Identifikasi Citra Buah Berdasarkan Distribusi Warna Menggunakan Histogram Indeks

Wahyudi, Agung (2006) Identifikasi Citra Buah Berdasarkan Distribusi Warna Menggunakan Histogram Indeks. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

Text 5102201008-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Download (11MB)

Abstract

Sistem identifikasi citra buah dapat dilakukan berdasarkan gambar buah dengan memanfaatkan ciri dasar dari gambar yang berupa ciri warna, karena setiap buah memiliki wama yang spesifik. Ciri warna merupakan model distribusi warna yang dapat dinyatakan dalam bentuk histogram dari warna. Histogram warna secara sederhana merupakan distribusi kemunculan setiap warna sehingga perbedaan warna menyebabkan perbedaan yang signifikan pada vektor ciri yang dihasilkan. Model ciri warnaa dengan memanfaatkan histogram ini dapat membedakan objek gambar yang mempunyai perbedaan warna. seperti pada gambar buah. Model histogram yang digunakan dalam beberapa sistem identifikasi dan retrieval dalam pengolaban gambar menggunakan teknik histogram indeks dan histogram segmentasi dengan Euclidian. Teknik histogram indeks merupakan teknik yang cukup baik dengan komputasi yang cepat karena warna dapat disajikan secara langsung dalam bentuk indeks tanpa perlu tahu warnanya apa. Dalam penelitian yang telah dikembangkan untuk keperluan image retrieval, teknik histogram indeks menggunakan 25 skala warna pada masingmasing elemen wama dengan fonnat RGB. Karena penelitian ini menggunakan gambar buah yang variansnya lebih sedikit dari gambar-gambar yang digunakan, maka skala wama diturunkan hingga skala terkecil dengan hasil yang masih akurat. Penurunan skala warna pada elemen warna diharapkan mampu mempercepat proses komputasi dengan mempertahankan akurasi. Sehingga pada akhirnya sistem identifikasi citra buah ini dapat berjalan secara online dengan waktu proses yang sesuai dengan kebutuhan identifikasi otomatis pada machine vision masa depan. Hasil pengujian yang diperoleh dalam penelitian ini adalah bahwa histogram indeks dapat digunakan untuk mengidentifikasi citra buah dengan skala warna lebih besar atau sama dengan 8 dan berpengaruh secara non-tinier terhadap waktu proses identifikasi
====================================================================================================================================
The fruit image identification system can be done based on fruit images by utilizing the basic characteristics of the image in the form of color characteristics, because each fruit has a specific color. Color characteristics are a color distribution model that can be expressed in the form of a histogram of colors. A color histogram is simply the distribution of the occurrence of each color so that color differences cause significant differences in the resulting feature vector. The color feature model by utilizing this histogram can distinguish image objects that have different colors. such as in fruit images. The histogram model used in several identification and retrieval systems in image processing uses the index histogram technique and histogram segmentation with Euclidean. The index histogram technique is a fairly good technique with fast computing because colors can be presented directly in the form of an index without needing to know what color it is. In research that has been developed for image retrieval purposes, the index histogram technique uses 25 color scales on each color element with the RGB font. Because this study uses fruit images that have less variance than the images used, the color scale is reduced to the smallest scale with results that are still accurate. The reduction in the color scale on the color element is expected to be able to speed up the computing process while maintaining accuracy. So that in the end this fruit image identification system can run online with a processing time that is in accordance with the needs of automatic identification in future machine vision. The test results obtained in this study are that the index histogram can be used to identify fruit images with a color scale greater than or equal to 8 and has a non-linear effect on the identification process time

Item Type:	Thesis (Masters)
Additional Information:	RTIf 006.47 Wah i-1 2007
Uncontrolled Keywords:	histogram indeks, identifikasi citra buah, distribusi wama, skala wama; indexing histogram, fruit image identification, color distnoution, color-scale
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA9.58 Algorithms T Technology > T Technology (General) > T385 Visualization--Technique
Divisions:	Faculty of Information and Communication Technology > Informatics > 55101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	EKO BUDI RAHARJO
Date Deposited:	24 Mar 2025 07:39
Last Modified:	24 Mar 2025 07:39
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/118987

Actions (login required)

View Item