Blog Archives
Konversi Citra Biner Menggunakan Metode Otsu
Pengolahan citra adalah salah satu bidang yang memiliki banyak aplikasi di berbagai industri, termasuk bidang kedokteran, pemrosesan gambar, dan pengenalan pola. Salah satu tugas umum dalam pengolahan citra adalah mengkonversi citra berwarna atau grayscale menjadi citra biner. Konversi ini berguna untuk memisahkan objek dari latar belakang dan mempermudah analisis lebih lanjut.
Analisis Tekstur Menggunakan Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Analisis tekstur merupakan aspek penting dalam pengolahan citra yang berkaitan dengan karakteristik visual permukaan objek dalam citra. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis tekstur adalah Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana GLCM bekerja dan bagaimana fitur seperti kontras, korelasi, energi, dan homogenitas dapat diekstraksi dari GLCM untuk memahami lebih dalam tentang tekstur citra.
Thresholding Citra
Thresholding adalah salah satu teknik penting dalam pengolahan citra yang digunakan untuk mengubah citra warna menjadi citra biner dengan tujuan mengidentifikasi objek atau fitur dalam citra dengan lebih baik. Dalam artikel ini, akan dibahas langkah-langkah yang diperlukan untuk melakukan thresholding pada citra RGB, mulai dari konversi citra menjadi citra grayscale hingga menghasilkan citra biner.
Meningkatkan Kualitas Citra Digital dengan Ekualisasi Histogram pada Citra RGB dan Grayscale
Ekualisasi histogram adalah salah satu teknik yang sangat penting dalam pengolahan citra digital. Teknik ini digunakan untuk memperbaiki kontras dan distribusi intensitas piksel pada citra digital, baik pada citra berwarna (RGB) maupun citra grayscale. Dalam artikel ini, akan dijelaskan konsep dasar ekualisasi histogram, bagaimana itu diterapkan pada kedua jenis citra, dan manfaatnya dalam pengolahan citra digital.
Pengenalan Warna Objek
Komponen Hue dari citra HSV (Hue, Saturation, Value) merupakan suatu komponen yang merepresentasikan warna dari panjang gelombang cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu). Oleh karena itu, komponen ini dapat digunakan sebagai acuan untuk melakukan pengenalan warna suatu objek pada citra digital.
Berikut ini merupakan contoh pengolahan citra digital untuk melakukan pengenalan warna suatu objek berdasarkan komponen Hue.
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all; I = imread('stabilo.jpg'); figure, imshow(I);
Mendeteksi Objek yang Berbentuk Lingkaran
Bentuk merupakan salah satu ciri yang dapat diekstrak dari suatu objek. Ciri ini dapat digunakan untuk membedakan antara objek yang satu dengan lainnya. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pengolahan citra untuk mendeteksi objek yang berbentuk lingkaran. Salah satu parameter yang dapat digunakan untuk mendefinisikan bentuk lingkaran adalah metric. Metric merupakan nilai perbandingan antara luas dan keliling suatu objek. Nilai metric berkisar antara 0 s.d 1. Objek yang berbentuk lingkaran, nilai metric nya mendekati angka satu. Materi lebih lanjut mengenai nilai metric dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekstraksi Ciri
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan untuk mendeteksi objek yang berbentuk lingkaran adalah:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all;
I = imread('shape object.jpg');
figure, imshow(I);
Ekstraksi Ciri Bentuk dan Ukuran
Ciri yang dapat diekstrak dari suatu objek dalam citra antara lain adalah warna, bentuk, ukuran, dan tekstur. Ciri tersebut dapat digunakan sebagai parameter untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pengolahan citra digital untuk melakukan proses ekstraksi ciri bentuk dan ukuran pada citra RGB. Parameter yang digunakan untuk mewakili ciri bentuk adalah metric dan eccentricity, sedangkan parameter yang mewakili ciri ukuran adalah luas dan keliling.
Materi mengenai definisi masing-masing parameter ciri bentuk dan ukuran dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekstraksi Ciri
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all; warning off all;
I = imread('fruits.jpg');
figure, imshow(I);
Multi-Level Thresholding
Multi-level thresholding merupakan metode segmentasi citra yang menggunakan dua atau lebih nilai threshold. Persamaan yang digunakan untuk mengkonversi nilai piksel citra grayscale menjadi biner pada metode multi-level thresholding adalah:
di mana
f(x,y) adalah citra grayscale
g(x,y) adalah citra biner
T1 adalah nilai threshold bawah
T2 adalah nilai threshold atas
Ilustrasi perubahan nilai piksel pada proses multi-level thresholding ditunjukkan pada gambar di bawah ini
Histogram Citra
Histogram citra merupakan diagram yang menggambarkan distribusi frekuensi nilai intensitas piksel dalam suatu citra. Sumbu horizontal merupakan nilai intensitas piksel sedangkan sumbu vertikal merupakan frekuensi/jumlah piksel. Histogram dari sebuah citra ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Citra dan histogram
Berikut ini merupakan contoh karakteristik citra grayscale berdasarkan distribusi histogramnya.
a. 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. Contoh citra gelap dan histogramnya ditunjukkan pada Gambar 2.
Thresholding
Thresholding merupakan salah satu metode segmentasi citra di mana prosesnya didasarkan pada perbedaan derajat keabuan citra.
Dalam proses ini dibutuhkan suatu nilai batas yang disebut dengan nilai threshold.
Nilai intensitas citra yang lebih dari atau sama dengan nilai threshold akan diubah menjadi 1 (berwarna putih) sedangkan nilai intensitas citra yang kurang dari nilai threshold akan diubah menjadi 0 (berwana hitam). Sehingga citra keluaran dari hasil thresholding adalah berupa citra biner.
Persamaan yang digunakan untuk mengkonversi nilai piksel citra grayscale menjadi biner pada metode thresholding adalah:
di mana
f(x,y) adalah citra grayscale
g(x,y) adalah citra biner
T adalah nilai threshold
Pemrograman Matlab 