SEGMENTASI CITRA OBYEK BUAH MENGGUNAKAN OHTA COLOUR SPACE DAN NIBLACK ADAPTIVE LOCAL THRESHOLD

Abstract

Segmentasi objek merupakan langkah kunci dalam analisis citra dan tingkat rendah tugas analisis citra yang paling sulit, khususnya dalam pendekatan objek semantik. Pendekatan ini banyak diterapkan di berbagai domain termasuk gambar buah. Segmentasi objek menggunakan ruang warna OHTA adalah salah satu metode yang sukses untuk objek buah terpisah dan latar belakang. Namun, metode ini rawan untuk menghilangkan bayangan atau gangguan-gangguan lain. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sebuah metode baru untuk segmentasi objek berbasis OHTA untuk mengatasi masalah tersebut dengan menerapkan Niblack adaptive lokal threshold. Metode yang diusulkan berdasarkan data baseline mampu meningkatkan akurasi sebesar 2,5% pada citra tomat dan 20% pada citra pisang matang, serta 17,5% pada citra tomat dan 10% pada citra pisang rusak/buruk. Sedangkan pada citra apel, metode yang diusulkan mampu meningkatkan akurasi sebesar 20% dan 10% untuk jenis apel Washington dan manalagi.