1. UKM Learning and Research Repository
2. PHD Thesis / Tesis PHD
3. Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat

Title:	Kaedah penggabungan penormalan dan kemudi kejiranan setempat untuk perduaan imej
Authors:	Fauziah Kasmin (P49986)
Supervisor:	Azizi Abdullah, Prof. Madya Dr.
Keywords:	Imej Piksel Image processing
Issue Date:	2-Apr-2018
Description:	Perduaan imej adalah salah satu tema penyelidikan dalam pemprosesan imej dan ianya merupakan satu kaedah pra-pemprosesan penting dalam pengecaman imej. Kaedah perduaan akan menukarkan sesuatu imej kepada imej perduaan yang terdiri daripada hanya dua kelas, iaitu latar hadapan dan latar belakang. Kaedah perduaan ini boleh dilakukan dengan menggunakan pendekatan pelakuran kandungan imej. Prosedur mudah perduaan imej ini telah menjadi satu tugas yang sangat mencabar bagi kaedah Otsu apabila kaedah ini menghasilkan nilai ambangan yang cenderung terhadap komponen kelas yang mempunyai varians yang lebih besar. Ini menyebabkan pengelasan piksel yang salah dan keputusan perduaan imej menjadi kurang tepat. Kaedah perduaan secara terselia menggunakan pengetahuan awal sesuatu imej untuk membahagikan mereka kepada kawasan-kawasan bagi piksel yang berhubungan. Piksel-piksel kejiranan adalah merupakan pengetahuan awal yang boleh digunakan untuk perwakilan sesuatu piksel sasaran kerana mereka selalunya berkongsi sifat yang sama dan mempunyai hubungan yang kuat antara satu sama lain. Walau bagaimanapun, kedudukan piksel kejiranan yang sedia ada tidak sensitif dan tidak dapat mengesan fitur-fitur beraras rendah yang wujud dalam pelbagai orientasi. Disebabkan masalah-masalah ini, maka kajian ini mengandungi tiga objektif: pertama adalah untuk mencadangkan satu algoritma menggunakan gabungan kaedah penormalan (GKN). Kaedah penormalan menukarkan nilai aras kelabu yang sedia ada kepada nilai aras kelabu yang kurang julat fiturnya. Oleh itu variasi dalam nilai aras kelabu dapat dikurangkan dan dominasi sesuatu nilai aras kelabu dapat dielakkan. Dengan menggunakan teknik penormalan, penghasilan nilai ambangan yang lebih stabil dan kurang cenderung terhadap komponen kelas dapat dihasilkan. Kedua, adalah untuk mencadangkan algoritma perduaan terselia dengan menggunakan gabungan kemudi kejiranan setempat (GKKS) untuk mewakili sesuatu piksel. GKKS menggabungkan lapan kemudi kejiranan setempat (KKS) dan kekuatan dan kelemahan bagi setiap orientasi akan dilengkapi antara satu sama lain dengan penggabungan orientasi-orientasi ini. Objektif ketiga adalah mencadangkan satu algoritma untuk menentukan pemberat bagi GKKS dengan menggunakan kaedah dekomposisi QR (GKKS-QR) supaya pemberat setiap orientasi dapat dioptimumkan. Kajian dilaksanakan dengan menggunakan dua jenis imej iaitu imej retina dan imej dokumen dari pangkalan data piawai iaitu DRIVE, STARE, DIBCO2009 dan DIBCO2011. Keputusan uji kaji I menunjukkan algoritma yang dicadangkan dapat meningkatkan purata ketepatan yang lebih tinggi iaitu 94.59% untuk imej retina dan 97.18% untuk imej dokumen. Kaedah yang dicadangkan dalam uji kaji II juga dapat meningkatkan purata ketepatan yang lebih tinggi iaitu 93.28% untuk imej retina dan 97.05% untuk imej dokumen. Keputusan uji kaji III menunjukkan algoritma yang menggunakan kaedah dekomposisi QR dapat meningkatkan purata ketepatan yang lebih tinggi iaitu 93.76% dan 97.47% untuk imej retina dan dokumen masing-masing. Ujian statistik telah dilakukan dan keputusannya menunjukkan ketiga-tiga algoritma yang dicadangkan adalah lebih baik secara signifikan dengan nilai-p adalah lebih rendah pada aras keyakinan 0.05 bagi kedua-dua jenis imej berbanding dengan teknik yang sedia ada. Impak daripada kajian ini membolehkan ketepatan perduaan meningkat dan proses pengecaman imej dapat dilakukan dengan lebih efektif.,Tesis ini tidak ada Perakuan Tesis Sarjana/Doktor Falsafah"
Pages:	206
Call Number:	TA1637.F268 2018 3 tesis
Publisher:	UKM, Bangi
Appears in Collections:	Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.