Gambar 2.6 Zero Crossing LoG
Keuntungan zero crossing adalah menghasilkan deteksi sisi yang lebih tipis dan sudah menghilangkan noise. Kerugiannya adalah
menghasilkan closed-loop efek spagheti sehingga mengakibatkan komputasi yang lama. Sehingga gradient lebih sering digunakan.
2.5 Grayscale
Proses awal yang dilakukan dalam image processing adalah mengubah citra berwarna menjadi citra grayscale, hal ini bertujuan
untuk menyederhanakan model citra. Gambar yang memiliki 3 channel warna RGBRed Green Blue dapat diubah menjadi gambar single
channel Greyscale Gonzales Woods, 2000. Greyscale atau Grayscale adalah sebuah teknik yang digunakan dalam pengolahan
citra untuk menghasilkan sebuah citra yang memiliki nilai dari putih
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
yang memiliki intensitas paling besar sampai hitam yang memiliki intensitas paling rendah seperti yang terlihat pada gambar 2.7 berikut:
Gambar 2.7 Skala grayscale
Untuk mengubah dari tipe RGB menjadi Grayscale, dapat menggunakan cara mencari rata-rata ketiga channel. Untuk
mendapatkan nilai Grayscale suatu pixel digunakan persamaan berikut: Y=
R+G+B 2.1
3 Keterangan :
Y= nilai pixel hasil R= nilai pixel Red
G= nilai pixel Green B= nilai pixel Blue
2.6 Thresholding
Thresholding digunakan untuk mengatur jumlah derajat keabuan yang ada pada citra. Dengan menggunakan thresholding maka
derajat keabuan bisa diubah sesuai keinginan, misalkan diinginkan menggunakan derajat keabuan 16, maka tinggal membagi nilai derajat
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
keabuan dengan 16. Proses thresholding ini pada dasarnya adalah proses pengubahan kuantisasi pada citra, sehingga untuk melakukan
thresholding dengan derajat keabuan dapat digunakan rumus:
2.2 dimana :
w adalah nilai derajat keabuan sebelum thresholding x adalah nilai derajat keabuan setelah thresholding
2.3 Berikut ini contoh thresholding mulai di 256, 16, 4 dan 2 :
Gambar 2.8 Contoh Thresholding
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Untuk mencoba melakukan proses thresholding, perlu dibuat program untuk dapat mengubah-ubah nilai tresholding sesuai
keinginan. Sehingga perlu ditampilkan dua citra, yaitu citra asli gray- scale dan hasil thresholding dengan nilai thresholding yang
ditentukan melalui input seperti terlihat pada gambar 2.8. Ada 2 metode thresholding, yaitu thresholding statis dan
thresholding dinamis. Pada Thresholding statis, pengguna bebas menentukan nilai ambang batas yang diingikan, biasannya nilai
ambang batas yang dipilih adalah 128. Karena merupakan nilai tengah antara 0 dan 255.
Pada Thresholding dinamis, nilai ambang batas berubah-ubah secara otomatis mengikuti algoritma yang diterapkan sampai
menemukan nilai ambang batas yang sebenarnya dari citra yang diinputkan. Metode thresholding dinamis ini disebut metode Iteratif.
2.7 Logika Fuzzy String Matching
