Pengujian Modifikasi Kernel Konvolusi Untuk Penajaman Dan Penghalusan Citra Berwarna

Suriski Sitinjak
{"title":"Pengujian Modifikasi Kernel Konvolusi Untuk Penajaman Dan Penghalusan Citra Berwarna","authors":"Suriski Sitinjak","doi":"10.30998/faktorexacta.v13i2.6585","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Suatu citra digital terkadang memiliki kualitas yang kurang baik, misalnya terdapat noise, terlalu tajam, kurang tajam, kabur, terlalu gelap, terlalu terang, dan sebagainya. Untuk itu diperlukan perbaikan kualitas citra digital (image enhancement) sebagai proses awal pengolahan citra (image preprocessing) agar citra dapat digunakan untuk proses selanjutnya, seperti pengenalan pola (patern recognition). Konvolusi merupakan salah satu teknik perbaikan kualitas citra yang digunakan untuk memanipulasi piksel-piksel dalam citra, sehingga diperoleh citra yang memiliki sifat dan informasi yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan eksperimen terhadap kernel/tapis konvolusi dengan beberapa pengujian untuk penajaman dan penghalusan citra berwarna. Hasil eksperimen/pengujian menunjukkan bahwa tingkat ketajaman suatu citra hasil konvolusi bergantung pada nilai tiap elemen dan ukuran matriks kernel. Semakin besar angka dan ukuran matriks yang digunakan maka semakin tinggi pula tingkat ketajaman yang dihasilkan. Pada penghalusan citra, tingkat kehalusan bergantung pada ukuran matriks kernel. Semakin besar ukuran matriks kernel maka semakin besar tingkat kehalusannya (semakin blur). Dari penelitian ini diharapkan dapat membantu mengetahui kernel yang tepat untuk memperbaiki kualitas suatu citra, sehingga dapat digunakan untuk proses lebih lanjut. Kata kunci: konvolusi, kernel, citra digital","PeriodicalId":53004,"journal":{"name":"Faktor Exacta","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-08-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Faktor Exacta","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i2.6585","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Suatu citra digital terkadang memiliki kualitas yang kurang baik, misalnya terdapat noise, terlalu tajam, kurang tajam, kabur, terlalu gelap, terlalu terang, dan sebagainya. Untuk itu diperlukan perbaikan kualitas citra digital (image enhancement) sebagai proses awal pengolahan citra (image preprocessing) agar citra dapat digunakan untuk proses selanjutnya, seperti pengenalan pola (patern recognition). Konvolusi merupakan salah satu teknik perbaikan kualitas citra yang digunakan untuk memanipulasi piksel-piksel dalam citra, sehingga diperoleh citra yang memiliki sifat dan informasi yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan eksperimen terhadap kernel/tapis konvolusi dengan beberapa pengujian untuk penajaman dan penghalusan citra berwarna. Hasil eksperimen/pengujian menunjukkan bahwa tingkat ketajaman suatu citra hasil konvolusi bergantung pada nilai tiap elemen dan ukuran matriks kernel. Semakin besar angka dan ukuran matriks yang digunakan maka semakin tinggi pula tingkat ketajaman yang dihasilkan. Pada penghalusan citra, tingkat kehalusan bergantung pada ukuran matriks kernel. Semakin besar ukuran matriks kernel maka semakin besar tingkat kehalusannya (semakin blur). Dari penelitian ini diharapkan dapat membantu mengetahui kernel yang tepat untuk memperbaiki kualitas suatu citra, sehingga dapat digunakan untuk proses lebih lanjut. Kata kunci: konvolusi, kernel, citra digital
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
为拼接和增强彩色图像而进行的革命性的内核改良测试
数字图像有时质量不好,例如有噪声、太清晰、不太清晰、逃亡、太暗、太亮等等。这需要改进数字图像增强作为初始图像预处理过程,以便将图像用于下一个过程,例如家长识别。卷积是一种图像质量改进技术,用于处理图像中的像素,使图像具有所需的属性和信息。本研究旨在通过对彩色图像的加温和平滑的几项测试,对收敛的核心/tapis进行实验。实验/测试结果表明,收敛结果图像的成熟度取决于每个元素的值和核矩阵的大小。所用矩阵的数量和大小越大,所产生的成熟度就越高。在图像装饰中,深度的大小取决于核矩阵的大小。细胞核基质的大小越大,其不透明度就越大。这项研究有望帮助识别右核,以提高图像质量,从而用于进一步的处理。关键词:卷积、内核、数字图像
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
7 weeks
期刊最新文献
Perancangan Diagnosa Covid-19 Menggunakan Metode Case Based Reasoning (CBR) Untuk Mengidentifikasi Tingkatan Gejala Pasien Covid-19 Analisis Model Matematika dan Simulasi Pada Penyebaran Hepatitis Non HepA-E Akut di Indonesia Perancangan Sistem Informasi Hino Service on Site (Studi Kasus : Dealer Hino, PT. Persada Lampung Raya) Penerapan Algoritma Sweep dan Particle Swarm Optimization (PSO) sebagai Alternatif Menentukan Rute Distribusi Penerapan Metode Convolution Neural Network (CNN) Dalam Proses Pengolahan Citra Untuk Mendeteksi Cacat Produksi Pada Produk Masker
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1