Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pendekatan yang paling sederhana untuk memperbaiki mutu suatu citra adalah menggunakan dekonvolusi yang merupakan suatu proses invers filter dengan operator dekonvolusi yang biasa disebut sebagai point spread function (PSF) atau fungsi sebaran titik. Hampir disemua kasus, PSF tidak diketahui. Meskipun demikian pada keadaan sebenarnya nilai PSF dapat ditentukan tanpa harus mengetahui proses pengaburan data observasi.Pada studi ini diperkenalkan suatu teknik iterasi dekonvolusi buta (Iterative Blind Deconvolution, IBD) dan didiskusikan secara teknis detail dari algoritmanya yang digunakan untuk merestorasi citra seismik penampang maupun sayatan yang mengalami pengaburan. Teknik ini bekerja secara iterativ menggunkan algoritma Ricardson-Lucy (RL) untuk mendapatkan operator dekonvolusi terbaik. Hasil studi kami memperlihakan bahwa teknik ini mampu meningkatkan kualitas dari citra seismik yang pada akhirnya membantu untuk interpretasi.

---

The simplest approach to recovering the image through deconvolution is inverse filtering with the deconvolution operator that so-called point spread function (PSF). In most cases the PSF will not be available; however, there are certain situations in which one may be able to find a PSF without a priori knowledge.In this paper, we present an iterative blind deconvolution (IBD) technique and discuss the technical details of this algorithm, which is proposed for the restoration of the blurred image occured on seismic section and seismic slicing of 3D data. This technique is performed iteravely by using the Ricardson-Lucy (RL) algorithm to achiev the best deconvolution operator. Our experience shows that this technique is able to enhance the quality of the seismic image, which is helpful in doing seismic interpretation."

"Aplikasi computer vision meliputi pendeteksian objek, klasifikasi citra, dan lain-lain. Performa dari aplikasi computer vision ini biasanya kurang baik jika digunakan pada gambar yang kabur. Gambar kabur disebabkan oleh kondisi lingkungan yang melibatkan mikropartikel di udara sehingga menyebabkan penurunan kualitas gambar. Dehazing gambar tunggal diperlukan untuk menjaga kualitas gambar yang baik. Berbagai metode dehazing citra tunggal telah dikembangkan, baik metode berbasis piksel atau deep learning. Berbagai arsitektur deep learning telah dikembangkan untuk mengatasi masalah single image dehazing, salah satunya adalah PDR-Net. Dalam studi ini, penulis mengusulkan modifikasi arsitektur PDR-Net untuk mendapatkan gambar yang direstorasi secara visual sebaik mungkin. Arsitektur Modified PDR-Net (PDR-Net M) yang diusulkan dilatih dengan dua set data, yaitu O-Haze dan Dense-Haze, dan menjalani uji ketahanan menggunakan dataset NH-Haze, SOTS, dan beberapa gambar kabur yang diunduh dari Google Image. Hasil modifikasi PDR-Net menunjukkan hasil terbaik saat restorasi citra citra kabur pada data uji O-Haze dan Dense-Haze, dengan Structural Similarity (SSIM) 0,8042, Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 20,65,00perbedaan warna 9,26 , Root Mean Square Error (RMSE) 0.11 dan Naturalness Image Quality Evaluator (NIQE) 3.94. Meskipun pada uji robustness ketiga, PDR Net-Modified mengalami kesulitan dalam restorasi citra karena karakteristik dataset yang sangat berbeda dengan data latih, PDR-Net Modified masih unggul pada uji robustness pertama dan kedua.

---

Computer vision applications include object detection, image classification, and others. The performance of this computer vision application is usually not good when used on blurred images. Blurred images are caused by environmental conditions involving microparticles in the air causing a decrease in image quality. Dehazing a single image is necessary to maintain good image quality. Various methods of single image dehazing have been developed, either pixel-based or deep learning methods. Various deep learning architectures have been developed to overcome the problem of single image dehazing, one of which is PDR-Net. In this study, the authors propose a modification of the PDR-Net architecture to obtain the best possible visually restored image. The proposed Modified PDR-Net (PDR-Net M) architecture was trained with two datasets, namely O-Haze and Dense-Haze, and underwent robustness testing using the NH-Haze dataset, SOTS, and some blurred images downloaded from Google Image. PDR-Net modification results show the best results when restoring blurred images on O-Haze and Dense-Haze test data, with Structural Similarity (SSIM) 0.8042, Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 20.65.00 color difference 9.26 , Root Mean Square Error (RMSE) 0.11 and Naturalness Image Quality Evaluator (NIQE) 3.94. Although in the third robustness test, PDR Net-Modified had difficulty in image restoration because the characteristics of the dataset were very different from the training data, PDR-Net Modified was still superior in the first and second robustness tests."

"The one way with simple approach which is inveterate to be used to improve quality of a image is by using Deconvolution. Deconvolution represent a process of invers filter a image by using operator of deconvolution which is ordinary to be conceived by Point Spread Function( PSF). Almost all case, PSF is unknown. Nevertheless in the situation in fact assess PSF can be determined without having to know blurred process of observation data.At this study, introduced a technique of iteration deconvolution with regularitation filter and expostulated technically detail of its algorithm which used for the restoration of image of seismic natural blurred. This technique work by using algorithm of regularitation filter to get operator of deconvolusi best. Result of our study seem that this technique can improve the quality from image of seismic which is on finally assist for interpretation.

---

Salah satu cara dengan pendekatan sederhana yang lazim digunakan untuk memperbaiki mutu suatu citra adalah dengan menggunakan teknik dekonvolusi. Teknik dekonvolusi merupakan suatu proses invers filter suatu citra dengan menggunakan operator dekonvolusi yang biasa disebut sebagai point spread function (PSF) atau fungsi sebaran titik. Hampir disemua kasus, PSF tidak diketahui. Meskipun demikian pada keadaan sebenarnya nilai PSF dapat ditentukan tanpa harus mengetahui proses pengaburan data observasi.Pada studi ini diperkenalkan suatu teknik dekonvolusi regularisasi filter dan didiskusikan secara teknis detail dari fungsi dan cara kerjanya yang digunakan untuk merestorasi citra seismik yang mengalami pengaburan. Teknik ini bekerja menggunakan algoritma regularisasi filter untuk mendapatkan operator dekonvolusi terbaik. Hasil studi kami memperlihakan bahwa teknik ini mampu meningkatkan kualitas dari citra seismik yang pada akhirnya membantu untuk interpretasi."

"Multichannel Blind Deconvolution digunakan dalam restorasi citra karena pada kenyataannya statistik citra asli dan fungsi blur (point spread function) tidak selalu diketahui dengan pasti. Semakin banyak informasi tentang citra asli dan fungsi blur maka restorasi citra akan semakin baik, oleh karena itu diperlukan suatu cara yang mampu mendeteksi citra asli sebaik mungkin dan menggali sebanyak mungkin informasi fungsi blur (PSF) untuk peningkatan kualitas restorasi citra.Metode MBR telah dikembangkan dengan menggunakan cross-correlation antara citra-citra terdegradasi dengan filter bank restorasi, yaitu melakukan restorasi langsung dari citra terdegradasi ke filter bank restorasi. Hasil restorasi pada metode ini sangat sensitif terhadap pergeseran titik piksel dari tiap citra terdegradasi, apalagi dengan adanya noise akan lebih sulit untuk mendapatkan citra berkualitas baik. Di lain pihak, metode identifikasi kanal jamak secara blind (multichannel blind identification ) sinyal satu dimensi digunakan untuk mengestimasi statistik kanal dalarn proses equalisasi dan temyata sangat efektif untuk mendapatkan sinyal asli jika statistik kanal dan citra asli tidak diketahui. Penelitian ini menggabungkan teknik MBD dan estimasi fungsi blur (PSF) dengan metode multichannel blind identification untuk mengatasi sensitifitas metode MBR dan meningkatkan kualitas citra restorasi. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini menghasilkan kualitas hasil restorasi yang lebih baik dibandingkan metode MBD. Kualitas citra juga dipengaruhi oleh ukuran fungsi blur dan level noise.

---

Multichannel Blind Deconvolution (MBD) is used in image restoration because in reality original image statistic and blur function (point spread function) is not always known. More information about original image and blur function then image restoration will be better, for that reason we need a way to detect original image as good as possible and find blur function information (PSF) to increase image restoration quality.

MBR method has been developed using cross-correlation between degraded images with restoration filter bank, which is direct restoration from degraded image to restoration filter bank. Restoration result in this method is very sensitive to pixel shifting from each degraded image, even more with the existence of noise will be difficult to get good quality image. On the other side, multichannel blind identification 1-D signal method is used to estimate channel statistic in equalization process and it's very effective to find original signal it channel statistic and original image unknown.

This research combines MBD technique and blur function estimation (PSF) with multichannel blind identification method to overcome MBR method sensitivity and increase image restoration quality. The research result show that this method yields a better restoration result quality then, MBD method. The image quality is also affected by blur function size and noise level."

"masalah perbatasan dapat di ibaratkan sebagai sebuah pendulum, yang suatu ketika mencuat ke permukaan, dan suatu ketika tersimpan secara terselubung sambil menanti untuk mencualt kembali ke permukaan di kemudian hari ...."

"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."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan efektivitas terapi menggunakan radionuklida Lutetium-177 dengan mengukur aktivitas secara akurat di setiap volume anatomi. Penelitian dilakukan untuk menentukan faktor kalibrasi (calibration factor, CF) dan koefisien pemulihan (recovery coefficient, RC), beserta ketidakpastiannya, untuk setiap metode rekonstruksi yang digunakan dalam praktik klinis. Nilai CF merupakan nilai kuantifikasi citra menjadi aktivitas. Penentuan CF dilakukan melalui akuisisi sumber titik. Hasil menunjukkan bahwa rekonstruksi tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai CF, sedangkan ketidakpastian akibat peluruhan selama akuisisi berdampak kecil terhadap perbedaan nilai. Nilai RC merupakan faktor koreksi dalam memperkirakan aktivitas yang dipengaruhi oleh efek volume parsial (partial volume effect PVE). Penentuan RC dilakukan dengan akuisisi fantom NEMA-IEC. Pengukuran nilai RC melibatkan variasi beberapa parameter, antara lain pemilihan volume (volume of interest, VOI), jumlah iterasi, dan jenis rekonstruksi. Hasil menunjukan bahwa variasi VOI yang mempertimbangkan cacahan tertumpah (spill-out) menghasilkan nilai RC yang lebih representatif. Pada variasi metode rekonstruksi, jumlah iterasi tidak mempengaruhi nilai RC secara signifikan, sedangkan jenis rekonstruksi memiliki pengaruh yang besar terhadap nilai RC. Ketidakpastian kurva RC akibat ketidakpastian volume dipengaruhi oleh ketidakpastian voksel, resolusi spasial, dan ketidakpastian parameter pencocokan kurva. Berdasarkan analisis gambar dan  parameter, hasilnya diperoleh bahwa saturasi dalam rekonstruksi AST dicapai pada volume yang lebih kecil dengan ketidakpastian yang lebih rendah dibandingkan dengan rekonstruksi OSEM, FBP, dan MLEM. Dengan demikian, baik secara kualitatif maupun kuantitatif, rekonstruksi AST memberikan representasi ukuran objek yang lebih baik.

---

This study aims to optimize the effectiveness of therapy using Lutetium-177 radionuclide by accurately measuring activity in each anatomical volume. The study was conducted to determine the calibration factor (CF) and recovery coefficient (RC) and their uncertainty for each method of reconstruction used in clinical practice. The CF value is the quantification value of the image into activity. CF determination is carried out through point source acquisition. The results show that reconstruction has no significant effect on the value of CF. In contrast, the uncertainty due to decay during acquisition has a small impact on the difference in value. The RC value is a correction factor in estimating activity affected by the partial volume effect (PVE). RC determination is carried out through NEMA-IEC phantom acquisition. The RC value measurement involves various parameters, including : the calculated volume of interest (VOI), the number of iterations, and the type of reconstruction. The results show that the variation of VOI that considers the spill-out results in a more representative RC value. In the various reconstruction methods, the number of iterations does not significantly affect the RC value, while the type of reconstruction greatly influences the RC value. The uncertainty of the RC curve due to volume uncertainty is influenced by voxel uncertainty, spatial resolution, and curve matching parameter uncertainty. Based on image and parameter analysis, the results show that saturation in the AST reconstruction is achieved at a smaller volume with lower uncertainties compared to OSEM, FBP, and MLEM reconstructions. Thus, both qualitatively and quantitatively, the AST reconstruction provides a better representation of the object's size."

"Kemajuan yang pesat di bidang telekomunikasi dewasa ini menyebabkan timbulnya berbagai jenis teknik kompresi yang dimanfaatkan dalam berbagai aplikasi. Teknik kompresi yang sangat dikenal saat ini adalah teknik kompresi DCT (discrete cosine transform) dengan metode scanning zig-zagnya.Teknik kompresi yang sedang dikembangkan saat ini adalah teknik kompresi dengan menggunakan transformasi wavelet. Dari perhitungan lama proses, nilai PSNR dan SNR, ternyata teknik kompresi transformasi wavelet memberikan hasil yang lebih bagus dibanding teknik kompresi dengan menggunakan DCT.Sampai saat ini belum ada pembakuan metode scanning yang cocok untuk diterapkan pada transformasi wavelet. Tesis ini membahas simufasi penerapan metode scanning vertikal, horisontal, zig-zag, dan diagonal pada kompresi gambar diam dengan menggunakan transformasi wavelet.Dengan membandingkan kinerja rasing-masing metode scanning, dalam hal ini parameter yang diperbandingkan adalah lama proses, jumlah koefisien yang di-scan, perhitungan RMSE temyata diperoleh bahwa metode scanning yang cocok untuk transformasi Wavelet adalah metode scanning zig-zag.

---

Image compression is a process to reduce bit information of an image. The purpose of image compression is to obtain fewer amount of data and it can be reconstructed as a new image without decreasing its quality significantly. Image compression could be done in spatial domain or transformation domain.Wavelet transform is the effective methods for image compression process since its ability to localize the bit information contained of the image. One of the important steps in transformation image using wavelet transform is scanning step.To increase performance wavelet transform, choosing scanning method i.e. vertical, horizontal, zig-zag, and diagonal will be done. From analysis view depends on the composition of coefficient and time processing, it can be said that scanning method zig-zag give the best performance. ;Image compression is a process to reduce bit information of an image. The purpose of image compression is to obtain fewer amount of data and it can be reconstructed as a new image without decreasing its quality significantly. Image compression could be done in spatial domain or transformation domain.Wavelet transform is the effective methods for image compression process since its ability to localize the bit information contained of the image. One of the important steps in transformation image using wavelet transform is scanning step.To increase performance wavelet transform, choosing scanning method i.e. vertical, horizontal, zig-zag, and diagonal will be done. From analysis view depends on the composition of coefficient and time processing, it can be said that scanning method zig-zag give the best performance."

"Dalam ranah pengamanan citra digital, permutasi Josephus telah banyak digunakan dalam kriptografi. Namun, masih belum ada metode yang menggunakan permutasi Josephus secara optimal dalam steganografi. Tidak seperti kriptografi yang biasanya menimbulkan kecurigaan dan penyelidikan sesaat setelah melihat citra tersandikan, steganografi menyembunyikan citra tanpa menarik perhatian pihak lain. Beberapa teknik sudah pernah dibuat, tetapi melibatkan kompleksitas tambahan pada algoritma steganografi. Dalam penelitian ini, diusulkan pendekatan baru dengan memadukan permutasi Josephus, fungsi chaos logistic map, dan penyisipan LSB 3-3-2. Permutasi Josephus ditunjukkan dapat meningkatkan keacakan lokasi distribusi piksel. Fungsi chaos logistic map juga ditunjukkan dapat membangkitkan suatu barisan kunci yang acak dan bersifat chaos. Perbandingan efektivitas penyisipan citra dengan teknik LSB lain juga telah dilakukan, dan menunjukkan bahwa LSB 3-3-2 memiliki payload yang lebih tinggi sambil menjaga kualitas citra. Untuk melawan steganalisis, permutasi Josephus dimodifikasi untuk memiliki langkah yang dinamis. Pendekatan baru ini diharapkan akan membuka peluang penggunaan permutasi Josephus dalam steganografi citra secara lebih luas dan menjadikan citra stego yang dihasilkan lebih efisien dan bermutu.

---

In the realm of digital image security, the Josephus permutation has been widely utilized in cryptography. However, there has yet to be an optimal method for employing the Josephus permutation in steganography. Unlike cryptography, which often raises suspicion and prompts investigation shortly after viewing the encoded image, steganography conceals images without drawing the attention of others. Several techniques have been developed previously, but they involve additional complexities in steganography algorithms. In this research, a new approach is proposed by combining the Josephus permutation, the chaotic logistic map function, and LSB 3-3-2 embedding. The Josephus permutation can enhance the randomness of pixel distribution locations, and the chaotic logistic map function can generate a random and chaotic keystream. A comparative analysis of image embedding effectiveness with other LSB techniques has shown that LSB 3-3-2 offers a higher payload while maintaining image quality. To counter steganalysis, the Josephus permutation has also been modified to have dynamic steps. The aim for this new approach is to open up opportunities for the broader utilization of the Josephus permutation in image steganography, leading to more efficient and high-quality steganographic images."

"Kompresi citra menjadi salah satu pokok bahasan dalam pengolahan citra karena menjadi penting saat ukuran citra yang besar diperkecil untuk menghemat media penyimpanan dan mempercepat transmisi citra itu sendiri. Menggunakan citra hasil kompresi dengan nilai informasi yang terkandung didalamnya tidak banyak berubah atau hilang dari informasi citra sebelum dikompresi menjadi target yang akan dicapai dengan metode kompresi JPEG dan Wavelet. Kompresi teknik JPEG dengan variasi variabel faktor kualitas citra dan kompresi citra dengan metode Wavelet dengan variasi variable jenis Wavelet yang digunakan. Dengan variasi nilai varaibel tersebut akan menemukan nilai yang optimum dari masing teknik kompresi. Nilai optimum akan ditinjau dari hasil keluaran seperti rasio kompresi, PSNR dan waktu komputasi dari masing-masing teknik kompresi JPEG dan Wavelet. Hasil simulasi menunjukkan tingkat kompresi pada Wavelet lebih baik dari JPEG, yakni berkisar 65-70 kali pemampatan sementara pada JPEG hanya 20-25 untuk nilai PSNR yang sama yaitu berkisar 35-45 db.

---

Image compression becomes one subject in image processing because it important when a large image size reduced to save on storage media and transmission speed up the image itself. Using image compression results with the value of the information contained therein is not much change or disappear from the image information before it is compressed into a target to be achieved by the method of JPEG and Wavelet compression. Using JPEG compression techniques with variable variation image quality and image compression with Wavelet method with a variation of the variable type of Wavelet used. By variation of the value varaibel will find the optimum value of each compression technique. The optimum value of the output will be reviewed such as compression ratio, PSNR and computation time of each JPEG and Wavelet compression techniques. The simulation results show the level of Wavelet compression is better than JPEG, which ranges from 65-70 times, the JPEG compression while only 20-25 for the same PSNR value which ranges from 35-45 db."