Blog Archives

Ekstraksi Ciri Nilai RGB


Ekstraksi ciri merupakan tahapan mengekstrak informasi yang terkandung dalam suatu objek dalam citra digital. Informasi tersebut digunakan untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya pada tahapan pengenalan atau identifikasi citra.

Berikut ini merupakan contoh pengolahan citra untuk melakukan proses ekstraksi ciri warna berdasarkan nilai rata-rata RGB pada masing-masing objek yang tersegmentasi.

Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:

1. Membaca citra RGB asli

clc; clear; close all;
 
I = imread('balls.jpg');
figure, imshow(I);

-read more->

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.

-read more->

Pencocokan Citra


Pencocokan citra (image matching) merupakan salah satu bagian dari pengolahan citra yang dilakukan untuk mencari citra lain yang sejenis atau memiliki kemiripan. Salah satu parameter yang merepresentasikan tingkat kemiripan antara dua buah citra adalah jarak euclidean. Semakin kecil jarak euclidean antara dua buah citra maka akan semakin mirip kedua citra tersebut. Persamaan untuk menghitung jarak euclidean adalah sebagai berikut:

Jarak euclidean dapat dihitung berdasarkan ciri khusus yang dimiliki oleh suatu citra. Ciri tersebut di antaranya adalah ciri warna, ciri tekstur, ciri bentuk, ciri geometri, dan ciri ukuran.

Berikut ini merupakan contoh sistem pencocokan citra menggunakan jarak euclidean berdasarkan pada ciri warna. Ciri warna dihitung pada ruang warna HSV yang terdiri dari komponen Hue, Saturation, dan Value. Sistem pencocokan citra diimplementasikan dalam bentuk tampilan GUI menggunakan bahasa pemrograman MATLAB.

Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:

1. Mempersiapkan data base citra

-read more->

Pengolahan Citra Digital


Pengolahan Citra Digital (Digital Image Processing) merupakan bidang ilmu yang mempelajari tentang bagaimana suatu citra itu dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menghasilkan informasi yang dapat dipahami oleh manusia.

Sebelum mempelajari lebih lanjut mengenai pengolahan citra digital, kita perlu mengetahui definisi dari citra itu terlebih dahulu.

Citra merupakan fungsi dari intensitas cahaya yang direpresentasikan dalam bidang dua dimensi.

Berdasarkan bentuk sinyal penyusunnya, citra dapat digolongkan menjadi dua jenis yaitu citra analog dan citra digital. Citra analog adalah citra yang dibentuk dari sinyal analog yang bersifat kontinyu, sedangkan citra digital adalah citra yang dibentuk dari sinyal digital yang bersifat diskrit.

Citra analog dihasilkan dari alat akuisisi citra analog, contohnya adalah mata manusia dan kamera analog. Gambaran yang tertangkap oleh mata manusia dan foto atau film yang tertangkap oleh kamera analog merupakan contoh dari citra analog. Citra tersebut memiliki kualitas dengan tingkat kerincian (resolusi) yang sangat baik tetapi memiliki kelemahan di antaranya adalah tidak dapat disimpan, diolah, dan diduplikasi di dalam komputer.

-read more->

Segmentasi Warna Citra Digital


Segmentasi citra merupakan suatu proses yang bertujuan untuk memisahkan antara region foreground dengan region background. Pemisahan tersebut didasarkan pada perbedaan karakteristik masing-masing region yang mencolok.

Pada contoh pemrograman ini, dilakukan segmentasi citra berdasarkan pada perbedaan warna antara foreground dengan background. Dalam citra digital, warna yang merupakan spektrum cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu) direpresentasikan oleh nilai Hue. Oleh sebab itu, proses segmentasi citra pada pemrograman ini dilakukan pada ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value).

Langkah-langkah pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi warna adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli. Citra yang digunakan adalah citra bird.jpg di mana foreground atau objek yang dimaksud adalah berupa burung.

clc; clear; close all; warning off all;

% Membaca citra asli
RGB = imread('bird.jpg');
figure, imshow(RGB);

diperoleh tampilan

-read more->

%d bloggers like this: