| dc.identifier.citation | 1] http://www.wordiq.com/definition/Morphological_image_processing [2] yzgrafik.ege.edu.tr/~aybars/ip/.../Morphological%20Operations.ppt [3] Chris Solomon and Toby Breckon , Fundamentals of Digital Image Processing, Wiley‐ blackwell Press. [4] http://www.cs.auckland.ac.nz/courses/compsci773s1c/lectures/ImageProcessing‐ html/topic4.htm [5] Lixu Gu, J., Morphological segmentation for Image Processing and visualization, Robarts Research Institute London. [6] Thomas Moeslund, Morphology Lecture on the Image, Computer Vision and Media Technology Lab. Aalborg University. [7] Luc Vincent, June 1992, Morphological Grayscale Reconstruction: Definition, Efficient Algorithm and Application in Image Analysis, Proc. IEEE on Comp. Vision and Pattern Recog pp 633‐635. [8] Marian M. Choy and Jesse S. Jin, Morphological image analysis of left‐ventricular endocardial borders in 2D echocardiograms, School of Computer Science and Engineering University of New Sauth Wales Sydney Australis. [9] Karol Mikula, Tobias Preusser, and Martin Rumpf, April 2004, Morphological image sequence processing, Journal Computing and Visualization in Science Volume 6 Issue 4. [10] L. Vincent, April 1993, Morphological grayscale reconstruction in image analysis: applications and efficient algorithms, IEEE Xplore pp 176‐201. | en_US |
| dc.description.abstract | Morphological image processing adalah merupalan bagian dari pengolahan citra digital yang
didasarkan pada intuisi manusia dan persepsi yang terbangun. Morphological atau cukup
ditulis Morfologi, merupakan pengolahan citra berdasarkan geometri. Proses Morfologi
terutama digunakan untuk menghapus ketidaksempurnaan yang ada dalam citra (image).
Tidak terkecuali di bidang kedokteran / medis, image yang
diperoleh hasil rontgent atau
scanner, tidak memiliki akurasi kualitas gambar yang diharapkan. Hal ini karena faktor
gerakan dari tubuh dan instrumen (tidak fokus), sehingga gambar yang dihasilkan kabur dan
terdistorsi. Salah satu metode untuk meningkatkan citra ini dengan menggunakan metode
morfologi. Dengan operasi erosion dan dilation serta kombinasi keduanya dalam proses open
dan close, morfologi tingkat tinggi dan kompleks dapat diterapkan. Kunci keberhasilan
terletak pada proses pemilihan morfologi operasi matematika, filter dan pilihan elemen
terstruktur. Dalam sebuah studi yang diperoleh hasil yang optimal untuk gambar terdistorsi
dengan SNR 19,891 dB, pengurangan bit 2,206, dan Gain 13,27 dB. | en_US |
