Electronic Theses and Dissertation

Pengolahan citra digital dilakukan untuk mengolah informasi yang terdapat pada sebuab citra Hal ini dilakukan agar suatu citra lebib mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin. Dari pengolahan informasi tersebut, sebuah citra akan dapat dikenali ciri-cirinya, yang untuk selanjutnya dapat digunakan dalam berbagai bidang kehidupan. Salah satu operasi dalam pengolahan citra adalah pengklasifikasian citra. Tujuan dari klasifikasi citra adalah untuk mengidentifikasi dan mengelompokan pola ciri citra dalam satu atau sejumlah kategori objek. Banyak metode yang digunakan dalam pengklasifikasian, diantaranya jaringan syaraf tiruan dan algoritma genetika. Pada penelitian ini, pengklasifikasian dilakukan dengan menggunakan metode geometric moment invariant, dari citra yang telah dideteksi tepi. Tujuannya adalah untuk mengetahui pengaruh deteksi tepi sebuah objek terhadap nilai geometric moment invariant. Metode deteksi tepi yang digunakan dalam pengklasifikasian adalah deteksi tepi canny dan LoG. Dari kedua metode deteksi tepi tersebut didapatkan nilai geometric moment invariant yang berbeda. Pengklasifikasian dilakukan dengan membandingkan nilai moment sebuah objek yang telah dideteksi tepi, dengan range objek yang telah ditentukan. Sehingga dari basil penelitian yang dilakukan, terbukti metode deteksi tepi canny lebih baik dalam pengklasifikasian dari pada metode deteksi tepi LoG. Hal ini terbukti dari basil perhitungan recall.

Kata kunci : Citra Digital, Geometric Moment Invariant, Pendeteksian Objek, Shape Descriptor, Deteksi Tepi, Recall.

Tidak Tersedia Deskripsi