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

Presentasi berjudul: "Thinning Arief Purnama [1201000172] David [120100027X] Kadek Wisnu Arsadhi [1201000598] Mika Permana [1201000695] Mirnasari Dewi [1201000709]"— Transcript presentasi:

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

2 Agenda Pendahuluan Algoritma Thinning Contoh Hasil Demo Program

3 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. *

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

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

6 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. *

7 Thinning Algorithm Zhang dan Suen 1987 (3)

8 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. *

9 Thinning Algorithm Zhang dan Suen 1987 (5) Hasil Akhir

10 Contoh Hasil Citra Sebelum Citra Sesudah

11 Contoh Pengenalan Karakter Sebelum Sesudah

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

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

14 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

15 Demo Referensi Program: www.ee.cuhk.edu.hk/~nncv/ELE2120/project/ ELE2120_Project_UserGuide.PDF Program: http://www.ee.cuhk.edu.hk/~nncv/ELE2120/project/ ELE2120_Project.zip