Putu Agus Junaedi¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
|
|
- Irwan Kusnadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Powered by TCPDF ( Tugas Akhir ANALISIS DAN IMPLEMENTASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE MATHEMATICAL MORPHOLOGY ( ANALYSIS AND IMPLEMENTATION OF NOISE REDUCTION ON DIGITAL IMAGE BY MATHEMATICAL MORPHOLOGY ) Putu Agus Junaedi¹, -² ¹Teknik Informatika,, Universitas Telkom Abstrak Banyak penelitian telah dilakukan untuk mengurangi noise dalam sebuah citra ter-noise. Berbagai teori juga telah ditawarkan, sebagian besar teori akan menghilangkan detail yang ada ketika dilakukan proses pengurangan noise dengan menggunakan blurring. Mathematical Morphology sebagai sebuah metode matematika dicoba untuk diterapkan dalam kasus ini. Sering kali ketika kita hendak menghilangkan noise dari sebuah citra ternoise, kita dihadapkan pada dua buah sisi yang saling berlawanan, ketika kita hendak menghilangkan noise dengan cara blurring, maka detail dari gambar akan menjadi kabur atau bahkan hilang, namun ketika kita hendak mempertahankan detail gambar, noise akan sulit untuk dihilangkan. Mathematical morphology yang diterapkan pada algoritma Morphological Image Cleaning(MIC) memproses citra yang ternoise dalam 2 tahapan yaitu dengan membentuk citra yang smooth dari citra ternoise menggunakan OCCO(Open Close Close Open) filter dan memproses citra residu menggunakan Tophat dan Bothat filter. Hasil dari kedua proses ini selanjutnya digabungkan untuk menghasilkan citra hasil filtering yang diharapkan tetap mempertahankan detail yang ada dan smooth antar area. Pada tugas akhir ini akan digunakan Matlab sebagai tools untuk pengembangan software uji, sedangkan parameter performansi yang diujikan pada citra digital adalah Similarity yaitu tingkat kesamaan citra hasil filtering dengan citra asli. Similarity sendiri merupakan selisih energi antara citra asli dengan citra hasil filtering. Sebuah citra dikatakan sama jika tingkat similaritynya sama dengan nol. Kata Kunci : Pengurangan Noise, Mathematical Morphology, Morphological Image Cleaning (MIC), Similarity. Abstract Several research have been done for noise reduction on noisy image, also with alot of theory. In generally the theory of noise reduction will not preserve the detail of the image because of blurring process. Mathematical Moprphology as Mathematic method is tried to implements in this case. Usually when we want to reduce noise from the noisy image always faced on two choices against, when we want to reduce noise with blurring method, the details becomes smooth even loss, but on the contrary when want to preserve the details, it will be dificult to reduce the noises. Mathematical Morphology that implemented in Morphological Image Cleaning (MIC) Algorithm process the noisy image into two step. First by build the smooth image from the noisy image using OCCO (Open Close Close Open) filter and second by process the residual image using Tophat and Bothat Filter. The result from both process then combine to produce the filtered image that ideally preserve the detail and has smooth region between them. In this final task, Mathlab will use as a tool for developving the testing software, the performance parameter that will be tested on digital image is Similarity, the similiar level between filtered image and original image. Similarity is difference of energy between the original image and filtered image. The same image is the image that has Similarity as zero. Keywords : Noise Reduction,Mathematical Morphology, Morphological Image Cleaning (MIC), Similarity.
2 Tugas Akhir BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berbagai teori telah diajukan untuk mengurangi noise di dalam sebuah citra digital, masing masing teori tidaklah ampuh untuk menghilangkan seluruh noise yang ada, masing masing teori spesifik terhadap jenis noise. Sering kali citra rusak yang memiliki banyak detail detail yang kecil kehilangan detailnya akibat proses pengurangan noise dalam citra tersebut. Detail detail yang ada sering kali hilang akibat proses bluring yang dilakukan pada saat pengurangan noise. Ide utama dari metode ini adalah untuk memisahkan antara bagian yang bukan noise dengan bagian yang berupa noise. Gambar residu yang merupakan selisih dari gambar asli dengan gambar smooth digunakan dalam hal ini untuk diproses dengan gambar smooth sehingga menghasilkan gambar yang idealnya dapat mempertahankan detail detail yang ada dan tanpa menghilangkan degradasi antar area yang smooth. Algoritma MIC (Morphological Image Clenaning) yang merupakan penerapan dari Mathematical Morphology memproses citra input menjadi dua bagian utama, pertama adalah memproses citra input menjadi citra smooth dengan menggunakan Open Close Close Open Filter, selanjutnya citra residu diproses dengan threshold tertentu untuk mendapatkan bagian yang bukan berupa noise. Kemudian citra hasil didapat melalui penjumlahan citra residu yang telah bersih dengan citra smooth.
3 Tugas Akhir BAB I PENDAHULUAN I Perumusan Masalah Perumusan masalah dari penyusunan tugas akhir ini antara lain : 1. Bagaimana cara mengurangi noise dari sebuah citra ter-noise dengan menggunakan metode Mathematical Morphology. 2. Bagaimana cara mempertahankan detail detail yang ada dan degradasi antar area yang smooth dari sebuah citra ketika dilakukan penghilangan noise pada citra ter-noise. 1.3 Tujuan Pembahasan Tujuan pembahasan tugas akhir ini adalah agar tercapainya hal hal sebagai berikut : 1. Menerapkan Mathematical Morphology untuk mengurangi noise dari sebuah citra ter-noise. 2. Mempertahankan detail detail citra yang ada setelah dilakukan filtering menggunakan Mathematical Morphology. 3. Menerapkan konsep Morphological Image Cleaning (MIC) yaitu Open Close Close Open (OCCO) dan Tophat serta Bothat filter untuk mengurangi noise dari citra ter-noise. 4. Menganalisis nilai performansi citra hasil filtering dengan melakukan perhitungan parameter Similarity. 5. Membuat perangkat lunak untuk menguji coba poin 1,2,3,dan Batasan Masalah Untuk menghindari meluasnya materi pembahasan tugas akhir ini, maka penulis membatasi permasalahan dalam tugas akhir ini hanya mencakup hal-hal berikut : Citra yang digunakan adalah citra grayscale dengan kedalaman 8 bit. Performansi yang akan dianalisa adalah similarity. Yaitu tingkat kesamaan suatu citra hasil filtering dengan citra asli yang belum ternoise. Adapun sebagai pembanding, nilai similarity dari filter morphological image cleaning akan dibandingkan dengan median filter. 2
4 Tugas Akhir BAB I PENDAHULUAN I-3 Membahas masalah Open Close Close Open (OCCO) dan Tophat serta Bothat filter dari Mathematical Morphology yang terdapat di dalam algoritma Morphological Image Cleaning (MIC) dalam kaitannya dengan penghilangan noise pada citra. Simulasi akan dilakukan menggunakan MatLab 7.1. Gaussian dan Laplacian noise akan dibangkitkan menggunakan noise generator dengan bantuan Matlab. 1.5 Metodologi Penelitian Metodologi penelitian yang digunakan dalam penulisan Tugas Akhir ini adalah : 1. Studi Literatur, Yaitu pencarian serta pembelajaran literatur literatur terkait berupa buku referensi, artikel artikel, jurnal ilmiah, konsultasi dengan pembimbing, serta sumber sumber lainnya. 2. Menganalisis metode Morphological Image Cleaning (MIC) serta menerapkannya pada citra ter-noise. 3. Melakukan simulasi metode Morphological Image Cleaning pada lingkungan pemrograman Matlab Menganalisis citra hasil filter dengan melakukan pengujian menggunakan aplikasi yang telah dibangun sehingga didapat nilai performansi citra hasil filter yang dikenal dengan nama Similarity. 5. Penyusunan laporan tugas akhir dan menyimpulkan berdasarkan proses analisa. 3
5 Powered by TCPDF ( Tugas Akhir BAB I PENDAHULUAN I Sistematika Penulisan Sistematika penulisan tugas akhir ini terdiri atas 5 bab yang isinya sebagai berikut : BAB I PENDAHULUAN Berisi latar belakang, tujuan dan manfaat penulisan, perumusan masalah, pembatasan masalah, metodologi penelitian yang digunakan, sistematika penulisan, dan rencana jadwal kegiatan. BAB II DASAR TEORI Berisi teori-teori dasar tentang Mathematical Morphology dan Morphological Image Cleaning (MIC) dalam kaitannya dengan penghilangan noise dalam sebuah citra. BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM Pada bab ini akan dianalisis metode Morphological Image Cleaning (MIC) yang nantinya akan digunakan untuk merancang dan membangun sistem dalam tugas akhir ini. BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Berisi tentang teknik implementasi sistem ke dalam program serta analisis terhadap citra hasil, yang diperoleh dari simulasi Algoritma Morphological Image Cleaning dengan memperhatikan parameter performansi yang ada. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Berisi kesimpulan tentang performansi dari Mathematical Morphology Image Cleaning yang digunakan dan saran-saran yang diperlukan bagi pengembangan lebih lanjut guna mencapai hasil yang lebih optimal. 4
6 Tugas Akhir BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Dari pengujian dan Analisis yang telah dilakukan pada Bab IV, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Terdapat parameter parameter yang menentukan keberhasilan filtering terhadap sebuah citra. Parameter tersebut adalah Threshold untuk Tophat dan Bothat Filter serta NSS (Neighbourhood Support Size) dari Tophat dan Bothat Filter. Kombinasi yang tepat dari keempat parameter ini akan dapat memberikan nilai similarity yang baik pula. 2. Penentuan nilai masing masing parameter tidaklah sama untuk setiap citra, hal ini disebabkan oleh karakteristik dari masing masing citra yang berbeda beda sehingga ada kemungkinan bagian yang berwarna lebih gelap merupakan bagian yang lebih penting dibandingkan bagian yang lebih terang maupun sebaliknya. 3. MIC secara umum digunakan pada citra yang terkena noise dalam intensitas yang rendah sehingga detail detail citra masih dapat dipertahankan. Dibandingkan Median filter, MIC menunjukkan nilai similarity yang lebih baik pada saat saat tersebut. MIC lebih baik digunakan dibandingkan Median filter ketika diberikan Gaussian noise dengan standar deviasi maksimum 14, sedangkan pada Laplacian noise, MIC bekerja lebih baik dibandingkan Median filter ketika noise yang diberikan dengan standar deviasi maksimum Secara subjektif dari 30 orang responden, nilai similarity yang baik maksimal 0, Berdasarkan nilai ini pada Gaussian noise, MIC bekerja baik pada standar deviasi maksimum 8, sedangkan pada Laplacian noise, MIC masih bekerja baik pada standar deviasi MIC bekerja lebih responsif pada citra yang terkena Laplacian noise dibandingkan Gaussian noise
7 Powered by TCPDF ( BAB V KESIMPULAN DAN SARAN V-69 Tugas Akhir MIC bekerja lebih baik pada citra yang memiliki intensitas warna dominan gelap, dan sebaliknya MIC tidak dapat bekerja dengan baik pada citra yang memiliki intensitas warna dominan terang. 5.2 Saran Metode Mathematical Morphology dengan Algoritma Morphological Image Cleanning (MIC) saat ini baru dimanfaatkan untuk citra grayscale saja. Diharapkan pemanfaatan pada citra berwarna dapat dilakukan pada penelitian selanjutnya. Hal ini tentunya karena sifat dari algoritma MIC yang mana akan mempertahankan detail yang ada dan smooth antar area sehingga ekspansinya pada citra berwarna patut untuk dipertimbangkan. Karena saat ini MIC masih belum menunjukkan performansi yang baik pada citra dengan intensitas dominan putih, pada penilitian selanjutnya layak untuk diperhitungkan mengenai modifikasi pada filter Tophat agar bekerja lebih baik dalam mengurangi noise pada bagian citra yang lebih terang. Selain itu patut juga dipertimbangkan tentang modifikasi pada perhitungan automatic threshold yang mana pada saat ini jika citra yang diproses telah terkena noise dalam intensitas yang cukup tinggi, ternyata nilai hasil automatic threshold mengalami penyimpangan yang cukup tinggi terhadap nilai pixel yang sepatutnya dipertahankan. Untuk penelitian lanjutan sebaiknya hal ini diperbaiki, sehingga nilai threshold yang dihasilkan tidak akan menyimpang jauh.
8 Powered by TCPDF ( Tugas Akhir DAFTAR PUSTAKA [1] Arhami, Muhammad dan Desiani, Anita. Pemrograman Matlab. Yogyakarta : Andi, [2] C. Gonsales, Rafael dan Richard E. Woods. Digital Image Processing Second Edition. Person Education International, [3] Dharma, Eddy Muntina. Image Processing. Jurusan Teknik Informatika STT Telkom, [4] Munir, Rinaldi. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung : Informatika, [5] N.Young., Mathematical Morphology. diambil dari morphology.htm. [6] Peters II, Alan Richard. A New Algorithm for Image Noise Reduction using Mathematical Morphology. IEEE Transactions on Image Processing, [7] Polina,Agnes Maria dan Jong Jek Siang. Kiat Jitu Menyusun Skripsi Jurusan Informatika / Komputer. Yogyakarta: Andi, [8] Pressman, Roger.S. Software Engineering Fifth Edition. Mc-Graw-Hill, [9] Putra, I Made Dharma. Analisis dan Implementasi Fuzzy Image Filtering Untuk Mengurangi Noise Pada Citra Digital [10] The MathWorks,Inc. Image Processing. Matlab 7.1 Help, 2005.
REDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN FUZZY SIMILARITY NOISE REDUCTION ON DIGITAL IMAGE USING FUZZY SIMILARITY
REDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN FUZZY SIMILARITY NOISE REDUCTION ON DIGITAL IMAGE USING FUZZY SIMILARITY Anak Agung Gde Agung Kusuma Astika¹, Adiwijawa², Eddy Muntina Dharma³ ¹Teknik Informatika,,
Lebih terperinciRaden Abi Hanindito¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) ANALISIS & IMPLEMENTASI IMAGE DENOISING DENGAN MENGGUNAKAN METODE NORMALSHRINK SEBAGAI WAVELET THRESHOLDING ANALYSIS & IMPLEMENTATION IMAGE DENOISING USING NORMALSHRINK
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 IMPLEMENTASI PERHITUNGAN KECEPATAN OBJEK BERGERAK BERBASIS WEBCAM DAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Bambang Hermanto¹, Koredianto Usman², Iwan Iwut Tirtoasmoro³
Lebih terperinciSISTEM PEMBACA LJK BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN SCANNER LJK READER SYSTEM BASED DIGITAL IMAGE PROCESSING USING SCANNER
SISTEM PEMBACA LJK BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN SCANNER LJK READER SYSTEM BASED DIGITAL IMAGE PROCESSING USING SCANNER Rezki Hadisaputra¹, Koredianto Usman², Rita Magdalena³ ¹Teknik Telekomunikasi,,
Lebih terperinciMENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2009 MENENTUKAN KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN PENGHITUNGAN JUMLAH KENDARAAN BERBASIS VIDEO PROCESSING Muahamd Syukur¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Koredianto Usman³
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini citra digital sedang menjadi trend di kalangan masyarakat, apalagi dengan semakin berkembangnya teknologi digital serta makin murahnya harga perangkat yang
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANALISIS PENGENALAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN K-NEAREST NEIGHBOR
PERBANDINGAN ANALISIS PENGENALAN HURUF ARAB MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DAN K-NEAREST NEIGHBOR Ragil Anggararingrum Perwira Nagara¹, Adiwijaya², Ratri Dwi Atmaja³ ¹Teknik
Lebih terperinciPERHITUNGAN MORFOLOGI UNTUK MENGURANGI NOISE PADA SEBUAH IMAGE
PERHITUNGAN MORFOLOGI UNTUK MENGURANGI NOISE PADA SEBUAH IMAGE Liliana, Kartika Gunadi, Dionisius Kristal Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra lilian@petra.ac.id
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 PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM APOSTERIORI-GAUSSIAN SCALE MIXTURES PADA DOMAIN WAVELET
IMPLEMENTASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM APOSTERIORI-GAUSSIAN SCALE MIXTURES PADA DOMAIN WAVELET I Ketut Hartawan 1), Retno Novi D, SSi., MT. 2), Tjokorda Agung Budi
Lebih terperinciSimulasi 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 terperinciANALISIS KINERJA METODE LUCY-RICHARDSON DAN BLIND DECONVOLUTION
ANALISIS KINERJA METODE LUCY-RICHARDSON DAN BLIND DECONVOLUTION Dian Eka Apriliyani Jurusan Teknik Informatika, Universitas Gunadarma dyanekaa@gmail.com Abstrak Deblurring merupakan operasi restorasi citra
Lebih terperinciKumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI) Volume 2, Nomor 1, Januari 2013
PENGEMBANGAN APLIKASI WATERMARKING REGION OF INTEREST (ROI) CITRA DIGITAL DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN MORFOLOGI MATEMATIKA Oleh Made Dyah Aryani, 1015057077 Jurusan Pendidikan Teknik
Lebih terperinciKlasifikasi 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 terperinciPERHITUNGAN SEL DARAH MERAH MENGGUNAKAN OPERASI MORFOLOGI BRANCHPOINTS BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PERHITUNGAN SEL DARAH MERAH MENGGUNAKAN OPERASI MORFOLOGI BRANCHPOINTS BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Hendrick Rofen Nicolas¹, Koreadianto Usman², Msc³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak
Lebih terperinciANALISIS KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN MENGGUNAKAN METODE ICA DAN SVM
ANALISIS KEPADATAN LALU LINTAS DENGAN MENGGUNAKAN METODE ICA DAN SVM Ardan Wicaksono¹, Heroe Wijanto², Gelar Budiman³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak Kata Kunci : Abstract At this time
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. 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 terperinciAdiguna¹, -². ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) ALGORITMA PENGENALAN SIDIK JARI MENGGUNAKAN ADAPTIVE RESONANCE THEORY DAN FILTER GABOR FINGERPRINT RECOGNITION ALGORITHM USING ADAPTIVE RESONANCE THEORY AND GABOR FILTER
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 terperinciReza Fajar Rachmanda¹, Dr Ir Bambang Hidayat Dea², Rita Purnamasari³. ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2013 ANALISIS SISTEM PENGIDENTIFIKASIAN JENIS-JENIS TANAMAN HIAS ALOCASIA MELALUI BENTUK DAN WARNA DAUN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN (SELF ORGANIZING
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 terperinciIDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS)
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) IDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS) Inung Wijayanto¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Koredianto Usman³
Lebih terperinciBLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) BERBASIS ALGORITMA GENETIKA
BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) BERBASIS ALGORITMA GENETIKA Disusun oleh : Nama : Aryanto M Nrp : 0722066 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciIDENTIFIKASI INDIVIDU BERDASARKAN CITRA SILUET BERJALAN MENGGUNAKAN PENGUKURAN JARAK KONTUR TERHADAP CENTROID ABSTRAK
IDENTIFIKASI INDIVIDU BERDASARKAN CITRA SILUET BERJALAN MENGGUNAKAN PENGUKURAN JARAK KONTUR TERHADAP CENTROID Disusun Oleh : Robin Yosafat Saragih (1022076) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciREALISASI PENGUKUR TINGGI BADAN MANUSIA SECARA REALTIME BEBRBASIS WEBCAM
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2012 REALISASI PENGUKUR TINGGI BADAN MANUSIA SECARA REALTIME BEBRBASIS WEBCAM Dwi Asto Yuliardi¹, Iwan Iwut Tritoasmoro², Inung Wijayanto³ ¹Teknik Telekomunikasi,,
Lebih terperinciImplementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel
Implementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel Sri Enggal Indraani, Ira Dhani Jumaddina, Sabrina Ridha Sari Sinaga (enggal24@gmail.com, Ira.dhani5393@gmail.com,
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Plat nomor kendaraan bermotor merupakan ciri atau tanda pengenal suatu kendaraan yang diberikan oleh kepolisian. Setiap plat nomor kendaraan memiliki kombinasi
Lebih terperinciKLASIFIKASI JENIS MOBIL BERDASARKAN TRANSFORMASI WAVELET MULTI SCALE DAN METODE K NEAREST NEIGHBOR
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) KLASIFIKASI JENIS MOBIL BERDASARKAN TRANSFORMASI WAVELET MULTI SCALE DAN METODE K NEAREST NEIGHBOR Bertha Yulizar¹, Bambang Hidayat², Tody Ariefianto Wibowo³ ¹Teknik Telekomunikasi,,
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN PENGUCAPAN HURUF VOKAL DENGAN METODA PENGUKURAN SUDUT BIBIR PADA CITRA 2 DIMENSI ABSTRAK
SISTEM PENGENALAN PENGUCAPAN HURUF VOKAL DENGAN METODA PENGUKURAN SUDUT BIBIR PADA CITRA 2 DIMENSI Adhi Fajar Sakti Wahyudi (0722062) Jurusan Teknik Elektro Email: afsakti@gmail.com ABSTRAK Teknologi pengenalan
Lebih terperinciIDENTIFIKASI PEMBUAT TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN HAAR WAVELET DAN ALGORITMA PROPAGASI BALIK LEVENBERG MARQUARDT
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2011 IDENTIFIKASI PEMBUAT TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN HAAR WAVELET DAN ALGORITMA PROPAGASI BALIK LEVENBERG MARQUARDT Rizky Suslianto¹, Sri Widowati², Bedy
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penelitian
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada sebuah citra, sangat dimungkinkan terdapat berbagai macam objek. Objek yang ada pun bisa terdiri dari berbagai bentuk dan ukuran. Salah satu objek yang mungkin
Lebih terperinciDETEKSI NOMINAL DAN KEASLIAN UANG KERTAS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2010 DETEKSI NOMINAL DAN KEASLIAN UANG KERTAS MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Syariefudin Bashori¹, Achmad Rizal², Iwan Iwut Tirtoasmoro³
Lebih terperinciPERANCANGAN PERANGKAT LUNAK KRIPTOGRAFI VISUAL TANPA EKSPANSI PIKSEL DAN ALGORITMA RLE
PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK KRIPTOGRAFI VISUAL TANPA EKSPANSI PIKSEL DAN ALGORITMA RLE Dhina Bangkit Kumalasari Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jl. Prof.Drg.Suria
Lebih terperinciPENGEMBANGAN APLIKASI PERHITUNGAN JUMLAH OBJEK PADA CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MATHEMATICAL MORPHOLOGY
PENGEMBANGAN APLIKASI PERHITUNGAN JUMLAH OBJEK PADA CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MATHEMATICAL MORPHOLOGY DAN TEKNIK CONNECTED COMPONENT LABELING Oleh I Komang Deny Supanji, NIM 0815051052 Jurusan
Lebih terperinciPENGENALAN BILANGAN ARAB MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) PENGENALAN BILANGAN ARAB MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING Muhammad Hanif Dwiadi¹, Sofia Naning Hertiana², Gelar Budiman³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak
Lebih terperinciREALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB)
REALISASI PERANGKAT LUNAK UNTUK IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR LOCAL LINE BINARY PATTERN (LLPB) Elfrida Sihombing (0922019) Jurusan Teknik Elektro Universitas
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN GEOMETRIC MEAN FILTER DENGAN OPERATOR SOBEL, OPERATOR PREWITT DAN OPERATOR ROBERT PADA CITRA BITMAP SKRIPSI
ANALISIS PERBANDINGAN GEOMETRIC MEAN FILTER DENGAN OPERATOR SOBEL, OPERATOR PREWITT DAN OPERATOR ROBERT PADA CITRA BITMAP SKRIPSI MAGDALENA SIREGAR 111401109 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU
Lebih terperinciPengenalan Pola Karakter Tulisan Tangan Dengan Menggunakan Metoda Clustering Melalui Similarity Measure Approach
Pengenalan Pola Karakter Tulisan Tangan Dengan Menggunakan Metoda Clustering Melalui Similarity Measure Approach Erry Febriansyah Prananta / 0422071 Email : erry_prananta@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciDAFTAR ISI. i ABSTRACT. ii KATA PENGANTAR. viii DAFTAR GAMBAR
ABSTRAK Keberadaan noise dalam sinyal elektrokardiograf (EKG) dapat menyebabkan kesalahan interpretasi informasi jantung, yang pada akhirnya menyebabkan kesalahan pada penilaian kondisi jantung. Untuk
Lebih terperinciPEMBANGUNAN APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL STEREOGRAM
PEMBANGUNAN APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL STEREOGRAM TUGAS AKHIR Disusun sebagai salah satu syarat untuk kelulusan Program Strata 1, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pasundan Bandung Oleh
Lebih terperinciANALISA DETEKSI KELOMPOK USIA DAN GENDER BERDASARKAN KONTUR WAJAH DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) WAJAH DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Marlina Novalinda Br Purba¹, Achmad Rizal², Suryo Adhi Wibowo³ ¹Teknik Telekomunikasi,, Universitas Telkom Abstrak Teknologi pengolahan
Lebih terperinciKOMPRESI JPEG 2000 PADA CITRA DIGITAL DENGAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT
KOMPRESI JPEG 2000 PADA CITRA DIGITAL DENGAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT SKRIPSI Disusun Oleh: ARIF DEWANTORO J2A 604 004 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. semakin berkembang. Semakin banyak penemuan-penemuan baru dan juga
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan mengikuti perkembangan zaman, tentunya teknologi juga semakin berkembang. Semakin banyak penemuan-penemuan baru dan juga pengembangan dari teknologi yang sudah
Lebih terperinciPENGARUH UJI TUKEY TERHADAP VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN
PENGARUH UJI TUKEY TERHADAP VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK Thari Novianty Mentaruk (0722100) Jurusan Teknik Elektro e-mail : thari_novianty_m@yahoo.com Verifikasi tanda
Lebih terperinciFAKULTAS TEKNIK (FT) PROGRAM TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016
DETEKSI KEMUNCULAN BULAN SABIT MENGGUNAKAN METODE CIRCULAR HOUGH TRANSFORM ARTIKEL Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program
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 terperinciFaizar Mazdi Hasibuan¹, Bambang Hidayat², Rita Magdalena³. ¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENERJEMAH AKSARA JAWA KE HURUF LATIN BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF-ORGANIZING MAP (SOM) Faizar Mazdi Hasibuan¹, Bambang Hidayat², Rita
Lebih terperinciPERBAIKAN CITRA MENGGUNAKAN EKSTRAPOLASI NONLINEAR PADA DOMAIN FREKUENSI
PERBAIKAN CITRA MENGGUNAKAN EKSTRAPOLASI NONLINEAR PADA DOMAIN FREKUENSI Chastine Fatichah - Nanik Suciati - Dewi Rosida Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciAREA 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 terperinciSISTEM GERAK PARKIR MOBIL OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN
SISTEM GERAK PARKIR MOBIL OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN Eko Budi Setiawan¹, Warih Maharani², Fazmah Arif Yulianto³ ¹Teknik Informatika,, Universitas Telkom Abstrak Proses parkir mobil
Lebih terperinciIna Ariani Firstaria¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2006 STUDI DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA TWOFISH UNTUK FILE MP3 DENGAN PARTISI BLOK CIPHER STUDY AND IMPLEMENTATION TWOFISH ALGORITHM FOR MP3 FILE WITH PARTITION
Lebih terperinciPENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION
PENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION Sugiarti sugiarti_fikumi@ymail.com Universitas Muslim Indonesia Abstrak Peningkatan kualitas citra merupakan salah satu proses awal
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM PENDETEKSI GERAKAN SEBAGAI NATURAL USER INTERFACE ( NUI ) MENGGUNAKAN BAHASA C# ABSTRAK
PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM PENDETEKSI GERAKAN SEBAGAI NATURAL USER INTERFACE ( NUI ) MENGGUNAKAN BAHASA C# Disusun oleh : Jeffry 0822023 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl.Prof.Drg.Suria
Lebih terperinciDETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Ari Sutrisna Permana 1, Koredianto Usman 2, M. Ary Murti 3 Jurusan Teknik Elektro - Institut Teknologi Telkom - Bandung
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 terperinciPengolahan Citra untuk Identifikasi Kerusakan Kemasan Minuman Kaleng
Pengolahan Citra untuk Identifikasi Kerusakan Kemasan Minuman Kaleng Damage identification of packaging beverage can by image processing application Tugas Akhir Diajukan untuk memenuhi sebagian dari syarat
Lebih terperinciPendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *)
Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *) *) Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura Abstrak CT scan mampu menghasilkan citra organ internal (struktur
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN PERBANDINGAN METODE MIDPOINT FILTER DAN Yp MEAN FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL SKRIPSI FANNY FAIRINA N
IMPLEMENTASI DAN PERBANDINGAN METODE MIDPOINT FILTER DAN Yp MEAN FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL SKRIPSI FANNY FAIRINA N 101401088 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER
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 terperinciAPLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL
APLIKASI TRANSFORMASI WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA DENGAN SPATIAL FILTER SEBAGAI PEMROSES AWAL Murien Nugraheni Prodi Teknik Informatika Fak FTI UAD Jl. Prof. Dr. Soepomo, Janturan, Yogyakarta 55164,
Lebih terperinciDETEKSI GEJALA HEMATURIA BERDASARKAN JUMLAH SEL DARAH MERAH PADA URINE BERBASIS PENGOLAHAN CITRA
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2012 DETEKSI GEJALA HEMATURIA BERDASARKAN JUMLAH SEL DARAH MERAH PADA URINE BERBASIS PENGOLAHAN CITRA Nugrtahanto Margo Raharjo¹, Achmad Rizal², Ledya Novamizanti³
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 terperinciPERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN
PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN 1) Merly Indira 2) Eva Yuliana 3) Wahyu Suprihatin 4) Bertalya Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra hasil rekaman kamera digital sering sekali terdapat beberapa gangguan yang mungkin terjadi, seperti lensa tidak fokus, muncul bintik-bintik yang disebabkan oleh
Lebih terperinciPERBAIKAN METODE B.GATOS UNTUK RESTORASI CITRA DOKUMEN KUNO NON-LINIER. Arliansyah J2A
PERBAIKAN METODE B.GATOS UNTUK RESTORASI CITRA DOKUMEN KUNO NON-LINIER Arliansyah J2A 604 006 Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Pada Jurusan Matematika JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR
Pengolahan citra digital by Jans Hry / S2 TE UGM 09 ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR Edge atau tepi merupakan representasi dari batas objek dalam citra. Hal ini
Lebih terperinciVERIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN HETEROASSOCIATIVE MEMORY ABSTRAK
VERIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN HETEROASSOCIATIVE MEMORY Disusun oleh : Fabiola Zita Devy C. 0722085 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl.Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH
Lebih terperinciGrafik yang menampilkan informasi mengenai penyebaran nilai intensitas pixel-pixel pada sebuah citra digital.
PSNR Histogram Nilai perbandingan antara intensitas maksimum dari intensitas citra terhadap error citra. Grafik yang menampilkan informasi mengenai penyebaran nilai intensitas pixel-pixel pada sebuah citra
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD
SEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD Murinto, Resa Fitria Rahmawati Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Ahmad
Lebih terperinciSistem Penghitung Jumlah Objek di Jalan Raya Menggunakan Background Subtraction dan Tracking
Sistem Penghitung Jumlah Objek di Jalan Raya Menggunakan Background Subtraction dan Tracking Devina Christabela S. 0722041 Email : ch.de2.2309@gmail.com Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Jl. Prof.
Lebih terperinciKOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL
KOMBINASI METODE MORPHOLOGICAL GRADIENT DAN TRANSFORMASI WATERSHED PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL Rudy Adipranata Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131, Surabaya. Telp. (031) 8439040
Lebih terperincicorak lukisan dengan seni dekorasi pakaian, muncul seni batik tulis seperti yang kita kenal sekarang ini. Kain batik merupakan ciri khas dari bangsa I
Pembuatan Perangkat Lunak Untuk Menampilkan Deskripsi Mengenai Batik dan Pola Citra Batik Berdasarkan Segmentasi Objek Maulana Sutrisna, maulanasutrisna@gmail.com Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE ABSTRAK
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE Daniel Halomoan (0822056) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: daniel170390@gmail.com
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada saat ini penggunaan citra digital semakin meningkat karena kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh citra digital tersebut, di antaranya adalah kemudahan dalam mendapatkan
Lebih terperinci: KONVERSI CITRA LABIRIN KE DALAM EDGE DAN VERTEX
KEMENTRIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO Jalan MT Haryono 167 Telp & Fax. 0341 554166 Malang 65145 KODE PJ-01 PENGESAHAN PUBLIKASI HASIL PENELITIAN
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 I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Seiring dengan perkembangan zaman dan semakin meluasnya jaringan multimedia, maka proses pengiriman dan pengaksesan citra digital juga semakin mudah. Kemudahan
Lebih terperinciKRIPTOGRAFI VISUAL UNTUK BERBAGI DUA CITRA RAHASIA MENGGUNAKAN METODE FLIP (2,2) Putri Kartika Sari
KRIPTOGRAFI VISUAL UNTUK BERBAGI DUA CITRA RAHASIA MENGGUNAKAN METODE FLIP (2,2) Putri Kartika Sari Email: pvtrikartika@gmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65,
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN TEKNIK ELEKTRO ( IB ) MATA KULIAH / SEMESTER : PENGOLAHAN CITRA / 8 KODE MK / SKS / SIFAT : AK / 2 SKS / MK LOKAL
SATUAN ACARA PERKULIAHAN TEKNIK ELEKTRO ( IB ) MATA KULIAH / SEMESTER : PENGOLAHAN / 8 KODE MK / SKS / SIFAT : AK01220 / 2 SKS / MK LOKAL Pertemuan Pokok Bahasan dan ke TIU 1 PENDAHULUAN TIU mengetahui
Lebih terperinciDETEKSI KERUSAKAN KABEL TELKOM BAWAH TANAH MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA B-SCAN PADA GROUND PENETRATING RADAR (GPR)
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2011 DETEKSI KERUSAKAN KABEL TELKOM BAWAH TANAH MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA B-SCAN PADA GROUND PENETRATING RADAR (GPR) Yanto Hardi Wibowo¹, Heroe Wijanto²,
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN COMPRESSED SENSING BERBASIS BLOK
KOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN COMPRESSED SENSING BERBASIS BLOK Disusun Oleh : Ardyan Lawrence (1022068) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri, MPH No.65, Bandung, Indonesia.
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 terperinciPerbandingan Efektivitas Algoritma Blind-Deconvolution, Lucy-Richardson dan Wiener-Filter Pada Restorasi Citra. Charles Aditya /
Perbandingan Efektivitas Algoritma Blind-Deconvolution, Lucy-Richardson dan Wiener-Filter Pada Restorasi Citra Charles Aditya / 0322026 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri
Lebih terperinciPerbandingan Dua Citra Bibir Manusia Menggunakan Metode Pengukuran Lebar, Tebal dan Sudut Bibir ABSTRAK
Perbandingan Dua Citra Bibir Manusia Menggunakan Metode Pengukuran Lebar, Tebal dan Sudut Bibir Rizki Hamdani / 0322 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Kristen Maranatha Jl. Prof. Drg.
Lebih terperinciSimulasi Peredaman Gangguan Sag Pada Tegangan Masukan Power Supply Di Personal Computer
Simulasi Peredaman Gangguan Sag Pada Tegangan Masukan Power Supply Di Personal Computer Andreas D Simanjuntak (1122061) Email: andreasdouglas.simanjuntak@gmail.com Program Studi Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR
ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR Gibtha Fitri Laxmi 1, Puspa Eosina 2, Fety Fatimah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciSCENE COMPLETION MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING DAN POISSON BLENDING
SCENE COMPLETION MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING DAN POISSON BLENDING Erick Alfons Lisangan Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Atma Jaya Makassar Alamat email : erick_lisangan@lecturer.uajm.ac.id
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 terperinciPENGHAPUSAN NOISE PADA CITRA DENGAN FILTER ADAPTIVE- HIERARCHICAL
MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PERIODE JUNI-JULI PENGHAPUSAN NOISE PADA CITRA DENGAN FILTER ADAPTIVE- HIERARCHICAL Ana Wahyu Hakim 1, Handayani Tjandrasa 2, Bilqis Amalia 3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciKata kunci : citra, pendeteksian warna kulit, YCbCr, look up table
Pendeteksian Warna Kulit berdasarkan Distribusi Warna YCbCr Elrica Pranata / 0422002 Email : cha_nyo2@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Marantha Jalan Prof. Suria Sumantri
Lebih terperinciPERBAIKAN CITRA BER-NOISE MENGGUNAKAN SWITCHING MEDIAN FILTER DAN BOUNDARY DISCRIMINATIVE NOISE DETECTION
PERBAIKAN CITRA BER-NOISE MENGGUNAKAN SWITCHING MEDIAN FILTER DAN BOUNDARY DISCRIMINATIVE NOISE DETECTION Ahmad Saikhu, Nanik Suciati, Widhiantantri S. Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi,
Lebih terperinci3.2.1 Flowchart Secara Umum
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui dan memahami permasalahan dari suatu sistem yang akan dibuat. Dalam aplikasi menghilangkan derau
Lebih terperinciKRIPTOGRAFI VISUAL DENGAN ALGORITMA ELGAMAL YANG DIMODIFIKASI UNTUK CITRA BERWARNA DENGAN TIGA CITRA HASIL ENKRIPSI MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK MATLAB
KRIPTOGRAFI VISUAL DENGAN ALGORITMA ELGAMAL YANG DIMODIFIKASI UNTUK CITRA BERWARNA DENGAN TIGA CITRA HASIL ENKRIPSI MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK MATLAB Alexander Edi Suranta Kacaribu Email: aesuranta@gmail.com
Lebih terperinciTeknik Watermarking Citra Digital Dalam Domain DCT (Discrete Cosine Transform) Dengan Algoritma Double Embedding
Teknik Watermarking Citra Digital Dalam Domain DCT (Discrete Cosine Transform) Dengan Algoritma Double Embedding Gideon Aprilius (0522116) Email: dionjuntak@gmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Lebih terperinciPenerapan Watermarking pada Citra berbasis Singular Value Decomposition
Penerapan Watermarking pada Citra berbasis Singular Value Decomposition David Leonard Hasian ( 0522049 ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jln. Prof. Drg. Suria Sumantri
Lebih terperinciDETEKSI KELAINAN KANKER PAYUDARA BERDASARKAN CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VEQTOR QUANTIZATION)
DETEKSI KELAINAN KANKER PAYUDARA BERDASARKAN CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VEQTOR QUANTIZATION) Juwita Puteri Nurasyah¹, Achmad Rizal², Koredianto Usman³ ¹Teknik Telekomunikasi,,
Lebih terperinci