Citra Berskala Keabuan Citra Biner

citra dipisahkan menjadi 2 komponen, yaitu komponen pertama adalah objek dari citra, kemudian yang lainnya adalah background. Untuk mengkonversi citra grayscale menjadi citra biner sekaligus memisahkan antara objek dan background maka dilakukan proses pengecekan nilai setiap nilai pixel terhadap nilai ambang atau sering disebut dengan pengambangan intensitas atau thresholding. Menurut Kadir dan Susanto 2012 nilai ambang ditentukan dengan terlebih dahulu melihat histogram citra dan dipilih nilai untuk ambang pada bagian lembah. Secara matematis, thresholding atau pengambangan intensitas dapat dinyatakan melalui persamaan: , = { , , ≤ 2.2 Dengan: gx,y = citra hasil segmentasi atau citra biner fx,y = citra masukan x,y = titik x,y pada citra T = nilai thresholding nilai ambang Dalam penerapannya, nilai 1 atau 0 pada persamaan 2.2 dapat saling ditukarkan posisinya. 2.5.4 Image Segmentation Segmentasi citra merupakan suatu metode yang dilakukan untuk memperoleh objek-objek yang terkandung di dalam citra atau membagi suatu citra menjadi beberapa daerah yang memiliki kemiripan atribut antara objek atau daerah pada citra Kadir et.al., 2012. Penelitian yang telah dilakukan oleh Widiarti et al. 2014 tentang Preprocessing Model of Manuscript in Javanese Characters memaparkan salah satu tahapan penting dalam memperoleh karakter dalam manuskrip adalah menggunakan projection profile. Prinsip kerjanya adalah mencari line image garis suatu karakter kemudian dari garis tersebut kita mencari karakter aksara tersebut. Langkah pertama adalah melakukan vertical projection yaitu memproyeksikan pixel objek secara vertikal untuk memperoleh informasi tentang pixel garis yang memiliki kelompok pixel tertentu yang merupakan representasi dari suatu objek karakter. Persamaan dari vertical projection dapat ditulis sebagai berikut: � � [ ] = ∑ [ , ] = 2.3 Dengan: P v = vektor P v pada baris ke-i S = citra masukan berupa citra biner R,C = ukuran baris dan kolom citra Hasil dari vertical projection yaitu menemukan line image suatu objek sehingga langkah selanjutnya adalah segmentasi karakter. Segmentasi karakter dilakukan untuk memperoleh setiap objek karakter yang terkandung dalam citra. Proses yang dikerjakan untuk melakukan segmentasi karakter adalah menerapkan horizontal projection untuk mendapatkan informasi posisi pixel yang memungkinkan kita potong untuk memperoleh karakter tersebut. Persamaan horizontal projection adalah sebagai berikut: � ℎ [ ] = ∑ [ , ] � = 2.4 Dengan: P h = vektor P h pada kolom ke-j S = citra masukan berupa citra biner R,C = ukuran baris dan kolom citra Langkah pertama adalah melakukan vertical projection yaitu memproyeksikan pixel objek secara vertikal untuk memperoleh informasi tentang pixel garis yang memiliki kelompok pixel tertentu. Kelompok pixel inilah yang merupakan representasi dari suatu objek