Blog Archives

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 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);

-read more->

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 pengolahan citra untuk mendeteksi objek yang berbentuk lingkaran. Salah satu parameter yang dapat digunakan untuk mendefinisikan bentuk lingkaran adalah metric. Metric merupakan 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);

-read more->

Ekstraksi Ciri Bentuk dan Ukuran


Ciri yang dapat diekstrak dari suatu objek dalam citra antara lain adalah warna, bentuk, ukuran, dan tekstur. Ciri tersebut digunakan sebagai parameter untuk membedakan antara objek satu dengan objek yang lain.

Berikut ini merupakan contoh 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);

-read more->

Pengolahan Citra Digital


Pengolahan Citra Digital (Digital Image Processing) merupakan bidang ilmu yang mempelajari tentang bagaimana suatu citra itu dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menghasilkan informasi yang dapat dipahami oleh manusia.

Sebelum mempelajari lebih lanjut mengenai pengolahan citra digital, kita perlu mengetahui definisi dari citra itu terlebih dahulu.

Citra merupakan fungsi dari intensitas cahaya yang direpresentasikan dalam bidang dua dimensi.

Berdasarkan bentuk sinyal penyusunnya, citra dapat digolongkan menjadi dua jenis yaitu citra analog dan citra digital. Citra analog adalah citra yang dibentuk dari sinyal analog yang bersifat kontinyu, sedangkan citra digital adalah citra yang dibentuk dari sinyal digital yang bersifat diskrit.

Citra analog dihasilkan dari alat akuisisi citra analog, contohnya adalah mata manusia dan kamera analog. Gambaran yang tertangkap oleh mata manusia dan foto atau film yang tertangkap oleh kamera analog merupakan contoh dari citra analog. Citra tersebut memiliki kualitas dengan tingkat kerincian (resolusi) yang sangat baik tetapi memiliki kelemahan di antaranya adalah tidak dapat disimpan, diolah, dan diduplikasi di dalam komputer.

-read more->

Thresholding Citra


Citra digital merupakan representasi dari fungsi intensitas cahaya dalam bidang dua dimensi. Berdasarkan jenis warnanya, citra dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis yaitu citra RGB, citra grayscale, dan citra biner.

Citra RGB

Citra Grayscale

Citra Biner

lena lena_gray lena_bw

Citra RGB merupakan citra yang tersusun oleh tiga kanal warna yaitu kanal merah, kanal hijau, dan kanal biru. Pada citra RGB 24-bit, masing-masing kanal warna memiliki nilai intensitas piksel dengan kedalaman bit sebesar 8-bit yang artinya memiliki variasi warna sebanyak 2^8 = 256 derajat warna (0 s.d 255). Setiap piksel pada citra RGB memiliki nilai intensitas yang merupakan kombinasi dari nilai R, G, dan B. Variasi warna pada setiap piksel pada citra RGB adalah sebanyak 256 x 256 x 256 = 16.777.216.

-read more->

Ekstraksi Ciri Citra Grayscale


Ekstraksi ciri merupakan tahapan yang sangat penting dalam pengenalan pola. Tahapan ini bertujuan untuk memperoleh informasi yang terkandung dalam suatu citra untuk kemudian dijadikan sebagai acuan untuk membedakan antara citra yang satu dengan citra yang lain.

Ekstraksi ciri dapat dilakukan setelah tahapan segmentasi citra (memisahkan antara objek dengan background) maupun tanpa segmentasi citra (objek adalah background dan background adalah objek).

Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab untuk melakukan ekstraksi ciri citra grayscale baik yang didahului dengan tahapan segmentasi maupun tidak.

Langkah-langkah pemrogramannya yaitu:

A. Ekstraksi ciri didahului dengan segmentasi

1. Membaca dan menampilkan citra RGB asli

clc; clear; close all; warning off all;
I = imread('candy.png');
figure, imshow(I);

candy

-read more->

Jaringan Syaraf Tiruan untuk Identifikasi Jenis Bunga


Jaringan syaraf tiruan (neural network) merupakan algoritma yang mampu melakukan identifikasi suatu kelas berdasarkan ciri masukan yang diberikan. Algoritma ini akan melatihkan ciri masukan yang diberikan pada masing-masing kelas sehingga diperoleh suatu arsitektur jaringan dan bobot-bobot awal yang mampu memetakan ciri masukan ke dalam kelas keluaran.

Terdapat banyak jenis jaringan syaraf tiruan, di antaranya adalah backpropagation, perceptron, probablistik neural network, radial basis network, dll.

Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab (menggunakan matlab r2015b) untuk mengidentifikasi jenis bunga menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan radial basis function (rbfnn). Pada proses pelatihan jaringan digunakan 100 citra latih yang terdiri dari 50 citra bunga dengan jenis kansas state flower dan 50 citra bunga berjenis marguerite daisy. Sedangkan pada proses pengujian digunakan 60 citra uji yang terdiri dari 30 citra bunga kansas state flower dan 50 citra bunga marguerite daisy.

Citra bunga yang digunakan dalam pemrograman ini diunduh dari halaman website http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/. Contoh citra bunga yang digunakan ditunjukkan pada gambar berikut.

-read more->

Pengolahan Citra untuk Ekstraksi Ciri Objek


Ekstraksi ciri citra merupakan tahapan mengekstrak ciri atau informasi yang dimiliki oleh suatu objek dalam citra. Ciri atau informasi tersebut dapat digunakan untuk membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya.

Ekstraksi ciri citra merupakan tahapan yang sangat penting dalam sebuah sistem visi komputer. Tahapan ini menentukan baik tidaknya tingkat pengenalan objek yang dilakukan oleh komputer.

Dalam pemilihan ciri hendaknya memperhatikan hal-hal sebagai berikut:

  1. Secara visual, ciri apakah yang membedakan antara objek satu dengan lainnya. Apakah bentuknya, warnanya, teksturnya, ukurannya, atau geometrinya.
  2. Parameter apakah yang mewakili ciri tersebut. Misalnya secara visual antara objek satu dengan lainnya tampak berbeda ukurannya, maka parameter yang dapat digunakan untuk mengenali objek adalah luas.
  3. Menentukan jumlah parameter yang akan digunakan. Semakin banyak parameter pada umumnya tingkat pengenalan semakin baik. Namun harus dipastikan bahwa parameter-parameter yang digunakan benar-benar dapat membedakan antar objek.

Ciri yang diekstrak dalam tahapan ekstraksi ciri kemudian digunakan sebagai masukan dalam tahapan klasifikasi objek. Tahapan klasifikasi dapat menggunakan berbagai jenis algoritma ataupun dapat juga menggunakan aturan if else sederhana.

Berikut ini merupakan contoh pemrograman komputer menggunakan bahasa pemrograman MATLAB untuk melakukan ekstraksi ciri objek dalam citra digital. Citra yang digunakan adalah citra sand play set.jpg yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini:

-read more->

Pengolahan Video untuk Mendeteksi Warna


Deteksi warna dapat dilakukan dengan cara melakukan transformasi ruang warna citra. Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab mengenai deteksi warna merah pada ruang warna HSV yang terdiri dari Hue (H), Saturation (S), dan Value (V). Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca video asli
2. Mengekstrak setiap frame pada video asli
3. Melakukan transformasi ruang warna yang semula berada pada ruang warna RGB menjadi ruang warna HSV
4. Melakukan segmentasi warna merah pada ruang warna HSV berdasarkan nilai H (0.8 s.d 1), S (0.5 s.d 1) dan V (0.1 s.d 1)
5. Menjalankan seluruh frame hasil pengolahan secara sekuensial dalam bentuk video

Pada contoh ini digunakan video dengan spesifikasi:

Property Nilai
Title August Rush 2007.mp4
Durasi 5 detik
Panjang frame 640
Lebar frame 480
Frame rate 23 frame/ detik
Jumlah frame 119

Tampilan video yang digunakan yaitu

-read more->

Segmentasi Warna Citra Digital


Segmentasi citra merupakan suatu proses yang bertujuan untuk memisahkan antara region foreground dengan region background. Pemisahan tersebut didasarkan pada perbedaan karakteristik masing-masing region yang mencolok.

Pada contoh pemrograman ini, dilakukan segmentasi citra berdasarkan pada perbedaan warna antara foreground dengan background. Dalam citra digital, warna yang merupakan spektrum cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu) direpresentasikan oleh nilai Hue. Oleh sebab itu, proses segmentasi citra pada pemrograman ini dilakukan pada ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value).

Langkah-langkah pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi warna adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli. Citra yang digunakan adalah citra bird.jpg di mana foreground atau objek yang dimaksud adalah berupa burung.

clc; clear; close all; warning off all;

% Membaca citra asli
RGB = imread('bird.jpg');
figure, imshow(RGB);

diperoleh tampilan

-read more->

%d bloggers like this: