Perancangan dan Simulasi Deteksi Penyakit Tanaman Jagung Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Color Moments dan GLCM
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Tahapan pada proses ekstraksi ciri citra dengan menggunakan Algoritma Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 4.Diagram Alir Ekstraksi
Setelah melakukan ekstraksi ciri dengan fitur energy wavelet, entropi dan GLCM selanjutnya dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan machine learning weka
2) Ekstraksi fitur; menggunakan histogram model warna HSV untuk fitur warna, dan mengekstraksi nilai ciri dari tekstur digunakan metode GLCM ( Grey Level
Perancangan sistem yang dibangun menggunakan ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM) dan ekstraksi fitur morfologi bentuk dengan classifier Jaringan
2) Ekstraksi fitur; menggunakan histogram model warna HSV untuk fitur warna, dan mengekstraksi nilai ciri dari tekstur digunakan metode GLCM (Grey Level
Kesimpulan dari sistem klasifikasi penyakit retinopati diabetik berdasarkan citra digital fundus mata menggunakan metode ekstrasi ciri 3D GLCM dan metode
Selanjutnya, citra tersebut yang sudah ditingkatkan kualitasnya akan melalui proses analisis tekstur dengan metode GLCM untuk mendapat ekstraksi fitur yang akan digunakan
Pengujian tekstur butir meliputi ekstraksi citra menggunakan metode GLCM, pembagian data sampel sebanyak 60% data training, dan 40% data testing, pemecahan data ekstraksi ke
