Blog Archives

Identifikasi Jenis Buah Tomat Berdasarkan Analisis Bentuk Dan Tekstur


Analisis bentuk dan tekstur dapat digunakan untuk merancang sebuah sistem identifikasi objek. Berikut ini merupakan contoh pemrograman MATLAB untuk mengidentifikasi jenis buah tomat (hijau dan merah) berdasarkan analisis bentuk dan tekstur. Analisis bentuk dilakukan menggunakan parameter metric dan eccentricity, sedangkan analisis tekstur dilakukan menggunakan metode Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) dengan parameter contrast, correlation, energy, dan homogeneity.

Langkah-langkah pemrograman-nya adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan citra buah tomat

Citra yang digunakan terdiri dari 4 citra buah tomat berwarna hijau dan 4 citra buah tomat berwarna merah

-read more->

Cara Menghitung Nilai MSE, RMSE, dan PSNR pada Citra Digital


Mean Square Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) merupakan contoh parameter yang biasa digunakan sebagai indikator untuk mengukur kemiripan dua buah citra. Parameter tsb sering digunakan untuk membandingkan hasil pengolahan citra dengan citra awal atau citra asli. Persamaan yang digunakan untuk menghitung ketiga paramater tersebut adalah sebagai berikut:

MSE dan RMSE tidak memiliki satuan sedangkan satuan dari PSNR adalah desibel. Semakin mirip kedua citra maka nilai MSE dan RMSE nya semakin mendekati nilai nol. Sedangkan pada PSNR, dua buah citra dikatakan memiliki tingkat kemiripan yang rendah jika nilai PSNR di bawah 30 dB.

Berikut ini merupakan contoh pemrograman GUI matlab untuk menghitung nilai MSE, RMSE, dan PSNR. Ketiga nilai tersebut digunakan untuk menghitung tingkat kemiripan citra yang terkontaminasi derau/noise dengan citra asli dan citra hasil restorasi dengan citra asli. Derau aditif ditambahkan pada citra asli antara lain adalah derau impuls (salt & pepper), derau uniform, derau gaussian, dan derau rayleigh. Sedangkan filter yang digunakan untuk merestorasi citra antara lain adalah filter rata-rata dan filter median masing-masing menggunakan kernel berukuran 3 x 3 dan 5 x 5.

-read more->

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

-read more->

%d bloggers like this: