UNITOMOUNITOMO
Inform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan KomunikasiInform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan KomunikasiVisi komputer sangat bergantung pada teknik restorasi gambar untuk merekonstruksi gambar yang jelas dari pengamatan yang rusak. Metode tradisional menghadapi tantangan saat menyeimbangkan penghapusan noise gambar dan melindungi detail gambar. Dalam makalah ini, kerangka kerja baru yang menggunakan Peta Self-Organizing (SOMs) akan diteliti sebagai pendekatan praktis untuk memulihkan gambar. Pendekatan restorasi kami dimulai dengan pra-pemrosesan gambar, yang memberi makan fitur SOM yang dilatih ke jaringan saraf dalam untuk mengoptimalkan kualitas hasil. Penelitian ini mengevaluasi pendekatan kami pada dataset benchmark, mencapai hasil kuantitatif: Metode SOM-based kami menghasilkan hasil restorasi dengan kinerja rata-rata Rasio Sinyal-ke-Noise Puncak (PSNR) sebesar 32,10 dB dan nilai Indeks Kesamaan Struktural (SSIM) sebesar 0,894 yang melebihi restorasi GAN berbasis state-of-the-art (31,75 dB, 0,890). Menurut penelitian ini, UTH dapat memulihkan gambar dengan mencapai kejelasan yang ditingkatkan dengan detail yang terjaga. Fitur khas studi kami adalah penggabungan sukses antara SOMs dan arsitektur pembelajaran dalam, yang menciptakan peluang untuk aplikasi pemrosesan gambar tambahan.
Hasil menunjukkan bahwa jaringan saraf dalam yang dipasangkan dengan Peta Self-Organizing (SOMs) menghasilkan kinerja yang sukses untuk restorasi gambar.Kerangka kerja SOM-based yang diusulkan terus mencapai kinerja restorasi yang unggul dibandingkan metode tradisional dan pendekatan state-of-the-art menurut metrik evaluasi kuantitatif.Metode kami mencapai 32,10 dB Rasio Sinyal-ke-Noise Puncak (PSNR) dan 0,894 Indeks Kesamaan Struktural (SSIM) di Set5, sedangkan restorasi berbasis GAN hanya menghasilkan 31,75 dB PSNR dan 0,890 SSIM.Kerangka kerja SOM meningkatkan akurasi SSIM sebesar 4% dibandingkan interpolasi bicubic dan metode berbasis GAN sebesar 1,5%.Pendekatan yang diusulkan secara efektif mengurangi noise sambil mempertahankan komponen detail gambar untuk mengatasi batasan sistem sebelumnya.Sistem yang dikembangkan mencapai kinerja yang dapat diandalkan dalam berbagai pengaturan degradasi gambar dengan menggabungkan presisi pembelajaran dalam dan kemampuan pengelompokan SOM selama restorasi gambar.Temuan penelitian ini menetapkan SOM sebagai elemen kunci untuk pengembangan restorasi gambar sambil menunjuk ke studi masa depan tentang pengoptimalan pendekatan ini untuk penggunaan praktis.
Untuk penelitian lanjutan, kami mengusulkan beberapa arah yang menjanjikan. Pertama, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengoptimalkan parameter SOM dan jaringan saraf dalam, seperti laju belajar dan fungsi tetangga, untuk meningkatkan kinerja restorasi. Kedua, studi yang menyelidiki aplikasi kerangka kerja SOM-based dalam skenario dunia nyata, seperti pengolahan gambar medis atau pengawasan industri, akan memberikan wawasan berharga tentang kinerja dan generalisasi pendekatan kami. Akhirnya, penelitian yang mengeksplorasi integrasi SOM dengan teknik pembelajaran dalam lainnya, seperti jaringan adversarial generatif (GAN), dapat membuka peluang baru untuk meningkatkan kualitas restorasi gambar.
| File size | 391.58 KB |
| Pages | 7 |
| DMCA | Report |
Related /
UNITOMOUNITOMO Arsitektur BI terpusat menetapkan satu sumber kebenaran, memperkuat tata kelola pelaporan, mengurangi inkonsistensi, dan memperpendek latensi pengambilanArsitektur BI terpusat menetapkan satu sumber kebenaran, memperkuat tata kelola pelaporan, mengurangi inkonsistensi, dan memperpendek latensi pengambilan
UNITOMOUNITOMO Lima model YOLOv11 yang telah dilatih diuji menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa model YOLOv11x-cls yangLima model YOLOv11 yang telah dilatih diuji menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa model YOLOv11x-cls yang
UNITOMOUNITOMO Video-video tersebut diekstrak untuk mengidentifikasi histogram deteksi wajah dan dianalisis berdasarkan durasi kedipan mata. Hasil pengujian menunjukkanVideo-video tersebut diekstrak untuk mengidentifikasi histogram deteksi wajah dan dianalisis berdasarkan durasi kedipan mata. Hasil pengujian menunjukkan
UNITOMOUNITOMO Sistem ini memanfaatkan ArcGIS serta teknologi text‑to‑speech untuk memfasilitasi akses data potensi hutan secara real‑time dan interaktif. HasilSistem ini memanfaatkan ArcGIS serta teknologi text‑to‑speech untuk memfasilitasi akses data potensi hutan secara real‑time dan interaktif. Hasil
UNITOMOUNITOMO Sistem yang disarankan dapat digunakan sesuai tujuannya, di mana pemantauan pengadaan bahan juga dapat dilakukan. Sistem juga menyediakan output sepertiSistem yang disarankan dapat digunakan sesuai tujuannya, di mana pemantauan pengadaan bahan juga dapat dilakukan. Sistem juga menyediakan output seperti
UNITOMOUNITOMO Pada tahap pemodelan perilaku, dihasilkan storyboard GUI atau desain tampilan awal. Ini menggunakan diagram kasus yang menggambarkan fitur dan fungsi sistemPada tahap pemodelan perilaku, dihasilkan storyboard GUI atau desain tampilan awal. Ini menggunakan diagram kasus yang menggambarkan fitur dan fungsi sistem
UNITOMOUNITOMO Domain yang paling sering digunakan dalam 15 jurnal tersebut adalah domain DSS (Deliver, Service, and Support) pada peringkat pertama dan domain EDM (Evaluate,Domain yang paling sering digunakan dalam 15 jurnal tersebut adalah domain DSS (Deliver, Service, and Support) pada peringkat pertama dan domain EDM (Evaluate,
UNITOMOUNITOMO Analisis dapat dilakukan pada ulasan film, ulasan Twitter, ulasan produk online, blog, forum diskusi, komentar Myspace, dan jaringan sosial. KlasifikasiAnalisis dapat dilakukan pada ulasan film, ulasan Twitter, ulasan produk online, blog, forum diskusi, komentar Myspace, dan jaringan sosial. Klasifikasi
Useful /
MEDIAANTARTIKAMEDIAANTARTIKA Platform belanja daring seperti Shopee perlu menyediakan antarmuka yang mudah digunakan oleh pengguna. Penelitian ini bertujuan mengukur tingkat usabilitasPlatform belanja daring seperti Shopee perlu menyediakan antarmuka yang mudah digunakan oleh pengguna. Penelitian ini bertujuan mengukur tingkat usabilitas
UNITOMOUNITOMO Transaksi manual dan pencatatan inventaris di usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) sering menimbulkan kesalahan rekaman dan penundaan keputusan. PenelitianTransaksi manual dan pencatatan inventaris di usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) sering menimbulkan kesalahan rekaman dan penundaan keputusan. Penelitian
UNITOMOUNITOMO Media sosial seperti Facebook dan Twitter memfasilitasi interaksi tersebut, namun keterbukaan pengguna sering mengungkapkan karakter pribadi tanpa disadari.Media sosial seperti Facebook dan Twitter memfasilitasi interaksi tersebut, namun keterbukaan pengguna sering mengungkapkan karakter pribadi tanpa disadari.
UNITOMOUNITOMO Kalibrasi kapasitas curah hujan dengan rentang standar 0-45 mm, rentang menengah 50-69 mm, dan rentang tinggi lebih dari 70 mm. Jarak transmisi maksimumKalibrasi kapasitas curah hujan dengan rentang standar 0-45 mm, rentang menengah 50-69 mm, dan rentang tinggi lebih dari 70 mm. Jarak transmisi maksimum