Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This book shows amateur astronomers how to use one-shot CCD cameras, and how to get the best out of equipment that exposes all three color images at once. Because this book is specifically devoted to one-shot imaging, "One-shot color astronomical imaging" begins by looking at all the basics, what equipment will be needed, how color imaging is done, and most importantly, what specific steps need to be followed after the one-shot color images are taken."

"Citra gelap (low light images) merupakan citra yang diambil pada kondisi pencahayaan yang rendah, sehingga menimbulkan noise secara acak dan distorsi warna. Noise dan distorsi ini membuat informasi pada citra berkurang yang menjadi kendala bagi sistem berbasis computer vision selanjutnya. Oleh karena itu, dapat dilakukan peningkatan kualitas citra gelap untuk meningkatkan kualitas informasi yang terkandung di dalamnya. Zero-DCE merupakan suatu model deep learning yang dikembangkan untuk melakukan peningkatan kualitas citra gelap dengan memanfaatkan struktur U-net dan perumusan loss function tanpa membutuhkan data citra berpasangan pada proses pembelajaran model. Pada penelitian ini, dilakukan berbagai eksperimen untuk mengoptimisasi performa model Zero-DCE meliputi percobaan trainable parameter weight loss, modifikasi color constancy loss, pemanfaatan bilateral filter dan proses hyperparameter tuning. Pengujian performa model optimisasi Zero-DCE dilakukan terhadap beberapa dataset, yaitu dataset LOL, SICE Part 1 dan Dark Face. Analisis dilakukan secara kuantitatif dan kualitatif pada citra hasil model optimisasi Zero-DCE dibandingkan dengan citra hasil model Zero-DCE. Pada experimen pada model Zero-DCE dengan trainable parameter weight loss, terlihat bahwa nilai optimal loss pada proses training model Zero-DCE tidak menghasilkan peningkatan kualitas citra gelap yang lebih baik. Pada eksperimen pada model dengan modifikasi color constancy loss dan hyperparameter tuning terlihat bahwa hasil model optimisasi zero-DCE lebih baik dibandingkan model Zero-DCE dalam analisis kuantitatif pada beberapa metrik. Namun jika dilakukan analisis secara kualitatif, tidak terdapat perbedaan hasil yang besar jika model dimanfaatkan dalam berbagai tugas seperti face detection dikarenakan perbedaan hanya terdapat pada adanya noise serta warna citra. Eksperimen juga berusaha meningkatkan performa lebih jauh menggunakan bilateral filter pada tahap terakhir. Pemanfaatan bilateral filter dapat disesuaikan terhadap karakteristik masukan citra. Jika citra memiliki banyak noise dan detail citra yang rendah akan lebih baik memanfaatkan post processing bilateral filter dibandingkan citra masukan yang memiliki banyak detail penting.

---

A low-light image is an image that was taken in an environment that lacks sufficient lighting, resulting in random noise and color distortion. This noise and distortion results in the lack of information in the image that becomes a hindrance for later computer vision models or systems. Thus, low light image enhancement is necessary to try to recover the missing information in the image. Zero-DCE is a deep learning model designed to improve the quality of low light image by utilizing the U-net structure and loss function formulation without requiring paired image data in the model learning process. In this research, various experiments were conducted to optimize the performance of the Zero-DCE model, including adjusting the trainable parameter weight loss, modifying color constancy loss, utilizing bilateral filter, and tuning hyperparameters. The performance of the optimized Zero-DCE model was tested on several datasets, namely the LOL, SICE Part 1, and Darkface datasets. The analysis is done quantitatively and qualitatively and the image of the optimized Zero-DCE model is compared to the image of the Zero-DCE model. The experimental results show that the trainable parameter weight loss, the evaluation results showed that the optimal loss value in the training process of the Zero-DCE model does not guarantee better low-light image enhancement results. Modifying the calculation of color constancy loss calculation and tuning hyperparameter experiments show that the results of the optimized Zero-DCE model are better than the Zero-DCE model in terms of certain quantitative metrics. However, when analyzed qualitatively, there is no big difference in results particularly in tasks like face detection because the difference only exists in terms of noise presence and image color. To further enhance the image, this experiment also employed the bilateral filter at the last step. The utilization of bilateral filters can be adjusted according to the characteristics of the input image. If the image contains a lot of noise and low image detail, utilizing bilateral filter would be more beneficial compared to images with important details."

"Pencitraan fluoresens near-infrared (NIR) merupakan metode pencitraan yang menjanjikan dalam dunia kedokteran dengan menggunakan kamera khusus dan kontras agen indocyanine green (ICG). Teknik ini menawarkan keamanan dalam penggunaannya, resolusi yang tinggi, dan sensitivitas yang baik sehingga kebutuhan akan perangkat pencitraan ini terus meningkat. Beberapa studi melaporkan penggunaan metode pencitraan fluoresens NIR dalam berbagai aplikasi medis baik menggunakan perangkat komersial, maupun perangkat rakitan sendiri. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem pencitraan fluoresens near-infrared menggunakan filter plastik mika dan kamera IP CCTV serta metode subtraksi dalam mendeteksi fluoresens ICG.Karakterisasi filter plastik mika menggunakan spektrometer dilakukan untuk mengetahui respons filter dan menentukan kombinasi warna paling efektif. Perancangan prototipe menggunakan kamera IP CCTV yang dimodifikasi sebagai komponen utama dalam mengambil citra. Metode subtraksi yang digunakan mampu menjadi alternatif dalam mendeteksi fluoresens yang dihasilkan ICG dengan mengurangi piksel dari 2 buah gambar dengan kondisi berbeda. Kombinasi filter yang paling efektif dalam meredam cahaya tampak adalah merah-kuning-hijau-biru (MKHB) yaitu pada panjang gelombang 400 nm – 680 nm dengan transmitansi sebesar 64,55%. Rata-rata koefisien absorpsi pada filter plastik mika MKHB sebesar 9,87 cm^-1 pada panjang gelombang 830 ± 20 nm. Keseluruhan prototipe berhasil dibuat dan memiliki resolusi yang masih dapat diterima serta biaya produksi sebesar Rp512.000,00.

---

Near-infrared (NIR) fluorescent imaging is a promising imaging method in medicine using a special camera and indocyanine green (ICG) contrast agent. This technique offers safety in use, high resolution, and good sensitivity so that the need for this imaging device will continue to increase. Several studies have reported the use of NIR fluorescent imaging methods in various medical applications using either commercial devices or handmade devices. The aim of this research is to design a near-infrared fluorescent imaging system using mica plastic filters and IP CCTV cameras and subtraction methods to detect fluorescent ICG.

Characterization of mica plastic filters using a spectrometer was carried out to determine the response of the filter and determine the most effective color combination. The prototype design uses a modified CCTV IP camera as the main component in taking images. The subtraction method used can be an alternative in detecting fluorescence produced by ICG by subtracting pixels from 2 images with different conditions. The most effective filter combination in reducing visible light is red-yellow-green-blue, which is at a wavelength of 400 nm – 680 nm with a transmittance of 64,55%. The average absorption coefficient on MKHB plastic mica filters was 9,87 cm^-1 at a wavelength of 830 ± 20 nm. The entire prototype was successfully made and has an acceptable resolution and a production cost of 512,000.00 IDR."

"Astronomi tradisional di propinsi Kalimantan Timur"