Gambar 3. 4 Diagram alur sistem
1. Masukkan Citra
Pengguna pertama kali akan menekan tombol untuk memilih citra kemudian memasukkan citra dokumen teks yang sudah dipilih ke dalam
sistem. Proses berikutnya sistem akan membaca file citra dokumen teks yang dimasukkan oleh pengguna.
2. Grayscaling
Setelah file citra dokumen teks sudah dimasukkan ke dalam sistem, file citra dokumen teks tersebut diubah menjadi citra grayscale. Citra
grayscale merupakan citra digital yang memiliki satu nilai kanal pada
setiap pikselnya, dengan kata lain nilai dari red = green = blue. Citra grayscale
memiliki intensitas warna dari hitam, keabuan hingga putih. Merubah citra dari rgb menggunakan fungsi dari matlab yaitu rgb2gray.
3. Binerisasi
Tahap selanjutnya adalah melakukan binerisasi citra hasil grayscaling.
Proses binerisasi adalah proses perubahan format skala keabuan citra grayscaling menjadi citra biner. Citra biner hanya
memiliki dua buah nilai untuk mewakili warna, yakni 1 untuk warna putih dan 0 untuk warna hitam. Dalam penelitian ini penulis akan menggunaan
metode otsu dengan memanfaatan fungsi dari matlab yaitu im2bw untuk melakukan proses binerisasi. Citra biner merupakan citra yang banyak
dimanfaatkan untuk keperluan pattern recognition seperti pengenalan angka, huruf maupun tanda tangan.
Gambar 3. 5 Gambaran Proses binerisasi
4. Deteksi Tepi
Setelah dilakukan proses binerisasi, maka sistem akan mendeteksi tepian dari citra masukkan. Terdapat berbagai cara untuk mendeteksi
tepian sebuah citra yang telah dikemmbangkan berdasarkan turunan pertama, diantaranya operator Robert, sobel, prewitt, dan operator canny.
Konsep dasar dari perhitungan deteksi tepi menggunakan turunan pertama adalah memanfaatkan perbedaan nilai piksel dengan piksel tetangganya.
Pada hough transform deteksi tepi dilakukan untuk menemukan titik tepi dari obyek, kemudian dalam hough transform proses pengerjaannya hanya
dilakukan pada titik tepi dari obyek tersebut Putra,2010. Dalam penelitian ini penulis akan menggunakan operator canny dan
menggunakan fungsi yang terdapat pada matlab. Berbeda dengan operator deteksi tepi lainnya, deteksi tepi canny menggunakan Gaussian derivatif
kernel untuk memperhalus tampilan sebuah citra. Deteksi tepi canny dapat mendeteksi tepian yang sebenarnya dengan tingkat kesalahan minimum
atau dengan kata lain, dapat menghasilkan citra tepian yang optimal. Dalam penelitian ini penulis akan menggunakan fungsi dari matlab.
5. Deteksi Kemiringan menggunakan Hough Transform
Kategori