KAJIAN PENCOCOKAN CITRA DIGITAL SETELAH LOW PASS FILTER DAN HIGH PASS FILTER DENGAN TEKNIK KORELASI

dokumen-dokumen yang mirip
INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG

BAB III PENGOLAHAN DATA

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Pencocokan Citra Terkoreksi Histogram Ekualisasi TUGAS AKHIR. Rivai Nursetyo NIM

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang

PENYUSUNAN TIPOLOGI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DI WILAYAH BANDUNG

Gambar 2.1 Perkembangan Alat Restitusi (Dipokusumo, 2004)

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB III PENGOLAHAN DATA

KAJIAN PENCOCOKAN CITRA (IMAGE MATCHING) SETELAH FILTERISASI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET SATU DIMENSI

BAB III PENGOLAHAN DATA

PENGGUNAAN PERANGKAT LUNAK SONARPRO UNTUK PENGOLAHAN DATA SIDE SCAN SONAR

APLIKASI CLOSE RANGE PHOTOGRAMMETRY DALAM PEMETAAN BANGUN REKAYASA DENGAN KAMERA DIJITAL NON METRIK TERKALIBRASI. Oleh:

BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang

Pencocokan Citra Digital

PENGAMBILAN DATA 2,5D UNTUK VISUALISASI KOTA 3D

LAMPIRAN A SCRIPT PROGRAM LOW PASS FILTER & HIGH PASS FILTER MENGGUNAKAN MATLAB

STMIK AMIKOM PURWOKERTO PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. Transformasi Citra ABDUL AZIS, M.KOM

UJICOBA PENENTUAN UNSUR-UNSUR ORIENTASI DALAM KAMERA DIGITAL NON-METRIK DENGAN METODE PENDEKATAN SEDERHANA STUDI KASUS : Kamera Nikon Coolpix 7900

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS DISTRIBUSI KEPADATAN PENDUDUK MENGGUNAKAN CITRA QUICKBIRD DENGAN METODE PEMBOBOTAN LAND USE DENSITY

APLIKASI TEKNIK PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS UNTUK PEMODELAN NILAI TANAH

ZONASI DAERAH RAWAN LONGSOR DENGAN METODE STABILITY INDEX MAPPING (SINMAP) (Studi Kasus: Kecamatan Pangalengan, Kabupaten Bandung)

INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG

Gambar IV-1. Perbandingan Nilai Korelasi Antar Induk Wavelet Pada Daerah Homogen Untuk Level Dekomposisi Pertama

EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM :

EVALUASI RESOLUSI SPASIAL DAN KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN DALAM PERENCANAAN SISTEM JARINGAN SELULAR TUGAS AKHIR. Oleh Muhammad Ridho

MENUJU SISTEM INFORMASI TIGA DIMENSI UNTUK MANAJEMEN GEDUNG (STUDI KASUS : LABTEK IX/C)

MODEL PENENTUAN JALUR PENGANGKUTAN SAMPAH PERKOTAAN DENGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (Studi Kasus: Wilayah Bandung Barat)

ANALISIS PENCARIAN JALUR JALAN DALAM KAMPUS ITB DENGAN MENGGUNAKAN BASIS DATA SPASIAL 3 DIMENSI

Verifikasi Sidik Jari Menggunakan Pencocokan Citra Berbasis Fasa Dengan Fungsi Band-Limited Phase Only Correlation (BLPOC)

ABSTRAK. Kata kunci : Watermarking, SVD, DCT, LPSNR. Universitas Kristen Maranatha

Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016

Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2016/2017

PERANCANGAN DAN REALISASI PENAMPIL SPEKTRUM FREKUENSI PORTABLE BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 16

HALAMAN PERNYATAAN. Yogyakarta, 26 Juli 2017 Yang menyatakan, Jaenudin

IMPLEMENTASI PERBANDINGAN LOW-PASS FILTERING DAN HIGH-PASS FILTERING UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL SKRIPSI NURUL ULFAH PRIMADINI

PERBANDINGAN KUALITAS WATERMARKING DALAM CHANNEL GREEN DENGAN CHANNEL BLUE UNTUK CITRA RGB PADA DOMAIN FREKUENSI ABSTRAK

ANALISIS KERAPATAN VEGETASI MENGGUNAKAN FOREST CANOPY DENSITY (FCD) DAN RADAR BACKSCATTERING JERS-1 SAR

Kata kunci: Fourier, Wavelet, Citra

DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR DAN DISCRETE FOURIER TRANSFORM UNTUK NOISE FILTERING PADA CITRA DIGITAL

APLIKASI MENGUBAH POLARISASI FRAME GAMBAR 2 DIMENSI MENJADI 3 DIMENSI

Raden Abi Hanindito¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom

MAKALAH TRANSFORMASI FOURIER MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA OLEH: 1. RISKA NOR AULIA ( ) 2. DYA AYU NINGTYAS ( )

PENERAPAN LOGIKA SAMAR DALAM PEMROSESAN CITRA

Simulasi Teknik Image Enhancement Menggunakan Matlab Yustina Retno Wahyu Utami 3)

BAB III PENGOLAHAN DATA

BABI PENDAHULUAN. Pada dunia elektronika dibutuhkan berbagai macam alat ukur dan analisa.

LAPORAN TUGAS AKHIR VISUALISASI TRANSFORMASI FOURIER UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA

ANALISA PERBANDINGAN KOMPRESI 2 GAMBAR TIFF DAN BMP MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET. Oleh: FIRU AL FARIZI

ANALISIS VARIASI MUKA LAUT DI PERAIRAN SABANG, SIBOLGA, PADANG, CILACAP DAN BENOA MENGGUNAKAN METODE WAVELET

2.4. Vector Quantization Kebisingan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Desain Penelitian Requirements Definition...

EKSTRAKSI CIRI TRANSFORMASI CURVELET DISKRIT UNTUK MENDETEKSI KERUSAKAN PERMUKAAN BUAH MANGGIS SKRIPSI

LAPORAN TUGAS AKHIR. Diajukan Guna Memenuhi Syarat Kelulusan Mata Kuliah Tugas Akhir Pada Program Sarjana Strata Satu (S1) Disusun oleh:

FAKULTAS ILMU DAN TEKNOLOGI KEBUMIAN

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 7 Transformasi Fourier. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

ANALISIS PENGGUNAAN FILTER PADA SISTEM PENGENALAN PLAT NOMOR MENGGUNAKAN PHASE ONLY CORRELATION (POC)

BAB 1 PENDAHULUAN. meruntuhkan bangunan-bangunan dan fasilitas umum lainnya.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. dicolokan ke komputer, hal ini untuk menghindari noise yang biasanya muncul

PENENTUAN LOKASI GANGGUAN HUBUNG SINGKAT PADA SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET. Oleh : RHOBI ROZIEANSHAH NIM :

PRA-PEMPROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT

DAFTAR ISI. Halaman LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK... i ABSTRACT... ii KATA PENGANTAR...iii DAFTAR ISI... v DAFTAR GAMBAR...

DETEKSI KERUSAKAN RODA GIGI PADA GEARBOX MENGGUNAKAN SINYAL GETARAN. SKRIPSI Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik

MODUL 6 ANALISA SINYAL DALAM DOMAIN FREKUENSI

Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 8 Transformasi Fourier. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

1. Pendahuluan Latar Belakang

PERSOALAN OPTIMASI FAKTOR KEAMANAN MINIMUM DALAM ANALISIS KESTABILAN LERENG DAN PENYELESAIANNYA MENGGUNAKAN MATLAB

ANALISIS PARAMETER ORIENTASI LUAR PADA KAMERA NON-METRIK DENGAN MEMANFAATKAN SISTEM RTK-GPS

PEMODELAN NILAI SATUAN UNIT APARTEMEN BERBASIS DATA TIGA DIMENSI TESIS SURYADI NIM :

PENENTUAN POSISI GEODETIK DENGAN KOMBINASI GPS dan TOTAL STATION

LAPORAN AKHIR. Oleh : AHMAD MUHARRAM SARIBI

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

ANALISIS GELOMBANG ELEKTROMAGNETIK TELEPON SELULAR PADA SISTEM JARINGAN GSM DAN CDMA SKRIPSI. Linda Agustina

PEMBANGUNAN MODEL DISTRIBUSI POPULASI PENDUDUK PADA SISTEM GRID SKALA RAGAM

MATERI PENGOLAHAN SINYAL :

ANALISIS PERBANDINGAN PENDETEKSI GARIS TEPI PADA CITRA DIGITAL ANTARA METODE EDGE LINKING DAN OPERATOR SOBEL SKRIPSI

PENGARUH KARAKTERISTIK KEUANGAN PERUSAHAAN, KARAKTERISTIK KOMITE AUDIT DAN KUALITAS AUDIT TERHADAP FREKUENSI RAPAT KOMITE AUDIT

METODE DETEKSI KERUSAKAN ELEMEN BOLA PADA BANTALAN BOLA TIPE DOUBLE ROW BERBASIS SINYAL GETARAN TUGAS AKHIR

LAPORAN APLIKASI DIGITAL SIGNAL PROCESSING EKSTRAKSI CIRI SINYAL WICARA. Disusun Oleh : Inggi Rizki Fatryana ( )

LEMBAR PENGESAHAN PERANCANGAN BUKU DIREKTORI SURABAYA SEBAGAI KOTA INDUSTRI KREATIF

PENGGUNAAN TRANSFORMASI RADON DALAM MENGURANGI DERAU/NOISE PADA DATA GROUND PENETRATING RADAR (GPR)

IDENTIFIKASI DAN ANALISIS KARAKTERISTIK FISIS WAVEFORM SATELIT ALTIMETRI STUDI KASUS: PESISIR PULAU JAWA

udara maupun benda padat. Manusia dapat berkomunikasi dengan manusia dari gagasan yang ingin disampaikan pada pendengar.

PERANCANGAN SISTEM WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE DCT DAN LSB

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Analisis Jarak Microphone Array dengan Teknik Pemrosesan Sinyal Fast Fourier Transform Beamforming

Digital Watermarking Untuk Melindungi Informasi Informasi Multimedia Dengan Metode Fast Fourier Transform (FFT)

BAB 2 LANDASAN TEORI

ABSTRAK. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

IMPLEMENTASI PERBAIKAN SISI CITRA MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI FOURIER DAN FAST FOURIER TRANSFORM

SOAL UAS PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL WADARMAN JAYA TELAUMBANUA

ANALISIS PERBANDINGAN KOMPRESI CITRA MENGUNAKAN ALGORITMA TRANSFORMASI WALSH-HADAMARD DENGAN RUN LENGTH ENCODING(RLE) DRAFT SKRIPSI

MODUL 5 EKSTRAKSI CIRI SINYAL WICARA

BAB 2 LANDASAN TEORI

Perilaku Kesalahan Puncak Spektrum Akibat Penggunaan Fungsi Jendela Kotak, Hanning, dan Flattop pada Sinyal Sinus Waktu Kontinu

STUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIJITAL DENGAN PENDEKATAN DISCRETE COSINE TRANSFORM

Pengolahan Citra Digital: Peningkatan Mutu Citra Pada Domain Spasial

Transkripsi:

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 : Ahmad Niam Azmy 151 03 034 INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian Institut Teknologi Bandung 2008

LEMBAR PENGESAHAN Tugas Akhir Sarjana KAJIAN PENCOCOKAN CITRA DIGITAL SETELAH LOW PASS FILTER DAN SETELAH HIGH PASS FILTER DENGAN TEKNIK KORELASI Adalah benar dibuat saya sendiri dan belum pernah dibuat dan diserahkan sebelumnya baik sebagian ataupun seluruhnya, baik oleh saya maupun orang lain, baik di ITB maupun institusi pendidikan lainnya. Bandung, Juni 2008 Penulis Ahmad Niam Azmy NIM 151 03 034 Bandung, Juni 2008 Pembimbing Pembimbing I Pembimbing II Bambang Setyadji, Dr., Ir., MT NIP 131 944 836 Andri Hernandi, Ir., MT NIP 888 035 102 Mengetahui Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika Ketua, Dr. Ir. Wedyanto Kuntjoro, M.Sc NIP 131 690 328

PERNYATAAN SELESAI PENULISAN SKRIPSI Yang bertanda tangan di bawah ini : Nama : Ahmad Niam Azmy NIM : 151 03 034 Dengan ini menyatakan bahwa Tugas Akhir saya dengan judul : KAJIAN PENCOCOKAN CITRA DIGITAL SETELAH LOW PASS FILTER DAN SETELAH HIGH PASS FILTER DENGAN TEKNIK KORELASI adalah benar dibuat oleh saya sendiri dan belum pernah dibuat dan diserahkan sebelumnya, baik sebagian maupun seluruhnya, baik oleh saya maupun oleh orang lain, baik di ITB maupun di Institusi pendidikan lainnya. Bandung, Juni 2008 Penulis, Ahmad Niam Azmy NIM 151 03 034 Pembimbing I Mengetahui, Pembimbing II Bambang Setyadji, Dr., Ir., MT NIP 131 944 836 Andri Hernandi, Ir., MT NIP 888 035 102

ABSTRAK Transformasi Fourier telah berkembang menjadi alternatif solusi untuk memecahkan masalah dalam beberapa bidang keilmuan. Salah satunya pada otomatisasi fotogrametri yang berhubungan dengan pencocokan citra secara digital. Fast Fourier Transform merubah citra dari domain spasial menjadi citra dalam domain frekuensi. Citra dalam domain frekuensi dapat memberikan informasi spektrum sinyal suatu citra. Informasi spektrum sinyal dapat memberikan informasi suatu citra yang tidak terlihat secara visual dalam domain spasial, sehingga lebih memudahkan dalam melakukan proses pengolahan, analisis, dan perbaikan suatu citra. Terdapat beberapa metode perbaikan citra dalam domain frekuensi yang diantaranya adalah low pass filter dan high pass filter. Dengan data citra yang telah dilakukan filtering dalam domain frekuensi, nilai korelasi pada pencocokan citra dapat ditingkatkan. iv

ABSTRACT Fourier transform has developed in to an alternative solution to solve problems in many studies. One of the studies is about digital photogrametry which is related with digital image matching. Fast Fourier Transform could transform the image from spatial in to frequency domain. Image in frequency domain gives signal spectrum information of the image. Signal spectrum information could give information about an image that could not be seen visually in a spatial domain. This can make the processing, analysis, and the enhancement of an image becoming easier. There are few methods to enhance images in the frequency domain, one of the methods is low pass filter and high pass filter. The correlation value of image matching could be improved from a filtered image in the frequency domain. v

KATA PENGANTAR Segala puji kehadirat Allah SWT atas segala berkah rahmat dan hidayah yang telah diberikan sehingga Tugas Akhir (TA) ini dapat diselesaikan. Tugas Akhir berjudul Kajian Pencocokan Citra Digital Setelah Low Pass Filter dan Setelah High Pass Filter Dengan Teknik Korelasi ini disusun dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan program pendidikan Sarjana (S1) di Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika Institut Teknologi Bandung. Tugas akhir ini membahas proses dan tingkat keberhasilan pencocokan citra digital setelah melalui proses low pass filter dan high pass filter dengan teknik korelasi maksimum. Akhir kata, penulis mengharapkan saran dan masukan untuk perbaikan penulisan ilmiah ini di masa yang akan datang dan berharap bahwa Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak serta bisa berkontribusi bagi kemajuan bangsa dan almamater. Bandung, 24 Juni 2008 Penulis, Ahmad Niam Azmy 151 03 034 i

LEMBAR PENGHARGAAN Dalam kesempatan yang berbahagia dan mengesankan ini, saya ucapkan terima kasih lepada semua pihak yang memberikan kontribusi dan dukungan, baik secara langsung atau tidak langsung dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini. Saya ucapkan terima kasih kepada: 1. Allah SWT yang telah memberikan jalan dan petunjuknya sehingga saya dapat melaksanakan Tugas Akhir ini. 2. Ibu dan abah yang selalu memberikan kasih sayang, dukungan dan doa yang sangat bermanfaat bagi perjalanan hidup saya. 3. Agustinus Bambang Setyadji Dr., Ir., M.T dan Andri Hernandi Ir., MT. selaku dosen pembimbing yang dengan sabar membimbing saya. Terima kasih banyak atas bimbingannya. 4. Ir. Muhammad Yamin sebagai dosen wali dan Pak Mipi yang telah mengajak proyek porong Sidoarjo. 5. Wedyanto Kuntjoro Dr., Ir., M.Sc. sebagai Ketua Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika ITB. 6. Agung Budi Harto Dr,. Ir., M.Eng. dan Wedyanto Kuntjoro Dr., Ir., M.Sc. sebagai dosen penguji, diskusi nya berguna sekali. 7. Seluruh dosen pengajar Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika ITB. 8. Seluruh pegawai Tata Usaha Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika ITB atas segala kelancaran proses administrasi. 9. Adik-adik saya, Yun im alias aim alias pemungut_sampah_dunia yang memberikan perhatian di saat sidang, thanks im..., Farah dan Via yang selalu memberikan doa, perhatian dan dukungannya. 10. Wak Upik, Mang Fahad, Om bek, Bi Ratu dan semua keluarga dari abah dan ibu saya, terima kasih atas segala dukungan yang telah diberikan kepada saya. 11. Mbak Indra yang sudah seperti orang tua, guru, dan sahabat saya selama di Bandung. You are my best friend and my best teacher i ever had. Terima kasih dukungan dan perhatiannya di saat saya benar-benar jatuh, karena semua itu tidak akan pernah saya lupakan. ii

12. Teman seperjuangan di labtek IX-C, Aldien, Wisnu, Hurey, Ogeph dan Pa i yang telah memberikan warna kehidupan di lab. 13. Teman blah-bloh di Mushola Bundar. My wir, My geph, My Jun, My Nu, My ru dan semuanya yang ga bisa disebut satu-satu. 14. Kamerad IMG ITB 2003 lainnya Nawa, Adi, Arfa, Agung, Achie, Aheun, Argaol, Beltrand, Dienz, Fandi, Fita, Ijun, Intan, Indra Gum, Ley, Nia, Rullionzo, Piti, Ridho, Sugi, Turi, Ukie, Yellen dan yang lupa kesebut, kalian adalah teman, sahabat, dan juga saudara seperjuanganku dan akan selalu tetap jaya. Ada kalian, saya tak pernah sendirian. 15. Kamerad IMG semuanya. KITA KOMPAK PASTI JAYA. 16. Amang Img, Amuy dan Alo. Tarima kasih semuanya. 17. Teman-teman IPA 1 SMU 3 Pekalongan KOMPAKS selalu dan sahabat-sahabatku di ITB dan lainnya yang selalu ada dihati. iii

DAFTAR ISI KATA PENGANTAR... i LEMBAR PENGHARGAAN... ii ABSTRAK... iv ABSTRACT... v DAFTAR ISI... vi DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR TABEL... xi DAFTAR LAMPIRAN... xii BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang... 1 1.2 Tujuan dan Sasaran Penelitian... 2 1.3 Batasan Masalah... 3 1.4 Manfaat Penelitian... 3 1.5 Metodologi Penelitian... 3 1.6 Sistematika Penulisan... 6 BAB II METODE DAN BAHAN... 7 2.1 Fotogrametri Digital... 7 2.2 Citra Digital... 8 2.3 Sinyal dan Spektrum... 9 2.4 Transformasi Fourier... 12 2.5 Operasi Pengolahan Citra... 13 2.5.1 Transformasi Fourier dalam Pengolahan Citra digital... 14 2.5.2 Transformasi Fourier diskrit (DFT/ Discrete Fourier Transform)... 16 2.5.3 Fast Fourier Transform (FFT)... 17 2.6 Metode Filtering Dalam Domain Frekuensi... 18 2.6.1 Low Pass Filter... 18 2.6.2 High Pass Filter... 20 2.7 Pencocokan Citra... 21 vi

2.7.1 Pencocokan Citra Berbasis Area... 23 2.7.2 Teknik Korelasi... 25 2.7.3 Korelasi Nilai Rata-rata Kanal Terpisah... 27 BAB III PENGOLAHAN DATA... 29 3.1 Data Penelitian... 30 3.2 Penentuan Titik Pengamatan Pada Area Homogen dan Heterogen... 30 3.3 Penentuan Ukuran SCA dan CP... 33 3.4 Proses Filtering Dalam Domain Frekuensi... 34 3.5 Pengkorelasian Citra Kiri dan Citra Kanan... 36 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN... 38 4.1 Tinjauan Terhadap Nilai Korelasi... 38 4.2 Tinjauan Posisi Terhadap Data Validasi... 43 4.3 Tinjauan Terhadap Waktu Pengolahan... 49 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN... 51 5.1 Kesimpulan... 51 5.2 Saran... 52 DAFTAR PUSTAKA... 53 vii

DAFTAR GAMBAR Gambar 1.1 Tahapan Penelitian 5 Gambar 2.1 Perkembangan Alat Restitusi 7 Gambar 2.2 Contoh Sampling untuk mendapatkan gambar diskrit 8 (gambar dijital) dari gambar analog yang kontinu Gambar 2.3 Grafik gelombang 9 Gambar 2.4 Phase dan amplitudo yang membentuk gelombang sinus 10 Gambar 2.5 Tiga sudut fase yang berbeda (0,π/4, π/2) 10 tetapi memiliki frekuensi dan amplitudo yang sama Gambar 2.6 Komponen frekuensi sinyal 11 Gambar 2.7 Proses sampling sinyal waktu kontinyu untuk mendapatkan 11 sinyal waktu diskrit Gambar 2.8 (a) x(t) sebagai sinyal waktu kontinyu; 12 (b) x(t) sebagai sinyal waktu diskrit Gambar 2.9 Sinyal sinus dalam domain waktu 13 Gambar 2.10 Sinyal sinus dalam domain frekuensi 13 Gambar 2.11 Transformasi Fourier untuk fungsi f(m,n) sehingga diperoleh 15 spektrum sinyalnya Gambar 2.12 Logaritma fungsi f(ω 1,ω 2 ) 15 Gambar 2.13 Sampel citra f(m,n) dan hasil transformasi fourier diskritnya 17 Gambar 2.14 Contoh dekomposisi domain waktu yang digunakan dalam FFT 17 Gambar 2.15 a) citra asli sebelum low pass filter, 19 b) spektrum frekuensi fourier citra asli, 19 c) spectrum frekuensi fourier yang telah dihilangkan 19 sebagian komponen frekuensi tingginya, d) citra hasil setelah low pass filter 19 Gambar 2.16 a) citra asli sebelum low pass filter, 20 b) spektrum frekuensi fourier citra asli, 20 c) spectrum frekuensi fourier yang telah dihilangkan 20 sebagian komponen frekuensi tingginya, viii

d) citra hasil setelah low pass filter 20 Gambar 2.17 a) citra asli sebelum high pass filter, 21 b) spektrum frekuensi fourier citra asli, 21 c) spectrum frekuensi fourier yang telah dihilangkan 21 sebagian komponen frekuensi rendahnya, d) citra hasil setelah high pass filter 21 Gambar 2.18 a) citra asli sebelum high pass filter, 21 b) spektrum frekuensi fourier citra asli, 21 c) spectrum frekuensi fourier yang telah dihilangkan 21 sebagian komponen frekuensi rendahnya, d) citra hasil setelah high pass filter. 21 Gambar 2.19 Pasangan titik sekawan pada pada kedua citra 22 Gambar 2.20 Pencocokan citra berbasis area 23 Gambar 2.21 (a) Sepasang citra dalam bentuk visual, 24 dan (b) Sepasang citra dalam bentuk matriks Gambar 2.22 Window pada citra 25 Gambar 3.1 Tahapan pengolahan data 29 Gambar 3.2 Data foto digital 30 Gambar 3.3 Sampel citra homogen dan histogram citranya 31 Gambar 3.4 Sampel citra heterogen dan histogram citranya 31 Gambar 3.5 Penentuan titik pengamatan pada area homogen dan heterogen 31 Gambar 3.6 Pengambilan sampel data dengan software Stereomatch 32 Gambar 3.7 Contoh citra homogen pada daerah pertampalan 32 Gambar 3.8 Contoh citra heterogen pada daerah pertampalan 33 Gambar 3.9 Contoh ukuran window untuk SCA dan CP 34 Gambar 3.10 Contoh proses tranformasi fourier citra menggunakan fft2 35 hingga diperoleh spektrum frekuensinya Gambar 3.11 (a) Low pass filter (b) high pass filter 35 Gambar 3.12 (a) Citra hasil ifft2 setelah low pass filter 36 (b) Citra hasil ifft2 setelah high pass filter 36 Gambar 3.13 Contoh hasil running program yang tersimpan dalam format txt 37 ix

Gambar 3.14 Contoh hasil plotting dalam bentuk grafik dua dimensi 37 Gambar 4.1 Peningkatan nilai korelasi setelah low pass filter 38 untuk area homogen Gambar 4.2 Peningkatan nilai korelasi setelah low pass filter 39 untuk area heterogen Gambar 4.3 Peningkatan nilai korelasi setelah high pass filter 39 untuk area homogen Gambar 4.4 Peningkatan nilai korelasi setelah high pass filter 40 untuk area heterogen Gambar 4.5 Perbandingan Nilai Korelasi Pencocokan Citra Setelah 41 Low Pass Filter dan Setelah High Pass Filter untuk area homogen Gambar 4.6 Perbandingan Nilai Korelasi Pencocokan Citra Setelah 41 Low Pass Filter dan Setelah High Pass Filter untuk area heterogen Gambar 4.7 Perbandingan perubahan resultan posisi sebelum dan setelah 44 low pass filter untuk area homogen Gambar 4.8 Perbandingan perubahan resultan posisi sebelum dan setelah 44 low pass filter untuk area heterogen Gambar 4.9 Perbandingan perubahan resultan posisi sebelum dan setelah 45 high pass filter untuk area homogen Gambar 4.10 Perbandingan perubahan resultan posisi sebelum dan setelah 45 high pass filter untuk area heterogen Gambar 4.11 Perbandingan perubahan resultan posisi setelah 46 low pass filter dan setelah high pass filter untuk area homogen Gambar 4.12 Perbandingan perubahan posisi setelah low pass filter dan setelah 46 high pass filter untuk area heterogen Gambar 4.13 Waktu pengolahan untuk area homogen 50 Gambar 4.14 Waktu pengolahan untuk area heterogen 50 x

DAFTAR TABEL Tabel 4.1 Perbandingan nilai korelasi rata-rata sebelum dan setelah 42 low pass filter dan setelah high pass filter Tabel 4.2 Perbandingan peningkatan nilai korelasi antara ukuran mask citra 43 Tabel 4.3 Perbandingan perubahan resultan posisi terhadap data validasi 47 sebelum dan setelah low pass filter dan setelah high pass filter Tabel 4.4 Perbandingan perubahan resultan posisi terhadap data validasi 48 sebelum dan setelah low pass filter antara ukuran mask citra pencarian Tabel 4.5 Perbandingan perubahan resultan posisi terhadap data validasi 49 sebelum dan setelah high pass filter antara ukuran mask citra pencarian xi

DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN A LAMPIRAN B LAMPIRAN C LAMPIRAN D SCRIPT PROGRAM LOW PASS FILTER & HIGH PASS FILTER MENGGUNAKAN MATLAB SCRIPT PROGRAM PENGKORELASIAN MENGGUNAKAN MATLAB DAFTAR TABEL NILAI KORELASI HASIL PERCOBAAN DAFTAR DATA VALIDASI xii