Ekstraksi Fitur untuk Citra Gray Scale bin 255 « Rafdi’s BloG

Ekstraksi Fitur untuk Citra Gray Scale bin 255

Juni 2, 2009 at 4:28 am | In Uncategorized | 5 Comments

Untuk penggunaan JST mungkin sudah dijelaskan pada thread dibawah, lalu bagaimana mengaplikasikannya pada citra? Untuk mencobanya dosen saya menganjurkan saya mencobanya pada klasifikasi citra gray scale terlebih dahulu. Pada thread ini saya akan menjelaskan ekstraksi fitur warna pada citra gray scale menggunakan matlab. Pertama yg kita lakukan adalah membaca nilai citra menggunakan pixel_citra=imread(‘namacitra.ektensifile’);. Setelah nilai citra tersbut didapatkan ubah ke format gray scale dari format sebelumnya RGB dengan citra_gray=rgb2gray(pixel_citra);.

Data sudah terformat dalam format gray scale lalu kita siapkan bin 255 dengan bin=[1:255]; bin=bin’;. Setelah itu kita ubah ukuran data test citra yang sudah menjadi gray scale menjadi 1 kolom dengan menggunakan [m n]=size(citra_gray); citra_reshape=reshape(citra_gray,m*n,1);, setelah itu fiturwarna didapatkan menggunakan fiturwarna=histc(citra_reshape,bin);. Fitur warna tersebut sudah siap untuk menjadi inputan JST. citra grayscale

& Komentar »

RSS umpan untuk komentar-komentar dalam tulisan ini. URI Lacak Balik

Nice Blog…
Keep writing Bi…:)

Komentar oleh Yeni — Juni 17, 2009 #

Balas
thanks, bu..:D

Komentar oleh rafdi — Juni 19, 2009 #

Balas
Terima kasih atas bahasannya. yang Saya tanyakan
1. Citra terdiri dari beberapa bunga dan bukan bunga
2. Program dirancang untuk membedakan bunga dan non bunga, serta berapa jumlahnya? (dalam % atau satuan lainnya)
3. Bagaiamana algoritma croping yang baik??
Bila berkenan bales ke email langsung saja, trims

mulkan_enter@yahoo.co.id

Komentar oleh mulkan — September 15, 2009 #

Balas
1. Sebenarnya data di atas bukanlah data yang saya gunakan dalam penelitian saya. Saya menggunakan data berbagai objek yang terdiri dari 10 kelas. saya juga tidak menggunakan fitur ekstraksi di atas karena saya menggunakan bin HSV bukan grayscale..

2. Program saya dirancang untuk mengenali kelas dari citra masukan, misal saya masukan gajah, apakah dia mengenali itu gajah atau malah kelas lain.

3. Saya tidak melakukan croping atau segmentasi di dalam penelitian saya. Mungkin untuk deteksi tepi bisa pakai canny, sobel, prewitt, dll.

Komentar oleh rafdi — September 15, 2009 #

Balas
thx for informasinya, saya mau tanya:
1. Bagaimana cara mengekstraksi klo citra yg di input adalah citra tulang, atau inputannya hasil dari citra skeleton?
2. Algoritma apa yg dapat menghitung jarak dari hasil ekstraksi tersebut, agar hasil ekstraksi bs dimasukan dalam JST??

bls ke imel saya, bila memungkinkan. terima kasih

Komentar oleh Intan — September 15, 2009 #

Balas