Rancang Bangun Pixel Art Converter Menggunakan Segmentasi berbasis K-means Clustering

Sugianela, Yuna (2017) Rancang Bangun Pixel Art Converter Menggunakan Segmentasi berbasis K-means Clustering. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5113100035-Undergraduate-Theses.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Pixel art merupakan jenis aset grafis yang digunakan pada game. Untuk mengefisiensi pekerjaan pada industri game, diperlukan sebuah converter citra raster biasa menjadi pixel art. Tahapan dalam membangun aplikasi pixel art converter adalah mengubah warna menjadi aturan yang berlaku pada pixel art, lalu membuat tepi gambar menjadi jaggy yang merupakan ciri khas grafis pixel art. Algoritma segmentasi yang digunakan merupakan segmentasi berbasis k-means clustering. Segmentasi ini berguna untuk mengubah warna citra menjadi lebih sederhana. Citra hasil dari segmentasi k-means kemudian diolah menjadi citra yang memiliki tepian bergerigi atau jaggy yang merupakan ciri khas utama dari pixel art. Aplikasi dinyatakan telah memenuhi kebutuhan Tim Desain Maulidan Games. Kualitas citra hasil pixel art converter dipengaruhi oleh ukuran citra input, parameter nilai K untuk k-means clustering serta skala grid untuk membuat tepian jaggy. Nilai optimal yang digunakan untuk membuat pixel art yang baik yaitu, untuk citra gradient color nilai optimal nilai K untuk K-means adalah 25, sedangkan untuk citra flat color menggunakan nilai K 16, nilai skala grid untuk membuat tepian adalah 80, ukuran citra optimal adalah 100 x 100 piksel. ================================================================= Pixel art is a type of graphic assets used in games. For job efficiency in the gaming industry, an ordinary raster image converter is required to be pixel art. Stages in building pixel art converter application are change the color to the rules that apply to pixel art, then make the image edge to jaggy which is characteristic of pixel art graphics. The segmentation algorithm used is k-means clustering based segmentation. Segmentation is useful to change the color of the image becomes more simple. The result image of k-means segmentation is then processed into an image that has jagged edge or jaggy which is the main characteristic of pixel art. Applications fulfills the needs of Maulidan Games Design Team. Image quality of pixel art converter’s result is influenced by input image size, K value parameter for k-means clustering and grid scale to create jaggy edge. The optimal values that are used to create a good pixel art are: for the image gradient color the optimal value of K for K-means is 25, whereas for flat color image using the value of K 16, the grid scale value to create the edge is 80, the optimal image size is 100 x 100 pixels.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: pixel art, segmentasi, k-means, jaggy.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science. EDP
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Yuna Sugianela .
Date Deposited: 28 Nov 2017 07:37
Last Modified: 06 Mar 2019 04:44
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/43881

Actions (login required)

View Item View Item