Blog Archives
Identifikasi Jenis Buah Tomat Berdasarkan Analisis Bentuk Dan Tekstur
Analisis bentuk dan tekstur dapat digunakan untuk merancang sebuah sistem identifikasi objek. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman MATLAB untuk mengidentifikasi jenis buah tomat (hijau dan merah) berdasarkan analisis bentuk dan tekstur. Analisis bentuk dilakukan menggunakan parameter metric dan eccentricity, sedangkan analisis tekstur dilakukan menggunakan metode Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) dengan parameter contrast, correlation, energy, dan homogeneity.
Langkah-langkah pemrograman-nya adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan citra buah tomat
Citra yang digunakan berjumlah 8 yang terdiri dari 4 citra buah tomat berwarna hijau dan 4 citra buah tomat berwarna merah
Contrast Stretching dan Histogram Equalization
Perbaikan kualitas citra (Image Enhancement) merupakan tahapan pre-processing yang umumnya dilakukan sebelum tahapan segmentasi. Dalam materi ini dibahas dua jenis perbaikan kualitas citra yaitu contrast stretching dan histogram equalization. Contrast stretching merupakan metode perbaikan kualitas citra yang bertujuan untuk meningkatkan atau menurunkan kontras suatu citra dengan cara memperlebar atau mempersempit range nilai intensitas piksel citra. Materi mengenai perbedaan kontras tinggi dan rendah dapat dilihat pada halaman berikut ini: Perbedaan citra gelap, terang, kontras rendah, dan kontras tinggi. Sedangkan histogram equalization merupakan metode perbaikan kualitas citra yang bertujuan untuk meratakan persebaran nilai intensitas piksel suatu citra. Materi mengenai histogram equalization lebih lanjut dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekualisasi Histogram pada Citra Digital
Pada materi ini, nilai PSNR dan MSE digunakan sebagai indikator perbandingan citra hasil perbaikan kualitas citra dengan citra asli.
Langkah-langkah pemrograman GUI matlab untuk melakukan contrast stretching dan histogram equalization pada citra digital adalah sebagai berikut:
1. Membuka tampilan GUI awal
Segmentasi Pola Tekstur menggunakan Filter Gabor
Kemampuan sistem visual manusia dalam membedakan pola tekstur didasarkan pada kapabilitas dalam mengidentifikasikan berbagai frekuensi dan orientasi spasial dari tekstur yang diamati.
Filter Gabor merupakan salah satu filter yang mampu mensimulasikan karakteristik sistem visual manusia dalam mengisolasi frekuensi dan orientasi tertentu dari citra.
Karakteristik ini membuat filter Gabor sesuai untuk aplikasi pengenalan tekstur dalam bidang computer vision.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi pola tekstur dari suatu citra menggunakan filter Gabor. Koding dapat dijalankan minimal menggunakan Matlab R2015b.
Langkah-langkah pemrogramannya yaitu:
1. Membaca dan menampilkan citra asli
clc;clear;close all;
% Read the image
I = imread('metal texture.jpg');
figure,imshow(I);
title('Original Image');
sehingga diperoleh tampilan
Pemrograman Matlab 