PERBAIKAN ORIENTASI CITRA BERDASARKAN KEBERADAAN MANUSIA MENGGUNAKAN FITUR GRADIEN DAN HAAR-LIKE

Perkembangan dan penggunaan teknologi kamera digital saat ini sudah sangat meningkat, ditandai dengan banyaknya jenis kamera serta disematkannya kamera pada berbagai perangkat seperti laptop, ponsel, tab, jam tangan, dan gadget lainnya, sehingga kegiatan fotografi menjadi semakin mudah. Namun sebagian besar perangkat-perangkat tersebut tidak memiliki sensor untuk menyimpan informasi mengenai orientasi foto yang diambil apakah itu portrait atau landscape. Karena itu, kebanyakan foto-foto yang mengalami rotasi tidak sebagaimana mestinya baru disadari ketika disajikan di depan layar komputer atau televisi atau yang lainnya. Pada penelitian ini diajukan sebuah metode perbaikan orientasi citra dengan fitur haar-like dan gradien magnitude citra untuk mendeteksi objek manusia yang ada didalamnya. Objek manusia yang ditemukan dijadikan acuan untuk perbaikan orientasi. Sedangkan klasifikasi yang digunakan adalah klas-ifikasi cascade adaboost. Dengan sedikit modifikasi penerapan klasifikasi cascade adaboost diperoleh akurasi hingga 79% dimana akurasi tersebut lebih baik dari pada tanpa menggunakan modifikasi. Penerapan modifikasi juga mening-katkan kecepatan pemrosesan hingga dua kali lipat

Adaptif Range-Constrained Otsu Untuk Pemilihan Threshold Secara Otomatis Pada Histogram Citra Dengan Variansi Kelas Yang Tidak Seimbang

Image Thresholding merupakan proses segmentasi untuk memisahkan foreground dan background pada citra dengan cara membagi histogram citra menjadi dua kelas. Beberapa metode thresholding seperti Otsu dan Range-constrained Otsu menggunakan nilai variansi dari histogram untuk mendapatkan titik threshold, namun ketika menangani citra yang memiliki nilai variansi kelas foreground dan background tidak seimbang titik threshold yang dihasilkan kurang tepat. Paper ini mengusulkan metode Adaptif Range-constrained Otsu untuk mengatasi permasalahan variansi kelas yang tidak seimbang dengan cara mencari kelas yang memiliki nilai variansi lebih besar, untuk mendapatkan titik threshold yang lebih tepat. Pengujian menggunakan 22 NDT image dengan evaluasi misclassification error rate dan metode perankingan menunjukkan metode ini menghasilkan rerata ME 0.1153. Sedangkan Otsu sebesar 0.1746. Nilai rerata ranking 3.55, selisih 0.05 dibanding Kittler III. Hasil ini menunjukkan metode yang diusulkan kompetitif, terutama untuk segmentasi citra yang memiliki variansi kelas tidak sama

IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK DETEKSI KESEGARAN IKAN MENGGUNAKAN PERANGKAT ANDROID

Pada penelitian sistem deteksi kesegaran ikan bandeng berbasis citra digital, digunakan citra kepala ikan, terutama daerah mata. Citra dari mata ikan bandeng diekstrak pada ruang warna RGB dengan mengambil warna merah. Warna merah menurut mata manusia adalah nilai channel R lebih tinggi daripada channel G atau B. Warna putih yang tampak oleh mata manusia juga mempunyai nilai channel R yang tinggi, tetapi tampak sebagai warna putih karena mempunyai nilai channel G dan B yang tinggi juga. Sehingga nilai warna merah yang digunakan adalah selisih antara warna R dengan warna G dan B pada citra masukan. Sebelum masuk ekstraksi fitur, latar belakang citra ikan bandeng diberi warna hijau menggunakan teknik masking. Tujuan dari masking untuk mempermudah proses ekstraksi fitur. Hasil ekstraksi citra ikan bandeng membentuk vektor fitur yang nantinya akan dimasukkan kedalam Support Vector Machine (SVM). Uji coba penelitian ini menggunakan citra hasil akuisisi kamera perangkat Android. Resolusi citra yang digunakan sebesar 4000 x 3000. Kernel SVM yang digunakan adalah kernel RBF dengan nilai parameter gamma 0.1, error 0.1, dan degree sebesar 1. Hasil uji coba menunjukkan akurasi sebesar 98.2%