Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Makalah ini membahas dua pilihan penerapan struktur basis data citra pada sistem pencarian citra berbasis isi. Pendekatan pertama menggunakan folder untuk menyimpan berkas citra dan Java object serialization untuk menyimpan data citra. Pendekatan kedua menggunakan basis data Data Base Management System MySQL untuk menyimpan berkas dan data citra. Kedua pendekatan dibahas dari aspek penerapan struktur basis data untuk tujuan pengembangan sistem pencarian citra berbasis isi yang efisien. Data yang tidak terstruktur dan proses clustering data lebih mudah ditangani dengan struktur basis data dari pendekatan pertama. Data yang jumlahnya besar dan terstruktur serta proses indexing lebih mudah ditangani dengan struktur basis data dari pendekatan kedua. Sistem pencarian citra berbasis isi lebih banyak melakukan kueri jenis select dibandingkan dengan insert dan update data, dalam hal ini kedua pendekatan dapat memenuhinya dengan baik. Secara umum, pendekatan kedua dianggap memberikan dukungan yang baik dalam penyimpanan dan manipulasi data, serta dapat mengurangi upaya dan waktu yang dibutuhkan pada pengembangan sistem."

"Pada penelitian ini akan diterapkan sistim visi komputer terhadap contoh maket pemandangan suatu daerah, yang terdiri dari beberapa jenis kelas pola, misalnya tanaman, air, perumahan, dan sebagainya. Data citra pemandangan tersebut direkam oleh suatu sistim akuisisi memakai kamera video CCD-warna yang mengandung informasi digital dalam tiga kanal spektrum elektromagnetik.Yang akan diselidiki adalah bagaimana jenis-jenis pola tersebut dapat diklasifikasikan oleh suatu sistim perangkat komputer cerdas berbantuan jaringan syaraf tiruan dan logika fuzzy, sehingga hasilnya dapat tervisualisasi ''serta memberikan unjuk- kerja klasifikasi yang cukup .memadai dibandingkan dengan metode-metode yang telah lazim digunakan, seperti multiple density slicing, nearest neighbor, dan maximum likelihood.Aspek penelitian.ini adalah bahwa kalau sistim tersebut berhasil, maka baik metode maupum perangkat yang dibuat dapat dikembangkan untuk teknik penginderaan jauh, aplikasi medis, kontrol kualitas dengan.pemeriksaan oleh mesin komputer, dsb.Unjuk kerja metode klasifikasi dinyatakan oleh prosentasi kebenaran pada-suatu tabel yang menyatakan distribusi pengkategorian obyek ke dalam kelas yang telah ditentukan sebelumnya. Pengecekkannya langsung dilakukan dengan maket yang dibuat, sehingga beberapa pengamatan lapangan dari berbagai sudut pandang serta ketinggian dapat diatur sebaik-baiknya guna melengkapi hasil-hasil percobaan. Disamping itu hasil klasifikasi yang bertipe peta tematik disertai legends yang sesuai, dapat ditampilkan atau divisualisasikan pada layar monitor SVGA.

---

In this research, it is applied a computer vision system to an image which is consisting of several objects patterns. from an artificial maquette scene which had been taken by a color CCD camera. Due to object's responses in several electromagnetic waves are different to each other, then the 'recorded image can be splitted into three different color channels, i.e. blue, green, and red.

The research will investigate how to classify the above patterns. by using' an. intelligent computer system such as neural networks and fuzzy logic in order to obtain a reasonable performance compared with the available conventional classification system such as multiple density slicing, nearest. neighbor, and maximum likelihood.

The aspect of research is that the designed method -if successful- may be developed-to be applied to remote sensing technology, medical application, quality control by machine inspection, etc.

The classification performance is represented by percentage of correct on a truth table, which is reflected the distribution of object's category to a predetermined category. The direct observation can easily be done on the available maquette, so the several looking angles and height can be arranged to accomplish the experimental results. Beside it, the classification results will be represented on a thematic map with suitable legends to be visualized on a SVGA color monitor."

"Pada paper ini, dilakukan pemilihan feature dari citra RGB (Red-Green-Blue) untuk memprediksi tingkat kemanisan buah belimbing yang dicirikan dengan kandungan TPT (Total Padat Terlarut). Dari feature terpilih, dilakukan transformasi komponen utama satu dimensi (1D-PCA) dan dua dimensi (2D-PCA) untuk mereduksi dimensi citra. Kemudian dilanjutkan dengan proses pengenalan tingkat kemanisan yang dalam paper ini dikelompokkan menjadi tiga, yaitu manis, sedang, dan asam. Nilai batas tiap kelompok didasarkan pada bentuk histogram nilai TPT. Dari 300 citra buah belimbing diperoleh hasil bahwa secara akurasi, teknik 1D-PCA maupun 2D-PCA memberikan hasil yang relatif sama. Namun dari segi kecepatan, 2D-PCA jauh lebih cepat dibanding 1D-PCA, khususnya pada bagian pembentukan sumbu. Model hubungan tingkat kemanisan sebagai fungsi dari nilai RGB memberikan tingkat determinasi terbesarnya 69.9%. Percobaan menunjukkan bahwa 1D-PCA maupun 2D-PCA mampu menerangkan sekitar 95% model hubungan tersebut yang dikembangkan pada ruang asal. Teknik PCA digabungkan dengan jarak Euclidean untuk pengenalan mampu mengenali buah kelompok manis dengan akurasi 100%. Sedangkan untuk kelompok asam dan sedang teknik yang dilakukan gagal melakukan pengenalan dengan baik"

"Tesis ini membahas proses klasifikasi citra berdasarkan analisis tekstur. Penganalisaan tekstur menggunakan cara pendekatan statistik. Pertama akan dikenalkan konsep unit tekstur sebagai unit terkecil yang mempunyai sifat-sifat tekstur secara lengkap. Sifat-sifat tersebut menyangkut hubungan suatu pixel dengan 8 pixel di sekelilingnya. Kemudian akan ditunjukkan bagaimana suatu tekstur dapat dipecah menjadi himpunan unit tekstur, dan kemudian bisa dibuat distribusinya berdasarkan jenis tekstur dalam citra tersebut, sehingga didapat hasil spektrum tekstur.Klasifikasi dilakukan secara terawasi dan dengan ciri histogram spektrum tekstur. Ketelitian rata-rata klasifikasi ini, 96% untuk tekstur regular, 56% untuk tekstur alami radar, 55% untuk tekstur citra LANDSAT, dan 66% untuk tekstur Brodatz.Hasil pengukuran ciri tekstur BUS. GS dan DD pada beragam citra di atas yang digambarkan dalam bentuk diagram ciri menunjukkan bahwa ketiga ciri ini dapat digunakan sebagai pembeda tesktur."

"Masalah yang biasa terjadi dalam pembuatan sistem pengenalan wajah adalah jumlah dimensi yang terlalu besar untuk diproses ke dalam classifier, sehingga biaya komputasi yang dibutuhkanpun akan semakin besar pula. Penelitian berikut mencoba untuk mereduksi dimensi dalam ruang spatial akan tetapi dari hasil reduksi dimensi ini tidak membuat proses ekstraksi fitur kehilangan informasi penting yang mengakibatkan penurunan akurasi pengenalan.Reduksi dimensi dalam ruang spatial ini didapatkan dengan cara membangkitkan sejumlah garis pada data citra secara acak. Ada dua metode dalam membangkitan garis yaitu Fitur Garis Acak (FGA) dan Template Fitur Garis Acak (TFGA). Pada FGA, sejumlah garis dibangkitkan pada seluruh data citra secara acak. Sedangkan TFGA, sejumlah garis dibangkitkan hanya satu kali saja dan himpunan garis ini yang akan digunakan untuk membangkitkan garis pada data citra yang lain. Dari masing-masing garis ini dibangkitkan sejumlah spatial window. Vektor representasi citra didapatkan dari rata-rata intensitas yang terdapat pada spatial window tersebut. Vektor representasi citra ini akan dijadikan fitur untuk classifier. Classifier yang digunakan adalah k-nearest neighborhod dan backpropagation sebagai pembanding.Dari hasil percobaan menggunakan database weizmann, didapatkan bahwa pengenalan akan lebih stabil jika metode untuk membangkitkan garis adalah TFGA. Selain stabil dengan metode TFGA ini akurasi pengenalan lebih baik dibandingkan dengan metode FGA pada jumlah garis yang sama. Pada jumlah garis yang terkecil dengan menggunakan classifier k-nearest neighborhod, rata-rata akurasi pengenalan metode FGA adalah 46.67% sedangkan dengan TFGA akurasi pengenalan adalah 57.14%. Dengan classifier pembanding backpropagation dan menggunakan metode TFGA didapatkan rata-rata akurasi pengenalan 78.29%. Secara umum dari keseluruhan metode semakin bertambah jumlah garis maka semakin meningkat pula tingkat akurasi pengenalan."

"Akurasi hasil deteksi perubahan citra jarak jauh sangat tergantung pada akurasi metode klasifikasi yang digunakan. Salah satu cara untuk mendapatkan hasil yang lebih baik adalah dengan mengoptimalkan setiap prosedur pengolahan citra. Salah satunya dengan algoritma deteksi perubahan dengan menggunakan metode image differencing akan mendapatkan peta perubahan yang masih harus dianalisa sebagai prosedur klasifikasi citra binarisasi. Penelitian ini bertujuan melakukan kombinasi model penggabungan algoritma ambang. Serta membandingkan algoritma ambang untuk mendapatkan nilai ambang terbaik mengunakan fungsi entropi secara otomatis untuk memecahkan masalah deteksi perubahan dengan pendekatan klasifikasi data yang tidak tersedia. Dengan menggunakan asumsi model statistik untuk mengetahui kelas wilayah berubah dan tidak berubah yang menampilkan berbagai perkiraan algoritma ambang mengunakan analisa discriminan, entropi lokal, entropi gabungan, entropi global, relatif entropi lokal, relatif entropi gabungan dan relatif entropi global. Pada penelitian ini digunakan model fusi Markov random fields untuk menggabungkan informasi-informasi deteksi perubahan hasil identifikasi algoritma ambang yang lebih komprehensif dalam menunjang pembuat keputusan.Penelitian ini menemukan bawa pengunaan algoritma analisa discriminan terlalu sensitive untuk mendeteksi perubahan. Tingkat akurasi deteksi wilayah berubah terbaik mengunakan metode analisa discriminan sebesar 99% namun juga terlalu sensitif terhadap perubahan yang ditunjukan dengan tidak hanya wilayah yang terbakar terdeteksi juga wilayah tidak terbakar. Akurasi deteksi terbaik yang dapat dicapai mengunakan fungsi entropi dimiliki oleh lokal relatif entropi (99%) dan lokal entropi (97%) yang menjadikan sangat baik adalah mempunyai kesalahan deteksi kecil. Algorima fusi mengunakan metode Markov memberikan akurasi deteksi terbaik sebesar 93%, lebih rendah dari kemampuan deteksi dengan algoritma ambang yang menggunakan fungsi entropi. Namun algoritma fusi MRF akan semakin memastikan wilayah yang berubah. Secara umum, ditemukan bahwa pengurangan jumlah pixel dalam variasi histogram dalam citra berpengaruh besar pada tingkat akurasi deteksi perubahan dan sensitifitas algoritma ambang untuk mendeteksi perubahan. Semakin rendah jumlah pixel dalam variasi histogram semakin baik klasifikasi wilayah berubah terdeteksi dan semakin cepat waktu pemprosesan."

"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."