IMPLEMENTASI RESTORASI CITRA DERAU SALT & PEPPER, GAUSSIAN DAN SPECKLE SECARA SPASIAL DENGAN MATLAB

Citra yang mengandung derau seringkali membatasi informasi berharga yang dibutuhkan untuk analisis citra. Restorasi citra mengacu pada pengapusan atau pengurangan degradasi citra yang dihasilkan dari proses pengambilan data atau proses akuisisi citra. Degradasi yang dimaksud meliputi derau error atau efek optik misalnya blur karena kamera yang tidak fokus atau karena goyangan kamera. Untuk menanggulangi hal tersebut, pada penelitian ini diimplementasikan restorasi citra dengan teknik secara spasial pada citra yang mengalami kerusakan akibat derau salt & pepper, derau gaussian dan derau speckle. Dari implementasi restotasi citra dan analisis pengujian MSE dan PSNR, citra derau gausssian dapat direstotasi filter median 5×5 dengan baik dan maksimal ditunjukkan dengan MSE 58,9 dan PSNR 101,23 sedangkan citra derau speckel kurang dapat direstorasi dengan filter rata-rata 3×3 yaitu dengan MSE 191,42 dan PSNR 80,75

Analisis Metode Kalman Filter, Particle Filter dan Correlation Filter Untuk Pelacakan Objek

Object tracking is a challenging in computer vision. Object tracking is divided into two, which can be one object or several objects, depending on the object being observed. The process of tracking an object in the form of one object is to estimate the target in the next sequence based on information from the first frame given. In object tracking in the form of single object tracking, there are five steps that are often used in discriminatory methods, including motion models, feature extraction, observation models, model updates and integration methods. Although various algorithms of object tracking are proposed, there are still failures in the object tracking process caused by occlusion, non-rigid target deformation, and other factors. This study proposes the implementation of the Kalman filter, particle filter, and correlation filter methods for object tracking in video data. The results of the implementation of the three methods can track objects in traffic video data and the script circuit video. In object tracking calculations and method analysis, the kalman filter gets 96.89% where the kalman method is better in terms of accuracy compared to other methods. Meanwhile, in the average performance of computation time, the correlation method gets 26.69 FPS, where the correlation method is superior compared to other competitor methods. Keywords – Kalman Filter; Particle Filter; Correlation Filter; Object Tracking; Object Tracking in Vide

Pelabelan Latis menggunakan Metode Dilworth

INDONESIA: Latis L adalah suatu aljabar yang dikenai dua operasi biner (dilambangkan dengan × dan +), yang memenuhi beberapa aksioma, yaitu kedua operasi bersifat idempoten, kedua operasi bersifat asosiatif dan komutatif, serta berlaku absorpsi terhadap relasi yang dinotasikan kedua operasi. Misal (F(n),≤,+,×) adalah latis faktor bilangan bulat positif non prima. Diagram latis (F(n),≤,+,×) dapat dipandang sebagai graf karena memenuhi definisi dari graf. Sehingga himpunan titik pada (F(n),≤) adalah semua anggota himpunan bagian dari F(n) sedemikian sehingga setiap titik yang berbeda a,b ∈F(n), a≤b⟺a adalah faktor dari b. Didefinikan penjumlahan a+b= kpk(a,b) dan perkalian ab= fpb(a,b) untuk setiap a,b∈F(n) adalah elemen-elemen terurut yang terhubung langsung, maka latis F(n) yang dibentuk adalah F(n)={x∈Z^+:kpk(x,n)=n}. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pelabelan latis menggunakan metode dilworth. ENGLISH: Lattice L is an algebra which are two binary operations (denoted with × and +), which meet several axioms, that both operations are idempoten, the two operations are associative and comutative, as well as prevailing against absorption relationship denoted by borth operations. Example. (F(n), +, ×,≤) was lattice positive integer factors of latis non prime. The diagram of lattice (F(n),+,×,≤) can be viewed as a graph because it meets the definition of graph. In a way the set of points on the (F(n),≤) are all members of a subset of F(n) such that each distinct point a,b ∈ F(n),a ≤ b ⟺ a is the relation of b. Denoted sum a + b = kpk(a,b) and multiplication ab = fpb(a,b) for each a ,b ∈ F(n) is sorted elements are directly connected and degenerate (a perfectly ordered), then the lattice F(n) formed is F(n)={x ∈Z^+: kpk⁡(x,n)=n}. The purpose of this research is to find lattice labeling with dilwoth method

Pengembangan YOLOv3 Dengan Fitur Ekstraktor MobileNetv2 Untuk Deteksi Dan Klasifikasi Kendaraan Bergerak

YOLOv3-Darknet53 memiliki akurasi deteksi yang baik, namun kurang dalam kecepatan waktu. Untuk meningkatkan performansi dari sisi komputasi digunakan fitur ekstraktor MobileNetv2. Pada penelitian ini telah dikembangkan arsitektur YOLOv3 dengan fitur ektsraktor MobileNetv2 untuk deteksi dan klasifikasi kendaraan bergerak. Pengembangan arsitektur dilakukan dengan beberapa tahap, di antaranya adalah penyesuaian convolusi, menghilangkan layer Fully Connected dan Softmax serta menambahkan beberapa layer. Dari arsitektur yang dikembangkan telah berhasil dirancang sebuah algoritma YOLOv3-MobileNetv2 yang mempunyai kompleksitas O(km^2) yang lebih baik dibandingkan dengan kompleksitas algoritma YOLOv3-Darknet53 yaitu O(km^2n^2). Berdasarkan hasil uji coba sistem didapat waktu pemrosesan dari YOLOv3-MobileNetv2 untuk melakukan deteksi dan klasifikasi kendaraan bergerak adalah 0,124150 second untuk setiap frame sedangkan waktu pemrosesan dari YOLOv3-Darknet53 adalah 0,42633 second untuk setiap frame. Hal tersebut menunjukkan bahwa YOLOv3-MobileNetv20,130218 second per frame lebih cepat dibandingkkan YOLOv3-Darknet53. Didapatkan juga nilai akurasi rata-rata YOLOv3-MobileNetv2 94,84% dan YOLOv3-Darknet53 90,52%. ============================================================================YOLOv3-Darknet53 has good detection accuracy but badly in time speed. In order to improved from the computing side used MobileNetv2 feature extraction. The YOLOv3 architecture has been developed with the MobileNetv2 feature extractotion for the detection and classification of moving vehicle. Architectural development was carried out in several stages, including convolution adjustment, eliminated Fully Connected and Softmax layers, and adding several layers. From the architecture developed has been successfully designed the YOLOv3-MobileNetv2 algorithm that has a complement of O(km^2) which is better compared to the complexity than the YOLOv3-Darknet53 algorithm that is O(km^2n^2). Based on the results of the system trials obtained processing time from YOLOv3-MobileNetv2 to detection and classification moving vehicles is 0,12415 second for each single frame while the processing time of YOLOv3-Darknet53 is 0,42633 second for each single frame. This shows that YOLOv3-MobileNetv2 0.30218 second per frame is faster than YOLOv3-Darknet53. The average accuracy score of YOLOv3-MobileNetv2 is 94,84% and YOLOv3-Darknet53 is 90,52%