Super Resolusi Objek Berbasis Citra Tracking Menggunakan Metode Phased Based Image Matching Dan Metode Proyeksi Pada Himpunan Convex

Al-Habib, Hasanuddin (2015) Super Resolusi Objek Berbasis Citra Tracking Menggunakan Metode Phased Based Image Matching Dan Metode Proyeksi Pada Himpunan Convex. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1211100083-Undergraduate-Thesis.pdf

Download (3MB) | Preview

Abstract

Super resolusi merupakan teknik untuk mendapatkan citra beresolusi tinggi dari citra yang beresolusi rendah. Citra resolusi rendah yang digunakan dapat berupa citra tunggal maupun rangkaian citra yang diambil dari scene yang sama agar citra tersebut menyediakan informasi yang sama untuk proses rekontruksi citra resolusi tinggi. Pada umumnya super resolusi dilakukan pada keseluruhan piksel frame, padahal kebutuhan informasi dari suatu citra hanya terdapat pada suatu bagian tertentu dari frame tersebut bukan pada keseluruhan piksel frame. Oleh karena itu, agar proses super resolusi dapat lebih efektif maka digunakan ROI (Region Of Interest) untuk mendapatkan bagian dari frame dan melakukan proses tracking dalam rangkaian citra. Pada tugas akhir ini digunakan metode phased based image matching untuk proses registrasi dan metode projection onto convex sets untuk proses rekonstruksi. Pada pengujian yang dilakukan nilai rata-rata PSNR diperoleh 30,3183 dB dan nilai PSNR akan semakin besar jika citra observasi semakin banyak. Selain itu, diperoleh waktu komputasi citra tracking sebesar 7,456 detik sedangkan pada keseluruhan piksel pada frame citra sebesar 188,306 detik. Hal ini menunjukkan bahwa waktu komputasi citra tracking lebih efektif dibandingkan keseluruhan piksel pada frame citra ================================================================================================== Super-resolution is a technique to obtain high-resolution images from low-resolution image. Low-resolution images used may be a single image or series of images taken of the same scene so that the image provides the same information for a high resolution image reconstruction process. In general, carried out on the overall super-resolution pixel frame, whereas the information needs of an image only in a certain part of the frame rather than the whole pixel frame. Therefore, in order to superresolution process can be more effective then used ROI (Region Of Interest) to get a piece of the frame and make the process of tracking in a series of images. In this final project, its implemented phased based image matching method for the registration process and the projection onto convex sets method for the reconstruction process. In the tests performed, we got the average of PSNR value is 30,3183 dB and this PSNR value will increase if the number of observations image increase. In addition, images obtained by computing time tracking of 7.456 second while the total pixels in the image frame at 188.306 second. This indicates that the computing time tracking image is more effective than a whole pixel in the image frame.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSMa 511.322 Alh s
Uncontrolled Keywords: Objek tracking, Super resolusi, normalized cross correlation, phased based image matching, projection onto convex sets, ROI.
Subjects: T Technology > TR Photography > TR267.733.M85 Multispectral imaging
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Mr. Marsudiyana -
Date Deposited: 05 Dec 2019 04:06
Last Modified: 05 Dec 2019 04:08
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/72212

Actions (login required)

View Item View Item