BAB III PENGOLAHAN DATA
|
|
|
- Suryadi Johan
- 8 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB III PENGOLAHAN DATA 3.1. Data Sumber data dalam penelitian ini adalah berupa foto dijital berwarna ITB2-05.bmp dan ITB2-06.bmp yang diambil dengan kamera small format Nikon Colpix dengan resolusi 24 cm. Sumber data pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.1. Gambar 3.1. Foto Dijital ITB2-05.bmp dan ITB2-06.bmp 3.3. Proses Pengamatan Citra Area kajian perhitungan korelasi dilakukan pada citra foto udara yang bertampalan. Area pertampalan tersebut dibagi ke dalam sembilan bagian seperti terlihat pada Gambar 3, yang masing-masing bagiannya terdiri dari dua sampel percobaan, baik untuk area homogen maupun area heterogen, sehingga setiap bagian terdiri atas 4 sampel percobaan, 2 sampel homogen, dan 2 sampel heterogen Pada setiap bagian dilakukan percobaan pencocokan citra menggunakan lima pasangan SCA dan CP, yaitu: SCA (11x11) piksel dan citra penscarian masing-masing CP (21x21) piksel, CP (31x31) piksel, CP (41x41) piksel, CP (51x51) piksel, CP (61x61) piksel. Secara keseluruhan, total percobaan dilakukan terhadap 180 sampel yang terdiri dari sembilan area pertampalan yang masing-masing terdiri dari 2 sampel area homogen dan 2 sampel area heterogen, seperti terlihat pada Gambar
2 Gambar 3.3. Area pertampalan percobaan Gambar 3.4. Pasangan Titik Sekawan Pada Sub Citra Acuan (SCA) Pada Foto Kiri Dan Citra Pencarian (CP) Pada Foto Kanan 28
3 Pasangan titik sekawan pada Sub Citra Acuan (SCA) pada foto kiri dan Citra Pencarian (CP) pada foto kanan diperlihatkan oleh Gambar 3.4. Dari Gambar 3.4 dapat dijelaskan proses pengamatan citra sebagai berikut: Penentuan Posisi SCA Titik Tengah SCA ditentukan kemudian SCA ditentukan ukuran sebesar 11X11 piksel untuk kesembilan area pertampalan, baik untuk area homogen maupun heterogen. Penentuan Posisi CP Yang Dianggap Benar Titik Tengah CP yang posisinya sama dengan titik tengah SCA dicari dengan secara pengamatan stereo yang dilakukan oleh operator yang berpengalaman. Titik Tengah CP hasil pengamatan stereo ini kemudian dijadikan posisi yang dianggap benar sebagai acuan validasi. Data Posisi Titik Tengah CP yang dianggap benar disajikan pada tabel 3.1. dan 3.2. Tabel 3.1. Posisi titik tengah CP yang dianggap benar pada area homogen frame sampel kolom baris Tabel 3.2. Posisi titik tengah CP yang dianggap benar pada area heterogen 29
4 frame sampel kolom baris Inisialisasi Awal Posisi CP Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai pendekatan posisi CP untuk semua ukuran mask CP (21x21) piksel, CP (31x31) piksel, CP (41x41) piksel, CP (51x51) piksel, CP (61x61) piksel, sedemikian rupa sehingga area SCP berada dalam SCAkupan area CP Penghitungan Nilai Korelasi Sub Citra Acuan dan Citra pencarian dikorelasikan menggunakan metode korelasi nilai rata-rata kanal yang diberi bobot (weighted channel mean value), sehingga didapatkan nilai korelasinya Perataan histogram (Histogram ) SCA dan CP Masing-masing kanal R, G, dan B SCA dan CP diekualisasi, sehingga penyebaran brightness value masing-masing SCA dan CP berubah Penghitungan Nilai Korelasi Setelah Proses Perataan histogram (Histogram ) Citra Acuan dan Citra pencarian yang telah melalui proses perataan histogram (Histogram ) dikorelasikan menggunakan metode korelasi nilai rata-rata kanal yang diberi bobot (weighted channel mean value), sehingga didapatkan nilai korelasinya 30
5 Pembandingan Nilai Korelasi SCA Dan CP Sebelum Dan Setelah Proses Histogram Nilai korelasi antara SCA dan CP sebelum dan setelah proses ekualisasi dibandingkan untuk mengetahui nilai korelasi mana yang lebih besar / lebih baik. Pembandingan Pergeseran Posisi Terhadap Posisi Yang Dianggap Benar Setelah Proses Korelasi Antara Sebelum Dan Setelah Proses Histogram Langkah terakhir adalah menghitung resultan pergeseran posisi hasil korelasi terhadap posisi yang dianggap benar pada langkah C 2 R = x + y 2 dimana : R = resultan pergeseran posisi piksel x = pergeseran posisi piksel kolom y = pergeseran posisi piksel baris Resultan pergeseran posisi sebelum dan setelah proses histogram ekualisasi dibandingkan nilainya. Nilai resultan pergeseran posisi yang paling kecil merupakan indikator bahwa posisi tersebut paling mendekati posisi yang dianggap benar 3.4. Data Hasil Pengamatan Dari percobaan yang dilakukan terhadap 180 sampel yang terdiri dari sembilan area pertampalan yang masing-masing terdiri dari 2 sampel area homogen dan 2 sampel area heterogen, yang masing-masing menggunakan lima pasangan SCA dan CP, yaitu: SCA (11x11) piksel dan citra pencarian masing-masing CP (21x21) piksel, CP (31x31) piksel, CP (41x41) piksel, CP (51x51) piksel, CP (61x61) piksel, diperoleh hasil berupa: Nilai korelasi sebelum dan setelah proses ekualisasi Resultan pergeseran posisi terhadap posisi yang dianggap benar sebelum dan setelah ekualisasi Contoh Data Hasil Pengamatan Pada Area Homogen 31
6 Contoh data hasil berupa nilai korelasi dan resultan pergeseran posisi pada area homogen diperlihatkan pada table 3.1 dan 3.2 sedangkan grafiknya diperlihatkan pada Gambar 3.6 dan 3.7. Pada Tabel 3.1 dan Gambar 3.6 terlihat bahwa pada frame 1 sampel 1 area homogen, peningkatan nilai korelasi setelah dilakukan histogram ekualisasi tidak terlalu besar, bahkan beberapa ukuran mask mengalami penurunan nilai korelasi. Tabel 3.1. Contoh Data Nilai Korelasi Frame 1 Sampel 1 Pada Area Homogen Nama Citra Ukuran Mask CP (piksel) Nilai Korelasi Sebelum Nilai Korelasi Setelah Nilai Korelasi Setelah Total 1 21X21 0,4638 0, X31 0,1175 0, X41 0,3683 0, X51 0,4129 0, X61 0,3061 0, Perbandingan Nilai Korelasi Area Homogen Frame 1 Sampel 1 nilai korelasi 0,6 0,4 0,2 0 21A 31A 41A 51A 61A ukuran mask nilai korelasi sebelum ekualisasi nilai korelasi setelah ekualisasi Gambar 3.6. Grafik Perbandingan Nilai Korelasi Area Homogen Frame 1 Sampel 1 32
7 Pada Tabel 3.2 dan Gambar 3.7 terlihat bahwa pada frame 1 sampel 1 area homogen, ada tiga percobaan yang setelah dilakukan histogram ekualisasi, tingkat keakuratannya tetap yaitu pada ukuran mask CP 21x21, 41x41, dan 51x51, sedangkan dua percobaan lagi yaitu pada ukuran mask CP 31x31 dan 61x61 tingkat keakuratannya menurun seiring meningkatnya resultan pergeseran posisi. Tabel 3.2. Contoh Data Resultan Pergeseran Posisi Frame 1 Sampel 1 Nama Citra Ukuran Mask CP (piksel) Resultan Pergeseran Posisi Sebelum (piksel) Resultan Pergeseran Posisi Setelah (piksel) 1 21X21 2, , X31 26, , X41 34, , X51 44, , X61 60, , Perbandingan Resultan Pergeseran Posisi Area Homogen Frame 1 Sampel 1 resultan pergeseran posisi A 31A 41A 51A 61A ukuran mask resultan pergeseran posisi sebelum ekualisasi resultan pergeseran posisi setelah ekualisasi Gambar 3.7. Grafik Perbandingan Resultan Pergeseran Posisi Area Homogen Frame 1 Sampel Contoh Data Hasil Pengamatan Pada Area Heterogen 33
8 Contoh data hasil berupa nilai korelasi dan resultan pergeseran posisi pada area heterogen diperlihatkan pada tabel 3.3 dan 3.4 sedangkan grafiknya diperlihatkan pada Gambar 3.8 dan 3.9. Pada Tabel 3.3 dan Gambar 3.8 terlihat bahwa pada frame 1 sampel 1 area heterogen, di semua percobaan, nilai korelasi mengalami penurunan setelah dilakukan histogram ekualisasi Tabel 3.3. Contoh Data Nilai Korelasi Frame 1 Sampel 1 Nama Citra Ukuran Mask CP Nilai Korelasi Sebelum Nilai Korelasi Setelah 1 21X21 0,8117 0, X31 0,8117 0, X41 0,8117 0, X51 0,8117 0, X61 0,8117 0,7151 Perbandingan Nilai Korelasi Area Heterogen Frame 1 Sampel 1 nilai korelasi 0,85 0,8 0,75 0,7 0,65 21A 31A 41A 51A 61A ukuran mask nilai korelasi sebelum ekualisasi nilai korelasi setelah ekualisasi Gambar 3.8. Grafik Perbandingan Nilai Korelasi Area Heterogen Frame 1 Sampel 1 34
9 Pada Tabel 3.4 dan Gambar 3.9 terlihat bahwa pada frame 1 sampel 1 area heterogen, di semua percobaan terjadi penurunan resultan pergeseran posisi setelah dilakukan histogram ekualisasi, yang berarti tingkat keakuratan posisi setelah dilakukan histogram ekualisasi meningkat. Tabel 3.4. Contoh Data Resultan Pergeseran Posisi Frame 1 Sampel 1 Nama Citra Ukuran Mask CP (piksel) Resultan Pergeseran Posisi Sebelum (piksel) Resultan Pergeseran Posisi Setelah Skualisasi (piksel) 1 21X21 2, X31 2, X41 2, X51 2, X61 2, Perbandingan Resultan Pergeseran Posisi Area Heterogen Frame1 Sampel 1 resultan pergeseran posisi A 31A 41A 51A 61A ukuran mask resultan pergeseran posisi sebelum ekualisasi resultan pergeseran posisi setelah ekualisasi Gambar 3.9. Grafik Perbandingan Resultan Pergeseran Posisi Area Heterogen Frame 1 Sampel 1 Dari 180 sampel data, maka secara keseluruhan diperoleh hasil tingkat keberhasilan pencocokan citra serta tingkat keakuratan posisi yang indikatornya ialah semakin kecil resultan pergeseran posisi dari posisi yang dianggap benar, maka posisi semakin akurat yang seperti ditunjukkan pada Tabel 3.5 dan Tabel
10 Tabel 3.5. Tingkat keberhasilan pencocokan citra dan tingkat keakuratan posisi pada area homogen tingkat keberhasilan pencocokan citra sebelum ekualisasi (nilai korelasi>0,7)(%) tingkat keberhasilan pencocokan citra setelah ekualisasi (nilai korelasi>0,7) (%) penurunan resultan pergeseran posisi dari sebelum ke setelah diekualisasi(%) Tabel 3.6. Tingkat keberhasilan pencocokan citra dan tingkat keakuratan posisi pada area heterogen tingkat keberhasilan pencocokan citra sebelum ekualisasi (nilai korelasi>0,7)(%) tingkat keberhasilan pencocokan citra setelah ekualisasi (nilai korelasi>0,7) (%) penurunan resultan pergeseran posisi dari sebelum ke setelah diekualisasi(%)
BAB III PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGOLAHAN DATA Pengolahan data pada penelitian ini meliputi tahapan pengambilan data, penentuan titik tengah area yang akan menjadi sampel, pengambilan sampel, penentuan ukuran window subcitra
BAB III PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGOLAHAN DATA Tahap pengolahan data pada penelitian ini meliputi pemilihan data penelitian, penentuan titik pengamatan pada area homogen dan heterogen, penentuan ukuran Sub Citra Acuan (SCA)
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Proses pencocokan citra dilakukan dengan mengidentifikasi dan mengukur pasangan titiktitik sekawan antara citra satu dengan citra lainnya untuk objek yang sama pada
BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang Dalam proses pemetaan secara fotogrametris, salah satu hal yang harus diatasi adalah masalah restitusi dua foto udara yang saling pertampalan sedemikian rupa sehingga
Gambar IV-1. Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet Pada Daerah Homogen Untuk Level Dekomposisi Pertama
BAB IV ANALISIS IV.1 Analisis Terhadap Hasil Pengolahan Data Gambar IV-1 menunjukkan peningkatan nilai korelasi dari sebelum transformasi wavelet dengan setelah transformasi wavelet pada level dekomposisi
Pencocokan Citra Terkoreksi Histogram Ekualisasi TUGAS AKHIR. Rivai Nursetyo NIM
Pencocokan Citra Terkoreksi Histogram Ekualisasi TUGAS AKHIR Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Oleh Rivai Nursetyo NIM 151 02 043 DEPARTEMEN TEKNIK GEODESI DAN GEOMATIKA
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi di bidang informasi spasial dan fotogrametri menuntut sumber data yang berbentuk digital, baik berformat vektor maupun raster. Hal ini dapat
Pencocokan Citra Digital
BAB II DASAR TEORI II.1 Pencocokan Citra Digital Teknologi fotogrametri terus mengalami perkembangan dari sistem fotogrametri analog hingga sistem fotogrametri dijital yang lebih praktis, murah dan otomatis.
BAB III PENGOLAHAN DATA
BAB III PENGOLAHAN DATA 3.1. Algoritma Pengolahan Data Algoritma pengolahan data ini merupakan tahapan-tahapan logis dari pengerjaan olah data penelitian yang hasilnya berupa angka-angka parameter yang
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Fotogrametri adalah suatu seni, pengetahuan dan teknologi untuk memperoleh informasi yang dapat dipercaya tentang suatu obyek fisik dan keadaan sekitarnya melalui proses
BAB IV ANALISIS 4.1 Analisis Terhadap Citra Satelit yang digunakan 4.2 Analisis Terhadap Peta Rupabumi yang digunakan
BAB IV ANALISIS 4.1 Analisis Terhadap Citra Satelit yang digunakan Citra SPOT 4 dan IKONOS yang digunakan merupakan dua citra yang memiliki resolusi spasial yang berbeda dimana SPOT 4 memiliki resolusi
REFERENSI. Dipokusumo, Bobby Diktat Kuliah Fotogrametri. Bandung : Penerbit ITB, 2004.
REFERENSI Dipokusumo, Bobby. 2004. Diktat Kuliah Fotogrametri. Bandung : Penerbit ITB, 2004. Dwi, Adhilaksana. 2007. Aplikasi Transformasi Wavelet Dalam Analisis Gerakan Kutub Rotasi Bumi. Bandung : Institut
Gambar 2.1 Perkembangan Alat Restitusi (Dipokusumo, 2004)
BAB II TEORI DASAR 2.1 Fotogrametri Digital Fotogrametri dapat didefinisikan sebagai suatu ilmu dan teknologi yang berkaitan dengan proses perekaman, pengukuran/pengamatan, dan interpretasi (pengenalan
Suatu 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,
INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG
KAJIAN PENCOCOKAN CITRA DIGITAL BERDASARKAN KORELASI KOEFISIEN-KOEFISIEN WAVELET 2-D TUGAS AKHIR Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana. Oleh: Muhammad Aldien Said NIM 151
PRAKTIKUM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MODUL 1 PERBAIKAN KUALITAS CITRA
PRAKTIKUM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MODUL 1 PERBAIKAN KUALITAS CITRA Citra direpresentasikan dalam bentuk matrik. Berbagai macam citra disimpan menggunakan format berbeda seperti bmp, png, gif, jpg atau
BAB III PELAKSANAAN PENELITIAN
BAB III PELAKSANAAN PENELITIAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini serta tahapan-tahapan yang dilakukan dalam mengklasifikasi tata guna lahan dari hasil
KAJIAN PENCOCOKAN CITRA DIGITAL SETELAH LOW PASS FILTER DAN HIGH PASS FILTER DENGAN TEKNIK KORELASI
KAJIAN PENCOCOKAN CITRA DIGITAL SETELAH LOW PASS FILTER DAN HIGH PASS FILTER DENGAN TEKNIK KORELASI Draft Tugas Akhir Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Mendapatkan Gelar Sarjana Teknik Disusun oleh :
Modifikasi Histogram
Modifikasi Histogram Ekualisasi histogram Nilai-nilai intensitas di dalam citra diubah sehingga penyebarannya seragam Tujuannya untuk memperoleh penyebaran histogram yang merata sehingga setiap derajat
1.2 Tujuan. 1.3 Metodologi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penginderaan jauh telah menjadi sarana umum untuk mendapatkan data spasial dengan akurasi yang baik. Data dari penginderaan jauh dihasilkan dalam waktu yang relatif
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat. Graphic Card dengan memory minimum 64 mb
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Driver 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat menjalankan driver ini adalah: Prosesor Pentium
PERTEMUAN - 5 PENGOLAHAN CITRA
PERTEMUAN - 5 PENGOLAHAN CITRA EDY WINARNO fti-unisbank-smg 21 April 2009 4/21/2009 pertemuan_5 1 OPERASI BERBASIS BINGKAI (FRAME) = OPERASI MULTI IMAGE Operasi multi image adalah operasi pengolahan terhadap
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan sistem pendeteksi orang tergeletak mulai dari : pembentukan citra digital, background subtraction, binerisasi, median filtering,
Sesi 3 Operasi Pixel dan Histogram. : M. Miftakul Amin, S. Kom., M. Eng.
Sesi 3 Operasi Pixel dan Histogram Materi Kuliah Dosen : Pengolahan Citra Digital : M. Miftakul Amin, S. Kom., M. Eng. Pokok Bahasan Konversi RGB ke Gray Scale Konversi Gray Scale ke Biner Konversi Gray
KONSEP 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
LAMPIRAN A SCRIPT PROGRAM LOW PASS FILTER & HIGH PASS FILTER MENGGUNAKAN MATLAB
DAFTAR PUSTAKA Dipokusumo, B. (2004). Diktat Kuliah Fotogrametri. Bandung: Penerbit ITB. Ilham, Fahrizal. 2007. Kajian Metode Korelasi Nilai Rata-rata Kanal yang Diberi Bobot (Weighted Channel Mean Value)
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menggunakan serial port (baudrate 4800bps, COM1). Menggunakan Sistem Operasi Windows XP.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Bab ini menjelaskan tentang hasil penelitian yang berupa spesifikasi sistem, prosedur operasional penggunaan program, dan analisa sistem yang telah dibuat. 4.1 Spesifikasi
BAB 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
TAHAPAN STUDI. Gambar 3-1 Kamera Nikon D5000
BAB 3 TAHAPAN STUDI Dalam bab ini akan dibahas rangkaian prosedur yang dilakukan dalam penelitian ini yang dimulai dari peralatan yang digunakan, proses kalibrasi kamera, uji coba, dan pengambilan data
Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Konvolusi Esther Wibowo [email protected] Erick Kurniawan [email protected] Filter / Penapis Digunakan untuk proses pengolahan citra: Perbaikan kualitas citra (image enhancement) Penghilangan
Adobe Photoshop CS3. Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop
Adobe Photoshop CS3 Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop Mengapa Photoshop? Adobe Photoshop adalah perangkat lunak yang menjadi standar dalam industri digital imaging. Sekarang, memiliki keahlian dalam menggunakan
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Prinsip Kerja Sistem Prinsip kerja sistem diawali dengan pembacaan citra rusak dan citra tidak rusak yang telah terpilih dan dikumpulkan pada folder tertentu.
BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Penggunaan kamera digital sebagai alat untuk mengambil citra saat ini sudah banyak digunakan karena kepraktisannya, terkadang hasil citra memiliki tampilan
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Dalam penelitian ini diperlukan sebuah desain dan metode penelitian agar dalam pelaksanaaannya dapat menjadi lebih teratur dan terurut. 3.1. Desain Penelitian Bentuk dari desain
BAB II DASAR TEORI 2. 1 Fotogrametri
BAB II DASAR TEORI 2. Fotogrametri Salah satu teknik pengumpulan data objek 3D dapat dilakukan dengan menggunakan teknik fotogrametri. Teknik ini menggunakan foto udara sebagai sumber data utamanya. Foto
IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Pada bab ini dibahas mengenai implementasi serta evaluasi terhadap metode transformasi wavelet dalam sistem pengenalan sidik jari yang dirancang. Untuk mempermudah evaluasi,
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS HASIL PENGUJIAN
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS HASIL PENGUJIAN Pada bab ini akan dijelaskan proses pengujian, hasil, dan analisis dari hasil pengujian. Ada tiga bagian yang diuji, yaitu perangkat keras, perangkat lunak,
BAB 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
One 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
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Rancangan Penelitian Pengerjaan tugas akhir ini ditunjukkan dalam bentuk blok diagram pada gambar 3.1. Blok diagram ini menggambarkan proses dari sampel citra hingga output
SAMPLING 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
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. PROGRAM PENGOLAHAN CITRA BIJI KOPI Citra biji kopi direkam dengan menggunakan kamera CCD dengan resolusi 640 x 480 piksel. Citra biji kopi kemudian disimpan dalam file dengan
DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN OPERATOR ISOTROPIK DENGAN PENGOLAHAN AWAL MENGGUNAKAN PENGATURAN INTENSITAS
MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN OPERATOR ISOTROPIK DENGAN PENGOLAHAN AWAL MENGGUNAKAN PENGATURAN INTENSITAS Sulistono*, Achmad Hidayatno**, R. Rizal Isnanto** Abstrak Kadangkala hasil
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian Eksperimen dilakukan untuk memperoleh hasil penelitian yang dilakukan dalam skripsi ini. Eksperimen yang dilakukan mengenai proses rekonstruksi
BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Sistem Absensi Berbasis Webcam
BAB PEMBAHASAN.1 Sistem Absensi Berbasis Webcam Sistem absensi berbasis webcam adalah sistem yang melakukan absensi karyawan berdasarkan input citra hasil capture webcam. Sistem akan melakukan posting
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Majunya teknologi informasi merupakan suatu perkembangan yang memberikan akses terhadap perubahan kehidupan masyarakat. Dunia informasi menjadi salah satu wilayah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi senantiasa membawa dampak secara langsung maupun tidak langsung, baik itu berdampak positif maupun negatif dan akan sangat berpengaruh terhadap
PEMBUATAN APLIKASI STEREOGRAM GENERATOR
PEMBUATAN APLIKASI STEREOGRAM GENERATOR Rudy Adipranata 1, Danny Raharja, Cherry Galatia Ballangan 2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
BAB III METODE PENELITIAN. Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Model Pengembangan Tujuan tugas akhir ini akan membangun suatu model sistem yang melakukan proses data mulai dari pengolahan citra otak hingga menghasilkan output analisa
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Desain frame grabber Desain frame grabberdiawali dengan pemilihan perangkat kamera yang akan digunakan. Video akan muncul komponen VideoWindow1 yang secara realtime terhubung
BAB 4 PEMROSESAN CITRA DAN IMPLEMENTASI Pemrosesan Citra dan Rancangan Eksperimen untuk Fusi Citra
BAB 4 PEMROSESAN CITRA DAN IMPLEMENTASI 4.1. Pemrosesan Citra dan Rancangan Eksperimen untuk Fusi Citra Pada fusi data citra fluorescent hijau dan fluorescent merah penulis melakukan Pixel Level Fusion
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra dapat dikelompokkan menjadi citra tampak dan citra tak tampak.
PEMBUATAN APLIKASI STEREOGRAM GENERATOR
PEMBUATAN APLIKASI STEREOGRAM GENERATOR Rudy Adipranata 1, Cherry Galatia Ballangan 2, Danny Raharja Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1. Nugroho hary Mindiar,
KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1 Nugroho hary Mindiar, 21104209 Mahasiswa Sarjana Strata Satu (S1) Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma [email protected]
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. fold Cross Validation, metode Convolutional neural network dari deep learning
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Prinsip Kerja Program P rinsip kerja program yaitu dengan melakukan pra pengolahan citra terhadap foto fisik dari permukaan buah manggis agar ukuran seluruh data
APLIKASI 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
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EKSPERIMEN
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EKSPERIMEN 4.1 Implementasi Dalam implementasi ini akan dijabarkan mengenai aplikasi yang telah dibuat. Penjelasannya mencakup menu-menu yang ada pada aplikasi beserta fungsi dari
BAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Pada BAB ini, penulis ingin membahas mengenai perencanaan dan implementasi dari Aplikasi tersebut, antara lain Flowchart dari sistem tersebut dan struktur data yang terdapat
BAB III IMPLEMENTASI MODEL MONTE CARLO
BAB III IMPLEMENTASI MODEL MONTE CARLO Sasaran dari penelitian tugas akhir ini adalah untuk memodelkan prediksi perubahan lahan dengan memanfaatkan metode Monte Carlo. Data ng digunakan untuk implementasi
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Sistem 3.1.1 Analisa Perbandingan Aplikasi Sebelumnya Gambar 3.1 Gambar Tampilan GeoSeg Versi 1.0.0.0 (Sumber Charles:2012) Pada aplikasi GeoSeg versi
Operasi Piksel dan Histogram
BAB 3 Operasi Piksel dan Histogram Setelah bab ini berakhir, diharapkan pembaca memahami berbagai bahasan berikut. Operasi piksel Menggunakan histogram citra Meningkatkan kecerahan Meregangkan kontras
KOMPRESI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE STATISTICAL CODING
KOMPRESI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE STATISTICAL CODING Abdul Halim Hasugian Dosen Tetap Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan www.stmik-budidarma.ac.id//email:[email protected]
GRAFIK 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
BAB II TEORI DASAR. Beberapa definisi tentang tutupan lahan antara lain:
BAB II TEORI DASAR 2.1 Tutupan Lahan Tutupan Lahan atau juga yang biasa disebut dengan Land Cover memiliki berbagai pengertian, bahkan banyak yang memiliki anggapan bahwa tutupan lahan ini sama dengan
Karena tidak pernah ada proyek yang dimulai tanpa terlebih dahulu menanyakan: DIMANA?
PENGUKURAN KEKOTAAN Geographic Information System (1) Lecture Note: by Sri Rezki Artini, ST., M.Eng Geomatic Engineering Study Program Dept. Of Geodetic Engineering Permohonan GIS!!! Karena tidak pernah
BAB 1 PENDAHULUAN. ambang batas (thresholding), berbasis tepi (edge-base) dan berbasis region (regionbased).
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Segmentasi obyek pada citra dapat dilakukan dengan tiga metode yaitu ambang batas (thresholding), berbasis tepi (edge-base) dan berbasis region (regionbased). Metode
II. LANDASAN TEORI I. PENDAHULUAN
MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR IDENTIFIKASI CACAT PADA KEPING PCB MENGGUNAKAN PENCOCOKAN MODEL (TEMPLATE MATCHING) Kris Adhy Nugroho*, R. Rizal Isnanto **, Achmad Hidayatno ** Abstrak Inspeksi secara automatis
DAFTAR ISI LEMBAR PERNYATAAN... ABSTRAK... KATA PENGANTAR... UCAPAN TERIMAKASIH... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN...
DAFTAR ISI LEMBAR PERNYATAAN... ABSTRAK... KATA PENGANTAR... UCAPAN TERIMAKASIH... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... i ii iii iv v vii viii ix BAB I PENDAHULUAN... 1 A.
KULIAH 2 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA HISTOGRAM CITRA
KULIAH 2 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA HISTOGRAM CITRA Informasi penting mengenai isi citra digital dapat diketahui dengan membuat histogram citra. Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran
4. HASIL DAN PEMBAHASAN. Perakitan kamera gyroscope, diawali dengan pembentukan rangka dengan
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Struktur Dasar Kamera Gyroscope Perakitan kamera gyroscope, diawali dengan pembentukan rangka dengan menggunakan pipa paralon 4 inchi dan keping CD sebagai gyroscope. Di bagian
BAB III USULAN PENJEJAKAN WAJAH DAN PENGHITUNGAN PENGUNJUNG DENGAN JARAK EUCLIDIAN DAN TEORI PENGUKURAN FUZZY
BAB III USULAN PENJEJAKAN WAJAH DAN PENGHITUNGAN PENGUNJUNG DENGAN JARAK EUCLIDIAN DAN TEORI PENGUKURAN FUZZY Pada bab ini akan dijelaskan mengenai metode penjejakan pengunjung yang akan digunakan pada
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Prinsip Kerja Sistem Prinsip kerja sistem yaitu dengan melakukan pengambilan data berupa foto fisik dari permukaan buah manggis kemudian melakukan sampling data
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menjalankan aplikasi ini adalah : Prosesor Pentium IV 2.6 Ghz. Graphic Card dengan memori minimum 64 MB
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Perangkat Lunak Aplikasi 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang dibutuhkan agar dapat menjalankan aplikasi ini adalah
BAB 3 PENGENALAN KARAKTER DENGAN GABUNGAN METODE STATISTIK DAN FCM
BAB 3 PENGENALAN KARAKTER DENGAN GABUNGAN METODE STATISTIK DAN FCM 3.1 Gambaran Umum Gambar 3.1 Gambar Keseluruhan Proses Secara Umum 73 74 Secara garis besar, keseluruhan proses dapat dikelompokkan menjadi
APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN PROSES PERKALIAN DAN PEMBAGIAN UNTUK PENGGESERAN BIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE BITSHIFT OPERATORS
APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN PROSES PERKALIAN DAN PEMBAGIAN UNTUK PENGGESERAN BIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE BITSHIFT OPERATORS Apri 1, Herlina 2, Ade 3 1,2 Jurusan Teknik Informatika Sekolah
Kory Anggraeni [email protected]
Histogram Citra Kory Anggraeni [email protected] Lisensi Dokumen: Copyright 2003-2007 IlmuKomputer.Com Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas
PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
PEMANFAATAAN BIOMETRIKA WAJAH PADA SISTEM PRESENSI MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Program Studi Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang Abstrak. Saat ini, banyak sekali alternatif dalam
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN Pada bab ini berisi mengenai analisa dan perancangan program steganografi dengan menggunakan Matlab. Analisa ini bertujuan untuk mengetahui cara kerja proses steganografi
Tata cara pengukuran pola aliran pada model fisik
Standar Nasional Indonesia Tata cara pengukuran pola aliran pada model fisik ICS 93.010 Badan Standardisasi Nasional Daftar isi Daftar isi... i Prakata... ii Pendahuluan... iii 1 Ruang lingkup... 1 2
EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM :
EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA (Menggunakan Transformasi Wavelet Untuk Penghalusan Citra ) TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Rancangan Penelitian Tulisan Tangan angka Jawa Digitalisasi Pre-Processing ROI Scalling / Resize Shadow Feature Extraction Output Multi Layer Perceptron (MLP) Normalisasi
BAB 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
BAB 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
Laporan Tugas dan Quiz Statistik Deskriptif. 1. Berikan penjelasan secara singkat apa yang dimaksud dengan:
Nama : Purnomo Satria NIM : 1133467162 Evaluasi Pertemuan 4 dan 5 Laporan Tugas dan Quiz Statistik Deskriptif 1. Berikan penjelasan secara singkat apa yang dimaksud dengan: a. Rata-rata hitung, median,
KETELITIAN CITRA SATELIT QUICK BIRD UNTUK PERANCANGAN PRASARANA WILAYAH
D. Bambang Sudarsono, Ketelitian Citra Satelit Quick Bird untuk Perancangan Prasarana Wilayah 27 KETELITIAN CITRA SATELIT QUICK BIRD UNTUK PERANCANGAN PRASARANA WILAYAH D. Bambang Sudarsono Jurusan Teknik,
1BAB I. 2PENDAHULUAN
1BAB I. 2PENDAHULUAN 2.1. Latar Belakang Pelacak objek (object tracking) pada saat ini merupakan penelitian yang menarik dalam bidang computer vision. Pelacak objek merupakan langkah awal dari berbagai
ix
DAFTAR ISI viii ix x DAFTAR TABEL Tabel 1.1. Emisivitas dari permukaan benda yang berbeda pada panjang gelombang 8 14 μm. 12 Tabel 1.2. Kesalahan suhu yang disebabkan oleh emisivitas objek pada suhu 288
