Blog Archives

Background Subtraction (Foreground Detection)


Background Subtraction, yang juga dikenal sebagai Foreground Detection, adalah salah satu teknik pada bidang pengolahan citra dan computer vision yang bertujuan untuk mendeteksi/mengambil foreground dari background untuk diproses lebih lanjut (seperti pada proses object recognition dll). Umumnya foreground yang diinginkan adalah berupa objek manusia, mobil, teks, dll. Background subtraction merupakan metode yang umumnya digunakan untuk mendeteksi objek bergerak pada video dari kamera statis (stationary camera). Proses deteksi objek bergerak dengan metode background subtraction didasarkan pada perbedaan antara background referensi dengan frame. Contoh citra background referensi dan citra current frame ditunjukkan pada gambar di bawah ini:

-read more->

Cara Menghitung Luas , Keliling , dan Centroid suatu Citra


Proses pengenalan objek dalam citra umumnya membutuhkan suatu ciri yang dapat membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya. Ciri yang dapat diekstrak antara lain adalah ciri ukuran (luas dan keliling) dan posisi (koordinat centroid) dari suatu objek.

Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk menghitung centroid, luas, dan keliling objek dalam suatu citra grayscale. Centroid merupakan koordinat titik tengah dari suatu objek. Luas merupakan banyaknya piksel yang menyusun suatu objek. Sedangkan keliling merupakan banyaknya piksel yang berada pada boundary objek. Hasil penghitungan geometris tersebut dapat digunakan sebagai ciri masukan dalam tahapan pengenalan pola morfologi/ bentuk.

Langkah-langkah pemrograman untuk menghitung luas, keliling, dan centroid suatu citra adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra grayscale

-read more->

Perbedaan citra gelap, terang, kontras rendah, dan kontras tinggi


Citra digital merupakan fungsi dari intensitas cahaya yang direpresentasikan oleh sekumpulan piksel (picture element) yang membentuk suatu matriks berukuran M x N di mana M merupakan jumlah baris (lebar citra) dan N merupakan jumlah kolom (panjang citra). Setiap piksel mempunyai dua informasi yaitu koordinat (x,y) dan intensitas f(x,y).

Sedangkan histogram citra merupakan diagram yang menggambarkan distribusi frekuensi nilai intensitas warna dalam suatu citra. Sumbu horizontal merupakan nilai intensitas warna sedangkan sumbu vertikal merupakan frekuensi/jumlah piksel.

Berikut ini merupakan contoh citra 8-bit berserta karakteristik berdasarkan histogramnya:
1. Citra gelap
Citra gelap merupakan citra yang memiliki banyak piksel dengan nilai intensitas mendekati 0. Distribusi nilai intensitas citra gelap cenderung berada pada daerah sebelah kiri histogram.

-read more->

Geometric Image Transformations


Dalam bidang pengolahan citra digital, terkadang diperlukan suatu proses transformasi geometri untuk memudahkan dalam pengolahan selanjutnya yang lebih kompleks. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman GUI Matlab mengenai Geometric Image Transformations berupa operasi flip dan rotasi.

Tampilan GUI Matlab untuk transformasi geometri citra adalah:
1. Citra Asli (Original Image)

-read more->

Intensity Adjustment menggunakan GUI MATLAB


Berikut ini merupakan tutorial cara membuat citra berwarna menjadi lebih terang/gelap menggunakan Graphical User Interface (GUI) MATLAB. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1. Buatlah rancangan GUI MATLAB yang terdiri dari 2 axes, 2 pushbutton, dan 1 slider seperti tampak pada gambar di bawah ini

2. Hapus xTick, yTick, dan zTick pada masing-masing axes -read more->