KOMPUTASI DEKOMPOSISI WAVELET HAAR BERBASIS ALJABAR MAX-PLUS
|
|
|
- Liana Susanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 KOMPUTASI DEKOMPOSISI WAVELET HAAR BERBASIS ALJABAR MAX-PLUS Dosen Pembimbing : Dr. Mahmud Yunus Dr. Subiono Hergian Dinarina Pascasarjana Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
2 TRANSFORMASI WAVELET DEKOMPOSISI ANALISIS CITRA HAMPIRAN RESULT DETAIL REKONSTRUKSI SINTESIS Proses analisis adalah suatu proses mengolah sinyal utama menjadi satu sinyal hampiran dan beberapa sinyal detail. Sedangkan proses sintesis dapat disebut juga sebagai proses kebalikan dari proses analisis.
3 TRANSFORMASI WAVELET HAAR MAX-PLUS Matematika Morfologi Transformasi Wavelet Haar klasik Transformasi Wavelet Haar Morfologi (Max/Min)-[Heijmans,dkk] Aljabar max-plus Transformasi Wavelet-Haar MaxPlus
4 TESIS INI.. ANALISIS SINTESIS FORMULA ALGORITMA Transformasi Wavelet-Haar MaxPlus CONTOH-CONTOH dan IMPLEMENTASI
5 Transformasi Wavelet Haar Sinyal hampiran Sinyal Detail Operator hampiran (rataan) dan operator detail adalah sebagai berikut, TINJAUAN PUSTAKA TRANSFORMASI WAVELET HAAR
6 Transformasi Wavelet Morfologi Haar Transformasi Wavelet Morfologi Haar [Heijmans,dkk] max min TINJAUAN PUSTAKA WAVELET MORFOLOGI HAAR
7 Skema proses analisis
8 Skema proses sintesis
9 Contoh Misalkan sinyal utama Proses analisis sinyal utama tersebut akan menghasilkan hasil dekomposisi yaitu : Bagian terang adalah sinyal hampiran, dan bagian yang berwarna gelap adalah sinyal-sinyal detail. Adapun prosesnya dapat dilihat lebih mudah dalam skema sebelumnya.
10 Formula wavelet Haar max-plus Operator hampiran pada wavelet Haar klasik Operator detail : Pada wavelet morfologi Haar, operator hampiran tersebut diganti menjadi : Sedangkan operator detail tidak mengalami perubahan.
11 Proses Analisis 1-dimensi Formula operator hampiran untuk proses sintesis menggunakan wavelet morfologi Haar adalah : Sedangkan untuk operator detail tidak ada perubahan, yaitu : Selanjutnya dilakukan penyesuaian operator, antara operator pada matematika morfologi dan aljabar maxplus. Operator maksimum diganti dengan operator o- plus, sedang penjumlahan diganti o-time.
12 Haar klasik Haar max-plus Sedangkan operator pengurangan, dilakukan sebagai berikut : Haar klasik Haar max-plus Cara tersebut dilakukan pada seluruh formula wavelet Haar morfologi yang telah ada sebelumnya. Dan dengan cara yang sama, dapat ditulis menjadi :
13 Proposisi Formula untuk proses analisis (1-dimensi) menggunakan wavelet Haar max-plus adalah : Formula operator hampiran adalah : Sedangkan formula operator detail :
14 Proses Sintesis 1-dimensi Formula untuk proses sintesis menggunakan wavelet morfologi Haar adalah : Dan, Serta, Contoh proses sintesis dengan sinyal hampiran dan detail terlihat pada skema sebelumnya
15 Sebelum membentuk formula untuk proses sintesis, operator minimum pada wavelet morfologi, terlebih dahulu juga akan diganti dengan operator maksimum, dengan cara seperti berikut ini :
16 Proposisi Formula untuk proses sintesis (1-dimensi) menggunakan wavelet Haar max-plus adalah : And Also
17 Proses Analisis 2-dimensi Hal ini menjadi perbedaan antara dekomposisi sinyal dengan wavelet Haar klasik dengan wavelet Haar max-plus. Pada wavelet Haar klasik, proses analisis pada 2- dimensi adalah separable, yaitu dengan cara mengerjakan setiap baris (sebagai 1- dimensi), kemudian mengerjakan kolom-kolomnya(sebagai 1-dimensi).
18 Formula proses analisis wavelet Haar morfologi
19 Disini dilakukan beberapa tahap pengalihan operator, dari operator wavelet Haar morfologi menjadi operator yang berlaku pada aljabar max-plus. adapun perubahannya seperti berikut ini : Dengan demikian, diperoleh formula proses analisis untuk 2-dimensi adalah :
20 Proposisi Formula untuk proses analisis (2-dimensi) menggunakan wavelet Haar max-plus adalah : Operator hampiran : Operator detail :
21 Formula proses sintesis wavelet Haar morfologi Formula untuk proses sintesis (2-dimensi) menggunakan wavelet Haar max-plus adalah : dan
22 Setelah 2 formula dikerjakan, formula berikut ini adalah tahap akhir dari proses untuk perolehan sinyal utama. Untuk memperoleh formula wavelet Haar max-plus, dilakukan cara yang sama seperti sebelumnya. Formula wavelet Haar max-plus untuk proses sintesis adalah :
23 Proposisi Proses sintesis dimulai dengan formula : Kemudian dilanjutkan dengan :
24 Tahap akhir proses dengan formula : Berikutnya akan diberikan contoh dekomposisi sinyal 2- dimensi dengan sebuah matrik X berukuran NxN, dengan k N= 2, untuk suatu k. Matrik tersebut mempunyai elemen sebanyak M
25 Contoh Sinyal utama 2-dimensi, dengan k=2, dalam bentuk matrik 4x4 Hasil proses analisis tahap pertama :
26 Tahap akhir : Daerah gelap pada matrik merupakan sinyal detail, sedangkan untuk daerah terang adalah sinyal detail. Dari hasil dekomposisi sinyal utama pada 2-dimensi juga menghasilkan sebuah sinyal hampiran dan beberapa sinyal detail.
27 Algoritma (wavelet Haar klasik 1-dimensi) k Input : Array X ukuran N, dengan untuk suatu Output Langkah-langkah : : Array Hampiran XH Array Detail XD 1. Hitung nilai mean(xi,(xi+1)) dan masukkan ke dalam array XHi 2. Hitung nilai (Xi-(Xi+1))/2 dan masukkan ke dalam array XDi 3. Lakukan langkah 1 dan 2 sebanyak 2 k 1 N 2 k
28 Algoritma (wavelet Haar klasik 2-dimensi) k Input : matrik X ukuran NxN dengan N 2, untuk jumlah elemen matrik M Output Langkah-langkah : : Array Hampiran XH Array Detail XD 1. Hitung nilai mean(xi,(xi+1)) perbaris dan masukkan ke dalam array XHi 2. Hitung nilai (Xi-(Xi+1))/2 dan masukkan ke dalam array XDi 3. Ulangi langkah 1 dan 2 untuk semua kolom 3. Lakukan langkah 1, 2, dan 3 sebanyak k level k
29 Algoritma (wavelet Haar max-plus 1-dimensi) k Input : Array X ukuran N, dengan untuk suatu Output Langkah-langkah : : Array Hampiran XH Array Detail XD 1. Hitung nilai max(xi,(xi+1)) dan masukkan ke dalam array XHi 2. Hitung nilai (Xi-(Xi+1)) dan masukkan ke dalam array XDi 3. Lakukan langkah 1 dan 2 sebanyak 2 k 1 N 2 k
30 Algoritma (wavelet Haar max-plus 2-dimensi) k Input : matrik X ukuran NxN dengan N 2 untuk Output Langkah-langkah : : matrik Hampiran XH berukuran matrik Detail horisontal Xh berukuran matrik Detail vertikal Xv berukuran matrik Detail diagonal Xd berukuran 1. Hitung XHi menggunakan formula hampiran pada proposisi Hitung Xhi, Xvi, dan Xdi menggunakan formula detail pada proposisi Ulangi sampai level k k N 2 N 2 N 2 N 2 N 2 N N 2 2 N 2
31 Pengujian untuk dekomposisi 1-dimensi Pada operator rataan, melakukan penjumlahan sebanyak 1 kali dan dilanjutkan pembagian 1 kali. Sedangkan pada operator max, dilakukan pengurangan 2 kali. Untuk operator detail, pada formula Haar klasik, dilakukan pengurangan 1 kali dan kemudian pembagian 1 kali, akan tetapi pada Haar Max-Plus, hanya dilakukan pengurangan 1 kali.
32 Untuk perhitungan waktu yang dibutuhkan, dimisalkan : a : waktu untuk 1 kali penjumlahan b : waktu untuk 1 kali pengurangan c : waktu untuk 1 kali pembagian Dengan, a<b<c. Waktu yang dibutuhkan untuk pengurangan dianggap lebih besar dari penjumlahan karena operator pengurangan adalah penjumlahan dengan minus salah satu angka. Dari tabel sebelumnya, diperoleh : Haar klasik : a+b+2c Haar max-plus : 3b Oleh karena, 3b < a+3b =a+b+2b <a+b+2c, maka haar maxplus membutuhkan waktu yang lebih singkat
33 Pengujian untuk dekomposisi 2-dimensi Dimisalkan matrik A berukuran NxN, dengan dengan jumlah elemen matrik sebanyak M. Wavelet Haar klasik : k N 2, untuk k Dekomposisi sinyal 2-dimensi dengan wavelet Haar klasik dilakukan sampai k level, dengan tiap level membutuhkan 3M proses dekomposisi. Pengerjaan untuk tiap baris dan kolom sama seperti pada 1- dimensi. Sehingga total waktu yang dibutuhkan adalah 3/2M(a+b+2c)
34 Sedangkan untuk wavelet Haar max-plus : Dekomposisi sinyal 2-dimensi dengan wavelet Haar max-plus juga dilakukan sampai k level, dengan tiap level membutuhkan M proses dekomposisi. Sedangkan untuk tiap levelnya, dilakukan 4 perhitungan untuk mendapatkan sinyal hampiran, detail horisontal, detail vertikal dan detail diagonal. Dengan demikian, total waktu yang dibutuhkan adalah M/4(9a+6b+3c)=M/4(9a+6b+3c) Karena 3/2M(a+b+2c) =M(6/4a+6/4b+12/4c)=M/4(6a+6b+12c) maka : 9a+6b+3c=6a+3a+6b+3c < 6a+6b+6c < 6a+6b+12c Oleh karena itu, dekomposisi wavelet Haar max-plus 2-dimensi juga membutuhkan waktu yang lebih singkat.
35 Implementasi formula Dimisalkan terdapat gambar seperti berikut : Gambar tersebut akan diproses dalam grayscale, dimana untuk komputer 8-bit terdapat 255 warna dari hitam(0) menuju putih(255). Tepi gambar tersebut akan dikonfersi dalam bilangan yang selanjutnya ditulis dalam bentuk matrik.
36 Dalam contoh kali ini, matrik yang akan dibentuk adalah matrik sederhana berukuran 16x16, dengan alas berwarna hitam dan garis tepi berwarna putih, seperti berikut ini :
TRANSFORMASI MP-WAVELET TIPE B DAN APLIKASINYA PADA PEMAMPATAN CITRA
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 13 No. 1 Mei 2016 49-58 TRANSFORMASI MP-WAVELET TIPE B DAN APLIKASINYA PADA PEMAMPATAN CITRA Kistosil Fahim 1 Mahmud Yunus 2 Suharmadi 3 1 Jurusan Matematika
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kebutuhan-kebutuhan yang digunakan dalam membuat program ini. Setelah semua kebutuhan selesai di analisa, maka penulis akan
BAB 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
SALIENT POINTS PADA CITRA TULANG CORTICAL BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET
SALIENT POINTS PADA CITRA TULANG CORTICAL BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET Oleh: Ika Usfarina Dhamasari(5106100040) DosenPembimbing1: Dr. AgusZainalArifin, S. Kom, M. Kom Dosen Pembimbing 2: Diana Purwitasari,
ANALISIS EIGENPROBLEM MATRIKS SIRKULAN DALAM ALJABAR MAX-PLUS
ANALISIS EIGENPROBLEM MATRIKS SIRKULAN DALAM ALJABAR MAX-PLUS Maria Ulfa Subiono 2 dan Mahmud Yunus 3 Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 23 e-mail: ulfawsrejo@yahoo.com subiono28@matematika.its.ac.id
Created with Print2PDF. To remove this line, buy a license at:
BAB IV. Analisis Pada bab ini dibahas mengenai analisis terhadap citra aproksimasi dan hasil ekstraksi jalan pada citra aproksimasi tersebut untuk mendapatkan gambaran mengenai keterkaitan antara proses
BAB 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
BAB IV ANALISIS. Tabel IV-1 Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet pada Daerah Homogen. Wavelet
BAB IV ANALISIS IV.1 Perbandingan Nilai Antar Induk Pada daerah homogen, penggunaan transformasi satu dimensi hanya meningkatkan sedikit nilai korelasi, dilihat dari nilai korelasi sebelum dilakukan transformasi
Pemodelan Jadwal Keberangkatan Pesawat Transit di Bandara Dengan Menggunakan Aljabar Maxplus
Pemodelan Jadwal Keberangkatan Pesawat Transit di Bandara Dengan Menggunakan Aljabar Maxplus Dyah Arum Anggraeni 1, Subchan 2, Subiono 3 Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya dyaharumanggraeni@gmail.com
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pengenalan Pola Pengenalan pola adalah suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan pengukuran kuantitatif fitur (ciri) atau sifat utama dari suatu
BAB 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
BAB II Tinjauan Pustaka
BAB II Tinjauan Pustaka Pada bab ini dibahas mengenai konsep-konsep yang mendasari ekstraksi unsur jalan pada citra inderaja. Uraian mengenai konsep tersebut dimulai dari ekstraksi jalan, deteksi tepi,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keterkendalian (Controlability)
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Keterkendalian (Controlability) Contoh Soal Ringkasan Latihan Contoh Soal Ringkasan Latihan Vektor Bebas Linear Keterkendalian Keadaan Secara Sempurna dari
Dosen Pembimbing 1 : Dr. Agus Zainal Arifin, S.Kom, M.Kom Dosen Pembimbing 2 : Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc MIFTAHUS SHOLIHIN
Dosen Pembimbing 1 : Dr. Agus Zainal Arifin, S.Kom, M.Kom Dosen Pembimbing 2 : Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc MIFTAHUS SHOLIHIN 5107100609 PENDAHULUAN Segmentasi Endapan Urin 2 LATAR BELAKANG Segmentasi
Transformasi Linier dalam Metode Enkripsi Hill- Cipher
Transformasi Linier dalam Metode Enkripsi Hill- Cipher Muhammad Reza Ramadhan - 13514107 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bahasa Lampung merupakan bahasa tradisional masyarakat Lampung. Masyarakat Lampung sering menggunakan Bahasa Lampung sebagai bahasa komunikasi sehari-hari. Biasanya,
MASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS
MASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS Farida Suwaibah, Subiono, Mahmud Yunus Jurusan Matematika FMIPA Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya,, e-mail: fsuwaibah@yahoo.com
Pertemuan 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
Watermarking 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
SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN NEURO-WAVELET
SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN NEURO-WAVELET Benni Agung Nugroho, Irna Wijayanti dan Agus Widayanti Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Kediri e-mail : benni.nugroho@gmail.com Abstrak Sistem pengenalan
Soal dan Jawaban Tes
lampiran 38 Lampiran1 Soal dan jawaban tes Soal dan Jawaban Tes 1. Santi dan Hasna mengikuti dua kali tes matematika dan bahasa inggris. Tes yang pertama santi dan hasna mendapat nilai 80 untuk pelajaran
Created with Print2PDF. To remove this line, buy a license at:
BAB III Pelaksanaan Penelitian Pada bab ini dibahas pelaksanaan ekstraksi unsur jalan secara otomatis yang terdiri dari tahap persiapan dan pengolahan data. Tahap persiapan yang terdiri dari pengambilan
REVIEW PROPERTI OPERATOR MATEMATIKA MORPHOLOGI DALAM PEMROSESAN CITRA
Prosiding Semirata 2015 bidang Teknologi Informasi dan Multi Disiplin Universitas Tanjungpura Pontianak Hal 134-141 REVIEW PROPERTI OPERATOR MATEMATIKA MORPHOLOGI DALAM PEMROSESAN CITRA Zaiful Bahri Jurusan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Sebagai tinjauan pustaka, berikut beberapa contoh penelitian yang sudah dilakukan oleh para peneliti yang dapat digunakan sebagai acuan dan
Bab 5 Array (Variabel Berindeks)
Bab 5 Array (Variabel Berindeks) 5.1. Pengertian array Variabel dengan tipe data tunggal (skalar) hanya dapat digunakan untuk menyimpan sebuah nilai saja, sehingga untuk menyimpan beberapa nilai sekaligus
UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu bagian yang wajib dimiliki oleh kendaraan bermotor resmi di Indonesia adalah bagian plat nomor. Plat nomor ini memberi informasi tentang dari mana asal wilayah
BAB 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
PENJADWALAN KEBERANGKATAN KERETA API DI JAWA TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PETRINET DAN ALJABAR MAX-PLUS
PENJADWALAN KEBERANGKATAN KERETA API DI JAWA TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PETRINET DAN ALJABAR MAX-PLUS AHMAD AFIF 1, SUBIONO 2 Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Institut Teknologi Sepuluh
PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN PROYEK AKHIR. Teknik Multimedia dan Broadcasting
PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN PROYEK AKHIR Teknik Multimedia dan Broadcasting PROGRAM STUDI MULTIMEDIA DAN BROADCASTING POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA
Gambar IV-1. Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet Pada Daerah Homogen Untuk Level Dekomposisi Pertama
BAB IV ANALISIS IV.1 Analisis Terhadap Hasil Pengolahan Data Gambar IV-1 menunjukkan peningkatan nilai korelasi dari sebelum transformasi wavelet dengan setelah transformasi wavelet pada level dekomposisi
PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA SISI DALAM ALJABAR MAX-PLUS BILANGAN FUZZY
PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA SISI DALAM ALJABAR MAX-PLUS BILANGAN FUZZY Any Muanalifah August 9, 2010 Latar Belakang Latar Belakang Teori himpunan fuzzy berkembang pesat saat ini. Banyak sekali
BAB I PENDAHULUAN. 3) Untuk mengetahui apa yang dimaksud dengan invers matriks. 4) Untuk mengetahui apa yang dimaksud dengan determinan matriks
1.1 LATAR BELAKANG BAB I PENDAHULUAN Teori matriks merupakan salah satu cabang ilmu aljabar linier yang menjadi pembahasan penting dalam ilmu matematika. Sejalan dengan perkembangan ilmu pengetahuan, aplikasi
ABSTRAK. . Dalam penelitian tesis ini dikonstruksi suatu model penjadwalan. menggunakan Aljabar Max-plus dimana dalam penjadwalan ini
ABSTRAK. Dalam penelitian tesis ini dikonstruksi suatu model penjadwalan menggunakan Aljabar Max-plus dimana dalam penjadwalan ini dibuat sistim kelas moving, tiap ruang belajar yang ada dijadikan laboratorium
Kelas. Kelas. p q r s t u v w x y Level Transformasi.
Fitur yang digunakan untuk pelatihan pada algoritme VFI5 diperoleh dari tiap-tiap piksel pada citra tanda tangan. Fitur pada pelatihan yang semula berupa matriks berukuran 3 4 piksel disusun menjadi matriks
BAB I PENDAHULUAN 1.2. Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Pendahuluan Sejak awal penemuan teknologi komputer sebagai lompatan mutakhir dalam dunia ilmu pengetahuan, komputer telah banyak berperan dalam membantu manusia dalam melakukan berbagai
Pencocokan Citra Digital
BAB II DASAR TEORI II.1 Pencocokan Citra Digital Teknologi fotogrametri terus mengalami perkembangan dari sistem fotogrametri analog hingga sistem fotogrametri dijital yang lebih praktis, murah dan otomatis.
KATA PENGANTAR. Penulis. Raizal Dzil Wafa M.
i KATA PENGANTAR Buku ini dibuat untuk memudahkan siapa saja yang ingin belajar MATLAB terutama bagi yang baru mengenal MATLAB. Buku ini sangat cocok untuk pemula terutama untuk pelajar yang sedang menempuh
KULIAH 1 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA PENGANTAR MATRIKS
KULIAH TEKNIK PENGOLAHAN CITRA PENGANTAR MATRIKS Matriks merupakan sebuah susunan segiempat siku-siku dari bilanganbilangan, dalam baris dan kolom. Bilangan-bilangan tersebut disebut entri atau elemen
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sistem kejadian dinamik diskrit (discrete-event dynamic system) merupakan sistem yang keadaannya berubah hanya pada titik waktu diskrit untuk menanggapi terjadinya
LOGO PEMBERIAN TANDA AIR MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT. Tulus Sepdianto
LOGO PEMBERIAN TANDA AIR MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT Tulus Sepdianto 1206100002 PENDAHULUAN Latar Belakang Penggunaan internet secara global Distribusi
SEGMENTASI ENDAPAN URIN PADA CITRA MIKROSKOPIK BERBASIS WAVELET
SEGMENTASI ENDAPAN URIN PADA CITRA MIKROSKOPIK BERBASIS WAVELET Miftahus Sholihin, Agus Zainal Arifin, Anny Yuniarti Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, Indonesia
Implementasi Greedy Dalam Menemukan Rangkaian Logika Minimal Menggunakan Karnaugh Map
Implementasi Greedy Dalam Menemukan Rangkaian Logika Minimal Menggunakan Karnaugh Map Aldy Wirawan 13511035 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Pendekatan Statistik Pada Domain Spasial dan Frekuensi untuk Mengetahui Tampilan Citra Yustina Retno Wahyu Utami 1)
ISSN : 1693 1173 Pendekatan Statistik Pada Domain Spasial dan Frekuensi untuk Mengetahui Tampilan Citra Yustina Retno Wahyu Utami 1) Abstrak Mean, standard deviasi dan skewness dari citra domain spasial
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pengenalan gender pada skripsi ini, meliputi cropping dan resizing ukuran citra, konversi citra
BAB I PENDAHULUAN. menggunakan digital watermarking. Watermarking bekerja dengan menyisipkan
BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang Perkembangan teknologi digital serta internet yang cukup pesat telah memberi kemudahan dalam mengakses dan mendistribusikan berbagai informasi dalam format digital,
BABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini transformasi wavelet banyak sekali digunakan dan bermanfaat untuk analisis numerik, analisis isyarat, aplikasi kontrol dan aplikasi audio [1]. Dalam analisis
BAB 3 PERUMUSAN PENELITIAN. Signal. Sparse Coding. Reconstruction. Reconstructed. Assessment
BAB PERUMUSAN PENELITIAN.1 Blok Diagram Signal Sparse Coding Dictionary Reconstruction Reconstructed Signal Assessment Gambar.1 Blok Diagram secara Umum Secara umum tujuan penelitian ini akan mencari dictionary
BAB 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,
PENGGUNAAN ALJABAR MAXPLUS DALAM PEMBENTUKAN MODEL MATEMATISPADA SISTEM PENJADWALAN PRAKTIKUM LABORATORIUM
βeta p-issn: 285-5893 / e-issn: 2541-458 http://jurnalbeta.ac.id Vol. 8 No. 1 (Mei) 215, Hal. 66-78 βeta 215 PENGGUNAAN ALJABAR MAXPLUS DALAM PEMBENTUKAN MODEL MATEMATISPADA SISTEM PENJADWALAN PRAKTIKUM
KOMBINASI 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
MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner
MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner Dosen Pengampu: Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Genap 2016/2017 Definisi Citra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat
Kumpulan 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
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Istilah citra biasanya digunakan dalam bidang pengolahan citra yang berarti gambar. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, di mana dan adalah
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C-
8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Studi Pendahuluan Sebelumnya telah ada penelitian tentang sistem pengenalan wajah 2D menggunakan PCA, kemudian penelitian yang menggunakan algoritma Fuzzy C- Means dan jaringan
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini menggunakan jenis penelitian eksperimen, dengan tahapan penelitian sebagai berikut: 3.1 Pengumpulan Data Tahap ini merupakan langkah awal dari penelitian. Dataset
BAB II LANDASAN TEORI. berawal dari suatu ide untuk menyimpan segitiga Sierpinski menggunakan
BAB II LANDASAN TEORI Metode kompresi citra fraktal merupakan metode kompresi citra yang berawal dari suatu ide untuk menyimpan segitiga Sierpinski menggunakan Iterated Function System (IFS). Segitiga
BAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harfiah citra atau image adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya pada
Pengenalan Array. Array Satu Dimensi
Bab 1 Array/ Larik Pengenalan Array Array adalah suatu data terstruktur yang terdiri dari sejumlah elemen yang memiliki tipe data yang sama. Elemen-elemen array tersusun secara sekuensial dalam memori
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Phalaenopsis atau yang biasa disebut dengan anggrek bulan mempunyai banyak jenis. Ada 26 jenis yang sudah dikenali di Indonesia. Anggrek dapat diklasifikasikan berdasarkan
WATERMARKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR PADA CITRA DIGITAL
SEMIN HASIL TUGAS AKHIR 1 WATERMKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGUL PADA CITRA DIGITAL Oleh : Latifatul Machbubah NRP. 1209 100 027 JURUSAN MATEMATI FAKULTAS MATEMATI DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Model Rantai Pasok Menggunakan Petri Net dan Aljabar Max Plus dengan Mempertimbangkan Prioritas Transisi
Model Rantai Pasok Menggunakan Petri Net dan Aljabar Max Plus dengan Mempertimbangkan Prioritas Transisi Shofiyatul Mufidah a, Subiono b a Program Studi Matematika FMIPA ITS Surabaya Jl. Arief Rahman Hakim,
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah sekumpulan peraturan, kegiatan, dan prosedur yang digunakan oleh pelaku suatu disiplin ilmu. Metodologi berisi tahapan-tahapan yang dilakukan
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) Oleh: Ir. Sri Nurhatika M.P Jurusan Biologi Fakultas MAtematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2010 TUJUAN RAK DAN FAKTOR YANG PERLU
BAB II LANDASAN TEORI. Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal,
BAB II LANDASAN TEORI II.1 Citra Digital Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal, melainkan sebuah representasi dari citra asal yang bersifat analog [3]. Citra digital ditampilkan
Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness
Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness Evan 13506089 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if16089@students.if.itb.ac.id
KOMPRESI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE STATISTICAL CODING
KOMPRESI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE STATISTICAL CODING Abdul Halim Hasugian Dosen Tetap Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan www.stmik-budidarma.ac.id//email:abdulhasugian@gmail.co.id
ANALISIS 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
Melalui persamaan di atas maka akan terbentuk pola radargram yang. melukiskan garis-garis / pola pendekatan dari keadaan yang sebenarnya.
BAB IV SIMULASI DAN ANALISIS 4.1 Pembuatan Data Sintetis Dalam karya tulis ini pembuatan data sintetis mengikuti pola persamaan (3.1) Melalui persamaan di atas maka akan terbentuk pola radargram yang melukiskan
Pertemuan 5: Pengenalan Variabel Array
Pertemuan 5: Pengenalan Variabel Array Contoh kasus: Penghitungan Nilai IPK Nilai IPK mahasiswa ditentukan dengan algoritma sebagai berikut: Untuk setiap mata kuliah yang diambil oleh mahasiswa: Ambil
PERTEMUAN 8 MATRIX. Introduction Definition How is matrix stored in memory Declaration Processing
PERTEMUAN 8 MATRIX Introduction Definition How is matrix stored in memory Declaration Processing INTRODUCTION Sebuah larik yang setiap elemennya adalah larik lagi disebut matriks Contoh matriks identitas:
BAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus dan intensitas cahaya pada bidang dwimatra
Pelabelan matriks menggunakan huruf kapital. kolom ke-n. kolom ke-3
MATRIKS a. Konsep Matriks Matriks adalah susunan bilangan yang diatur menurut aturan baris dan kolom dalam suatu jajaran berbentuk persegi atau persegipanjang dan diletakkan di dalam kurung biasa ( ) atau
EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM :
EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA (Menggunakan Transformasi Wavelet Untuk Penghalusan Citra ) TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Course Note Numerical Method Akar Persamaan Tak Liniear.
Course Note Numerical Method Akar Persamaan Tak Liniear. Dalam matematika terapan seringkali harus mencari selesaian persamaan yang berbentuk f() = 0 yakni bilangan o sedemikian sehingga f( o ) = 0. Dalam
BAB I. Pendahuluan I.1 Latar Belakang
BAB I. Pendahuluan I.1 Latar Belakang Jalan merupakan salah satu sarana transportasi darat yang penting untuk menghubungkan berbagai tempat seperti pusat industri, lahan pertanian, pemukiman, serta sebagai
PEMBUATAN APLIKASI STEREOGRAM GENERATOR
PEMBUATAN APLIKASI STEREOGRAM GENERATOR Rudy Adipranata 1, Danny Raharja, Cherry Galatia Ballangan 2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
Pertemuan 4 Aljabar Linear & Matriks
Pertemuan 4 Aljabar Linear & Matriks 1 Notasi : huruf besar tebal misalnya A, B, C Merupakan array dari bilangan, setiap bilangan disebut elemen matriks (entri matriks) Bentuk umum : m : jumlah baris (mendatar)
EVALUASI PENGARUH FUNGSI AKTIFASI DAN PARAMETER KEMIRINGANNYA TERHADAP UNJUKKERJA PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
EVALUASI PENGARUH FUNGSI AKTIFASI DAN PARAMETER KEMIRINGANNYA TERHADAP UNJUKKERJA PENGENALAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (Studi Kasus pada Pengenalan Karakter Angka Tulisan Tangan) Iwan Suhardi Jurusan Teknik
ANALISIS ALGORITMA. Disusun Oleh: Analisis Masalah dan Running Time. Adam Mukharil Bachtiar Teknik Informatika UNIKOM
ANALISIS ALGORITMA Analisis Masalah dan Running Time Disusun Oleh: Adam Mukharil Bachtiar Teknik Informatika UNIKOM adfbipotter@gmail.com AGENDA PERKULIAHAN DEFINISI MASALAH f x = a 0 + a n cos nπx +
Strategi Algoritma Penyelesaian Puzzle Hanjie
Strategi Algoritma Penyelesaian Puzzle Hanjie Whilda Chaq 13511601 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Keteramatan (Observability)
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaa Keteramatan (Observabilit) Contoh Soal Ringkasan Latihan Contoh Soal Ringkasan Konsep Keteramatan Keteramatan Sistem Kontinu Sarat Keteramatan Sempurna pada
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. manusia dengan menggunakan metode Gabor Filter dan Algoritma
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Berikut merupakan desain penelitian yang akan digunakan pada proses rancang bangun aplikasi sistem pengenalan pola fraktur tengkorak manusia dengan menggunakan
PEMBUATAN APLIKASI STEREOGRAM GENERATOR
PEMBUATAN APLIKASI STEREOGRAM GENERATOR Rudy Adipranata 1, Cherry Galatia Ballangan 2, Danny Raharja Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
BAB 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
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Fotogrametri adalah suatu seni, pengetahuan dan teknologi untuk memperoleh informasi yang dapat dipercaya tentang suatu obyek fisik dan keadaan sekitarnya melalui proses
Algoritma Brute Force dalam Pattern Matching pada Aplikasi Pendeteksian Potongan Citra
Algoritma Brute Force dalam Pattern Matching pada Aplikasi Pendeteksian Potongan Citra Ananta Pandu Wicaksana 13510077 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Pendahuluan. Praktikum Pengantar Pengolahan Citra Digital Departemen Ilmu Komputer Copyright 2008 All Rights Reserved
1 Pengenalan Matlab Pendahuluan Matlab adalah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk analisis dan visualisasi data. Matlab didesain untuk mengolah data dengan menggunakan operasi matriks. Matlab juga
IMPLEMENTASI 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
Kata kunci: Fourier, Wavelet, Citra
TRANSFORMASI FOURIER DAN TRANSFORMASI WAVELET PADA CITRA Oleh : Krisnawati Abstrak Tranformasi wavelet merupakan perbaikan dari transformasi Fourier. Transformasi Fourier hanya dapat menangkap informasi
Matriks. Algoritma Pemrograman. Definisi Matriks
Matriks Pemrograman Definisi Matriks Matrik merupakan sekumpulan informasi yang setiap individu elemenya diacu dengan menggunakan dua buah indeks (baris dan kolom). Dua buah indeks menunjukkan dimensi
Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital
Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital Pendahuluan Citra digital direpresentasikan dengan matriks. Operasi pada citra digital pada dasarnya adalah memanipulasi elemen- elemen matriks. Elemen matriks
DAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi
DAFTAR ISI Halaman Judul... i Lembar Pengesahan Pembimbing... ii Lembar Pengesahan Penguji... iii Halaman Persembahan... iv Halaman Motto... v Kata Pengantar... vi Abstrak... viii Daftar Isi... ix Daftar
#8 Operation Research : Assignment
#8 Operation Research : Assignment Model Penugasan (assignment) pada awalnya dikenal sebagai Hungarian Method. Istilah penugasan mengandung pengertian bahwa satu orang akan mengerjakan satu tugas tertentu;
Algoritma 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
LANDASAN 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
PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE
PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE Ayu Leonitami, Noor Aziza Arifani 2, Retno Dewi Anissa 3, Sari Narulita Hantari 4, Widya Wulaningsuci 5 Informatika/Ilmu Komputer,
SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )
SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) Pramuda Akariusta Cahyan, Muhammad Aswin, Ir., MT., Ali Mustofa, ST., MT. Jurusan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Waktu penelitian dilakukan
Karakteristik Spesifikasi
Sinyal yang masuk difilter ke dalam sinyal frekuensi rendah (low-pass filter) dan sinyal frekuensi tinggi (high-pass filter) Lakukan downsampling pada kedua sinyal tersebut Low-pass frekuensi hasil downsampling
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini akan dijelaskan beberapa konsep dasar yang berkaitan dengan permasalahan, seperti definisi dan teorema yang dijadikan landasan dalam penelitian ini. 2.1 Graf Graf