IMPLEMENTASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM APOSTERIORI-GAUSSIAN SCALE MIXTURES PADA DOMAIN WAVELET
|
|
- Teguh Jayadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 W, ST. 3) Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Telkom, Bandung @stttelkom.ac.id 1), rvi@stttelkom.co.id 2), cok@stttelkom.ac.id 3) ABSTRACT Digital images can be used in many aspects of life. The access and transfer process from one media digital image to another media is often performed. The processes, however, often experience distortions which cause noises in the digital images, so that the quality of images received by someone will be less or not as good as the original. Maximum Aposteriori-Gaussian Scale Mixtures is a technique for filtering digital images in order to subtract or decrease the noise level, so that the quality can be improved. Noise used in this research is the additive Gaussian noise, impulsive noise and Laplacian noise with a fixed probability, generated by a noise generator. The digital image will be decomposed into 4 subband (LL, LH, HL, HH) first and the subband that will be prosessed are LH, HL, and HH. The process is conducted using GSM method with maximum aposteriori for estimating the multiplier and local wiener for estimating the central coefficient. Performance parameter tested is PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio). The analysis result asserts that Maximum Aposteriori-Gaussian Scale Mixture method is a proper method for decreasing additive gaussian noise as well as Laplacian, impulsive and multiplicative Gaussian noise. To get better PSNR, a bigger size of MAP size can be used. Keywords: Gaussian Scale Mixture (GSM), Maximum Aposteriori (MAP), Noise, Discrete Wavelet Transform (DWT), PSNR 1. Pendahuluan Seiring kemudahan yang ditawarkan dalam pengambilan, pemrosesan dan penyimpanannya masyarakat mulai banyak yang meninggalkan citra analog dan beralih ke citra digital. Namun terkadang timbul gangguan pada citra yang disebut noise sehingga menyebabkan kualitas citra yang diterima menjadi turun atau tidak sesuai dengan citra aslinya. Oleh karena itu, pada penelitian ini, digunakan teknik image processing Maximum Aposteriori-Gaussian Scale Mixtures (MAP-GSM) dimana GSM sendiri merupakan sebuah metode yang menggunakan suatu vektor zero mean Gaussian dan hidden positive scalar. Keduanya dipadukan untuk memodelkan suatu matrik ketetanggaan yang dipakai untuk memperhitungkan dan mengestimasi noise. Pertama akan dilakukan Discrete Wavelet Transform (DWT) pada noisy image kemudian pada subband LH, HL dan HH akan dilakukan estimasi terhadap multiplier dengan MAP dan estimasi koefisien pusat matriknya dengan Local Wiener. Sehingga nantinya diharapkan akan dapat dihasilkan citra hasil denoising yang lebih baik. Penelitian ini memiliki perumusan masalah, yaitu bagaimana mengurangi noise pada citra digital menggunakan Maximum Aposteriori-Gaussian Scale Mixtures (MAP-GSM). Dengan batasan masalah sebagai berikut: a. Ukuran citra digital yang dijadikan sebagai inputan aplikasi memiliki ukuran 256 x 256. b. Perangkat lunak hanya menerima inputan berupa file citra Grayscale dengan kedalaman 8 bit. c. Jenis noise yang digunakan dan diimplementasikan yakni additive gaussian noise, impulsive noise laplacian noise, dan multiplicative Gaussian noise. d. Pengukuran performansi dengan menggunakan parameter PSNR. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini dapat dijabarkan sebagai berikut: 1. Membangun simulasi dengan mengimplementasikan metode Maximum Aposteriori-Gaussians Scale Mixtures (GSM) untuk mengurangi noise pada citra digital. 2. Menganalisis implementasi metode MAP-GSM dengan proses pada citra digital menggunakan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio). Metodologi yang digunakan dalam pengerjaan penelitian ini adalah studi literatur, melakukan simulasi, melakukan pengujian, dan penyusunan laporan penelitian dan kesimpulan akhir. 2. Landasan Teori 2.1 Gaussian Scale Mixture (GSM) Gaussian scale mixture (GSM) merupakan hasil perkalian dari variabel acak hidden positive scalar dan sebuah vektor zero mean Gaussian [10] : x = zu (1) dimana vektor acak x merupakan Gaussian scale mixture (GSM), z merupakan variabel acak positif dan u merupakan vektor zero mean gaussian. 74
2 2.2 Pior Density of Multiplier Untuk memperkirakan prior density dari tiap multiplier z digunakan teknik non-parametic. Maka pada proses denoising ini digunakan model log-normal untuk p z (z) [10] : (2) 2.3 Maximum Aposteriori (MAP) Untuk tiap subband pada citra, kecuali subband LL, dilakukan estimasi untuk tiap multipliernya (z) menggunakan Maximum Aposteriori (MAP) [10] : 2.4 Local Wiener z, y adalah gaussian variable dan dapat diestimasi menggunakan estimasi local wiener untuk tiap koefisien pusat matrik ketetanggaannya [10] : 2.5 Ilustrasi Sistem (3) (4) Citra Asli Additive Gaussian, Laplacian, Impulsive, Multiplicative Gaussian Noise Men-generate Noise Citra Ter-noise Transformasi Wavelet Diskret (DWT) Subband LH,HL,HH Subband LL Proses Denoising dengan MAP-GSM Tiap Subband LH,HL,HH Subband Hasil Denoising Invers DWT Citra Hasil Gambar 1. Ilustrasi Berikut adalah algoritma pemrosesannya: 1. Mendekomposisi matrik noisy image menjadi empat subband, yaitu LL, LH, HL dan HH. 2. Memproses setiap subband, kecuali LL a. Menghitung matrik kovarian ketetanggaan matrik noisy image (Cy) b. Menghitung kovarian ketetanggaan matrik noise (Cw) c. Menghitung kovarian ketetanggaan sinyal (Cu) dari selisih kovarian ketetanggaan matrik noisy image dan kovarian ketetanggaan matrik noise d. Untuk setiap subbandnya: i. Menghitung parameter denoising (mean dan variansi) ii. Mengestimasi multiplier (z) dengan MAP iii. Mengestimasi nilai koefisien pusat matrik ketetanggaan dengan Local Wiener. 3. Menyatukan kembali subband-subband hasil denoising dengan subband LL 75
3 3. Analisa dan Perancangan Sistem Gambar 2. Diagram Konteks Gambar 3. DAD Level 1 Gambar 4. DAD Level 2 Proses 1 Gambar 5. DAD Level 2 Proses 2 76
4 Gambar 6 DAD Level 2 Proses 3 4. Analisa dan Pengujian Sistem Dilakukan pengujian terhadap 6 citra uji dengan parameter denoising yang digunakan adalah Daubechies 1 dan MAP size 3x3, sehingga didapatkan grafik: Gambar 7. Grafik PSNR 6 Citra Uji Dari grafik pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa semakin besar nilai parameter yang diinputkan maka semakin kecil pula nilai PSNR yang diperoleh. Untuk jenis noise additive gaussian, laplacian dan multiplicative gaussian citra uji yang memiliki hasil optimal di segala kondisi pengujian adalah citra yang memiliki karakteristik low contrast dan normal brightness. Untuk jenis impulsive, adalah citra tiger.bmp yang memiliki karakteristik normal contrast dan normal brightness. Tabel 1. PSNR ke-4 Noise Gambar 8. PSNR dengan Parameter Denoising Berbeda Makin besar ukuran MAP size tentu saja memperbanyak jumlah elemen matrik ketetanggaan yang dipakai sebagai data dalam pengolahan noise yang telah dilokalisir pada pusat MAP size, sehingga menyebabkan semakin besarnya error hasil estimasi karena koefisien ketetanggaannya telah bercampur dengan noise. Sehingga nilai PSNRnya semakin menurun. 77
5 Tabel 2. PSNR Hasil Denoising Berulang Hal ini membuktikan bahwa denoising untuk jenis noise additive gaussian, laplacian, impulsive dan multiplicative gaussian hanya efektif dilakukan 1 kali dan hasil optimal akan didapat pada denoising yang pertama kali. Hal ini dikarenakan proses denoising yang berulang-ulang menyebabkan penurunan nilai tiap pixelnya. Sehingga terjadi blurring pada hasil denoisingnya dan berdampak pada penurunan kualitas citra. 5. Kesimpulan dan Saran Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut: 1. Simulasi image denoising dengan metode Maximum Aposteriori-Gaussian Scale Mixtures (MAP-GSM) mampu melakukan denoising citra dengan baik. Hal ini dibuktikan dengan peningkatan nilai PSNR dari citra noisy image dibandingkan dengan citra hasil denoising. 2. Dilihat dari rentang perubahan nilai PSNR citra noisy image dan citra hasil denoising, jenis noise yang paling cocok digunakan dalam simulasi metode Maximum Aposteriori-Gaussian Scale Mixtures (MAP-GSM) ini adalah jenis noise additive Gaussian, kemudian laplacian, impulsive dan multiplicative gaussian. 3. Jenis citra yang memiliki karakteristik low contrast dan normal brightness memiliki hasil yang lebih optimal di segala kondisi pengujian untuk jenis noise additive gaussian, laplacian dan multiplicative gaussian. Untuk jenis impulsive citra yang memiliki karakteristik normal contrast dan normal brightness terlihat memiliki nilai PSNR yang lebih baik dari jenis citra lainnya. 4. Semakin besar ukuran MAP size yang digunakan, semakin menurun kualitas citra hasil denoising yang dihasilkan. 5. Peningkatan orde wavelet daubechies tidak mempengaruhi nilai PSNR citra hasil denoising secara signifikan. 6. Hasil yang lebih optimal akan didapatkan ketika denoising dilakukan hanya sekali. Untuk jangka waktu ke depan, diharapkan pengembangan sistem denoising citra akan menjadi lebih baik. Saran saran untuk pengembangan sistem ini antara lain: 1. Disarankan untuk melakukan penggunaan tools untuk mengurangi blur yang terjadi, terutama pada saat dilakukan denoising berulang-ulang. Misalnya penggunaan tools wiener pada matlab untuk mengurangi efek blur yang terjadi. 2. Untuk mendapatkan kualitas denoising yang lebih baik disarankan untuk mencoba menggunakan wavelet filter jenis yang lain. 3. Disarankan menggunakan bentuk MAP size yang berbeda, misal bentuk lingkaran, bentuk wajik atau bentuk X. 4. Menggunakan estimasi jenis lain, baik untuk multiplier maupun koefisien pusat matriks ketetanggaannya. 7. Disarankan menggunakan parameter pengujian yang lain, misalnya SNR, ISNR atau MOS. Daftar Pustaka [1] Sid-Ahmed, Maher (1994). Image Processing. Mc Graw-Hill, Inc. [2] Gunaidi A. (2006). The Shortcut Of Matlab Programing. Informatika, Bandung. [3] Alit Winduarsa, I Nyoman. (2005). Kompresi Pada Citra Digital Menggunakan Penggabungan Metode DWT-SVD. Departemen Teknik Informatika, IT Telkom, Bandung. [4] C Valens, A Really Friendly Guide towavelets, (1999) c.valens@mindless.com [5] Dharma Putra, I Made (2005). Analisis dan Implementasi Fuzzy Image Filtering untuk mengurangi noise pada citra digital. Jurusan Teknik Informatika, STT Telkom, Bandung. [6] Eddy Dharma ES, Ida Bagus (2007). Implementasi Aplikasi Image To ASCII Menggunakan Kombinasi Grayscale dan Algoritma Deteksi Tepi. Departemen Teknik Informatika, IT Telkom, Bandung. [7] Eddy Muntina Dharma, ST, MT. (2005). Pengolahan Citra Digital. Diktat Kuliah Grafika dan Citra STT Telkom. Bandung. STT Telkom. [8] Fengxiang Qiao, Ph.D. (2005). Introduction to Wavelet A Tutorial. Workshop 118 on Wavelet Application in Transportation Engineering, Texas Southern University, Sunday, January 09, [9] Portilla J, Strela V, Wainwright M, and Simoncelli E. (2002). Adaptive Wiener Denoising using Gaussian scale mixture Model in the Wavelet Domain. Tech. Rep. TR , Courant Inst.of Mathematical Sciences, New York Univercity, Sep [10] Pitas, Ionos. (1993). Digital Image Processing Algorithms. Aristotle University of Thessaloniki. [11] Strela V, Portilla J, and Simoncelli E. (2001). Image denoising using a local Gaussians scale mixture model in the wavelet domain. Proc 8th IEEE Int l Conf on Image Proc, Thessaloniki, Greece, Oct , pp , IEEE Computer Society. 78
Raden 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 terperinciREDUKSI 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 terperinciBLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD)
BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD) Disusun Oleh : Johansen Valentino (0822062) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciPutu Agus Junaedi¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2006 ANALISIS DAN IMPLEMENTASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE MATHEMATICAL MORPHOLOGY ( ANALYSIS AND IMPLEMENTATION OF NOISE REDUCTION
Lebih terperinciROBUST BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI KOEFISIEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM
ROBUST BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI KOEFISIEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM Annissa Yanuvita Prabawaningtyas (1022053) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan dunia digital, terutama dengan berkembangnya internet, menyebabkan informasi dalam berbagai bentuk dan media dapat tersebar dengan cepat tanpa
Lebih terperinciBAB 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 TEKNIK WATERMARKING CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DWT-SVD DAN RDWT-SVD. Abstract
PERBANDINGAN TEKNIK WATERMARKING CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DWT- DAN Qurrota Ayun Majid, T. Sutojo, S.Si, M.Kom Teknik Informatika - S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang 111201207118@mhs.dinus.ac.id
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 terperinciWATERMARKING PADA CITRA DIGITAL BERBASIS DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION
WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL BERBASIS DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION Disusun oleh : Nama : Hendra Togi Manalu Nrp : 0522121 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl.
Lebih terperinciADAPTIVE WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN TEKNIK DISCRETE WAVELET TRANSFORM-DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN NOISE VISIBILITY FUNCTION
ADAPTIVE WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN TEKNIK DISCRETE WAVELET TRANSFORM-DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN NOISE VISIBILITY FUNCTION Disusun oleh : Nama : Dian Eriani Surbakti Nrp : 0822104 Jurusan Teknik
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391 OPTIMASI NILAI AMBANG WAVELET BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA DENOISING CITRA BERWARNA (Kata kunci: denoising, transformasi wavelet, logika fuzzy, thresholding, median absolute
Lebih 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 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 terperinciKata Kunci : non-blind watermarking, complex wavelet transform, singular value decomposition.
NON-BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN COMPLEX WAVELET TRANSFORM (CWT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD) Disusun Oleh : Froni Andrian Sitompul (0822102) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciALGORITMA DETEKSI ADAPTIF BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN TRANSFORMASI
ALGORITMA DETEKSI ADAPTIF BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN TRANSFORMASI Disusun oleh : Gintaris Johanes Tarigan 0922022 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. drg. Suria Sumantri,
Lebih terperinciAlgoritma Interpolasi Citra Berbasis Deteksi Tepi Dengan Directional Filtering dan Data Fusion
Algoritma Interpolasi Citra Berbasis Deteksi Tepi Dengan Directional Filtering dan Data Fusion Nama : Adrianus Ivan Hertanto Nrp : 0522058 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha,
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 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 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 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 terperinciWATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK MODIFIKASI INTENSITAS PIKSEL DAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT)
WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK MODIFIKASI INTENSITAS PIKSEL DAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) Disusun Oleh : Aldo Roy Hardiansa Putra (0922056) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciPERBANDINGAN KUALITAS WATERMARKING DALAM CHANNEL GREEN DENGAN CHANNEL BLUE UNTUK CITRA RGB PADA DOMAIN FREKUENSI ABSTRAK
PERBANDINGAN KUALITAS WATERMARKING DALAM CHANNEL GREEN DENGAN CHANNEL BLUE UNTUK CITRA RGB PADA DOMAIN FREKUENSI Lucky David Tando ( 0522025 ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jln. Prof. Drg. Suria
Lebih terperinciBLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT)
BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) Disusun Oleh : Andi Pramana Tarigan (1022077) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bab 1 Pendahuluan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi terutama pada dunia digital pada saat ini memungkinkan informasi dalam berbagai bentuk dan media dapat tersebar dengan cepat tanpa batas ruang
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci : Watermarking, SVD, DCT, LPSNR. Universitas Kristen Maranatha
Penerapan Watermarking pada Citra Menggunakan Teknik Singular Value Decomposition Discrete Cosine Transform Berdasarkan Local Peak Signal to Noise Ratio Frederick Michael ( 0522072 ) Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciLOGO PEMBERIAN TANDA AIR MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT. Tulus Sepdianto
LOGO PEMBERIAN TANDA AIR MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT Tulus Sepdianto 1206100002 PENDAHULUAN Latar Belakang Penggunaan internet secara global Distribusi
Lebih terperinciPengurangan Noise pada Citra Menggunakan Optimal Wavelet Selection dengan Kriteria Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE)
Pengurangan Noise pada Citra Menggunakan Optimal Wavelet Selection dengan Kriteria Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE) Disusun Oleh : Nama : Abner Natanael R Nrp : 0522034 Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 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 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 terperinciBlind Watermarking Citra Digital Pada Komponen Luminansi Berbasis DCT (Discrete Cosine Transform) Irfan Hilmy Asshidiqi ( )
Blind Watermarking Citra Digital Pada Komponen Luminansi Berbasis DCT (Discrete Cosine Transform) Irfan Hilmy Asshidiqi (0822048) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi internet dalam beberapa tahun terakhir ini, telah membawa perubahan besar bagi distribusi media digital. Media digital yang dapat berupa
Lebih 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 terperinciPERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT)
PERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) ABSTRAK Silvester Tena Jurusan Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto- Penfui
Lebih terperinciWATERMARKING CITRA DIGITAL YANG TAHAN TERHADAP GEOMETRIC ATTACKS
WATERMARKING CITRA DIGITAL YANG TAHAN TERHADAP GEOMETRIC ATTACKS Disusun Oleh : Cosmas Surya Hadi (0822070) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. drg. Suria Sumantri, MPH No. 65, Bandung 40164,
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 terperinciPENGURANGAN NOISE UNTUK CITRA DENGAN ADAPTIVE MULTISCALE PRODUCTS THRESHOLDING. Rachma Putri Andilla ( )
PENGURANGAN NOISE UNTUK CITRA DENGAN ADAPTIVE MULTISCALE PRODUCTS THRESHOLDING Rachma Putri Andilla ( 0522028 ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jln. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164,
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Seiring berkembangnya teknologi, digitalisasi sidik jari sudah sering digunakan, terutama pada passport, ID Card, visa dan dokumen lainnya. Karena kapasitas penyimpanan untuk menyimpan sidik jari
Lebih terperinciBab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang
Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Proses pengolahan citra digital dapat dibagi menjadi beberapa bidang seperti object detection, image analyze, computer vision, dan medical imaging. Medical imaging
Lebih terperinciPENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L
PENERAPAN DISCRETE DAUBECHIS WAVELET TRANSFORM D A L A M W A T E R M A R K I N G C I T R A D I G I T A L Hermawan Syahputra* 1, Andani D N 2 1,2 Jurusan Matematika, FMIPA Unimed, Medan, Indonesia e-mail:
Lebih terperinciKriptografi Visual Berbasis Model CMY Menggunakan Mask Hitam Putih Untuk Hasil Digital Watermarking Menggunakan Teknik Penggabungan DWT Dan DCT
Kriptografi Visual Berbasis Model CMY Menggunakan Mask Hitam Putih Untuk Hasil Digital Watermarking Menggunakan Teknik Penggabungan DWT Dan DCT Mahesa Dwi Putra (0622052) Email: mahesa.dputra@gmail.com
Lebih terperinciWATERMARKING CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HYBRID DWT DAN DCT SKRIPSI. Oleh : Ali Ischam J2A
WATERMARKING CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HYBRID DWT DAN DCT SKRIPSI Oleh : Ali Ischam J2A 605 009 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
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 terperinciANALISA WATERMARKING MENGGUNAKAN TRASNFORMASI LAGUERRE
ANALISA WATERMARKING MENGGUNAKAN TRASNFORMASI LAGUERRE Muhamad Sofwan & Dadang Gunawan Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Indonesia ABSTRAK Teknik watermarking dibagi menjadi dua, yaitu
Lebih terperinciPENGENALAN POLA SIDIK JARI BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PENGENALAN POLA SIDIK JARI BERBASIS TRANSFORMASI WAVELET DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION 1 Andrian Rakhmatsyah 2 Sayful Hakam 3 Adiwijaya 12 Departemen Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi
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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pada saat ini penggunaan sebuah citra sangat meningkat untuk digunakan pada berbagai kebutuhan. Hal ini dikarenakan banyak sekali kelebihan yang ada pada citra digital
Lebih terperinci1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang Masalah
1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Masalah Jumlah pengguna komputer semakin meningkat. Peningkatan jumlah pengguna komputer mengakibatkan penggunaan data digital juga semakin meningkat. Salah satu media
Lebih 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 terperinciPERBANDINGAN CITRA DENGAN ALGORITMA DITHERING ZHIGANG FAN, SHIAU FAN DAN STUCKI SEBAGAI MASUKAN KRIPTOGRAFI VISUAL
PERBANDINGAN CITRA DENGAN ALGORITMA DITHERING ZHIGANG FAN, SHIAU FAN DAN STUCKI SEBAGAI MASUKAN KRIPTOGRAFI VISUAL Disusun Oleh : Terry Suryacandra (1022017) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,. Jl.
Lebih terperinciPENGGUNAAN latar belakang dalam proses pembuatan VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING. Saiful Yahya, Mochamad Hariadi, and Ahmad Zaini,
1 VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING Saiful Yahya, Mochamad Hariadi, and Ahmad Zaini, Abstrak Penggunaan gradasi yang halus pada penggabungan dua video pada proses video kompositing. Video
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Halaman LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR...iii DAFTAR ISI... v DAFTAR GAMBAR...
ABSTRAK Noise merupakan salah satu kendala yang mempengaruhi kualitas sinyal suara yang ditransmisikan. Noise tersebut dapat berasal dari peralatan komunikasi itu sendiri atau pengaruh dari sumber luar.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN ANALISIS IMAGE DENOISING DENGAN METODE ANTSHRINK
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.1, No.1 Desember 2014 Page 706 Abstrak IMPLEMENTASI DAN ANALISIS IMAGE DENOISING DENGAN METODE ANTSHRINK Petrus Zernicov Tampubolon 1, Tjokorda Agung
Lebih terperinciTEK IK PEMBUKTIA KEPEMILIKA CITRA DIGITAL DE GA WATERMARKI G PADA DOMAI WAVELET
TEK IK PEMBUKTIA KEPEMILIKA CITRA DIGITAL DE GA WATERMARKI G PADA DOMAI WAVELET Ady Priyoyudo, Aris Sugiharto, Indriyati Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Jl. Prof. Soedarto, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang
Lebih terperinciWATERMARKING PADA BEBERAPA KELUARGA WAVELET
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 3, 18-25, Desember 2004, ISSN : 1410-8518 WATERMARKING PADA BEBERAPA KELUARGA WAVELET Aris Sugiharto, Eko Adi Sarwoko Jurusan Matematika FMIPA Universitas Diponegoro
Lebih 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 terperinciWatermarking Citra Digital Berwarna Dalam Domain Discrete Cosine Transform (DCT) Menggunakan Teknik Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS)
Watermarking Citra Digital Berwarna Dalam Domain Discrete Cosine Transform (DCT) Menggunakan Teknik Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS) Sesto Sumurung (0722077) Email: sesto.sianturi@gmail.com Jurusan
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 terperinciANALISIS DAN SIMULASI REKONSTRUKSI VIDEO BERBASIS METODE SUPER-RESOLUSI
ANALISIS DAN SIMULASI REKONSTRUKSI VIDEO BERBASIS METODE SUPER-RESOLUSI ANALYSIS AND SIMULATION OF VIDEO RECONSTRUCTION BASED ON SUPER-RESOLUTION METHOD Kusuma Nindia Rizki 1, Iwan Iwut, ST., MT. 2, Suryo
Lebih terperinciRestorasi Warna dari Citra yang Terdistorsi Warnanya
Restorasi Warna dari Citra yang Terdistorsi Warnanya Ferry Reza Mardhani / 0322169 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia Email: ferry.reza@gmail.com
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring berjalannya waktu dan semakin meluasnya jaringan multimedia, maka proses pengiriman dan pengaksesan dari media digital (seperti citra digital, video digital,
Lebih terperinciKata Kunci: wavelet packet; citra medis; kompresi; threshold; codec haar; codec biorthogonal; codec daubechies; MOS.
ABSTRAK Kompresi citra merupakan suatu metode yang bertujuan untuk mengurangi penggunaan memori, sehingga akan memudahkan penyimpanan, pengolahan serta waktu pengiriman data digital lebih singkat dibandingkan
Lebih terperinciANALISIS DAN SIMULASI STEGANOGRAFI VIDEO MENGGUNAKAN METODE WAVELET PADA FRAME YANG DIPILIH BERDASARKAN DETEKSI FASA
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.3 December 2016 Page 4442 ANALISIS DAN SIMULASI STEGANOGRAFI VIDEO MENGGUNAKAN METODE WAVELET PADA FRAME YANG DIPILIH BERDASARKAN DETEKSI FASA Analysis
Lebih terperinciPEMBERIAN TANDA AIR MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT
Abstrak PEBERIAN TANDA AIR ENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI RATA-RATA DENGAN DOAIN TRANSFORASI WAVELET DISKRIT Nama ahasiswa : Tulus Sepdianto NRP : 1206 100 002 Jurusan : atematika FIPA-ITS Dosen Pembimbing
Lebih terperinciBlind Steganalysis pada Citra Digital dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan
Blind Steganalysis pada Citra Digital dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan Cilvia Sianora Putri Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha
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 terperinciPENYEMBUNYIAN CITRA DALAM CITRA DENGAN ALGORITMA BERBASIS BLOK ABSTRAK
PENYEMBUNYIAN CITRA DALAM CITRA DENGAN ALGORITMA BERBASIS BLOK Anisa Fardhani Prasetyaningtyas (0722123) Jurusan Teknik Elektro email: af.prasetyaningtyas@gmail.com ABSTRAK Steganografi merupakan teknik
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 III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah denoising
BAB III METODE PENELITIAN DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah denoising menggunakan Blind Source Separation dengan metode ICA. Data
Lebih terperinciPenyembunyian Pesan Rahasia Dalam Gambar dengan Metoda JPEG - JSTEG Hendry Hermawan / ABSTRAK
Penyembunyian Pesan Rahasia Dalam Gambar dengan Metoda JPEG - JSTEG Hendry Hermawan / 0622097 Email : e3n_17@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jalan Prof. drg. Suria Sumantri, MPH 65,
Lebih terperinciANALISIS DIGITAL AUDIO WATERMARKING BERBASIS LIFTING WAVELET TRANSFORM PADA DOMAIN FREKUENSI DENGAN METODE SPREAD SPECTRUM
ANALISIS DIGITAL AUDIO WATERMARKING BERBASIS LIFTING WAVELET TRANSFORM PADA DOMAIN FREKUENSI DENGAN METODE SPREAD SPECTRUM Agung Satrio Wibowo 1), Agung Suryahadiningrat Kusumanegara 2) Gelar Budiman 3)
Lebih terperinciPENGAMANAN INFORMASI GAMBAR FORMAT GIF DENGAN TEKNIK WATERMARKING METODE DCT(DISCRETE COSINE TRASFORM) KOMPETENSI JARINGAN KOMPUTER [SKRIPSI]
PENGAMANAN INFORMASI GAMBAR FORMAT GIF DENGAN TEKNIK WATERMARKING METODE DCT(DISCRETE COSINE TRASFORM) KOMPETENSI JARINGAN KOMPUTER [SKRIPSI] I NYOMAN EDI SUASTIKA NIM. 0608605090 JURUSAN ILMU KOMPUTER
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS ABSTRAK
KOMPRESI CITRA MENGGUNAKAN INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS Lucky Khoerniawan / 0222104 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia Email : khoerniawan.lucky@yahoo.com
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. 3.1 Jenis Penelitian
9 BAB III PEMBAHASAN 3.1 Jenis Penelitian Jenis penelitian ini merupakan penelitian eksperimental, yaitu penelitian yang pengumpulan datanya berdasarkan pencatatan langsung dari hasil percobaan. Pengumpulan
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 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 terperinciKOMPRESI IMAGE DALAM SOURCE CODING MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET
KOMPRESI IMAGE DALAM SOURCE CODING MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET NASKAH PUBLIKASI Diajukan Untuk Memenuhi Tugas dan Syarat-syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik pada Fakultas Teknik Jurusan
Lebih 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. salah satunya adalah untuk proses image denoising. Representasi adalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sinyal adalah besaran besaran fisik yang berubah ubah terhadap satu atau beberapa variabel bebas. Representasi sinyal sangat penting untuk sinyal proses, salah satunya
Lebih terperinciENHANCED K-SVD ALGORITHM for IMAGE DENOISING
ENHANCED K-SVD ALGORITHM for IMAGE DENOISING Edwin Junius, Reza Alfiansyah, Endra,Universitas Bina Nusantara, mono_unk@yahoo.com, devil.reza12@yahoo.com, ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk membuat
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 I PENDAHULUAN. Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian terbesar di
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian terbesar di Indonesia (Depkes, 2011). Penyakit jantung ini merupakan salah satu penyakit yang tidak
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 terperinciWATERMARKING CITRA DIGITAL PADA RUANG WARNA YUV DENGAN KOMBINASI METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD)
WATERMARKING CITRA DIGITAL PADA RUANG WARNA YUV DENGAN KOMBINASI METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD) Antonio Christian Simanjuntak *), Achmad Hidayatno, and Munawar
Lebih terperinciBAB 3 PERUMUSAN PENELITIAN. Signal. Sparse Coding. Reconstruction. Reconstructed. Assessment
BAB PERUMUSAN PENELITIAN.1 Blok Diagram Signal Sparse Coding Dictionary Reconstruction Reconstructed Signal Assessment Gambar.1 Blok Diagram secara Umum Secara umum tujuan penelitian ini akan mencari dictionary
Lebih terperinciSTUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH
STUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH Fahmi Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha No.
Lebih 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Perkembangan internet yang semakin canggih sangat membawa kemajuan yang semakin berarti dalam berbagai aspek terutama bagi negara yang berkembang. Perkembangan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latarbelakang
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan tentang latarbelakang penulisan, rumusan masalah, batasan masalah yang akan dibahas, serta tujuan penelitian skripsi ini. Manfaat dalam penelitian, metodelogi
Lebih 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. kemampuan hardware untuk pengambilan / pencuplikan citra serta
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring perkembangan jaman penggunaan citra dalam suatu sistem komputer memiliki peran yang semakin penting. Hal ini dikarenakan kemajuan teknik dan kemampuan hardware
Lebih 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 terperinciANALISIS KETAHANAN METODE STEGANOGRAFI ADVANCE LEAST SIGNIFICANT BIT
ANALISIS KETAHANAN METODE STEGANOGRAFI ADVANCE LEAST SIGNIFICANT BIT PADA DOMAIN TRANSFORMASI WAVELET DENGAN MENGGUNAKAN HSI COLOUR MODEL DAN RS STEGANALYSIS KOMPETENSI KOMPUTASI SKRIPSI I WAYAN AGUS WIRAYASA
Lebih terperinciTeknik Watermarking dalam Domain Wavelet untuk Proteksi Kepemilikan pada Data Citra Medis
Teknik Watermarking dalam Domain Wavelet untuk Proteksi Kepemilikan pada Data Citra Medis Mulaab Email : mulaab@if.trunojoyo.ac.id Laboratorium Pemrograman, Jurusan Teknik Informatika Universitas Trunojoyo
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kebutuhan-kebutuhan yang digunakan dalam membuat program ini. Setelah semua kebutuhan selesai di analisa, maka penulis akan
Lebih 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 terperinciPENYISIPAN WATERMARK MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM PADA CITRA DIGITAL
Jurnal Informatika Polinema ISSN: 407-070X PENYISIPAN WATERMARK MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM PADA CITRA DIGITAL Reza Agustina, Rosa Andrie Asmara Teknik Informatika, Teknologi Informasi,
Lebih terperinciANALISIS KEAMANAN PESAN MENGGUNAKAN TEKNIK STEGANOGRAFI MODIFIED ENHANCED LSB DAN FOUR NEIGHBORS DENGAN TEKNIK KRIPTOGRAFI CHAINING HILL CIPHER
ANALISIS KEAMANAN PESAN MENGGUNAKAN TEKNIK STEGANOGRAFI MODIFIED ENHANCED LSB DAN FOUR NEIGHBORS DENGAN TEKNIK KRIPTOGRAFI CHAINING HILL CIPHER Agung Suryahadiningrat Kusumanegara 1), Bambang Hidayat 2),
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 terperinciIMPLEMENTASI STEGANOGRAPHY MENGGUNAKAN ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM
IMPLEMENTASI STEGANOGRAPHY MENGGUNAKAN ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM Ahmad Adil Faruqi 1, Imam Fahrur Rozi 2 1,2 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang 1 ahmadadilf@gmail.com,
Lebih terperinci