Blog Archives

Thresholding Citra


Citra digital merupakan representasi dari fungsi intensitas cahaya dalam bidang dua dimensi. Berdasarkan jenis warnanya, citra dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis yaitu citra RGB, citra grayscale, dan citra biner.

Citra RGB

Citra Grayscale

Citra Biner

lena lena_gray lena_bw

Citra RGB merupakan citra yang tersusun oleh tiga kanal warna yaitu kanal merah, kanal hijau, dan kanal biru. Pada citra RGB 24-bit, masing-masing kanal warna memiliki nilai intensitas piksel dengan kedalaman bit sebesar 8-bit yang artinya memiliki variasi warna sebanyak 2^8 = 256 derajat warna (0 s.d 255). Setiap piksel pada citra RGB memiliki nilai intensitas yang merupakan kombinasi dari nilai R, G, dan B. Variasi warna pada setiap piksel pada citra RGB adalah sebanyak 256 x 256 x 256 = 16.777.216.

-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 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->

Texture Analysis – Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) – GUI Matlab


Analisis tekstur merupakan salah satu jenis ekstraksi ciri yang didasarkan pada ciri statistik citra. Analisis tekstur dapat dilakukan dengan metode ekstraksi ciri orde satu, ekstraksi ciri orde dua, filter gabor, transformasi wavelet, dsb.

Berikut ini merupakan pemrograman gui matlab untuk analisis tekstur menggunakan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang merupakan ciri statistik orde dua. Ekstraksi ciri dilakukan berdasarkan parameter contrast, correlation, energy, dan homogeneity.

Tampilan GUI Matlab untuk analisis tekstur citra menggunakan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) adalah sebagai berikut:

1. Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dengan pixel distance = 1

-read more->

Penghitungan Otomatis Jumlah Sel Darah Merah Dan Identifikasi Fase Plasmodium Falciparum Menggunakan Operasi Morfologi


Berikut ini merupakan pemrograman GUI Matlab mengenai aplikasi pengolahan citra digital untuk melakukan analisis citra sampel darah mikroskopis yang terjangkit malaria.

GUI yang dirancang merupakan bagian dari penelitian yang berjudul The Automatic Counting of The Number of Red Blood Cells and Identification of Plasmodium Falciparum Phase using Morphological Operations

Tujuan dari penelitian tersebut adalah:
1. Menghitung jumlah sel darah merah total,
2. Menghitung jumlah parasit yaitu plasmodium falciparum, dan
3. Mengidentifikasi fase perkembangan plasmodium falciparum

Proses pemisahan sel bertumpuk dilakukan dengan menggunakan operasi morfologi. Proses pemisahan ini dilakukan agar hasil penghitungan sel darah merah menjadi lebih akurat.

Sedangkan proses penghitungan dan identifikasi fase plasmodium falciparum dilakukan dengan melakukan ekstraksi ciri morfologi parasit.

Perkembangan parasit penyebab malaria terdiri dari tiga fase yaitu fase trophozoite (pertumbuhan), fase schizont (pembiakan), dan fase gametocyte (pembentukan kelamin).

Parasit pada fase trophozoite dikenali dengan ukurannya yang sangat kecil dibandingkan dengan ukuran sel normal. Parasit pada fase schizont dikenali dengan bentuknya yang hampir bulat. Sedangkan parasit pada fase gametocyte dikenali dengan bentuknya yang memanjang atau cenderung elips.

GUI Matlab untuk melakukan analisis citra sampel darah mikroskopis yang terjangkit malaria terdiri dari tiga buah tampilan yaitu:

1. Tampilan menu awal

-read more->

Cara Menampilkan Citra kepala MRI (axial, sagittal, dan coronal) menggunakan GUI Matlab


Citra kepala hasil pemindaian Magnetic Resonance Imaging (MRI) yang terdapat pada Matlab terdiri dari 27 slice axial. Berikut ini merupakan pemrograman GUI Matlab untuk menampilkan citra kepala tersebut dalam bentuk 3 dimensi pada tampang aksial, sagittal, dan coronal. Proses ini diawali dengan mentransformasi potongan slice citra tampang aksial menjadi 35 slice sagittal dan 45 slice coronal menggunakan transformasi radon. Setelah itu dilakukan rekonstruksi citra sehingga dapat divisualisasikan dalam bentuk tiga dimensi.

-read more->

%d bloggers like this: