ESTIMASI LOCAL MOTION MENGGUNAKAN ALGORITMA PENCARIAN FOUR STEP. Rosida Vivin Nahari 1*, Riza Alfita 2 2 1,2
|
|
- Bambang Sudjarwadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) ISSN:339-08X ESTIMASI LOCAL MOTION MENGGUNAKAN ALGORITMA PENCARIAN FOUR STEP Rosida Vivin Nahari 1*, Riza Alfita 1, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang Po.Box.0, Bangkalan, Jawa Timur * rosida_vn@yahoo.com Abstrak Pada estimasi berbasis blok, suatu pola pencarian dengan perbedaan bentuk dan ukuran dapat mempengaruhi kecepatan pencarian dan kinerja distorsi. Pola pencarian berbentuk bujur sangkar sudah dikenal dan banyak digunakan untuk algoritma pencarian. Pengembangan dari bentuk bujur sangkar menjadi Four Step ditujukan untuk mempercepat proses estimasi local motion. Pola pencarian menggunakan bentuk Four Step terdiri dari 6 titik pencarian ditambah titik tengah dan dilanjutkan pencarian ke dalam dengan bentuk diamond kecil yang terdiri dari 5 titik. Analisa perbandingan kecepatan dan kualitas hasil estimasi local motion antara exhaustive Block Matching Algorithm () dengan Four Step BMA menunjukkan bahwa waktu komputasi Four Step BMA jauh lebih rendah dibandingkan. Kata kunci:, four step search, motion estimation 1. PENDAHULUAN informasi motion dapat digunakan untuk setiap proses pengolahan citra. Perhitungan vektor motion D merupakan tugas yang sulit karena menggunakan beberapa asumsi. Setiap teknik estimasi motion mengasumsikan kriteria gambar tertentu untuk menjadi benar, dan efisiensi metode untuk analisis motion dan segmentasi motion tergantung pada nilai kebenaran asumsi-asumsi ini dan seberapa baik algoritma ini cocok untuk semua asumsi-asumsi sehingga menjadi kerangka kerja yang tepat Estimasi motion berbasis blok merupakan hal yang sangat vital dalam berbagai teknik kompensasi motion atau standarisasi video coding seperti ISO MPEG dan ITU-T [1]-[4]. Estimasi motion bertujuan mengeksplorasi temporal redundancy yang sangat kuat diantara frame. Metode block-matching mencoba menemukan suatu blok dari frame referensi (frame sebelum atau sesudahnya) yang memiliki nilai match terbaik dengan frame saat ini dengan cara membagi frame saat ini menjadi blok segi empat. Pencocokan dilakukan dengan mencari nilai minimal pencocokan menggunakan Sum of Absolute Difference (SAD) yaitu jumlah absolute error / perbedaan dari pasangan blok tersebut. Blok di frame referensi berpindah dalam satu window search yang berpusat di posisi blok frame saat ini. Perbedaan antara Blok saat ini dengan blok referensiyang paling cocok pada arah x dan y dikomposisikan menjadi motion vector. Motion vector mengindikasikan perpindahan suatu piksel atau sebuah blok piksel dari lokasi saat ini akibat adanya gerakan.informasi motion digunakan pada computer vision dalam mencari blok matching terbaik dalam anchor frame untuk menghitung residu energi rendah yang digunakan dalam konversi scan rate sehingga dapat menghasilkan frame interpolasi temporal. Beberapa jenis algoritma estimasi motion dengan membagi gambar menjadi blok untuk proses matching (block matching algorithm) diantaranya adalah: Algoritma full search block matching Algoritma fast Search block matching Pada algoritma full search atau exhaustive block matching algorithm, blok pada anchor frame dibandingkan ke seluruh kemungkinan blok yang bisa ditemukan dengan menentukan terlebih dahulu area pencarian di target frame. Metode estimasi local motion dengan pola pencarian Exhaustive Block Matching Algorithm akan dibahas pada bagian II termasuk kinerjanya. Bagian III menjelaskan metode pola pencarian berbasis Four Step dan kemudian dianalisa perbandingannya dengan. Bagian IV menjelaskan hasil penelitian. Bagian V adalah kesimpulan dan saran pengembangan sistem. 99
2 Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) ISSN:339-08X. EXHAUSTIVE BLOCK MATCHING ALGORITHM Exhaustive Block Matching Algorithm merupakan metode estimasi block matching algorithm secara full search. Gambar 1 menunjukkan estimasi motion dari blok piksel M N berpusat pada (x,y). Tujuannya adalah untuk menemukan nilai pencocokan terbaik atau nilai distorsi blok terkecil antara blok M N di dalam frame k (frame saat ini) dan blok korespondennya di frame (k-1) (frame M m N n sebagai search window di sebelumnya) dalam suatu area dengan ukuran frame sebelumnya. Kisaran dari motion vector dibatasi oleh search window ini. Block Matching Algorithm mengabaikan motion rotasi dan berasumsi bahwa semua piksel pada blok M N adalah motion yang sama. 1 Gambar 1. Estimasi motion berbasis blok Teknik mencari blok frame saat ini yang paling cocok dari kandidat blok di dalam search window frame sebelumnya. Kandidat dengan nilai match terbaik dipilih sebagai motion vector yang sudah terestimasi. Kelemahan dari adalah membutuhkan waktu komputasi yang sangat tinggi Pengukuran nilai kemiripan antara blok saat ini dan kandidat blok dari frame referensi bisa dilakukan dengan beberapa kriteria pencocokan untuk pencocokan blok diantara dua blok, seperti minimum MSE (Mean Square Error), Minimmum MAD (Mean Absolute Difference) dan minimum SAD (Sum of Absolute Difference). SAD dipilih sebagai teknik pengukuran kemiripan karena memiliki kinerja yang sama dengan lainnya tanpa perlu melakukan perhitungan operasi perkalian. M N j SAD i, X m X (1) m1 n1 Dengan i m j n1, n R mi, n j 300
3 Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) ISSN:339-08X Pengukuran distorsi antara blok di frame saat ini dengan blok di frame sebelumnya didefinisikan sebagai berikut: Gambar. Exhaustive Block Matching Algorithm 3. ALGORITMA PENCARIAN FOUR STEP 3.1. Pola Pencarian Berbasis Four Step Mirip dengan Three Step Search, Algoritma estimasi motion dengan pola Four Step Search adalah sebagai berikut: Langkah 1 :dimulai dengan search center dengan lokasi block referensi pada anchor frame. Step size untuk langkah 1 dan langkah, adalah. Langkah :Lalu cari best match dari delapan lokasi di sekitar search center dengan jarak, jadi best candidate untuk langkah pencarian selanjutnya. Lngkah 3 : Step size masih sama yaitu. Lalu cari best match dari delapan lokasi di sekitar search center dengan jarak, jadi best candidate untuk langkah pencarian selanjutnya. Langkah 4:Step size menjadi 1. Best match dari delapan lokasi di sekitar best candidate dari Langkah 4 itulah yang dijadikan pusat blok yang paling cocok dengan blok dengan pusat search centre. Hasil Motion Vector = (-1, -3) Gambar 3. Langkah 1 301
4 Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) ISSN:339-08X Gambar 4. Langkah Gambar 5. Langkah 3 Proses di atas diaplikasikan ke setiap blok frame saat ini untuk estimasi block motion. Sesuai prosedur, dapat dengan mudah mendapatkan keseluruhan jumlah poin yang dicek perbloknya: N m x, my 7 3n 4 HEXBS () dengan m, adalah motion vector akhir yang ditemukan, dan n adalah jumlah eksekusi dari langkah. x m y 3.. Analisa Algoritma Pencarian Berbasis Four Step Pencarian berbasis Four Step diuji seberapa banyak jumlah titik pencarian yang digunakan untuk menemukan motion vector. Pada estimasi block motion, kerumitan komputasi bisa diukur dengan jumlah titik pencarian yang dibutuhkan untuk setiap estimasi motion vector. Pengujian awal dilakukan pada stationary motion vector (0,0), quationary motion vector dalam region 1 piksel disekeliling (0,0), dan motion vector dari yang sedang ke yang besar. Penjelasan secara lengkap adalah sebagai berikut: 1. Stationary motion vector algoritma pencarian Four Step mengevaluasi sebanyak 11 titik pencarian.. Motion Vector (-1,0), (0,-1), (+1,0) dan (0,+1) kemungkinan kecil jumlah titik pencarian adalah 11 jika (0,0) dipilih pada tahap awal. Selain itu maka memerlukan 14 block yang dicocokkan jika (0,+) yang dipilih. 3. Mengingat asumsi bahwa minimum global memiliki distorsi monoton dan lebih dekat dengan minimum global semakin kecil distorsi dalam titik tetangganya. Titik yang terdekat dengan (+1,+) akan menang pada tahap pertama untuk Motion vector (+1,+1). Sehingga jumlah titik pencarian adalah 14 (=7+3+4). Meskipun demikian, pada kasus dengan motion vector yang 30
5 Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) ISSN:339-08X terdekat selanjutnya, (0,0) dan (+,0) menang di tahap pertama, algoritma pencarian Four Step mungkin hanya menemukan (+1,0) daripada (+1,+1). Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan mengecek dua titik tambahan di tahap akhir. Sehingga jika (+1,0) ditemukan sebagai nilai minimum dari tahap akhir algoritma pencarian Four Step, maka dua motion vector (+1,+1) dan (+1,-1) akan dievaluasi sebagai tambahan di tahap akhir. Kasus yang sama untuk motion vector (-1,-1), (-1,+1) dan (+1,-1). Penambahan tahapan ini bisa diaplikasikan ke kasus pengecekan titik daripada titik tengah dari pola diamond yang menang di langkah 3 dari algoritma pencarian Four Step. 4. Algoritma pencarian Four Step akan menggunakan titik pencarian yang lebih sedikit dibandingkan metode sebelumnya untuk motion vector sedang ke besar dengan region melebihi 1 Mulai Frame1, Frame, BlockSize, Search Range Inisialisasi Motion_Vect, Costs SAD Pembentukan pola four stepsearch Hitung Cost SAD setiap point di LHSP Cost min(sad) Di point tengah? Ya Hitung Cost SAD setiap point Di SHSP Tidak Next Point Cari Cost Min(SAD) Simpan Motion Vector Selesai Gambar 6. Flowchart algoritma pencarian Four Step 3.3. Perhitungan MSE dan PSNR Pengukuran kesalahan atau error dalam proses estimasi motion menggunakan dua parameter yaitu Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). MSE merupakan ukuran yang baik untuk mengukur kesamaan buah gambar. Contoh implementasi MSE dan PSNR adalah sebagai berikut: 303
6 Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) ISSN:339-08X 1. MSE Pengujian dilakukan pada buah gambar yaitu gambar f dan gambar g dengan dimensi yang sama besar M x N, maka MSE antara keduanya didefinisikan dengan persamaan: 1 MSE M N M N i 1 j 1, j f i g i, j Semakin besar nilai MSE, maka semakin besar perbedaan antara buah citra yang dibandingkan. (3). PSNR Pengujian dilakukan untuk gambar grayscale 8-bit f dan gambar grayscale 8-bit g dengan dimensi yang sama, PSNR keduanya didefinisikan oleh: 55 PSNR 10 log 10 (4) MSE Contoh perhitungan PSNR : input sebuah citra berukuran 3x3 dengan matriks intensitas (warna) sebagai berikut: Citra awal Diproses dengan menggunakan metode sehingga menghasilkan citra baru: a. menghitung MSE 1 m 1 1 n Pr mn i0 j0 edictframe i, j Frame i j n n1, MSE MSE ,55 3x3 Sehingga didapatkan nilai PSNR: PSNR 10 log 10 MAX MSE I 304
7 Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) ISSN:339-08X Karena nilai max adalah 7 maka : PSNR 10 log (7) 1, ,5 MAX I 55, Uint(8) jadi nilai intensitas maksimal kedua frame = HASIL PENELITIAN Data penelitian ini menggunakakan video standard coastguard (176 x 144, 0 frame), Stefan (35 x 88, 0 frame). Pengukuran distorsi menggunakan Sum of Absolute Difference (SAD). Ukuran Blok adalah 8 x 8 dan jangkauan search window adalah [7,7], [-7,-7]. Contoh gambar input frame 99 sebagai frame referensi dan frame ke 98 sebagai frame sebelumnya untuk proses estimasi motion ditunjukkan pada gambar 7 dan 8. Gambar 7. Input frame ke-98 Gambar 8. Input frame ke-99 Gambar 9. Hasil Motion Vector Gambar 10. Prediksi frame Hasil motion compensation dari estimasi motion vector ditunjukkan pada gambar 10. Pengukuran kinerja teknik estimasi berupa perbandingan nilai PSNR dari prediksi frame dan error frame dari keseluruhan data. Sedangkan perbedaan waktu komputasi antara teknik dengan teknik Four Step yang juga sangat jauh. 305
8 Simposium Nasional Teknologi Terapan (SNTT) ISSN:339-08X Gambar 11. Error Frame 5. KESIMPULAN Algoritma pencarian berbasis Four Step rata-rata menghasilkan motion vector dengan nilai PSNR sebesar 6,77 sedangkan nilai rata-rata PSNR dari teknik sebesar 6,4. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan algoritma pencarian dengan Four Step adalah,3 detik. Sedangkan teknik rata-rata membutuhkan waktu yang sangat lama yaitu 78,50 detik. Sehingga untuk estimasi local motion terutama untuk video coding teknik Four Step terbukti sangat efektif dan efisien jika dibandingkan dengan teknik. DAFTAR PUSTAKA Information Technology Coding of Moving Pictures and Associated Audio for Digital Storage Media at up to About 1.5 Mbit/s: Video, ISO/IEC (MPEG-1 Video), [Information Technology Generic Coding of Moving Pictures and Associated Audio Information: Video, ISO/IEC ITU-T Rec. H.6 (MPEG- Video), Standardization Sector of ITU, Video Coding for Low Bitrate Communication, ITU-T Rec. H.63, Mar Information Technology Generic Coding of Audio-Visual Objects Part : Visual, ISO/IEC (MPEG-4 Video), Y.G.Wu, G.F.Huang.Motion vector generation for video coding by gray prediction. IET Comput. Vis., 011, Vol. 5, Iss. 1, pp. 14 MANNING, C. Block matching algorithms for motion compensated video compression. Master s thesis, National University of Ireland,
ESTIMASI GERAKAN PADA VIDEO ANIMASI 2D MENGGUNAKAN ALGORITMA PENCOCOKAN BLOK (BLOCK MATCHING ALGORITHM)
ESTIMASI GERAKAN PADA VIDEO ANIMASI 2D MENGGUNAKAN ALGORITMA PENCOCOKAN BLOK (BLOCK MATCHING ALGORITHM) Mursyidah 1, Muhammad Nasir 2 1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Lhokseumawe, ACEH, 24312
Lebih terperinciKompresi Citra dan Video. Muhtadin, ST. MT.
Kompresi Citra dan Video Muhtadin, ST. MT. Temporal Processing 2 Temporal Processing Video : serangkaian frame (image) yang memiliki relasi antar frame Relasi tersebut ada sepanjang dimensi temporal Menyebabkan
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 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi pengolahan citra berkembang sedemikian cepat saat ini. Berbagai aplikasi pengolahan citra baik dalam bentuk piranti keras maupun piranti lunak tersedia dengan
Lebih terperinciTUGAS AKHIR Implementasi Block Matching Algorithm (BMA) Pada Ekstraksi Objek Bergerak
TUGAS AKHIR Implementasi Block Matching Algorithm (BMA) Pada Ekstraksi Objek Bergerak Block Matching Algorithm (BMA) Implementation of Motion Object Extraction Oleh : Amalia Sulfa Hashlinda NRP. 1208100046
Lebih terperinciPENGGUNAAN latar belakang dalam proses pembuatan VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING. Saiful Yahya, Mochamad Hariadi, and Ahmad Zaini,
1 VIDEO COMPOSITING MENGGUNAKAN POISSON BLENDING Saiful Yahya, Mochamad Hariadi, and Ahmad Zaini, Abstrak Penggunaan gradasi yang halus pada penggabungan dua video pada proses video kompositing. Video
Lebih 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 terperinciMETODE FAIR-SHARE AMOUNT UNTUK KOMPRESI MENGGUNAKAN KUANTISASI VEKTOR PADA BASIS DATACITRA GRAY LEVEL SEMBARANG DENGAN DERAJAT KEABUAN
METODE FAIR-SHARE AMOUNT UNTUK KOMPRESI MENGGUNAKAN KUANTISASI VEKTOR PADA BASIS DATACITRA GRAY LEVEL SEMBARANG DENGAN DERAJAT KEABUAN Febriliyan Samopa Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi
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 terperinciPERANCANGAN MEDIA KOMPRESI VIDEO BERBASIS FAST MODE DECISION ALGORITHM
PERANCANGAN MEDIA KOMPRESI VIDEO BERBASIS FAST MODE DECISION ALGORITHM Noor Arifin, Sri Heranurweni, Ari Endang Jayati Program Studi Teknik Elektro, Universitas Semarang. Jl. Soekarno Hatta, Semarang 50196,
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 terperinciKompresi Citra dan Video. Muhtadin, ST. MT.
Kompresi Citra dan Video Muhtadin, ST. MT. Outline Motivasi Redundancy & Irrelevancy Spatial Processing JPEG Temporal Processing Frame differencing Motion Estimation dan Motion Compensation Prediction
Lebih terperinciPENYEMBUNYIAN CITRA DALAM CITRA DENGAN ALGORITMA BERBASIS BLOK ABSTRAK
PENYEMBUNYIAN CITRA DALAM CITRA DENGAN ALGORITMA BERBASIS BLOK Anisa Fardhani Prasetyaningtyas (0722123) Jurusan Teknik Elektro email: af.prasetyaningtyas@gmail.com ABSTRAK Steganografi merupakan teknik
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA METODE MEDIAN FILTER DAN MIDPOINT FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL ABSTRAK
PERBANDINGAN KINERJA METODE MEDIAN FILTER DAN MIDPOINT FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL Okada Arle Sandi, T. Sutojo, S.Si, M.Kom Teknik Informatika S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas
Lebih terperinciLeast Square Estimation
Least Square Estimation Untuk menyelesaikan koefisien proyeksi di posisi output, pendekatan Least-Squares pada fungsi aplikabel di ditulis dengan persamaan berikut: dimana sinyal kepastian c menetapkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum, data citra digital ditandai oleh informasi dengan jumlah bit yang besar sehingga menimbulkan masalah untuk memindahkan, memproses atau menyimpannya. Biasanya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Citra (image) adalah bidang dalam dwimatra (dua dimensi) (Munir, 2004). Sebagai salah satu komponen multimedia, citra memegang peranan sangat penting sebagai
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan suatu kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra memiliki beberapa karakteristik yang mengandung suatu infomasi. Citra yang bagus dapat
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL
ANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL Nur hajizah (13111171) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl.
Lebih terperinciMULTIMEDIA. Kompresi Video Semester Gasal 2008/200 S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO /2009 PROGRAM STUDI. Oky Dwi Nurhayati,, ST, MT
PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO MULTIMEDIA Kompresi Video Semester Gasal 2008/200 /2009 Oky Dwi Nurhayati,, ST, MT Email: okydn@undip.ac.id 1 Definisi Video Video is the technology
Lebih terperinciESTIMASI MOTION VECTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA BLOCK- MATCHING PADA VIDEO ANIMASI KUNO
Vol. 5, No. 4, Juli 2010 ISSN 0216-0544 ESTIMASI MOTION VECTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA BLOCK- MATCHING PADA VIDEO ANIMASI KUNO Ari Kusumaningsih Jurusan Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Jl. Raya
Lebih terperinciPEMANFAATAN NORMALIZED FRAME DIFFERENCE SEBAGAI UKURAN AKTIVITAS GERAK PADA VIDEO DIGITAL
PEMANFAATAN NORMALIZED FRAME DIFFERENCE SEBAGAI UKURAN AKTIVITAS GERAK PADA VIDEO DIGITAL L.D.Purnamasari 1, N. Indra 2, I M.O. Widyantara 3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Udayana
Lebih terperinciANALISIS KEAMANAN PESAN MENGGUNAKAN TEKNIK STEGANOGRAFI MODIFIED ENHANCED LSB DAN FOUR NEIGHBORS DENGAN TEKNIK KRIPTOGRAFI CHAINING HILL CIPHER
ANALISIS KEAMANAN PESAN MENGGUNAKAN TEKNIK STEGANOGRAFI MODIFIED ENHANCED LSB DAN FOUR NEIGHBORS DENGAN TEKNIK KRIPTOGRAFI CHAINING HILL CIPHER Agung Suryahadiningrat Kusumanegara 1), Bambang Hidayat 2),
Lebih terperinciKOMPRESI CITRA. lain. Proses mengubah citra ke bentuk digital bisa dilakukan dengan beberapa perangkat,
KOMPRESI CITRA Dalam kesempatan ini saya mencoba untuk menjelaskan apa itu kompresi citra dan bagaimana cara-cara format citra dengan menggunakan BMP, PNG, JPEG, GIF, dan TIFF. Kompresi citra itu adalah
Lebih terperinciSOLUSI QUIZ #1 SEMESTER I 2014/2015
SOLUSI QUIZ # SEMESTER I 24/25. Untuk kebutuhan streaming video (lengkap visual dan audionya) NTSC 3 fps, dengan resolusi frame 576 x 48 per frame, menggunakan true color 3 B, dan sampling rate audionya
Lebih terperinciDAFTAR ISI. ABSTRACT ii KATA PENGANTAR iii DAFTAR ISI...iv DAFTAR GAMBAR.vii DAFTAR TABEL...ix DAFTAR SINGKATAN...x
ABSTRACT Speech coding can be defined as a method to reduce some information which is needed to represent speech signal for transmission or storage application. The main reason of speech coding is how
Lebih terperinciKOMPRESI SINYAL SUARA DENGAN MENGGUNAKAN STANDAR MPEG-4
KOMPRESI SINYAL SUARA DENGAN MENGGUNAKAN STANDAR MPEG-4 Disusun Oleh : Nama : Michael Darmawan Nrp : 0322130 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha, Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab analisa dan perancangan ini akan mengulas tentang tahap yang digunakan dalam penelitian pembuatan aplikasi implementasi kompresi gambar menggunakan metode
Lebih terperinciPENDETEKSI DOCKING STATION MENGGUNAKAN ROTATION INVARIANT LOCAL BINARY PATTERN PADA VISUAL BASED SERVICE ROBOT
PENDETEKSI DOCKING STATION MENGGUNAKAN ROTATION INVARIANT LOCAL BINARY PATTERN PADA VISUAL BASED SERVICE ROBOT Riza Agung Firmansyah 1), Djoko Purwanto 2), Ronny Mardiyanto 3) 1), 2),3) Teknik Elektro
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap
Lebih terperinciPENYISIPAN WATERMARK MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM PADA CITRA DIGITAL
Jurnal Informatika Polinema ISSN: 407-070X PENYISIPAN WATERMARK MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM PADA CITRA DIGITAL Reza Agustina, Rosa Andrie Asmara Teknik Informatika, Teknologi Informasi,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini citra digital sedang menjadi trend di kalangan masyarakat, apalagi dengan semakin berkembangnya teknologi digital serta makin murahnya harga perangkat yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latarbelakang
BAB 1 PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan tentang latarbelakang penulisan, rumusan masalah, batasan masalah yang akan dibahas, serta tujuan penelitian skripsi ini. Manfaat dalam penelitian, metodelogi
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH EXPOSURE TERHADAP PERFORMA ALGORITMA SIFT UNTUK IMAGE MATCHING PADA UNDERWATER IMAGE
ANALISIS PENGARUH EXPOSURE TERHADAP PERFORMA ALGORITMA SIFT UNTUK IMAGE MATCHING PADA UNDERWATER IMAGE HANANTO DHEWANGKORO A11.2009.04783 Universitas Dian Nuswantoro. Semarang, Indonesia Email: hanantodhewangkoro@gmail.com
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 terperinciPenyembunyian Pesan pada Citra GIF Menggunakan Metode Adaptif
Penyembunyian Pesan pada Citra GIF Menggunakan Metode Adaptif Prasetyo Andy Wicaksono (13505030) Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung e-mail: prasetyoandyw@gmail.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Citra atau gambar merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Didukung dengan perkembangan zaman
Lebih terperinciROBUST BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI KOEFISIEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM
ROBUST BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI KOEFISIEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM Annissa Yanuvita Prabawaningtyas (1022053) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof.
Lebih terperinciPenerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit
Penerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit Gadis Fransiska Yulianti Tae, Sri Suwarno, Widi Hapsari Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik
Lebih terperinciANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA
ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA Indrawati Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh-Medan Km. 280 Buketrata-Lhokseumawe
Lebih terperinciANALISIS STEGANOGRAFI METODE TWO SIDED SIDE MATCH
ANALISIS STEGANOGRAFI METODE TWO SIDED SIDE MATCH Nurul Khairina Politeknik Ganesha Medan J Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal nurulkhairina27@gmail.com Abstrak Terbatasnya ukuran citra terhadap panjang
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 terperinciMetode Steganografi Penyisipan Karakter dengan Teknik LSB dan Penempatan Bit mengikuti Langkah Kuda Catur (L-Shape)
Metode Steganografi Penyisipan Karakter dengan Teknik LSB dan Penempatan Bit mengikuti Langkah Kuda Catur (L-Shape) Charits Muntachib 1,*, Ratri Dwi Atmaja 1, Bambang Hidayat 1 1 S1 Teknik Telekomunikasi,
Lebih terperinciPERBANDINGAN CITRA DENGAN ALGORITMA DITHERING ZHIGANG FAN, SHIAU FAN DAN STUCKI SEBAGAI MASUKAN KRIPTOGRAFI VISUAL
PERBANDINGAN CITRA DENGAN ALGORITMA DITHERING ZHIGANG FAN, SHIAU FAN DAN STUCKI SEBAGAI MASUKAN KRIPTOGRAFI VISUAL Disusun Oleh : Terry Suryacandra (1022017) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,. Jl.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : akan digunakan untuk melakukan pengolahan citra.
BAB III METODE PENELITIAN Untuk pengumpulan data yang diperlukan dalam melaksanakan tugas akhir, ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : 1. Studi Kepustakaan Studi kepustakaan berupa pencarian
Lebih terperinciPENDETEKSI DOCKING STATION MENGGUNAKAN ROTATION INVARIANT LOCAL BINARY PATTERN PADA VISUAL BASED SERVICE ROBOT
PENDETEKSI DOCKING STATION MENGGUNAKAN ROTATION INVARIANT LOCAL BINARY PATTERN PADA VISUAL BASED SERVICE ROBOT Riza Agung Firmansyah1) Djoko Purwanto2) Ronny Mardiyanto3) 1) 2)3) Teknik Elektro Institut
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 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 3 PERUMUSAN PENELITIAN. Signal. Sparse Coding. Reconstruction. Reconstructed. Assessment
BAB PERUMUSAN PENELITIAN.1 Blok Diagram Signal Sparse Coding Dictionary Reconstruction Reconstructed Signal Assessment Gambar.1 Blok Diagram secara Umum Secara umum tujuan penelitian ini akan mencari dictionary
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil pengindraan atau pengukuran Pengambilan data dari hasil pengindraan atau pengukuran dapat dilihat pada lampiran A, berupa citra asli yang dengan format data.png kemudian
Lebih terperinciBAB II. Decoder H.264/AVC
BAB II Decoder H.64/AVC Pada bab ini akan dibahas tentang teori dasar dari sistem H.64, modul dan algoritma dari Inverse Block Transform, Deblocking Filter dan Motion Compensator. II. Sistem H.64 H.64
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan hasil representasi atau duplikasi dari sebuah objek ataupun imitasi dari sebuah objek atau benda. Citra memiliki beberapa karateristik yang menjadikan
Lebih terperinciAPLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK
APLIKASI IDENTIFIKASI ISYARAT TANGAN SEBAGAI PENGOPERASIAN E-KIOSK Wiratmoko Yuwono Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Elektronika Negeri Surabaya-ITS Jl. Raya ITS, Kampus ITS, Sukolilo Surabaya 60111
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 terperinciANALISIS REDUKSI DATA CITRA MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR
ANALISIS REDUKSI DATA CITRA MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR Susan Sulaiman, Suhartati Agoes Jurusan Teknik Elektro Universitas Trisakti Jl. Kyai Tapa no 1, Grogol, Jakarta 11440 susan_sulaiman_2006@yahoo.co.id
Lebih terperinciPEMBERIAN TANDA AIR PADA CITRA DIGITAL DENGAN SKEMA TANDA AIR BERDASARKAN KUANTITASI WARNA DAN MENGGUNAKAN STANDARD ENKRIPSI TINGKAT LANJUT
TUGAS AKHIR PEMBERIAN TANDA AIR PADA CITRA DIGITAL DENGAN SKEMA TANDA AIR BERDASARKAN KUANTITASI WARNA DAN MENGGUNAKAN STANDARD ENKRIPSI TINGKAT LANJUT Oleh : Hendra Dani Dewaji 1205 100 068 Pembimbing:
Lebih terperinciWATERMARKI G PADA DOMAI FREKUE SI U TUK MEMBERIKA IDE TITAS (WATERMARK) PADA CITRA DIGITAL
WATERMARKI G PADA DOMAI FREKUE SI U TUK MEMBERIKA IDE TITAS (WATERMARK) PADA CITRA DIGITAL Zaki Rakhmatulloh, Aris Sugiharto, Eko Adi Sarwoko Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Jl. Prof. Soedarto, Kampus UNDIP
Lebih terperinciDEKOMPOSISI NILAI SINGULAR DAN DISCRETE FOURIER TRANSFORM UNTUK NOISE FILTERING PADA CITRA DIGITAL
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 9 (SNATI 9) ISSN: 97- Yogyakarta, Juni 9 DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR DAN DISCRETE FOURIER TRANSFORM UNTUK NOISE FILTERING PADA CITRA DIGITAL Adiwijaya, D. R.
Lebih terperinciPerbandingan Pewarnaan Citra Grayscale Menggunakan Metode K-Means Clustering dan Agglomerative Hierarchical Clustering
Berkala MIPA, 23(3), September 2014 Perbandingan Pewarnaan Citra Grayscale Menggunakan Metode K-Means Clustering dan Agglomerative Hierarchical Clustering Muhammad Safrizal 1 dan Agus Harjoko 2 1,2 Universitas
Lebih terperinciAlgoritma Interpolasi Citra Berbasis Deteksi Tepi Dengan Directional Filtering dan Data Fusion
Algoritma Interpolasi Citra Berbasis Deteksi Tepi Dengan Directional Filtering dan Data Fusion Nama : Adrianus Ivan Hertanto Nrp : 0522058 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha,
Lebih terperinciPenyembunyian Informasi Dengan Menggunakan Metode SCAN. Roy Rikki ( ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha
Penyembunyian Informasi Dengan Menggunakan Metode SCAN Roy Rikki ( 0522091 ) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jln. Prof. Drg. Surya Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia Email : roy_hut87@yahoo.co.id
Lebih terperinciPenjejakan Objek Visual berbasis Algoritma Mean Shift dengan menggunakan kamera Pan-Tilt
Penjejakan Objek Visual berbasis Algoritma Mean Shift dengan menggunakan kamera Pan-Tilt Sulfan Bagus Setyawan 1, Djoko Purwanto 2 Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 1 sulfan13@mhs.ee.its.ac.id
Lebih terperinciBLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) BERBASIS ALGORITMA GENETIKA
BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) BERBASIS ALGORITMA GENETIKA Disusun oleh : Nama : Aryanto M Nrp : 0722066 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih 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 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan hasil representasi atau duplikasi dari sebuah objek ataupun merupakan imitasi dari sebuah objek atau benda. Citra memiliki beberapa karakteristik yang
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan dunia digital, terutama dengan berkembangnya internet, menyebabkan informasi dalam berbagai bentuk dan media dapat tersebar dengan cepat tanpa
Lebih terperinciIMPLEMENTASI STEGANOGRAPHY MENGGUNAKAN ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM
IMPLEMENTASI STEGANOGRAPHY MENGGUNAKAN ALGORITMA DISCRETE COSINE TRANSFORM Ahmad Adil Faruqi 1, Imam Fahrur Rozi 2 1,2 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang 1 ahmadadilf@gmail.com,
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D
30 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengembangan Sistem Pengenalan Wajah 2D Penelitian ini mengembangkan model sistem pengenalan wajah dua dimensi pada citra wajah yang telah disiapkan dalam
Lebih terperinciIMPLEMENTASI BOUNDARY BASED SEGMENTATION UNTUK MENGEKSTRASI KONTUR SAPI MADURA
IMPLEMENTASI BOUNDARY BASED SEGMENTATION UNTUK MENGEKSTRASI KONTUR SAPI MADURA Rosida Vivin Nahari 1, Achmad Jauhari 2, Riza Alfita 3 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo 3 Teknik
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Dalam bab ini akan dibahas mengenai perancangan dan pembuatan sistem aplikasi yang digunakan sebagai user interface untuk menangkap citra ikan, mengolahnya dan menampilkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bab 1 Pendahuluan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi terutama pada dunia digital pada saat ini memungkinkan informasi dalam berbagai bentuk dan media dapat tersebar dengan cepat tanpa batas ruang
Lebih terperinciKata video berasal dari kata Latin, melihat" teknologi pengiriman sinyal elektronik dari suatu gambar bergerak.
VIDEO RELEVANSI VIDEO Kata video berasal dari kata Latin, melihat" teknologi pengiriman sinyal elektronik dari suatu gambar bergerak. Aplikasi umum dari sinyal video adalah televisi, (bidang hiburan) tetapi
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MEMPERBAIKI CITRA DIGITAL
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MEMPERBAIKI CITRA DIGITAL 1. Pendahuluan Citra / gambar merupakan hal yang vital dan menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari. Pada kepentingan tertentu,
Lebih terperinciPENYEMBUNYIAN GAMBAR DALAM GAMBAR MENGGUNAKAN SISTEM FUNGSI ITERASI ABSTRAK
PENYEMBUNYIAN GAMBAR DALAM GAMBAR MENGGUNAKAN SISTEM FUNGSI ITERASI Joseph Radiant (0722081) Jurusan Teknik Elektro email: joseph_nerrazuri@yahoo.com ABSTRAK Steganografi adalah teknik penyembunyian pesan
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )
SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) Pramuda Akariusta Cahyan, Muhammad Aswin, Ir., MT., Ali Mustofa, ST., MT. Jurusan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra adalah gambar bidang dua dimensi yang juga merupakan keluaran data. Artinya suatu data atau informasi tidak hanya direpresentasikan dalam bentuk teks, namun juga
Lebih terperinciWatermarking dengan Metode Dekomposisi Nilai Singular pada Citra Digital
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) 1-6 1 Watermarking dengan Metode Dekomposisi Nilai Singular pada Citra Digital Latifatul Machbubah, Drs. Soetrisno, MI.Komp Jurusan Matematika, Fakultas
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Closed Circuit Television (CCTV) adalah sistem pengawasan elektronik yang menggunakan kamera video, yang terhubung dengan sirkuit tertutup untuk menangkap, mengumpulkan,
Lebih terperinciDETEKSI LOCAL TAMPERING PADA VIDEO MENGGUNAKAN ALGORITMA LBP-TOP
Jurnal Teknik Komputer Unikom Komputika Volume 3, No.2-2014 DETEKSI LOCAL TAMPERING PADA VIDEO MENGGUNAKAN ALGORITMA LBP-TOP Febryanti Sthevanie Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pembentukan dan penggunaan prinsip-prinsip engineering untuk
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Rekayasa Perangkat Lunak Menurut Pressman (2010, p.13), rekayasa perangkat lunak adalah pembentukan dan penggunaan prinsip-prinsip engineering untuk memperoleh
Lebih terperinciNurul Ilmi 1 1 Fakultas Informatika, Universitas Telkom, Bandung
Pengenalan Angka Tulisan Tangan dengan Menggunakan Local Binary Pattern Variance dan Klasifikasi K-Nearest Neighbour Handwriting Digit Recognition with Use Local Binary Pattern Variance and K-Nearest Neighbour
Lebih terperinciImplementasi Metode Interpolasi Bicubic Modifikasi pada Proses Downsampling Citra
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Implementasi Metode Interpolasi Bicubic Modifikasi pada Proses Downsampling Ferdyansyah Wijaya, Reynard Saputra, Derry Alamsyah STMIK GI MDP, Jalan
Lebih terperinciKLASIFIKASI PENAMPILAN WAJAH PADA RATA-RATA WANITA ACEH MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING DAN HAMMING DISTANCE
KLASIFIKASI PENAMPILAN WAJAH PADA RATA-RATA WANITA ACEH MENGGUNAKAN METODE TEMPLATE MATCHING DAN HAMMING DISTANCE Deassy Siska, Hayatul Muslima Abstract The appearance of the face is very overlooked for
Lebih terperinciKEAMANAN CITRA DENGAN WATERMARKING MENGGUNAKAN PENGEMBANGAN ALGORITMA LEAST SIGNIFICANT BIT
Jurnal Informatika, Vol. 13, No. 1, Mei 215, 9-14 ISSN 1411-15 DOI: 1.9744/informatika.13.1.9-14 KEAMANAN CITRA DENGAN WATERMARKING MENGGUNAKAN PENGEMBANGAN ALGORITMA LEAST SIGNIFICANT BIT Kurniawan 1,
Lebih terperinciCEG4B3. Randy E. Saputra, ST. MT.
CEG4B3 Randy E. Saputra, ST. MT. Video Kata video berasal dari kata Latin "melihat" teknologi pengiriman sinyal elektronik dari suatu gambar bergerak Aplikasi umum dari sinyal video adalah televisi (bidang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi internet dalam beberapa tahun terakhir ini, telah membawa perubahan besar bagi distribusi media digital. Media digital yang dapat berupa
Lebih terperinciBAB 3 METODE PERANCANGAN. 3.1 Evaluasi Metode dan Algoritma Stereo Vision. Evaluasi terhadap beberapa metode dan algoritma yang ada untuk memperoleh
BAB 3 METODE PERANCANGAN 3.1 Evaluasi Metode dan Algoritma Stereo Vision Evaluasi terhadap beberapa metode dan algoritma yang ada untuk memperoleh informasi kedalaman berdasarkan stereo vision. 3.1.1 Metode
Lebih terperinciSegmentasi Citra Berwarna Menggunakan Deteksi Tepi dan Fuzzy C-Means yang Dimodifikasi Berdasarkan Informasi Ketetanggaan
Segmentasi Citra Berwarna Menggunakan Deteksi Tepi dan Fuzzy C-Means yang Dimodifikasi Berdasarkan Informasi Ketetanggaan Septi Wulansari (5109100175) Pembimbing I: Prof. Ir. Handayani Tjandrasa, M.Sc.,
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 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 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 terperinciN, 1 q N-1. A mn cos 2M , 2N. cos. 0 p M-1, 0 q N-1 Dengan: 1 M, p=0 2 M, 1 p M-1. 1 N, q=0 2. α p =
tulisan. Secara umum, steganografi dapat diartikan sebagai salah satu cara menyembunyikan suatu pesan rahasia (message hiding) dalam data atau pesan lain yang tampak tidak mengandung apa-apa sehingga keberadaan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS SISTEM. Sistem absensi berbasis webcam adalah sistem yang melakukan absensi anggota
BAB III ANALISIS SISTEM 3.1. Sistem Absensi Berbasis Webcam Sistem absensi berbasis webcam adalah sistem yang melakukan absensi anggota berdasarkan input citra hasil capture webcam. Sistem akan melakukan
Lebih terperinciPERANCANGAN PERANGKAT LUNAK SEGMENTASI CITRA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY CLUSTERING SKRIPSI MUHAMMAD PRAYUDHA
PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK SEGMENTASI CITRA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY CLUSTERING SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan syarat mencapai gelas Sarjana Komputer MUHAMMAD PRAYUDHA 061401016 PROGRAM
Lebih terperinciWATERMARKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR PADA CITRA DIGITAL
SEMIN HASIL TUGAS AKHIR 1 WATERMKING DENGAN METODE DEKOMPOSISI NILAI SINGUL PADA CITRA DIGITAL Oleh : Latifatul Machbubah NRP. 1209 100 027 JURUSAN MATEMATI FAKULTAS MATEMATI DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciANALISA KINERJA CODEBOOK PADA KOMPRESI CITRA MEDIS DENGAN MEMPERHATIKAN REGION OF INTEREST
ANALISA KINERJA CODEBOOK PADA KOMPRESI CITRA MEDIS DENGAN MEMPERHATIKAN REGION OF INTEREST Michihiro Suryanto / 0422033 Departement Of Electrical Engineering, Maranatha Christian University. Jl. Prof.Drg.Suria
Lebih terperinciPERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT)
PERBAIKAN KUALITAS CITRA BERWARNA DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) ABSTRAK Silvester Tena Jurusan Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto- Penfui
Lebih terperinci