Purnomo, R. Mokhamad Racel (2019) Segmentasi Citra dengan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Segmentasi citra adalah proses mempartisi citra menjadi beberapa daerah atau objek. Metode clustering merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memecahkan masalah ini. Metode clustering dapat membedakan setiap daerah sesuai dengan tingkat keabuan citra. Salah satu metode clustering yang sering digunakan untuk menyelesaikan masalah segmentasi citra adalah Fuzzy C-Means (FCM). Metode FCM memiliki kelebihan yaitu dapat menentukan pusat cluster lebih tepat. Pada skripsi ini dibahas bagaimana metode FCM digunakan untuk menyelesaikan masalah segmentasi citra. Citra disegmentasi dalam ruang warna Hue Saturation Value (HSV) dan ruang warna Red Green Blue (RGB). Percobaan dilakukan dengan membandingkan hasil segmentasi citra menggunakan metode FCM dalam ruang warna HSV dan RGB. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode FCM dalam ruang warna HSV dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan ruang warna RGB. Namun, terkadang segmentasi citra memberikan hasil yang kurang memuaskan pada citra grayscale.
English Abstract
Image segmentation is the process of partitioning images into several regions or objects. The clustering method is one of the methods used to solve this problem. The clustering method can differ each region according to the gray level of the image. One of clustering methods that is often used to solve image segmentation problems is Fuzzy C-Means (FCM). The FCM method has the advantage of being able to determine the cluster center more precisely. In this paper, it is discussed how the FCM method is used to solve image segmentation problems. The image is segmented in the Hue Saturation Value (HSV) color space and Red Green Blue (RGB) color space. The experiment was conducted by comparing the results of image segmentation using the FCM method in HSV and RGB color spaces. The experimental results show that the FCM method in the HSV color space can provide better results compared to RGB color space. However, sometimes image segmentation produces unsatisfactory results in grayscale images.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2019/264/051911044 |
| Uncontrolled Keywords: | Image Segmentation, Fuzzy C-Means (FCM), Hue Saturation Value (HSV), Red Green Blue (RGB). |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 511 General principles of mathematics > 511.3 Mathematical logic (Symbolic logic) > 511.31 Nonclassical logic > 511.313 Fuzzy logic |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 10 Aug 2020 08:01 |
| Last Modified: | 10 Aug 2020 08:01 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/179637 |
Actions (login required)
 |
View Item |