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->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.
Pemrograman Matlab 