Blog Archives

Cara Menghitung Nilai MSE, RMSE, dan PSNR pada Citra Digital


Mean Square Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) merupakan contoh parameter yang biasa digunakan sebagai indikator untuk mengukur kemiripan dua buah citra. Parameter tsb sering digunakan untuk membandingkan hasil pengolahan citra dengan citra awal atau citra asli. Persamaan yang digunakan untuk menghitung ketiga paramater tersebut adalah sebagai berikut:

MSE dan RMSE tidak memiliki satuan sedangkan satuan dari PSNR adalah desibel. Semakin mirip kedua citra maka nilai MSE dan RMSE nya semakin mendekati nilai nol. Sedangkan pada PSNR, dua buah citra dikatakan memiliki tingkat kemiripan yang rendah jika nilai PSNR di bawah 30 dB.

Berikut ini merupakan contoh pemrograman GUI matlab untuk menghitung nilai MSE, RMSE, dan PSNR. Ketiga nilai tersebut digunakan untuk menghitung tingkat kemiripan citra yang terkontaminasi derau/noise dengan citra asli dan citra hasil restorasi dengan citra asli. Derau aditif ditambahkan pada citra asli antara lain adalah derau impuls (salt & pepper), derau uniform, derau gaussian, dan derau rayleigh. Sedangkan filter yang digunakan untuk merestorasi citra antara lain adalah filter rata-rata dan filter median masing-masing menggunakan kernel berukuran 3 x 3 dan 5 x 5.

-read more->

Segmentasi Citra dengan Metode Thresholding


Thresholding merupakan salah satu metode segmentasi citra yang memisahkan antara objek dengan background dalam suatu citra berdasarkan pada perbedaan tingkat kecerahannya atau gelap terang nya. Region citra yang cenderung gelap akan dibuat semakin gelap (hitam sempurna dengan nilai intensitas sebesar 0), sedangkan region citra yang cenderung terang akan dibuat semakin terang (putih sempurna dengan nilai intensitas sebesar 1). Oleh karena itu, keluaran dari proses segmentasi dengan metode thresholding adalah berupa citra biner dengan nilai intensitas piksel sebesar 0 atau 1. Setelah citra sudah tersegmentasi atau sudah berhasil dipisahkan objeknya dengan background, maka citra biner yang diperoleh dapat dijadikan sebagai masking utuk melakukan proses cropping sehingga diperoleh tampilan citra asli tanpa background atau dengan background yang dapat diubah-ubah.

Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab mengenai aplikasi dari metode thresholding untuk melakukan segmentasi terhadap citra digital. Setelah objek berhasil disegmentasi, proses selanjutnya adalah mengganti-ganti background citra rgb asli

Langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli

clc; clear; close all;

% Object
Img = imread('the mario bros.jpg');
figure, imshow(Img);

Sehingga diperoleh tampilan

-read more->

Pengolahan Citra untuk Deteksi Warna Kulit (Skin Detection)


Deteksi warna kulit (skin color detection) merupakan salah satu proses segmentasi yang memisahkan region objek dalam citra berdasarkan pada perbedaan warna. Objek yang memiliki warna tertentu dipisahkan dengan objek yang memiliki warna lainnya. Hasil segmentasi dapat digunakan untuk proses selanjutnya seperti ekstraksi ciri atau klasifikasi citra. Pada contoh ini, warna kulit didefiniskan dalam ruang warna  YCbCr dengan nilai Cb antara 77 s.d 127 dan nilai Cr antara 133 s.d 173.

Deteksi warna kulit merupakan salah satu tahapan awal dalam computer vision untuk mendeteksi hal-hal yang berkaitan dengan manusia (people detection). Deteksi warna kulit dapat dijadikan sebagai metode segmentasi  untuk pengenalan wajah (face recognition) maupun pengenalan organ tubuh lainnya. Sistem tersebut dapat dikembangkan lebih lanjut untuk sistem biometrik.

Langkah-langkah proses segmentasi warna kulit adalah sebagai berikut:
1. Melakukan penyeimbangan warna RGB (Color Balanced 24-bit RGB Image)
2. Melakukan transformasi ruang warna RGB menjadi YCbCr
3. Melakukan segmentasi warna kulit berdasarkan nilai Cb antara 77 s.d 127 dan nilai Cr antara 133 s.d 173
4. Menampilkan hasil segmentasi

Hasil segmentasi ditunjukkan pada gambar berikut:

No                     Citra Asli      Hasil Deteksi Warna Kulit
1
2
3
4

-read more->

Pengolahan Citra Digital untuk Mendeteksi Warna dan Bentuk Obyek


Berikut ini merupakan pemrograman GUI Matlab untuk mendeteksi warna dan bentuk suatu objek pada citra digital.

Proses deteksi warna diawali dengan mengkonversi ruang warna citra RGB (Red, Green, Blue) menjadi HSV (Hue, Saturation, Value). Selanjutnya proses klasifikasi warna dilakukan berdasarkan pengelompokan nilai Hue.

Sedangkan proses deteksi bentuk diawali dengan mengkonversi ruang warna citra RGB menjadi grayscale. Setelah itu dilakukan thresholding sehingga diperoleh citra biner. Kemudian dilakukan ekstraksi ciri morfologi dari citra biner berdasarkan parameter eccentricity dan metric. Proses klasifikasi citra dilakukan berbasis aturan (rule based) sederhana.

1. Membuka tampilan GUI awal

-read more->

%d bloggers like this: