Blog Archives
Penerapan Deep Learning dalam Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital merupakan salah satu bidang yang berkembang pesat dalam beberapa dekade terakhir. Dengan semakin banyaknya data citra yang dihasilkan dari berbagai sumber seperti kamera digital, pemindaian medis, dan sensor satelit, diperlukan metode yang efektif untuk menganalisis dan memproses citra tersebut. Salah satu pendekatan terkini yang telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam berbagai tugas pengolahan citra adalah deep learning.
Deep learning merupakan cabang dari machine learning yang menggunakan jaringan neural yang dalam (deep neural networks) untuk memodelkan dan memahami data yang kompleks. Dalam konteks pengolahan citra digital, deep learning telah digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari klasifikasi objek hingga restorasi citra, deteksi anomali, segmentasi, dan banyak lagi. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari berbagai aplikasi deep learning dalam pengolahan citra digital serta teknik-teknik yang digunakan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi.
-read more->Jaringan Syaraf Tiruan Dan Aplikasinya
Jaringan syaraf tiruan adalah model matematis yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi jaringan saraf biologis. Mereka terdiri dari unit pengolahan sederhana yang disebut neuron, yang saling terhubung dalam lapisan-lapisan yang kompleks. Ketika diberi input, jaringan syaraf tiruan mampu belajar pola dan hubungan dalam data, sehingga memungkinkan mereka untuk membuat prediksi tentang data baru yang belum pernah mereka lihat sebelumnya.
Kontras dan Kecerahan Dalam Citra Digital
Kontras dan kecerahan adalah dua konsep kunci dalam dunia pemrosesan citra yang memengaruhi tampilan dan interpretasi suatu gambar. Dalam artikel ini, kita akan menggali lebih dalam tentang apa itu kontras dan kecerahan dalam citra, mengapa keduanya penting, serta bagaimana pengaturannya dapat memengaruhi tampilan akhir suatu gambar.
Deteksi Lingkaran Menggunakan Transformasi Hough
Transformasi Hough adalah teknik penting dalam pengolahan citra yang digunakan untuk mendeteksi garis, lingkaran, atau bentuk geometris lainnya dalam citra digital. Salah satu aplikasi utama dari transformasi Hough adalah dalam deteksi lingkaran. Dalam artikel ini akan dijelaskan konsep dasar transformasi Hough dan bagaimana teknik ini digunakan untuk mendeteksi lingkaran dalam citra.
Background Subtraction Dalam Ruang Warna HSV
Penggunaan teknologi pengolahan citra dalam pemantauan lalu lintas menjadi semakin penting dalam upaya meningkatkan keselamatan jalan raya dan efisiensi transportasi. Salah satu metode yang umum digunakan adalah deteksi objek menggunakan metode background subtraction dalam ruang warna HSV. Artikel ini akan menjelaskan konsep metode ini serta penerapannya untuk deteksi kendaraan di jalan raya.
Deteksi kendaraan di jalan raya adalah salah satu aspek penting dalam sistem pemantauan lalu lintas otomatis. Hal ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti pemantauan lalu lintas real-time, mengidentifikasi pelanggaran lalu lintas, dan mengoptimalkan aliran lalu lintas.
-read more->Segmentasi Citra Kepala MRI Menggunakan Metode Active Contour
Pengolahan citra medis telah menjadi bidang yang semakin penting dalam dunia kedokteran modern. Salah satu teknik yang digunakan dalam pengolahan citra medis adalah segmentasi, yaitu proses pemisahan objek atau struktur yang ingin diidentifikasi dari latar belakang citra. Dalam kasus citra kepala MRI (Magnetic Resonance Imaging), segmentasi dapat membantu dokter dalam mendiagnosis dan memahami kondisi pasien dengan lebih baik. Salah satu metode yang digunakan dalam segmentasi citra kepala MRI adalah metode Active Contour.
Citra kepala MRI menyediakan informasi rinci tentang struktur otak, jaringan lunak, dan abnormalitas potensial lainnya dalam area kepala. Namun, citra-citra ini sering kali penuh dengan noise dan memiliki kontras yang bervariasi, membuat tugas segmentasi menjadi tantangan yang kompleks. Metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake” atau “Level Set”, adalah salah satu metode yang membantu mengatasi tantangan ini.
-read more->Memahami Algoritma You Only Look Once (YOLO) dan Penerapannya Menggunakan MATLAB
Dalam dunia komputer vision, deteksi objek merupakan salah satu tantangan utama. Algoritma You Only Look Once (YOLO) telah memperkenalkan pendekatan yang revolusioner dalam melakukan deteksi objek secara cepat dan akurat. Artikel ini akan membahas tentang algoritma YOLO, prinsip kerjanya, dan bagaimana kita dapat menerapkannya menggunakan MATLAB.
Pengenalan Algoritma YOLO
Algoritma You Only Look Once (YOLO) adalah pendekatan deteksi objek real-time yang memungkinkan kita untuk mendeteksi objek dalam satu kali pengamatan sekaligus, tanpa perlu proses komputasi yang berulang-ulang. YOLO memahami tampilan gambar sebagai masalah regresi dan menerapkan deep learning untuk menghasilkan bounding box (kotak batas) yang mengelilingi objek-objek yang ada dalam gambar, berserta dengan label dan tingkat keyakinan (confidence score).
-read more->Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam Pengolahan Citra menggunakan MATLAB
Pengolahan citra merupakan salah satu bidang yang penting dalam dunia komputer dan teknologi informasi. Pada era di mana data citra semakin melimpah, metode pengolahan citra yang efisien dan akurat menjadi kunci untuk mendapatkan informasi yang berarti. Salah satu metode yang sering digunakan dalam pengolahan citra adalah algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Artikel ini akan membahas konsep dasar KNN dan bagaimana kita dapat menerapkannya dalam pengolahan citra menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Pemrograman Matlab 