2. Citra keabuan adalah citra yang setiap pikselnya mengandung satu layer di mana nilai intensitasnya berada pada interval 0 hitam
– 255 putih. Untukmenghitung citra grayscale keabuan digunakan rumus:
dengan Ix,y adalah level keabuan pada suatu koordinat yang diperoleh dengan mengatur warna R merah, G hijau, B biru yang ditunjukkan oleh nilai parameter
α, dan . Secara umum nilai α, dan adalah 0.γγ. Nilai yang lain juga dapat diberikan untuk ketiga parameter tersbut asalkan total keseluruhannya adalah 1 Putra,
2009. 3. Citra warna adalah setiap piksel pada citra warna yang merupakan kombinasi
dari tiga warna dasar RGB Red Green Blue. Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan 8 bit = 1 byte yang berarti setiap warna
mempunyai tingkatan sebanyak 255 warna.
2.2. Pengolahan Citra
Tujuan dari pengolahan citra adalah untuk mendapatkan informasi dari citra dan menghasilkan citra yang diinginkan. Terlebih dahulu citra harus diolah sebelum
masuk ke proses jaringan saraf tiruan
a. Pembentukan Matriks Biner Binarization
Proses ini akan menghasilkan citra hitam putih yang bersih dari tingkat keabun grayscale, atau dengan kata lain metode ini mengonversi citra gray-level ke
citra bilevel binary image. Pada tahap ini setiap nilai pixel RGB akan diambil nilai rata-ratanya untuk kemudian dicek, jika nilai yang dihasilkan kurang dari
nilai threshold yang dihasilkan maka nilai pixel tersebut diubah menjadi warna hitam, sebaliknya jika lebih besar dari nilai konstan maka akan diubah menjadi
warna putih Khairunnisa, 2012.
b. Normalisasi
Normalisasi adalah proses mengubah ukuran citra, baik menambah atau mengurangi, menjadi ukuran yang ditentukan tanpa menghilangkan informasi
penting dari citra tersebut Sharma, dkk, 2012. Dengan adanya proses normalisasi maka ukuran semua citra yang akan diproses menjadi seragam.
Universitas Sumatera Utara
c. Thinning
Thinning adalah proses pengurangan data yang mengikis erode sebuah objek hingga menjadi ukuran 1 piksel dan menghasilkan kerangka skeleton dari
objek tersebut. Objek seperti huruf atau silhouettes dapat lebih mudah dikenali dengan melihat kepada kerangkanya saja Phillips, 2000. Pada penelitian ini
digunakan algoritma thinning Zhang-Suen. Algoritma ini untuk citra biner, dimana piksel background citra bernilai
0, dan piksel foreground region bernilai 1. Algoritma ini cocok untuk aplikasi OCR Optical Character Recognition, yang digunakan untuk bentuk
yang diperpanjang elongated. Algoritma ini terdiri dari beberapa penelusuran, dimana setiap penelusurannya terdiri dari 2 langkah dasar yang
diaplikasikan terhadap titik yang pikselnya bernilai 1, dan memiliki paling sedikit 1 piksel dari 8-tetangganya yang bernilai 0.
2.3. Ekstraksi Fitur
