Penerapan Analisis Tekstur Image pada Citra Berkabut Sintesis Menggunakan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix

مستخلص البحث

الضباب هو واحد من وجهات النظر أو الظاهرة الأكثر شيوعا وجعله يصبح المشاهد الهامة في مشهد اللعبة والواقع الافتراضي. وبالتالي ، فإن محاكاة الضباب مهمة للتطبيق. ويمكن تطبيق محاكاة الضباب في بعدين وثلاثة أبعاد. قبل القيام بمحاكاة الضباب للعبة ثلاثية الأبعاد أو الواقع الافتراضي ، من المهم القيام بمحاكاة على صورة ثنائية الأبعاد باستخدام البرمجيات الداعمة مثل ماتلاب. هناك نوعان من محاكاة الصورة من بعدين ، وهما محاكاة صورة ميستي ، توليفة التجانس ، وصورة ميستي ، توليفة غير متجانسة. في هذه الورقة, محاكاة صورة ضبابية تركيب متجانس, صورة ضبابية تركيب غير متجانسة ، صورة ضبابية من الأصل الدوائر التلفزيونية المغلقة (تلفزيون الدائرة المغلقة) فوهة جبل كيلود تحليل نسيج باستخدام طريقة الوفد الزائر (الرمادي مستوى المشارك حدوث المصفوفة). بعد أن متوسط قيمة الميزات التي تم الحصول عليها باستخدام طريقة الوفد الزائر (الرمادي مستوى المشارك حدوث مصفوفة) يستخدم لعرض مقارنة التشابه قيمة ملامح الرمادي من ثلاثة ثم إجراء تصنيف من صورة رقيقة, صورة متوسطة ، و صورة سميكة. نتيجة لتصنيف رقيقة من الضباب والضباب ، متوسطة ، و الضباب الكثيف على بيانات الاختبار صورة ضبابية تركيب متجانس، للحصول على قيمة دقة ٥٠% من قيمة الدقة بنسبة ٤٦% ، وحساسية القيم من ٦٥%. في حين لتصنيف رقيقة من الضباب والضباب، متوسطة، و الضباب الكثيف على بيانات الاختبار صورة ضبابية تركيب غير متجانسة ، للحصول على قيمة دقة بنسبة ٤٢% ، الدقة قيمة ٣٢% ، وحساسية قيمة ٤٨%.

ABSTRACT

Fog is one of the views or phenomenon of the most common and make it become the important sights in the game scene and virtual reality. Thus, the simulation of fog to be important to applied. Simulation of mist can be applied in 2 dimensions and 3 dimensions. Before performing the simulation of fog for the 3 dimensional game or virtual reality, it is important to menyimulasikannya on the image of the 2-dimensional using supporting software such as Matlab. The simulation of the image of 2 dimensions there are two types, namely homogeneous foggy synthesis image simulation and heterogeneous foggy synthesis image simulation. In this paper, homogeneous foggy synthesis image simulation, heterogeneous foggy synthesis image simulation, and original foggy image from the original CCTV (Close Circuit Television) the crater of Mount Kelud analyzed the texture using the method of GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix). After that, the average value of the features are already obtained by using the method of GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) is used to view a comparison of the similarity value of features of gray from the three then perform classification of the image of the thin, image of the medium, and the image of thick. The result for the classification of thin fog, medium fog, and thick fog on the test data homogeneous foggy synthesis image, to obtain the value of an accuracy of 50%, the value of the precision by 46%, and sensitivity values of 65%. While for the classification of thin fog, medium fog, and thick fog on the test data heterogeneous foggy synthesis image, to obtain the value of accuracy by 42%, precision value of 32%, and the sensitivity value of 48%.

ABSTRAK

Kabut adalah salah satu pemandangan atau fenomena paling umum dan membuatnya menjadi pemandangan penting dalam adegan permainan dan realitas virtual. Dengan demikian, simulasi kabut menjadi penting untuk diterapkan. Simulasi kabut dapat diterapkan secara 2 dimensi maupun 3 dimensi. Sebelum melakukan simulasi kabut secara 3 dimensi di game atau virtual reality, penting untuk menyimulasikannya pada citra 2 dimensi menggunakan software pendukung seperti Matlab. Simulasi citra 2 dimensi terdapat dua jenis, yaitu simulasi citra berkabut sintesis homogen dan citra berkabut sintesis heterogen. Pada makalah ini, simulasi citra berkabut sintesis homogen, citra berkabut sintesis heterogen, dan citra berkabut asli dari CCTV (Close Circuit Television) kawah Gunung Kelud dianalisis teksturnya menggunakan metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix). Setelah itu, rata-rata nilai fitur yang sudah didapatkan dengan menggunakan metode GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) digunakan untuk melihat perbandingan kemiripan nilai fitur keabuan dari ketiganya kemudian melakukan klasifikasi citra kabut tipis, citra kabut sedang, dan citra kabut tebal. Hasilnya untuk klasifikasi kabut tipis, kabut sedang, dan kabut tebal pada data uji citra berkabut sintesis homogen, memperoleh nilai akurasi sebesar 50%, nilai presisi sebesar 46%, dan nilai sensitivitas sebesar 65%. Sedangkan untuk klasifikasi kabut tipis, kabut sedang, dan kabut tebal pada data uji citra berkabut sintesis heterogen, memperoleh nilai akurasi sebesar 42%, nilai presisi sebesar 32%, dan nilai sensitivitas sebesar 48%.