Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penelitian ini membahas teknik segmentasi warna berbasis RGB Chromaticity Diagram ternormalisasi, untuk ekstraksi simbol dan karakter pada citra rambu lalu lintas. Teknik yang diusulkan adalah memisahkan warna biru pada latar belakang rambu petunjuk lalu lintas. Hal tersebut dilakukan dengan memanfaatkan histogram yang dikembangkan pada diagram kromatisitas untuk penentuan nilai ambang segmentasi secara otomatis. Selain itu, teknik morfologi citra dan proyeksi histogram digunakan untuk ekstraksi simbol dan karakter. Dari hasil eksperimen diperoleh bahwa teknik yang diusulkan dapat mengekstrak simbol dan karakter dengan rata-rata ekstraksi 97.3%. ......This research describes a normalized color segmentation technique based on RGB Chromaticity Diagram, for the extraction of symbols and characters in the image of the traffic signs. The proposed technique is to separate the blue color of the background traffic signs. This is done by using a histogram that was developed in the chromaticity diagram for the determination of the threshold value segmentation automatically. In addition, the image morphology technique and projection histogram are used for the extraction of symbols and characters. From the experimental results obtained that the proposed technique can extract symbols and characters with an average extraction is 97.3%.

Abstrak :
ABSTRAK
Pemeringkatan Universitas adalah pengurutan Universitas di seluruh dunia berdasarkan suatu parameter penilaian yang telah ditentukan. Analisis mengenai persentase bagian yang hijau dari area Universitas dapat menjadi dasar pemeringkatan universitas sedunia. Pada skripsi ini dilakukan implementasi sistem berbasis situs web. Proses segmentasi citra hijau menggunakan metode batasan HSV. Citra yang diambil adalah citra 200 Universitas dari berbagai negara di lima benua. Tahap analisis meliputi analisis data yang digunakan, analisis hasil proses segmentasi dan analisis waktu eksekusi. Pada analisis data yang digunakan, citra Universitas yang diambil dengan Google Earth 75%-nya berasal dari tahun 2009 dan 2010. Pada analisis hasil proses segmentasi, metode batasan HSV lebih baik 21 % lebih baik dari hasil segmentasi metode batasan global dan 59% lebih baik dari hasil segmentasi metode batasan lokal. Pada analisis waktu eksekusi, waktu eksekusi citra dengan situs web lebih lama 19.5 % bila dibandingkan dengan waktu eksekusi citra tanpa situs web. Penelitian ini juga memperlihatkan bahwa besar file suatu citra tidak berpengaruh terhadap lama waktu eksekusi citra.

---

ABSTRACT
University ranking system is a sorting method to grade universities in the world based on predetermined parameters. Percentage of the green a`rea in each university that is captured by satellite can be used as a parameter world university ranking. In this final project, the rangking system is implementation based on web server and the green images segmentation process in this work use HSV thresholding. Analysis done for the result of segmentation process and the execution time. University satellite images are taken from Google Earth and 75% of them are captured from 2009 and 2010. The result show that HSV thresholding method splits green 21% better than global threshold method and 59% better than local threshold method. Web processing takes 19.5% longer than the processing that is done without web interface. This study also shows that the size of image file not affect the execution time.