Blog Archives
Analisis Tekstur Menggunakan Metode GLCM, LBP, dan FLBP
Pola tekstur merujuk pada pola visual yang berulang dalam citra atau gambar. Analisis tekstur merupakan bagian penting dari pengolahan citra dan pengenalan pola. Analisis ini berkaitan dengan ekstraksi informasi tentang pola tekstur dalam citra dan penggunaannya dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan objek, analisis medis, dan deteksi benda.
Algoritma K-means Clustering dan Naive Bayes Classifier untuk Pengenalan Pola Tekstur
Pengenalan pola tekstur adalah salah satu aplikasi penting dalam pengolahan citra. Proses ini melibatkan identifikasi, klasifikasi, atau segmentasi dari pola tekstur dalam citra. Dalam artikel ini, akan dijelaskan penggunaan dua teknik klasifikasi yang umum digunakan, yaitu Algoritma K-means Clustering dan Naive Bayes Classifier, untuk pengenalan pola tekstur.
Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)
Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) adalah jenis jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam beberapa kategori atau kelas yang telah ditentukan. LVQ adalah metode yang termasuk dalam kelompok algoritma “competitive learning”, yang berarti bahwa neuron-neuron dalam jaringan bersaing untuk memenangkan vektor input yang diberikan dan belajar untuk mewakili kelas tertentu.
Identifikasi Kesegaran Ikan Nila Menggunakan Metode K-Nearest neighbor (K-NN)
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah metode ekstraksi ciri tekstur pada citra digital yang menghitung frekuensi kemunculan pasangan nilai intensitas piksel dalam citra pada jarak dan arah tertentu. GLCM merepresentasikan hubungan spasial antara dua piksel dalam citra dan dapat digunakan untuk mengukur ciri tekstur seperti kekasaran, kehalusan, dan kehomogenan pada citra. GLCM dapat digunakan bersama-sama dengan metode ekstraksi ciri lainnya, seperti momen warna HSV, untuk meningkatkan akurasi pengenalan citra. GLCM telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi contohnya seperti identifikasi kesegaran ikan nila.
Klasifikasi Kualitas Biji Kopi Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Dan K-Nearest Neighbor (K-NN)
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) adalah sebuah matriks yang digunakan untuk menganalisis tekstur pada citra digital. Berikut adalah beberapa informasi mengenai GLCM:
- GLCM digunakan untuk mengukur hubungan antara nilai piksel pada citra digital. Matriks ini menghitung frekuensi kemunculan pasangan nilai piksel yang berada pada jarak dan arah tertentu pada citra.
- GLCM dapat digunakan untuk menghasilkan berbagai fitur tekstur pada citra, seperti kontras, homogenitas, dan energi. Fitur-fitur ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan citra atau membedakan citra dari kelas yang berbeda.
- GLCM dapat dihitung dengan cara menghitung frekuensi kemunculan pasangan nilai piksel pada citra dengan jarak dan arah tertentu. Hasilnya adalah sebuah matriks yang berisi frekuensi kemunculan pasangan nilai piksel pada citra.
- GLCM dapat dihitung pada citra grayscale maupun citra berwarna. Pada citra berwarna, GLCM dapat dihitung pada setiap saluran warna (misalnya merah, hijau, dan biru) atau pada citra grayscale yang dihasilkan dari konversi citra berwarna ke grayscale.
- GLCM dapat dihitung menggunakan berbagai bahasa pemrograman, seperti Python dan MATLAB. Terdapat pustaka-pustaka khusus yang dapat digunakan untuk menghitung GLCM pada citra digital.
- GLCM dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan pola, pengolahan citra medis, dan pengenalan objek pada citra.
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.
Analisis Tekstur Menggunakan Metode GLCM, LBP, dan FLBP
Apakah yang dimaksud dengan analisis tekstur??
Tekstur merupakan salah satu ciri yang bisa diekstrak dari suatu citra digital. Tekstur dapat digunakan sebagai ciri yang membedakan antara citra yang satu dengan citra lainnya. Analisis tekstur dapat diimplementasikan ke dalam bidang pengolahan citra antara lain untuk pengenalan motif kain batik, identifikasi kualitas daging, identifikasi tumor/kanker, klasifikasi jenis kayu, dll.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab mengenai analisis tekstur menggunakan tiga buah metode yang berbeda yaitu Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), Local Binary Pattern (LBP), dan Fuzzy Local Binary Pattern (FLBP). Pada pemrograman ini analisis tekstur dilakukan terhadap citra yang diberi perlakuan rotasi. Hal ini dilakukan untuk melihat pengaruh rotasi dalam analisis tekstur pada masing-masing metode.
Tampilan citra asli dan setelah diberi perlakuan rotasi ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
bricks.jpg
bricksRotated.jpg
Pemrograman Matlab 