Category Archives: Pengenalan Pola
Pengenalan Pola menggunakan MATLAB
Metode Segmentasi Citra Digital
Segmentasi citra adalah salah satu tahapan penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk membagi citra menjadi beberapa bagian yang memiliki makna atau sifat yang seragam. Proses ini bertujuan untuk mengidentifikasi objek, area, atau fitur penting dalam citra untuk analisis lebih lanjut. Dalam artikel ini, akan dibahas mengenai metode-metode segmentasi citra yang beragam, mulai dari pendekatan klasik hingga teknik-teknik terbaru yang didukung oleh kecerdasan buatan. Segmentasi citra digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan pola, deteksi objek, klasifikasi citra, dan pengolahan citra medis.
1. Metode Segmentasi Klasik
– Metode Berbasis Ambang / Thresholding
Metode segmentasi berbasis ambang (thresholding) adalah salah satu pendekatan klasik yang paling sederhana dalam segmentasi citra. Ini melibatkan pemilihan nilai ambang (threshold) yang sesuai untuk memisahkan piksel ke dalam dua kelas, yaitu objek dan latar belakang, berdasarkan tingkat intensitasnya. Piksel dengan intensitas di atas threshold dianggap sebagai bagian dari satu kelompok, sementara piksel dengan intensitas di bawah threshold dianggap sebagai bagian dari kelompok yang lain.
-read more->Metode Ekstraksi Fitur Dalam Pengolahan Citra
Pada era digital saat ini, pengolahan citra telah menjadi bidang yang semakin penting dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan pola, deteksi objek, komputer vision, dan banyak lagi. Salah satu aspek penting dalam pengolahan citra adalah ekstraksi fitur, di mana informasi yang relevan diekstraksi dari citra untuk tujuan analisis lebih lanjut. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari metode-metode ekstraksi fitur citra, mulai dari pendekatan sederhana hingga teknik-teknik kompleks yang digunakan dalam penelitian terkini.
Ekstraksi fitur citra adalah proses mengubah data citra menjadi representasi fitur yang lebih sederhana dan informatif. Fitur-fitur ini mencerminkan karakteristik penting dari citra yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola, membedakan objek, atau mengklasifikasikan citra. Dalam banyak aplikasi, ekstraksi fitur merupakan langkah awal yang penting sebelum analisis lebih lanjut, seperti pengenalan pola atau deteksi objek.
-read more->Cara Menghitung Nilai Threshold
Pengolahan citra digital adalah bidang yang luas dan penting dalam dunia komputer dan teknologi informasi. Salah satu teknik dasar dalam pengolahan citra adalah segmentasi citra, di mana citra dibagi menjadi beberapa bagian atau wilayah yang memiliki karakteristik tertentu. Salah satu metode yang umum digunakan dalam segmentasi citra adalah metode thresholding.
Metode thresholding membagi citra menjadi dua bagian, yaitu bagian yang bernilai di atas atau di bawah nilai threshold tertentu. Proses penghitungan nilai threshold ini adalah langkah krusial dalam penggunaan teknik ini. Pada artikel ini akan dibahas mengenai berbagai cara untuk menghitung nilai threshold pada pengolahan citra digital.
-read more->Source Code MATLAB: Klasifikasi Jenis Daun Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
Pengolahan citra telah berkembang pesat dalam berbagai bidang, termasuk dalam identifikasi dan klasifikasi jenis daun. Artikel ini membahas penerapan teknik pengolahan citra untuk mengklasifikasikan jenis daun dengan menggunakan algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Proses pengolahan citra melibatkan segmentasi citra menggunakan metode Otsu Thresholding dan ekstraksi ciri bentuk dan tekstur. Kombinasi metode ini memberikan hasil yang akurat dalam mengidentifikasi jenis daun dengan akurasi yang tinggi.
Pengenalan jenis daun memiliki berbagai aplikasi penting dalam ilmu pertanian, ekologi, dan konservasi alam. Teknologi pengolahan citra telah menjadi alat yang sangat berguna dalam mengotomatisasi proses ini. Berikut ini merupakan langkah-langkah pengolahan citra yang digunakan untuk mengklasifikasikan jenis daun menggunakan algoritma ANFIS.
-read more->Segmentasi Citra Kista Ginjal Menggunakan Metode Active Contour Berdasarkan Citra Ultrasonografi
Penyakit ginjal adalah masalah kesehatan yang serius dan bisa berakibat fatal jika tidak segera diidentifikasi dan diobati. Kista ginjal adalah salah satu gangguan ginjal yang umum terjadi, dan untuk mengidentifikasinya, teknik segmentasi citra medis dapat digunakan. Salah satu metode yang efektif untuk segmentasi citra kista ginjal adalah metode active contour, yang juga dikenal sebagai “snake.” Dalam artikel ini, akan dibahas langkah-langkah untuk melakukan segmentasi citra kista ginjal menggunakan metode active contour berdasarkan citra ultrasonografi.
Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Melinjo Menggunakan Algoritma Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Buah melinjo (Gnetum gnemon) adalah buah yang banyak ditemukan di berbagai negara tropis. Buah ini memiliki beberapa tingkat kematangan yang berbeda, yang dapat dilihat dari perubahan warna kulitnya. Buah melinjo biasanya mengalami tiga tingkat kematangan: matang (warna merah), mentah (warna hijau), dan setengah matang (warna kuning). Identifikasi tingkat kematangan buah melinjo secara manual dapat menjadi tugas yang memakan waktu dan cenderung subjektif. Oleh karena itu, dalam artikel ini, akan dibahas pengembangan sistem otomatis untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah melinjo menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan (JST) dengan metode backpropagation.
Analisis Tekstur Menggunakan Metode GLCM, LBP, dan FLBP
Pola tekstur merujuk pada pola visual yang berulang dalam citra atau gambar. Analisis tekstur merupakan bagian penting dari pengolahan citra dan pengenalan pola. Analisis ini berkaitan dengan ekstraksi informasi tentang pola tekstur dalam citra dan penggunaannya dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan objek, analisis medis, dan deteksi benda.
Algoritma K-means Clustering dan Naive Bayes Classifier untuk Pengenalan Pola Tekstur
Pengenalan pola tekstur adalah salah satu aplikasi penting dalam pengolahan citra. Proses ini melibatkan identifikasi, klasifikasi, atau segmentasi dari pola tekstur dalam citra. Dalam artikel ini, akan dijelaskan penggunaan dua teknik klasifikasi yang umum digunakan, yaitu Algoritma K-means Clustering dan Naive Bayes Classifier, untuk pengenalan pola tekstur.
Algoritma Genetika untuk Travelling Salesman Problem
Travelling Salesman Problem (TSP) adalah salah satu masalah optimasi kombinatorial yang paling terkenal dalam ilmu komputer dan matematika. Dalam masalah ini, seorang salesman harus mengunjungi sejumlah kota yang berbeda tepat satu kali dan kembali ke kota asalnya, sambil mencari rute terpendek yang meminimalkan jarak perjalanan total. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana Algoritma Genetika dapat digunakan untuk menyelesaikan TSP.
Klasifikasi Jenis Daun Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
Pengolahan citra telah berkembang pesat dalam berbagai bidang, termasuk dalam identifikasi dan klasifikasi jenis daun. Artikel ini membahas penerapan teknik pengolahan citra untuk mengklasifikasikan jenis daun dengan menggunakan algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Proses pengolahan citra melibatkan segmentasi citra menggunakan metode Otsu Thresholding dan ekstraksi ciri bentuk dan tekstur. Kombinasi metode ini memberikan hasil yang akurat dalam mengidentifikasi jenis daun dengan akurasi yang tinggi.
Pemrograman Matlab 