Penulis Utama : Miftah Jannah
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : M0518031
Tahun : 2022
Judul : Rekonstruksi Citra Berderajat Keabuan-Tersisipi-Warna Menggunakan Convolutional Vision Transformer
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. MIPA - 2022
Kolasi :
Sumber :
Subyek : -
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Abstrak :

Citra berderajat keabuan-tersisipi-warna atau yang biasa disebut color-embedded-grayscale image merupakan salah satu permasalahan ill-posed inverse imaging. Kualitas dari citra berwarna keabuan-tersisipi-warna yang dipulihkan seringkali kurang memuaskan karena distorsi warna dan juga adanya checkerboard artifacts. Penelitian ini mengusulkan pendekatan yang berbasis Feature Engaging Convolution Vision Transformer (CVT) dengan menyisipkan Multi-Branch Residual Module (MBRM) untuk merekonstruksi citra berderajat keabuan-tersisipi-warna. Hasil penelitian ini diukur menggunakan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) dan Structural Similarity Index (SSIM). Pada penelitian ini training dan testing dilakukan dengan dataset DIV2K dan dataset Kodak dengan nilai rata-rata PSNR 30.43 dB dan SSIM 0.8373. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memberikan hasil yang paling baik dibandingkan metode Deep Convolutional Network.


Kata Kunci: Color-Embedded-Grayscale, Deep Learning, Feature Engaging Convolutional Vision Transformer, Ill-posed Inverse Imaging, Multi-Branch Residual Module

File Dokumen Tugas Akhir : abstrak.pdf
Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Bab I_M0518031.pdf
Bab 2_M0518031.pdf
Bab 3_M0518031.pdf
Bab 4_M0518031.pdf
Bab 5_M0518031.pdf
Daftar Pustaka_M0518031.pdf
Hal Cover_M0518031.pdf
File Dokumen Karya Dosen : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Heri Prasetyo, S.Kom., M.Sc.Eng., Ph.D.
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. MIPA