Abstrak: Citra digital memiliki ukuran dan obyek berupa foreground dan background. Untuk memisahkannya, perlu dilakukan sebuah proses segmentasi citra. Salah satu metode dalam proses segmentasi citra adalah menggunakan Metode Otsu thresholding. Penelitian ini dibagi menjadi lima proses, yaitu input data citra, pre-processing, segmentasi, cleaning, dan perhitungan akurasi. Tahap pertama adalah input data citra digital RGB yang di dalamnya terdiri dari beberapa obyek. Tahap kedua adalah konversi dari citra RGB ke citra grayscale. Tahap ketiga adalah mencari nilai ambang secara otomatis menggunakan Metode Otsu thresholding, kemudian dikonversi ke citra biner. Tahap keempat adalah proses invert image, noise removal dengan nilai ambang 150, dan morphology. Tahap terakhir adalah proses perhitungan akurasi dilakukan untuk mengukur kinerja dari metode segmentasi yang selanjutnya hasil dari proses tersebut dibandingkan dengan citra Ground Truth hasil pengamatan user secara langsung untuk menghitung tingkat akurasi. Pengujian dilakukan pada Weizmann Segmentation Database sebanyak 30 citra digital RGB. Akurasi yang didapat dari pengujian tersebut sebesar 93,33%.Kata kunci: Metode Otsu thresholding; Region properties; Segmentasi; Weizmann database.
Abstract: Digital image has size and object in the form of foreground and background. To separate it, it is necessary to be conducted the image segmentation process. Otsu thresholding method is one of image segmentation method. In this research is divided into five processes, which are input image
PENDAHULUANSegmentasi citra digital dilakukan dengan membedakan antara obyek dan latar belakang, antara lain dengan memanfaatkan operasi pengambangan secara otomatis. Nilai thresholding (ambang) pada citra grayscale didapat dengan menggunakan Metode Otsu [1]. Dengan demikian, Metode Otsu thresholding cocok untuk mencari nilai ambang dari sebuah citra grayscale. Sehingga menghasilkan citra segmentasi yang bagus. Metode Otsu thresholding merupakan metode segmentasi yang cukup akurat dalam mendapatkan daerah yang merupakan obyek tersegmentasi dengan menggunakan histogram grayscale.Proses sebelum dilakukan perhitungan tingkat akurasi terhadap citra hasil segmentasi, terlebih dahulu harus melalui proses invert image dan noise removal, agar area yang bukan termasuk obyek dapat dihilangkan [2].Proses selanjutnya adalah perbaikan citra, morphology merupakan sebuah proses perbaikan pada citra biner. Prosesnya adalah menggabungkan titiktitik latar yang ada di dalam obyek menjadi bagian dari obyek. Agar piksel yang bukan termasuk obyek dan berada di dalam obyek pada citra digital diganti dengan piksel berwarna putih [3]. Lubang atau holes pada citra didefinisikan sebagai wilayah yang memiliki latar belakang dengan dikelilingi oleh perbatasan piksel yang terhubung dengan foreground atau obyek. Filling holes ini digunakan untuk mengisi bagian tengah obyek yang berlubang.Setelah didapat hasil perbaikan citra, proses selanjutnya adalah menghitung tingkat akurasi dari setiap citra hasil segmentasi. Pr...
A novelty of the local feature extraction was proposed for face recognition. To optimize the Eigenvalue and Eigenvector, a new regulation has been embedded to the Locally Preserving Projection. The proposed method has reduced computation time to obtain the new subspace of the original of the Locally Preserving Projection. The proposed method has also produced orthogonal basis function matrix. However, orthogonal basis function matrix can reconstruct easier than non-orthogonal function. The proposed method has been evaluated by using three face image databases, they are the University of Bern, the YALE-A, and the ORL face image databases. The experimental results of the proposed method have produced the recognition rate 96% for the University of Bern, 96.19% for the YALE-A and 98% for the ORL facial image databases. The experimental results of the proposed method have produced higher recognition rate than the Principal Component Analysis, the Linear Discriminant Analysis and the Locally Preserving Projection.
Indonesia is one of the world’s biggest tobacco crop producers. By tobacco farmer, this plant is often even dubbed “green gold”. Madura Island is one of the best tobacco-producing areas in Indonesia. Tobacco is a significant trading crop in the eastern part of Madura Island, specifically in Pamekasan and Sumenep. The decline in tobacco yields is usually caused by pests and diseases that attack tobacco plants. Experts can easily detect conditions in plants (including tobacco) with their eyes, but this is very suitable and requires expensive operational costs when the size of the planting area is vast, and the distance of the planting area is far from the location of the expert. So that digital image processing techniques need to be applied to detect tobacco plant diseases earlier. By using data in the form of photographs of tobacco plant leaves, the condition will be identified. The method used in this research is GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) texture feature extraction, while CM (Color Moment) colour feature extraction and Naïve Bayes method are used for classification. The results of testing tobacco identification obtained the best accuracy of 82.2% for Pamekasan tobacco and 84.4% for Sumenep tobacco. The best results are obtained by using the colour feature extraction.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.