Blog Archives
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->Ruang Warna dalam Pengolahan Citra
Pengolahan citra adalah cabang ilmu komputer yang mengkaji berbagai teknik untuk memanipulasi dan menganalisis citra atau gambar digital. Dalam dunia pengolahan citra, salah satu konsep paling fundamental dan penting adalah ruang warna RGB.
Deteksi Tepi Citra Digital Menggunakan Matlab
Tepi dalam citra digital adalah perubahan yang signifikan dalam intensitas cahaya yang menandai perbatasan antara dua objek atau antara objek dan latar belakangnya. Deteksi tepi adalah langkah kunci dalam analisis citra yang digunakan untuk mengidentifikasi fitur-fitur penting dalam citra. Dalam artikel ini, akan dijelaskan berbagai operator tepi yang digunakan untuk mendeteksi tepi dalam citra digital.
Deteksi Lingkaran Menggunakan Transformasi Hough
Transformasi Hough adalah teknik penting dalam pengolahan citra yang digunakan untuk mendeteksi garis, lingkaran, atau bentuk geometris lainnya dalam citra digital. Salah satu aplikasi utama dari transformasi Hough adalah dalam deteksi lingkaran. Dalam artikel ini akan dijelaskan konsep dasar transformasi Hough dan bagaimana teknik ini digunakan untuk mendeteksi lingkaran dalam citra.
Contrast Stretching dan Histogram Equalization: Meningkatkan Kualitas Citra
Dalam dunia pengolahan gambar digital, dua teknik penting yang digunakan untuk meningkatkan kualitas citra adalah “Contrast Stretching” (Peregangan Kontras) dan “Histogram Equalization” (Equalisasi Histogram). Kedua teknik ini bertujuan untuk meningkatkan kontras dalam citra agar objek menjadi lebih jelas dan mudah terlihat. Artikel ini akan membahas tentang Contrast Stretching dan Histogram Equalization, serta perbedaan antara keduanya.
Complement Image (Negative Image): Transformasi Citra yang Membalik Warna
Complement image, juga dikenal sebagai negative image, adalah salah satu teknik dasar dalam pengolahan gambar yang menghasilkan citra baru dengan membalik warna dari citra asli. Teknik ini sering digunakan dalam fotografi, grafika komputer, dan analisis citra untuk berbagai tujuan, termasuk peningkatan visibilitas, deteksi fitur, dan efek artistik. Artikel ini akan menjelaskan apa itu complement image, mengapa penting, dan bagaimana cara membuatnya.
Citra dan Histogram Menggunakan GUI MATLAB
Citra dan histogram adalah dua konsep penting dalam dunia pengolahan gambar digital. Mereka membantu kita memahami dan menganalisis gambar, serta menjadi dasar bagi berbagai teknik pengolahan gambar yang lebih canggih. Dalam artikel ini, akan dijelaskan apa itu citra dan histogram, serta bagaimana keduanya berhubungan dalam konteks pengolahan gambar.
Efek Sepia Pada Citra Digital: Menciptakan Nuansa Klasik dalam Era Digital
Dalam dunia fotografi dan pengolahan citra, efek sepia telah menjadi salah satu transformasi visual yang populer. Efek ini mengubah citra warna menjadi nuansa cokelat tua yang khas, menghadirkan nuansa klasik dan nostalgik pada gambar-gambar modern. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang efek sepia pada citra digital, bagaimana efek ini diciptakan, serta dampak estetis yang dihasilkannya.
Steganografi Citra Digital dengan Metode Substitusi Least Significant Bit (LSB)
Least Significant Bit (LSB) adalah bagian dari barisan data biner yang mempunyai nilai paling tidak berarti/paling kecil. Letaknya adalah paling kanan dari barisan bit. Sedangkan Most Significant Bit (MSB) adalah sebaliknya, yaitu angka yang paling berarti/paling besar dan letaknya disebelah paling kiri. LSB sering digunakan dalam teknik steganografi untuk menyisipkan pesan rahasia ke dalam media digital lain. LSB juga digunakan dalam enkripsi dan dekripsi informasi rahasia. Cara kerja metode LSB yaitu mengubah bit redundan cover image yang tidak berpengaruh signifikan dengan bit dari pesan rahasia.
Metode LSB (Least Significant Bit) dalam steganografi bekerja dengan mengganti bit terakhir kode biner citra dengan kode biner pesan sebagai nilai derajat keabuan citra pada akhir citra. Berikut adalah cara kerja metode LSB dalam steganografi:
- Citra cover (media penyisipan) dibagi menjadi beberapa blok piksel.
- Pesan rahasia diubah menjadi kode biner.
- Bit terakhir dari setiap piksel pada blok piksel diubah menjadi bit pesan rahasia secara berurutan.
- Citra stego (citra hasil penyisipan) dihasilkan dengan menggabungkan blok piksel yang telah dimodifikasi dengan bit pesan rahasia.
- Citra stego dikirimkan ke penerima.
- Penerima melakukan ekstraksi pesan rahasia dengan cara membaca bit terakhir dari setiap piksel pada blok piksel dan mengubahnya menjadi kode biner pesan rahasia.
Analisis Tekstur pada Citra Digital menggunakan Metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Analisis tekstur pada citra digital adalah salah satu aspek penting dalam pengolahan citra untuk memahami karakteristik dan pola yang terdapat pada citra. Salah satu metode yang sering digunakan dalam analisis tekstur adalah Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). GLCM adalah representasi matematis yang mampu mengekstrak informasi tekstur dari citra dengan menggambarkan hubungan spasial antara pasangan piksel dengan intensitas level tertentu. Artikel ini akan membahas konsep dasar GLCM dan penerapannya dalam analisis tekstur pada citra digital.
Pemrograman Matlab 