Path: Top . Journal . Agrofish . Volume 5 Nomor 2 Pebruari 2009

PERBANDINGAN METODE REGION GROWING DENGAN WATERSHED DAN TANPA WATERSHED UNTUK SEGMENTASI CITRA KUKU

Undergraduate Theses from JIPPTUMG / 2013-11-29 15:24:06
Oleh : REZA ARRIZAL FIRDAUS (perpus@umg.ic.id)
Dibuat : 2013-07-22, dengan 0 file

Keyword : Pengolahan Citra, Segmentasi, Kuku tangan manusia, Metode Region Growing, Metode Watershed

Perkembangan dan kemajuan dibidang teknologi dan informasi memberikan pengaruh yang cukup besar dalam dunia analisis citra. Saat ini, proses manipulasi citra menjadi semakin mudah dilakukan, salah satu penyebabnya adalah munculnya berbagai macam metode segmentasi citra. Segmentasi citra merupakan langkah awal dalam melakukan pengolahan citra, pengenalan pola, visi computer, dan menjadi factor terpenting, karena hampir sebagian besar pengolahan citra bergantung pada hasil segmentasi. Pada tugas akhir ini akan diimplementasikan segmentasi pada citra kuku dengan menggunakan kombinasi Region Growing dan Watershed dengan Region Growing tanpa Watershed pada kuku jari tangan manusia. Kemudian membandingkan hasil segmentasi antara kedua metode tersebut. Metode Region growing merupakan prosedur yang mengelompokkan piksel atau sub-region ke dalam region yang lebih besar berdasarkan pada kriteria yang sudah ditentukan untuk pertumbuhannya. Pendekatan dasarnya adalah memulai dengan sejumlah titik seed dan dari sini menumbuhkan region oleh penambahan pada setiap seed piksel tetangga yang mempunyai properti sama dengan seed.. Sedangkan metode watershed mensegmentasi image berdasarkan tingkat keabu-abuannya. Berdasarkan tujuan diatas, kemudian dibuat sistem dengan menggunakan program aplikasi Matlab 2008b. Pengujian dilakukan dengan menggunakan image kuku tangan manusia yang dicrop 300x300 pixel sebanyak 135 image kuku tangan manusia. Dari 135 data citra kuku yang telah di uji, menunjukkan bahwa 52 citra kuku tersegmentasi lebih baik menggunakan metode Region Growing dengan Watershed dan 83 citra kuku tersegmentasi lebih baik menggunakan Region Growing tanpa Watershed.

Deskripsi Alternatif :

The development and advancement of information technology and considerable influence in the world of image analysis. Currently, the process of image manipulation becomes increasingly easy to do, one reason is the emergence of a variety of image segmentation methods. Image segmentation is the first step in doing image processing, pattern recognition, computer vision, and become the most important factor, since most image processing relies on the segmentation results. This final project will be implemented in image segmentation nails using a combination of Region Growing and Watershed by Region Growing without Watershed in human fingernails. Then compare the segmentation results between the two methods. Region growing method is a procedure that groups pixels or sub-regions into larger regions based on predefined criteria for growth. Basic approach is to start with a seed point and from this region grow by adding on each seed neighboring pixels that have properties similar to the seed. The method of watershed segment gray-level images based. Based on these goals, then created a system using an application program Matlab 2008b. Testing is done by using the image of human fingernails at croping 300x300 pixel image as many as 135 human fingernails. Of 135 images nails that have been tested, showed that 52 images nails better segmented using Region Growing with Watershed and 83 images nails better segmented using Region Growing without Watershed.

Copyrights : Copyright (c) 2001 by Digilib Universitas Muhammadiyah Gresik. Verbatim copying and distribution of this entire article is permitted by author in any medium, provided this notice is preserved.

Beri Komentar ?#(2) | Bookmark

PropertiNilai Properti
ID PublisherJIPPTUMG
Organisasi
Nama Kontakadmin@umg.ac.id
AlamatJl. Sumatera
KotaGresik
DaerahJawa Timur
NegaraIndonesia
Telepon
Fax
E-mail AdministratorAdmin@umg.ac.id
E-mail CKOAdmin@umg.ac.id

Print ...

Kontributor...

  • Editor: admin perpustakaan UMG