DETEKSI WILAYAH CAHAYA INTENSITAS TINGGI CITRA DAUN MANGGA UNTUK EKSTRAKSI FITUR WARNA DAN TEKSTUR PADA KLASIFIKASI JENIS POHON MANGGA

Eko Prasetyo, R. Dimas Adityo, Nanik Suciati, Chastine Fatichah

Abstract


Masalah yang dihadapi pada citra daun mangga hasil akuisisi dalam klasifikasi jenis pohon mangga adalah adanya wilayah dalam citra yang terpapar cahaya tinggi. Jika wilayah ini tergabung dalam wilayah pembangkitan fitur warna dan tekstur maka nilai fitur yang dibangkitkan dapat terdistorsi dari hasil yang benar. Untuk menghindari masalah tersebut maka wilayah ini harus dipisahkan. Untuk mendeteksi wilayah cahaya intensitas tinggi penulis menggunakan dua threshold yang dikembangkan dari threshold T. Threshold T didapatkan dengan metode Otsu. Nilai threshold atas (Ta) didapat dengan menaikkan nilai T beberapa persen. Nilai threshold bawah (Tb) didapat dengan menurunkan nilai T beberapa persen. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan Saturation sebagai basis deteksi, karena merupakan komponen yang memberikan informasi kekuatan warna yang dipengaruhi oleh cahaya. Nilai piksel rendah pada komponen ini menyatakan pengaruh cahaya yang tinggi. Dari hasil uji coba 30 citra, rata-rata dua nilai threshold, Ta dan Tb, masing-masing Ta = 0.9T atau T-10%T dan Tb = 1.7T atau T+70%T. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah wilayah intensitas tinggi pada citra daun mangga dapat dideteksi dengan cukup baik. Kinerja recall 0.78, ini berarti ada sekitar 22% wilayah yang gagal dideteksi, sedangkan precision 0.57 berarti sekitar 43% piksel bukan intensitas tinggi yang terdeteksi.

Full Text:

PDF

References


Jabal M.F., Hamid S., Shuib S., Ahmad I. Leaf Features Extraction and Recognition Approaches to Classify Plant. Journal of Computer Science. 2013; 9(10): 1295-1304.

Agustin S., Prasetyo E. Klasifikasi Jenis Pohon Mangga Gadung Dan Curut Berdasarkan Tesktur Daun. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia. Surabaya. 2011:58-64.

Prasetyo E. Perbaikan Sistem Pengenal Jenis Pohon Mangga Menggunakan SVM dan FK-NNC. SCAN. 2012; 7(3): 9-14.

Prasetyo E. Analisis Fitur Tekstur Daun Mangga Dengan Fisher’s Discriminant Ratio Untuk Pencapaian Fitur Yang Informatif. Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan. 2015; 02(01): 197-204.

Prasetyo E. Detection of Mango Tree Varieties Based on Image Processing. Indonesian Journal of Science and Technology. 2016; 2(1): 203-215.

Kadu R.N, Kangan S., Vikhe S., Pandita R., Inamke V. Leaf Disease Detection Using Arm7 and Image Processing. International Journal of Engineering Research and Applications. 2015; 5(2): 68-71.

Sari Y.A., Suciati N. Flower Classification using Combines *a*b Color and Fractal-based Texture Feature. International Journal of Hybrid Information Technology. 2014; 7(2): 357-368.

Minarno A.E., Suciati N. Batik Image Retrieval Based on Color Difference Histogram and Gray Level Co-Occurrence Matrix. TELKOMNIKA. 2014; 12(3): 597-604.

Kurniawan M.G., Suciati N., Fatichah C. Sistem Temu Kembali Citra Daun Menggunakan Metode Reduced Multi Scale Arch Height (R-March) Pada Smartphone. JUTI. 2016; 14(2): 145-153.

Riska S.Y., Cahyani L., Rosadi M.I. Klasifikasi Jenis Tanaman Mangga Gadung dan Mangga Madu Berdasarkan Tulang Daun. Jurnal Buana Informatika. 2015; 6(1): 41-50

Marleen O., Wibisono S. Pendeteksian Pantulan Sinar Di Area Serviks Pada Citra Servikografi. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia. Yogyakarta. 2013:209-213

Sable A.H., Talbar S.N. A Novel Illumination invariant Face recognition method based on PCA and WPD using YCbCr color space. 2nd International Conference on Intelligent Computing, Communication & Convergence. Odisha. 2016:181-187.

Prasetyo E. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Offset. 2011

Agoston, M.K. Computer Graphics and Geometric Modeling :implementation & algorithms. London: Springer-Verlag. 2005.

Prasetyo E. Data Mining – Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Offset. 2014.

Tan P.N., Steinbach M., Kumar V. Introduction to Data Mining. New York: Pearson Education. 2006.

http://www.workwithcolor.com/green-color-hue-range-01.htm, online, diakses 25 Maret 2017.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Fakultas Sains dan Teknologi

UIN Sultan Syarif Kasim Riau

Jl. HR. Soebrantas KM 18 No. 155 Pekanbaru Riau Indonesia

Website: http://fst.uin-suska.ac.id

Email: fst@uin-suska.ac.id