• Tidak ada hasil yang ditemukan

KLASIFIKASI JENIS BATIK TULIS DAN NON TULIS BERDASARKAN FITUR TEKSTUR CITRA BATIK MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2019

Membagikan "KLASIFIKASI JENIS BATIK TULIS DAN NON TULIS BERDASARKAN FITUR TEKSTUR CITRA BATIK MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)"

Copied!
180
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 180 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 1.1 Label SNI batik mark
Gambar 2.1 Ornamentasi Batik
Gambar 2.2 Permodelan citra digital dalam bentuk matrix [12]
Gambar 2.5 Dua Daun yang serupa tetapi mempunyai tekstur yang berbeda
+7

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 180 Halaman - 9.32 MB )

Garis besar

Ekstraksi Fitur Tekstur KLASIFIKASI JENIS BATIK TULIS DAN NON TULIS BERDASARKAN FITUR TEKSTUR CITRA BATIK MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)

Dokumen terkait

PENGELOMPOKAN KAYU KELAPA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS BERDASARKAN TEKSTUR CITRA KAYU KELAPA DUA DIMENSI (2D).

Pada penelitian ini digunakan ekstraksi fitur tekstur berbasis histogram untuk mendapatkan 6 karakteristi ciri tekstur citra kayu kelapa dan metode clustering

ANALISIS TEKSTUR DAN EKSTRAKSI FITUR WARNA UNTUK KLASIFIKASI APEL BERBASIS CITRA. Arie Qur ania, Lita Karlitasar, Sufiatul Maryana

Penelitian ini bertujuan untuk pengenalan pola buah apel menggunakan analisis tekstur pada citra grayscale dan ekstraksi fitur warna pada citra warna..

Kombinasi Fitur Tekstur Berbasis Power LBP dan Fitur Bentuk Berbasis Fourier Descriptor untuk Klasifikasi Citra Kerang

Untuk ekstraksi fitur tekstur akan didapatkan nilai dari histogram fitur yang dihasilkan dan akan dilakukan pengujian dengan kuantisasi panjang histogram, sedangkan

Pengenalan Jenis Buah pada Citra Menggunakan Pendekatan Klasifikasi Berdasarkan Fitur Warna Lab dan Tekstur Co- Occurrence

Sedangkan penggunaan kombinasi fitur warna dan tekstur menunjukkan hasil bahwa klasifikasi atau pengenalan buah melalui citra dengan kesalahan yang minimal sebesar

Klasifikasi penyakit noda pada citra daun tebu berdasarkan ciri tekstur eissn: pissn:

Metode yang diajukan terdiri dari ekstraksi ciri warna pada citra masukan yang akan menghasilkan 12 fitur warna dan ekstraksi ciri tekstur pada citra masukan yang tersegmentasi dan

KLASIFIKASI JENIS JERAWAT BERDASARKAN TEKSTUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE GLCM ACNE CLASSIFICATION BASED ON TEXTURE USING GLCM METHOD

Ekstraksi tekstur yang dihasilkan dari citra contrast adjustment , dan pada saat proses ekstraksi tekstur menggunakan metode GLCM dengan menggunakan lima fitur yang dapat

SEGMENTASI BERDASARKAN FITUR TEKSTUR MENGGUNAKAN METODE WAVELET HIDDEN MARKOV TREE PADA CITRA BATIK. Murinto 1, Eko Aribowo 2

Batik merupakan bagian dari industri tekstil dan printing, di mana berbeda dengan citra warna alami, citra tekstil mempunyai beberapa fitur yang berbeda : secara umum dalam

Pengelompokan Kayu Kelapa Menggunakan Algoritma K-Means Berdasarkan Tekstur Citra Kayu Kelapa Dua Dimensi (2D)

Pada penelitian ini digunakan ekstraksi fitur tekstur berbasis histogram untuk mendapatkan 6 karakteristi ciri tekstur citra kayu kelapa dan metode clustering