Saturday, May 25, 2019

Kesusian Lahan Tanaman Cengkeh



Tugas besar Sistem informasi Geografis




silahakan download lengkap nya dibawah ini :

download 👉 Laporan Fix
download 👉  perhitungan
download 👉  modul praktikum


JANGAN LUPA SHARE📤 DAN KOMENTARNYA💬
TERIMAKASIH🙏

Kesusian Lahan Tanaman Cengkeh



Tuesday, May 14, 2019

Teori, Teknik, dan Aplikasi Image Fusion

Kata pengantar

Tujuan buku ini adalah untuk memberikan pengantar praktis tentang teori, teknik, dan aplikasi penggabungan gambar. Karya ini telah dirancang sebagai buku teks untuk program sarjana tahun akhir semester satu, atau lulusan tahun pertama, dalam fusi gambar. Ini juga harus berguna untuk melatih para insinyur yang ingin mempelajari konsep-konsep fusi gambar dan menerapkannya pada aplikasi praktis. Selain itu, buku ini juga dapat digunakan sebagai teks tambahan untuk kursus pascasarjana tentang topik dalam pemrosesan gambar lanjutan. Buku ini melengkapi karya penulis sebelumnya tentang fusi data multi-sensor [1]
dengan berkonsentrasi secara eksklusif pada teori, teknik, dan aplikasi fusi gambar. 



Buku ini dimaksudkan untuk menjadi mandiri sejauh subjek fusi gambar yang bersangkutan, meskipun beberapa paparan sebelumnya ke bidang visi komputer dan pemrosesan gambar dapat membantu pembaca. Selain dari dua bab pendahuluan, buku ini adalah dibagi menjadi tiga bagian. Bagian I membahas teori dan ide konseptual yang mendasari penggabungan gambar. Di sini kami menekankan konsep kerangka representasi umum dan termasuk diskusi rinci tentang pendaftaran gambar, kalibrasi radiometrik dan pemerataan semantik. Bagian II membahas berbagai teknik dan algoritma yang umum digunakan dalam penggabungan gambar. 




Di antara topik yang dipertimbangkan adalah: transformasi sub-ruang, analisis multi-resolusi, wavelet, pembelajaran ensemble, bagging, boosting, ruang warna, ambang batas gambar, bidang acak Markov, ukuran kesamaan gambar dan algoritme maksimalisasi harapan. Bersama-sama Bagian I dan II memberi pembaca ikhtisar terpadu dan komprehensif tentang penggabungan gambar. Bagian III berkaitan dengan aplikasi. Di dalamnya kita memeriksa beberapa aplikasi fusi gambar kehidupan nyata. Tujuannya adalah untuk menggambarkan bagaimana teori dan teknik fusi gambar digunakan dalam situasi praktis.


Isi

1. Perkenalan . 
1.1 Sinergi. 
1.2 Proses Penggabungan Gambar. 
1.3 Blok Representasi Umum. 
1.4 Blok Gambar Fusion. 
1.5 Algoritma Fusion Gambar. 
1.6 Organisasi. 7
1.7 Perangkat Lunak. 
1.8 Bacaan Lebih Lanjut. 
Referensi. 8


2 Sensor Gambar. 
2.1 Kamera Digital. 
2.2 Sistem Optik. 
2.2.1 Proyeksi Perspektif. 10 
2.2.2 Proyeksi Orthografis. 10 
2.3 Sistem Perekaman. 10 
2.3.1 Kebisingan. 11
2.4 Pengambilan sampel. 11 
2.4.1 Kuantisasi. 12 
2.4.2 Bayer. 12 
2.5 Resolusi Spasial dan Spektral. 14 
2.5.1 Resolusi Spasial. 14 
2.5.2 Resolusi Spektral. 15 
2.6 Bacaan Lebih Lanjut. 17
Referensi . 17



Bagian I: Teori
3 Format Representasi Umum. 21 
3.1 Pendahuluan. 21 
3.2 Sistem Informasi Geografis. 23 
3.3 Memilih Format Representasi Umum. 23 
3.3.1 Human Fusion. 23 
3.3.2 Kesulitan. 24 
3.3.3 Pengakuan Objek. 25 
3.3.4 Ketidakpastian. 27
3.4 Tekstur. 28 
3.5 Representasi Multi-skala. 29 
3.6 Metode Sub-Ruang. 30

3.7 Beberapa Pelatihan. 31 
3.8 Perangkat Lunak. 32 
3.9 Bacaan Lebih Lanjut. 32 
Referensi. 33 

4 Penataan Ruang. 35 
4.1 Pendahuluan. 35 
4.2 Transformasi Berpasangan. 36
4.2.1 Splines Thin-Plate. 37 
4.3 Pendaftaran Hirarkis. 39 
4.4 Gambar Mosaik. 41 
4.4.1 Jahitan. 43 
4.5 Ukuran Kesamaan Gambar. 43 
4.6 Informasi Saling Menguntungkan. 44 
4.6.1 Informasi Saling Normalisasi. 44

4.6.2 Perhitungan. 45 
4.6.3 Histogram. 45 
4.6.4 Jendela Parzen. 45 
4.6.5 Garis intensitas-Iso. 46 
4.7 Interpolasi Volume Sebagian. 47 
4.8 Artefak. 48 
4.9 Perangkat Lunak. 50
4.10 Bacaan Lebih Lanjut. 50 
Referensi. 50 

5 Kesetaraan Semantik. 53 
5.1 Pendahuluan. 53 
5.2 Skala Probabilistik. 54 
5.2.1 Kalibrasi Plat. 55 
5.2.2 Kalibrasi Histogram. 56
5.2.3 Kalibrasi Isotonik. 56 
5.3 Label Keputusan. 57


5.3.1 Matriks Tugas. 58 
5.3.2 Matriks Kerja Sama. 60 
5.4 Perangkat Lunak. 61 
5.5 Bacaan Lebih Lanjut. 61 
Referensi. 61 

6 Kalibrasi Radiometrik. 63 
6.1 Pendahuluan. 63
6.2 Pencocokan Histogram. 64 
6.2.1 Spesifikasi Histogram yang Tepat. 65 
6.3 Penyetaraan Gambar Tengah. 66 
6.4 Statistik Pencocokan Tingkat Kedua. 68 
6.5 Peringkat. 68 
6.6 Ambang Batas. 69 
6.7 Segmentasi. 70 
6.8 Normalisasi Peta Fitur. 71
6.9 Skala Probabilistik. 72 
6.10 Perangkat Lunak. 72 
6.11 Bacaan Lebih Lanjut. 73 
Referensi. 73


7 Pixel Fusion. 75 
7.1 Pendahuluan. 75 
7.2 Penambahan. 75 
7.2.1 Rata-rata yang Kuat. 77 
7.3 Pengurangan. 77 
7.4 Multiplikasi. 80 
7.5 Divisi. 80
7.6 Fitur Fusion Peta. 81 
7.7 Fusion Keputusan. 83 
7.7.1 Rata-Rata Berbasis Bentuk. 85 
7.7.2 Kesamaan. 87 
7.7.3 Label Permutasi. 87 
7.7.4 Matriks Co-asosiatif. 88 
7.8 Perangkat Lunak. 89
Referensi . 89



Bagian II: Teknik

8 Analisis Multi-resolusi. 93 
8.1 Pendahuluan. 93 
8.2 Transformasi Wavelet Diskrit. 94 
8.3 Transformasi Wavelet Diskret Tidak Tertentu (UDWT). 96 
8.4 Fusion Wavelet. 98 
8.5 Algoritma Maksimalisasi-Harapan. 101 

8.6 Multi-modal Wavelet Fusion. 101 
8.7 Mengasah Pan. 104
8.8 Perangkat Lunak. 105 
8.9 Bacaan Lebih Lanjut. 105 
Referensi. 105 
9 Teknik Sub-Ruang Gambar. 107 
9.1 Pendahuluan. 107 
9.2 Analisis Komponen Utama (PCA). 109

9.2.1 Varian PCA. 112 
9.2.2 Pemutih. 112 
9.2.3 PCA Dua Dimensi. 113 
9.3 PCA Fusion. 114 
9.4 Factorization Matriks Non-negatif (NMF). 115 
9.5 Analisis Linear Diskriminan (LDA). 116 
9.5.1 Fisherface. 117 
9.5.2 LDA median. 118
9.5.3 Menimbang ulang LDA. 118 
9.5.4 LDA Dua Dimensi. 119 
9.6 Analisis Diskriminan Tetangga Terdekat (NNDA). 120 
9.6.1 Analisis Diskriminan Tetangga Terdekat. 121 
9.6.2 NNDA Dua Dimensi. 121 
9.7 Analisis Korelasi Canonical (CCA). 121

9.8 Perangkat Lunak. 122 
9.9 Bacaan Lebih Lanjut. 122 
Referensi. 122 

10 Belajar Ensembel. 125 
10.1 Metode Belajar Ensemble. 125 
10.2 Ukuran Keragaman. 126 
10.3 Beberapa Transformasi Gambar Ik. 128
10.3.1 Beberapa Transformasi Subruang. 129 
10.3.2 Beberapa Konvolusi Acak. 129 
10.3.3 Berbagai Normalisasi. 130 
10.3.4 Beberapa Ruang Warna. 131 
10.3.5 Beberapa Ambang Batas. 131 
10.3.6 Segmentasi Ganda. 132

10.4 Metode Pengambilan Sampel Ulang. 133 
10.5 Penggabungan Gambar. 133 
10.6 Ambang Ensemble. 135 
10.7 Ensemble Sampling Spasial. 137 
10.8 Segmentasi Berbasis Atlas Ensemble. 139 
10.9 Ensemble Klasifikasi Tetangga Terdekat. 140 
10.10 Bacaan Lebih Lanjut. 141
10.11 Perangkat Lunak. 141 
Referensi. 141


11 Metode Pengambilan Sampel Ulang. 143 
11.1 Pendahuluan. 143 
11.2 Bootstrapping. 143 
11.3 Pengenalan Wajah dengan Mengantongi. 144 
11.4 Klasifikasi Klasifikasi Tetangga Terdekat. 144 
11.5 Bagged K-means Clustering. 145 
11.6 Meningkatkan. 147
11.7 Algoritma Viola-Jones. 149 
11.8 Deteksi Objek yang Ditingkatkan. 149 
11.9 Perangkat Lunak. 152 
11.10 Bacaan Lebih Lanjut. 153 
Referensi. 153


12 Ambang Batas Gambar. 155 
12.1 Global Thresholding. 155 
12.2 Algoritma Statistik. 156 
12.2.1 Ridler-Calvard. 158 
12.2.2 Otsu. 158 
12.2.3 Kittler-Illingworth. 158 
12.2.4 Kapur. 159
12.2.5 Tsai. 159 
12.3 Ambang Batas Lokal. 160 
12.4 Perangkat Lunak. 160 
12.5 Bacaan Lebih Lanjut. 160 

Referensi. 161 
13 Poin Kunci Gambar. 163 
13.1 Transform Fitur-Skala Invarian. 163
13.1.1 Gambar Hiperspektral. 164

13.2 Fitur Kuat yang Dipercepat. 165 
13.3 Transformasi Wavelet Kompleks. 165 
13.4 Perangkat Lunak. 166 
Referensi. 166 


14 Ukuran Kesamaan Gambar. 167 
14.1 Pendahuluan. 167 
14.2 Ukuran Kesamaan Global tanpa Penyelarasan Spasial. 170 
14.2.1 Ukuran Kesamaan Kesamaan. 170
14.2.2 χ2 Pengukur Jarak. 172 
14.2.3 Ukuran Jarak Lintas Bin. 174 
14.3 Ukuran Kesamaan Global dengan Keselarasan Spasial. 176 
14.3.1 Mean Square Error dan Mean Absolute Error. 176 
14.3.2 Koefisien Korelasi Lintas. 177 
14.3.3 Informasi Saling Menguntungkan. 178 
14.3.4 Tindakan Kesamaan Global Ordinal. 178



14.4 Ukuran Kesamaan Lokal. 180 
14.4.1 Mengukur Jarak Bhat-Nayar. 180 
14.4.2 Tindakan Ordinal Mittal-Ramesh. 182 
14.5 Ukuran Kesamaan Gambar Biner. 182 
14.5.1 Hausdorff Metric. 183 
14.6 Perangkat Lunak. 184 
14.7 Bacaan Lebih Lanjut. 184 
Referensi. 184


15 Vignetting, Penyeimbangan Putih, dan Penguatan Otomatis

Efek Kontrol. 187 
15.1 Pendahuluan. 187 
15.2 Vignetting. 188 
15.2.1 Koreksi Vignetting. 188 
15.3 Fungsi Respons Radiometrik. 189 
15.3.1 Kontrol Penguatan Otomatis. 189 
15.4 Penyeimbangan Putih. 191
15.5 Ensemble White Balancing. 192 
Referensi. 192 


16 Ruang Gambar Warna. 195

16.1 Pendahuluan. 195 
16.2 Model Warna Perseptual. 197 
16.2.1 IHS. 197 
16.2.2 HSV. 198 
16.2.3 HLS. 199 
16.2.4 IHLS. 200 
16.2.5 Transformasi IHS Tidak Langsung. 200
16.2.6 Statistik Sirkuler. 201 
16.3 Beberapa Ruang Warna. 202 
16.4 Perangkat Lunak. 203 
16.5 Bacaan Lebih Lanjut. 203 
Referensi. 204



17 Markov Bidang Acak. 205 
17.1 Bidang Acak Markov. 205 
17.2 Fungsi Energi. 207 
17.3 Algoritma. 208 
17.4 Bacaan Lebih Lanjut. 209 
Referensi. 209 

18 Kualitas Gambar. 211
18.1 Pendahuluan. 211 
18.2 Ukuran Kualitas Berbasis Referensi. 211 
18.3 Ukuran Kualitas Berbasis Non-referensi. 212 
18.4 Analisis. 214 
18.5 Perangkat Lunak. 214 
18.6 Bacaan Lebih Lanjut. 214 
Referensi. 215

Bagian III: Aplikasi


19 Penajam pan. 219 
19.1 Pendahuluan. 219 
19.2 IHS Pan-sharpening. 220 
19.3 Distorsi Spektral. 222 
19.3.1 Algoritma Pan-sharpening Pan Choi. 223 
19.3.2 Algoritma Pan-sharpening dari Tu et al. 224 
19.4 IKONOS. 224
19.5 Wavelet. 225 
19.6 Respons Spektrum Sensor. 226 
Referensi. 227 

20 Ensemble Segmentasi Gambar Warna. 229 
20.1 Pendahuluan. 229 
20.2 Ensemble Gambar. 230 
20.3 Segmentasi K-Berarti. 230
20,4 Operator K-Means Fusion. 231 
Referensi. 232


21 STAPLE: Kebenaran dan 
Estimasi Tingkat Kinerja yang Bersamaan 233 
21.1 Pendahuluan. 233 
21.2 Algoritma Maksimalisasi-Harapan. 233 
21.3 STAPLE. 234 
Referensi. 236 

22 Teknologi Biometrik. 237
22.1 Pendahuluan. 237 
22.2 Multi-modal Biometrics. 238 
22.2.1 Sidik jari. 238 
22.2.2 Tanda tangan. 239 
22.2.3 Wajah. 239 
22.2.4 Iris dan Retina. 239


22.2.5 Kiprah Biometrik. 239 
22.2.6 Biometrik Lainnya. 239 
22.3 Multi-biometrik. 239 
22.3.1 Sistem Multi-sensor. 240 
22.3.2 Sistem Multi-algoritma. 240 
22.3.3 Sistem Multi-instance. 241 
22.3.4 Sistem Multi-sampel. 241 
22.4 Epilog. 241
Referensi . 242 
Indeks. 243

POST NEWS

PINDAH KE WEB bengkelsurvey.wixsite.com/bengkelsurvey

bengkelsurvey.wixsite.com/bengkelsurvey bit.ly/Surveybengkel sekarang webnya pindah ke wixsite, karena web blogger rusak jadi dipindah ...

SEJARAH GEODESI