Analisis dan Implementasi Image Retrieval Menggunakan Sorted Gray Level Polynomial Curve

Andri Wibowo Yendra Putra

Informasi Dasar

111 kali
113078032
005.1
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Dengan semakin berkembangnya teknologi informasi telah banyak dikembangkannya berbagai metode pencarian content based, misalnya sistem Content Based Image Retrieval (CBIR) yang merupakan mekanisme pencarian query citra, ini disebabkan pencarian citra berdasarkan text sudah tidak efektif lagi.

Pada tugas akhir ini, image retrieval yang dibangun dikembangkan dengan metode sorted gray level histogram polynomial curve. Dimana untuk mendapatkan nilai fitur citra digunakan persamaan polinomial dari histogram yang terurut. Derajat persamaan polinomial yang digunakan mulai dari derajat 1 sampai derajat 10, dan dipilih derajat mana yang memiliki nilai error terkecil sebagai fitur citra. Fitur citra yang dihasilkan berupa n+1 koefisien dari persamaan polinomial derajat n dengan nilai error terkecil. Perhitungan similarity antara citra query dengan citra di database menggunakan euclidean distance.

Hasil dari tugas akhir ini adalah sebuah sistem CBIR yang dapat digunakan dalam proses pencarian citra dan dapat menganalisis seberapa akuratkah sitem CBIR jika menggunakan metode sorted gray level histogram polynomial curve sebagai pengekstrakan fitur citra.

Kata Kunci : Content Based Image Retrieval, sorted histogram, polynomial curvesABSTRACT: With growing information technology has been widely developed various content-based searching method, i.e. Content-Based image retrieval (CBIR) systems, which is a mechanism for query image searches, image searches due based on the text is not effective.

In this final project, which was built image retrieval method was developed by sorted gray level histogram polynomial curve. Whereby to obtain the value of the image features used polynomial equation of the sorted histogram. Degree of polynomial equation that are used from degree 1 to degree 10, and selected degree which has the smallest error as the image feature. Features generated image of n +1 coefficients of the polynomial degree n with the smallest error. The calculation of similarity between the query image with images in the database using Euclidean distance.

The results of this final project is a CBIR system that can be used in image search process and can analyze how accurate is if the CBIR system using sorted gray level histogram polynomial curve as image features extraction.

Keyword: Content Based Image Retrieval, sorted histogram, polynomial curves

Subjek

Informatika Teori dan Pemrograman
 

Katalog

Analisis dan Implementasi Image Retrieval Menggunakan Sorted Gray Level Polynomial Curve
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

Andri Wibowo Yendra Putra
Perorangan
Tjokorda Agung Budi Wirayuda, Retno Novi Dayawati
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2010

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini