2015
DOI: 10.14569/ijacsa.2015.060833
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Image Enhancement Using Homomorphic Filtering and Adaptive Median Filtering for Balinese Papyrus (Lontar)

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1

Citation Types

0
1
0
1

Year Published

2021
2021
2023
2023

Publication Types

Select...
2
1

Relationship

0
3

Authors

Journals

citations
Cited by 3 publications
(2 citation statements)
references
References 9 publications
0
1
0
1
Order By: Relevance
“…Mereka dapat memahami sejarah dan makna prasasti dan pelinggih dengan cara yang berbeda dan lebih mendalam [8]. 4) Kolaborasi Budaya dan Teknologi: Proyek ini menciptakan peluang kolaborasi antara komunitas lokal, pakar budaya, dan pengembang teknologi [9][10] [11]. Ini adalah contoh bagaimana teknologi dapat digunakan untuk memperkuat budaya dan sejarah lokal, serta menciptakan peluang bagi pemuda Bali untuk terlibat dalam proyekproyek yang relevan dengan kehidupan.…”
Section: Transformasiunclassified
“…Mereka dapat memahami sejarah dan makna prasasti dan pelinggih dengan cara yang berbeda dan lebih mendalam [8]. 4) Kolaborasi Budaya dan Teknologi: Proyek ini menciptakan peluang kolaborasi antara komunitas lokal, pakar budaya, dan pengembang teknologi [9][10] [11]. Ini adalah contoh bagaimana teknologi dapat digunakan untuk memperkuat budaya dan sejarah lokal, serta menciptakan peluang bagi pemuda Bali untuk terlibat dalam proyekproyek yang relevan dengan kehidupan.…”
Section: Transformasiunclassified
“…A mask is a type of clean out that performs multiple operations at the same time on a photo (Niemeijer et al 2010). Clear out masks, also known as convolution masks, are an innovative image enhancing technique for boosting PSNR of liver images (Bagus 2015 Processing ultrasound photos in diagnosing the presence of liver in most cancers there are 4 stages; preprocessing data, picture segmentation, extraction functions, and classification. The preprocessing level is the primary and maximum vital step with inside the picture processing due to the fact the procedure of reconstructing a picture without doing away with vital functions need to be accomplished so that it will be used on the segmentation level ( 2009…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%