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 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);
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
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.
Cara melakukan cropping citra secara otomatis
Dalam bidang pengolahan citra digital, segmentasi merupakan proses yang bertujuan untuk memisahkan suatu region dengan region lainnya. Pemisahan didasarkan pada perbedaan karakteristik antar region seperti perbedaan tingkat kecerahan, warna, tekstur, dll. Proses tersebut menghasilkan keluaran berupa citra biner di mana region yang telah tersegmentasi (pada umumnya disebut juga dengan foreground) akan berwarna putih atau bernilai 1. Sedangkan region lainnya (disebut juga dengan background) akan berwarna hitam atau bernilai 0.
Ada berbagai jenis metode segmentasi citra di antaranya adalah thresholding, active contour, deteksi tepi, transformasi hough, watershed, region growing, dll. Pada contoh ini ditunjukkan sebuah proses segmentasi citra dengan metode thresholding. Citra keluaran dari proses tersebut adalah citra biner yang kemudian digunakan untuk melakukan cropping dan juga perhitungan luas, keliling, dan centroid dari masing-masing objek.
Langkah-langkah pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi citra adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra asli
clc; clear; close all; warning off all;
originalImage = imread('doodles.jpg');
figure, imshow(originalImage);
sehingga diperoleh tampilan citra asli seperti pada gambar di bawah ini:
Pemrograman Matlab 