Blog Archives
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 aplikasi 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);
Segmentasi Citra dengan Metode Thresholding
Thresholding merupakan salah satu metode segmentasi citra yang memisahkan antara objek dengan background dalam suatu citra berdasarkan pada perbedaan tingkat kecerahannya atau gelap terang nya. Region citra yang cenderung gelap akan dibuat semakin gelap (hitam sempurna dengan nilai intensitas sebesar 0), sedangkan region citra yang cenderung terang akan dibuat semakin terang (putih sempurna dengan nilai intensitas sebesar 1). Oleh karena itu, keluaran dari proses segmentasi dengan metode thresholding adalah berupa citra biner dengan nilai intensitas piksel sebesar 0 atau 1. Setelah citra sudah tersegmentasi atau sudah berhasil dipisahkan objeknya dengan background, maka citra biner yang diperoleh dapat dijadikan sebagai masking utuk melakukan proses cropping sehingga diperoleh tampilan citra asli tanpa background atau dengan background yang dapat diubah-ubah.
Berikut ini merupakan contoh pemrograman matlab mengenai aplikasi dari metode thresholding untuk melakukan segmentasi terhadap citra digital. Setelah objek berhasil disegmentasi, proses selanjutnya adalah mengganti-ganti background citra rgb asli
Langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli
clc; clear; close all; % Object Img = imread('the mario bros.jpg'); figure, imshow(Img);Sehingga diperoleh tampilan
Segmentasi Citra dengan Metode Multi Thresholding dan K-Means Clustering
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi citra dengan menggunakan dua buah metode yang berbeda. Metode yang pertama yaitu multi thresholding, sedangkan metode yang kedua adalah k-means clustering. Segmentasi dilakukan terhadap citra rose.jpg yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
rose.jpg
Pengolahan Citra Biner
Penghitungan terhadap atribut-atribut yang melekat pada suatu objek dalam citra digital secara sederhana dapat dilakukan dengan cara mengkonversi citra asli (RGB ataupun grayscale) menjadi citra biner terlebih dahulu. Setelah diperoleh citra biner, maka selanjutnya atribut-atribut (misalnya luas dan keliling) dapat dihitung. Namun terkadang citra biner tersebut perlu diolah lebih lanjut agar citra biner benar-benar tepat merepresentasikan objek yang dimaksud.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan proses segmentasi dan analisis citra. Langkah-langkah nya yaitu:
1. Membaca dan menampilkan citra asli. Pada contoh ini citra yang digunakan adalah citra ‘airplane.jpg’ di mana objek yang dikehendaki adalah berupa pesawat, sedangkan background adalah berupa langit.
clc; clear; close all; warning off all;
Img = imread('airplane.jpg');
figure, imshow(Img);
sehingga diperoleh tampilan
Pemrograman Matlab 