Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Salah satu masalah yang terjadi pada lalu lintas adalah kecelakaan. Tidak hanya terjadi di darat, baik di udara maupun di laut kecelakaan lalu lintas juga dapat terjadi. Adakalanya bagian tubuh korban tercerai berai atau membusuk, sehingga akan mempersulit proses identifikasi korban. Kesulitan dalam mengidentifikasi korban juga terjadi dalam kasus pembunuhan. Dimana korban sering ditemukan sudah terpotong-potong dan bagian tubuhnya terpisah antara yang satu dengan yang lainnya.Bagian dahi manusia merupakan bagian yang tahan terhadap kerusakan, dan mempunyai karakteristik yang dapat membedakan antara bentuk dahi laki-laki dan bentuk dahi perempuan. Dengan adanya kemajuan di bidang ilmu pengetahuan dan teknologi, penentuan jenis kelamin manusia, yang merupakan hal yang paling penting dalam mengungkap identitas korban, dapat dilakukan dengan mudah menggunakan teknologi komputer berdasarkan bentuk dahi manusia.Salah satu cara penentuan jenis kelamin manusia adalah dengan menggunakan perangkat lunak Penentu Jenis Kelamin Manusia dengan metode analisa Fourier dari bentuk dahi dan fungsi diskriminan. Dalam metode analisa Fourier, garis kontur bentuk dahi dianggap sebagai suatu gelombang ireguler yang dibentuk oleh gabungan dari fungsi-fungsi trigonometri (fungsi sinus dan fungsi cosinus). Metode lain yang juga dapat digunakan untuk menentukan jenis kelamin manusia adalah analisa wavelet dan fungsi diskriminan. Pada analisa wavelet, garis kontur bentuk dahi dianggap sebagai suatu gelombang ireguler yang akan ditransformasikan menjadi gelombang wavelet berdasarkan suatu scaling function.Pada penelitian yang dilakukan oleh penulis, penentuan jenis kelamin manusia menggunakan analisa wavelet ternyata memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan penentuan jenis kelamin manusia yang menggunakan analisa Fourier. Tingkat kesalahan judging yang dilakukan oleh penentuan jenis kelamin manusia berdasarkan analisa wavelet adalah 20%, sedangkan tingkat kesalahan judging yang dilakukan oleh penentuan jenis kelamin manusia berdasarkan analisa Fourier adalah 31,7%. Dimana kecenderungan kesalahan judging terjadi pada citra cephalometry (tengkorak) laki-laki, yaitu tengkorak laki-laki dianggap sebagai tengkorak perempuan."

"Tekstur menyimpan atau menyediakan karakteristik-karakteristik yang penting untuk usaha pengidentifikasian permukaan dan objek pads berbagai macam citra. Untuk mempelajari tekstur tersebut, dimana sebagian besar tekstur alami mempunyai frekuensi dominan yang terletak pada saluran frekuensi menengah, diperlukan metode multisaluran frekuensi atau analisa multiresolusi, untuk mencapai frekuensi tertentu. Wavelet adalah sebuah fungsi matematika yang memotong-motong data ke dalam frekuensi-frekuensi yang berbeda, sehingga data tersebut dapat dipelajari dengan resolusi yang berbeda-beds. Sebuah metode transformasi wavelet yang disebut Transformasi Wavelet Berstruktur Pohon (Tree Structured Wavelet Transform) memungkinkan untuk memilih daerah frekuensi yang akan dipelajari. Skripsi ini bertujuan untuk membuat perangkat iunak yang dapat mengenali tekstur pads suatu citra secara tepat dengan menggunakan Transformasi Wavelet Berstruktur Pohon. Hasil uji cobs menunjukkan bahwa citra teskstur berukuran 128 x 128 piksel yang dicoba untuk diketahui teksturnya, dapat dikenali dengan balk oleh program."

"ABSTRAKDerau (noise) yang terjadi pada proses pembentukan atau pengiriman suatu informasi berupa gambar (image) sangat mempengaruhi hasil yang diterima. Karena itu menghilangkan atau mengurangi adanya derau pada gambar merupakan suatu cara agar diperoleh gambar hasil rekonstruksi yang lebih baik. Thresholding adalah salah satu cara untuk menghilangkan atau mengurangi adanya derau pada gambar dengan algoritma Donoho dan menggunakan beberapa jenis fungsi dasar wavelet telah menghasilkan gambar rekonstruksi berdasarkan nilai threshold dari harga standard deviasi distribusi koefisien setiap subband. Signal to Noise Ratio (SNR) menyatakan baik atau buruknya suatu gambar hasil rekonstruksi dengan menggunakan suatu algoritma tertentu. Harga SNR yang tinggi menunjukkan gambar hasil rekonstruksi yang baik atau sebaliknya. Analisis proses simulasi ini menggunakan transformasi wavelet dengan algoritma modifikasi sehingga menghasilkan harga Signal to Noise Ratio (SNR) yang lebih tinggi bila dibandingkan dengan algoritma Donoho dengan menggunakan fungsi dasar wavelet yang sama.

---

ABSTRACT

In the recent wavelets literature, there has been considerable interest in the use of wavelet transform for removing noise from images. Various techniques have been attempted to reject noise, one of their methods is Donoho method's. This method is the use of transform based thresholding. The application of thresholding in Donoho method's is merely based on the size of transformed subbands. We proposed similar to the Donoho method's but the size of transformed subbands are replaced by their energy subbands. The simulation results show that the proposed method gave the best SNR compared to the Donoho method's.;In the recent wavelets literature, there has been considerable interest in the use of wavelet transform for removing noise from images. Various techniques have been attempted to reject noise, one of their methods is Donoho method's. This method is the use of transform based thresholding. The application of thresholding in Donoho method's is merely based on the size of transformed subbands. We proposed similar to the Donoho method's but the size of transformed subbands are replaced by their energy subbands. The simulation results show that the proposed method gave the best SNR compared to the Donoho method's."