Aplikasi segmentasi computer made-image menggunakan homotopy tree

INDONESIA:

Segmentasi adalah salah satu metode yang penting untuk mengubah citra input menjadi citra output berdasarkan atribut yang diambil dari citra tersebut. Segmentasi citra membagi citra ke dalam daerah intensitas masing-masing sehingga bisa membedakan antara objek dengan background-nya. Ada banyak metode untuk segmentasi citra salah satunya adalah homotopy tree.

Homotopy Tree adalah metode yang membagi objek berdasarkan kesamaan topologi dengan menggunakan struktur seperti pohon, terdapat akar (root), node dan bercabang. Kesamaan topologi pada homotopy tree diperoleh dengan melakukan klasifikasi derajat keabuan pada suatu citra, kemudian itu mengidentifikasi nilai piksel dan mengklasifikasikannya.

Dalam aplikasi ini objek yang digunakan adalah hasil dari pembuatan dengan menggunakan software paint. Pengenalan objek dengan menggunakan metode homotopy tree ini dilakukan dengan cara input citra dalam bentuk RGB, setelah itu diproses menjadi grayscale kemudian di segmentasi dengan mengenali nilai piksel- piksel dari objek tersebut, hasilnya dalam mengenali objek cukup bagus, dan terbentuk tree dengan baik

ENGLISH:

Segmentation is one of important method to change the image of the input into output image based on attributes extracted from the image. Image segmentation divides the image into the intensity of each region so that it can distinguish between objects with the background. There are many methods for image segmentation is one of the homotopy tree.

Tree homotopy is a method that divides the object based on common topology by using a tree-like structure, there is a root (root), and branching nodes. The similarity of the homotopy tree topology obtained by performing classification degrees of gray in an image, then it identifies and classifies pixel value.

In this application object that is used the result of creation by using paint software. Object recognition using tree homotopy method is done by way of the image in the form of RGB input, after it is processed into grayscale and then on segmentation by recognizing the value of the pixels of the object, the results are pretty good at recognizing objects, and a well- formed tree