Content-Based Image Retrieval Berdasarkan Warna dan Tekstur dengan Menggunakan Histogram Warna dan Gray-Level Co-Occurrence Matrix

Hean, Hendrikus (0772229) (2015) Content-Based Image Retrieval Berdasarkan Warna dan Tekstur dengan Menggunakan Histogram Warna dan Gray-Level Co-Occurrence Matrix. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.

Preview	Text 0772229_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (120Kb) | Preview
	Text 0772229_Appendices.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (35Kb)
Preview	Text 0772229_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (14Kb) | Preview
	Text 0772229_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (401Kb)
	Text 0772229_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (575Kb)
	Text 0772229_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (330Kb)
	Text 0772229_Chapter5.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (984Kb)
Preview	Text 0772229_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (7Kb) | Preview
	Text 0772229_Cover.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (302Kb)
Preview	Text 0772229_References.pdf - Accepted Version Download (51Kb) | Preview

Abstract

Content-Based Image Retrieval (CBIR) adalah proses untuk mendapatkan suatu citra berdasarkan konten-konten tertentu, konten yang dimaksud dapat berupa tekstur, warna, bentuk. CBIR pada dasarnya melakukan perbandingan antara citra masukan dengan citra yang ada pada basis data. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah dengan gray-level co-occurrence matrix (GLCM) dan histogram warna. GLCM adalah sebuah matriks dimana jumlah baris dan kolom sama dengan jumlah tingkat abu-abu dalam gambar. Histogram warna adalah pemetaan frekuensi bilangan dari deret observasi. Untuk melakukan proses GLCM dan histogram warna sebelumnya dilakukan proses kuantisasi. Kuantisasi adalah proses yang dilakukan untuk membagi piksel pada citra kedalam bentuk yang lebih sederhana. Jarak fitur antar citra masukan dan basis data dibandingkan dengan menggunakan euclidean distance. Ketika nilai Euclidean distance diketahui maka proses normalisasi dapat dilakukan. Normalisasi adalah suatu proses untuk menyamakan skala dari nilai-nilai yang telah didapatkan dari setiap proses perhitungan fitur. Dalam penelitian ini, aplikasi CBIR dibuat untuk mengambil citra yang serupa dengan citra basis data. Pengujian aplikasi dilakukan dengan menguji citra dengan metode histogram warna saja, GLCM saja dan juga dengan menggabungkan kedua metode tersebut. Berdasarkan hasil pengujian, dengan menggabungkan kedua metode akan mendapatkan hasil yang lebih baik.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	CBIR, GLCM, Histogram, Kuantisasi, Euclidean distance, Normalisasi.
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Information Technology > 72 Information Technology Department
Depositing User:	Perpustakaan Maranatha
Date Deposited:	12 Nov 2015 02:28
Last Modified:	12 Nov 2015 02:28
URI:	http://repository.maranatha.edu/id/eprint/17043

Actions (login required)

View Item