Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKTelah dilakukan percobaan penerapan tapis pada cuplikan citra skala keabuan 8 bit [0-255] yang terkubur dalam bising elektronik akibat dari perekaman pada illumiasi rendah dengan metoda logaritmik, metoda homomorfik dan difinisi sendiri metoda konvolusi dikrit dengan beberapa penopeng [masking]. Disamping itu dilakukan juga pada cuplikan citra yang terkubur dalam bising periodik dan bising acak dengan tapis metoda pemotongan puncak spektral bising, serta tapis median.Dari percobaan tersebut telah diperoleh beberpa metoda yang tepat dan dapat direkomendasikan untuk meningkatkan kualitas ketajaman kontras obyek citra, meminimalkan bising sehingga obyek citra tersebut dapat diidentifikasi. Untuk kasus citra hilal yang tampak blur diterapkan tapis metoda konvolusi diskirit difinisi sendiri, dan tapis metoda homomorfik, sedangkan untuk kasus cuplikan citra hilal dan kendaraan dalam kegelapan, selain dengan tapis seperti metoda tersebut, juga diterapkan metoda pemekaran kontras secara logaritmik.Pada percobaan ini kualitas citra secara visual [tampak mata] yang baik dinilai dari lebar spektrum intensitas skala keabuan pada analisa histogramnya, kontras simultan skala keabuan [Efek Mach Band] dan perubahan frekuensi intensitas tepi [edge] obyek citra terhadap piksel sekitarnya."

"Teori color Vision yang telah ada sebelum munculnya teori retinei, seperti teori tiga pigmen (teori Young-Helmholtz) dan teori warna oponen, temyata kurang dapat menjelaskan fenomena yang ada dalam dunia penglihatan manusia seperti color constancy dan simultaneous contrast. Ternyata kemudian Land memperkenalkan teorinya yang mencoba menggali kemampuan mata manusia dalam menangkap dan memproses gambar objek. Dalam pengolahan citra, retinex ini dapat diartikan sebagai proses yang menghadirkan realisme visual pada citra secara otomatis.Di antara banyak algoritma retinex yang ada, dalam skripsi ini akan dibahas dua algoritma relinex, yaitu algoritma relines McCann99 dan algoritma retinex Frankle-McCann secara mendalam disertai dengan implementasinya pada Matlab. Dari iimplementasi Matlab yang telah dirancang agar dapat memproses gambar berwarna, akan dilakukan uji coba. Dalam hasil uji coba akan terlihat bagaimana proses kerja dan ;unjuk kerja retinez terhadap citra input, yang menunjukkan bahwa kedua algoritma refinex tersebut dapat melakukan perbaikan citra dalam masalah color constancy dan juga melakukan estimasi pencahayaan yang sesuai dengan efek simultaneous contrast."

"Peningkatan teknologi di bidang penyimpanan data semakin menambah kemudahan didalam penyimpanan data dalam jumlah yang besar. Bila sebelumnya kesulitan penyimpanan data lebih dikarenakan oieh media penyimpanan yang terbatas, sekarang telah tersedia berbagai jenis media penyimpan yang memberikan kemudahan bagi para penggunanya untuk dapat melakukan penyimpanan data dalam jumlah besar baik secara permanen ataupun sementara. Kemudahan inilah yang membuat berbagai produsen perangkat lunak mulai mengembangkan berbagai jenis data yang menunjang penyimpanan data bergerak dalam berbagai bidang. Namun sejalan dengan perkembangan tersebut ada beberapa hal yang menjadi hambatan didalam pemanfaatan dari penyimpannan data ini. Diantaranya adalah masalah keamanan, pembajakan bahkan pemalsuan data yang dapat dilaksanakan secara mudah dan dalam waktu yang relatif tidak terlalu lama. Hambatan tersebut salah satunya dapat diatasi dengan memanfaatkan teknologi kriptografi atau penyandian data dalam format tertentu yang tidak mudah untuk diubah dan di Baca dengan berbagai perangkat lunak yang banyak beredar dipasaran. Namun jalan keluar tersebut jugs memiliki hambatan dalam pelaksanaannya, mengingat pelaksanaan penyandian data (kriptografi) tersebut dilakukan dengan tujuan agar data tersebut tidak mudah diubah dan didistribusikan, maka pada pendistribusiannya juga perlu menyertakan perangkat lunak yang dapat melakukan pembacaan kembali data tersebut secara akurat. Dengan alasan diatas maka dibuat perangkat lunak yang memilil kemampuan untuk membaca dan menampilkan gambar dengan format penyandian yang sama, mengatur pengolahan kualitas citra, mengubah citra menjadi format standar JPEG dan bmp, dan mencetaknya tapi tapi tetap mengutamakan jumlah atau besar file yang cukup kecil sehingga tidak pedu dilakukan instalasi untuk penggunaannya."

"Penelitian ini membahas mengenai teknik manufaktur dengan skala mikro yang dilakukan dengan metode micro-milling berbasis kepada olah citra 2D. Tekstur part mikro dihasilkan dengan mesin micro-milling 3 axis. Pada metode olah citra yang dikembangkan pada metode olah citra 2D ini data input citra akan mengalami tiga proses sebelum dilakukan pemesinan. Pertama, data mapping digunakan untuk mengkonversi data yang di dapat dari input citra (intensitas pixel dan resolusi citra) menjadi data ukuran untuk pemesinan: tinggi maksimum, panjang dan lebar (mm) dari tekstur. Pada penelitian ini intensitas citra digunakan sebagai pengontrol kontur dari tekstur mikro dan resolusi sebagai pengatur luas pengerjaan pada benda kerja. Kedua, data intensitas dari citra tersebut dikonversi menjadi data kontur 3D dari tekstur mikro yang telah ditentukan pada langkah pertama. Ketiga, digunakan algoritma smoothing pada data kontur untuk mendapakan permukaan smooth yang dapat dilakukan pemesinan. Untuk koordinat pergerakan pemakanan pada proses pemesinan digunakan metode gouging avoidance sehingga pergerakan pemakanan mengikuti pola citra 2D yang digunakan. Hal ini dilakukan dengan citra beresolusi 127x150 pixel dan 254x300 pixel. Setelah data 3D dari tekstur mikro sudah dapat dihasilkan, perancangan tool path dilakukan untuk mendapatkan part mikro dengan tekstur yang sudah dirancang pada metode olah citra yang dilakukan pada tahapan sebelumnya. Pemesinan sudah dapat dilakukan dan dari metode olah citra 2D yang dibahas pada penelitian ini dapat dijadikan salah satu metode untuk pemesinan permukaan part mikro.

---

This research focuses on developing method to produce 3D micro-texture on micro-part based on 2D image. The micro-texture itself is manufactured by 3-axis micro-milling. In the developed method, a 2D square image with desired pattern is used as input data and a three processing-step is required afterward. First, three prescaled-mapping values are set accordingly and used to convert the image data (pixel intensity and image resolution) into specified dimension: maximum height, length and width (mm) of the texture. In this case, the image intensity is used to control maximum contour height of micro-texture, and the resolution is used to set desired dimension of the texture. Second, pixel intensity data of the image is then converted into 3D contour-height data of micro-texture based on the prescaled-mapping values determined in the first step. Third, smoothing algorithm is then carried out to the contour-height data to obtain a more reasonably smooth surface. The movement coordinate data of the machining process is generated with gouging avoidance methods that follow the pattern of 2D images. 2D input images with different resolution: 127 x 150 pixels and 254 x 300 pixels were used to test the algorithm. Once the 3D micro-texture data is ready, tool path generation is then carried out to produce micro-part with the designated texture on it. The result shows that the developed method can successfully produce 3D micro-texture thus can be further used for micro-texture surface machining."

"ABSTRAKMicro-milling adalah pemesinan milling dalam skala mikro, dimana terdapat beberapa kesulitan dalam konversi dari skala makro ke skala mikro. Produk berskala mikro belakangan menjadi kebutuhan di bidang kesehatan, energi, manufaktur, bahkan pertahanan Pada umumnya untuk pemesinan pada micro-milling digunakan mata pahat dengan diameter kurang dari 600 μm sampai dengan 100 μm.Penelitian yang dilakukan adalah pembuatan tekstur permukaan (micro-texture) produk mikro berbasis dari citra 2D. Proses dilakukan dengan melakukan rekayasa terhadap suatu citra dimana nilai intensitas warna menjadi nilai level ketinggian. Pada perancangan tool path, dilakukan proses gouging avoidance untuk menhindari terjadinya over cut pada saat pemesinan. Nilai intensitas tersebut yang dijadikan kumpulan CL-Point yang selanjutnya akan dikonversi menjadi NC-File untuk dilakukan pemesinan.Pemesinan menggunakan benda kerja berbahan material aluminium A1100 dengan ukuran 3 x 3 x 3 mm. Dengan tingkat kekerasan 28 HRC, ini menjadi pertimbangan dalam penentuan kedalaman pemakanan (Depth of Cut) dan kecepatan pemakanan (Feed rate). Sebagai masukan data yang menjadi CL-File digunakan citra berukuran resolusi 150 x 127 piksel dan 300 x 254 piksel. Dengan metode rekayasa citra telah dapat dihasilkan 2 micro-texture part berbeda dengan menggunakan metode ini.

---

abstractNowadays, micro products become more demanding in several aspects such as health, energy, manufacturing, even military. One of ways to produce micro products is by using micro-milling process. Micro-milling is machining in micro scale. In general, micro-milling uses cutting tool with diameter less than 600 μm. In some micro products, texturing of the part surface maybe needed. This research conducted the manufacture of micro-texture of micro part based on 2D image. The color intensity values of 2D image were converted or mapped into the contour of the texture of micro product in Cartesian domain. Then, toolpaths are generated based on the contour values with gouging avoidance. The CL-point of generated toolpaths were then post processed into NC-point also known as NC-file. The workpieces used for this micro-texturing are using Aluminium A1100 material size of 3 x 3 x 3 mm dimension. The hardness of this material is 28 HRC, which is for determine the dept of cut and feed rate. The toolpaths generated on different size of image resolution 150 x 127 pixels and 300 x 254 pixels. Two different workpieces were successfully produced using the above developed method."

"ABSTRAKLaboratorium Irisa UBS ingin meningkatkan fungsi platform perangkat lunak yang bernama PELICAN. PELICAN adalah sebuah platform yang digunakan untuk pengolahan dan analisis citra yang bekerja pada bahasa pemrograman Java. Ruang lingkup, banyaknya fungsi serta algoritma yang tertanam memungkinkan kita untuk lebih memahami struktur pada PELICAN, misalnya aturan-aturan untuk membuat algoritma di PELICAN dan bagaimana cara untuk memanggil fungsi di PELICAN dalam aplikasi demonstrasi. Indexing citra merupakan bagian dari pengolahan citra yang memiliki tujuan utama untuk mengelola gambar atau video pada seperangkat deskriptor konten, untuk mengukur kesamaan dengan deskriptor yang sesuai dengan query. Tetapi permintaan ini dapat mengambil bentuk yang sangat berbeda, dapat konseptual (kata misalnya), simbolik (misalnya kerusakan) atau instan (misalnya gambar yang lain). Oleh karena itu sangat penting untuk memiliki sistem untuk mengindeks dan mencari gambar yang paling relevan untuk konten pada gambar / video tersebut. Maximally Stable Extremal Regions (MSER) adalah salah satu dari beberapa algoritma untuk menemukan region interes. Algoritma ini diusulkan oleh Matas untuk menemukan korespondensi antara unsur-unsur gambar dari dua gambar dengan perspektif yang berbeda.

---

ABSTRACTIRISA UBS laboratory wants to improve the functionality of its software platform PELICAN. PELICAN is a platform used for the analysis and image processing in Java. The environment of PELICAN and its many functions and embedded algorithms allow us to better understand its structure, for example rules to create an algorithm in PELICAN and how to call a function in PELICAN in a demonstration application. Image Indexing is a part of image processing that has the main objective is to attach to an image to a video or a set of descriptors of the content, in order to measure the similarity with the descriptors corresponding to the query. But this query can take very different forms, it can be conceptual (eg word), symbolic (eg breakdown) or instant (eg another image). It is therefore very important to have a system for indexing and searching for images that are most relevant for their content. Maximally Stable Extremal Regions (MSER) is one of several algorithms to find the region of interest. This algorithm was proposed by Matas to find correspondences between the elements of the images from two images with different perspectives."