Monthly Archives: November 2018

Deteksi Lingkaran Menggunakan Transformasi Hough


Apakah yang dimaksud dengan Transformasi Hough??

Transformasi Hough merupakan salah satu metode image processing yang dapat digunakan untuk mendeteksi garis dan lingkaran pada suatu citra digital. Transformasi Hough bekerja dengan cara mencari hubungan ketetanggaan antar piksel menggunakan persamaan garis lurus untuk mendeteksi garis dan persamaan lingkaran untuk mendeteksi lingkaran. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan deteksi lingkaran pada citra digital menggunakan Transformasi Hough. Sedangkan materi mengenai deteksi garis menggunakan transformasi hough dapat dilihat pada halaman berikut: Deteksi Titik Sudut Citra Untuk Identifikasi Bentuk

Pemrograman yang dilakukan merupakan modifikasi source code yang sebelumnya telah dikembangkan oleh David Young. Modifikasi dilakukan pada pengolahan akhir citra hasil deteksi sehingga objek dapat dipisahkan dengan background dan dapat dihitung luas dan kelilingnya.

Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:

1. Membaca citra RGB

clc; clear; close all; warning off all;

% membaca citra RGB
im = imread('cristiano ronaldo.jpg');
figure,imshow(im);
-read more->

Kompresi Lossless Pada Citra Digital


Apakah tujuan kompresi citra??

Kompresi atau pemampatan citra bertujuan untuk mereduksi atau memperkecil ukuran file citra. Dalam kompresi citra dikenal dua buah algoritma yaitu kompresi lossless dan kompresi lossy. Pada kompresi lossless memungkinkan citra asli dapat disusun kembali secara utuh dari citra hasil kompresi. Sedangkan pada kompresi lossy akan lebih banyak data yang hilang ketika penyusunan kembali dari citra hasil kompresi ke citra asli.

Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan kompresi lossless pada citra digital. Tahapan kompresi yang dilakukan ditunjukkan pada gambar flowchart berikut ini:

Langkah-langkah pemrograman untuk melakukan kompresi lossless pada citra digital adalah sebagai berikut:

-read more->