NORMALISASI DAN PEMBOBOTAN UNTUK KLONING MULUS PADA PENCAMPURAN CITRA MENGGUNAKAN METODE POISSON
Abstract
Pada penelitian ini diterapkan normalisasi dan pembobotan pada teknik pencampuran dengan metode Poisson sehingga dapat diperoleh citra hasil pencampuran. Dengan teknik ini, daerah batas antara dua citra yang dicampur dapat menyatu dengan sempurna tanpa harus melakukan penyuntingan gambar secara manual. Citra asal yang akan dicampur ke dalam citra target disegmentasi terlebih dahulu menggunakan metode ambang batas untuk membuat topeng. Metode Poisson diterapkan pada citra masukan dan target untuk mendapatkan nilai yang setelah dinormalisasi ke dalam [0 1] akan menjadi bobot dalam perhitungan nilai piksel baru pada daerah perbatasan antara citra asal dan target. Percobaan yang dilakukan pada sejumlah citra menunjukkan bahwa penggunaan bobot ternormalisasi hasil perhitungan Poisson memberikan efek keabuan yang makin meningkat mendekati batas luar citra asal. Hal ini menunjukkan bahwa prosentase nilai piksel pada batas terluar citra asal lebih besar dibandingkan dengan daerah batas bagian dalam. Perhitungan Kloning Mulus yang dilakukan dengan pembobotan tersebut menghasilkan gambar asal yang menyatu secara sempurna dengan citra target.
Downloads
Downloads
Published
Issue
Section
License
All papers should be submitted electronically. All submitted manuscripts must be original work that is not under submission at another journal or under consideration for publication in another form, such as a monograph or chapter of a book. Authors of submitted papers are obligated not to submit their paper for publication elsewhere until an editorial decision is rendered on their submission. Further, authors of accepted papers are prohibited from publishing the results in other publications that appear before the paper is published in JUTI unless they receive approval for doing so from the Editor-in-Chief.
JUTI open access articles are distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. This license lets the audience to give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made and if they remix, transform, or build upon the material, they must distribute contributions under the same license as the original.
