Blog Archives
Pengolahan Citra Medis Menggunakan Matlab
Di dunia medis modern, penggunaan teknologi digital telah merevolusi cara kita mendapatkan, menganalisis, dan mengelola citra medis. Dari pencitraan MRI yang kompleks hingga pencitraan sederhana seperti sinar-X, teknologi pengolahan citra telah menjadi pilar penting dalam diagnosis penyakit dan perawatan pasien. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi proses akuisisi citra medis dan teknik pengolahannya, serta implikasi dan peran pentingnya dalam dunia kesehatan.
Akuisisi citra medis adalah proses mendapatkan gambaran visual dari struktur internal tubuh manusia menggunakan berbagai teknologi pencitraan. Citra-citra ini kemudian dianalisis dan diinterpretasikan oleh profesional medis untuk mendiagnosis penyakit, memantau perkembangan penyakit, atau merencanakan perawatan yang tepat. Proses akuisisi citra medis sering kali diikuti dengan pengolahan citra yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas gambar, menghilangkan noise, dan mengekstraksi fitur-fitur penting.
-read more->Deteksi Tepi Dalam Pengolahan Citra Digital
Dalam dunia pengolahan citra digital, deteksi tepi merupakan salah satu teknik yang paling penting dan sering digunakan. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep deteksi tepi citra, metode-metode yang digunakan, serta aplikasi dan pentingnya teknik ini dalam berbagai bidang.
Apa itu Deteksi Tepi Citra?
Deteksi tepi adalah proses mengidentifikasi dan menyoroti perubahan tajam dalam intensitas piksel dalam sebuah citra. Tepi dalam citra merujuk pada batas atau perubahan signifikan dalam warna atau kecerahan antara objek dan latar belakang. Teknik ini penting dalam pengolahan citra karena tepi sering kali mencerminkan batas antara objek dalam citra, dan deteksi tepi membantu dalam segmentasi objek dan ekstraksi fitur.
-read more->Standard Test Images dalam Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital adalah cabang ilmu yang memanfaatkan teknologi komputer untuk memanipulasi dan menganalisis gambar atau citra. Ini memiliki berbagai aplikasi, termasuk pemrosesan medis, pemrosesan gambar forensik, pengenalan wajah, pengolahan citra satelit, dan banyak lagi. Dalam pengembangan dan penelitian di bidang ini, penting untuk memiliki citra referensi atau “standard test images” yang digunakan untuk menguji, membandingkan, dan mengukur kinerja algoritma dan teknik pengolahan citra.
Konversi Citra Biner Menggunakan Metode Otsu
Pengolahan citra adalah salah satu bidang yang memiliki banyak aplikasi di berbagai industri, termasuk bidang kedokteran, pemrosesan gambar, dan pengenalan pola. Salah satu tugas umum dalam pengolahan citra adalah mengkonversi citra berwarna atau grayscale menjadi citra biner. Konversi ini berguna untuk memisahkan objek dari latar belakang dan mempermudah analisis lebih lanjut.
Intensity Adjustment menggunakan GUI MATLAB
Intensitas citra adalah salah satu aspek penting dalam pengolahan citra digital. Terkadang, kita perlu mengubah tingkat intensitas citra untuk meningkatkan kontras atau menghilangkan noise. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana membuat simulasi penyesuaian intensitas (intensity adjutment) menggunakan GUI (Graphical User Interface) di Matlab.
Ruang Warna dalam Pengolahan Citra
Pengolahan citra adalah cabang ilmu komputer yang mengkaji berbagai teknik untuk memanipulasi dan menganalisis citra atau gambar digital. Dalam dunia pengolahan citra, salah satu konsep paling fundamental dan penting adalah ruang warna RGB.
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Melinjo Menggunakan Algoritma Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Buah melinjo (Gnetum gnemon) adalah buah yang banyak ditemukan di berbagai negara tropis. Buah ini memiliki beberapa tingkat kematangan yang berbeda, yang dapat dilihat dari perubahan warna kulitnya. Buah melinjo biasanya mengalami tiga tingkat kematangan: matang (warna merah), mentah (warna hijau), dan setengah matang (warna kuning). Identifikasi tingkat kematangan buah melinjo secara manual dapat menjadi tugas yang memakan waktu dan cenderung subjektif. Oleh karena itu, dalam artikel ini, akan dibahas pengembangan sistem otomatis untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah melinjo menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan (JST) dengan metode backpropagation.
Analisis Tekstur Menggunakan Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Analisis tekstur merupakan aspek penting dalam pengolahan citra yang berkaitan dengan karakteristik visual permukaan objek dalam citra. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis tekstur adalah Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana GLCM bekerja dan bagaimana fitur seperti kontras, korelasi, energi, dan homogenitas dapat diekstraksi dari GLCM untuk memahami lebih dalam tentang tekstur citra.
Thresholding Citra
Thresholding adalah salah satu teknik penting dalam pengolahan citra yang digunakan untuk mengubah citra warna menjadi citra biner dengan tujuan mengidentifikasi objek atau fitur dalam citra dengan lebih baik. Dalam artikel ini, akan dibahas langkah-langkah yang diperlukan untuk melakukan thresholding pada citra RGB, mulai dari konversi citra menjadi citra grayscale hingga menghasilkan citra biner.
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.
Pemrograman Matlab 