25 3.
Matrics Co-ocurrent, Matrik yang dibangun menggunakan histogram tingkat kedua, Matrik co-ocurent merupakan matriks berbentuk L x L dengan L
adalah banyaknya tingkat keabuan dengan elemen-elemen yang merupakan distribusi probabilitas bersama dari pasangan pixel. Matrik co-occurent
digunakan untuk menghitung autokolrelasi, co-variance. 4.
Gradient, dengan menghitung gradien dalam citra bisa didapatkan nilai dari GrMean, GrVariance, GrSkewnes, GrKurtosis.
5. Deteksi Tepi, banyaknya tepi pada pixel tetangga dapat diukur dengan suatu
fitur tekstur, untuk mengukur tekstur suatu citra harus mengalami proses deteksi tepi.
6. Spektrum Fourier, dengan spektrum Courier fitur yang dapat diperoleh
adalah celah horizontal, celah vertikal, cincin dan vektor. 7.
Wavelet, wavelet merupakan perbaikan dari fourier. Wavelet tidak hanya dapat menentukan frekuensi tetapi dapat juga memberikan informasi tentang
skala dan waktu. 8.
Dan masih banyak cara pencarian fitur lainnya seperti berdasarkan warna, tapis gabor, fraktal, overlapping dan lain sebagainya.
2.6. Speeded-Up Robust Features SURF
Metoda Speed-Up Robust Features SURF merupakan sebuah metode deteksi fitur yang menggunakan keypoint dari sebuah citragambar. Keypoint itu
sendiri adalah bagian-bagian dari sebuah citragambar yang nilainya kuattetap ketika mengalami perubahan skala, rotasi, blurring, transformasi 3 dimensi,
pencahayaan dan juga perubahan bentuk. Perubahan bentuk itu bisa terjadi karena
26 bentuk citra data awal yang tidak utuh atau tidak sempurna gambar yang ada di
dalam citra sampel tersebut. Citra uji yang tidak utuh mungkin karena ada objek lain yang menutupi, atau pengambilan gambar yang tidak sempurna, atau keadaan
objek itu sendiri yang telah mengalami perubahan. Metode SURF merupakan pengembangan dari metode SIFT. Kedua metode
tersebut mempunyai tujuan yang sama yaitu mendeteksi fitur lokal dengan menggunakan scale space representation Brown Lowe, 2002.
Metode SIFT diperkenalkan oleh D G Lowe pada tahun 2004 dengan jurnalnya yang berjudul
“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”. Meskipun dianggap metode yang handal dalam mendeteksi fitur lokal, Metode SIFT memiliki
kelemahan dalam hal kecepatan dalam menemukan fitur lokal tersebut. Dan kelemahan itulah yang dilengkapi pada Metode SURF. Metode SURF
menggabungkan algoritma citra integral integral image dan blob detection berdasarkan determinan dari matriks Hessian. Bay, Ess, Tuytelaars, Gool, 2008
2.6.1. Ruang Skala Scale Space
Dengan ukuran citra yang berbeda-beda, akan sangat sulit bagi kita untuk membandingkan fitur-fitur yang terdapat pada citra tersebut. Oleh
sebab itu, diperlukan suatu proses yang menangani perbedaan ukuran dengan
Gambar 2.6.1 - Scale space representation
