IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH
|
|
- Sonny Sugiarto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 2, 3, 4 Dosen Tetap STMIK Budi Darma 1, 2, 3, 4 Jl. Sisimangaraja No.338 Simpang Limun Medan ABSTRAK Aplikasi deteksi wajah mengalami pengembangan yang sangat cepat dan semakin banyak digunakan, contohnya untuk sistem keamanan, absensi dan lainnya. Deteksi wajah (face detection) merupakan salah satu tahap awal yang sangat penting sebelum dilakukan proses pengenalan wajah (face recognition). Maksud dari pembuatan tugas akhir ini adalah membuat suatu sistem deteksi area wajah yang telah mengalami transformasi rotasi, skala dan 2 dimensi menggunakan metode Speed-Up Robust Features (SURF). Metoda SURF merupakan sebuah metode deteksi fitur yang menggunakan keypoint dari sebuah gambar, keypoint itu sendiri adalah bagian-bagian dari sebuah gambar yang nilainya tetap ketika mengalami perubahan skala, rotasi, blurring, transformasi 2 dimensi dan pencahayaan. Ekstraksi menggunakan metode SURF dapat dijalankan dengan baik. Sementara untuk pengujian citra hasil perubahan 2 dimensi tedapat nilai interest point posisinya tidak sama, hal ini dapat diakibatkan karena jumlah sample yang sedikit. Kata Kunci: Deteksi Wajah, Speed-Up Robust Features I. PENDAHULUAN Seiring dengan berkembangnya teknologi, maka pengaplikasian deteksi wajah mengalami pengembangan yang sangat cepat dan semakin banyak digunakan, contohnya untuk sistem keamanan, absensi dan lainnya. Deteksi wajah (face detection) merupakan salah satu tahap awal yang sangat penting sebelum dilakukan proses pengenalan wajah (face recognition). Sistem pengenalan wajah akan digunakan untuk membandingkan citra wajah masukan dengan suatu kumpulan wajah sehingga dapat mengenali mana wajah yang paling cocok dengan citra wajah tersebut. Dari penelitian ini diharapkan dapat menguji perubahan transformasi pada suatu area wajah. Selanjutnya pengaplikasian deteksi wajah dapat digunakan untuk monitoring pada suatu ruangan. Telah di ketahui bersama bahwa sistem monitoring yang sekarang ini masih jarang digunakan. Untuk itu deteksi wajah dapat dimanfaatkan untuk monitoring keberadaan seseorang pada suatu ruangan, dimana monitoring ruangan dengan deteksi wajah dapat mempermudah manusia dalam hal mengetahui keberadaan seseorang didalam ruangan tanpa memasuki suatu ruangan. Dengan pemanfaatan deteksi wajah ini akan memonitoring setiap objek pada suatu ruangan dengan menggunakan kamera misalnya, yang selanjutnya akan diproses dengan metoda deteksi wajah yang telah ada untuk memberikan informasi apakah objek tersebut berada didalam ruangan atau tidak. Untuk deteksi wajah itu sendiri telah banyak dikembangkan dengan beberapa metode yang telah ada, pada penelitian sebelumnya deteksi wajah berbasis metode template matchin, dan metode Gabor Wavelet. Akan tetapi berbeda dengan penelitian sebelumnya, pada penelitian ini 22 akan menggunakan metode Speed-Up Features Metoda ini merupakan sebuah metode deteksi fitur yang menggunakan keypoint dari sebuah gambar, keypoint itu sendiri adalah bagian-bagian dari sebuah gambar yang nilainya tetap ketika mengalami perubahan skala, rotasi, blurring, transformasi 2 dimensi dan pencahayaan. Salah satu tujuan penelitian deteksi wajah dengan metoda SURF ini diharapkan agar dapat menganalisa wajah yang tidak utuh pada posisi derajat tertentu berdasarkan transformasi rotasi, skala, dan perubahan 2 dimensi dengan dilakukan kalibrasi posisi wajah terlebih dahulu. II. TEORITIS A. Perancangan Perancangan sistem adalah merancang atau mendesain suatu sistem yang baik, yang isinya adalah langkah-langkah operasi dalam proses pengolahan data dan prosedur untuk mendukung operasi sistem. B. Aplikasi Aplikasi berasal dari kata application yang artinya penerapan, lamaran, penggunaan. Secara istilah aplikasi adalah program siap pakai yang direka untuk melaksanakan suatu fungsi bagi pengguna atau aplikasi yang lain dan dapat digunakan oleh sasaran yang dituju. Aplikasi Komputer atau Aplikasi Software adalah Program komputer yang ditulis dalam suatu bahasa pemrograman dan dipergunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu. C. Citra Digital Citra digital merupakan suatu array dua dimensi atau suatu matriks yang elemen-elemennya menyatakan tingkat keabuan dari elemen gambar. Jadi informasi yang terkandung bersifat diskrit (Aniati Murni, 2008 ).
2 Citra digital terdiri dari sinyal-sinyal frekuensi elektromagnetis yang sudah disampling, dan ukuran pixel dari citra tersebut sudah dapat ditentukan. Sampling merupakan proses pembentukan citra digital dari citra analog. Suatu citra yang dicetak diatas kertas disebut dengan citra analog, jika citra analog tersebut di scan dengan alat scanner maka akan terjadi citra digital. Dengan demikian, scanner merupakan alat sampling. Proses pembentukan citra digital dari citra analog. Citra Analog Proses Digitasi Scanning / Sampling Citra Digital Gambar 1. Pembentukan Citra Digital dari Citra Analog Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data bersifat optik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu pita magnetik. Presisi yang digunakan untuk menyatakan titik-titik koordinat pada domain spasial atau bidang dan untuk menyatakan nilai keabuan atau warna suatu citra, maka secara teoritis citra dapat dikelompokkan ke dalam empat kelas citra yaitu citra kontinu-kontinu, kontinu diskrit, diskrit kontinu, dan diskrit-diskrit. D. Representasi Citra Digital Semua citra dalam sistem komputer perlu dikodekan menggunakan sistem simbol diskrit. Sebuah citra digital a (x,y) yang diuraikan dalam sebuah ruang diskrit dua dimensi diperoleh dari sebuah citra analog dalam sebuah ruang kontinu melalui proses sampling ataupun digitalisasi. Sebuah citra digital dapat dianggap suatu matriks di mana baris dan kolomnya menunjukkan sebuah titik pada citra dan nilai elemen matriks menunjukkan warna pada titik tersebut. Elemen dari array digital tersebut disebut piksel atau picture elements (pixel) (Aniati Murni, Pengantar Pengolahan Citra, 2008 ) Citra analog dibagi dalam N baris dan M kolom sehingga diperoleh citra digital a(x,y) dengan memberikan nilai diskrit bagi setiap titik. Pada umumnya, citra digital yang direpresentasikan dengan a(x,y) merupakan sebuah fungsi dari banyak variabel yang mencakup kedalaman/depth (z), warna/color (y), dan waktu /time (t) atau dengan kata lain, representasi citra digital yang sebenarnya dilambangkan dengan a(x,y,z,,t). Gambar 2. Representasi Citra Digital Resolusi gambar dikatakan sebagai bilangan piksel yang terkandung dalam suatu citra digital. Pada resolusi tinggi, keterperincian data lebih nyata dan tajam. Gambar 3. Tingkat Resolusi Citra Citra hitam putih adalah citra yang menggunakan 1 bit bagi perwakilan hitam putih di mana 0 bagi hitam dan 1 bagi putih bagi satu piksel dikenali sebagai binary image. Suatu citra hitam putih yang diwakili dengan beberapa nilai kekuatan cahaya berlainan dari hitam hingga putih dikenali sebagai grayscale image. Salah satu sistem yang digunakan untuk mewakili gambar yaitu sistem warna RGB (red, green, blue). Gambar 4 : Sistem Warna RGB 23
3 Sistem RGB adalah sistem yang menggabungkan warna primer gabungan (additive primary colours) untuk memperoleh gabungangabungan warna. Dapat dilihat pada tabel 2.1 yaitu tabel warna yang merupakan gabungan warna primer. Tabel 1. Kode Warna Warna Red Green Blue Black Blue Green Red Cyan (Green+Blue) Magenta (Red+Blue) Yellow (Red+Green) White (Red+Green+Blue) Sumber : Aniati Murni, Pengantar Pengolahan Citra, 2008 E. Jenis Citra Digital Citra digital berhubungan erat dengan warna. Nilai data digital merepresentasikan warna dari citra. Citra digital berdasarkan warna penyusunnya dapat dibedakan menjadi 4 (empat) jenis, yaitu citra biner (monochrome), citra skala keabuan (gray scale), citra warna (true color), dan citra warna berindeks (Rinaldi Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, 2008 ). Berikut ini penjelasan untuk masing-masing format citra digital. Citra Biner (Monochrome) Citra biner (monochrome) atau disebut juga binary image, merupakan citra digital yang setiap pixel-nya hanya memiliki 2 kemungkinan derajat keabuan, yaitu 0 dan 1. Nilai 0 mewakili warna hitam dan nilai 1 mewakili warna putih. Setiap piksel pada citra biner membutuhkan media penyimpanan sebesar 1 bit (Rinaldi Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, 2008). Citra skala keabuan atau disebut juga dengan citra aras keabuan memberikan kemungkinan yang lebih banyak. Format citra ini disebut dengan aras keabuan karena terdapat warna abu-abu diantara warna minimum (hitam) dan warna maksimum (putih). Jumlah maksimum warna sesuai dengan bit penyimpanan yang digunakan, yaitu 4 bit atau 8 bit. Citra dengan skala keabuan 4 bit memiliki 2 4 = 16 kemungkinan warna, yaitu 0 (minimal) hingga 15 (maksimal). Sementara citra digital dengan skala keabuan 8 bit memiliki 2 8 = 256 kemungkinan, yaitu 0 (minimal) hingga 255 (maksimal) (Rinaldi Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, 2008). Skala keabuan 4 bit (hitam = 0, putih = 15) Gambar 7 : Bentuk Citra Skala Keabuan Gambar 5 : Bentuk Citra Biner Gambar 6 : Citra Biner Citra Skala Keabuan (Grayscale) 24 = = = = = Citra Warna (True Color) Pada citra warna (true color) setiap pixel-nya merupakan kombinasi dari tiga warna dasar merah, hijau dan biru, sehingga citra warna ini disebut juga citra RGB (red, green, blue). Setiap komponen warna memiliki intensitas sendiri dengan nilai minimum 0 dan nilai maksimum 255 (8 bit). Hal ini menyebabkan setiap piksel pada citra RGB membutuhkan media penyimpanan 3 byte. Jumlah kemungkinan kombinasi
4 warna citra RGB 2 24 = lebih dari 16 juta warna(rinaldi Munir, 2008 ). proses yang baik. Terdapat beberapa masalah yang terdapat dalam sistem keamanan dalam media pengenalan wajah. Pada tahap ini akan dicontohkan proses deteksi wajah dengan gambar yang digunakan berformat JPEG. Adapun prosesnya dapat terlihat pada tahapan dibawah ini. Gambar 10 : Citra Yang Diproses Gambar 8 : Bentuk Citra Warna Proses Deteksi Wajah Adapun proses deteksi wajah sebagai berikut : 1. Konversikan citra yang akan di deteksi dalam bentuk biner dan kemudian konversikan dalam bentuk matriks dengan ordo 5 x Gambar 9 : Citra Warna F. Metode Speed-Up Robust Features (SURF) Metoda Speed-Up Robust Features (SURF) merupakan sebuah metode deteksi fitur yang menggunakan keypoint dari sebuah citra/gambar. Keypoint itu sendiri adalah bagian-bagian dari sebuah citra/gambar yang nilainya kuat/tetap ketika mengalami perubahan skala, rotasi, blurring, transformasi 2 dimensi, pencahayaan dan juga perubahan bentuk. Perubahan bentuk itu bisa terjadi karena bentuk citra data awal yang tidak utuh atau tidak sempurna gambar yang ada di dalam citra sampel tersebut. Citra uji yang tidak utuh mungkin karena ada objek lain yang menutupi, atau pengambilan gambar yang tidak sempurna, atau keadaan objek itu sendiri yang telah mengalami perubahan. Agar supaya invarian terhadap skala maka proses pertama yang dilakukan adalah membuat ruang sekala (scale space). III. ANALISA dan PEMBAHASAN Analisis sistem merupakan penguraian dari suatu sistem yang utuh ke dalam beberapa komponen dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan - permasalahan yang terdapat dalam suatu sistem. Proses pengenalan wajah harus memiliki tingkat keamanan yang tinggi sehingga dibutuhkan algoritma yang memiliki kemampuan 25 f (x,y) = Tentukan kernel yang digunakan untuk mendeteksi citra. g (x,y) = Hitung nilai perkalian antara matriks citra dengan matriks kernel dari citra tersebut. Hasil Proses-1 = 3 Nilai ini dihitung dengan cara berikut : (0 x 4) + (-1 x 4) + (0 x 3) + (-1 x 6) + (-1 x 5) + (0 x 5 ) +(-1 x 6) + (0 x 6) = 3 3
5 4. Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (0,0) dari kernel * Setiap kali konvolusi, geser kernel satu pixel ke kanan. Hasil Proses-2 = 0 (0 x 4) + (-1 x 3) + (0 x 5) + (-1 x 6) + (4 x 5) + (-1 x 5) + (-1 x 6) + (0 x 6) + (-1 x 6) + (0 x 6 ) = Hasil Proses-5 = 2. Nilai ini dihitung dengan cara sebagai berikut : (0 x 6) + (-1 x 5) + (0 x 5) + (-1 x 6) + (4 x 6) + (-1 x 6) + (0 x 7) + (-1 x 5) + (0 x 5) = Geser kernel satu pixel ke kanan, kemudian hitung nilai pixel pada posisi (0,0) dari kernel. 8. Selanjutnya geser kernel sau pixel ke bawah, lalu mulai lagi melakukan proses dari sisi kiri citra. Setiap kali konvolusi, geser kernel satu pixel ke kanan. Hasil Proses-3 = 2 Nilai ini dihitung dengan cara berikut : (0 x 3) + (-1 x 5) + (0 x 4) + (-1 x 5) + (4 x 5) + (-1 x 2) + (0 x 6) + (-1 x 6 ) + (0 x 2) = 2 Hasil Proses-6 = 6. Nilai ini dihitung dengan cara sebagai berikut : (0 x 5) + (-1 x 5) + (0 x 2) + (-1 x 6) + (4 x 6) + (-1 x 2) + (0 x 5) + (-1 x 5) + (0 x 3) = 6 6. Selanjutnya geser kernel sau pixel ke bawah, lalu mulai lagi melakukan proses dari sisi kiri citra. Setiap kali prosesi, geser kernel satu pixel ke kanan. Hasil Proses-4 = 0. Nilai itu dihitung dengan cara berikut : ( 0 x 6) + (-1 x 6) + (0 x 5) + (-1 x 5) + (4 x 6) + (-1 x 6) + (0 x 6) + (-1 x 7) + (0 x 5 ) = Selanjutnya geser kernel sau pixel ke bawah, lalu mulai lagi melakukan proses dari sisi kiri citra Dengan cara yang sama seperti tadi, maka pixelpixel pada baris ke tiga diproses sehingga menghasilkan IV. IMPLEMENTASI Tahap implementasi sistem merupakan tahap pembuatan perangkat lunak, tahap lanjut dari tahap perancangan sistem pengujian. Tahap yang dilakukan untuk menterjemahkan perancangan berdasarkan hasil analisis pengujian dalam bahasa yang dimengerti oleh komputer serta penerapan perangkat lunak pada keadaan yang sebenarnya. 26
6 a. Tampilan Utama Tampilan layar utama papan permainan ini merupakan tampilan awal pada saat aplikasi dijalankan, pada tampilan ini menampilkan menu utama menu proses, petunjuk dan keluar. Gambar 11. Form Menu Utama b. Tampilan Proses Tampilan proses adalah tampilan yang berfungsi untuk menampilkan hasil dari proses deteksi wajah dengan menggunakan metode speed up features. Adapun form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini. 2. Metode speed-up robust features (SURF) yang digunakan dapat mengekstraksi nilai interest point dengan baik. 3. Aplikasi mendeteksi wajah dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman microsoft visual basic 2008 dan telah dapat dijalankan untuk pendeteksian wajah. VI. DAFTAR PUSTAKA 1) Jogiyanto H.M, Analisis dan Desain Sistem Informasi, Andi, Yogyakarta 2) Aniati Murni, Pengantar Pengolahan Citra, PT. Elex Media Komputindo, Jakarta 3) Munir Rinaldi, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Bandung: Informatika 4) Putra Darma, Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta 5) Sutoyo,T, Teori Pengolahan Citra Digital, Penerbit. Andi,Yogyakarta 6) Adi Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Berbasis Objek dengan Metode. USDP. Andi. Yogyakarta 7) Indrajani, Perancangan Basis Data Dalam All in 1. PT. Elex Media Komputindo, Jakarta 8) Priyanto Rahmat,2009. Langsung Bisa Visual Basic.net 2008, Andi, Yogyakarta Gambar 12. Form Proses c. Tampilan About Me Form ini adalah form yang berisikan judul penelitian dan identitas dari penyusun penelitian. Adapun form tersebut dapat dilihat pada form dibawah ini. Gambar 13. Form About Me V. KESIMPULAN Setelah dilakukan tahap pengujian dan analisa maka penulis mendapatkan suatu kesimpulan yaitu : 1. Deteksi wajah sangat menentukan keberhasilan dari sistem pengenalan wajah. Karena dapat diimplementasikan dalam perangkat lunak mendeteksi gambar wajah manusia dengan cara melakukan ekstraksi pixel gambar, mengolah hasil ekstraksi tersebut menjadi bentuk kernel dan kemudian membandingkannya dengan nilai jet dari gambar wajah yang akan dibandingkan. 27
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
Lebih terperinciAPLIKASI PENGAMANAN DATA TEKS PADA CITRA BITMAP DENGAN MENERAPKAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB)
APLIKASI PENGAMANAN DATA TEKS PADA CITRA BITMAP DENGAN MENERAPKAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB) Mesran dan Darmawati (0911319) Dosen Tetap STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORETIS
BAB 2 TINJAUAN TEORETIS 2. Citra Digital Menurut kamus Webster, citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra digital adalah representasi dari citra dua dimensi
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Citra Secara harafiah, citra adalah representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau dari sudut pandang matematis,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 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 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 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 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 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 terperinciANALISIS METODE MASKING-FILTERING DALAM PENYISIPAN DATA TEKS
ANALISIS METODE MASKING-FILTERING DALAM PENYISIPAN DATA TEKS Efriawan Safa (12110754) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisimangaraja No. 338 Simpang Limun www.inti-budidarma.com
Lebih terperinciGRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.
GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. PERTEMUAN 8 - GRAFKOM DAN PENGOLAHAN CITRA Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Analog/Continue dan Digital. Elemen-elemen Citra
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN VISUAL METHOD DAN LIQUID PENETRANT METHOD DALAM PERBAIKAN CITRA FILM RADIOGRAFI
ANALISA PERBANDINGAN VISUAL METHOD DAN LIQUID PENETRANT METHOD DALAM PERBAIKAN CITRA FILM RADIOGRAFI Hanafi (12110244) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Stmik Budidarma Medan Jl. Sisimangaraja
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 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 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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Kata steganografi berasal dari bahasa yunani yang terdiri dari steganos (tersembunyi) graphen (menulis), sehingga bisa diartikan sebagai tulisan yang tersembunyi.
Lebih terperinciAlgoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1. Steganografi Steganografi adalah mekanisme penanaman atau penyisipan pesan (m) kedalam sebuah cover objek (c) menggunakan kunci (k) untuk berbagi rahasia kepada orang lain,
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 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 terperinciAnalisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital
Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital Nurul Fuad 1, Yuliana Melita 2 Magister Teknologi Informasi Institut Saint Terapan & Teknologi
Lebih terperinciBAB II CITRA DIGITAL
BAB II CITRA DIGITAL DEFINISI CITRA Citra adalah suatu representasi(gambaran),kemiripan,atau imitasi dari suatu objek. DEFINISI CITRA ANALOG Citra analog adalahcitra yang bersifat kontinu,seperti gambar
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital
Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital Muhammad Khoiruddin Harahap Politeknik Ganesha Medan choir.harahap@yahoo.com Abstrak Algoritma kompresi Shannon-Fano merupakan salah satu
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 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 terperinciPERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN
PERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN Warsiti Mahasiswi Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI MENENTUKAN EFEK RESOLUSI BERDASARKAN JUMLAH PIXEL PADA CITRA MENGGUNAKAN METODE RETINEX
Jurnal INFOTEK, Vol, No 2, Juni 206 PERANCANGAN APLIKASI MENENTUKAN EFEK RESOLUSI BERDASARKAN JUMLAH PIXEL PADA CITRA MENGGUNAKAN METODE RETINEX Prima Sari (20077) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciPembentukan Citra. Bab Model Citra
Bab 2 Pembentukan Citra C itra ada dua macam: citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
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 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 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 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu system perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciBAB 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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Computer Vision Computer vision dapat diartikan sebagai suatu proses pengenalan objek-objek berdasarkan ciri khas dari sebuah gambar dan dapat juga digambarkan sebagai suatu deduksi
Lebih 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 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 terperinciLANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital
LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat bidang datar, dan harga fungsi f disetiap
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI TEKNIK WRAPPING DAN SATURATION DALAM CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN OPERASI BOOLEAN
PERANCANGAN APLIKASI TEKNIK WRAPPING DAN SATURATION DALAM CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN OPERASI BOOLEAN Muhammad Nazli Harahap 1, Irvan 2, Suriati 3 1,3 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik
Lebih terperinciPENERAPAN METODE MOST SIGNIFICANT BIT UNTUK PENYISIPAN PESAN TEKS PADA CITRA DIGITAL
Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IV, Nomor:, Agustus 23 ISSN : 23-9425 PENERAPAN METODE MOST SIGNIFICANT BIT UNTUK PENYISIPAN PESAN TEKS PADA CITRA DIGITAL Harry Suhartanto Manalu (9259) Mahasiswa
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Digital Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinu dari intensitas cahaya
Lebih terperinciKOMPRESI 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
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Secara umum steganografi merupakan seni atau ilmu yang digunakan untuk menyembunyikan pesan rahasia dengan segala cara sehingga selain orang yang dituju, orang lain
Lebih terperinciDETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Ari Sutrisna Permana 1, Koredianto Usman 2, M. Ary Murti 3 Jurusan Teknik Elektro - Institut Teknologi Telkom - Bandung
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Bab ini membahas landasan teori yang bersifat ilmiah untuk mendukung penulisan penelitian ini. Teori-teori yang dibahas mengenai pengertian citra, jenis-jenis citra digital, metode
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Boyer-Moore untuk Memanipulasi Foto dengan Magic Color
Implementasi Algoritma Boyer-Moore untuk Memanipulasi Foto dengan Magic Color Vidia Anindhita - 13512034 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Steganografi berasal dari Bahasa Yunani, yaitu kata steganos yang artinya tulisan tersembunyi (covered writing) dan kata graphos yang berarti tulisan. Sehingga steganografi
Lebih terperinciModel Citra (bag. I)
Model Citra (bag. I) Ade Sarah H., M. Kom Defenisi Citra Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Jenis dari citra ada 2, yaitu: 1. Citra analog (kontinu) : Dihasilkan
Lebih terperinciStudi 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
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING
SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING Mohamad Aditya Rahman, Ir. Sigit Wasista, M.Kom Jurusan Teknik Elektronika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Lebih terperinciCitra Digital. Petrus Paryono Erick Kurniawan Esther Wibowo
Citra Digital Petrus Paryono Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Studi Tentang Pencitraan Raster dan Pixel Citra Digital tersusun dalam bentuk raster (grid atau
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 terperinci10/11/2014. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 3. Pembentukan Citra Digital. Digitalisasi Citra. Yang dipengaruhi N,M, & q
5 8 9 //4 CIG4E / Pengolahan Citra Digital BAB. Pembentukan Citra Digital Digitalisasi Citra Intelligent Computing and Multimedia (ICM) Digitalisasi Citra analog / objek / scene Citra digital //4 //4 Proses
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN Rudy Adipranata 1, Liliana 2, Gunawan Iteh Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
Lebih terperinciPemanfaatan Himpunan Dalam Seleksi Citra Digital
Pemanfaatan Himpunan Dalam Seleksi Citra Digital Edwin Zaniar Putra - 13507066 Program Studi Teknik Informatika, STEI, ITB, Bandung, email: edwin@zaniar.web.id Abstrak Dalam makalah ini dibahas tentang
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Uang Kertas Rupiah Uang Rupiah Kertas adalah Uang Rupiah dalam bentuk lembaran yang terbuat dari Kertas Uang yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia, dimana penggunaannya dilindungi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Pengertian Citra Citra (image) atau istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun
Lebih terperinciANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA
ANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA Nurliadi 1 *, Poltak Sihombing 2 & Marwan Ramli 3 1,2,3 Magister Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dan suatu obyek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PENGGUNAAN TEKNIK STEGANOGRAFI METODE LSB (LEAST SIGNIFICANT BIT) DAN POLYBIUS SQUARE CIPHER PADA CITRA DIGITAL
IMPLEMENTASI PENGGUNAAN TEKNIK STEGANOGRAFI METODE LSB (LEAST SIGNIFICANT BIT) DAN POLYBIUS SQUARE CIPHER PADA CITRA DIGITAL Suci Nurhayani (12110388) Mahasiswi Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma
Lebih terperinciTUGAS AKHIR IMPLEMENTASI ALGORITMA METODE HUFFMAN PADA KOMPRESI CITRA
TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI ALGORITMA METODE HUFFMAN PADA KOMPRESI CITRA Disusun sebagai Salah Satu Syarat Menyelesaikan Program Studi Strata 1 Jurusan Elektro Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Surakarta
Lebih terperinciSesi 2: Image Formation. Achmad Basuki PENS-ITS 2006
Sesi 2: Image Formation Achmad Basuki PENS-ITS 2006 Materi Representasi Penglihatan Model Kamera Sampling Dan Kuantisasi Jenis-JenisCitra Mdel Citra Berwarna Format Warna RGB Membaca dan Menampilkan Citra
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 terperinciIMPLEMENTASI METODE HISTOGRAM EQUALIZATION UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS CITRA DIGITAL
70 Isa Akhlis, Implementasi Metode Histogram IMPLEMENTASI METODE HISTOGRAM EQUALIZATION UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS CITRA DIGITAL Isa Akhlis dan Sugiyanto 1, * 1 Jurusan Fisika, Universitas Negeri Semarang
Lebih terperinciPengolahan citra. Materi 3
Pengolahan citra Materi 3 Citra biner, citra grayscale dan citra warna Citra warna berindeks Subject Elemen-elemen Citra Digital reflectance MODEL WARNA Citra Biner Citra Biner Banyaknya warna hanya 2
Lebih terperinciBAB II TI JAUA PUSTAKA
BAB II TI JAUA PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang menunjang tugas akhir ini. Antara lain yaitu pengertian citra, pengertian dari impulse noise, dan pengertian dari reduksi noise.
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPrototype Aplikasi Pengolah Citra Invert Sebagai Media Pengolah Klise Foto
Prototype Aplikasi Pengolah Citra Invert Sebagai Media Pengolah Klise Foto Dhanar Intan Surya Saputra 1, Tu Bagus Pranata 2, Sitaresmi Wahyu Handani 3 1,2 Program Studi Teknik Informatika 3 Program Studi
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 terperinci1. Grafis Bitmap Dan Vektor 2. Konsep Warna Digital 3. Gambar Digital 4. Editing Gambar Photoshop 5. Membuat Kop Web
4/7/2010 Pelatihan Kopertis VI 6 s.d 8 April 2010 1 1. Grafis Bitmap Dan Vektor 2. Konsep Warna Digital 3. Gambar Digital 4. Editing Gambar Photoshop 5. Membuat Kop Web 4/7/2010 Pelatihan Kopertis VI 6
Lebih terperinciPendekatan 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
Lebih terperinciOne picture is worth more than ten thousand words
Budi Setiyono One picture is worth more than ten thousand words Citra Pengolahan Citra Pengenalan Pola Grafika Komputer Deskripsi/ Informasi Kecerdasan Buatan 14/03/2013 PERTEMUAN KE-1 3 Image Processing
Lebih terperinciKonsep Dasar Pengolahan Citra. Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI
Konsep Dasar Pengolahan Citra Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI Definisi Citra digital: kumpulan piksel-piksel yang disusun dalam larik (array) dua-dimensi yang berisi nilai-nilai real
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. foto, bersifat analog berupa sinyal sinyal video seperti gambar pada monitor
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Pendahuluan Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE
SISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE Bagus Aditya *), Achmad Hidayatno, and Ajub Ajulian Zahra Jurusan Teknik Elektro, Universitas Diponegoro Semarang
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
7 BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian merupakan cara teknis yang bersifat ilmiah yang menggunakan metode yang memiliki sistematika dan prosedur yang harus ditempuh dengan tidak
Lebih terperinciProses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer
Pengolahan Citra / Image Processing : Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, contoh
Lebih terperinciBAB II Tinjauan Pustaka
23 BAB II Tinjauan Pustaka II.1. Pengolahan Citra Digital Citra yang diperoleh dari lingkungan masih terdiri dari warna yang sangat komplek sehingga masih diperlukan proses lebih lanjut agar image tersebut
Lebih terperinciAplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation
Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation Daryanto 1) 1) Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jember Email: 1) daryanto@unmuhjember.ac.id
Lebih terperinciUJI COBA PERBEDAAN INTENSITAS PIKSEL TIAP PENGAMBILAN GAMBAR. Abstrak
UJI COBA PERBEDAAN INTENSITAS PIKSEL TIAP PENGAMBILAN GAMBAR Teady Matius Surya Mulyana tmulyana@bundamulia.ac.id, teadymatius@yahoo.com Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia Abstrak Kebutuhan binarisasi
Lebih terperinciAplikasi Teori Kombinatorial Dalam Penomeran Warna
Aplikasi Teori Kombinatorial Dalam Penomeran Warna Felix Terahadi - 13510039 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Lebih terperinciTEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR Zulkifli Dosen Tetap Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Email : Zulladasicupak@gmail.com
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra terbagi 2 yaitu ada citra yang bersifat analog dan ada citra yang bersifat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jalan merupakan salah satu sarana transportasi darat yang penting untuk menghubungkan berbagai tempat seperti pusat industri, lahan pertanian, pemukiman, serta sebagai
Lebih terperinciPENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN
PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN Dolly Indra dolly.indra@umi.ac.id Teknik Informatika Universitas Muslim Indonesia Abstrak Pada tahap melakukan ekstraksi ciri (feature extraction) faktor
Lebih terperinciPRAPROSES CITRA MENGGUNAKAN KOMPRESI CITRA, PERBAIKAN KONTRAS, DAN KUANTISASI PIKSEL
PRAPROSES CITRA MENGGUNAKAN KOMPRESI CITRA, PERBAIKAN KONTRAS, DAN KUANTISASI PIKSEL Veronica Lusiana 1, Budi Hartono 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang bersifat diskrit yang dapat diolah oleh computer. Citra ini dapat dihasilkan melalui kamera digital dan scanner ataupun citra yang
Lebih terperinciAPLIKASI PENGHITUNG JUMLAH WAJAH DALAM SEBUAH CITRA DIGITAL BERDASARKAN SEGMENTASI WARNA KULIT
MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR APLIKASI PENGHITUNG JUMLAH WAJAH DALAM SEBUAH CITRA DIGITAL BERDASARKAN SEGMENTASI WARNA KULIT Rizki Salma*, Achmad Hidayatno**, R. Rizal Isnanto** 1 Sistem deteksi wajah, termasuk
Lebih terperinciPengolahan Citra (Image Processing)
BAB II TINJAUAN TEORITIS 2.1 Citra (Image) Processing Secara harfiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini akan dijelaskan teori-teori yang akan digunakan pada saat penelitian. Teori yang dibahas meliputi teori-teori tentang bagaimana menggabungkan beberapa citra dan pengertian
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 terperinciLAPORAN PEMROSESAN CITRA DIGITAL
Tugas Mata Kuliah LAPORAN PEMROSESAN CITRA DIGITAL ANDI DANIAH PAHRANY H11113303 JURUSAN MATEMATIKA PRODI MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS HASANUDDIN MAKASSAR 2015 PEMROSESAN
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA
Hal : -29 IMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA Asmardi Zalukhu Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan ABSTRAK Deteksi
Lebih terperinciPenerapan Metode End Of File Pada Steganografi Citra Gambar dengan Memanfaatkan Algoritma Affine Cipher sebagai Keamanan Pesan
Penerapan Metode End Of File Pada Steganografi Citra Gambar dengan Memanfaatkan Algoritma Affine Cipher sebagai Keamanan Pesan 1) Achmad Fauzi STMIK KAPUTAMA, Jl. Veteran No. 4A-9A, Binjai, Sumatera Utara
Lebih terperinciCOMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA
Seminar Nasional Teknologi Terapan SNTT 2013 (26/10/2013) COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA Isnan Nur Rifai *1 Budi Sumanto *2 Program Diploma Elektronika & Instrumentasi Sekolah
Lebih terperinciKONVERSI FORMAT CITRA RGB KE FORMAT GRAYSCALE MENGGUNAKAN VISUAL BASIC
KONVERSI FORMAT CITRA RGB KE FORMAT GRAYSCALE MENGGUNAKAN VISUAL BASIC Hanif Al Fatta STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mail : hanivonitch@yahoo.com ABSTRACTS This paper explains how to manipulate image file format.
Lebih terperinci