Blog Archives
Klasifikasi Tingkat Kematangan Pada Tanaman Cabai Rawit (Capsicum Frutescens) Berdasarkan Fitur Warna Dengan Metode Support Vector Machine (SVM)
Cabai rawit (Capsicum frutescens) merupakan salah satu komoditas hortikultura yang memiliki peran penting dalam industri pangan. Penentuan tingkat kematangan cabai berpengaruh langsung terhadap kualitas produk dan nilai jual. Dalam praktiknya, sortasi cabai di lapangan masih banyak dilakukan secara manual oleh petani atau pekerja sortasi dengan mengandalkan penglihatan manusia. Metode manual ini rawan kesalahan karena faktor kelelahan, pencahayaan yang tidak seragam, serta perbedaan persepsi warna. Oleh karena itu, diperlukan sistem otomatis berbasis pengolahan citra yang mampu memberikan hasil klasifikasi yang konsisten.
Pengenalan Huruf Hijaiyah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron
Huruf hijaiyah merupakan dasar dari sistem penulisan bahasa Arab yang terdiri dari 29 huruf. Kemampuan mengenali huruf hijaiyah sangat penting dalam pembelajaran Al-Qur’an maupun pemrosesan teks Arab secara digital. Salah satu pendekatan komputasi yang dapat digunakan untuk klasifikasi pola visual adalah Jaringan Syaraf Tiruan (JST).
Pada penelitian ini digunakan arsitektur perceptron untuk mengenali huruf hijaiyah berdasarkan citra yang telah diproses menjadi bentuk biner. Data latih yang digunakan berjumlah 20 × 29 citra, sedangkan data uji berjumlah 10 × 29 citra.
-read more->Penerapan Deep Learning dalam Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital merupakan salah satu bidang yang berkembang pesat dalam beberapa dekade terakhir. Dengan semakin banyaknya data citra yang dihasilkan dari berbagai sumber seperti kamera digital, pemindaian medis, dan sensor satelit, diperlukan metode yang efektif untuk menganalisis dan memproses citra tersebut. Salah satu pendekatan terkini yang telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam berbagai tugas pengolahan citra adalah deep learning.
Deep learning merupakan cabang dari machine learning yang menggunakan jaringan neural yang dalam (deep neural networks) untuk memodelkan dan memahami data yang kompleks. Dalam konteks pengolahan citra digital, deep learning telah digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari klasifikasi objek hingga restorasi citra, deteksi anomali, segmentasi, dan banyak lagi. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari berbagai aplikasi deep learning dalam pengolahan citra digital serta teknik-teknik yang digunakan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi.
-read more->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->Metode Ekstraksi Fitur Dalam Pengolahan Citra
Pada era digital saat ini, pengolahan citra telah menjadi bidang yang semakin penting dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan pola, deteksi objek, komputer vision, dan banyak lagi. Salah satu aspek penting dalam pengolahan citra adalah ekstraksi fitur, di mana informasi yang relevan diekstraksi dari citra untuk tujuan analisis lebih lanjut. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari metode-metode ekstraksi fitur citra, mulai dari pendekatan sederhana hingga teknik-teknik kompleks yang digunakan dalam penelitian terkini.
Ekstraksi fitur citra adalah proses mengubah data citra menjadi representasi fitur yang lebih sederhana dan informatif. Fitur-fitur ini mencerminkan karakteristik penting dari citra yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola, membedakan objek, atau mengklasifikasikan citra. Dalam banyak aplikasi, ekstraksi fitur merupakan langkah awal yang penting sebelum analisis lebih lanjut, seperti pengenalan pola atau deteksi objek.
-read more->Cara Menghitung Nilai Threshold
Pengolahan citra digital adalah bidang yang luas dan penting dalam dunia komputer dan teknologi informasi. Salah satu teknik dasar dalam pengolahan citra adalah segmentasi citra, di mana citra dibagi menjadi beberapa bagian atau wilayah yang memiliki karakteristik tertentu. Salah satu metode yang umum digunakan dalam segmentasi citra adalah metode thresholding.
Metode thresholding membagi citra menjadi dua bagian, yaitu bagian yang bernilai di atas atau di bawah nilai threshold tertentu. Proses penghitungan nilai threshold ini adalah langkah krusial dalam penggunaan teknik ini. Pada artikel ini akan dibahas mengenai berbagai cara untuk menghitung nilai threshold pada pengolahan citra digital.
-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: Segmentasi Citra Menggunakan Metode Active Contour
Abstrak:
Segmentasi citra merupakan salah satu tahap penting dalam pemrosesan citra yang bertujuan untuk memisahkan objek dari latar belakangnya. Dalam artikel ini, kami membahas penggunaan metode active contour untuk segmentasi citra menggunakan perangkat lunak MATLAB. Metode active contour, juga dikenal sebagai kurva level set, telah terbukti efektif dalam menangani berbagai jenis objek dan latar belakang. Kami menjelaskan langkah-langkah implementasi algoritma active contour dalam MATLAB menggunakan contoh kode sederhana, serta memberikan pemahaman yang mendalam tentang konsep dan aplikasi dari metode tersebut.
Kata Kunci: Segmentasi Citra, Active Contour, Kurva Level Set, MATLAB.
-read more->
Konversi Citra Biner Menggunakan Metode Otsu
Pengolahan citra adalah salah satu bidang yang memiliki banyak aplikasi di berbagai industri, termasuk bidang kedokteran, pemrosesan gambar, dan pengenalan pola. Salah satu tugas umum dalam pengolahan citra adalah mengkonversi citra berwarna atau grayscale menjadi citra biner. Konversi ini berguna untuk memisahkan objek dari latar belakang dan mempermudah analisis lebih lanjut.
Segmentasi Citra Kista Ginjal Menggunakan Metode Active Contour Berdasarkan Citra Ultrasonografi
Penyakit ginjal adalah masalah kesehatan yang serius dan bisa berakibat fatal jika tidak segera diidentifikasi dan diobati. Kista ginjal adalah salah satu gangguan ginjal yang umum terjadi, dan untuk mengidentifikasinya, teknik segmentasi citra medis dapat digunakan. Salah satu metode yang efektif untuk segmentasi citra kista ginjal adalah metode active contour, yang juga dikenal sebagai “snake.” Dalam artikel ini, akan dibahas langkah-langkah untuk melakukan segmentasi citra kista ginjal menggunakan metode active contour berdasarkan citra ultrasonografi.
Pemrograman Matlab 