Proses segmentasi pada citra dokumen dapat dilakukan dengan mempergunakan histogram citra serta profil proyeksi dari citra tersebut.
2. Histogram
Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran nilai- nilai intensitas warna suatu piksel pada citra atau bagian tertentu di dalam
citra Gonzales Woods, 1992. Dari histogram dapat diketahui frekuensi kemunculan intensitas warna pada suatu citra.
Misalkan diketahui sebuah citra digital memiliki L derajat keabuan, yaitu dari nilai 0 sampai L-1 misalnya pada suatu citra dengan kuantisasi
derajat keabuan 8-bit, nilai derajat keabuan dari 0 sampai 255. Secara matematis frekuensi kemunculan intensitas derajat keabuan i, yaitu h
i
dihitung dengan rumus :
h
i
=
� �
, = 0, 1, … , − 1 ............................ 2.4
di mana n
i
menyatakan banyaknya piksel yang memiliki derajat keabuan i, dan n menyatakan banyaknya piksel di dalam citra.
F. Profil Proyeksi
Zramdini dan Ingold Zramdini dan Ingold, 1993 merumuskan,
apabila terdapat sebuah citra teks biner SN,M, di mana N menyatakan banyaknya baris citra dan M adalah banyaknya kolom citra seperti
ditunjukkan pada gambar 2.14 maka dapat ditentukan profil vertikal dan profil horisontal dari citra teks tersebut. Profil vertikal adalah banyaknya
piksel hitam yang tegak lurus sumbu y, sedangkan profil horisontal adalah banyaknya piksel hitam yang tegak lurus dengan sumbu x.
Profil vertikal direpresentasikan dengan suatu vektor Pv berukuran kecil N. Profil vertikal pada baris ke-i, yaitu P
v
[i], didefinisikan sebagai berikut :
�� =
� ,
=1
… … … … … … … … … … 2.5
Sedangkan profil horisontal direpresentasikan dengan suatu vektor P
h
berukuran M. Profil horisontal pada kolom ke-j, yaitu P
h
[j], didefinisikan sebagai berikut :
�ℎ =
� ,
=1
… … … … … … … … … … 2.6
Gambar 2.14 Profil proyeksi horisontal dan vertikal
Zramdini dan Ingold, 1993
G. Matlab
Menurut Muhammad Iqbal Iqbal, 2009, MATLAB matrix
laboratory adalah sebuah bahasa dengan high-performance kinerja tinggi
untuk komputasi masalah teknik. Matlab mengintegrasikan komputasi, visualisasi, dan pemrograman dalam suatu model yang sangat mudah untuk
dipakai, dimana masalah-masalah dan penyelesaiannya diekspresikan dalam notasi matematika yang familiar.
Dalam lingkungan perguruan tinggi teknik, Matlab merupakan perangkat standar untuk memperkenalkan dan mengembangkan penyajian
materi matematika, rekayasa dan kelimuan. Di industri, MATLAB merupakan perangkat pilihan untuk penelitian dengan produktifitas yang
tingi, pengembangan dan analisanya. Fitur-fitur MATLAB sudah banyak dikembangkan, dan lebih kita
kenal dengan nama toolbox. Sangat penting bagi seorang pengguna Matlab, toolbox mana yang mendukung untuk learn dan apply technology yang
sedang dipelajarinya. Toolbox-toolbox ini merupakan kumpulan dari fungsi- fungsi MATLAB Mfiles yang telah dikembangkan ke suatu lingkungan
kerja MATLAB untuk memecahkan masalah dalam kelas particular. Area- area yang sudah bisa dipecahkan dengan toolbox saat ini meliputi
pengolahan sinyal, system kontrol, neural networks, fuzzy logic, wavelets, dan lain-lain.
Dengan MATLAB proses pendeteksian tepi dilakukan dengan perintah fungsi edge. Ada beberapa metode yang dapat dilakukan pada
deteksi tepi menggunakan MATLAB yaitu metode sobel, prewitt, roberts,
laplacian of gaussian, metode zero cross, dan Canny. Yang penting diperhatikan pada deteksi tepi bahwa hanya dapat dilakukan menggunakan
citra grayscale atau citra 2-D. Contoh penggunaan metode deteksi tepi :
I = imread emo.jpg
; gray=rgb2grayI;
BW1 = edgegray, prewitt
; BW2 = edgegray,
canny ;
BW3 = edgegray, sobel
; BW4 = edgegray,
roberts ;
imshowBW1; imshowBW2;
imshowBW3; imshowBW4;
Gambar 2.15 Gambar Asli
Gambar 2.16 Hasil deteksi tepi Gambar 2.17 Hasil deteksi tepi
Prewit Canny
Gambar 2.18 Hasil deteksi tepi Gambar 2.19 Hasil deteksi tepi
Sobel Roberts
Gambar 2.15 merupakan gambar asli masukan yang akan dikenai proses deteksi tepi. Gambar 2.16 merupakan hasil deteksi tepi dengan
menggunakan operator prewitt, gambar 2.17 merupakan hasil deteksi tepi dengan menggunakan operator canny, gambar 2.18 merupakan hasil deteksi
tepi dengan menggunakan operator sobel, gambar 2.19 merupakan hasil deteksi tepi dengan menggunakan operator roberts.
29
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Dalam bab ini membahas analisa dan perancangan sistem secara umum, rancangan data masukan, rancangan proses, dan rancangan pengujian.
A. Analisa Sistem
Dalam tugas akhir ini, program dalam tahap perancangan sistem dinyatakan dengan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB. Karena di
dalam MATLAB sudah terdapat toolbox yang merupakan kumpulan dari fungsi-fungsi MATLAB yang telah dikembangkan ke suatu lingkungan kerja
MATLAB untuk memecahkan masalah dalam kelas particular Iqbal, 2009. Data masukan dalam tugas akhir ini berupa citra dokumen teks
beraksara Jawa modern yang merupakan citra dengan derajat keabuan yang merupakan koleksi penelitian Widiarti Widiarti dkk, 2010. Sebelum
menjadi input dalam proses deteksi tepi, ada beberapa proses yang harus dilakukan terlebih dahulu terhadap citra dokumen tersebut. Proses-proses
tersebut adalah : 1.
Normalisasi orientasi, berfungsi untuk mengurangi kesalahan orientasi, misalnya citra miring saat pembacaan data citra dokumen
dengan scanner.
