Blog Archives
Metode Segmentasi Citra Digital
Segmentasi citra adalah salah satu tahapan penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk membagi citra menjadi beberapa bagian yang memiliki makna atau sifat yang seragam. Proses ini bertujuan untuk mengidentifikasi objek, area, atau fitur penting dalam citra untuk analisis lebih lanjut. Dalam artikel ini, akan dibahas mengenai metode-metode segmentasi citra yang beragam, mulai dari pendekatan klasik hingga teknik-teknik terbaru yang didukung oleh kecerdasan buatan. Segmentasi citra digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan pola, deteksi objek, klasifikasi citra, dan pengolahan citra medis.
1. Metode Segmentasi Klasik
– Metode Berbasis Ambang / Thresholding
Metode segmentasi berbasis ambang (thresholding) adalah salah satu pendekatan klasik yang paling sederhana dalam segmentasi citra. Ini melibatkan pemilihan nilai ambang (threshold) yang sesuai untuk memisahkan piksel ke dalam dua kelas, yaitu objek dan latar belakang, berdasarkan tingkat intensitasnya. Piksel dengan intensitas di atas threshold dianggap sebagai bagian dari satu kelompok, sementara piksel dengan intensitas di bawah threshold dianggap sebagai bagian dari kelompok yang lain.
-read more->Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital adalah cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan / Artificial Intelligence (AI) yang bertujuan untuk memahami, menganalisis, dan memanipulasi citra digital. Dalam beberapa tahun terakhir, Convolutional Neural Network (CNN) telah menjadi fondasi utama dalam pengolahan citra digital, menghasilkan kemajuan luar biasa dalam aplikasi seperti pengenalan objek, segmentasi citra, dan pengolahan citra medis. Artikel ini akan membahas secara mendalam arsitektur CNN dan peran krusialnya dalam pengolahan citra digital.
Konsep Dasar CNN
CNN adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang terinspirasi oleh cara kerja visual manusia dan struktur jaringan saraf biologis. Salah satu fitur utama CNN adalah lapisan konvolusi, yang memungkinkan jaringan untuk secara otomatis mempelajari fitur-fitur penting dari citra melalui proses konvolusi dan pooling.
-read more->Source Code MATLAB: Klasifikasi Jenis Daun Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
Pengolahan citra telah berkembang pesat dalam berbagai bidang, termasuk dalam identifikasi dan klasifikasi jenis daun. Artikel ini membahas penerapan teknik pengolahan citra untuk mengklasifikasikan jenis daun dengan menggunakan algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Proses pengolahan citra melibatkan segmentasi citra menggunakan metode Otsu Thresholding dan ekstraksi ciri bentuk dan tekstur. Kombinasi metode ini memberikan hasil yang akurat dalam mengidentifikasi jenis daun dengan akurasi yang tinggi.
Pengenalan jenis daun memiliki berbagai aplikasi penting dalam ilmu pertanian, ekologi, dan konservasi alam. Teknologi pengolahan citra telah menjadi alat yang sangat berguna dalam mengotomatisasi proses ini. Berikut ini merupakan langkah-langkah pengolahan citra yang digunakan untuk mengklasifikasikan jenis daun menggunakan algoritma ANFIS.
-read more->Identifikasi Tingkat Kematangan Buah Melinjo Menggunakan Algoritma Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Buah melinjo (Gnetum gnemon) adalah buah yang banyak ditemukan di berbagai negara tropis. Buah ini memiliki beberapa tingkat kematangan yang berbeda, yang dapat dilihat dari perubahan warna kulitnya. Buah melinjo biasanya mengalami tiga tingkat kematangan: matang (warna merah), mentah (warna hijau), dan setengah matang (warna kuning). Identifikasi tingkat kematangan buah melinjo secara manual dapat menjadi tugas yang memakan waktu dan cenderung subjektif. Oleh karena itu, dalam artikel ini, akan dibahas pengembangan sistem otomatis untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah melinjo menggunakan algoritma jaringan saraf tiruan (JST) dengan metode backpropagation.
Pemrograman Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Menggunakan MATLAB
Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) adalah metode yang menggabungkan kecerdasan buatan (artificial intelligence) dan logika fuzzy untuk memodelkan hubungan antara input dan output data yang kompleks. ANFIS mengadopsi karakteristik adaptif dari jaringan saraf tiruan (neural network) dan keunggulan interpretasi logika fuzzy untuk membuat model prediksi yang akurat dan dapat diinterpretasikan. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang pengertian, prinsip kerja, dan langkah-langkah pemrograman ANFIS menggunakan MATLAB.
Pemrograman Matlab 