Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Data seismik refleksi yang direkam pada survey seismik darat sering terkontaminasi oleh noise koheren groundroll yang merupakan gelombang dispersif yang merambat di permukaan. Sinyal gelombang groundroll ini memiliki ciri amplitude yang besar dan frekuensi yang relative rendah dan berubah di sepanjang perambatannya (non-stasioner). Beberapa teknik pemfilteran yang selama ini digunakan adalah berdasarkan pada pendekatan dengan transformasi Fourier, dimana transformasi Fourier ini mengasumsikan wavelet bersifat statis sepanjang perambatannya. Teknikteknik pemfilteran tersebut diantaranya adalah pemfilteran frekuensi (frequency filtering), dan f-k filtering. Suatu alternative baru dari transformasi Fourier yang dapat digunakan saat ini adalah transformasi wavelet, dimana transformasi ini mengurai/mendekomposisi sebuah fungsi menggunakan fungsi basis (dasar) yang memiliki durasi terbatas baik dalam domain fekuensi maupun domain waktu. Hal ini berbeda dengan transformasi Fourier, dimana transformasi Fourier mendekomposisi suatu fungsi menggunakan fungsi basis sinusoidal yang memiliki durasi tak terbatas pada domain waktu dan frekuensi. Dengan menggunakan transformasi wavelet, pemfilteran gelombang groundroll dapat dilakukan dengan baik dan memiliki kelebihan dibandingkan dengan pemfilteran dengan transformasi yang berbasis transformasi Fourier, diantaranya adalah kualitas sinyal reflektor yang tetap terjaga.

---

Low-frequency, high-amplitude ground roll is an old problem in land-based seismic field records. Current processing techniques aimed at ground-roll suppression, such as frequency filtering, f -k filtering, and f -k filtering with time-offset windowing, use the Fourier transform, a technique that assumes that the basic seismic signal is stationary.

A new alternative to the Fourier transform is the wavelet transform, which decomposes a function using basis functions that, unlike the Fourier transform, have finite extent in both frequency and time. Application of a filter based on the wavelet transform to land seismic shot records suppresses ground roll in a time-frequency sense; unlike the Fourier filter, this filter does not assume that the signal is stationary.

The wavelet transform technique also allows more effective time-frequency analysis and filtering than current processing techniques and can be implemented using an algorithm as computationally efficient as the fast Fourier transform. This new filtering technique leads to the improvement of shot records and considerably improves he final stack quality."

"Multichannel Blind Deconvolution digunakan dalam restorasi citra karena pada kenyataannya statistik citra asli dan fungsi blur (point spread function) tidak selalu diketahui dengan pasti. Semakin banyak informasi tentang citra asli dan fungsi blur maka restorasi citra akan semakin baik, oleh karena itu diperlukan suatu cara yang mampu mendeteksi citra asli sebaik mungkin dan menggali sebanyak mungkin informasi fungsi blur (PSF) untuk peningkatan kualitas restorasi citra.Metode MBR telah dikembangkan dengan menggunakan cross-correlation antara citra-citra terdegradasi dengan filter bank restorasi, yaitu melakukan restorasi langsung dari citra terdegradasi ke filter bank restorasi. Hasil restorasi pada metode ini sangat sensitif terhadap pergeseran titik piksel dari tiap citra terdegradasi, apalagi dengan adanya noise akan lebih sulit untuk mendapatkan citra berkualitas baik. Di lain pihak, metode identifikasi kanal jamak secara blind (multichannel blind identification ) sinyal satu dimensi digunakan untuk mengestimasi statistik kanal dalarn proses equalisasi dan temyata sangat efektif untuk mendapatkan sinyal asli jika statistik kanal dan citra asli tidak diketahui. Penelitian ini menggabungkan teknik MBD dan estimasi fungsi blur (PSF) dengan metode multichannel blind identification untuk mengatasi sensitifitas metode MBR dan meningkatkan kualitas citra restorasi. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini menghasilkan kualitas hasil restorasi yang lebih baik dibandingkan metode MBD. Kualitas citra juga dipengaruhi oleh ukuran fungsi blur dan level noise.

---

Multichannel Blind Deconvolution (MBD) is used in image restoration because in reality original image statistic and blur function (point spread function) is not always known. More information about original image and blur function then image restoration will be better, for that reason we need a way to detect original image as good as possible and find blur function information (PSF) to increase image restoration quality.

MBR method has been developed using cross-correlation between degraded images with restoration filter bank, which is direct restoration from degraded image to restoration filter bank. Restoration result in this method is very sensitive to pixel shifting from each degraded image, even more with the existence of noise will be difficult to get good quality image. On the other side, multichannel blind identification 1-D signal method is used to estimate channel statistic in equalization process and it's very effective to find original signal it channel statistic and original image unknown.

This research combines MBD technique and blur function estimation (PSF) with multichannel blind identification method to overcome MBR method sensitivity and increase image restoration quality. The research result show that this method yields a better restoration result quality then, MBD method. The image quality is also affected by blur function size and noise level."

"Salah satu bagian dari pengolahan citra dijital adalah proses peningkatan mutu citra sebelum citra digunakan pads aplikasi tertentu. Pads skripsi ini dibuat sebuah program yang dapat memanipulasi citra dijital dengan menggunakan teknik pengolahan pada domain spacial maupun domain frekwensi yang secam keseluruhan bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra dijital tersebut. Program dibuat untuk platform Windows dengan menggunakan Borland C++ 4.5. Citra yang dapat dimanipulasi oleh program adalah citra yang direpresentasikan dalam 256 tingkat keabuan maupun citra dengan jumlah wa na 24 bit."

"Sistem perolehan citra merupakan bidang penelitian yang berkembang pesat seiring dengan semakin banyaknya jumlah koleksi citra. Zoran telah mengembangkan sistem perolehan citra dengan menggunakan atribut tingkat rendah yaitu spasial warna. Namun pada sistem tersebut masih ditemukan satu kekurangan yaitu pendekatan yang digunakan adalah crisp, dengan pendekatan ini ada citra-citra yang relevan tetapi citra tersebut tidak diperoleh yang seharusnya dapat diperoleh. Pada penelitian ini diusulkan logika fuzzy sebagai pendekatan untuk merepresentasikan spasial warna pada sistem perolehan citra. Fungsi keanggotaan fuzzy yang diusulkan untuk memodelkan kedua puluh dua spasial warna Zoran adalah fungsi gaussian dua dimensi (2D). Kedua puluh dua spasial warna tersebut adalah : tengah, pinggir, tepi kiri, tepi kanan, tepi atas, tepi bawah, kiri atas, kiri bawah, kanan atas, kanan bawah, seperempat kiri atas, seperempat kiri bawah, seperempat kanan atas, seperempat kanan bawah, setengah kanan, setengah kiri, setengah atas, setengah bawah, horisontal, vertikal, diagonal menaik serong ke kanan, diagonal menurun serong ke kanan. Hasil uji coba memperlihatkan bahwa sistem ini berhasil memperbaiki pendekatan sebelumnya dalam merepresentasikan kueri spasial warna. Diharapkan rancangan sistem ini bisa memberikan kueri yang lebih alami kepada pengguna."