Detail Cantuman

Segmentasi citra memiliki merupakan proses dari pemisahan antara foreground atau objek dan Background atau latar. Proses pemisahan ini memiliki permasalahan, diantaranya yang sering terjadi pada pengenalan pola yaitu dari ciri, ketebalan angka dan juga hasil dari pengambilan citra. Pengenalan pola juga memiliki banyak identifikasi salah satunya menggunakan Otsu Thresholding. Metode thresholding ini digunakan untuk membagi histogram citra keabuan ke dalam dua daerah yang berbeda secara otomatis. Angka yang dideteksi berupa angka pada meteran air PDAM. Pendekatan analisis diskriminan digunakan pada metode otsu Thresholding ini sebagai pemisah antara objek dan latar citra. Untuk mendapatkan hasil yang maksimal, hasil citra tersegmen dilakukan proses perbaikan citra dengan menggunakan Morfologi, melalui pendeketan dilasi dan opening. Untuk melakukan proses identifikasi citra dan pengenalan citra dilakukan menggunakan perangkat Raspberry Pi. Tahapan untuk mengetahui tingkat error dan noise pada citra menggunakan proses perhitungan error dengan MSE dan PSNR. Untuk pengujian nilai error dan noise ratio segmentasi citra menghasilkan rata-rata nilai MSE yaitu 15.45dB dan rata – rata nilai PSNR yaitu 45.421dB. Untuk pengujian metode Otsu Thresholding dapat dilihat hasil dari citra meteran air PDAM setelah dilakukan proses segmentasi mendapatkan hasil yang cukup jelas dibandingkan sebelum proses segmentasi, serta proses pemisahan secara otomatis terhadap nilai ambang T dan nilai between class variance berdasarkan citra masukannya.
Kata Kunci: Otsu thresholding, pengenalan pola, histogram, between class variance