Image Thinning Kelompok 11 Aldiantoro Nugroho Cininta Dhini Fitriani N. Rifka N. Liputo Yoga Lestyaningrum Kelompok 11 Aldiantoro Nugroho Cininta Dhini.

Presentasi berjudul: "Image Thinning Kelompok 11 Aldiantoro Nugroho Cininta Dhini Fitriani N. Rifka N. Liputo Yoga Lestyaningrum Kelompok 11 Aldiantoro Nugroho Cininta Dhini."— Transcript presentasi:

1 Image Thinning Kelompok 11 Aldiantoro Nugroho Cininta Dhini Fitriani N. Rifka N. Liputo Yoga Lestyaningrum Kelompok 11 Aldiantoro Nugroho Cininta Dhini Fitriani N. Rifka N. Liputo Yoga Lestyaningrum

2 Introduction Binary Image Proses morphology image : –Operasi-operasi perubahan bentuk pada binary image atau grayscale image –Contoh : erosion, dilation, opening, closing, thinning, dan thickness –Memerlukan Structuring Element (kernel) Binary Image Proses morphology image : –Operasi-operasi perubahan bentuk pada binary image atau grayscale image –Contoh : erosion, dilation, opening, closing, thinning, dan thickness –Memerlukan Structuring Element (kernel)

3 Introduction (2) Structuring Element –basis atau matriks yang menentukan detil-detil tertentu akibat pengaruh suatu operator pada citra. Structuring Element –basis atau matriks yang menentukan detil-detil tertentu akibat pengaruh suatu operator pada citra.

4 Thinning : Definisi Merubah bentuk asli binary image menjadi image yang menampilkan batas-batas obyek/foreground hanya setebal satu pixel Merubah bentuk asli binary image menjadi image yang menampilkan batas-batas obyek/foreground hanya setebal satu pixel

5 Thinning : Tujuan Menghilangkan pixel-pixel yang berada didalam obyek depan (foreground object) pada binary images Menghilangkan pixel-pixel yang berada didalam obyek depan (foreground object) pada binary images

6 Thinning : Manfaat Diterapkan pada proses skeletonisasi Berguna untuk merapikan atau menyempurnakan hasil output proses edge detection dengan cara mengurangi lebar sisi. Diterapkan pada proses skeletonisasi Berguna untuk merapikan atau menyempurnakan hasil output proses edge detection dengan cara mengurangi lebar sisi.

7 Thinning : Algoritma Stentiford method  Menggunakan template-based mark-and- delete thinning algorithm  Menggunakan template matching, jika bagian dari gambar sesuai dengan template, hapus pixel tengah. Zhang-Suen method  Menggunakan metode iterasi  Cara ini mudah untuk diimplementasikan Stentiford method  Menggunakan template-based mark-and- delete thinning algorithm  Menggunakan template matching, jika bagian dari gambar sesuai dengan template, hapus pixel tengah. Zhang-Suen method  Menggunakan metode iterasi  Cara ini mudah untuk diimplementasikan

8 Algoritma Zhang Suen Kondisi: 1)2  N(p 1 )  6 2)S(p 1 ) = 1 3)p 2  p 4  p 6 = 0 4)p 4  p 6  p 8 = 0 5)2  N(p 1 )  6 6)S(p 1 ) = 1 7)p 2  p 4  p 8 = 0 8)p 2  p 6  p 8 = 0 Kondisi: 1)2  N(p 1 )  6 2)S(p 1 ) = 1 3)p 2  p 4  p 6 = 0 4)p 4  p 6  p 8 = 0 5)2  N(p 1 )  6 6)S(p 1 ) = 1 7)p 2  p 4  p 8 = 0 8)p 2  p 6  p 8 = 0

9 Langkah-langkah Beri tanda semua piksel 8-tetangga yang memenuhi kondisi (1) sampai dengan (4). Hapus piksel tengahnya. Beri tanda semua piksel 4-tetangga yang memenuhi kondisi (5) sampai dengan (8). Hapus piksel tengahnya. Lakukan langkah a sampai d berulang kali, sampai tidak ada perubahan. Beri tanda semua piksel 8-tetangga yang memenuhi kondisi (1) sampai dengan (4). Hapus piksel tengahnya. Beri tanda semua piksel 4-tetangga yang memenuhi kondisi (5) sampai dengan (8). Hapus piksel tengahnya. Lakukan langkah a sampai d berulang kali, sampai tidak ada perubahan.

10 Hasil Proses Thinning Dengan Algoritma Zhang Suen

11 Aplikasi Ekstraksi Cacing Filaria

12 Langkah-langkah  Closing by reconstruction  Subtraction  Thresholding  Skeletonization  N-Thinning  Skeletonization  Subtraction  Opening by reconstruction  Citra kombinasi  Closing by reconstruction  Subtraction  Thresholding  Skeletonization  N-Thinning  Skeletonization  Subtraction  Opening by reconstruction  Citra kombinasi

13 Aplikasi (2) Pengenalan Citra Daun  Untuk menspesifikasikan spesies daun  sinus dan kosinus dari sudut daun merepresentasikan kriteria dari pengenalan pola Pengenalan Citra Daun  Untuk menspesifikasikan spesies daun  sinus dan kosinus dari sudut daun merepresentasikan kriteria dari pengenalan pola

14 Pertanyaan ?

15 Terima Kasih Kelompok 11