• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisis Perbandingan Algoritma Thresholding dengan Region Merging dalam Segmentasi Citra

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2016

Membagikan "Analisis Perbandingan Algoritma Thresholding dengan Region Merging dalam Segmentasi Citra"

Copied!
83
0
0

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 2.7  Warna RGB [10]
Gambar 2.8 Warna CMYK [10]
Gambar 2.11. Citra Hasil Threshold [10]
Gambar 2.12 Hasil Segmentasi Region Merging [10]
+7

Referensi

Dokumen terkait

Tampilan Ekstraksi merupakan tampilan berguna untuk melakukan proses ekstraksi citra penyisip dari file citra watermark dengan algoritma Discrete Cosine Transform

Algoritma mean shift adalah algoritma yang tepat untuk melakukan segmentasi low level karena hasil dari algoritma mean shift adalah citra yang terbagi menjadi banyak region yang

Pada penelitian ini diusulkan metode segmentasi semi-otomatis menggunakan region merging maximal similarity dengan input menggunakan citra tersegmen hasil segmentasi low level

Dalam penelitian ini penulis fokus pada strategi region merging untuk mengatasi citra yang memiliki beberapa daerah ambiguous region, dengan cara menentukan

• Segmentasi membagi citra menjadi sejumlah region yang terhubung, tiap region bersifat homogen berdasarkan properti yang dipilih.. • Segmentasi citra merupakan tahapan

Kesimpulan dalam penelitian ini, yaitu dengan menggunakan metode thresholding local, proses segmentasi citra terhadap citra digital ikan berhasil memisahkan objek mata

Hasil uji coba menunjukkan bahwa algoritma segmentasi yang diimplementasikan mampu melakukan segmentasi optic nerve head pada citra fundus retina dengan radius lingkaran Hough

Dalam segmentasi ini, ruang lingkup yang dilakukan untuk proses segmentasi adalah tutupan lahan (Land Cover) dan menggunakan algoritma berbasis region yang diklaim memiliki