Jurnal Teknologi Informasi

Beberapa segmentasi objek dalam computer vision dilakukan dengan thresholding sehingga menghasilkan citra biner berdasarkan nilai grayscalenya. Nilai grayscale bisa didapat dari proses grayscaling secara umum, dapat pula didapat dari pemisahan channel RGB. Obyek pupil meskipun bagian tergelap dari citra mata tetap dapat terpengaruh oleh cahaya sehingga warna obyek iris maupun obyek-obyek lainnya pada citra mata hampir segelap obyek pupil. Hal ini mempersulit pengamatan terhadap pupil mata karena pada proses binarisasi akan menghasilkan banyak obyek pada citra mata selain obyek pupil.

Model warna RGB memiliki channel warna RGB. Setiap channel jika dijadikan citra grayscale akan menghasilkan citra grayscale dengan kontras yang berbeda antara masing-masing channel warna R, G dan B tersebut. Pupil mata merupakan bagian tergelap dari mata yang dikelilingi irish. Irish setiap orang berbeda-beda warna.

Pada Penelitian kali ini akan diuji coba pemilihan channel yang tepat bagi semua irish, sehingga akan didapatkan objek pupil yang baik dengan irish dan sclera mata yang kontras. Dengan kontrasnya nilai grayscale tersebut maka ketika dilakukan operasi thresholding didapatkan citra matra yang objek pupilnya tersegmentasi dengan baik.

Percobaan dilakukan pada beberapa citra mata dengan warna irish yang berbeda-beda. Hasil akhir dari percobaan ini adalah didapatkan nilai grayscale dari channel warna red yang memiliki nilai grayscale antara pupil dengan irish yang paling kontras untuk semua warna irish.

Low, Adrian., 1991, Introductory Computer Vision and Image Processing, McGraw-Hill, Berkshire, UK.

Mulyana, Teady. M.S., 2013, Penggunaan Nilai Skala Keabuan dari Citra Watermark sebagai Cetak Biru Dari Visible Watermarking, Proceeding Seminar Nasional Informatika 2013, UPN, Yogyakarta

Mulyana, Teady. M.S., 2015, Segmentasi Citra Dengan Variasi RGB dan Algoritma Perceptron, Prosiding Seminar Nasional Riset Terapan 2015 (SENASSET 2015), Unicersitas Serang Raya, Serang, (ISBN: 978-602-73672-0-3; p:132-140)

Mulyana, Teady. M.S., 2015, Perbandingan Hebb-Rule Dan Perceptron Dalam Segmentasi Citra Menggunakan Input Variasi RGB, Jurnal Teknologi Informasi Vol 2 No. 11, Universitas Bunda Mulia, Jakarta. (ISSN 1979-1496, p:30-39)

Mulyana, Teady. M.S., 2016, Modul Praktikum Pengolahan Citra, Universitas Bunda Mulia, Jakarta

T. M. S. Mulyana, "Reduce noise in the binary image using non linear spatial filtering of mode," 2016, 2016 International Conference on Information & Communication Technology and Systems (ICTS), Surabaya, Indonesia, , pp. 135-139, doi: 10.1109/ICTS.2016.7910287

Sutoyo, T., Mulyanto, E., Suhatono V., Nurhayanti OD., Wijanarto., 2009, Teori Pengolahan Digital, Andi Offset, Yogyakarta.