Widi Hapsari
Universitas Kristen Duta Wacana Yogyakarta

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Penerapan Kohonen Self Organized Map Dalam Kuantisasi Vektor Pada Kompresi Citra Bitmap 24 Bit Gadis Fransiska Yulianti Tae; Sri Suwarno; Widi Hapsari
Jurnal Informatika Vol 6, No 2 (2010): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Kristen Duta Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (211.036 KB) | DOI: 10.21460/inf.2010.62.83

Abstract

Dalam penyimpanannya, citra bitmap merupakan salah satu format citra yang membutuhkan ruang penyimpanan yang besar. Untuk mengatasi hal tersebut, dilakukan kompresi dengan berbagai metode. Diantaranya adalah metode kuantisasi vektor. Dalam metode kuantisasi vektor sendiri, terdapat berbagai algoritma yang dapat diterapkan. Algoritma dalam jaringan saraf tiruan yaitu Kohonen self-organized , merupakan salah satu algoritma yang dapat diterapkan dalam metode tersebut. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari kedekatan nilai warna pada citra dengan nilai-nilai pada codebook, dan memperbaharui nilai-nilai pada codebook tersebut sehingga lebih mendekati nilai warna pada citra. Dari penelitian yang dilakukan, diperoleh kesimpulan keterhubungan antara variasi warna dan dimensi citra serta ukuran blok dengan nilai rasio kompresi yang dicapai, lama waktu kompresi dan dekompresi, serta nilai PSNR yang diperoleh. Disarankan pula pada penelitian selanjutnya, codebook yang diinisialisasikan lebih mendekati warna pada masing-masing citra sehingga dapat memperoleh kualitas hasil dekompresi yang lebih baik, yaitu lebih mirip dengan citra aslinya.
SEGMENTASI WARNA CITRA DENGAN DETEKSI WARNA HSV UNTUK MENDETEKSI OBJEK Benedictus Yoga Budi Putranto; Widi Hapsari; Katon Wijana
Jurnal Informatika Vol 6, No 2 (2010): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Kristen Duta Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (806.125 KB) | DOI: 10.21460/inf.2010.62.81

Abstract

Deteksi objek pada suatu citra 2 dimensi merupakan suatu proses yang cukup kompleks untuk dilakukan oleh karena itu diperlukan suatu pendekatan visi komputer (computer vision) sehingga bagian objek yang diinginkan dapat dikenali komputer dengan akurat. Penelitian ini akan memaparkan penerapan metode segmentasi warna dengan deteksi warna HSV oleh Giannakopoulos untuk menghasilkan objek segmen citra berupa blob sehingga dapat terdeteksi komputer. Berdasarkan hasil pengujian dan analisa diperoleh kesimpulan bahwa kontrol pengguna dalam hal penentuan sampel warna dan toleransi warna berperan penting dalam proses segmentasi; sampel warna akan menghasilkan nilai acuan warna sebagai acuan segmentasi dan toleransi warna digunakan sebagai jangkauan filter dalam proses segmentasi. Proses deteksi objek akan mengolah segmen warna yang dihasilkan oleh proses segmentasi sehingga dapat diketahui banyaknya objek terdeteksi, luas area dan titik pusat tiap objek.