Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penyakit kanker payudara merupakan salah satu penyakit mematikan bagi para wanita dewasa yang diakibatkan oleh tumor ganas. Untuk melakukan pendeteksian dini tumor pada daerah payudara, dilakukan kegiatan mamografi yang dapat mendeteksi benjolan pada payudara bahkan untuk ukuran yang kecil. Citra mamogram dari kegiatan mamografi tidak hanya menampilkan jaringan yang dicurigai sebagai kanker, tetapi menampilkan jaringan-jaringan lainnya yang terdapat pada organ payudara seperti jaringan pembuluh darah dan kelenjar air susu dengan bentuk curvilinear yang sulit dipisahkan dari wilayah sel kanker.Pada Tugas Akhir ini dilakukan dua jenis modifikasi metode pengeliminasi struktur curvilinear dari citra yang diajukan oleh Sheshadri dan Kandaswamy. Metode pertama hasil modifikasi adalah pendeteksian dan penghilangan struktur curvilinear yang dilakukan sebelum segmentasi thresholding berlangsung, sedangkan metode kedua hasil modifikasi adalah metode segmentasi thresholding yang dilakukan sebelum pendeteksian dan penghilangan struktur curvilinear.Dari kegiatan analisis hasil eksperimen yang dilakukan secara visual pada dua belas mamogram, diketahui bahwa suatu nilai thresholding tidak dapat digunakan secara masal untuk seluruh mamogram karena nilai yang dapat memberikan hasil yang baik pada suatu mamogram belum tentu dapat digunakan pada mamogram lainnya. Selain itu, kegagalan pendeteksian dapat terjadi apabila jaringan penghalang wilayah kanker tidak memiliki struktur curvilinear, tetapi merupakan suatu region.Penerapan metode kedua, segmentasi thresholding yang dilakukan sebelum kegiatan pendeteksian dan penghilangan struktur curvilinear berlangsung, memiliki angka keberhasilan pendeteksian struktur yang dicurigai sebagai kanker yang lebih besar dibandingkan metode pertama karena proses thresholding dilakukan dengan melibatkan nilai gray level dari mamogram asal, bukan mamogram hasil pengolahan citra seperti pada metode pertama."

"Akurasi hasil deteksi perubahan citra jarak jauh sangat tergantung pada akurasi metode klasifikasi yang digunakan. Salah satu cara untuk mendapatkan hasil yang lebih baik adalah dengan mengoptimalkan setiap prosedur pengolahan citra. Salah satunya dengan algoritma deteksi perubahan dengan menggunakan metode image differencing akan mendapatkan peta perubahan yang masih harus dianalisa sebagai prosedur klasifikasi citra binarisasi. Penelitian ini bertujuan melakukan kombinasi model penggabungan algoritma ambang. Serta membandingkan algoritma ambang untuk mendapatkan nilai ambang terbaik mengunakan fungsi entropi secara otomatis untuk memecahkan masalah deteksi perubahan dengan pendekatan klasifikasi data yang tidak tersedia. Dengan menggunakan asumsi model statistik untuk mengetahui kelas wilayah berubah dan tidak berubah yang menampilkan berbagai perkiraan algoritma ambang mengunakan analisa discriminan, entropi lokal, entropi gabungan, entropi global, relatif entropi lokal, relatif entropi gabungan dan relatif entropi global. Pada penelitian ini digunakan model fusi Markov random fields untuk menggabungkan informasi-informasi deteksi perubahan hasil identifikasi algoritma ambang yang lebih komprehensif dalam menunjang pembuat keputusan.Penelitian ini menemukan bawa pengunaan algoritma analisa discriminan terlalu sensitive untuk mendeteksi perubahan. Tingkat akurasi deteksi wilayah berubah terbaik mengunakan metode analisa discriminan sebesar 99% namun juga terlalu sensitif terhadap perubahan yang ditunjukan dengan tidak hanya wilayah yang terbakar terdeteksi juga wilayah tidak terbakar. Akurasi deteksi terbaik yang dapat dicapai mengunakan fungsi entropi dimiliki oleh lokal relatif entropi (99%) dan lokal entropi (97%) yang menjadikan sangat baik adalah mempunyai kesalahan deteksi kecil. Algorima fusi mengunakan metode Markov memberikan akurasi deteksi terbaik sebesar 93%, lebih rendah dari kemampuan deteksi dengan algoritma ambang yang menggunakan fungsi entropi. Namun algoritma fusi MRF akan semakin memastikan wilayah yang berubah. Secara umum, ditemukan bahwa pengurangan jumlah pixel dalam variasi histogram dalam citra berpengaruh besar pada tingkat akurasi deteksi perubahan dan sensitifitas algoritma ambang untuk mendeteksi perubahan. Semakin rendah jumlah pixel dalam variasi histogram semakin baik klasifikasi wilayah berubah terdeteksi dan semakin cepat waktu pemprosesan."

"Pada penelitian ini, dikemukakan sebuah metode baru berbasis analisis multiresolusi untuk mendeteksi distorsi blok pada gambar digital terkompresi. Gambar digital terkompresi cenderung memiliki artefak codingyang mungkin muncul ketika gambar dikodekan dengan tingkat kompresi yang tinggi. Penelitian ini berfokus pada distorsi blok yang dirasakan signifikan dalam gambar digital terkompresi berbasis blok seperti JPEG. Pada penelitian ini, transformasi Wavelet Haar digunakan untuk mendekomposisi sebuah gambar dan menganalisis karakteristik tepian dari gambar tersebut. Berdasarkan dekomposisi ini, peneliti menyusun sebuah algoritma untuk mendeteksi distorsi blok dengan menganalisis koefisien hasil transformasi wavelet. Hasil eksperimen algoritma terhadap database gambar LIVE menunjukkanhasil yang sangat memuaskan dengan tingkat kesalahan yang rendah.

---

AbstractIn this study, presented a new method based on multiresolution analysis to detect the distortion of the block in a compressed digital image. Compressed digital image tend to have coding artifacts that may arise when an image is encoded with a high compression rate. This study focuses on a block distortion that significantly perceived in the block-based compressed digital images such as JPEG. In this study, Wavelet Haar transformation is used to decompose an image and analyze the characteristics of the edge of the picture. Based on this decomposition, the researchers compiled an algorithm for detecting a block distortion by analyzing the coefficients of the wavelet transformation. The results of experimental algorithms for image database LIVE shows very satisfactory results with low error rates."

"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"

"Masalah yang biasa terjadi dalam pembuatan sistem pengenalan wajah adalah jumlah dimensi yang terlalu besar untuk diproses ke dalam classifier, sehingga biaya komputasi yang dibutuhkanpun akan semakin besar pula. Penelitian berikut mencoba untuk mereduksi dimensi dalam ruang spatial akan tetapi dari hasil reduksi dimensi ini tidak membuat proses ekstraksi fitur kehilangan informasi penting yang mengakibatkan penurunan akurasi pengenalan.Reduksi dimensi dalam ruang spatial ini didapatkan dengan cara membangkitkan sejumlah garis pada data citra secara acak. Ada dua metode dalam membangkitan garis yaitu Fitur Garis Acak (FGA) dan Template Fitur Garis Acak (TFGA). Pada FGA, sejumlah garis dibangkitkan pada seluruh data citra secara acak. Sedangkan TFGA, sejumlah garis dibangkitkan hanya satu kali saja dan himpunan garis ini yang akan digunakan untuk membangkitkan garis pada data citra yang lain. Dari masing-masing garis ini dibangkitkan sejumlah spatial window. Vektor representasi citra didapatkan dari rata-rata intensitas yang terdapat pada spatial window tersebut. Vektor representasi citra ini akan dijadikan fitur untuk classifier. Classifier yang digunakan adalah k-nearest neighborhod dan backpropagation sebagai pembanding.Dari hasil percobaan menggunakan database weizmann, didapatkan bahwa pengenalan akan lebih stabil jika metode untuk membangkitkan garis adalah TFGA. Selain stabil dengan metode TFGA ini akurasi pengenalan lebih baik dibandingkan dengan metode FGA pada jumlah garis yang sama. Pada jumlah garis yang terkecil dengan menggunakan classifier k-nearest neighborhod, rata-rata akurasi pengenalan metode FGA adalah 46.67% sedangkan dengan TFGA akurasi pengenalan adalah 57.14%. Dengan classifier pembanding backpropagation dan menggunakan metode TFGA didapatkan rata-rata akurasi pengenalan 78.29%. Secara umum dari keseluruhan metode semakin bertambah jumlah garis maka semakin meningkat pula tingkat akurasi pengenalan."

"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."

"Skripsi ini menjelaskan suatu metode deteksi kecepatan pengelasan yang bisa diaplikasikan untuk simulator pengelasan menggunakan augmented reality. Dalam proses pengelasan, faktor kecepatan pengelasan menjadi sangat penting karena merupakan salah satu faktor yang menentukan bagus tidak nya kualitas pengelasan. Welding simulator ini nantinya bisa digunakan sebagai bentuk pelatihan pengelasan dengan biaya yang relatif murah. Metode ini menggunakan software ARToolkit,OpenGL library dan Autodesk 3ds Max dalam pembuatannya. Dalam perhitungannya, metode ini menggunakan algoritma perbedaan koordinat dalam satuan waktu yang diambil dari besarnya frame per second (FPS) dari sebuah kamera. Setelah metode ini berhasil dibuat, data pengukuran diambil untuk mendapatkan seberapa tepat dan berapa kesalahan (error) pendeteksian kecepatan pada simulator dari kecepatan yang yang sebenarnya dengan parameter tingkat intensitas cahaya yang berbeda. Analisis dilakukan dan didapatkan nilai kesalahan yang tidak terlalu besar sehingga metode berhasil dibuat dan kedepannya pengembangan lebih lanjut bisa dilakukan untuk membuat fitur-fitur yang lebih canggih.

---

This paper explain about travel angle detection that able to use for welding simulator using augmented reality. Travel speed is one of important parameter that able to influence the welding quality. In the future, this simulator can be used by students who want to join welder training with low cost. This method used ARToolkit, OpenGL library and Autodesk 3ds Max software for build the simulator. The travel speed detection used distance of the coordinat per time unit that included inside of frame per second (FPS) in camera specification. After this method built successfully, data of speed detection was analized for how accurate and how many error from speed detection to actual speed with different lighting condition. The speed detection error was not far away from the actual speed, so this simulator can be development more to get more important feature on welding process in the future."

"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."