2.5. Grayscaling
Grayscaling adalah proses perubahan nilai piksel dari citra berwarna RGB
menjadi citra keabuan atau citra grayscaling. Citra grayscaling secara digital dapat direpresentasikan dalam bentuk array dua dimensi. Citra grayscaling memiliki satu
nilai kanal pada setiap pikselnya, artinya nilai dari Red = Green = Blue. Berbeda dengan
citra “hitam-putih”, citra grayscaling terdiri atas warna hitam, abu-abu dan putih warna hitam pada bagian yang intensitas terlebah dan warna putih pada
intensitas terkuat. Citra grayscaling disimpan dalam format 8 bit, yang memungkinkan
sebanyak 256 intensitas warna. Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai nilai matriks masing-masing R, G dan B menjadi citra grayscale dengan nilai x,
maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai R, G, dan B dengan dituliskan sebagai berikut:
=
�+�+�
2.1
2.6. Binerisasi
Binerisasi adalah proses untuk membuat citra warna menjadi hitam dan putih. Citra biner merupakan citra yang memiliki dua kemungkinan warna yaitu
hitam atau putih. Dalam proses binerisasi pertama kali akan dicari nilai ambang threshold. Binerisasi mampu memisahkan antara foreground dan background.
Pemisahan foreground dan background didapatkan dari hasil pencarian nilai ambang thresholding. Sebuah citra biner disimpan dalam matriks dengan 2 nilai
kemungkinan, yakni 0 dan 1. Citra biner merupakan citra yang banyak dimanfaatkan untuk pattern recognition. Salah satu metode yang dapat digunakan
untuk proses binerisasi adalah metode otsu. Secara umum proses binerisasi menggunakan metode otsu adalah sebagai berikut:
, = {
� ,
� �
, �
2.2
Dengan , adalah citra biner dari citra grayscale
, dan T adalah nilai ambang threshold dari citra masukkan.
2.7. Deteksi Tepi
Deteksi tepi merupakan salah satu tahap preprocessing. Tepian dari sebuah citra dapat mengandung informasi penting dari citra tersebut. Tepian citra dapat
merepresentasikan objek-objek yang terkandung didalam citra tersebut, seperti bentuk atau teksturnya dan bermanfaat untuk segmentasi, indentifikasi obyek atau
yang lainnya. Deteksi tepi suatu citra akan menghasilkan tepi-tepi dari obyek citra, tujuannya antara lain: untuk menandai bagian yang menjadi detail citra,
memperbaiki detail citra yang kabur, adanya efek proses akusisi citra, dan mengubah citra 2D menjadi bentuk kurva. Tepian citra adalah posisi di mana
intensitas piksel dari citra berubah dari nilai rendah ke nilai tinggi atau sebaliknya. Tepian citra dapat dilihat melalui perubahan intensitas piksel pada suatu area.
Terdapat berbagai metode untuk mendeteksi tepian sebuah citra. Hasil dari citra yang dikenai proses deteksi tepi dapat dilihat pada gambar 2.3
Gambar 2. 3 Citra hasil deteksi tepi
2.8. Dokumen Teks
Kategori