Template Matching Untuk Deteksi Obyek Citra Dengan Menggunakan Algoritma Korelasi Jans Hendry 1 , Risanuri Hidayat 2 1,2 Jurusan Teknik Elektro FT UGM Jln. Grafika 2 Yogyakarta 55281 INDONESIA Intisari— Kemampuan sebuah mesin dalam melihat seperti halnya manusia disebut dengan computer vision. Masalah klasik dalam bidang ini adalah pengolahan citra, dan kemampuan mesin melihat dalam hal ini adalah menentukan keberadaan obyek tertentu dalam sebuah citra, termasuk didalamnya adalah menentukan ciri atau aktifitas lainnya. Metode yang ada hanya dapat digunakan untuk obyek-obyek tertentu, seperti obyek dengan geometrik sederhana, wajah manusia, karakter tulisan tangan atau hasil scan (OCR), dan lain-lain. Dengan menggunakan koefisien korelasi, telah dibuktikan bahwa template matching bisa digunakan untuk mendeteksi obyek tertentu pada sebuah citra sesuai dengan template yang telah ada. Penelitian ini membuktikan bahwa template matching tahan terhadap derau dan pengaruh cahaya atau warna pada citra. Keywords— Template Matching, Korelasi, Deteksi Obyek, Korelasi Silang, Deteksi Strawberi. I. PENDAHULUAN Kemampuan sebuah mesin dalam melihat seperti halnya manusia disebut dengan computer vision. Masalah klasik dalam bidang ini adalah pengolahan citra, dan kemampuan mesin melihat dalam hal ini adalah menentukan keberadaan obyek tertentu dalam sebuah citra, termasuk didalamnya adalah menentukan ciri atau aktifitas lainnya. Metode yang ada hanya dapat digunakan untuk obyek-obyek tertentu, seperti obyek dengan geometrik sederhana, wajah manusia, karakter tulisan tangan atau hasil scan (OCR), dan lain-lain. Namun dengan situasi tertentu, biasanya dengan cahaya yang cukup, latar belakang dan posisi obyek terhadap kamera. Dalam pendekatan template matching, terlebih dahulu ditentukan ciri-ciri tertentu dari obyek yang ingin dideteksi. Ciri-ciri atau pola-pola tertentu tersebut disebut dengan template. Pendekatan ini sangat sederhana, namun membutuhkan template library yang sangat besar. Template matching merupakan salah satu cara untuk melakukan: pengenalan obyek, identifikasi, dan deteksi. Salah satu metode template matching yang sering digunakan adalah korelasi, dengan memanfaatkan posisi dari nilai korelasi silang tertinggi citra template dan citra frame yang berisi obyek yang ingin dideteksi. Teknik ini sebenarnya tahan terhadap derau dan pengaruh cahaya pada citra, tapi mengandung jumlah komputasi yang sangat besar. Point correlation dapat digunakan untuk mengurangi komputasi menjadi sekumpulan titik-titik dalam jumlah yang kecil (Krattenthaler, 1994). Metode korelasi template berdasarkan ciri telah digunakan untuk mengenali obyek dari citra remote sensing (Cucchiara et al., 2000; Zhang dan Zhou, 2004). Korelasi silang digunakan untuk mendeteksi pasangan lampu utama kendaraan (Cucchiara et al., 2000). Sebuah sistem untuk mendeteksi dan mengenali plat kendaraan secara otomatis menggunakan template matching, algoritma genetis dan jaringan neural telah dilakukan (Karungaru et al., 2009). Dalam pengenalan karakter, digunakan dua metode. Metode pertama, melatih jaringan neural untuk mengenali karakter dan metode kedua, menggunakan template matching. II. DATASET DAN METODOLOGI PENELITIAN A. Dataset Data yang digunakan terdiri atas citra frame dan citra template. Citra template merupakan citra tunggal yang berisi satu buah strawberi sebagai obyek yang akan dikenali. Citra frame merupakan citra yang berisi beberapa jenis buah- buahan yang didalam nya terdapat buah strawberi. Lalu, akan dideteksi letak dari buah strawberi pada citra frame berdasarkan citra template. Citra template dan frame merupakan citra yang di dapat dari internet. Citra template merupakan citra RGB 275 x 195 pixel. Tiap piksel diwakili dengan 8 bit data dan terdiri dari 3 warna, sehingga bit depth citra template adalah 24 bit. Dengan kombinasi tersebut, tiap warna akan memiliki 8 3 kombinasi yakni 256 kombinasi warna, sehingga kombinasi dari ketiga warna menjadi 256 3 atau sekitar 16,7 juta kombinasi warna. Citra strawberi sebagai citra template ditunjukkan oleh Gambar 1. Gambar 1: Citra template yang terdiri dari satu buah strawberi Citra frame merupakan citra RGB 697 x 545 piksel. Citra ini juga mengandung kombinasi warna sekitar 16,7 juta. Di dalam citra terdapat lima buah obyek buah-buahan dengan jenis, ukuran, dan warna yang berbeda. Dihadirkan juga citra
5
Embed
54742967 Template Matching Untuk Deteksi Obyek Citra Dengan Menggunakan Algoritma Korelasi
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Template Matching Untuk Deteksi Obyek Citra
Dengan Menggunakan Algoritma Korelasi Jans Hendry
1, Risanuri Hidayat
2
1,2
Jurusan Teknik Elektro FT UGM
Jln. Grafika 2 Yogyakarta 55281 INDONESIA
Intisari— Kemampuan sebuah mesin dalam melihat seperti
halnya manusia disebut dengan computer vision. Masalah klasik
dalam bidang ini adalah pengolahan citra, dan kemampuan
mesin melihat dalam hal ini adalah menentukan keberadaan
obyek tertentu dalam sebuah citra, termasuk didalamnya adalah
menentukan ciri atau aktifitas lainnya. Metode yang ada hanya
dapat digunakan untuk obyek-obyek tertentu, seperti obyek
dengan geometrik sederhana, wajah manusia, karakter tulisan
tangan atau hasil scan (OCR), dan lain-lain. Dengan
menggunakan koefisien korelasi, telah dibuktikan bahwa
template matching bisa digunakan untuk mendeteksi obyek
tertentu pada sebuah citra sesuai dengan template yang telah
ada. Penelitian ini membuktikan bahwa template matching tahan
terhadap derau dan pengaruh cahaya atau warna pada citra.