Image Deraining Pada Citra Kamera CCTV Lampu Lalu Lintas Jalan Raya Menggunakan Deep Learning

Soemarsono, Fairuz Fadilah (2021) Image Deraining Pada Citra Kamera CCTV Lampu Lalu Lintas Jalan Raya Menggunakan Deep Learning. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07211740000034-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2023. Download (13MB) | Request a copy

Abstract

Image Deraining merupakan suatu bidang dalam pengolahan citra, khususnya restorasi citra dengan cara menghilangkan atau menghapus derau berupa tetesan air hujan pada sebuah citra. Dewasa ini, telah banyak teknologi yang menerapkan visi komputer dalam melakukan tugasnya, seperti pemantauan kondisi jalan raya dan deteksi pelanggaran pengguna jalan raya oleh kamera CCTV lampu lalu lintas jalan raya. Indonesia merupakan negara dengan curah hujan yang tinggi. Hal itu dapat menimbulkan kendala pada kamera CCTV lampu lalu lintas jalan raya dalam melakukan tugasnya karena citra yang terdegradasi oleh tetesan air hujan akan menghambat atau mengurangi kinerja visi komputer. Oleh karena itu, dalam penelitian tugas akhir ini dikembangkan sebuah model yang berfungsi untuk membersihkan citra kamera CCTV lampu lalu lintas jalan raya dari derau tetesan hujan sehingga hasilnya dapat berguna untuk menjaga agar kinerja visi komputer tetap stabil dan optimal. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian tugas akhir ini adalah Generative Adversarial Network yang merupakan salah satu kelas dari Deep Learning dan menggunakan citra dataset bertipe raindrop (derau tetesan hujan berupa bulatan).
=============================================================================================================
Image Deraining is a field in image processing, especially image restoration by eliminating or removing noise in the form of raindrops in an image. Today, there are many technologies that apply computer vision in carrying out their duties, such as monitoring road conditions and detecting violations of road users by CCTV cameras for road traffic lights. Indonesia is a country with high rainfall. This can cause problems for road traffic light CCTV cameras in carrying out their duties because the image degraded by raindrops will hinder or reduce computer vision performance. Therefore, in this final project, a model was developed that serves to clean the CCTV camera image of road traffic lights from the noise of raindrops so that the results can be useful for keeping computer vision performance stable and optimal. The method used in this final project is the Generative Adversarial Network which is one of the classes of Deep Learning and uses a raindrop type dataset (raindrop noise in the form of spheres).

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Image Deraining, Citra Kamera CCTV Lampu Lalu Lintas Jalan Raya, Deep Learning, Raindrop, Restorasi Citra, Image Deraining, Traffic CCTV Camera Images, Deep Learning, Raindrop, Image Restoration
Subjects:	Q Science > Q Science (General) > Q325.5 Machine learning.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Fairuz Fadilah Soemarsono
Date Deposited:	01 Sep 2021 13:53
Last Modified:	01 Sep 2021 13:53
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/91233

Actions (login required)

View Item