Blog Archives
Segmentasi Citra Bakteri Tuberkulosis Menggunakan K-Means Clustering
TBC (Tuberkulosis) yang juga dikenal dengan TB adalah penyakit paru-paru akibat adanya bakteri Mycobacterium tuberculosis pada paru-paru, tulang, usus, atau kelenjar. Salah satu teknik untuk mendeteksi ada tidaknya penyakit tuberkulosis adalah dengan melalui pemeriksaan dahak secara mikroskopis.
Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi citra dahak yang terinfeksi bakteri tuberkulosis menggunakan algoritma k-means clustering.
Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB
Identifikasi Nilai Uang Logam Menggunakan Metode Otsu Thresholding
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pengolahan citra untuk melakukan identifikasi nilai uang logam menggunakan metode otsu thresholding. Uang logam yang diidentifikasi nilainya adalah uang logam Rp. 100, Rp. 200, Rp. 500, dan Rp. 1000. Langkah-langkah pengolahan citra yang dilakukan antara lain adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra rgb asli
clc; clear; close all; warning off all;
% membaca citra rgb
Img = imread('koin 01.jpg');
figure, imshow(Img);
Steganografi Citra Digital
Apakah yang dimaksud dengan steganografi??
Steganografi merupakan suatu teknik menyembunyikan sebuah file pada file lainnya. Dalam metode ini diperlukan file sebagai penampung (cover) dan file lain yang akan ditampung (message). File penampung maupun file yang akan ditampung dapat berupa citra, audio, maupun text.
Penggunaan steganografi bertujuan untuk menyembunyikan atau menyamarkan suatu data sehingga sulit untuk dideteksi (encoding). Data yang disembunyikan dapat diekstraksi kembali sama seperti keadaan aslinya (decoding).
Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab mengenai steganografi dengan metode substitusi LSB (Least Significant Bit) di mana baik file penampung maupun file yang akan ditampung adalah berupa citra digital.
Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
Deteksi Titik Sudut Citra Untuk Identifikasi Bentuk
Proses identifikasi bentuk pada citra digital salah satunya dapat dilakukan dengan cara melakukan deteksi terhadap jumlah garis dan titik sudut penyusun objek dalam citra. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab mengenai deteksi garis dan titik sudut menggunakan transformasi Hough.
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Membaca, meresize, dan menampilkan citra
clc; clear; close all; warning off all;
% baca & resize citra
I = imread('bintang.jpg');
I = imresize(I,0.2);
% menampilkan citra asli
figure,imshow(I);
title('Citra Asli');
Contrast Stretching dan Histogram Equalization
Perbaikan kualitas citra (Image Enhancement) merupakan tahapan pre-processing yang umumnya dilakukan sebelum tahapan segmentasi. Dalam materi ini dibahas dua jenis perbaikan kualitas citra yaitu contrast stretching dan histogram equalization. Contrast stretching merupakan metode perbaikan kualitas citra yang bertujuan untuk meningkatkan atau menurunkan kontras suatu citra dengan cara memperlebar atau mempersempit range nilai intensitas piksel citra. Materi mengenai perbedaan kontras tinggi dan rendah dapat dilihat pada halaman berikut ini: Perbedaan citra gelap, terang, kontras rendah, dan kontras tinggi. Sedangkan histogram equalization merupakan metode perbaikan kualitas citra yang bertujuan untuk meratakan persebaran nilai intensitas piksel suatu citra. Materi mengenai histogram equalization lebih lanjut dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekualisasi Histogram pada Citra Digital
Pada materi ini, nilai PSNR dan MSE digunakan sebagai indikator perbandingan citra hasil perbaikan kualitas citra dengan citra asli.
Langkah-langkah pemrograman GUI matlab untuk melakukan contrast stretching dan histogram equalization pada citra digital adalah sebagai berikut:
1. Membuka tampilan GUI awal
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);
Ekstraksi Ciri Bentuk dan Ukuran
Ciri yang dapat diekstrak dari suatu objek dalam citra antara lain adalah warna, bentuk, ukuran, dan tekstur. Ciri tersebut dapat digunakan sebagai parameter untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pengolahan citra digital untuk melakukan proses ekstraksi ciri bentuk dan ukuran pada citra RGB. Parameter yang digunakan untuk mewakili ciri bentuk adalah metric dan eccentricity, sedangkan parameter yang mewakili ciri ukuran adalah luas dan keliling.
Materi mengenai definisi masing-masing parameter ciri bentuk dan ukuran dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekstraksi Ciri
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all; warning off all;
I = imread('fruits.jpg');
figure, imshow(I);
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 aplikasi 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);
Multi-Level Thresholding
Multi-level thresholding merupakan metode segmentasi citra yang menggunakan dua atau lebih nilai threshold. Persamaan yang digunakan untuk mengkonversi nilai piksel citra grayscale menjadi biner pada metode multi-level thresholding adalah:
di mana
f(x,y) adalah citra grayscale
g(x,y) adalah citra biner
T1 adalah nilai threshold bawah
T2 adalah nilai threshold atas
Ilustrasi perubahan nilai piksel pada proses multi-level thresholding ditunjukkan pada gambar di bawah ini
Pemrograman Matlab 