Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Spekel adalah suatu kesalahan granular yang selalu ada pada semua jenis sistem pencitraan yang koheren. Keberadaan spsekel dalam citra mengurangi resolusi, klasifikasi dan susah diinterpretasi. Banyak teknik mereduksi spekel yang telah digunakan untuk menghilangkan efek dari fenomena itu. Dalam penelitian ini dicoba sebuah algoritma pengurangan spekel yang efektif, menggunakan transformasi wavelet. Menurut Kun Abyoto d.k.k. (1998) algoritma ini lebih baik dibandingkan dengan algoritma-algoritma yang telah ada dalam mengurangi spekel citra radar SAR. Tolok ukur kualitas reduksi dinyatakan dengan angka perbandingan deviasi standar dan rata-rata citra (DPR). DPR citra menggunakan transformasi wavelet lebih rendah dibandingkan dengan metoda reduksi spekel lama (filter Median dan Lee) yang ditunjukkan dengan penurunan DPR citra tanpa mengurangi detail secara berarti. Hasil yang diperoleh pada citra SAR JERS-1 dan citra SAR ERS-1 berbeda. Grafik antara DPR versus level multiresolusi yang diperoleh dari citra SAR JERS-1 turun kemudian naik lagi setelah j=2, sedangkan grafik yang soma dari citra ERS-1 turun sampai j=G sedikit di atas j=5 dan kemudian turun lagi, Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa semakin tinggi tingkat multiresolusinya semakin kecil spekel yang ada. Disamping itu diperkirakan citra asli SAR JERS-1 mempunyai spekel lebih sedikit dari pada ERS-1.

---

Speckle is a granular error that always available in every coherent imaging system. The existence of speckles can reduce the image resolution, difficult for doing correct classification and interpretation. There are many ways in the reducing speckles that have been used for eliminating the speckle effects. In this research I would like to try a speckle reducing algorithm, by using wavelet transformation. According to Kun Abyoto et. al. (1998) the algorithm is better then the existing algorithm in reducing SAR image speckles, that can be seen by the standard deviation relative (DPR) and the average are lower then the conventional one (Median and Lee filters). For the ERS-1 and JERS-l SAR images are quit different. The graph between DPR versus multi resolution from MRS-1 decreases but after j=2, the curve increases. The graph of ERS-1 DPR versus multi resolution go down except j=d. The conclusion of the experiment is that the more multi resolution level the smaller speckle found, and the JERS-l has a smaller amount of speckle then ERS-1.

Abstrak :
ABSTRACT
Ultrasonography is an investigation by using ultrasonal wave and image. An ultrasonal tool (USG) by using transducer patched to an object can arise electrical current. This current is an electrical information that will be strengthened and can be presented as an image on the screen monitor.

Due to the limit of USG instrument that can only present the image and it does not have the ability to manipulate imaginary data. To be able to manipulate the image. one needs a computer aid instrument.

The aim of this research is to transfer USG data to the computer by using card-interface video capture in order to manipulate at least: · enhancement of contrast

· histogram

· zooming

· noise reduction

· image sharpening

· image segmentation

Abstrak :
Penggunaan citra SAR untuk mendeteksi obyek-obyek pada permukaan bumi tanpa kontak langsung sangat cocok untuk daerah daerah yang sering tertutup awan dan kabut seperti di Kalimantan, Indpnesia. Penelitian ini akan membahasdeteksi perubahan penutup lahan menggunakan multitemporal Synthetic Aperture Radar (SAR) JERS pada daerah Kalimantan Tengah. Bising speekle yang merupakan sinyal tak bebas dan bekerja sebagai bising multiplikatif pada citra SAR akan diminimisasi dengan menggunakan algoritm wavelet atrous dan juga dilakuakn uji signifikan bising menggunakan Multiresolution Support. Penggunaan transformasi wavelet atrous adalah untuk mempermudah pengamatan struktur citra pada skala yang berbeda dengan tetap mempertahankan ukuran citra. Transformasi multiresolusi & tours menghasilkan satu set citra detil dengan skala yang berbeda dan satu citra approksimasi skala tertinggi. Dari citra-citra detil akan dapat diperoleh informasi dari objek-objek dalam citra. Selanjutnya dilakkukan unsupervised klasifikasi atau pengklusteran menggunakan Self-Organising Map (SOM) dari Jaringan Syaraf Tiruan karena tidak tersedianya data groundtruth. Klasifikasi pada citra detil skala tinggi akan memperlihatkan struktur dari objek-objek frekeunsi rendah. Sedang obyek-obyek dengan frekuensi tinggi hanya akan tampak pada beberapa citra skala rendah dan kemudian hilan. Deteksi perubahan penutup lahan pada penelitian ini menggunakan teknik Image Differensing yang dilakukan pada citra-citra detil multitemporal SAR.