161,180,135 152,140,110 182,166,210 166,112,178 170,177,166 202,189,134 201,180,111 140,173,110 192,120,200 112,167,162
133,200,152 165,100,155 124,110,167 140,180,126 200,160,200 141,204,104 134, 80,144 140,110,115 150,180,150 160,210,220
56,100,110 147,140,165 143,230,173 140,212,210 150,212,150
Gambar 3.5 Matriks Nilai RGB Citra Warna
3.1.4 Menghitung Nilai Grayscale Citra
Matriks citra warna pada Gambar 3.5 di atas ditransformasikan menjadi citra grayscale dengan menghitung rata-rata warna Red, Green dan Blue. Secara matematis
penghitungannya adalah sebagai berikut. f
x,y =
f
R
, + f
G
, + f
B
, 3
…………………………………………… 3.4 Sebagai contoh menghitung nilai grayscale citra pada Gambar 3.3 di atas
menggunakan persamaan 3.6 adalah sebagai berikut: f0,0 =
161+ 180+135 3
= 158 f0,1 =
152+140+110 3
= 134 f0,2 =
182+166+210 3
= 186 f0,3 =
166+112+178 3
= 152 f0,4 =
170+177+166 3
= 171 Untuk menghitung nilai grayscale piksel selanjutnya dilakukan sama seperti
cara di atas, selanjutnya hasil nilai grayscale matriks citra warna dimasukkan ke dalam matriks nilai grayscale seperti pada Gambar 3.6.
158 134 186 152 171 110 164 111 170 0
166 100 155 114 125 47
155 172 174 200 175 0
47 90
144 Gambar 3.6 Matriks Nilai Grayscale
Universitas Sumatera Utara
3.1.5 Binerisasi
Pemisahan citra grayscale diatas berfungsi untuk mengambil bagian citra yang merupakan titik gelap 0 dan putih 1. Binerisasi dilakukan dengan membagi citra
menjadi 8x8 bagian sub citra, nilai intensitas rata-rata dari sub citra yang paling rendah digunakan menjadi nilai threshold T. Setelah itu dilakukan proses binarisasi
citra menggunakan nilai threshold T. Persamaan yang digunakan untuk melakukan binarisasi citra adalah sebagai berikut.
........................................................3.5
Dari matriks Gambar 3.4 dilakukan perhitungan Threshold untuk proses binerisasi dimana jika nilai grayscale 128 maka akan dimasukkan ke nilai 0, sedangkan jika
nilai grayscaleT akan dimasukkan ke nilai 1. Nilai piksel 0,0 = 158, nilai piksel 158 128, maka nilai biner = 1
Nilai piksel 0,1 = 134, nilai piksel 134 128, maka nilai biner = 1 Nilai piksel 0,2 = 186, nilai piksel 186128, maka nilai biner = 1
Nilai piksel 0,3 = 152, nilai piksel 152128, maka nilai biner = 1 Nilai piksel 1,0 = 171, nilai piksel 171128, maka nilai biner = 1
Dari hasil perhitungan nilai threshold diatas dimasukkan ke dalam matriks citra biner seperti pada Gambar 3.7.
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
Gambar 3.7 Matriks Citra Biner
, = ,
, � ,
, ≤ �
Universitas Sumatera Utara
Dengan gx,y adalah citra biner hasil proses binarisasi dari citra plat nomor polisi dengan skala keabuan fx,y, dengan nilai threshold T. Citra hasil threshold ini
menghasilkan citra plat nomor polisi biner seperti pada Gambar 3.8.
Citra grayscalePlat Citra binerPlat
Gambar 3.8 Citra Plat Biner
Dengan diperolehnya citra nomor polisi biner, maka tahap preprocessing citra sudah selesai dan selanjutnya citra biner pada Gambar 3.11 dilakukan proses training
dan pengenalan dengan metode jaringan syaraf tiruan.
3.1.6 Flow ChartTraining dengan algoritma LVQ
