Blog Archives
Deteksi Tepi Dalam Pengolahan Citra Digital
Dalam dunia pengolahan citra digital, deteksi tepi merupakan salah satu teknik yang paling penting dan sering digunakan. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep deteksi tepi citra, metode-metode yang digunakan, serta aplikasi dan pentingnya teknik ini dalam berbagai bidang.
Apa itu Deteksi Tepi Citra?
Deteksi tepi adalah proses mengidentifikasi dan menyoroti perubahan tajam dalam intensitas piksel dalam sebuah citra. Tepi dalam citra merujuk pada batas atau perubahan signifikan dalam warna atau kecerahan antara objek dan latar belakang. Teknik ini penting dalam pengolahan citra karena tepi sering kali mencerminkan batas antara objek dalam citra, dan deteksi tepi membantu dalam segmentasi objek dan ekstraksi fitur.
-read more->Transformasi Geometri pada Citra: Flip dan Rotasi
Transformasi geometri adalah teknik penting dalam pemrosesan citra yang digunakan untuk mengubah bentuk, ukuran, orientasi, atau tata letak suatu citra. Dalam konteks pemrosesan citra, transformasi geometri adalah salah satu metode yang paling umum digunakan untuk mengubah citra menjadi bentuk yang lebih mudah dianalisis atau memperbaiki tampilannya. Dalam artikel ini akan dijelaskan dua transformasi geometri yang sering digunakan dalam pemrosesan citra: flip dan rotasi.
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.
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.
Deteksi Marka Jalan (Lane Detection) Menggunakan Transformasi Hough
Deteksi marka jalan adalah salah satu elemen kunci dalam pengembangan kendaraan otonom. Kemampuan untuk mengidentifikasi dan mengikuti marka jalan adalah langkah penting dalam menciptakan mobil yang dapat mengemudi sendiri. Salah satu teknik yang banyak digunakan dalam deteksi marka jalan adalah Transformasi Hough. Artikel ini akan membahas bagaimana Transformasi Hough dapat diterapkan untuk deteksi marka jalan dalam pengolahan video.
Pengolahan Citra Digital: Mengubah Dunia Melalui Pemrosesan Visual
Pengolahan citra digital adalah suatu bidang ilmu yang mengacu pada teknik-teknik dan metode-metode untuk memanipulasi dan menganalisis gambar atau citra secara digital. Bidang ini telah membawa perubahan revolusioner dalam berbagai sektor, termasuk komputer, teknologi medis, industri, robotika, pertanian, dan banyak lagi. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep-konsep dasar dalam pengolahan citra digital, serta penerapannya yang luas dalam kehidupan sehari-hari.
Segmentasi Semantik Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)
Segmentasi semantik adalah salah satu cabang penting dalam dunia komputer vision, di mana tujuannya adalah untuk memahami struktur dan makna dari gambar dengan cara membaginya menjadi beberapa bagian atau wilayah yang saling terkait. Salah satu teknik yang paling efektif dalam mencapai tujuan ini adalah dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), yang merupakan salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang telah merevolusi industri komputer vision. Artikel ini akan membahas secara rinci konsep segmentasi semantik menggunakan CNN dan mengapa teknik ini sangat efektif dalam mengatasi tugas ini.
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);
Pemrograman Matlab 