ALGORITMA THRESHOLDING ADAPTIF UNTUK BINERISASI CITRA DOKUMEN BERWARNA

Abstract

Thresholding merupakan cara segmentasi yang paling sederhana. Meskipun telah banyak metode thresholding yang diusulkan, metode thresholding yang optimal untuk mengenali tulisan pada citra dokumen dengan warna berbeda masih menjadi hal yang menarik untuk diteliti. Dengan menyajikan algoritma thresholding citra dokumen yang berintensitas warna Red, Green, dan Blue penelitian ini menghasilkan hasil yang optimal dan kompleksitas komputasi yang rendah, sehingga diperlukan waktu yang singkat pada proses komputasinya. Terdapat 3 proses dalam metode ini yaitu: penentuan batas latar terluar dan penentuan jangkauan intensitas derajat keabuan latar, ekstraksi tiap objek menggunakan Horizontal Scan Line dan Vertical Scan Line, dan yang terakhir binerisasi tiap objek. Pengukuran performansi metode ini menggunakan OCR (Optical Character Recognition). Metode ini dapat melakukan binerisasi citra dokumen berwarna secara adaptif dengan kualitas yang baik. Hasil pengukuran performansi menunjukkan tingkat akurasi pengenalan karakter sebesar 67.92% dengan waktu komputasi kurang dari 1 detik.