Simulasi 2D gambar berkabut Berdasarkan Transmission Map menggunakan citra Gunung Kelud

مستخلص البحث استنادا إلى بيانات من مركز وكالة الجيولوجي لعلوم البراكين والجيولوجيا المخاطر التخفيف من جمهورية إندونيسيا، وسجلت في عام ٢٠١٤ ما يقرب من ١٧٪ من إجمالي عدد البراكين النشطة في جميع أنحاء العالم هي في إندونيسيا، واحدة منها هي جبل جبل كيلود. يتم مراقبة جميع الأنشطة على جبل كلود من خلال كاميرات المراقبة المغلقة (CCTV). ومع ذلك، فإن استرجاع الصور باستخدام كاميرات الدوائر التلفزيونية المغلقة لديه عيب واحد: سوء جودة الصورة بسبب الضوضاء التي تحدث في الصورة التي تم التقاطها. هذا الضجيج يمكن أن يأتي من مصادر مختلفة. أحد أسباب الضوضاء عند التصوير هو وجود الضباب الذي يحجب الجسم. سمك الضباب (كثافة الضباب) لديها رؤية مختلفة عن الضباب والضباب المعتدل الضباب الكثيف الذي تسبب الرؤية أن تكون محدودة. لتحديد سماكة الضباب هو أسلوب واحد التي يمكن استخدامها هي FADE (الضباب وإدراكا الكثافة مقيم). وعلاوة على ذلك، فإن نتائج العمليات الحسابية باستخدام FADE محاكاة بالخريطة الإرسال. بعد محاكاة أبعد من صورة الإدخال والإخراج باستخدام صورة الرسم البياني. أثبتت هذه الدراسة لتكون قادرة على تحديد قيمة الكثافة وفقا للصورة مدخلات بقيمة ضباب خفيف الكثافة ٢,٤١٠٠١٠٣٦٦٦٢٦٥٢٤,٢٠٨٥٦٣٤٣٠٥٠١٧٢ الضباب المعتدل والضباب الكثيف ٨,١٨١٣٢٥٦٩٧٣٨٢١٥ باستخدام قيمة حجم بقع٨ . أكبر كثافة صورة الضباب الضوضاء والحصول على أكثر سمكا ABSTRACT Based on data Geological Center of the Geological Disaster Volcanology and Mitigation Center of the Republic of Indonesia, in 2014 it was recorded that around 17% of the number of active volcanoes around the world were in Indonesia, one of them is Mount Kelud. All activities on Mount Kelud are monitored through CCTV (Close Circuit Television) cameras. However, image capture using CCTV cameras has weaknesses, one of them is poor image quality due to noise that occurs in captured images. This noise can come from various sources. One of the causes of noise when shooting is the presence of fog that blocks the object. The thickness of the fog (Fog density) has different visibility from thin fog, medium fog until thick fog which causes visibility to be limited. To find out the thickness of the fog, one method that can be used is FADE (Fog Aware Density Evaluator). Furthermore, the calculation results using the FADE method are simulated based on the transmission map. After being simulated, the input image and output image are using histogram. This research proved to be able to determine the density value according to the input image with the value of thin fog density 2,41001036662652, medium fog 4,20856343050172, and thick fog 8,18132569738215 by using the patch size value 8. The greater the value of the density of an image, the fog noise will be thicker. ABSTRAK Berdasarkan data Badan Geologi Pusat Volkanologi dan Mitigasi Bencana Geologi Republik Indonesia, pada tahun 2014 tercatat Sekitar 17 % dari jumlah gunung api aktif diseluruh dunia terdapat di Indonesia, salah satunya adalah Gunung Kelud. Segala aktifitas di Gunung Kelud dipantau melalui kamera CCTV (Close Circuit Television). Namun, pengambilan citra dengan menggunakan kamera CCTV memiliki kelemahan, yaitu kualitas citra yang buruk karena adanya noise yang terjadi pada citra hasil capture. Noise ini dapat berasal dari berbagai sumber. Salah satu penyebab adanya noise saat pengambilan citra yaitu adanya kabut yang menghalangi objek. Ketebalan kabut (Fog density) mempunyai visibilitas yang berbeda-beda dari kabut tipis,kabut sedang hingga kabut tebal yang menyebabkan jarak pandang menjadi terbatas. Untuk mengetahui ketebalan kabut tersebut salah satu metode yang dapat digunakan adalah FADE (Fog Aware Density Evaluator). Selanjutnya dari hasil perhitungan menggunakan metode FADE disimulasikan berdasarkan transmission map. Setelah disimulasikan selanjutnya dibandingkan citra masukan dan citra keluaran menggunkan histogram. Penelitian ini terbukti dapat menentukan nilai density sesuai dengan citra masukan dengan nilai density kabut tipis 2,41001036662652, kabut sedang 4,20856343050172, dan kabut tebal 8,18132569738215 dengan menggunkan nilai patch size 8. Semakin besar nilai density suatu citra maka noise kabut semakin tebal.