Implementasi metode water-filling untuk image retrieval
Penerbit : FTI - Usakti
Kota Terbit : Jakarta
Tahun Terbit : 2011
Pembimbing 1 : Ratna Sofiati
Subyek : Database management;Computer programming
Kata Kunci : method, water-filling, image retrieval
Status Posting : Published
Status : Tidak Lengkap
| No. | Nama File | Hal. | Link |
|---|---|---|---|
| 1. | 2011_TA_SIF_06406007_Halaman-Judul.pdf | 13 | |
| 2. | 2011_TA_SIF_06406007_Lembar-Pengesahan.pdf | 2 | |
| 3. | 2011_TA_SIF_06406007_Bab-1_Pendahuluan.pdf | 5 | |
| 4. | 2011_TA_SIF_06406007_Bab-2_Landasan-Teori.pdf |
|
|
| 5. | 2011_TA_SIF_06406007_Bab-3_Analisa-dan-Perancangan-Sistem.pdf |
|
|
| 6. | 2011_TA_SIF_06406007_Bab-4_Implementasi-dan-Uji-Coba.pdf |
|
|
| 7. | 2011_TA_SIF_06406007_Bab-5_Kesimpulan-dan-Saran.pdf | ||
| 8. | 2011_TA_SIF_06406007_Daftar-Pustaka.pdf | ||
| 9. | 2011_TA_SIF_06406007_Lampiran.pdf |
|
D Data gambar dari berbagai bidang semakin bertambah dengan cepat dan sistem penyimpanan dari berbagai macaw gambar digital tersebut semakin meningkat sehingga timbul masalah dalam pencarian gambar dan pengolahannya. Dengan demikian diperlukannya sistem pencarian gambar. Dalam tugas akhir ini mempergunakan sistem pencarian gambar berdasarkan informasi ciri bentuk dari gambar yang disebut juga content based image retrieval (CBIR). Untuk mendapatkan informasi ciri tersebut, perlu dilakukan proses ekstraksi fitur (feature extraction). Metode yang digunakan untuk mengekstraksi fitur dalam tugas akhir ini adalah water-filling. Metode water-filling digunakan untuk mengekstraksi fitur dari tepi gambar secara langsung tanpa menghubungkan tepi atau merepresentasikan bentuk. Tahap awal yang dilakukan adalah gambar dalam database gambar dideteksi batas tepinya menggunakan metode morfologi. Kemudian batas tepi tersebut diekstraksi fitur/cirinya menggunakan metode water-filling ke bentuk informasi metadata kemudian disimpan dalam database metadata gambar. Selanjutnya pada proses pencarian gambar/content based image retrieval, gambar query dideteksi batas tepinya dengan metode morfologi kemudian diekstraksi fitur/cirinya menggunakan metode water-filling. Setelah itu, dilakukan proses perhitungan jarak kemiripan mahalanobis distance antara vektor fitur gambar query dengan vektor fitur gambar dalam database. Kemudian setelah dihitung jarak kemiripannya, dilakukan indexing dan dipilih 10 gambar dalam database yang mempunyai jarak kemiripan minimum untuk ditampilkan sebagai hasil dari retrieval. Dan hasil uji coba implementasi ini, menghasilkan pencarian citra yang hasil gambar pertama 100% sama dengan gambar query jika gambar query tersebut berasal dari gambar dalam database.
I Image data from various fields is increasing rapidly and the storage systems of various digital image macaws are increasing so that problems arise in the search for images and processing. Thus the need for an image search system. In this final project uses an image search system based on information on the characteristics of the form of an image called the Content Based Image Retrieval (CBIR). To get this feature information, it is necessary to do the feature extraction process. The method used to extract features in this final project is water-filing. The water-filing method is used to extract features from the edge of the image directly without connecting the edges or representing shapes. The initial stage carried out is the image in the image database detected the edge limit using the morphological method. Then the edge limit is extracted features/characteristics using the water-filing method to the form of metadata information then stored in the Metadata Database Figure. Furthermore, in the process of searching image/content based image retrieval, the query image is detected by the limits of the morphological method and then extracted the features/features using the water-filing method. After that, the process of calculating the distance of the similarity of Mahalanobis Distance between the query image feature vector and the image feature vector in the database. Then after calculating the similar distance, indexing is performed and 10 images are selected in the database that has a minimum similarity distance to be displayed as a result of the retrieval. And the results of this implementation trial, resulting in an image search whose first image results are 100% the same as the query image if the query image comes from the image in the database.