Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 89406 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Icha Fatwasauri
"Pencegahan kanker dapat dilakukan dengan deteksi dini menggunakan pemindai seperti Computed Tomography (CT) Scan dan Magnetic Resonance Imaging (MRI). Namun, modalitas tersebut memiliki biaya produksi yang tinggi dan ukuran yang besar. Alternatif yang digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah menggunakan pencitraan gelombang mikro. Pencitraan gelombang mikro membutuhkan data pengukuran besar untuk meningkatkan kualitas gambar. Untuk mengatasi kelemahan ini, proses penelitian ini adalah merekonstruksi algoritma pencitraan gelombang mikro dengan jumlah pengukuran yang lebih rendah menggunakan pendekatan Compressive Sensing (CS). CS memungkinkan merekonstruksi sinyal dari sejumlah kecil pengukuran daripada yang diperlukan dalam metode pengambilan sampel konvensional. Penelitian ini berkontribusi dengan menambahkan informasi spasial menggunakan Total Variation (TV) dan menyelesaikan masalah optimasi menggunakan Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). Penelitian ini dianalisis untuk kinerja kualitatif dan kuantitatif. Parameter yang digunakan dalam analisis kuantitatif adalah MSE dan SSIM. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma yang diusulkan berhasil mengimplementasikan rekonstruksi CS dengan menambahkan TV dalam hal kualitas gambar dan parameter kuantitatif.

Prevention of cancer can be done by early detection using a scanner such as Computed Tomography (CT) Scan and Magnetic Resonance Imaging (MRI). However, those modalities have high production cost and considerable size. The alternative used to overcome this problem is using microwave imaging. Microwave imaging requires large measurement data to improve image quality. To overcome these weaknesses, this research process is algorithmic reconstruct the microwave images with lower number of measurements using Compressive Sensing (CS) approach. CS enables reconstructing a signal from a smaller number of measurements than which is required in the conventional sampling method. This research contributes by adding spatial information using total variation (TV) and solving the problem of optimization using Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). This research were analyzed for the qualitative and quantitative performance. Parameters used in quantitative analysis are MSE and SSIM. The results of this research show that the proposed algorithm successfully implemented the reconstruction of CS by adding TV in terms of image quality and quantitative parameters.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
T55069
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Syahrul Ramdani
"ABSTRAK
Proses pemindaian dini saat ini masih dilakukan dengan Computed Tomography Scan atau Magnetic Resonance Imaging. Namun, alat pemindai tersebut memiliki biaya yang mahal dan ukuran yang besar. Pencitraan gelombang mikro merupakan salah satu teknik tomografi alternatif yang dapat menutupi kekurangan tersebut. Sementara itu, sistem pencitraan medis membutuhkan jumlah pengukuran yang cukup banyak untuk mendapatkan citra hasil rekonstruksi yang baik. Untuk mengurangi jumlah pengukuran, penelitian ini mengusulkan pendekatan Compressive Sensing CS untuk aplikasi pencitraan gelombang mikro. Proses pemindaian dilakukan pada perangkat lunak Computer Simulation Technology dengan objek uji berupa phantom kubus dua lapis dengan permitivitas yang berbeda. Agar sesuai dengan kerangka CS , matriks pembobotan Discrete Radon Transform dipilih sebagai matriks proyeksi. Discrete Cosine Transform dan Basis Pursuit dipilih sebagai matriks sparse dictionary dan algoritma rekonstruksi sinyal sparse. Pada proses pemindaian, jumlah translasi dan rotasi divariasikan untuk menguji kinerja CS. Data pengukuran S21 berhasil direkonstruksi menjadi citra dengan pendekatan CS. Hasil rekonstruksi menunjukkan bahwa penambahan jumlah translasi dan rotasi dapat meningkatkan kualitas citra hasil rekonstruksi, meskipun tidak terdapat hubungan yang linear antara keduanya. Secara kualitatif dan kuantitatif, citra hasil rekonstruksi menggunakan CS memiliki kualitas yang lebih baik dibandingkan dengan yang direkonstruksi menggunakan algoritma Filtered Back Projection dan Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique. Sebagai tambahan, CS terbukti dapat merekonstruksi data pengukuran sebenarnya dari phantom fisik menjadi sebuah citra.

ABSTRACT
Early detection is still generally performed by using Computed Tomography scan or Magnetic Resonance Imaging. However, those modalities have high production costs and considerable size. Microwave Imaging is one of the alternative tomography techniques that can overcomes those aforementioned problems. Meanwhile, the medical imaging systems require a great amount of data measurements to obtain a good reconstructed image. In order to reduce the number of measurements, this research proposes a Compressive Sensing CS approach for microwave imaging application. The scanning process is conducted on Computer Simulation Technology software. A two layer cube phantom with different permittivity is used as the scanned object. To meet the framework of CS, weight matrix of Discrete Radon Transform is utilized as projection matrix. Discrete Cosine Transform and Basis Pursuit are selected as sparse dictionary matrix and sparse reconstruction algorithm respectively. In the data acquisition process, the number of translations and rotations is varied to test the performance of CS. The measured S21 data are successfully reconstructed by CS approach into an image. The reconstruction results show that adding the number of translations and rotations can improve the quality of the reconstructed image, although there is no linear relationship between them. Qualitatively and quantitatively, the image reconstructed using CS has a better quality compared to that reconstructed using Filtered Back Projection and Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique algorithm. In addition, CS is proved to be able to reconstruct the real measurement data from the physical phantom into an image"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ria Aprilliyani
"Sel tubuh manusia mengalami pertumbuhan, pembelahan, dan pergantian setiap menitnya secara normal. Pola hidup yang tidak baik terkadang menyebabkan sel mengalami pertumbuhan, pembelahan yang lebih cepat dibandingkan dengan pergantiannya. Pendeteksian dini sangat dianjurkan untuk mengetahui kondisi tubuh secara berkala. Kebutuhan dalam melihat obyek secara non-invasive tanpa merusak dan non-intrusive tanpa memasukkan alat mendorong berkembangnya teknologi tomografi di bidang kedokteran. Pemanfaatan Microwave Imaging dalam bidang medik sebagai teknologi tomografi mengalami peningkatan, karena kelebihan yang dimiliki dibandingkan dengan teknologi tomografi lainnya yaitu resiko kesehatan kecil, biaya yang murah dalam implementasi dan operasinya, dan mudah untuk digunakan. Perbedaan parameter dielektrik pada jaringan normal dan tidak normal dimanfaatkan dalam pendeteksian. Transmitter akan mengalirkan gelombang mikro melalui obyek yang akan diamati dan diterima oleh receiver. Informasi yang dihasilkan dari receiver akan direkonstruksi menggunakan algoritma untuk mencitrakan obyek bagian dalam. Dalam skripsi ini akan dibuat program algoritma Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique SART serta menganalisisnya secara kualitatif dan kuantitatif. Selain itu, akan dibandingkan dengan algoritma Filtered Back Projection FBP dan Algebraic Reconstruction Technique ART untuk melihat hasil citra SART secara keseluruhan. Program SART telah berhasil dibuat dan analisis menunjukkan bahwa hasil rekonstruksi citra SART memiliki hasil citra yang paling baik secara kualitatif dan kuantitatif dibandingkan dengan algoritma ART dan FBP. Sedangkan waktu yang dibutuhkan dalam satu kali iterasi adalah 1 menit 50 detik.

Human cells grow, divide and replace into new cells every minute normally. Sometimes Improper lifestyle causes cell growth and divide faster than cell replacement. Early detection is recommended to know the condition of the body regularly. The challenge for non invasive and non intrusive object encourage the development of tomographic technology in the field of medicine. Utilization of Microwave Imaging in the medical field as a tomography technology has increased, because of its advantages compared to other tomography technologies that are low health risk, low cost in implementation and operation, and easy to use. The differences of dielectric parameters in normal and abnormal tissue are utilized in detection. Transmitter will transmit microwaves through the object to be observed and received by the receiver. The information generated from the receiver will be reconstructed using an algorithm to image the inner object. In this thesis will be created algorithm program Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique SART and analyze it qualitatively and quantitatively. In addition, it will be compared with Filtered Back Projection FBP algorithms and Algebraic Reconstruction Technique ART to see overall SART image results. The SART program has been successfully created and analysis shows that the results of SART image reconstruction have the best image results qualitatively and quantitatively compared to the ART and FBP algorithms. While the time required in one time iteration is 1 minute 50 seconds.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
S69597
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Izra Halim Razzak
"Penelitian ini mengembangkan algoritma rekonstruksi citra gelombang mikro yang menggunakan pendekatan compressive sensing (CS) dimana data yang digunakan bersifat sparse – jumlah data bernilai nol atau yang dapat diabaikan yang ada dalam sebuah set data jauh lebih banyak dibandingkan jumlah data yang tidak bernilai nol. Pengembangan dilakukan dengan menambahkan total variation (TV) sebagai regularisasi spasial dan menggunakan metode alternating direction method of multipliers (ADMM) untuk menyelesaikan masalah optimasi yang dirancang dalam bentuk lagrange. Dengan merekonstruksi phantom simulasi, hasil rekonstruksi yang dilakukan oleh TV berhasil mengungguli algoritma simultaneous algebraic reconstruction technique (SART) dengan selisih nilai SSIM sebesar 0,0179 dan selisih nilai MSE sebesar 0,0119; dan mengungguli algoritma CS tanpa TV dengan selisih nilai SSIM sebesar 0,1699 dan selisih nilai MSE sebesar 0,0444. Nilai ini menunjukkan bahwa tidak hanya TV berhasil diterapkan pada CS, namun juga berhasil meningkatkan performa dan hasil citra rekonstruksi dari algoritma tersebut.

This research improves the compressive sensing (CS) based microwave imaging reconstruction algorithm where used data is sparse – the number of zeros or negligible data of a dataset is far beyond the number of non-zero data. The improvement is done by applying total variation (TV) as the spatial regularization and utilizing alternating direction method of multipliers (ADMM) to solve optimization problem in the form of Lagrange equation. By reconstructing simulation phantom, reconstructed image done by TV surpasses the simultaneous algebraic reconstruction technique (SART) with SSIM margin of 0.0179 and MSE margin of 0.0119; and surpasses CS without TV with SSIM margin of 0.1699 and MSE margin of 0.0444. This shows that not only TV is able to be applied to CS, but also manages to improve the performance of CS algorithm and the reconstructed image of said algorithm."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia , 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Dita Tessa Parastika
"Kebutuhan untuk melihat bagian dalam obyek secara non-invasive maupun non-intrusive merupakan kebutuhan yang sangat mendasar bukan hanya di dunia kedokteran tetapi juga di dalam proses industri, geologi, sistem keamanan, dan lain-lain. Di dunia kedokteran, teknologi ?melihat tembus? ini digunakan untuk keperluan diagnosa dini atau mengambil keputusan sebelum operasi. Beberapa teknologi yang telah dikembangakan antara lain CT scan, MRI, PET, dan SPECT masih memiliki dimensi yang cukup besar, tidak portable dan biaya pembuatan serta pemeliharaan yang mahal. Teknologi baru yang sekarang ini sedang berkembang seperti pencitraan gelombang mikro (microwave imaging) menawarkan beberapa kelebihan seperti biaya yang murah, portable dan bersifat non-invasive maupun non-intrusive. Oleh karena lamanya proses pengambilan data ketika proses pemindaian (scanning), maka diperlukan sistem akuisisi data yang dapat mengambil data pemindaian secara otomatis.
Dalam skripsi ini, dirancang sebuah sistem akuisisi data otomatis untuk pencitraan gelombang mikro yang berbasis algoritma Algebraic Reconstruction Technique. Sistem yang dirancang berupa integrasi perangkat lunak berbasis LabVEW dan perangkat keras berupa perangkat penggerak motor stepper dan mikrokontroler Arduino yang diprogram sebagai pengendali sistem. Pengujian sistem akuisisi data dilakukan dengan menempatkan sebuah phantom uji homogen di antara dua buah antena dipol yang berfungsi sebagai transmitter dan receiver pada frekuensi 3 GHz. Selanjutnya sepasang antena dipol tersebut akan melakukan dua mekanisme untuk mendapatkan proyeksi citra, yakni gerak translasi sejauh 200 mm dan gerak rotasi dengan sudut tempuh 180 derajat. Sebagai acuan, dilakukan simulasi dengan konfigurasi yang sama menggunakan CST Microwave Studio.
Berdasarkan hasil pengujian sistem akuisisi data, diperoleh hasil bahwasannya sistem memiliki tingkat akurasi (step minimum) translasi dan rotasi sebesar 0,5 mm dan 0,5 derajat saat proses pemindaian objek. Hasil pembacaan dataakuisisi normalisasi yang diperoleh memiliki kesalahan rata-rata kurang dari 5% dibandingkan dengan hasil simulasi.

Necesarity to see the inside of the object on non-inavasively and non-intrusively is the fundamental requirement not only in medical fields but also in industrial processes, geological, security systems, and others fields. In the medical world, the "see through" technology is used for early diagnosis or take a decision before the operation. Some developed technologies such as CT scan, MRI, PET and SPECT are considerably still bulky, non-portable and relatively high production and maintenance cost. A new growing technology called microwave imaging offers some other advantages especially low cost, portable, which still maintain on non-invasively and non-intrusively technique. Due to the imaging system that uses back projection method takes relatively long scanning process, hence, data retrieval process is required to be performed by an automatically data acquisition system.
In this bachelor thesis, an automatic data acquisition system is designed for microwave imaging purpose by using Algebraic Reconstruction Techique algorithm. The acquisition system is developed as the integration of software LabVIEW-based and motor stepper hardware driver and programable microcontroller Arduino-based as the system controller. In order to validate the data acquisition system, a homogeneous phantom is placed between two dipole antennas (as a transmitter and receiver) at frequency of 3 GHz. Futhermore, the antennas will perform two mechanism to obtain the image projections, ie 200 mm translational motion and 180 degrees rotational motion. As the reference, the simulation with same configuration is design in CST Microwave Studio.
According to the testing results from the proposed data acquisition system, the system has an accuracy rate (minimum step) by 0.5 mm and 0.5 degree of the translation and rotation when it scans the object. In addition, an average error of the retrieved data from the acquisition system is less than 5% compared with the simulation results.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2016
S64698
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Anugrah Diodharma
"Pencitraan gelombang mikro sudah banyak digunakan di dunia dalam berbagai bidang yang berbeda, salah satunya digunakan pada bidang kesehatan. Penerapan dari gelombang mikro dapat digunakan untuk mendiagnosis tumor/kanker payudara dengan menggunakan sensitivitas yang tinggi untuk mendeteksi jaringan abnormal payudara yang memiliki kontras dielektrik yang rendah, dibandingkan dengan jaringan normal lainnya. Skripsi ini merancang sistem validasi algoritma sensitivity-maps pencitraan gelombang mikro yang telah dilakukan dipenelitian sebelumnya. Metode ini memanfaatkan pengukuran dua jenis objek sebagai kalibrasi sistem, yaitu: objek referensi sebagai latar yang tidak terdapat penghambur dan objek kalibrasi berupa objek kecil sebagai penghambur (scattering). Objek yang diuji terdiri dari objek dengan kontras dielektrik rendah yang terbuat dengan menggunakan material Polyurethane Foam, Balsa Wood, dan Expanded Polystyrene. Rekonstruksi dilakukan pada tiga jenis data pengukuran S-Parameter yaitu S11, S21, dan gabungan keduanya. S-parameter diukur pada dua frekuensi, yaitu 3 dan 10 GHz. Hasil pengukuran akan direkonstruksi menggunakan MATLAB untuk dijadi sebuah citra. Selian itu, parameter relative root mean squared error (RRMSE) dan structural similarity index (SSIM) digunakan untuk menganalisis citra secara kuantitatif. Hasil rekonstruksi menunjukkan pengukuran gabungan ( S11 dan S21) dengan kualitas citra terbaik dengan nilai RRMSE 0.082  dan SSIM 0.477

Microwave imaging has been widely used in the world in a variety of different fields, one of which is used in the health sector. The application of microwaves can be used to diagnose tumors/breast cancer by using a high sensitivity to detect abnormal breast tissue that has a low dielectric contrast, compared to other normal tissues. This thesis designs a validation system for the sensitivity-maps algorithm for microwave imaging that has been carried out in previous studies. This method utilizes the measurement of two types of objects as system calibration, namely: a reference object as a background where there are no scatterers and a calibration object in the form of small objects as scattering. The objects tested consist of objects with low dielectric contrast made using Polyurethane Foam, Balsa Wood, and Expanded Polystyrene materials. Reconstruction was carried out on three types of S-Parameter measurement data, namely S11, S21, and a combination of both. S-parameters are measured at two frequencies, namely 3 and 10 GHz. The measurement results will be reconstructed using MATLAB to become an image. In addition, the relative root mean squared error (RRMSE) and structural similarity index (SSIM) parameters are used to analyze the image quantitatively. The reconstruction results show the combined measurements (S11 and S21) with the best image quality with an RRMSE value of 0.082 and SSIM 0.477."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sayid Hasan Ash Shiddiqy
"Aplikasi teknik biomedis berkembang dengan cepat dalam beberapa dekade terakhir. Salah satu aplikasi dalam teknik biomedis adalah pencitraan medis yang saat ini sudah diadopsi dan beberapa masih diteliti secara luas. Beberapa teknologi yang sudah diadopsi seperti CT scan, sinar-X, MRI, PET dan SPECT masih memiliki dimensi yang relatif besar, tidak portable dan biaya pembuatan serta pemeliharan yang mahal. Sekarang ini, modality baru yang sedang berkembang seperti pencitraan gelombang mikro (microwave imaging) menawarkan beberapa kelebihan lain terutama biaya yang murah, portable, dan bersifat non-invasive dan non-intrusive. Di dalam teknologi pencitraan medis, beberapa diantaranya menggunakan metode rekonstruksi citra yang berbasis algoritma proyeksi balik (back projection). Oleh karena lamanya proses pengambilan data ketika proses pemindaian (scanning), maka diperlukan sistem akuisisi data yang dapat mengambil data pemindaian secara otomatis.
Dalam skripsi ini, dirancang sebuah sistem akuisisi data otomatis untuk pencitraan gelombang mikro yang berbasis algoritma proyeksi balik yang memanfaatkan transformasi Radon. Sistem yang dirancang berupa perpaduan rancangan perangkat keras dan perangkat lunak sehingga menghasilkan integrasi kedua perangkat dalam sebuah sistem akuisisi data pemindaian gelombang mikro. Perangkat lunak yang digunakan berbasis LabVIEW dan board Arduino sebagai interface dalam pengendalian rancangan sistem akuisisi. Pengujian sistem akuisisi data, dilakukan dengan menempatkan sebuah model phantom fisik homogen di antara dua buah antena dipole (sebagai transmitter & receiver) untuk dibandingkan dengan hasil simulasi dengan CST Microwave Studio pada frekuensi 3 GHz dan 5 GHz.
Berdasarkan hasil pengujian sistem akuisisi data, diperoleh hasil bahwasanya sistem memiliki tingkat akurasi (step minimum) translasi sebesar 0,5 mm saat proses pemindaian objek. Hasil pembacaan data akuisisi yang diperoleh memiliki kesalahan rata-rata kurang dari 6% dibandingkan dengan hasil simulasi.

In few current decades, biomedical engineering applications are growing rapidly, which medical imaging is one of biomedical engineering applications that is currently widely adopted and studied for further improvement. Some existing technologies such as CT scan, X-ray, MRI, PET and SPECT are considerably still bulky, non-portable and relatively high production and maintenance cost. A new growing modality called microwave imaging offers some other advantages especially low cost, portable, which still maintain on non-invasively and non-intrusively technique. In some medical imaging systems usually still use a back projection algorithm to reconstruct the image. Due to the imaging system that uses back projection method takes relatively long scanning process, hence, data retrieval process is required to be performed by an automatically data acquisition system.
In this bachelor thesis, an automatic data acquisition system is designed for microwave imaging purpose by using back projection algorithm that employing Radon transform. The acquisition system is designed as a blend of hardware design and software resulting in the integration of the both in a data acquisition system for microwave imaging. The software developed is a LabVIEW-based and Arduino board is set as an interface for controlling the designed acquisition system. In order to validate the data acquisition system, a homogeneous physical phantom is placed between two dipole antennas (as a transmitter and receiver) and the measured result is compared to the the simulation with CST Microwave Studio at the frequency of 3 GHz and 5 GHz.
According to the testing results from the proposed data acquisition system, the system has an accuracy rate (minimum step) by 0.5 mm of the translation when it scans the object. In addition, an average error of the retrieved data from the acquisition system is less than 6% compared with the simulation results.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2015
S60141
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rian Gilang Prabowo
"Pengurangan jumlah penderita tumor otak yang meninggal dapat dicegah dengan salah satunya melakukan diagnosis sedini mungkin. Penanganan dalam mendiagnosis lokasi dari tumor tersebut dapat dilakukan secara non-intrusive tanpa memasukkan alat dan non-invasive tanpa merusak yang merupakan syarat untuk mencitrakan objek di dalam tubuh pada bidang kedokteran. Pencitraan gelombang mikro dapat diaplikasikan pada tomografi gelombang mikro. Untuk mencitrakan seluruh jaringan otak mampu didapatkan dengan menggunakan forward problem saja sehingga letak objek yang diinginkan tumor dapat dideteksi juga. Forward problem dapat dicapai dengan menggunakan sistem akuisisi data dengan metode rotasi dan pseudo-rotasi.
Pada penelitian skripsi ini akan dirancang sebuah perancangan sistem untuk aplikasi pencitraan gelombang mikro menggunakan algoritma Algebraic Reconstruction Technique ART dengan menggunakan metode rotasi dan pseudo-rotasi. Sistem akuisisi data ini memanfaatkan dipole antenna berfrekuensi 3 GHz dan phantom berbentuk lingkaran sebagai objek. Perangkat keras yang digunakan dalam pengimplementasian sistem akuisisi data yang digunakan adalah menggunakan Signal Hound dan Switching Relay.
Sistem antena yang telah dibuat dengan hasil fabrikasi memiliki nilai S11 lebih baik dibandingkan dengan hasil simulasi. Rekonstruksi citra hasil simulasi memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan hasil pengukuran, namun hasil pengukuran memberikan hasil yang lebih baik ketika piksel citra ditambahkan dari matriks 15 x 15 menjadi matriks 60 x 60.

Reducing the number of brain tumors that die can be prevented by one of them make a diagnosis as early as possible. Handling in diagnosing the location of the tumor can be done non intrusively non invasive and non invasive non destructive which is a requirement for imaging of objects in the body in medicine. Microwave imaging can be applied to microwave tomography. To imaging the entire issues brain can be obtained by using the forward problem only so that the location of the desired object tumor can be detected as well. Forward problem can be achieved by using data acquisition system with rotation and pseudo rotation method.
In this thesis research will be designed a design system for the application of microwave imaging using Algebraic Reconstruction Technique ART algorithm using rotation and pseudo rotation method. The data acquisition system utilizes a 3 GHz dipole antenna and a cylindrical phantom as an object. The hardware used in implementing data acquisition system used is using Signal Hound and Switching Relay.
The antenna system that has been made with the fabrication result has a S11 value better than the simulation result. The simulated image reconstruction gives better results than the measurement results, but the measurement results gives better results when the pixel image is added from the 15 x 15 matrix to the 60 x 60 matrix.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
S68306
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Danan Arya Pradana
"Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimisasi proses hyperspectral unmixing dengan menggunakan norm L2,1 untuk menerapkan properti collaborative sparse pada semua piksel yang ada dalam dataset dan menggunakan regularisasi total variation untuk meningkatkan kualitas citra yang dihasilkan. Performa algoritma L2,1-TV akan dibandingkan dengan algoritma yang sudah ada yaitu SUnSAL, CLSUnSAL, dan SUnSAL-TV. Hasil eksperimen menggunakan data sintesis (DS, FR1, FR2, FR3) dan data asli (Urban) menunjukkan bahwa algoritma yang dikembangkan memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan algoritma yang sudah ada secara kualitatif dan kuantitatif terutama pada tingkat SNR yang lebih rendah. Penelitian menggunakan dataset DS menunjukkan algoritma L2,1-TV memiliki kenaikan nilai SRE sebesar 262.42%, 92.93%, dan 74.71% serta penurunan nilai RMSE sebesar 74.23%, 67.39%, dan 14.29% pada ketiga tingkat SNR dibandingkan algoritma lainnya. Untuk dataset FR1, L2,1-TV memiliki kenaikan nilai SRE sebesar 52.81% serta penurunan nilai RMSE sebesar 46.01% pada SNR 20 dB namun memiliki nilai SRE dan RMSE yang lebih buruk pada SNR 30 dB dan 40 dB yaitu sebesar 3.59% dan 7% untuk SRE serta 9.43% dan 2.86% untuk RMSE. Untuk dataset FR2, L2,1-TV memiliki kenaikan nilai SRE sebesar 102.76% dan 1.84% pada SNR 20 dB dan 40 dB serta penurunan nilai RMSE sebesar 52.78% pada SNR 20 dB namun memiliki nilai SRE yang lebih buruk pada tingkat SNR 30 dB berupa 4.96% serta RMSE yang lebih buruk pada SNR 30 dB dan 40 dB berupa 9.8% dan 3.57%. Untuk dataset FR3, L2,1-TV memiliki kenaikan nilai SRE sebesar 96.44%, 0.97% dan 5.42% pada ketiga tingkat SNR serta penurunan nilai RMSE sebesar 61.33% dan 3.13% untuk SNR 20 dB dan 40 dB. Pada SNR 30 dB, L2,1-TV memiliki nilai RMSE yang sama dengan algoritma lainnya. Untuk dataset Urban, algoritma L2,1-TV memiliki kenaikan nilai SRE sebesar 2.6% dan penurunan nilai RMSE sebesar 1.15% dibandingkan algoritma lainnya.

In this study, we construct an algorithm to optimize the hyperspectral unmixing problem using L2,1 norm and Total Variation regularization to reduce error. Specifically, our research aims to improve the unmixing results by applying L2,1 norm to impose collaborative sparsity on all pixels in the data set and adding Total Variation regularization to improve the smoothness of resulting image. We compared our algorithm performance to existing algorithm such as SUnSAL, CLSUnSAL, and SUnSAL-TV. Our experimental results with both synthetic and real hyperspectral data show improvement in RMSE and SRE compared to other methods especially on lower SNR. On our experiment using DS dataset, L2,1-TV algorithm showed improvement in SRE by 262.42%, 92.93%, and 74.21% as well as RMSE by 74.23%, 67.39%, dan 14.29% for SNR level 20 dB, 30 dB, and 40 dB respectively compared to other methods. On experiment using FR1 dataset, L2,1 algorithm showed improvement in both SRE and RMSE by 52.81% and 46.01% respectively for SNR level 20 dB compared to other methods but have worse results in SNR level 30 dB and 40 dB. On experiment using FR2 dataset, L2,1-TV algorithm showed improvement in SRE by 102.76% and 1.84% for SNR level 20 dB and 40 dB respectively but have worse result in SNR level 30 dB by 4.96%. L2,1-TV also showed improvement in RMSE by 52.78% for SNR level 20 dB but have worse result in SNR level 30 dB and 40 dB by 9.8% and 3.57% respectively. On experiment using FR3 dataset, L2,1-TV algorithm showed improvement in SRE by 96.44%, 0.97%, and 5.42% for SNR level 20 dB, 30 dB, and 40 dB respectively. L2,1-TV algorithm also showed improvement in RMSE by 61.33% and 3.13% for SNR level 20 dB and 40 dB respectively as well as having the same RMSE value for SNR level 30 dB compared to other methods. On experiment using real data, L2,1-TV algorithm showed improvement in both SRE and RMSE by 2.6% and 1.15% respectively compared to other methods.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
M. Bastian Maulana
"Pada teknik pencitraan hiperspektral kemungkinan terjadinya pencampuran kandungan beberapa material di permukaan bumi (endmembers) dalam sebuah piksel cukup besar. Hal ini bisa disebabkan oleh resolusi sensor spasialnya yang kurang baik atau secara alami pencampuran terjadi pada tingkat partikel. Oleh karena itu dibutuhkan metode untuk memisahkan pencampuran endmembers tersebut agar didapatkan informasi spasial mengenai distribusi material pada tingkat subpiksel, metode ini dikenal dengan istilah unmixing (pemisahan). Penelitian ini mengajukan metode pemisahan citra hiperspektral menggunakan norm L1-L2. Pembagian kandungan kuantitatif material (abundances) dicari menggunakan model sparse regression unmixing dengan melihat karakteristik sparse-nya. Model yang diajukan dioptimisasi menggunakan algoritma alternating direction method of multipliers (ADMM). Hasil analisis secara kualitatif dan kuantitatif menunjukkan bahwa metode yang diajukan menghasilkan kualitas yang paling baik dengan menghasillkan nilai SRE yang paling tinggi yaitu 22,275 dibanding metode SUnSPI 15,274 dan SUnSAL-TV 20,803 serta menghasilkan nilai RMSE yang paling rendah yaitu  6,4x10-4 dibanding metode SUnSPI 1,5x10-3 dan SUnSAL-TV 7,2x10-4.

Hyperspectral Imaging has a high chance of mixing of various material on Earths surface (endmembers) in a pixel. Low quality of spatial resolution sensor or naturally occured mixing in particle level are usually the problem. Consequently, new method is required in order to separate the endmembers mixing to acquire spatial information regarding material distribution in sub-pixel level, this method is called unmixing. This research proposes unmixing method of hyperspectral imaging based on L1-L2 norm. The quantitative distribution of material  (abundances) is sought using sparse regression unmixing model by looking into the sparse characteristic. The proposed latest model is optimised using altering direction method of multipliers (ADMM) algorithm. The result of quantitative analysis shows that the proposed method generates the best quality by having the highest SRE value, which is 22.275 as compared to SunSPI and SunSAL-TV method which are 15.274 and 20.803 consecutively, and lowest RMSE value, which is 6.4. 10-4 as compared to SunSPI and SunSAL-TV method which are 1.5×10-3 and 7.2×10-4 consecutively.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>