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
2
n
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.