Detail Deblurring Gambar Menggunakan Algoritma Blind Deconvolution Bibliografi Author: SUGIANTO, YOGA KRISNANDA ; Sari, Lydia (Advisor) Topik: PSNR; Restorasi Gambar Bahasa: (ID )     Penerbit: Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Unika Atma Jaya     Tempat Terbit: Jakarta    Tahun Terbit: 2017     Jenis: Theses - Undergraduate Thesis Fulltext: 2013042011-Yoga.pdf (2.71MB; 5 download) Ketersediaan Perpustakaan Pusat (Semanggi) Nomor Panggil: FTE-2376 Non-tandon: tidak ada Tandon: 1  Lihat Detail Induk Abstract Gambar digital mempunyai peran yang sangat penting dalam berbagai macam bidang seperti dalam bidang industri medis, forensik, manufaktur, pertahanan dan banyak bidang yang bergantung pada gambar untuk menyimpan, menampilkan dan memberikan informasi. Pengolahan gambar merupakan sebuah proses yang penting dari teknologi modern karena manusia bergantung begitu banyak pada informasi visual. Untuk mendapatkan informasi secara visual harus menggunakan gambar yang tidak terkena noise atau gambar yang tampak blur. Hal tersebut menyebabkan munculnya beragam metode untuk melakukan proses restorasi gambar. Salah satu metode restorasi gambar blur yang paling awal digagas adalah algoritma Blind Deconvolution. Masukan dari metode ini hanya berupa gambar blur, sedangkan parameter lainnya yang diperlukan untuk merestorasi gambar diperkirakan secara matematis. Meskipun secara teoretis, gambar blur dapat direkonstruksi dengan algoritma Blind Deconvolution, pada prakteknya algoritma ini sangat sulit mencapai hasil yang maksimal. Hal ini disebabkan metode ini tidak mengetahui bentuk gambar asli, seberapa besar gambar terkena blur dan jumlah iterasi untuk dapat mengembalikan gambar seperti semula. Tugas akhir ini akan membahas kinerja dari metode restorasi gambar algoritma Blind Deconvolution dalam Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Opini Anda Klik untuk menuliskan opini Anda tentang koleksi ini! Lihat Sejarah Pengadaan  Konversi Metadata   Kembali

Copyright © 2006, 2007 Unika Atma Jaya, all rights reserved