Desain Alat Uji METODE PENELITIAN

Gambar 4.4 Citra Biner Jalan Pajeksan Gambar 4.4 merupakan representasi dari citra biner yang diperoleh dengan mengubah citra abu-abu pada Gambar 4.3. Hal tersebut dapat dibuktikan dengan nilai variabel im_gray adalah 483x2353 uint8 menjadi 483x2353 logical yang artinya citra tersebut terdiri dari nilai 1 dan 0. Nilai 1 merepresentasikan warna putih sedangkan nilai 0 merepresentasikan warna hitam. 4.2.4 Image Segmentation Salah satu karakteristik dari penulisan aksara Jawa adalah bersifat sylabic kesukukataan. Satu aksara merupakan satu suku kata yang jika dirangkai bersama dengan aksara yang lain maka membentuk suatu kata ataupun kalimat. Sebelum sampai tahap untuk mengenali terjemahan aksara tersebut tentunya kita harus memisahkan antar suku kata yang menyusunnya. Setelah dapat kita pisahkan selanjutnya kita bisa melakukan proses pengenalan pada masing-masing suku kataaksara tersebut. Input yang dipakai dalam proses segmentasi adalah citra biner hitam-putih. Objek citra yang berwarna putih merupakan representasi dari aksara yang akan dipisahkan satu per satu terhadap keseluruhan aksara yang ada. Cara untuk memisahkan masing-masing aksara adalah menggunakan projection profile. function [ vert ] = verProj inImage ... v_proj = suminImage,1; for i=2 : v_length-1 if v_proji==0 if v_proji+1~=0 v_linec = x_vali+1; elseif v_proji-1~=0 v_linec = x_vali-1; end else function [ horz ] = horzProj inImage ... h_proj = suminImage,2; for i=2 : h_length-1 if h_proji==0 if h_proji+1~=0 h_linec = y_vali+1; else if h_proji-1~=0 h_linec = y_vali-1; end else if i==2 ... elseif i==v_length-1 ... end if i==2 ... elseif i==h_length-1 ... end Terdapat 2 tahapan dalam metode projection profile, yaitu proyeksi secara verikal vertical projection dan proyeksi secara horizontal horizontal projection. Fungsi verProj dan horzProj digunakan untuk mencari posisi atau letak line image suatu citra. Citra masukan sudah diubah menjadi citra biner, sehingga ketika nilai pixel- nya adalah 1 maka menandakan di bidang tersebut terdapat image kemudian ketika ada perubahan nilai pixel dari 1 ke 0 atau 0 ke 1 menandakan adanya 1 buah objek pada bidang tersebut. Perbedaan antara verProj dan horzProj terletak pada cara memproyeksikan gambar, verProj akan memproyeksikan citra secara vertikal sedangkan horzProj akan memproyeksikan citra secara horizontal. Keluaran dari proses verProj adalah sebuah matriks yang merepresentasikan letak atau posisi objek dalam bidang. Panjang matriksnya adalah 1 x 2n dengan n adalah jumlah objek, atau dengan kata lain jumlah objek dalam bidang sama dengan panjang matriks dibagi dengan 2. Fungsi horzProj adalah menetukan batas paling bawah dan atas dari objek sehingga secara tepat setiap aksara dapat dipisahkan dengan baik serta membuang background yang tidak perlu. Dengan mengetahui letak objeknya maka kita dapat melakukan proses cropping secara otomatis untuk memperoleh objeknya. Pemotongan citra dilakukan menggunakan fungsi imcrop pada Matlab dengan masukan matriks hasil dari vertical projection dan horizontal projection. Untuk dapat memperoleh tiap aksara secara otomatis maka fungsi verProj dan horzProj tersebut digabungkan menjadi satu ke dalam fungsi syllable_recognizer dengan masukan berupa citra hitam-putih.