Segmentasi Citra Binary Options

Pengolahan citra Jikalau salah satu pakar bokep telematika, Roy Suryo memilih bungkam, mengapa kita sebagai blogger tidak ikut aktif untuk menyelidiki dan menganalisa kebenlar atau keaslian bahwa vídeo mesum tersebut adalah Luna Maya dan Ariel. Itung-itung nambah pengetahuan dan ketenaran heheh, postingan ini menkaba memberikan gambaran buat anda mengenai apakah vídeo luna maya dan ariel tersebut memang mendha berdua atau hanya orang yang mirip saja, diambil dari forum kaskus. Akan lebih bagus lagi kalau anda sudah baixar video mesum luna maya itu Tema de dança de sahabat sem videos, video porno de 90 mirip banget Luna Maya dan Aril. Dan saya juga beranggapan demikiano, melihat fotonya saja udah yakin banget emang mirip apalagi kalau lihat vídeo mesum luna maya. 1. Kecurigaan pertama adalah menge tatto kupu-kupu yang ada di pinggang wanita dalam video porno tersebut. Palavras-chave para esta foro, Mãe solteira, Mãe solteira, Sentar-se, Sentar-se, Sentar-se, Sentar-se, Tatuagem. Walaupun Kent tatuagem tidak mengiyakan bahwa si Luna Maya pernah dizata sama mereka namun ini masih menimbulkan kecurigaan. Avaliações de viajantes
Kent Tatto. 2. Modelo de rambut ariel waktu masih gondrong sebahu, 3. Perdatikan bentuk lengan Ariel dengan ketika berada di atas panggun tanpa baju, 4. Coba perhatikan gelatina putih yang selalu dipakai Luna Maya pada tangan kanan. Gelang ini juga dikki sabun lux bersama Ariel. 5. Mengenai ekspresi mimik wajah Lua Maya dan wanita yang di video porno tersebut, Nah bagaimana menurut anda, saya yakin anda patut untuk mencurigai bahwa kemungkinan Vídeo Porno Luna Maya e Ariel itu memang Luna Maya dan Ariel, Terakhir katanya ada teman yang juga bilang bahwa Suara desahan mereka de vídeo mesum tersebut juga identik banget. Ok deh, segitu aja informasi ini dan kita tunggu atualização selanjutnya aja. Untuk para fãs setia yang penasaran banget dengan vídeo mesum luna maya. Anda masih bisa baixar video luna maya kok. Masih banyak bertebaran loh. Sebenarnya pada halaman komentar saya di salah satu postingan lainnya ada beberapa yang mencoba memberi link downloadnya. Tapi demi menjaga reputasi, xixixi. Saya sudah menghapusnya, walaupun telat menghapusnya karena keterbatasan saya mengontrol komentar yang masuk dan tidak dimoderasi. Senin, 05 de abril de 2010 Vídeo digital Vídeo digital pada dasarnya tersusun atas serangkaian quadro yang ditampilkan dengan kecepatan tertentu (frame / detik). Jika laju quadro cukup tinggi, maka manuscrito melihatnya sebagai rangkaian yang kontinu. Setiap moldura merupakan gambar / citra digital. Suatu citra digital direpresentasikan dengan sebuah matriks yang masing-masing elemennya simplepresentasikan nilai intensitas. Vídeo-clipes: 1. Imagens / quadro de dimensões Frame de texto, quadro de texto, pixel de pixel de pixel de pixel de dalam do pixel de dalam do resolusi. Semakin tinggi resolusi maka semakin baik tampilan vídeo tersebut. Namun, resolusi yang semakin tinggi membuat pouco yang besar juga. 2. Kedalaman bit Menetukan jumlah pouco yang digunakan untuk merepresentasikan tiap piksel pada sebuah quadro, efeknya terlihat langsung pada kualitas vídeo. Sama seperti resolusi, semakin besar kedalaman pouco yang dipakai, semakin besar juga pouco yang diperlukan. 3. Quadro de Laju Karakteristik in berkaitan dengan kehalusan gerakan (movimento suave) dan kilatan (flash). Conto de fadas, untuk mendapatkan gerakan yang halus diperlukan setidaknya 25 frame / detik. Kilatan, merupakan, jumlah, camada, ditampilkan, por, de, 20, quadro, por, detik, kilatan, sudah, dapat, dilenyapkan. 1. RGB (vermelho, verde, azul) Warna tiap piksel dizentukan oleh kombinasi intensidades dari masing-masing komponen warna. Misalnya pada RGB 24 bits, masing-masing komponen warna dinyatakan dalam 8 bits atau 256 nível. Misalnya untuk warna biru langit direpresentasikan dengan R180, G189, B249. 2. YUV Pemisahan ini menurut komponen kecerahan (luminância) dan komponen warna (crominância). Contohnya digunakan pada formato PAL. Sinyal kecerahan dinyatakan dengan Y, sedangkan dua sinyal warna dinyatakan dengan Udã V. Y0,299R 0,587G 0,114BU (BY) x 0,493 V (RY) x 0,877 3. YIQ Merupakan pemisahan komponen kecerahan (Y), dan komponen warna Dan Q) formato pada NTSC. Y0,299R 0,587G 0,114BI 0,596R 8211 0,275G 8211 0,321BQ 0,212R 8211 0,523G 8211 0,311B 4. Compressores Jumlah bit yang diperlukan video digital unty penyimpanan maupun transmisi dapat dihitung sebagai berikut: formato AVI dengan resolusi 320x240 pixel para kunponen kecerahan Dan separuhnya untuk dua komponen warnanya. Kedalaman pikselnya adalah 8 bits / piksel dan laju framenya 30 frame. Detik. Maka jumlah bit yang dibutuhkan, yaitu 320 x 240 pixels x 8 bits / piksel x 30 frame / detik 18.432.000 bit / s (18 Mbps), jumlah pouco ini bukanlah jumlah bit yang kecil. Tidak mungkin menyalurkan formato ini ke dalam taxa de bits saluran renda, misalnya 64 Kbps. Diodo emissor de luz vermelho e branco, dados redondos e dados de vídeo pirateados, vermelho Redundansi spasial maupun temporal: 1. Redundansi redundansi redangsan yang terdapat dalam suatu frame. Hal ini disebabkan oleh adanya korelasi antara sebuah piksel dengan piksel di sekitarnya. Redundansi ini dimanfaatkan untuk melakukan kompresi intraframe. 2. Redundansi temporal Redundansi yang terdapat diantara quadro dengan quadro sebelum atau sesudahnya. Hal ini disebabkan adanya piksel-piksel yang berkorelasi de antara frame-frame tersebut. Redundansi ini terutama dikarenakan banyak quadro bagian yang tidak berubah quadro dibanding sebelum dan sesudahnya. Os usuários que compraram este produto também compraram ... 1. Dê a sua opinião sobre este artigo Dê a sua opinião sobre este artigo Comentários de clientes (Comentários) Descrição do Produto: 1. Kompresi intraframe Dilakukan dengan memanfaatkan redundansi spasial yang terdapat dalam suatu frame. Beberapa metode dalam kompresi ini antara lain: a. Subampling Merupakan dasar kebanyakan kompresi imagem dan sebanding dengan membuang dados, kompresi dilakukan dengan mengurangi jumlah piksel yang digunakan untuk merepresentasikan suatu imagem. Hal ini mengakibatkan berkurangnya jumlah resolusi b. Pengurangan kedalaman bit Disebut juga quantização grosseira. Metodo ini mengurangi jumlah bit yang digunakan untuk merepresentasikan suatu piksel. C. Transformar Codificação Dados Mentransformações de dados dari domínio ruiz ke domínio frekuensi. Cara em um mapa de dados de yang mudah diproses untuk kompresi lebih lanjut. Contohnya DCT (Discrete Cosine Transform). Kompresi interrame Dilakukan dengan memanfaatkan redundansi temporal. Metode dalam kompresi ini antara lain: a. Subsampling Mengurangi laju quadro dalam dados de vídeo, frame de quadro de mentransmisikan, quadro de misa de tiap dua. B. Difference Coding Membagi quadro de menjadi blok-blok yang tidak tumpang tindih. Hanya blok yang mengalami perubahan significado saja yang disimpan. C. Movimento Compensação Membagi quadro menjadi blok-blok yang tidak tumpang tindih. Seteah itu dilakukan proses pencocokan blok. Palavras-chave para esta foro pada quadro tersebut dibandingkan dengan blok-blok berkuran sama pada frame sebelumnya, perbedaan lokasi antara blok tersebut dengan blok yang mirip pada frame sebelumnya projeto vektor gerak / motion vector. Hanya veaktor gerak saja yang disimpan. Vídeo digital merupakan rangkaian frame. Untuk melakukan kompresi pada dados vídeo, maka dilakukan kompresi pada masing-masing quadro tersebut. Sebelum kompresi dilakukan pada suatu quadro, harus ditentukan terlebih dahulu apakah diterapkan kompresi interframe atau intraframe, quadro setelah referentie ditentukan (intraframe) Quadro yang dikompresi dengan metode quadro intra-quadro I. Quadro yang dikompresi dengan interframe desenho quadro P. Perbandingan quadro banyak I dan frame P dalam sebuah grup quadro yaitu sebuah quadro I dan n buah quadro P. Kompresi dilakukan dengan menetapkan quadro referenciamento dahulu, yaitu quadro pertama harus dilakukan kompresi intraframe / menetapkan quadro pertama sebagai quadro I, bukan kompresi intertrame (karena prediksi tidak dapat dilakukan bila tidak ada Frame sebelumnya sebagai referensi). Untuk kompresi selanjutnya, kompresi dapat dilakukan dengan metodo intarframe atau interframe. Kompresi intertrame mempengaruhi kualitas hasil kompresi. Semakin banyak kompresi interrame maka semakin tinggi rasio kompresi yang didapat, namun kualitas gambarnya menjadi menurun. Alur system integrasi kompresi 1. Quadro sujo do frame do frame do frame do quadro do frame do quadro do frame do frame do quadro, frame frame do frame do frame do frame do frame do frame, quadro do frame. Proses yang dilakukan adalá DCT, selanjutnya kuantisasi, RLE, dilanjutkan VLC. Hasilnya disimpan. 2. Hasil kuantisasi tadi, dikuantisasi dan dilakukan DCT inversa, kemudian ditulis pada frame referenciam sebagai acuan melakukan prediksi pada proses berikutnya. 3. Quadro quadro do adalah do berikutnya P, interframe do kompresi do dilakukan. Prosesnya dilakukan que combinam o bloco, o bloody-blok de mencocokan o frame de pada que tersebut o bloco de blok-blok referem-se do frame de pada. Proses no gerador do vetor do menghasilkan (vetor do movimento), yang selanjutnya disimpan sebagai hasil kompresi. 4. Proses não. 3 diulang sebanyak jumlah quadro P yang ada dalam sebuah grup quadro tersebut. Alur Sistem Integrasi Dekompresi O nome de uma empresa com um nome de domínio é o mesmo que o de dados. Proses não identifica nenhum tipo de dados e não contém dados. 1. Quadro I descodificação dengan direkonstruksi, pembalikan proses VLC dan RLE, dekuantisasi, DCT inversa (IDCT). Proses ini dihasilkan sebuah quadro yang selanjutnya digunakan sebagai referência bagi proses dekompresi interframe (quadro dengan P). 2. Quadro P direkonstruksi dengan melakukan pembalikan proses pengkodean pada dados, yang menghasilkan vektor gerak untuk tiap blok. Vektor gerak yang didapat disimando dan digunakan untuk proses dekompresi selanjutnya. 3. Prós pada quadro P berulangkali sebanyak jumlah quadro P pada grup frame. Thinning adalá sebuah langkah awal mempros untuk berbagai macam operasi analisa imagem seperti reconhecimento de caracteres ópticos, reconhecimento de impressão digital dan documento proscessing. Aprimoramento melibatkan perpindahan titik atau lapisan dari suatu pola sampai semua garis menjadi singel pixel. Hasil dari conjunto garis disebut esqueleto dari suatu objek. Tidak ada definição matematika dari esqueleto menampilkan berbagai macam metode afinamento dalam suatu pola menuju ke berbagai macam hasil pula. Cara yang umum untuk mengekstrak esqueleto mengandung memindahkan / menghapus, desenho de iterações, semua borda pixels kecuali pixel yang menjadi esqueleto tersebut. Edg e pixels menunjukkan batas yang ada di sebuah patern. Diminuir o tamanho da imagem, a imagem eo tamanho do arquivo para ter acesso à imagem, a imagem eo texto a serem enviados para o texto original em: pengenaan sidik jari, dan pemrosesan dokumen. Proses thinning mengidentifikasi piksel-piksel dari suatu objek yang dianggap mewakili bentuk objeck tersebut, dan digunakan untuk mengekstrak fitur dari suatu objeck pada sebuah citra. Pada pengenalan pola, desbaste digunakan untuk mereduksi pola biner ke representasi esquelético. Operasi adelgaçando digunakan untuk mengambil rangka setebal satu piksel dari citra, dengan cara membuang titik-titik atau camada terluar dari citra sampai semua garis atau kurva hanya setebal satu piksel. Kerangka yang dihasilkan disebut sebagai esqueleto. Yang dianggap merepresentasikan bentuk objek. Imagem de imagem de fundo branco, esqueleto de fundo preto. Komponen-komponen dari skeleton. Yaitu posisi, orientasi, dan panjang segmen-segmen garis esqueleto mewakili garis-garis yang memberntuk imagem. Komponen-komponen ini mempermuda karakterisasi komponen-komponen dari image tersebut. Misalnya panjang dari suatu bentuk dapat diperkirakan dengan memperhitung kan ujung-ujung dan titik terjauh pada skeleton. Ada berbagai macam metodo atau algoritma afinamento. Dan masing-masing memberikan hasil yang berbeda. Kebanyakan algoritma adelgaçamento bersifat iteratif. Pada sebuah iterasi, piksel-piksel borda de madeira de madeira de berkskan kriteria-kriteria tertürtuntu menentukan apakah harus dibuang atau tidak. Ada juga beberapa algoritmo pada komputer-komputer yang bekerja secara sekuensial dan paralel. Pada algoritma sekuensial, untuk memproses suatu piksel pada suatu tahap digunakan hasil pemrosesan pada iterasi sebelumnya dan hasil iterasi pada tahap yang sedang berjalan. Sedangkan pada algoritma paralel, keputusan untuk membang suatu piksel hanya bergantung pada hasil dari iterasi sebelumnya. Selain desbaste dikenal juga skeletonizing. Diluir sering diasumsikan sama dengan skeletonizing. Tetapi adelgaçamento berbeda dengan skeletonizing. Misalnya pada citra persegi panjang yang terisi penuh, adelgaçando menghasilkan satu garis, sedan skeletonizing menghasilkan satu garis dengan cabang-cabang pada ujung-ujungnya yang mengarah ke ujung-ujung persegi panjang. Sebagian dari desbaste algoritma adalah iterativo, di sebuah iteraksi, borda pixels diperiksa oleh berbagai kriteria untuk memutuskan apakah borda pixels harus dipindahkan atau tidak. Ada berbay macam algoritma thining di sekunsial dan paralel komputer. Algoritma sekuensial menggunakan hasil dari iterasi sebelumnya dan hasil didapat dari sejauh mana iterasi berlanjut di (dalam) iterasi yang sekarang untuk memproses pixel yang sekarang. Dengan begitu pada titik manapun di (dalam) suatu iterasi sejumlah pixel telah diproses. Hasil tersebut bisa digunakan untuk langsung mempros pixel berikutnya. Dengan algoritma pararel, hanya hasil dari iterasi sebelumnya yang mempengaruhi unir memindahkan sebuah titik yang sedang diiterasi, membuat hal ini sesuai untuk memproses dengan hardware yang pararel seperti array prosesor. Sebagian pengguna menggunakan salah sati dari strategi ini untuk menipiskan berbagai bentuk. Salah satu algoritma bisa menggenenerate esqueleto yang bagus untuk bentuk tertentu tetapi bisa saja menghasilkan esqueleto yang buruk dengan bentuk yang lain. Sangat sulit untuk mengembangkan sebuah desbaste algoritma secara umum yang bisa digunakan untuk berbagai macam bentuk. Sebenarnya adelgaçando adalah sebuah tugas yang mudah untuk manusia. Diantaranya bisa meng suatu fino patern dengan variasi patern bentuk tanpa kesulitan. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Sebagai hasilnya, Esqueleto yang desenho manuscrito biasanya dijadikan referensi dari suatu esqueleto. Fakta ini bisa sangat menolong untuk proses afinamento. Salah satu cacat yang umum dari suatu algoritma desbaste adalah kelainan bentuk esqueleto yang digerido di ujung dan daerah silang seperti yang ditunjukan di gambar 1. masalah ini timbul ketika mengenerate esqueleto dua pixels p1 dan p2 menjadi berhubungan seperti gambar 2 (a) dan tidak seperti gambar Di 2 (b). Cacat yang lain adalah imagens em tamanho reduzido de skeletonrangka lebar / luas untuk daerah yang dibengkokkan. Masalah inti timbul diakibatkan pixel yang ditunjukan pada gambar 2 (a) berhubungan seperti gambar 2 (b). Hal tersebut bisa dilihat sebagai dua masala yang saling kontradiksi dan oleh karena itu harus ada kompromi diantara keduanya. Problema konektivitas dan grosso skelelon sering dialami oleh banyak algoritma ketika hasil bagian luar lapisan pixel dari suatu obyek dipindahkan / dihilangkan dan mengakibatkan struktur dari hasilnya tidak diketahui sejauh iterasi tersebut berjalan. Di kasus tersebut, batasan dikenalkan untuk memastikan conectividade sehingga sedemikian rupa kejadian duplamente grosso esqueleto terjadi. Untuk kasus pararel algoritma, solusi telah dibagi menjadi beberapa sub iterasi untuk mendapatkan informasi tentang tetangga pixel. B. Karekteristik Esqueleto Pada bagian ini akan membahas tentando karakteristik yang umum dari esqueleto dan beberapa istilah yang berkaitan dengan esqueleto. Suatu imagem biner yang menguraikan suatu pixels de matriz 2D (gambar 4). Yang obyeknya membentuk primeiro plano Q 1 imagem ini diwakili oleh satu set ponto escuro sedang fundo Q 8217 sesuai dengan satu set ponto branco. Untuk pixel yang telah dizentukan yaitu p ada delapan vizinhos n 0, n1. N 7. Subgrupo dengan yang menandakan arah tetangga dari p, berkenaan dengan eixo x (Gambar 5). Untuk n i. Arahnya adalah i45176. Vizinhos dengan subcript dikenal sebagai D-vizinhos, yang dapat diakses p dengan pindah ke suatu arah vertikal atau horisontal. Vizinhos lainnya disebut I-Neighbours, yang dapat diakses dari p dengan 45 176. Jika p adalah ponto escuro dan salah satu dari 8 vizinhos n i adalah escuro juga, p dan n i disebut 8-conectado. Jika p adalah escuro dan salah satu dari empat D-vizinhos n 2i adalah juga escuro. P dan n 2i dikatakan 4-conectado. Jika p 0 dan p m adalá dua poin dark pada obyek yang sama, ada suatu alur, yang dapat menjelaskan suatu rantai tentang pontos escuros p 0. P 1. PM . Dengan masing masing pasangan pixel yang berurutan, p i dan p 2 menjadi neghbours dari yang lain. Jika semua tetangga masing-masing dipertimbangkan, p 0 dan p m disebut 8-conectado. Jika hanya D-vizinhos yang dipertimbangkan, p 0 dan p m maka disebut 4-conectado. Suatu obyek disebut 8-conectado jika semua pasangan ponto berada dalam obyek 8-conectado dan disebut 4-conectado jika semua pasangan ponto berada dalam obyek 4-conectado. Berikut merupakan essensial karakteristik esqueleto: Konektifitas harus dipelihara. Jika objek terhubung, esqueleto hasilnya juga harus terhubung. Umumnya, 8- conectividade harus dijaga untuk primeiro plano, dan 4- conectividade harus dijaga untuk fundo. Erosi yang berlebihan harus dicegah. Titik ujung dari esqueleto harus ditemukan secepat mungkin, seingga panjang esqueleto tidak memendek, sehingga benar-benar simplespresentasikan citra aslinya. Esqueleto tidak boleh ruído dipengaruhi. Ruído adalah gangguan-gangguan kecil yang bukan merupakan bagian dari esqueleto. Dan akan sering dihasilkan berupa ekor / cabang dari desbaste. Panjang ekor ini harus diminimalkan. Penggunaan 8- conectividade untuk primeiro plano sangat penting, karena jika menggunakan 4- conectividade. Esqueleto, akan, memiliki, ketebalan, 2, piksel, sehingga, tidak, sesuai, dengan, esqueleto, yang, dihasilkan. Tetapi penggunaan 8- conectividade juga memiliki efek samping, yaitu esqueleto yang dihasilkan pada sudaut atau persimpangan akan terdistorsi (terjadi eror), terutama jika citra aslinya sanguat tebal. C. Algoritmo de Diluição de Jenis-Jenis 1. Algoritmo de Diluição Seqüencial e Paralelo Algoritmo de afinamento de tela dipelajari secara ekstensif dalam pengenalan pola dan pemrosesan citra. Macam-macam urutan dan paralel dari algoritma desbaste sudah tersedia di dalam literatur. Semuanya mempunyai kelebihan dan kelemahannya tersendiri. Método de desbaste seqüencial para o algodão e o algodão em pó. Titik tepi dari pola diidentifikasikan dengan tes pada 8 tetangga. Titik teppi terhapus dengan cara penghapusannya: Jangan menghapus titik akhir Jangan memutuskan sambungan pola Jangan menyebabkan erosi yang merusak Pada algoritmo yang berbeda, testar e disjikan dengan cara yang berbeda. Algoritmos seqüenciais memerlukan sedikit memori. Algoritmos seqüenciais para o fundo de um plano de fundo. Dapat dikatakan waktu kompleksitasnya tergantung pada ukuran bitmap. As empresas que operam no mercado de produtos e serviços para a indústria de têxteis e tecidos. Operação no interior do tamponamento de uma sampada pola benar-benar tipis. Para mais informações, visite a página da titik-titik luar. Pada teknik penelusuran permukaan, permukaan mengggambarkan tepi sebuah objek yang telah ditelusuri di setiap iterasi. Seteah permukaan selesai ditelusuri dan perkiraan urutan piksel ditemukan berupa sketsa piksel atau bukan, permutaan dihapus. Pada iterasi berikutnya, permutaan yang baru ditelusuri dan operasi dilakukan berulang-ulang sampai semua titik yang tidak aman terhapus. Sama persis seperti algoritmos seqüenciais, algoritmos paralelos juga memakai cara mengunjungi semua titik piksel pada bitmap untimmenu titik gelap. Lalu titik-titik gelat diklasifikasikan ke dalam titik-titik titik-titik yang lainnya. Hanya titik-titik tepi yang dibutuhkan. Tes bisa mempengaruhi beberapa titik tepi dari 8 tetangga untuk memperkirakan apakah mereka titik pemisah, titik akhir, atau titik tidak aman. (Titik pemisah 8211 penghapusan titik ini akan memisahkan hubungan, titik akhir 8211 titik pada akhir permukaan, titik tidak aman 8211 penghapusan titik iniciação akan mempengaruhi sketsa). Titik tidak aman akan dihapus pada akhir proses. Titik-titik akhir dan titik-titik pemisah diambil sebagai titik aman dan seharusnya tidak dihapus. Algoritmo seqüencial de Seperti, algoritmo paralelo de waktu e dari de três cores: Setiap lewat dan setiap subiterasi, setiap piksel pada bitmap telah ditelusuri satu kali untuk mengidentifikasikan titik-titik gelap. Jumlah operva akan sesuai dengan luas área bitmap. Setiap titik gelap tela titik-titik tepinya. Jumlah operva akan sesuai dengan luas área objek setiap melewati telusuran, Jumlah yang telusuran berhubungan dengan ketebalan objek Tetapi pada penggunakan cara paralela, waktu yang dibutuhkan lebih sedikit daripada seqüencial algoritmos. Meskipun algoritmos paralelos lebih cepat, ada beberapa masalah pada algoritmo itu seperti kasus pada arsitektur proses algoritmos paralelos. Algoritmos paralelos de Pada beberapa, piksel dengan lebar 2 akan dihapus pada awal penelusuran, titik-titik pada kedua sisi garis tidak akan memesahkan hubungan pola bila titik-titik itu ditelusuri terpisah. Bila kedua sisi ditelusuri dengan cara paralelo menggunakan hasil dari proses sebelumnya, titik-titik itu akan dihapus secara berurutan karena hasil dari penghapusan satu pihak tidak diketahui oleh pihak yang lain pada saat yang bersamaan. Di sinilah masalah dimana beberá pratos paralelos berbagi memori yang sama. Pada algoritma adelgaçamento, ketika proses menjelajah piksel yang pasti, seharusnya menggunakan piksel dan 8 tetangganya secara eksklusif, Pada proses paralel desbaste, ini bukan masalah. Nyatanya, kebutuhan dari subiteraksi yang berbarengan pada algoritmo paralelo dan kemungkinan dari kesalahan penelusurano dua piksel yang bersebelahan pada pola dapat menyebabkan kesalahan fatal. Pada algoritmo paralelo, sebuah piksel diproses pada base penelusuran sebelumnya, maka ketika piksel diperhitung kan dalam paralel, semua piksel akan dihapus. Maiscara de mascara que tem um laço de pijak, satu yang bisa terlihat pada penjelajahan pola dan teknik paralel, piksel dihapus dari pola tanpa tahu apa yang akan terjadi pada objek yang tersisa. Hasilnya, semua piksel, akan, terhapus, atau, kurva, tebal, akan, tetap, tebal, setelan, iterasi, terakhir. Solusinya adalah harus memikirkan hasil-hasil lebih jauh lagi pada pemrosesan piksel saat ini. Jika piksel mau dihapus, pola baru yang akan tampilkan menjadi fundo dapat diperhitungkan. Kapan pola diproses, sebuah bagian dari pola baru diolah ágar setiap piksel pada pola dikunjungi. Bagian itu dicari titik-titik pemisah dan informasi ini tersedia ketika sub-urutan piksel pada urutan atau urutan berikutnya telah dikunjungi. Pada akhir iterasi, pola baru akan tersedia itersa berikutnya tanga menghapus pola yang lama. Setiap saat, algoritmo ini akan menyelesaikan pengetahuan dari apa saja yang tersisa dari sebuah objek ketika pola itu dihapus. 2. O Algoritmo de Diluição do Eixo Mediano Salah satu algoritma yang biasa digunakan untuk melakukan proses adelgaçamento algoritma adalah Medial Axis. Algoritma ini merupakan algoritma yang pálido awal digunakan untuk melakukan proses afinamento. Transformasi Eixo Mediano dari suatu himpunan S adalah himpunan titik tem um raio de dari lingkaran terbesar yang terdapat de S, atau dengan kata lain himpunan titik pada S yang memliki jarak terjauh dari S8217. Dari hal tersebut terlihat bahwa sebenarnya algoritma ini berusaha untuk mencari jalan tengah di antara batas-batas S yang berláwanan dibentuk oleh sudut bisset dari batas-batas S. Akan tetapi, titik-titik yang dibentuk dengan cara em uma loja de souvenirs e titik-titik yang 8 - conectado . Sehingga keterhubungan, antar, titik, harus, diperhatikan, dengan, melihat, apakah, piksel, yang, dipilih, baris, tertanu, dengan, baris, sebelumnya, apakah, mereka. Jika tidak maka harus dibuat lintasan 8- conectado yang menghubungkan kedua titik tersebut. Walaupun metodo ini tidak memakan banyak waktu, secar umum hasil dari metodo ini tidaklah begitu baik dibandingkan dengan algoritma-algoritma afinamento yang lain. Algoritma ini dapat bekerja dengan baik apabila daerah yang diproses merupakan daerah yang lurus dan tidak terdapat banyak ruído. Hal ini dikarenakan metode Eixo medial ini sangat sensitif terhadap noise. 3. Algoritma Thinning Binário Região Algoritma ini adalah algoritma untuk citra biner, dimana piksel fundo citra bernilai 0, dan piksel primeiro plano (região) bernilai 1. Algoritma ini cocok digunakan untuk bentuk yang diperpanjang (alongado) dan dalam aplikasi OCR (Optical Character Recognition) . Algoritma ini terdiri dari beberapa iterasi, dimana setiap iterasinya terdiri dari 2 langkah dasar yang diaplikasikan terhadap titik contour (titik batas) região. Titik contour ini dapat didefinisikan sebagai sembarang titik yang pikselnya bernilai 1, dan memiliki paling sedikit 1 piksel dari 8-tetangganya yang bernilai 0. Gambar berikut ini mengilustrasikan titik contorno p 1 dan 8-tetangganya: Langkah pertama dari sebuah iterasi adalah menandai semua titik contour Untuk dihapus, jika titik contorno tersebut memenuhi syarat-syarat berikut: dimana N (p 1) adalah jumlah dari tetangga titik contorno p 1, yang pikselnya bernilai 1, yaitu: dan S (p 1) adalah banyaknya transisi 0-1 dari nilai piksel P2, p3. P8, p9 secara berurutan. Misalnya, untuk nilai p 2, p 3. p 8, p 9 seperti di bawah ini: Kondisi (a) dilanggar jika titik contorno p 1 memiliki hanya satu atau tujuh tetangga dari 8-tetangganya yang pikselnya bernilai 1. Jika titik contour p 1 Hanya memiliki satu tetangga, hal ini mengakibatkan p 1 adalah akhir dari esqueleto, sehingga tidak boleh dihapus. Jika p 1 memila tujuh tetangga dan jika p 1, maka akan menimbulkan erosi pada região yang bersangkutan. Kondisi (b) dilanggar jika titik contorno região merupakan dengan satu piksel. Sehingga jika titik tersebut dihapus, akan mengakibatkan pemutusan segmen dari esqueleto selama operasi adelgaçamento. Kondisi (c) dan (d) akan dipenuhi mínimo jika p 4 0, atau p 6 0, atau (p 2 0 dan p 8 0). Jika p 4 0 menunjukkan titik contorno berada pada batas timur região. Jika p 6 0 menunjukkan titik contorno berada pada batas batas selatan região. Sedangkan jika p 2 0 dan p 8 0 menunjukkan titik contorno berada pada batas utara-barat região. Serupa dengan syarat (c) dan (d) pada langkah I, syarat (c8217) dan (d8217) pada langkah II dipenuhi mínimo jika p 2 0, atau p 8 0, atau (p 4 0 dan p 6 0). Seteh langkah 1 seo, langkah 2 diterapkan terhadap titik contorno dari hasil langkah 1 sebelumnya, yaitu: Langkah I diterapkan ke selutuh titik batas pada citra biner. Jika satu atau lebih syarat dari ponto a, b, c, d tidak dipenuhi, titik tersebut tidak Ditandai untuk dihapus. Sebaliknya, jika semua syarat terpenuhi, maka, titik tersebut ditandai untuk dihapus. Titik 8211titik batas tersebut tidak dihapus terleboh dahulu, sampai semua titik batas dievaluasi. Hal ini mencegah perubahan struktur dados selama eksekusi algoritma. Setelah langkah Eu sei que eu tenho um tad taz, titik-titik yang diberi tanda dihapus (misalnya dengan cara mengubah nilai piksel dari 1 ke 0). itu setelah Kemudian, Langkah II diterapkan ke Citra Hasil proses dengan Langkah I. Dari keterangan di atas, dapat diambil kesmpulan bahwa 1 Iterasi dalam ALGORITMA afinamento ini terdiri dari 4 Langkah. yaitu: Menerapkan Langkah I untuk menandai Titik batas yang akan dihapus Menghapus Semua Titik batas yang sudah diberi tanda Menerapkan Langkah II untuk menandai Titik batas berulang diterapkan yang akan dihapus pada Citra Hasil pemrosesan dengan Langkah I Menghapus Titik batas yang sudah diberi tanda Langkah eu dan II - ulang, samapai, tidak, ada, lagi, titik, yang, bisa, dihapus. O algoritmo do algoritmo do algoritmo do algoritmo do algoritmo do algoritmo do algoritmo do algoritmo do algoritmo do algoritmo do binário de Berikut. 4. Um Algoritmo de Diluição pela Geração de Contorno Algoritma ini adalah teknik urutan yang lain. Pada metode ini, citra binário yang diberikan representasikan oleh kode berantai. Kode berantai diolah untuk setiap pola tertutup pada objek, dan kelangsungan dari Rantai berlawanan arah jarum jam untuk pola luar dari objek dan searah jarum jam untuk pola di dalam Lubang. Pola juga diperhitungkan sebagai urutan dari rantai dari titik tepi. Urutan piksel ditampilkan dalam bentuk código Freeman, yang merupakan urutan, penempatan ke piksel berikutnya di dalam bagian. Untuk 8 arah pola, dir (i) di dalam intervalo de 0 sampai 7 Mostrando 8 kelangsungan seperti terlihat pada Figura 5. Sebagai ALGORITMA Iterasi, Setelah menggambar pola Pertama, ALGORITMA melewati beberapa Iterasi. Di setiap iterasi, pola yang e merupakan tepi dari sebuah objek akan ditelusuri. Iterasi berhenti pada pola kecil-kecil ketika tidak ada lagi titik tidak aman pada pola. Ketika operasi selesai, yang tersisa hanyalah sketsa. Ini adalá algoritma yang efisien sama seperti metodo memeriksa citra hanya sekali untuk menghasilkan sketsa dari objek. Setelah itu, sema iterasi pola baru dihasilkan dari pola yang telah ada dan proses berulang sampai sketsa terakhir muncul. Tetapi masalah, utamanya, adalah, ketajaman, dari sketsa, berkurang, pada, sudut, titik, menyilang. Criado em 8 de fevereiro de 2008 por 8 meses. Bila citra sudah tipis, ini membro kepuasan pada hasil, tetapi sama seperti ketebalan dari citra bertambah, ketebalan sketsa akan berkurang. 5. Algoritmo híbrido Adalah penggabungan dari thinning algoritmo yang sudah ada, algoritmo menghasilkan baru dengan gabungan kelebihan dari algoritma terdahulu. Jenis-jenis algoritmos híbridos. uma. Gabungan local Emagrecimento Algoritmos d engan não-local Algoritmos Keuntungan utama dari afinamento local, algoritmos adalah kecepatannya dan simples, tapi pada kekurangannya adalah peninjauan dados yang tidak Nyata. Pendekatan seperti itu baik pada daerah yang diperpanjang seperti traços isolados, tapi gagal pada cruzamento intersecções. Algoritmos não-locais lebih baik pada cruzando traços atau ruidosos golpes, tapi dapat juga menjadi rumit dan lambat. ALGORITMA ini mempunyai dua keuntungan: Pertama, kemampuan mengidentifikasi dengan Cepat área pola yang di-fino dengan baik menggunakan métodos locais dan yang menimbulkan ambiguitas. Kedua, kamampuan menghasilkan avaliado yang lebih detil, konteks menggunakan, área de pada yang tidak sukses di-fino. Algoritma ini dapat mendeteksi dan mengurangi jumlah kekeliruan, mengurangi sensitivitas thresholding, dan mengurangi sensitivitas local noise. Algorithm ini menggunakan local methods untuk membuat hasil skeletonisasi awal image. Strokes yang diperpanjang dan mempunyai rentang variasi lambat di-thin dengan benar. Dengan menggunakan strokes yang di-thin kembali ke rentang asli mereka, dengan local process lagi dapat diidentifikasikan daerah yang dapat dihasilkan dari lebih satu stroke, lalu melabelinya sebagai ambigu. Metode non-local lalu digunakan hanya pada daerah ini. Berikut ini komponen algoritmanya: Initial skeletonization stroke hypothesization, regeneration, and ambiguity detection and stroke interpretation. Initial Skeletonization. Meng-generate initial skeleton hipotesis maka, cukup menggunakan salah satu thinning algorithm yang menyediakan dan memperbolehkan rekonstruksi. Tujuannya untuk mengidentifikasikan daerah pada image yang dengan mudah di-thin dengna benar dan menggunakan daerah tsb untuk mendukung sisa bagian dari pola. Stroke Identification. Pada skeletonized image kita membagi skeleton menjadi fragment pada akhir dan junction points (pixel dengan tetangga tiga atau lebih). Kemudian membuat label yang unik pada masing-masing kontur dan mencoba menjabarkan keunikan hipotesa dengan membalik proses local thinning untuk menghasilkan skeleton kepada sebuah aproksimasi pola asli. Digunakan dua metode untuk regenerasi. Jika pengukuran jarak sederhana dari masing-masing kontur piksel ke ujung pola, kita bisa meletakkan tanda pada tiap piksel skeleton dengan jarak yang sesuai. Hasilnya adalah representasi pendekatan dari pola asli. Versi kedua menggunakan rata-rata lebar seluruh segment pada masing-masing piksel pada segmen. Ini membantu mengurangi noise pada atau dekat junctions yang bisa menurunkan akurasi perhitungan jarak. Selama regenerasi, semua daerah yang dapat dihasilkan oleh lebih dari satu kontur skeleton ditandai pada image (mis. lebih dari satu hipotesis menghasilkan lebih dari satu tanda). Daerah ini ambigu dan kita tidak dapat mengasumsikan sudah di-thin dengan benar. Kemudian kita memproyeksikan daerah ini kembali ke thinned image hypothesis, dan mencari bagian mana dari hipotesis skeleton awal menghasilkan skeleton fragments yang ambigu. Stroke Interpretation and Reconstruction. Perkiraan orientasi ini dihitung dari rata-rata kecuraman dari k dekat tetangga, dan perkiraan lebar dihitung dari hasil scan image asli pada arah ortogonal. Gambar 1 a memperlihatkan image asli dengan skeleton asli saling menimpa dan daerah yang rentan ambigu diberi tanda. 1 b memperlihatkan skeleton yang berpotongan digunakan untuk menghitung orientasi dan poin akhir yang digunakan sebagai poin patokan. Gambar 1 c memperlihatkan informasi lebar ditimpakan pada skeleton yang saling berpotongan. Tujuannya menciptakan orientasi dan informasi lebar pada anchor points di daerah perpotongan untuk menciptakan koneksi yang halus antara anchor points. Pengukuran tingkat kehalusan tidak dibicarakan disini. B. Gabungan Medial Axis Method d engan Contour Generation Method Metode ini meminimalisasi masalah penyusunan kembali bentuk skeleton pada corner points. Algoritma ini memiliki lima langkah. Pada langkah pertama, seperti thinning algorithm lain, menghilangkan noise pada input image. Ini membantu untuk menghindari tambahan ujung dan bermacam-macam distorsi. Digunakan algoritma penghalusan yang terdiri dari window 3x3 melalui binary image dan membandingkan posisi piksel tengah dengan 8 tetangganya untuk memutuskan apakah apakah nilai piksel perlu dipertahankan atau dimodifikasi. Kemudian, image disegmentasi menjadi daerah horizontal, vertikal dan kurva berdasarkan panjang tiap langkah (rentangan piksel gelap yang bersambung pada kolom) dan membandingkan mereka dengan rata-rata ketebalan. Setelah segmentasi, bergantung pada tipe daerah, metode yang sesuai diaplikasikan untuk menipiskan daerah. Pada tahap ini skeleton di semua daerah di-generate terpisah. Skeleton kemudian dihubungkan untuk menghasilkan skeleton akhir. Akhirnya perlu ada proses untuk menghilangkan beberapa poin yang tidak penting dan menjaga skeleton sebagai kesatuan lebar unit. Contoh penggunaan Hybrid Algorithm (hasil Gabungan medial axis method dengan contour generation method). 6. Susan Binary Post-Processing Proses thinning yang dihasilkan dari SUSAN binary post-processing mengikuti beberapa aturan sederhana yang membuang edge points palsu atau yang tidak diinginkan, lalu menambahkan edge points yang seharusnya dilaporkan namun tidak ada. Dapat dibagi ke dalam 3 kategori. Membuang edge points palsu atau yang tidak diinginkan, menambahkan edge points baru, dan mengubah edge points ke posisi baru. Aturannya sekarang diurutkan berdasarkan jumlah edge points tetangga yang dimiliki sebuah edge points (dengan aturan 8-tetangga), contohnya dapat dilihat pada gambar: Contoh aturan thinning yang berbeda. Edge points yang baru hanya akan dibuat jika diperbolehkan oleh edge response. Membuang edge point. Cari tetangga dengan edge response maksimum (tidak nol), menyambung edge, dan mengisi kekosongan dalam edge. Response yang digunakan adalah yang ditemukan oleh initial stage dari SUSAN edge detector, sebelum penutupan non maksimum. Response ini diberi bobot yang mengacu pada orientasi edge yang sudah ada sehingga edge tersebut akan tersambung dalam suatu garis lurus. Sebuah edge dapat dilanjutkan oleh maksimum 3 piksel. Ada 3 kasus yang mungkin. Kalau poinnya menempel pada sebuah garis lurus, bandingkan edge response-nya dengan edge response poin yang berkorespondensi dalam garis. Kalau poin potensial dalam edge lurus punya edge response lebih besar dari 0.7 dari points response sekarang, pindahkan poinnya ke dalam edge dalam garis. Kalau poinnya tersambung dalam edge diagonal, buang poin tsb. Selain di atas, poinnya adalah edge point yang valid. D. Lebih dari 2 tetangga. Jika poinnya bukan penghubung antara beberapa edge maka edge di-thin. Hal ini akan mengikutsertakan pilihan antara poin sekarang dan salah satu tetangganya. Apabila pilihan dibuat dalam cara logis yang konsisten akan dihasilkan thinned edge yang kelihatan bersih. Aturan ini diterapkan ke semua piksel dalam image secara sekuensial dari kiri ke kanan dan dari atas ke bawah. Apabila perubahan dibuat pada edge image maka pencerian poin sekarang digeser ke belakang lebih dari 2 piksel ke kiri dan ke atas. Berarti alterasi yang iteratif pada image dapat dicapai hanya dengan menggunakan algoritma ini sekali jalan. 7. Most Prominent Ridge Line (MPRL) Metode thinning pada binary image tidak dapat diaplikasikan langsung ke image gray-scale, maka image gray-scale sering di-treshold untuk menciptakan bagian binary-nya. Proses ini menyebabkan hilangnya informasi berharga pada intensitas dimensi, ketidakseragaman nilai gray-level pada image gray-scale menyebabkan kontur yang tidak seimbang dalam binary image yang di-treshold, menyebabkan kesulitan pada proses thinning binary image. Pendekatan pada image thinning berbasis scale-space ini dapat diaplikasikan baik pada binary maupun gray-scale image, dan meringankan efek ketidakseragaman dalam nilai gray-level dari image gray-scale dan kontur yang tidak seimbang pada binary image. Scale-space terdiri atas image asli pada level skala nol ( t 0) bersama dengan image pada skala dimensi kontinu t yang diturunkan filter Gaussian, dimana t gt 0 adalah varian. Dalam scale-space semua skala dapat diakses secara simultan, juga mempunyai unsur-unsur pembangun dimana pada scale-space yang lebih besar (coarser structure) dapat dilacak ke struktur skala lebih kecil (finer structure), implikasinya finer structure ditutup saat skala bertambah. Dengan prinsip ini dikembangkan metode topografik untuk image thinning dalam scale-space. Metode topografik memperlakukan image gray-scale sebagai permukaan dengan intensitas yang diinterpretasikan sebagai dimensi spasial ketiga (height). Dalam representasi topografik dari image 2-D, peak dijabarkan sebagai sebuah poin pada permukaan dimana gradiennya sama dengan nol, dan turunan kedua pada semua arah adalah negatif. Poin sisi didefenisikan sebagai poin pada permukaan dimana gradiennya nol, turunan kedua dalam satu arah adalah nol dan negatif dalam arah ortogonal, atau jika gradien tidak sama dengan nol, turunan kedua ortogonal terhadap gradien adalah negatif. Point saddle adalah poin pada permukaan dimana gradiennya nol dan turunan kedua pada satu arah adalah negatif dan positif dalam arah ortogonal. Maximum-intensity ridge line (MPRL) pada intensitas permukaan adalah gabungan poin topografik yang signifikan (peaks, point sisi, dan points saddle) dan diinterpretasikan sebagai representasi yang di-thin dari image asli. Dengan meminimisasi turunan spasial kedua dari masing-masing poin topografik signifikan pada skala dalam scale-space ditempatkan Most Prominent Ridge Line (MPRL). MPRL adalah cara dalam scale-space dimana dimensi skala merepresentasikan kesignifikanan struktur pada image awal. Point sepanjang MPRL mempunyai kontras terbesar dengan poin-poin tetangga, membuat mereka tidak gampang terpengaruh pada ketidakseragaman intensitas. Bersama dengan penutupan dari struktur yang lebih baik, metode ini tidak terlalu dipengaruhi boundary noise atau ketidakseimbangan. MPRL diimplementasikan menggunakan struktur data image pyramid untuk meng-approksimasi scale-space dengan image asli pada level dasar. Procedure yang mengikuti sisi kemudian digunakan untuk mengalokasikan MPRL dalam image pyramid. MPRL yang diekstrak digunakan untuk menghasilkan thinned image dalam ruang image 2-D awal. Hal ini dicapai dengan memproyeksikan MPRL dalam scale-space ke level base asli. D. Contoh Aplikasi Salah satu penggunaan thinning dalam aplikasi adalah untuk membantu analisis terhadap pola tertentu. Dalam hal ini, thinning merupakan bagian dari computer vision . Salah satu penerapannya adalah untuk menganalisis pola akar tanaman. Tujuannya adalah untuk mengetahui kebutuhan tanaman akan nutrisi. Aplikasi analisis akar tanaman memiliki prosedur dan metodologi seperti pada gambar berikut: Dalam melakukan analisis terhadap akar tanaman, yang pertama kali harus dilakukan adalah pengambian citra. Citra diambil dengan menggunakan kamera. Kemudian, pada citra yang telah diambil, dilakukan pemrosesan tahap awal ( lower processing ) sebagai persiapan untuk pemrosesan selanjutnya. Citra yang telah melalui tahap awal pemrosesan kemudian disegmentasi. Proses segmentasi terdiri dari dua tahapan. Yang pertama adalah image tresholding dan yang kedua adalah image thinning . Image tresholding berguna untuk memisahkan gambar akar dengan background - nya. Kemudian, proses thinning dilakukan. Contoh hasil thinning adalah pada gambar berikut. Setelah thinning dilakukan, barulah dapat dilakukan analisis terhadap citra. Diantaranya adalah mengukur panjang, sudut, ujung akar, dan celah lateral. Sedangkan mengukur permukaan lateral dapat dilakukan setelah proses tresholding . E. Daftar Pustaka Utami, Annisa, dkk, 2003, 8220Thinning8221, diakses dari google. co. id/searchqthiningdalampengenalanpolaampieutf-8ampoeutf-8ampaqtamprlsorg. mozilla:en-US:officialampclientfirefox-aqthinningdalampengenalanpolaamphlidampclientfirefox-aamppwst1amprlsorg. mozilla:en-US:officialampprmdivnsampeit06iTdC9KIzirAfM9uXuAgampstart0ampsaNampfpaa9c18a922804eb4, pada tanggal 9 April 2011, pukul 19.56 WIB. AS, Baihaki, dkk, 2003, 8220Thinning8221, diakses dari google. co. id/searchqthiningdalampengenalanpolaampieutf-8ampoeutf-8ampaqtamprlsorg. mozilla:en-US:officialampclientfirefox-aqthinningdalampengenalanpolaamphlidampclientfirefox-aamphsggQamppwst1amprlsorg. mozilla:en-US:officialampprmdivnsampeij02iTY7oCMXjrAf8svXxAgampstart10ampsaNampfpaa9c18a922804eb4, pada tanggal 9 April 2011, pukul 20.14 WIB. Pemrograman Matlab Operasi Morfologi Citra Operasi morfologi citra merupakan suatu proses yang bertujuan untuk mengubah bentuk objek pada citra asli. Proses tersebut dapat dilakukan pada citra grayscale maupun citra biner. Jenis-jenis operasi morfologi di antaranya adalah dilasi, erosi, closing, dan opening. Secara berurutan, persamaan yang digunakan untuk masing-masing operasi yaitu: Contoh pemrograman GUI Matlab untuk operasi morfologi adalah sebagai berikut: 1. Membaca citra grayscale (asli) dan mengkonversinya menjadi citra biner 7. Operasi closing dengan structure element 8216line8217 dan R 30 Source code dan citra untuk proses operasi morfologi dapat diunduh pada laman berikut: link Sedangkan tampilan source codenya adalah: