Ken Ratri Retno Wardani
Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Harapan Bangsa

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Pencarian Citra Digital Berbasiskan Konten dengan Ekstraksi Fitur HSV, ACD, dan GLCM Muhammad Dendy Agaputra; Ken Ratri Retno Wardani; Elisafina Siswanto
Jurnal Telematika Vol 8, No 2 (2013)
Publisher : Institut Teknologi Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pencarian citra berbasiskan konten adalah teknik untuk mencari citra yang piksel-pikselnya memiliki karakteristik sama atau mendekati dengan sebuah sekumpulan citra. Penelitian ini menggunakan warna dan tekstur sebagai ekstraksi fitur dari sebuah citra. Untuk warna digunakan dua bentuk pendekatan, yaitu HSV (Hue, Saturation, Value) dan ACD (Average Color Dominance). Sedangkan tekstur menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrices. Kemudian untuk proses pencocokan antara citra query dengan citra target yang ada pada sekumpulan citra dilakukan perhitungan jarak (Euclidean Distance) dari citra query dengan citra target pada basis data citra. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa pencarian citra melalui ekstraksi warna (HSV, ACD) dan tekstur (GLCM) menghasilkan hasil pencarian yang lebih akurat dibanding dengan hanya ekstraksi warna saja atau ekstraksi tekstur saja. Selain itu, citra yang mengandung Point of Interest (POI) tunggal jelas lebih baik dalam pencarian dibandingkan dengan citra yang memiliki banyak POI. Content-based image retrieval is a technique to search for a set of images based on its pixels that have the same characteristics with query image. This research used color and texture as feature extraction of an image. For color, we use two approaches, namely the HSV (Hue, Saturatuin, Value) and ACD (Average Color Dominance), while for the texture, we use the Gray Level Coocurenes Matrices method. The matching process between the query image with the target image is done by calculating the distance by using Euclidean Distance. The experimental results showed that the extraction of image retrieval through color (HSV, ACD) and texture (GLCM) produces more accurate results compared with extraction using color or texture only. In addition, images that have a single and clear Point of Interest (POI) have better result than the image that has a lot of POI.