Thinning Arief Purnama [1201000172] David [120100027X] Kadek Wisnu Arsadhi [1201000598] Mika Permana [1201000695] Mirnasari Dewi [1201000709]

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pengolahan Citra Digital
Advertisements

Algoritma dan pemgraman 1 A
Algoritma Thinning dan Aplikasinya
Morphologi.
Image Thinning Kelompok 11 Aldiantoro Nugroho Cininta Dhini Fitriani N. Rifka N. Liputo Yoga Lestyaningrum Kelompok 11 Aldiantoro Nugroho Cininta Dhini.
Thinning Disusun Oleh: Andreas Nataniel ( x)
Kelompok 4 : Haryani Diah S Rinawati Sari Widya Sihwi Sita Annisa R
Tugas 2 Pengolahan Citra
Pengolahan Citra Berwarna
Perbaikan Citra pada Domain Spasial
Pengolahan Citra (TIF05)
Aplikasi Model Jaringan Syaraf Tiruan dengan Radial Basis Function untuk Mendeteksi Kelainan Otak (Stroke Infark) Yohanes Tanjung S.
CITRA DIGITAL DALAM TINJAUAN ILMU FISIKA*
VISION.
Pengolahan Citra Digital: Morfologi Citra
8. Otomata hingga dengan output
Pengolahan Citra Digital: Peningkatan Mutu Citra Pada Domain Spasial
Thinning Anggota Kelompok : Baihaki AS ( ) Christian Daeli ( ) Fernan ( ) Yanuar R ( X) Ali Khumaidi ( Y)
Thinning Algorithm Arya Dewa Binsar Tampahan
Pertemuan 7 Pengolahan Citra Digital
ALGORITMA THINNING Kelompok 12: Slamet Eries Nugroho Indra Setiawan
Anna Hendrawati STMIK CILEGON
Pengolahan Citra Digital
PENGOLAHAN CITRA DAN POLA
Kompresi Citra dan Reduksi Data
MORFOLOGI CITRA.
Click to edit Master text styles –Second level Third level –Fourth level »Fifth level 1 METODE THINNING Kelompok 10.
Pengolahan Citra Digital: Peningkatan Mutu Citra Pada Domain Spasial
Kompresi Citra dan Reduksi Data Dr. Ir. Sumijan, M.Sc Dosen Universitas Putra Indonesia “YPTK”
CITRA BINER.
Modul 1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA
2 Pengolahan Citra Digital
Materi 08 Pengolahan Citra Digital
MODUL KULIAH 2 FORMASI CITRA
Pertemuan 1 Introduction
Materi 07 Pengolahan Citra Digital
Oleh: Ineza Nur Oktabroni (G )
Materi 01(b) Pengolahan Citra Digital
Pengolahan Citra Digital: Morfologi Citra
Pengolahan Citra Digital: Morfologi Citra
Pengolahan Citra Digital: Morfologi Citra
Pertemuan 3 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan Citra Digital
Representasi Data.
RESEARCH FIELDS BIDANG PENELITIAN.
Pengantar PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PERTEMUAN 11 Morfologi Citra
Pengolahan Citra Pertemuan 11
Dasar Pemrosesan Citra Digital
Peningkatan Mutu Citra
Pengantar Pengolahan Citra
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL GES 5413
Digital Image Processing
Pengolahan Citra Digital Peningkatan Mutu/Kualitas Citra
Digital Image Processing
Algoritma.
Konsep Dasar Pengolahan Citra
SISTEM DIGITAL Budi Rahmani & Ahmad Radli
EDGE DETECTION.
PENGENALAN CITRA DIGITAL
Pertemuan 4 Mata Kuliah Pengolahan Citra
Pertemuan 6 Mata Kuliah Pengolahan Citra
Pertemuan 10 Mata Kuliah Pengolahan Citra
Pertemuan 7 Mata Kuliah Pengolahan Citra
Arsitektur jaringan Hebb Jaringan syaraf tiruan
KONSEP DASAR CITRA DIGITAL
Aplikasi Pengolahan Citra
Pemrosesan Bukan Teks (Citra)
PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA
EDITING DAN KOMPUTER GRAFIS Pendahuluan. Komputer Grafis S uatu proses pembuatan, penyimpanan dan manipulasi model dan citra. Model berasal dari beberapa.
Transcript presentasi:

Thinning Arief Purnama [ ] David [ X] Kadek Wisnu Arsadhi [ ] Mika Permana [ ] Mirnasari Dewi [ ]

Agenda Pendahuluan Algoritma Thinning Contoh Hasil Demo Program

Pendahuluan Bagian dari operasi pada morphology image processing. Kata morphology => metode untuk mengolah komponen citra sehingga dapat direpresentasikan dan dideskripsikan bentuk daerahnya, contohnya seperti garis batas, rangka, dan lain sebagainya. Menghilangkan foreground piksel yang diinginkan pada citra biner. Semua garis direduksi sehingga ketebalannya jadi satu piksel. Thinning biasanya diaplikasikan pada citra biner, dan outputnya juga citra biner. *

Kegunaan Thinning Skeletonizing Mendapatkan garis dengan ketebalan satu piksel Mengenali karakter(alfabet) Pengenalan sidik jari Berbagai aplikasi dalam dunia kedokteran *

Thinning Algorithm Zhang dan Suen 1987 Langkah 1 Bagi citra input menjadi 2 bagian, yaitu: bagian background dan bagian objek (foreground ) dari citra.

Thinning Algorithm Zhang dan Suen 1987 (2) Langkah 2 Tandai semua “Contour Points” dari bagian objek citra yang memenuhi kondisi berikut:  2 < N(p 1 ) < 6  S(p 1 ) = 1  p 2 x p 4 x p 6 = 0  p 4 x p 6 x p 8 = 0 N(p 1 ) adalah jumlah piksel 8 tetangga yang tidak bernilai 0 dari piksel p 1. S(p 1 ) adalah jumlah transisi derajat keabuan dari 0 ke 1 dari piksel 8 tetangga p 1, berdasarkan urutan p 2, p 3, p 4,..., p 8, p 9, p 2. *

Thinning Algorithm Zhang dan Suen 1987 (3)

Thinning Algorithm Zhang dan Suen 1987 (4) Langkah 3 Lakukan penghapusan semua piksel ( nilai derajat keabuan piksel diubah menjadi 0 ) yang telah ditandai pada Langkah 2. Langkah 4 Tandai kembali semua “Contour Points” dari bagian objek citra yang telah mengalami perubahan pada Langkah 1 sampai dengan Langkah 3, berdasarkan kondisi berikut: 2 < N(p 1 ) < 6 S(p 1 ) = 1 p 2 x p 4 x p 8 = 0 p 2 x p 6 x p 8 = 0 Langkah 5 Lakukan penghapusan semua piksel ( nilai derajat keabuan piksel diubah menjadi 0 ) yang telah ditandai pada Langkah 4. *

Thinning Algorithm Zhang dan Suen 1987 (5) Hasil Akhir

Contoh Hasil Citra Sebelum Citra Sesudah

Contoh Pengenalan Karakter Sebelum Sesudah

Proses thinning dalam simbol-simbol sebelum thinning (atas) sesudah thinning (bawah)

Thinning dalam dalam dunia kedokteran (1) Gambar neuron otak. a) gray scale image b) hasil dari morphological gradient extraction

Thinning dalam dalam dunia kedokteran (2) Gambar sel liver manusia a)initial gray scale image, b)hasil dari morphological gradient, c)line extraction by thinning and binarization

Demo Referensi Program: ELE2120_Project_UserGuide.PDF Program: ELE2120_Project.zip