56
Pada pengubahan sebuah gambar menjadi grayscale dapat dilakukan dengan cara mengambil semua pixel pada gambar kemudian warna tiap pixel akan
diambil informasi mengenai 3 warna dasar yaitu merah, biru dan hijau melalui fungsi warna to RGB, ketiga warna dasar ini akan dijumlahkan menggunakan
0.21R + 0.72G + 0.07B . Dan hasilnya yang akan dipakai untuk memberikan warna pada pixel gambar sehingga warna menjadi grayscale, tiga warna dasar dari
sebuah pixel akan diset menjadi nilai rata-rata melalui fungsi RGB to warna. Adapun perubahan citra RGB citra awal menjadi citra grayscale dapat dilihat
sebagai berikut pada gambar 3.8.
Gambar 3. 8 Matriks RGB Citra Target Menjadi Grayscale
Berikut ini adalah hasil dari grayscaling :
Gambar 3. 9 Hasil Grayscaling Untuk Citra Target
57
Gambar 3.10 adalah hasil grayscaling untuk template :
Gambar 3. 10 Hasil grayscaling Untuk Template
Berikut ini adalah matrik hasil dari grayscaling :
Gambar 3. 11 Matrik RGB template menjadi Grayscale
Algoritma untuk proses grayscale gambar sebagai berikut :
3.3.3 Analisis Tahap Normalisasi
Karena metode korelasi yang digunakan adalah Normalized Cross Corelation maka perlu adanya normalisasi terlebih dahulu pada window dari
58
kedua citra yang akan dicari korelasinya, teknik normalisasi yang digunakan sesuai dengan tahapan normalisasi pada normalized cross corelation. Berikut
adalah tahapan normalisasi untuk kedua citra :
Gambar 3. 12 Matrik Citra dan Template yang Akan di Normalisasi
1. Tahap menghitung Mean rata-rata untuk kedua citra.
Diketahui seluruh elemen pixel citra uji yang akan di normalisasi sebagai berikut :
gcitra =
202,200,194,186,177,171,166,165,165,200,198,197,192,186,180,173,165,159,20 3,200,202,200,196,192,186,174,164,205,206,206,204,200,198,195,186,175,199,2
03,204,202,197,193,191,185,178,191,191,193,195,192,188,178,171,165,187,211, 191,192,188,179,164,153,148,183,199,270,195,189,174,154,139,134,194,200,201
,200,188,164,148,140,134
Setelah di ketahui kumpulan elemen piksel dari sebuah citra tersebut kemudian menghitung rata-rata atau mean dari seluruh elemen pixel dari citra,
perhitungan mean ini digunakan untuk menghitung proses normalisasi dari citra. Perhitungan dengan cara membagi jumlah nilai data dengan banyaknya data.
Rumus mean dapat dituliskan :
59
̅
Maka proses perhitungan sebagai berikut : g mean=
202+200+194+186+177+171+166+165+165+200+198+197+192+186+180+173 +165+159+203+200+202+200+196+192+186+174+164+205+206+206+204+200
+198+195+186+175+199+203+204+202+197+193+191+185+178+191+191+193 +195+192+188+178+171+165+187+211+191+192+188+179+164+153+148+183
+199+270+195+189+174+154+139+134+194+200+201+200+188+164+148+140 +134
81 = 185,21.
Elemen pixel citra template yang akan di normalisasi sebagai berikut :
ftemplate = 81,70,38,77,73,62,101,65,77
Maka proses perhitungan sebagai berikut : F mean = 81+70+38+77+73+62+101+65+77
9 = 71,56
