaikan. Sehingga hasil yang diperoleh dapat dikembangkan lebih lanjut. Roger S. Pressman menguraikan model tersebut menjadi 5 framework activity, meliputi: 7
2 8 1. Requirements and Analysis. Proses tahapan model prototyping diawali dengan analisa kebutuhan pengguna dan sistem. Tujuannya untuk mengetahui secara mendetail objektivitas yang diinginkan dari proyek penelitian yang akan dikerjakan. 2. Quick Design. Setelah mengetahui Keseluruhan kebutuhan pengguna dan sistem, lakukan rancangan desain awal yang sederhana dan singkat untuk evaluasi. Hal ini dapat membantu pengembangan model desain secara detail dari rancangan kebutuhan tersebut. 3. Modelling of Quick Design. Tahapan ini merupakan bentuk representasi rancangan desain yang telah di modifikasi berdasarkan evaluasi rancangan desain awal. 4. Construction and Prototype. Tahapan aktivitas ini menggabungkan code generation dan melakukan pengujian yang dibutuhkan untuk mengetahui error yang belum diketahui pada aplikasi yang telah dikerjakan. 5. Deployment. Hasil software (yang telah dikerjakan atau berupa produk evaluasi) dikirimkan kepada pengguna untuk dilakukan uji evaluasi. Tahap pengujian tersebut menghasilkan umpan balik atau feedback dari pengguna untuk sebagai bahan evaluasi software telah dikerjakan Keuntungan dan Kekurangan Model Prototyping. Model proses prototyping memiliki keunggulan serta kekurangan dalam permodelannya. Adapun Keuntungan menggunakan model prototyping (Pressman, 2010). 1. Adanya komunikasi yang baik antara pengembang dan pengguna. 2. Pengembang dapat bekerja lebih baik dalam menentukan kebutuhan pelanggan. 3. Pelanggan berperan aktif dalam pengembangan sistem. 4. Penerapan menjadi lebih mudah karena pengguna mengetahui rancangan awal yang sesuai dengan kebutuhannya. Namun model proses prototyping terdapat beberapa kelemahan (Pressman, 2010) adalah: 1. Proses analisis dan perancangan perangkat lunak memiliki jangka waktu yang singkat. 2. Permodelan proses prototyping yang mengsampingkan alternative pemecahan masalah.
3 9 3. Pengguna yang beragam mampu memiliki kelemahan tersendiri contohnya: tingkat ketelitian penggunaan dan kemampuan pemeliharan. Dua hal tersebut mempengaruhi kualitas yang dirancang dan juga durabilitas dari sebuah software telah dikerjakan. 4. Pengembang dituntut dalam penyelsain pekerjaan yang cepat. Hal ini membuat sebuah software menghasilkan urutan program yang terlalu sederhana. 5. Model proses prototyping kurang fleksibel bila terjadi perubahan UML(Unified Model Language). Unified Model Language adalah sebuah bahasa yang digunakan untuk memodelkan sebuah sistem, bukan untuk mendesain suatu sistem. Ada beberapa telah dibahas, tetapi yang popular yang berkaitan dengan UML adalah Rational Unified Process. Unified Process mempunyai 4 tahap proses yaitu : 1. Inception tahap identifikasi sistem yang akan dikembangkan, termasuk apa yang akan menjadi fitur dan kasus bisnisnya. 2. Elaboration tahapan melengkapi detail desain desain dan mengidentifikasi pondasi dari sistem. 3. Construction tahapan pembuatan konstruksi sebuah program aplikasi. 4. Transition tahapan transisi sistem kepada pengguna. UML memiliki dua bagian utama, yakni Structural Diagrams dan Behavioral Diagrams. Berikut tipe diagram yang terdapat pada Structural Diagrams: 1) Class dan Object Diagram Class Diagrams digunakan untuk merepresentasikan perbedaan hubungan antar kelas dan subsistem mana yang akan menjadi kelasnya. Sebuah Class Diagram terdiri dari atribut beserta operasi dan begitu pula tipe peran dan hubungannya, dimana dapat diilustrasikan pada gambar 2.2. Sedangkan, Object Diagram memiliki kemiripan dengan Class Diagram, namun diagram obyek tidak akan berhubungan dengan kelas melainkan menunjukkan obyek-obyek yang merupakan instance atau suatu properti yang dimiliki dari sebuah kelas. Pada dasarnya, obyek diagram berhubungan langsung kepada hal-hal yang unik dari individual yang mana kelas lebih generik.
4 10 Gambar 2.2 Ilustrasi dari skema class Diagram. 2) Component dan Deployment Diagrams sebuah model Deployment Diagram di mana komponen-komponen Beralih dari pembahasan Structural Diagrams, selanjutnya pembahasan bagian UML yang lain, Behavioral Diagrams. Berikut merupakan uraian penjelasan lima tipe diagram yang masuk dalam kategori Behavioral Diagrams: 1) Use Case Diagrams mengilustrasikan hubungan antara dua set yakni, use case dan actor. Actor menghubungkan secara berurutan kepada keseluruhan struktur dan ketersediaannya dalam suatu sistem terhadap pembaca non-teknik seperti manajemen dan end-user yang seperti ditunjukkan pada gambar 2.3. Gambar 2.3 Ilustrasi Use Case Diagram. 2) Activity Diagrams digunakan untuk menganalisa suatu behavior atau sikap yang lebih kompleks dan memperlihatkan interaksi satu sama lain. Memiliki kemiripan
5 11 dengan Statechart Diagram karena direpresentasikan dalam bentuk Flow atau aliran data. Activity Diagram mampu menjelaskan model aliran kerja (workflow) selama melakukan desain dari use case. Skema ilustrasi dari sebuah Activity Diagram di tunjukkan pada gambar 2.4. Gambar 2.4 Ilustrasi Activity Diagram. 3) Sequence Diagrams digunakan untuk memperlihatkan interaksi antar aktor dan obyek-obyek. Bertujuan agar menyadari use case dengan mendokumentasi bagaimana sebuah use case diselesaikan dengan desain sistem yang ada sekarang. Contoh ilustrasi penggunaan Sequence Diagram.
6 12 Gambar 2.5 Ilustrasi Sequence Diagram. 4) Collaboration Diagrams digunakan untuk merepresentasikan interaksi dan hubungan antar obyek-obyek yang diciptakan pada tahap awal dari domain proses pemodelan. 5) Statecharts Diagrams digunakan untuk memodelkan behavior atau sikap/sifat dari sebuah subsistem, untuk memodelkan interaksi-interaksi dengan kelas antarmuka sistem, dan untuk mengenal use case. Pada pengembangan aplikasi yang akan dikerjakan, penulis menggunakan use case diagram, Activity Diagram, Class Diagram dan Sequence Diagram. 2.2 Teori Khusus Citra Digital Citra Digital (Fairhurst, M. C., 1993), citra adalah suatu fungsi 2 dimensi, di mana nilai-nilai fungsi tersebut f(x,y) pada koordinat spasial (x,y) di bidang x-y mengartikan sebagai suatu ukuran intensitas cahaya atau kecemerlangan titik tersebut. Adapun nilai-nilai fungsi f(x,y) adalah sekumpulan angka yang mendeskripsikan atribut dari piksel yang didalamnya (Foley, J. D. et all, 1996). Menurut wolfram Research, inc. (2002), citra digital adalah sinyal diskrit 2 dimensi. Secara matematis, sinyal ini dapat di representasikan sebagai fungsi dari variabel 2 dimensi di mana setiap elemen dari array disebut piksel.
7 13 Pada tahun 2004, Rinaldi Munir menjelaskan bahwa citra merupakan salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Bila ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi penerus (continue) dan intensitas cahaya pada bidang 2 dimensi. Citra digital adalah citra kontinu yang diubah dalam bentuk diskrit, baik koordinat ruang maupun intesitas cahayanya. Citra digital dapat dinyatakan dalam bentuk matriks dua dimensi di mana x dan y merupakan koordinat piksel dalam matriks dan f merupakan derajat intensitas piksel tersebut. Citra digital berbentuk matriks dengan ukuran M x N akan tersusun adalah sebagai berikut. Gambar 2.6 Ilustrasi komponen matriks. Fungsi citra dalam mate matis dapat dituliskan sebagai berikut: Di mana : M = Jumlah baris pada fungsi citra N = Jumlah kolom pada fungsi citra P = Banyaknya skala keabuan (grey level) Interval (0,P) disebut skala keabuan. Besar P tergantung pada proses digitalisasinya. Untuk citra 8 bit, nilai P sama dengan 2 8 = 256 warna (derajat keabuan). Apabila kita dapat mengamati citra digital secara seksama, kita dapat melihat titik-titik yang berbentuk segi empat yang membentuk citra tersebut. Titik-titik ini
8 14 merupaka satuan terkecil dari sebuah citra digital yang disebut sebagai piksel, atau picture element. (Arymurthy, A. M., Setiawan, S Pengantar Pengolahan Citra Digital.) Computer Vision Computer Vision adalah studi pengembangan yang menggabungkan ilmu pengetahuan dan teknologi yang dapat mesin seolah-olah dapat berinteraksi. Citra dua dimensi (2D) adalah komponen utama Computer Vision yang nantinya akan menjadi masukan kepada mesin tersebut sehingga informasi-informasi yang terdapat dalam gambar direkonstruksi kedalam gambar 3 dimensi (3D). Computer Vision (Forsyth, Ponce, 2012) adalah mengekstraksi deskripsideskripsi yang ada di dunia melalui gambar atau kejadian berurutan. Pada dasarnya, peranan Computer Vision dalam proses mengekstraksi deskripsi dari sebuah gambar digital tidak lepas dari hasil Image Processing yang dilakukan pada citra digital itu sendiri sehingga didapatlah deskripsi-deskripsi gambar digital yang dibutuhkan Pengolahan Citra Digital Digital Image Processing (Zhou, H., Wu, J. 2010) atau pengolahan citra digital adalah suatu teknologi yang mengaplikasikan urutan-urutan algoritma komputer untuk proses pengolahan citra digital. Hasil keluaran dari suatu proses ini dapat berupa kumpulan set citra yang merepresentasikan karakteristik atau properti dari citra asalnya. Dalam prosesnya, pananganan pengolahan berpusat pada titik-titik yang akan dikomposisi kan berdasakan input citra. Pengolahan citra digital bertujuan untuk mendapatkan hasil kualitas citra yang lebih baik. Dalam pemrosesan citra, perbaikan kualitas citra dapat dari segi pengurangan derau (noise), pengaturan warna (contrast) dan lain sebagainya. Agar citra yang mengalami penurunan mudah diintepretasikan maka citra tersebut perlu dimanipulasi menjadi citra yang memiliki kualitas yang lebih baik. Adapun operasi-operasi yang dilakukan di dalam pengolahan citra dapat diklasifikasikan sebagai berikut: 1. Perbaikan kualitas citra (image enchancement).
9 15 Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, cirri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan. 2. Pemugaran citra (image restoration). Operasi ini bertujuan untuk menghilangkan/meminimumkan cacat pada citra. Tujuan pemugaran citra hampir sama dengan operasi perbaikan citra. Namun, memiliki pembeda di mana, penyebab citra harus mengalami pumagaran ialah dengan degradai citra yang telah diketahui. 3. Pemampatan citra (image compression). Jenis operasi ini dilakukan agar citra dapat direpresentasikan dalam bentuk yang lebih minimum sehingga penyimpanan memori menjadi lebih optimal. Hal yang perlu diperhatikan dalam pemampatan (image compression) adalah citra yang sudah mengalami compression harus tetap memiliki kualitas citra yang baik. 4. Segmentasi citra (image segmentation). Jenis operasi ini bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola. 5. Pengolahan citra (image analysis). Jenis operasi ini bertujuan menghitung besaran kuantitatif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya. Operasi ini bekerja dengan cara mengekstraksi cirri-ciri tertentu yang membantu dalam identizfikasi objek sebuah citra. 6. Rekonstruksi citra (image recontruction). Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi. Operasi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam bidang medis. Secara umum metode-metode yang dipakai pada pengolahan citra digital bisa dilakukan pada dua kawasan (domain) yaitu metode domain frekuensi dan metode domain spasial (Kadir, A. 2013:20), namun penulis akan menggunakan metode domain spasial sebagai pedoman penelitian ini Super Resolution
10 16 Super Resolution atau resolusi berskala super merupakan sebuah metode pengolahan citra dari skala resolusi rendah yang akan direkonstruksi melalui beberapa tahapan algoritma hingga didapatkan citra beresolusi tinggi (Milanfar, P., 2011:11). Metode ini tidak hanya memanfaatkan rekonstruksi tetapi juga proses restorasi citra. Pada proses rekonstruksi, citra dihasilkan dari beberapa sampel. Sedangkan pada proses restorasi, harus memiliki model degrasi lalu membalikkan efek degrasinya pada citra sampelnya (Ardiansyah, L. et all. 2011:2). Gambar 2.7 Tahapan proses metode Super Resolution. Analisa rekonstruksi citra untuk observasi dalam rangkaian citra resolusi rendah dapat diformulasikan berdasarkan satu citra resolusi rendah. Dalam matematisnya dapat dijabarkan pada persamaan (1). (1) Di mana: = Vektor representasi dari rangkaian citra resolusi rendah. = Representasi dari citra resolusi tinggi. = Representasi efek external blur (motion blur).
11 17 = adaptive Noise menggunakan Gaussian noise. Di mana merupakan operator konvolusi dua dimensi yang mempresentasikan proses blurring, ialah operator desimasi. Berdasarkan persamaan (1), formulasi tersebut dibentuk dari persamaan (2) dan (3). (2) (3) Kedua persamaan tersebut menggabungkan notasi dan di mana, menyatakan Point Spread Function (PSF) menjadi. Teknik Super Resolution ini menggabungkan informasi baru dari masing-masing citra resolusi rendah baik itu spasial maupun frekuensinya sehingga kualitas citra menjadi lebih baik. Informasi yang terkandung citra-citra resolusi rendah harus saling melengkapi (komplementer) satu sama lain. Aplikasi dari teknik Super Resolution ini diantaranya adalah kamera pengawas, citra biomedis, dan konversi standar video seperti dari NTSC ke HDTV. Algoritma sederhana dari metode Super Resolution ialah dengan mengambil sejumlah deret transformasi dari citra skala resolusi rendah dan menggabungkannya hingga didapat citra skala resolusi tinggi. Ada 2 tahapan utama dalam algoritma tersebut yakni, tahapan pertama melakukan registrasi gambar dan tahapan kedua memulai proses rekonstruksi gambar. Selanjutnya, merupakan proses alternatif apabila citra yang didapat masih kurang optimal maka akan dilakukan filterisasi citra hingga menghasilkan citra yang optimal (D Aprice, 2007:1) Metode Regularisasi pada Super Resolution Metode regularisasi melibatkan penambahan informasi untuk mengatasi Illposed problem. Dalam statistik dan machine-learning, regularisasi digunakan untuk mencegah over-fitting. Di mana masalah over-fitting menyatakan hasil prediksi yang
12 18 berlebih dari model regresi linear yang digunakan. Regresi linear dapat diilustrasikan berdasarkan gambar grafik dibawah ini. Gambar 2.8 Grafik contoh linier regresi. Dalam lingkup metode Super Resolution, penggunaan metode regularisasi sangat berguna untuk mendapatkan solusi partikular berdasarkan Ill-posed problem. Oleh karena itu, regularisasi membantu metode Super Resolution dalam hal mendapatkan hasil penajaman citra bedasarkan tahapan proses interpolasi. Adapun implementasi dari regularisasi dalam mengurangi derau (noise) dan blur adalah dengan menggunakan formulasi total variation (TV). (5) Di mana merupakan operator gradien. Nilai pengukuran pada total varians sebagai parameter penajaman tepi citra pada proses rekonstruksi. Berdasarkan formulasi total varians maka, dapat disederhanakan dalam penggunaan penelitian ini ialah rumusan Bilateral Total Variation (BTV), di mana dalam implementasinya dapat mempertajam hasil citra yang telah direkonstruksi. Formulasi regularisasi-nya adalah sebagai berikut:
13 19 (6) Di mana : X = Reprsentasi citra resolusi rendah. = Bobot skalar horisontal dan vertikal. = Reprsentasi matriks operator horizontal l dan vertical m. Di mana matriks operator ditunjukkan pada variabel dan merepresentasikan skala derivative. Bobot skala nya adalah, akan diaplikasikan untuk memberikan efek pada domain spasial yang memburuk berdasarkan kriteria persyaratan dari fungsi regularisasi. Berdasarkan persamaan (6), persamaan berikutnya ialah menentukan nilai dari fungsi objektif yaitu melalui persamaan (7). (7) Di mana : = Variabel dari serangkaian citra resolusi rendah yang terdegradasi. = variabel intuitif dari parameter regularisasi. = fungsi kriteria menggunakan BTV. Di mana, merupakan parameter regularisasi untuk menentukan bobot skalar dan adalah regularisasi cost function. Di mana, dapat di representasi pada persamaan (6) hingga dicapai kirteria untuk mendapatkan solusi partikular dari model pembangkit Super Resolution. Persamaan (8) akan menunjukkan penggabungan ide-ide dari formulasi regularisasi yang telah dibentuk untuk mencapai kriteria minimasi yang diinginkan.
14 20 (8) Di mana : X = Representasi Citra resolusi rendah. = Variabel dari citra resolusi rendah yang terdegrasi. = Bobot skalar horisontal dan vertikal. = Reprsentasi matriks operator horizontal l dan vertical m Penggunaan metode Steepest Descent pada Super Resolution. Metode Steepest Descent adalah suatu metode dasar dalam prosedur pencarian nilai minimum dari suatu fungsi beberapa peubah yang terturunkan. Metode Steepest Descent dapat ditunjukkan berdasarkan gambar grafik 2.3 berikut. Gambar 2.9 Ilustrasi Grafik Steepest Descent Method. Metode ini digunakan untuk optimasi tanpa kendala maupun optimasi dengan kendala. Pada tugas akhir ini formulasi ideal pada permasalahan Super Resolution ini ialah penurunan berdasarkan kriteria metode regularisasi pada sub bab sebelumnya.
15 21 Dengan menggunakan persamaan (8), maka dapat diformulasikan kedalam persamaan (9). (9) Di mana : = Variabel representasi turunan pertama dari degradasi citra. = Matriks operator turunan pertama. Di mana, mendefinisikan jumlah bobot langkah dalam kasus penentuan arah gradient. Sedangkan, merupakan hasil matriks transpose dari dan di mana, kedua variabel tersebut akan menunjukkan efek kebalikan dari pergeseran 2 arah dari penggunaan kriteria Bilateral Total Varian (BTV). Mengacu pada permasalahan diatas, untuk mengetahui langkah pokok dari metode Steepest Descent dapat diberikan melalui algoritma berikut ini. 1. Input : titik awal (x 1 ), Toleransi α, vektor awal x 0, iteration number k. 2. Langkah pertama : Cari titik minimum fungsi satu variabel.. Dimisalkan minimum pada. 3. Langkah kedua : Set. Jika maka iterasi dihentikan. Dan jika belum memenuhi kriteria toleransi ( ), ulangi langkah pertama hingga langkah kedua.
16 22 Untuk memperjelas metode Steepest Descent diatas, maka akan diberikan contoh penyelesaian dalam mencari solusi minimum. Pada contoh ini penentuan besar langkah dilakukan dengan menggunakan solusi eksak dari optimasi peubahn tunggal, yaitu dengan menggunakan turunan pertama dan turunan kedua. Contoh : Carilah penyelesaian dari masalah: Diketahui dengan toleransi dan dimulai dari titik awal. Minimumkan Gradien dari. 1. Iterasi pertama : k = 0 Untuk menentukan x 1, ditentukan panjang langkah 0 dari meminimumkan., Maka akan didapat Jadi
17 23 Jadi bukan titik minimum. 2. Iterasi kedua : k = 1, Maka akan didapat Jadi Jadi bukan titik minimum. 3. Lakukan hingga iterasi ke 7, di mana k = 6. Jadi merupakan titik kriteria minimum Registrasi Citra Registrasi citra adalah suatu proses menemukan kembali titik-titik yang bersesuaian antara citra I 1 dengan citra I 2, di mana citra I 2 adalah citra I 1 yang mengalami transformasi geometri antara lain: pergeseran (translasi), rotasi, perbesaran (scaling), pembalikan (flipping), dan penarikan (stretching). Pada domain spasial, registrasi citra dilakukan dengan cara mencari nilai, rata-rata, median atau ukuran statistika pada setiap nilai derajat keabuan (grayscale) atau RGB citra (Wijaya, Arya yudhi et all. 2010:2).
18 24 Gambar 2.10 Ilustrasi registrasi citra untuk upsampling citra. (sumber: Farsiu, S. Robinson, M. D. 2004:1331) Registrasi citra merupakan tahapan penting dalam metode Super Resolution di mana tingkat akurasi hingga sub-pikselnya akan menjadi prasyarat dalam melakukan rekonstruksi citra yang baik. Tingkat akurasi ini akan menentukan pengolahan citra selanjutnya dalam tahapan teknik Super Resolution Rekonstruksi Citra Rekonstruksi citra pada Super Resolution menyatakan proses pembangunan ulang atau penyusunan ulang dari rangkaian citra resolusi rendah sebagai input untuk mendapatkan output berupa citra resolusi tinggi. Pada saat rekonstruksi, nilai pergerakan dari proses registrasi citra berdasarkan proyeksi menuju grid resolusi tinggi. Kemudian, pada proyeksi tersebut akan dilakukan proses perhitungan untuk mendapatkan nilai piksel pada grid resolusi tinggi yang belum diketahui atau menyempurnakan nilai yang sudah diketahui (Briyandi, A. 2011:3). Teknik rekonstruksi citra yang dilakukan pada tugas akhir ini yaitu melalui model formulasi menggunakan metode Steepest Descent. Pembahasan mengenai penggunaan metode Steepest Descent dijabarkan pada pembahasan sub bab Filterisasi Citra Filterisasi citra merupakan operasi dasar dalam pengolahan citra digital. Operasi ini dapat digunakan untuk perbaikan citra, meminimalkan derau, pendeteksian tepi citra dan penajaman citra. Konsep filterisasi citra pertama kali diimplementasikan pada domain frekuensi, di mana pada prosesnya terjadi penolakan sinyal frekuensi saat pengolahan citra berlangsung. Pada domain spasial, filterisasi merupakan operasi
19 25 ketetanggaan dari sebuah piksel citra. Umumnya yang kita ketahui dalam penggunaan teknik spasial filterasi dibedakan menjadi tiga yakni, median filtering, average filtering, Gaussian filtering. (Zhou, H., Wu, J. 2010:27) Filterisasi pada penilitian ini mengacu pada proses domain spasial. Jadi, teknik filterisasi citra pada domain spasial adalah sebuah proses memanipulasi kumpulan piksel dari sebuah citra untuk menghasilkan citra baru. Pemfilteran pada domain spasial merupakan salah satu alat yang digunakan dalam banyak bidang untuk berbagai aplikasi, khususnya pada bagian peningkatan kualitas citra dan perbaikan citra Bilateral Filter Gagasan utama filterasi bilateral pertama kali dikemukakan oleh C. Tomasi dan R. Manduchi, di mana penggunaanya sebagai one-pass filterasi untuk mereduksi derau (noise) sekaligus mampu mempertajam hasil pengolahan citra. Adapun formulasi ditunjukkan pada persamaan dibawah ini. Di mana : dan = Gaussian functions. = fungsi dengan koordinat piksel x. = fungsi dengan koordinat piksel y. x dan y merupakan koordinat piksel dari fungsi f(x) dan f(y). N (x) adalah order ketetanggaan dari point x. dan adalah fungsi Gauss. merupakan ukuran kedekatan. Di mana akan mengukur kedekatan geometri antara titik tengah ketetanggaan x dan y. Pada dasarnya filterisasi bilateral menggunakan mekanisme double anisotropic dari domain spasial dan bobot photometric, di mana akan mereduksi derau acak dan mempertajam hasil citra.
20 26 Adapun contoh perbandingan hasil citra yang sudah mengalami filterisasi dengan metode bilateral yaitu seperti ditunjukkan pada gambar Gambar 2.11 Perbedaan citra yang mengalami noise dengan hasil citra setelah proses Bilateral Filtration. (sumber : Farsiu, S. Robinson, M. D. 2004:1333) Penilaian Kualitas Citra Dengan PSNR (Peak Signal Noise to Ratio) Untuk mengetahui bagaimana tingkat kualitas hasil citra yang telah direkonstruksi berdasarkan metode Steepest Descent secara objektif ialah menggunakan perhitungan PSNR. Penilaian ini dilakukan secara objektif agar dapat membandingkan piksel-piksel pada posisi yang sama dari dua citra yang berlainan. Adapun formulasi untuk menentukan rata-rata kuadrat nilai kesalahan antara citra asli dengan citra hasil pengolahan yang ditunjukkan formulasi persamaan berikut. Keterangan : W = lebar citra H = Tinggi citra
21 27 I(x,y) = Piksel citra original I (x,y) = Piksel citra hasil pemrosesan PSNR adalah nilai perbandingan antara nilai maksimum warna pada citra hasil filterisasi dengan kuantitas gangguan derau (noise), yang dinyatakan dalam satuan decibel (db). Nilai PSNR dirumuskan sebagai berikut: Tabel 2.1 Kategori PSNR PSNR(dB) Picture Quality 60 acceptable noise 50 Good, a small amount of noise but picture quality good 40 Reasonable, fine grain or snow in the picture, some fine detail lost 30 Poor Picture with great deal of noise 20 unusable OpenCV OpenCV (Open Computer Vision) adalah program open source berbasiskan C++ yang saat ini banyak digunakan sebagai program computer vision. Dengan penggunan OpenCV kita dapat membuat interaksi manusia dan komputer, contohnya pada
22 28 pengaplikasian plate recognition dan face detection. Fungsi-fungsi pada library opencv memiliki high level maupun low level dalam hal pengolahan citra digital. Pada struktur library di dalamnya terdapat lebih dari 500 algoritma yang telah dioptimalkan khususnya untuk analisa video dan pengolahan citra. Dan sejak tahun 1999, library tersebut telah dikembangkan hingga kini oleh para peneliti dan pengembang sebagai referensi utama pada bidang aplikasi Computer Vision. 2.3 Makalah Relevan Freeman et all (2003). Dalam penelitian ini dilakukan uji estimasi pada pengukuran tingkat frekuensi citra SR yang sesuai berdasarkan skala interpolasi yang diinginkan. Namun kekurangannya adalah dalam setiap interpolasi mampu mendapati sebuah kesalahan di mana pencitraan akan tetap blur. Sina Farsiu et all (2004). Dalam penelitian ini dilakukan uji algoritma Super Resolution pada peningkatan kualitas hasil citra resolusi tinggi. Pengujian ini menggunakan Steepest Descent method, di mana menyajikan hasil rekonstruksi citra yang cukup optimal dengan pendekatan iteratif. Serta perbandingannya dengan penggunaan regularisasi tikhonov. D Aprice (2007). Dalam makalah tersebut membahas bagaimana kaidah sederhana dalam implementasi metode Super Resolution. Implementasi sederhana tersebut menjabarkan 4 langkah dalam menerapkan metode Super Resolution yakni: Set observasi citra, registrasi citra, rekonstruksi citra dan peningkatan kualitas citra.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam perkembangan teknologi masa kini, suatu informasi sangat mudah untuk di dapatkan. Halnya di kehidupan sehari-hari serta seluruh bidang yang berkaitan
Lebih terperinciREKONSTRUKSI CITRA PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE SUPER RESOLUTION MULTI FRAME
REKONSTRUKSI CITRA PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE SUPER RESOLUTION MULTI FRAME Aulia Mahardika 1, Alexander Agung 1, Michael Yoseph 1 1 Binus University, Jl K. H. Syahdan No. 9 Kemanggisan/Palmerah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap titik merupakan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciJURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA :38:54
Rekonstruksi Citra pada Super Resolusi menggunakan Projection onto Convex Sets (Image Reconstruction in Super Resolution using Projection onto Convex Sets) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
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 2 LANDASAN TEORI. pembentukan dan penggunaan prinsip-prinsip engineering untuk
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Rekayasa Perangkat Lunak Menurut Pressman (2010, p.13), rekayasa perangkat lunak adalah pembentukan dan penggunaan prinsip-prinsip engineering untuk memperoleh
Lebih terperinciProses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer
Pengolahan Citra / Image Processing : Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, contoh
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra (image processing) merupakan proses untuk mengolah pixel-pixel dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Beberapa alasan dilakukan pengolahan
Lebih terperinciBAB 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 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 II TI JAUA PUSTAKA
BAB II TI JAUA PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang menunjang tugas akhir ini. Antara lain yaitu pengertian citra, pengertian dari impulse noise, dan pengertian dari reduksi noise.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Istilah citra biasanya digunakan dalam bidang pengolahan citra yang berarti gambar. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, di mana dan adalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB II DASAR TEORI. CV Dokumentasi CV berisi pengolahan citra, analisis struktur citra, motion dan tracking, pengenalan pola, dan kalibrasi kamera.
BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan skripsi ini, meliputi pustaka OpenCV, citra, yaitu citra grayscale dan citra berwarna, pengolahan citra meliputi image enhancement
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra 2.1.1 Definisi Citra Secara harfiah, citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Jika dipandang dari sudut pandang matematis, citra merupakan hasil pemantulan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan komputer dan alat pengambilan gambar secara digital yang semakin berkembang saat ini, sehingga menghasilkan banyak fasilitas untuk melakukan proses
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPengantar Pengolahan Citra. Ade Sarah H., M. Kom
Pengantar Pengolahan Citra Ade Sarah H., M. Kom Pendahuluan Data atau Informasi terdiri dari: teks, gambar, audio, dan video. Citra = gambar adalah salah satu komponen multimedia yang memegang peranan
Lebih 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 terperinciPengolahan Citra : Konsep Dasar
Pengolahan Citra Konsep Dasar Universitas Gunadarma 2006 Pengolahan Citra Konsep Dasar 1/14 Definisi dan Tujuan Pengolahan Citra Pengolahan Citra / Image Processing Proses memperbaiki kualitas citra agar
Lebih terperinciBAB 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 terperinciLeast Square Estimation
Least Square Estimation Untuk menyelesaikan koefisien proyeksi di posisi output, pendekatan Least-Squares pada fungsi aplikabel di ditulis dengan persamaan berikut: dimana sinyal kepastian c menetapkan
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital
LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat bidang datar, dan harga fungsi f disetiap
Lebih terperinciPendahuluan Pengantar Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma, 2005
Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra Bertalya Universitas Gunadarma, 2005 Definisi Citra Citra (Image) adalah gambar pada bidang dua dimensi. Secara matematis, citra merupakan fungsi terus menerus (continue)
Lebih terperinciKonvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Konvolusi Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Filter / Penapis Digunakan untuk proses pengolahan citra: Perbaikan kualitas citra (image enhancement) Penghilangan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPENGANTAR RUP & UML. Pertemuan 2
PENGANTAR RUP & UML Pertemuan 2 PENGANTAR RUP Rational Unified Process (RUP) atau dikenal juga dengan proses iteratif dan incremental merupakan sebuah pengembangan perangkat lunak yang dilakukan secara
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dan suatu obyek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : akan digunakan untuk melakukan pengolahan citra.
BAB III METODE PENELITIAN Untuk pengumpulan data yang diperlukan dalam melaksanakan tugas akhir, ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : 1. Studi Kepustakaan Studi kepustakaan berupa pencarian
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL
ANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL Nur hajizah (13111171) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl.
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN
PERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN Warsiti Mahasiswi Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. telinga, wajah, infrared, gaya berjalan, geometri tangan, telapak tangan, retina,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem biometrika merupakan teknologi pengenalan diri dengan menggunakan bagian tubuh atau perilaku manusia. Sidik jari, tanda tangan, DNA, telinga, wajah, infrared,
Lebih terperinciREKONSTRUKSI CITRA MENGGUNAKAN ALGORITMA STRUCTURE-ADAPTIVE NORMALIZED CONVOLUTION
REKONSTRUKSI CITRA MENGGUNAKAN ALGORITMA STRUCTURE-ADAPTIVE NORMALIZED CONVOLUTION Nama Mahasiswa : Imaddudin Septyan P NRP : 1207 100 062 Jurusan : Matematika FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : 1. DR. Imam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Berikut adalah beberapa definisi dari citra, antara lain: rupa; gambar; gambaran (Kamus Besar Bahasa Indonesia). Sebuah fungsi dua dimensi, f(x, y), di mana x dan y adalah
Lebih terperinciBAB 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 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu system perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan suatu kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra memiliki beberapa karakteristik yang mengandung suatu infomasi. Citra yang bagus dapat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Citra atau gambar merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Didukung dengan perkembangan zaman
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 terperinciPERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL. Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK Pengolahan citra digital merupakan proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis
Lebih terperinciGRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.
GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. PERTEMUAN 8 - GRAFKOM DAN PENGOLAHAN CITRA Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Analog/Continue dan Digital. Elemen-elemen Citra
Lebih terperinciImplementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra
Implementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra Eddy Nurraharjo Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank
Lebih terperinci10/11/2014 IMAGE SMOOTHING. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 7 Image Enhancement (Image Smoothing & Image Sharpening)
0//04 CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 7 Image Enhancement (Image Smoothing & Image Sharpening) Intelligent Computing and Multimedia (ICM) IMAGE SMOOTHING 0 //04 0 //04 Image Smoothing Biasa dilakukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang bersifat diskrit yang dapat diolah oleh computer. Citra ini dapat dihasilkan melalui kamera digital dan scanner ataupun citra yang
Lebih terperinciMAKALAH APLIKASI KOMPUTER 1 SISTEM APLIKASI KOMPUTER GRAFIK KOMPUTER DAN KONSEP DASAR OLAH CITRA. Diajukan sebagai Tugas Mandiri Mata Kuliah NTM
MAKALAH APLIKASI KOMPUTER 1 SISTEM APLIKASI KOMPUTER GRAFIK KOMPUTER DAN KONSEP DASAR OLAH CITRA Diajukan sebagai Tugas Mandiri Mata Kuliah NTM Semester Genap Tahun Akademik 2014 / 2015 Angkatan XIII Disusun
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )
FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 1 Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Citra atau Image merupakan istilah lain dari gambar, yang merupakan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH
IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH Fitri Afriani Lubis 1, Hery Sunandar 2, Guidio Leonarde Ginting 3, Lince Tomoria Sianturi 4 1 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma
Lebih terperinciAlgoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB II TEORI PENUNJANG
BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 Computer Vision Komputerisasi memiliki ketelitian yang jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan cara manual yang dilakukan oleh mata manusia, komputer dapat melakukan berbagai
Lebih terperinciGLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness
753 GLOSARIUM Adaptive thresholding (lihat Peng-ambangan adaptif). Additive noise (lihat Derau tambahan). Algoritma Moore : Algoritma untuk memperoleh kontur internal. Array. Suatu wadah yang dapat digunakan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPENGEMBANGAN ALGORITMA PENGUBAHAN UKURAN CITRA BERBASISKAN ANALISIS GRADIEN DENGAN PENDEKATAN POLINOMIAL
PENGEMBANGAN ALGORITMA PENGUBAHAN UKURAN CITRA BERBASISKAN ANALISIS GRADIEN DENGAN PENDEKATAN POLINOMIAL Eric Christopher #1, Dr. Ir. Rinaldi Munir, M. T. #2 #School of Electrical Engineering and Informatics,
Lebih terperinciPENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN
PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN Dolly Indra dolly.indra@umi.ac.id Teknik Informatika Universitas Muslim Indonesia Abstrak Pada tahap melakukan ekstraksi ciri (feature extraction) faktor
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 terperinciTEKNIK 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 terperinciReview Rekayasa Perangkat Lunak. Nisa ul Hafidhoh
Review Rekayasa Perangkat Lunak Nisa ul Hafidhoh nisa@dsn.dinus.ac.id Software Process Sekumpulan aktivitas, aksi dan tugas yang dilakukan untuk mengembangkan PL Aktivitas untuk mencapai tujuan umum (komunikasi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas
Lebih terperinciANALISIS DAN IMPLEMENTASI METODE STEEPEST DESCENT UNTUK MENGURANGI BLUR PADA CITRA DIGITAL
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI METODE STEEPEST DESCENT UNTUK MENGURANGI BLUR PADA CITRA DIGITAL I Gede Adnyana Program Magister (S2) Teknik Elektro, Pascasarjana Universitas Udayana, Denpasar, Bali adnyana.nakkuta@gmail.com
Lebih terperinciAplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation
Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation Daryanto 1) 1) Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jember Email: 1) daryanto@unmuhjember.ac.id
Lebih terperinciPENGOLAHAN 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 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. Processor Intel Core i3-350m.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Untuk menunjang penelitian yang akan dilakukan, maka diperlukan alat dan bahan, agar mendapatkan hasil yang baik dan terstruktur. 3.1.1 Alat Penelitian Adapun
Lebih terperinciPembentukan Citra. Bab Model Citra
Bab 2 Pembentukan Citra C itra ada dua macam: citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit
Lebih terperinciBAB II 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 terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM Program aplikasi ini dirancang dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visual C# 2008 Express Edition. Proses perancangan menggunakan pendekatan Object Oriented
Lebih terperinciPengembangan Algoritma Pengubahan Ukuran Citra Berbasiskan Analisis Gradien dengan Pendekatan Polinomial
Pengembangan Algoritma Pengubahan Ukuran Citra Berbasiskan Analisis Gradien dengan Pendekatan Polinomial Eric Christopher School of Electrical Engineering and Informatics, Institute Technology of Bandung,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis III.1.1. Analisis Didalam pross perancangan aplikasi ini sebelumnya dilakukan beberapa pengamatan terhadap pentingnya melakukan proses enkripsi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini dijelaskan tentang latar belakang penelitian dibuat, rumusan masalah, batasan masalah yang akan dibahas, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian yang
Lebih terperinciIMPLEMENTASI 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 terperinciSEGMENTASI 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 terperinciKonsep Dasar Pengolahan Citra. Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI
Konsep Dasar Pengolahan Citra Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI Definisi Citra digital: kumpulan piksel-piksel yang disusun dalam larik (array) dua-dimensi yang berisi nilai-nilai real
Lebih terperinciPertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
Lebih terperinciDEKOMPOSISI 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 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 terperinciPengolahan Citra Digital FAJAR ASTUTI H, S.KOM., M.KOM
Pengolahan Citra Digital FAJAR ASTUTI H, S.KOM., M.KOM PENILAIAN TUGAS : 30% UTS : 30% UAS : 40% REFERENSI Slides & Hand outs; Digital Image Processing; Rafael C. Gonzalez & Richard E Woods; Addison Wesley
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPerbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching)
Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching) Nur Wakhidah Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi Universitas Semarang
Lebih 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Citra Citra merupakan istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik
Lebih terperinciPertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1) Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc
Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1), S.Kom, M.Comp.Sc Tujuan Memberikan pemahaman kepada mahasiswa mengenai berbagai teknik perbaikan citra pada domain spasial, antara lain : Transformasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik dan sesuai dengan keinginan pemakai.
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Pemfilteran Citra; Sharpening, Blurring dan Noise Reduction 5 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 Pemfilteran Citra (Image Filtering) Pada
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Citra Secara harafiah, citra adalah representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau dari sudut pandang matematis,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra 2.1.1 Definisi Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Citra
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Gambar analog dibagi
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisa Program Aplikasi Dalam proses identifikasi karakter pada plat nomor dan tipe kendaraan banyak menemui kendala. Masalah-masalah yang ditemui adalah proses
Lebih terperinciJudul : APLIKASI PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB 7. 1 Nama : MELISA NPM :
Judul : APLIKASI PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB 7. 1 Nama : MELISA NPM : 50403778 Email : reval_lauren@yahoo.com ABSTRAK Citra yang dimiliki pengguna seringkali mengalami gangguan
Lebih terperinciANALISA PERANCANGAN SISTEM
Gambar 2.16. Black Bo Pengujian black bo adalah pengujian aspek fundamental sistem tanpa memperhatikan struktur logika internal perangkat lunak. Metode ini digunakan untuk mengetahui apakah perangkat lunak
Lebih terperinciRepresentasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma
Representasi Citra Bertalya Universitas Gunadarma 2005 Pengertian Citra Digital Ada 2 citra, yakni : citra kontinu dan citra diskrit (citra digital) Citra kontinu diperoleh dari sistem optik yg menerima
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
DAFTAR ISI ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR... iii DAFTAR ISI... v DAFTAR GAMBAR... vi DAFTAR TABEL... ix DAFTAR SIMBOL... x BAB I PENDAHULUAN.... Latar Belakang.... Rumusan Masalah... 3.3 Tujuan...
Lebih terperinci