Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Citra berkabut terjadi jika cahaya yang diterima oleh media optik dihamburkan dengan media yang keruh, seperti asap dan tetesan air. Citra berkabut dapat direstorasi menjadi citra tanpa kabut dengan proses image dehazing. Salah satu metode untuk melakukan image dehazing adalah statistical prior. Statistical prior digunakan ketika informasi yang diketahui hanyalah citra berkabut, untuk mengestimasi parameter yang tidak diketahui, seperti airlight dan transmisi. Pada penelitian ini penulis menggunakan dua metode statistical prior, yaitu Dark Channel Prior dan Two Peak Channel Prior. Untuk mendapatkan hasil terbaik, penulis melakukan optimasi parameter pada kedua metode yang digunakan. Untuk mendapatkan kualitas hasil image dehazing terbaik, penulis merancang sebuah kerangka kerja (framework usulan dari modifikasi metode Dark Channel Prior yang melibatkan pemisahan daerah langit dan non-langit dan optimasi parameter. Performa metode diuji dengan menggunakan metrik root mean square error (RMSE) dan structural similarity index measure (SSIM). Didapatkan hasil dimana metode usulan mendapatkan hasil evaluasi terbaik, dengan RMSE sebesar 0.063 dan SSIM sebesar 0.942 Untuk dataset SOTS Outdoor. Sementara untuk dataset O-Haze, metode usulan mendapatkan hasil evaluasi terbaik juga dengan RMSE sebesar 0.147 dan SSIM sebesar 0.811.

---

Hazy images occur when the light received by the optical device is scattered by turbid media such as smoke and water droplets. Hazy images can be restored to its clear version by the image dehazing process. It is possible to perform image dehazing using statistical priors. Statistical priors are used when the only known information is the hazy image itself, to estimate the unknown parameters. In this study, the author used two statistical priors, namely Dark Channel Prior and Two Peak Channel Prior. To obtain the best possible results, the author attempted to optimize the parameters of the used methods. Furthermore, to obtain the best possible quality of image dehazing results, the Author proposed a framework using a modification of the Dark Channel Prior method, which involved separating the sky and non-sky areas and parameter optimization. The method performance was evaluated using the root mean square error (RMSE) and structural similarity index measure (SSIM). The results obtained show that the proposed method is able to get the best evaluation results, with an RMSE of 0.063 and SSIM of 0.942 for SOTS Outdoor dataset. For the O-Haze dataset, the proposed method also gets the best evaluation results with an RMSE of 0.147 and an SSIM of 0.811."

"Kendaraan roda dua atau yang biasa disebut sebagai motor merupakan kendaraan yang awam ditemukan khususnya di Negara Indonesia. Kendaraan yang sangat mudah untuk digunakan dan terjangkau harganya menjadikannya kendaraan nomor satu untuk digunakan sehari-hari. Banyak regulasi yang telah mengatur tentang keamanan dan kenyamanan untuk berkendara, namun masih banyak pihak yang melanggar hal tersebut. Oleh karena itu diperlukannya sebuah alat bantu yang dapat mendeteksi dan meregulasi pengendara sepeda motor. Menggunakan deep learning, komputer dapat mengelolah citra dengan tingkat akurasi yang tinggi dalam mendeteksi objek maupun klasifikasi objek. Salah satu metode Deep Learning yang digunakan untuk pengelolahan citra dan klasifikasi objek adalah YOLOv5 sebagai model utama. Tujuan dari Skripsi ini adalah untuk mengimplementasikan sistem detektor pengendara motor tanpa helm berbasi pengolahan citra dengan metode YOLOv5 dan melihat tingkat akurasi yang didapatkan. Hasil percobaan pada penelitian ini membuktikan bahwa sistem mampu melakukan deteksi dan kalkulasi dengan akurasi yang cukup tinggi yaitu sekitar 40 %. Hal ini sangat dipengaruhi dengan adanya jenis metode penentuan ID yang digunakan.

---

Two-wheeled vehicles or commonly referred to as motorbikes are vehicles that are commonly found, especially in Indonesia. A vehicle that is very easy to use and affordable, making it the number one vehicle for everyday use. Many regulations have regulated the safety and comfort of driving, but there are still many parties who violate this. Therefore we need a tool that can detect and regulate motorbike riders. Using deep learning, computers can manage images with a high degree of accuracy in detecting and classifying objects. One of the Deep Learning methods used for image processing and object classification is the YOLOv5. The purpose of this thesis is to implement an image processing-based helmetless motorcycle detector system using the YOLOv5 method and see the level of accuracy obtained. The experimental results in this study prove that the system is capable of performing detection and calculations with a fairly high accuracy of around 40%. This is strongly influenced by the type of ID determination method used."

"Makalah ini membahas dua pilihan penerapan struktur basis data citra pada sistem pencarian citra berbasis isi. Pendekatan pertama menggunakan folder untuk menyimpan berkas citra dan Java object serialization untuk menyimpan data citra. Pendekatan kedua menggunakan basis data Data Base Management System MySQL untuk menyimpan berkas dan data citra. Kedua pendekatan dibahas dari aspek penerapan struktur basis data untuk tujuan pengembangan sistem pencarian citra berbasis isi yang efisien. Data yang tidak terstruktur dan proses clustering data lebih mudah ditangani dengan struktur basis data dari pendekatan pertama. Data yang jumlahnya besar dan terstruktur serta proses indexing lebih mudah ditangani dengan struktur basis data dari pendekatan kedua. Sistem pencarian citra berbasis isi lebih banyak melakukan kueri jenis select dibandingkan dengan insert dan update data, dalam hal ini kedua pendekatan dapat memenuhinya dengan baik. Secara umum, pendekatan kedua dianggap memberikan dukungan yang baik dalam penyimpanan dan manipulasi data, serta dapat mengurangi upaya dan waktu yang dibutuhkan pada pengembangan sistem."

"Pada penelitian ini akan diterapkan sistim visi komputer terhadap contoh maket pemandangan suatu daerah, yang terdiri dari beberapa jenis kelas pola, misalnya tanaman, air, perumahan, dan sebagainya. Data citra pemandangan tersebut direkam oleh suatu sistim akuisisi memakai kamera video CCD-warna yang mengandung informasi digital dalam tiga kanal spektrum elektromagnetik.Yang akan diselidiki adalah bagaimana jenis-jenis pola tersebut dapat diklasifikasikan oleh suatu sistim perangkat komputer cerdas berbantuan jaringan syaraf tiruan dan logika fuzzy, sehingga hasilnya dapat tervisualisasi ''serta memberikan unjuk- kerja klasifikasi yang cukup .memadai dibandingkan dengan metode-metode yang telah lazim digunakan, seperti multiple density slicing, nearest neighbor, dan maximum likelihood.Aspek penelitian.ini adalah bahwa kalau sistim tersebut berhasil, maka baik metode maupum perangkat yang dibuat dapat dikembangkan untuk teknik penginderaan jauh, aplikasi medis, kontrol kualitas dengan.pemeriksaan oleh mesin komputer, dsb.Unjuk kerja metode klasifikasi dinyatakan oleh prosentasi kebenaran pada-suatu tabel yang menyatakan distribusi pengkategorian obyek ke dalam kelas yang telah ditentukan sebelumnya. Pengecekkannya langsung dilakukan dengan maket yang dibuat, sehingga beberapa pengamatan lapangan dari berbagai sudut pandang serta ketinggian dapat diatur sebaik-baiknya guna melengkapi hasil-hasil percobaan. Disamping itu hasil klasifikasi yang bertipe peta tematik disertai legends yang sesuai, dapat ditampilkan atau divisualisasikan pada layar monitor SVGA.

---

In this research, it is applied a computer vision system to an image which is consisting of several objects patterns. from an artificial maquette scene which had been taken by a color CCD camera. Due to object's responses in several electromagnetic waves are different to each other, then the 'recorded image can be splitted into three different color channels, i.e. blue, green, and red.

The research will investigate how to classify the above patterns. by using' an. intelligent computer system such as neural networks and fuzzy logic in order to obtain a reasonable performance compared with the available conventional classification system such as multiple density slicing, nearest. neighbor, and maximum likelihood.

The aspect of research is that the designed method -if successful- may be developed-to be applied to remote sensing technology, medical application, quality control by machine inspection, etc.

The classification performance is represented by percentage of correct on a truth table, which is reflected the distribution of object's category to a predetermined category. The direct observation can easily be done on the available maquette, so the several looking angles and height can be arranged to accomplish the experimental results. Beside it, the classification results will be represented on a thematic map with suitable legends to be visualized on a SVGA color monitor."

"Citra tipikal hitam-putih merupakan citra kontinyu karena gray level shade-nya bcrgabting secara kontinyu dalam intensitas dan spatiality.Dalam suatu pemrosesan citra dilakukan proses kuantisasi, dimana citra terkuantisasi tidak kontinyu, namun tersusun dari piksel diskrit.Resolusi citra didefinisikan sebagai kemampuan untuk memproduksi citra dengan kualitas visual dan dapat dibandingkan dcngan citra kontinyu aslinya. Diperlukan jumlah piksel nicmadai untuk penampilan kontinyu spasial dan juga jumlah gray level untuk penampilan depth of field dan kontras. Piksel merupakan elemen utama dalam resolusi citra diskrit.Dalam tesis ini diusulkan peningkatan resolusi citra untuk pencitraan medik memakai Filter Infinite Impulse Response. Tiga teknik peningkatan resolusi citra yang dikenal, masing-masing : (1) Pendekatan frekuensi/Fast Fourier Transform dari teorema sampling, (2) Pendekatan spasial memakai fungsi interpolasi; dan (3) pendekatan alternatif memakai Infinite Impulse Response Filter (mirip dengan pendekatan FFT, namun lebih mudah dalam pelaksanaan).Peningkatan resolusi citra melalui FFT dilakukan dengan, pertama, memakai sifat spektrum yang akan cepat mcnurun akibat meningkatnya frekuensi dan kedua, memakai teorema sampling untuk obyek oversumpled.Peningkatan resolusi citra memakai interpolasi spasial dilakukan dengan mengkonvolusikan citra yang sudah diekspansi 2 N x 2 N dengan operator interpolasi. Hasilnya tampak agak buram, namun hal ini dapat di-deblur memakai high pass filter.Peningkatan resolusi citra memakai Infinite Impulse Response fitter, meningkatkan ukuran citra melalui replikasi piksel dan garis horisontal. Effeknya, terjadi peningkatan perioda sampling pada arah horisontal maupun vertikal. Pendekatan ini sama dengan pendekatan FFT dan langkah-langkah tersebut di atas sama dengan menerapkan fungsi interpolasi square.Kualitas citra yang dihasilkan sama dengan pada pendekatan FFT.

---

Typical black and white images are called continuous - tone images because the shade of gray level blend continuosly both in intensity (level) and spatiality (area). The quantized images is not continuous, but is composed of discrete pixels with each having a discrete gray level assigned to it. Image resolution may be defined as the ability to reproduce images with a visual quality that is comparable to the continuous-tone original.This requires a suffient number of pixels to give the appearance of spatial continuity and a sufficient number of gray levels to give the appearance of depth and contrast. The pixel is the basic element.of picture resolution in the discrete pixel system.In the next discussion, three means of doubling image resolution are compared respectively ; (1) The Fast Fourier Transform Frequency approach of the sampling theorem, (2) through spatial approach using interpolation functions; and (3) an alternative approach using Infinite Impulse Response filter, which is similiar to the FFT approach, but much simpler to implement.Doubling image resolution through FFT are implemented by using, first, the rapidly decreasing spectrum with increasing frequency and second, the whittakershannon sampling theorem for oversampled objects.Doubling using spatial interpolation are held by convolving the stretched 2 N x 2 N image with an interpolation operator. The result is slightly blurry, it is, however, possible to deblur through high-pass filtering.Doubling image resolution using Infinite Impulse Respons filter, double the image size by replication of pixels and horizontal lines this has the effect of increasing the horizontal and vertical sampling periods to twice their values. The approach is similar to the FFT approach and the step mentioned above is equivalent to applying the square interpolation function. The enlarged image obtained should be similar to the one obtained from the FFT approach."

"Pada paper ini, dilakukan pemilihan feature dari citra RGB (Red-Green-Blue) untuk memprediksi tingkat kemanisan buah belimbing yang dicirikan dengan kandungan TPT (Total Padat Terlarut). Dari feature terpilih, dilakukan transformasi komponen utama satu dimensi (1D-PCA) dan dua dimensi (2D-PCA) untuk mereduksi dimensi citra. Kemudian dilanjutkan dengan proses pengenalan tingkat kemanisan yang dalam paper ini dikelompokkan menjadi tiga, yaitu manis, sedang, dan asam. Nilai batas tiap kelompok didasarkan pada bentuk histogram nilai TPT. Dari 300 citra buah belimbing diperoleh hasil bahwa secara akurasi, teknik 1D-PCA maupun 2D-PCA memberikan hasil yang relatif sama. Namun dari segi kecepatan, 2D-PCA jauh lebih cepat dibanding 1D-PCA, khususnya pada bagian pembentukan sumbu. Model hubungan tingkat kemanisan sebagai fungsi dari nilai RGB memberikan tingkat determinasi terbesarnya 69.9%. Percobaan menunjukkan bahwa 1D-PCA maupun 2D-PCA mampu menerangkan sekitar 95% model hubungan tersebut yang dikembangkan pada ruang asal. Teknik PCA digabungkan dengan jarak Euclidean untuk pengenalan mampu mengenali buah kelompok manis dengan akurasi 100%. Sedangkan untuk kelompok asam dan sedang teknik yang dilakukan gagal melakukan pengenalan dengan baik"