Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengenalan rambu lalu-lintas merupakan salah satu tugas yang harus dilaksanakan oleh sebuah mobil pintar_ Pada kondisi jalan sebenarnya, masalah yang dihadapi akan meliputi bervariasinya kuat cahaya, perubahan skala rambu karena perubahan jarak, dan adanya noise pada rambu. Sebuah sistem pengenalan rambu yang baik akan dipersiapkan untuk mengatasi masalah-masalah tersebut. Pada Skripsi ini, dicoba untuk merancang sebuah sistem pengenalan rambu yang dipersiapkan untuk berhadapan dengan masalah-masalah di atas. Sistem ini masih bersifat off-line. Citra yang dipakai adalah citra basil pemotretan, sedangkan keluaran berupa pengenalan jenis rambu. Rambu yang dikenali dibatasi hanya yang tepinya berwarna merah saja. Untuk mengatasi masalah bervariasinya kuat cahaya, segmentasi rambu dari lingkungan memakai basis sistem wama HSI. Sistem warna ini mendeskripsikan sebuah warm dalam 3 komponen terpisah. Hue dipakai untuk menyatakan wama dominan yang dilihat pengamat, saturasi menyatakan kemurnian relatif dari warna tersebut, atau jumlah warna putih yang tercampur dengan kue tersebut, sedangkan kuat Iemahnya cahaya dinyatakan dalam intensitas. Pengenalan bentuk dan citra rambu yang sudah tersegmentasi dilakukan oleh jaringan saraf tiruan (ANN T Artificial Neural Networks). Jaringan yang dipakai berupa jaringan bertingkat antara Kohonen dan Propagasi Balik (Backpropagation). Modus kerja jaringan Kohonen adalah unsnpervis-ed, sedangkan Propagasi Balik bersifat supervised. Penggabungan keduanya diharapkan memberikan kineda yang lebih balk. Agar fungsi ANN hanya kepada pengenalan bentuk dan bukan warna rambu, maka citra rambu tersegmentasi diubah terlebih dahulu menjadi citra monokrom. Selanjutnya dilakukan proses penghalusan (smoothing) terhadap citra monokrom untuk memperbaiki kualitas citra. Ekstraksi eiri masukan ke ANN dilakukan dengan teknik ekstraksi ciri spektrum daya Fourier."

"ABSTRAKPenelitian ini menerapkan dan menganalisa teknik pengolahan citra untuk deteksikanker paru-paru. Teknik pengolahan citra banyak digunakan di beberapa masalahmedis untuk perbaikan citra dalam deteksi fase dan pengobatan dini. Penelitian inimengusulkan metode deteksi kanker paru-paru berbasis segmentasi citra.Segmentasi citra adalah salah satu pengolahan tingkat menengah dalampengolahan citra. Pendekatan wilayah dan watershed digunakan untuk prosessegmentasi citra CT scan. Fase deteksi yaitu peningkatan kualitas citramenggunakan filter Gabor, segmentasi citra, dan ekstraksi fitur dengan binerisasi.Dari hasil percobaan, ditemukan efektivitas dari pendekatan tersebut. Fitur utamauntuk mendeteksi kanker adalah dengan menggunakan perbandingan yangdilakukan dengan persentase piksel dan penanda citra.

---

ABSTRACTIn this undergraduate thesis, we implement and analyze the image processingmethod for detection of lung cancer. Image processing techniques are widelyused in several medical problems for repairs picture in the phase detection andearly treatment. This research proposed a detection method of lung cancer usingimage segmentation. Image segmentation is one of intermediate level processingin image processing. Marker control and watershed approach are used to segmentof CT scan image. Detection phases are followed by image enhancement usingGabor filter, image segmentation, and features extraction with binarization. Fromthe experimental results, we found the effectiveness of our approach. The maindetected features for accurate images comparison are mask labeling with highaccuracy and robust."