MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner
|
|
- Suhendra Rachman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner Dosen Pengampu: Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Genap 2016/2017
2 Definisi Citra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan: hitam dan putih. Contoh Penggunaan: Bar code QR Code Citra hasil scanning Dsb
3 Citra Biner Pixel-pixel objek bernilai 1 dan pixel-pixel latar belakang bernilai 0. Pada waktu menampilkan gambar, 0 adalah putih dan 1 adalah hitam. Jadi, pada citra biner, latar belakang berwarna putih sedangkan objek berwarna hitam.
4 Mengapa Citra Biner? Kebutuhan memori kecil nilai piksel hanya membutuhkan representasi 1 bit. Dapat dikompresi. Contoh dengan metode runlength encoding (RLE). Metode RLE akan dijelaskan kemudian. Waktu pemrosesan lebih cepat dibandingkan dengan citra grayscale
5 Mengapa Perlu Mengkonversi Citra Grayscale Biner? Identifikasi keberadaan objek, yang direpresentasikan sebagai daerah (region) di dalam citra. segmentasi Lebih memfokuskan pada analisis bentuk morfologi, yang dalam hal ini intensitas pixel tidak terlalu penting dibandingkan bentuknya. Menampilkan citra pada piranti keluaran yang hanya mempunyai resolusi intensitas satu bit Mengkonversi citra yang telah ditingkatkan kualitas tepinya (edge enhancement) ke penggambaran garis-garis tepi. membedakan tepi yang kuat
6 Proses Konversi I=0.299R+0.587G+0.114B Thresholding
7
8 Thresholding / Pengambangan Konversi dari citra grayscale ke citra biner dilakukan dengan operasi pengambangan (thresholding). Operasi pengambangan mengelompokkan nilai derajat keabuan setiap pixel ke dalam 2 kelas, hitam dan putih. Dua pendekatan yang digunakan dalam operasi pengambangan adalah: global image thresholding pengambangan lokal adaptif (locally adaptive image thresholding)
9 GLOBAL IMAGE THRESHOLDING
10 Global Image Thresholding Setiap pixel di dalam citra dipetakan ke dua nilai, 1 atau 0 dengan fungsi pengambangan: 1 0 g(x, y) adalah citra biner, f(x, y) adalah citra grayscale, dan T adalah nilai ambang yang dispesifikasikan. Dengan operasi pengambangan tersebut, objek dibuat berwarna gelap (1 atau hitam) sedangkan latar belakang berwarna terang (0 atau putih).
11 Mencari Nilai T Nilai ambang T dipilih sedemikian sehingga galat/error yang diperoleh sekecil mungkin. Nilai T dapat ditentukan dengan membuat histogram citra. Jika citra mengandung satu buah objek dan latar belakang mempunyai nilai intensitas yang homogen, maka citra tersebut umumnya mempunyai histogram bimodal (mempunyai dua puncak atau dua buah maksimum lokal) Nilai T dipilih pada nilai minimum lokal yang terdapat di antara dua puncak.
12 Menentukan Nilai T
13 Contoh Global Image Thresholding
14
15 Alternatif Fungsi Pengambangan Jika nilai intensitas objek diketahui dalam selang [T1, T2], maka kita dapat menggunakan fungsi pengambangan:
16 LOCALLY ADAPTIVE IMAGE THRESHOLDING
17 Locally Adaptive Image Thresholding Pengambangan secara global tidak selalu tepat untuk seluruh macam gambar. Beberapa informasi penting di dalam gambar mungkin hilang karena pengambangan global Pengambangan secara lokal dilakukan terhadap daerah-daerah di dalam citra. Citra dipecah menjadi bagian-bagian kecil, kemudian proses pengambangan dilakukan secara lokal.
18 Locally Adaptive Image Thresholding Sebagai contoh, pengambangan dilakukan terhadap daerah citra yang berukuran 3 x 3 atau 5 x 5 pixel. Nilai ambangnya ditentukan sebagai fungsi rata-rata derajat keabuan di dalam dearah citra tersebut.
19 Contoh Locally Adaptive Image Thresholding T = mean dari region Luas region / ukuran window = 2x T = mean(window) = =
20 OPERASI-OPERASI PADA CITRA BINER
21 Penapis Luas Seringkali citra biner yang dihasilkan mengandung beberapa daerah yang dianggap sebagai gangguan (noise), Biasanya daerah gangguan itu berukuran kecil. Penapis luas dapat digunakan untuk menghilangan daerah gangguan Misalkan objek yang dianalisis diketahui mempunyai luas yang lebih besar dari T. Maka, pixel-pixel dari daerah yang luasnya di bawah T dinyatakan dengan 0.
22 Contoh Penapis Luas
23 Contoh Penapis Luas
24 Pengkodean Citra Biner Citra biner umumnya dikodekan dengan metode run-length encoding (RLE). Metode pengkodean ini menghasilkan representasi citra yang mampat. pendekatan yang digunakan dalam penerapan RLE pada citra biner: Posisi awal kelompok nilai 1 dan panjangnya (length of runs)
25 Contoh Pengkodean Citra Biner (Bentuk 1) Posisi awal 1 Panjang Baris 1 Baris 2 Baris 3
26 Contoh Pengkodean Citra Biner (Bentuk 2) Contoh Citra: 8x8 = 64 bytes Representation Code: (0,4), (1,2), (0,2) (0,3), (1,4), (0,1) (0,3), (1,4), (0,1) (0,2), (1,5), (0,1) (0,2), (1,5), (0,1) (0,3), (1,3), (0,3) (0,4), (1,1), (0,3) (0,8) Informasi Yang Disimpan: 22 pairs of integers = 44 bytes 26
27 Segmentasi Citra Biner Tujuan Segmentasi Mengelompokkan pixel-pixel objek menjadi wilayah (region) yang merepresentasikan objek. Dua pendekatan Segmentasi berdasarkan batas wilayah Segmentasi ke bentuk dasar
28 Contoh Penggunaan Citra Biner (Segmetasi citra sel)
29 Ekstraksi Tepi Objek menggunakan 8-ketetanggaan ALGORITMA 8.1 Memperoleh tepi objek Masukan: f (m,n): Citra masukan berupa citra biner berukuran m baris dan n kolom Keluaran: g (m, n): Hasil citra yang berisi tepi objek FOR q 2 to m-1 FOR p 2 to n-1 p0 f(q, p+1) p1 f(q-1, p+1) p2 f(q-1, p) p3 f(q-1, p-1) p4 f(q, p-1) p5 f(q+1, p-1) p6 f(q+1, p) p7 f(q+1, p+1) sigma p0 + p1 + p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 IF sigma = 8 g(q, p) 0 ELSE g(q, p) f(q, p) END-IF END-FOR
30 Contoh hasil Esktraksi Tepi Objek
31 Properti Geometri Setelah proses segmentasi objek selesai dilakukan, maka proses berikutnya adalah menganalisis objek untuk mengenali objek tersebut. Analisis objek didasarkan pada ciri khas (feature) geometri pada objek tersebut. Kita asumsikan di dalam citra biner hanya terdapat 1 buah objek. Ada dua kelompok ciri khas pada objek: a. Global feature, yaitu ciri khas keseluruhan objek. b. Local feature, yaitu ciri khas bagian tertentu dari objek.
32 Properti Geometri (Luas)
33 (Keliling) Menghitung panjang batas wilayah. Pixel dalam batas wilayah horizontal atau vertikal dianggap satu satuan panjang, sedangkan pixel pada arah diagonal panjangnya 2 satuan.
34 (Pusat Massa) Berguna untuk menentukan posisi objek.
35 (Tinggi) Dihitung dari jarak vertikal dari pixel tertinggi dan terendah dari objek. Menghitung jarak antara pixel (i1, j1) dan pixel (i2, j2) :
36 (Lebar) Dihitung dari jarak horizontal dari pixel tertinggi dan terendah dari objek
37 Referensi Prof. Aniati Murni A., Pengolahan Citra Digital, Fak. Ilmu Komputer, Universitas Indonesia. Rinaldi Munir, Pengolahan Citra Digital Slide Pengolahan Citra, Departement Teknik Informatika IT Telkom Kadir, Abdul dan Adhi Susanto Teori Dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Citra Biner. Bab Pendahuluan
Bab 11 Citra Biner C itra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan: hitam dan putih. Meskipun saat ini citra berwarna lebih disukai karena memberi kesan yang lebih
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Operasi Ketetanggaan Piksel Muhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016 Outline Konsep Operasi Ketetanggaan Aplikasi Operasi Ketetanggaan pada Filtering
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Operasi Ketetanggaan Piksel pada Domain Frekuensi Muhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016 Outline Pengertian Konvolusi Pengertian Frekuensi Filter Lolos-Rendah
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA (2) & SEGEMENTASI CITRA. Pertemuan 13 Mata Kuliah Pengolahan Citra
KOMPRESI CITRA (2) & SEGEMENTASI CITRA Pertemuan 13 Mata Kuliah Pengolahan Citra SPATIAL COMPRESSION (Metode Run Length Encoding / RLE) Cocok digunakan untuk memampatkan citra yang memiliki kelompok-kelompok
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer (Sutoyo & Mulyanto, 2009). Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Transformasi Geometri Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 Outline Pengantar operasi geometrik Penggeseran citra Pemutaran citra Interpolasi piksel Zooming Pencerminan
Lebih terperinciMKB3383 -TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kompresi Citra. Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Genap, 2016/2017
MKB3383 -TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kompresi Citra Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Genap, 2016/2017 Latar Belakang 2 Latar Belakang Seringkali representasi citra yang besar membutuhkan memori yang besar Contoh
Lebih terperinciPenentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter
Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter Metha Riandini 1) DR. Ing. Farid Thalib 2) 1) Laboratorium Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas
Lebih terperinciOperasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital
Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital Pendahuluan Citra digital direpresentasikan dengan matriks. Operasi pada citra digital pada dasarnya adalah memanipulasi elemen- elemen matriks. Elemen matriks
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA. Pertemuan 12 Mata Pengolahan Citra
KOMPRESI CITRA Pertemuan 12 Mata Pengolahan Citra PEMAMPATAN CITRA Semakin besar ukuran citra semakin besar memori yang dibutuhkan. Namun kebanyakan citra mengandung duplikasi data, yaitu : Suatu piksel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra 2.1.1 Definisi Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Citra
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Istilah citra biasanya digunakan dalam bidang pengolahan citra yang berarti gambar. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, di mana dan adalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah kegiatan memanipulasi citra yang telah ada menjadi gambar lain dengan menggunakan suatu algoritma atau metode tertentu. Proses ini mempunyai
Lebih terperinciImplementasi Metode Run Length Encoding (RLE) untuk Kompresi Citra
249 Implementasi Metode Run Length Encoding (RLE) untuk Kompresi Citra Ahmad Jalaluddin 1, Yuliana Melita 2 1) Univers itas Islam Lamongan 2) Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Odden.85@gmail.com, ymp@stts.edu
Lebih terperinciBAB 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
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 terperinciMKB Teknik Pengolahan Citra Operasi Ketetanggaan Piksel pada Domain Frekuensi. Genap 2016/2017
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Operasi Ketetanggaan Piksel pada Domain Frekuensi Genap 2016/2017 Outline Pengertian Konvolusi Pengertian Frekuensi Filter Lolos-Rendah (Lowpass Filter) Filter Lolos-Tinggi
Lebih 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Meteran Air Meteran air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus menerus melalui sistem kerja peralatan yang dilengkapi dengan unit sensor, unit penghitung,
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Sistem Optik dan Proses Akuisisi Citra Digital 2 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 Bisa dilihat pada slide berikut. SISTEM OPTIK MANUSIA
Lebih terperinciSuatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.
Image Enhancement Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Cara-cara yang bisa dilakukan misalnya dengan fungsi transformasi, operasi matematis,
Lebih terperinciSAMPLING DAN KUANTISASI
SAMPLING DAN KUANTISASI Budi Setiyono 1 3/14/2013 Citra Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan
Lebih terperinciAPLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK
APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10 Bandung 40132 E-mail: rinaldi@informatika.org Abstrak
Lebih terperinciBAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM
BAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini akan membahas mengenai proses implementasi dari metode pendeteksian paranodus yang digunakan dalam penelitian ini. Bab ini terbagai menjadi empat bagian, bagian 3.1 menjelaskan
Lebih terperinciAplikasi Pengolahan Citra Dalam Pengenalan Pola Huruf Ngalagena Menggunakan MATLAB
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Aplikasi Pengolahan Citra Dalam Pengenalan Pola Huruf Ngalagena Menggunakan MATLAB Dani Rohpandi 1), Asep Sugiharto 2),
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 terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 2 x 3x 50 Menit Pertemuan : 10&11 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem
Lebih terperinciAPLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK
APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10 Bandung 40132 E-mail: rinaldi@informatika.org ABSTRAKSI
Lebih terperinciGLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness
753 GLOSARIUM Adaptive thresholding (lihat Peng-ambangan adaptif). Additive noise (lihat Derau tambahan). Algoritma Moore : Algoritma untuk memperoleh kontur internal. Array. Suatu wadah yang dapat digunakan
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciAnalisa dan Perancangan Sistem Deteksi Cacat Produksi
Analisa dan Perancangan Sistem Deteksi Cacat Produksi Arif Setiawan 1 Diterima : 7 Agustus 2012 disetujui : 6 November 2012 diterbitkan : 11 Desember 2012 ABSTRACT Has been developed analysis and design
Lebih terperinciReview Paper. Image segmentation by histogram thresholding using hierarchical cluster analysis
Review Paper Image segmentation by histogram thresholding using hierarchical cluster analysis Agus Zainal Arifin a,*, Akira Asano b a Graduate School of Engineering, Hiroshima University, 1-4-1 Kagamiyama,
Lebih terperinciPemampatan Citra. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Pemampatan Citra Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Mengapa? MEMORI Citra memerlukan memori besar. Mis. Citra 512x512 pixel 256 warna perlu 32 KB (1 pixel =
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Menit Pertemuan : 6 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem
Lebih terperinciOleh: Riza Prasetya Wicaksana
Oleh: Riza Prasetya Wicaksana 2209 105 042 Pembimbing I : Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST., MT. NIP. 196907301995121001 Pembimbing II : Muhtadin, ST., MT. NIP. 198106092009121003 Latar belakang Banyaknya
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SEL DARAH BERBENTUK SABIT PADA CITRA SEL DARAH PENDERITA ANEMIA
IDENTIFIKASI SEL DARAH BERBENTUK SABIT PADA CITRA SEL DARAH PENDERITA ANEMIA IMAM SUBEKTI 2209106021 Dosen Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Mauridhi Hery Purnomo, M.Eng. Dr. I Ketut Eddy Purnama, ST, MT. Latar
Lebih terperinciSegmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi
Segmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi Nur Nafi iyah 1, Yuliana Melita, S.Kom, M.Kom 2 Program Pascasarjana Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Email: nafik_unisla26@yahoo.co.id 1, ymp@stts.edu
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 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 terperinciPRAKTIKUM 2. MATRIK DAN JENIS CITRA
PRAKTIKUM 2. MATRIK DAN JENIS CITRA 1. TUJUAN: Mahasiswa memahami konsep matriks dan berbagai jenis citra Mahasiswa memahami konsep threshold dan mampu menerapka konsep threshold di dalam script Mahasiswa
Lebih terperinciPENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY
PENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY Minati Yulianti 1, Cucu Suhery 2, Ikhwan Ruslianto 3 [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura Jl. Prof.
Lebih terperinciAnalisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt
Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt Romindo Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal romindo4@gmail.com Nurul Khairina Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi informasi ternyata berdampak pada perkembangan ilmu pengetahuan yang lain. Semuanya merupakan informasi yang sangat penting. Oleh karena
Lebih terperinciRepresentasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma
Representasi Citra Bertalya Universitas Gunadarma 2005 Pengertian Citra Digital Ada 2 citra, yakni : citra kontinu dan citra diskrit (citra digital) Citra kontinu diperoleh dari sistem optik yg menerima
Lebih terperinciMAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 )
MAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : Nama : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 ) Jurusan : Tehnik Informatika ( Semester VI ) Kampus : STIMIK HIMSYA
Lebih 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 terperinciModel Citra (bag. 2)
Model Citra (bag. 2) Ade Sarah H., M. Kom Resolusi Resolusi terdiri dari 2 jenis yaitu: 1. Resolusi spasial 2. Resolusi kecemerlangan Resolusi spasial adalah ukuran halus atau kasarnya pembagian kisi-kisi
Lebih terperinciPertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Citra menurut kamus Webster adalah suatu representasi atau gambaran, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda, contohnya yaitu foto seseorang dari kamera yang
Lebih terperinciRika Oktaviani
Operasi Operasi Dasar Pengolahan Citra Digital Rika Oktaviani rika.jtk11@gmail.com Lisensi Dokumen: Copyright 2003 IlmuKomputer.Com Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan
Lebih terperinciSILABUS MATAKULIAH. Indikator Pokok Bahasan/Materi Aktifitas Pembelajaran
SILABUS MATAKULIAH Revisi : - Tanggal Berlaku : September 2014 A. Identitas 1. Nama Matakuliah : A11. 54521 / Pengolahan Citra Digital 2. Program Studi : Teknik Informatika-S1 3. Fakultas : Ilmu Komputer
Lebih terperinciPembentukan Citra. Bab Model Citra
Bab 2 Pembentukan Citra C itra ada dua macam: citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE HARMONIC MEAN FILTERDAN CANNY UNTUK MEREDUKSI NOISEPADA CITRA DIGITAL
IMPLEMENTASI METODE HARMONIC MEAN FILTERDAN CANNY UNTUK MEREDUKSI NOISEPADA CITRA DIGITAL Ahmad Yunus Nasution 1, Garuda Ginting 2 1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma 2 Dosen Tetap STMIK Budi
Lebih terperinciImplementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra
Implementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra Eddy Nurraharjo Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap titik merupakan
Lebih terperinciPengolahan Citra : Konsep Dasar
Pengolahan Citra Konsep Dasar Universitas Gunadarma 2006 Pengolahan Citra Konsep Dasar 1/14 Definisi dan Tujuan Pengolahan Citra Pengolahan Citra / Image Processing Proses memperbaiki kualitas citra agar
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciPEMANFAATAN APLIKASI GOOGLE EARTH SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN GOGRAFIS MENGGUNAKAN METODE IMAGE ENHANCEMENT
PEMANFAATAN APLIKASI GOOGLE EARTH SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN GOGRAFIS MENGGUNAKAN METODE IMAGE ENHANCEMENT Dewi Arita 1, Andri Pranolo 2 1 Teknik Informatika, FITB, Universitas Teknologi Yogyakarta Jalan
Lebih terperinciAlgoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan representasi digital dari objek gambar, yang tidak lepas dari kebutuhan manusia. Pada umumnya representasi citra membutuhkan memori yang cukup besar,
Lebih terperinciPertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1) Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc
Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1), S.Kom, M.Comp.Sc Tujuan Memberikan pemahaman kepada mahasiswa mengenai berbagai teknik perbaikan citra pada domain spasial, antara lain : Transformasi
Lebih 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 terperinciPENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA
PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA HASNAH(12110738) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun sering
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dalam storage lebih sedikit. Dalam hal ini dirasakan sangat penting. untuk mengurangi penggunaan memori.
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pada era informasi seperti sekarang ini, siapa yang tak kenal yang namanya tempat penyimpanan data atau yang sering disebut memori. Di mana kita dapat menyimpan berbagai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sel Darah Merah Sel yang paling banyak di dalam selaput darah adalah sel darah merah atau juga dikenal dengan eritrosit. Sel darah merah berbentuk cakram bikonkaf dengan diameter
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciKONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA
KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA Copyright @ 2007 by Emy 2 1 Kompetensi Mampu membangun struktur data untuk merepresentasikan citra di dalam memori computer Mampu melakukan manipulasi citra dengan menggunakan
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI Bab ini berisi analisis pengembangan program aplikasi pengenalan karakter mandarin, meliputi analisis kebutuhan sistem, gambaran umum program aplikasi yang
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH
IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH Fitri Afriani Lubis 1, Hery Sunandar 2, Guidio Leonarde Ginting 3, Lince Tomoria Sianturi 4 1 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) atau yang secara umum disebut gambar merupakan representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya dalam bidang dua dimensi yang biasanya ditulis dalam
Lebih terperinciPertemuan 2 Dasar Citra Digital. Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc
Pertemuan 2 Dasar Citra Digital Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc Tujuan Memberikan pemahaman tentang konsep-konsep dasar dalam pengolahan citra digital, a.l.: Apakah pengolahan citra digital? Sampling dan
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Histogram dan Operasi Dasar Pengolahan Citra Digital 3 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 MAMPIR SEB EN TAR Histogram Histogram citra
Lebih terperinciProses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer
Pengolahan Citra / Image Processing : Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, contoh
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN ANTARA METODE IMAGE AVERAGING BERDASARKAN MEAN DAN MEDIAN PADA PENENTUAN GOLONGAN DARAH MANUSIA
ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA METODE IMAGE AVERAGING BERDASARKAN MEAN DAN MEDIAN PADA PENENTUAN GOLONGAN DARAH MANUSIA Murinto, Eko Aribowo, Lidya Puspa Harleni Program Studi Teknik Informatika Universitas
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 terperinciKonvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Konvolusi Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Filter / Penapis Digunakan untuk proses pengolahan citra: Perbaikan kualitas citra (image enhancement) Penghilangan
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Citra Secara harafiah, citra adalah representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau dari sudut pandang matematis,
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI KOMPRESI CITRA DENGAN METODE RUN LENGTH ENCODING UNTUK KEAMANAN FILE CITRA MENGGUNAKAN CAESAR CHIPER
PERANCANGAN APLIKASI KOMPRESI CITRA DENGAN METODE RUN LENGTH ENCODING UNTUK KEAMANAN FILE CITRA MENGGUNAKAN CAESAR CHIPER Dwi Indah Sari (12110425) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Stmik Budidarma
Lebih terperinciA. Aras Komputasi. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik 3/18/2017
A. Aras Komputasi Kuliah Ke 4 dan Ke 5 Ada empat aras (level) komputasi pada pengolahan citra, yaitu : 1. Aras titik 2. Aras lokal 3. Aras global 4. Aras Objek 1. Aras Titik Operasi pada aras titik hanya
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian citra Secara umum pengertian citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Alat dan Bahan Penelitian 3.1.1 Alat Penelitian a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1) Prosesor Intel (R) Atom (TM) CPU N550
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN ANALISA
BAB 4 HASIL DAN ANALISA 4. Analisa Hasil Pengukuran Profil Permukaan Penelitian dilakukan terhadap (sepuluh) sampel uji berdiameter mm, panjang mm dan daerah yang dibubut sepanjang 5 mm. Parameter pemesinan
Lebih terperinciModifikasi Algoritma Pengelompokan K-Means untuk Segmentasi Citra Ikan Berdasarkan Puncak Histogram
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-5 1 Modifikasi Algoritma Pengelompokan K-Means untuk Segmentasi Citra Ikan Berdasarkan Puncak Histogram Shabrina Mardhi Dalila, Handayani Tjandrasa, dan Nanik
Lebih terperinciMetode BPCS (Bit-Plane Complexity Segmentation) Oleh: Dr. Rinaldi Munir Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB
Metode BPCS (Bit-Plane Complexity Segmentation) Oleh: Dr. Rinaldi Munir Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB BPCS BPCS = Bit-Plane Complexity Segmentation. Dikembangkan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi tersebut pada setiap titik (x,y) merupakan
Lebih terperinci... BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra atau image adalah suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar
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 terperinciAPLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA
APLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA Yusti Fitriyani Nampira 50408896 Dr. Karmilasari Kanker Latar Belakang Kanker
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION
APLIKASI PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION Hamsina 1, Evanita V Manullang 1, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Manajemen,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Gambar analog dibagi
Lebih terperinciBAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN
44 BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Analisa yang dilakukan terdiri dari : a. Analisa terhadap permasalahan yang ada. b. Analisa pemecahan masalah. 3.1.1 Analisa Permasalahan Pengenalan uang kertas
Lebih terperinciBAB II TEORI PENUNJANG
BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 Computer Vision Komputerisasi memiliki ketelitian yang jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan cara manual yang dilakukan oleh mata manusia, komputer dapat melakukan berbagai
Lebih terperinciModifikasi Algoritma Pengelompokan K-Means untuk Segmentasi Citra Ikan Berdasarkan Puncak Histogram
Modifikasi Algoritma Pengelompokan K-Means untuk Segmentasi Citra Ikan Berdasarkan Puncak Histogram Shabrina Mardhi Dalila (5109100049) Dosen Pembimbing 1 Prof. Ir. Handayani Tjandrasa, M.Sc., Ph.D. Dosen
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital
4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Bab ini berisi tentang teori yang mendasari penelitian ini. Terdapat beberapa dasar teori yang digunakan dan akan diuraikan sebagai berikut. 2.1.1 Citra Digital
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 terperinci1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
1 1. BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Iris mata merupakan salah satu organ internal yang dapat di lihat dari luar. Selaput ini berbentuk cincin yang mengelilingi pupil dan memberikan pola warna pada mata
Lebih terperinci