## KLASIFIKASI GAMBAR FOTO BERDASARKAN TEMPAT PENGAMBILAN DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI HOUGH
1) Moch. Ali Rokhib, 2) Endang Setyati
1) Akademi Komunitas Negeri Sidoarjo PDD Politeknik Negeri Jember Jl. Jenggolo 1C Buduran Sidoarjo
2) Institut Sains Terapan dan Teknologi Surabaya Jl.Ngagel Jaya Tengah 73-77 Surabaya
Abstract: Dalam  kondisi  yang  sangat  extrim  seperti  lokasi yang  terkena  radiasi  dll,  manusia  sangat  tidak  mungkin untuk  dapat  bekerja  di  tempat  tersebut.  untuk  hal  tersebut  seorang  manusia  perlu  alat  yang  di  pergunakan  untuk mewakilinya dalam pekerjaan tersebut. dan  terkadang komunikasi yang harus di lakukan mungkin sangat terbatas dan tidak bisa mengirimkan sebuah gambar dengan ukuran besar. Dan disini di harapkan mesin yang di kirimkan dapat mengambil analisa dan keputusan nya tersendiri untuk menentukan lokasi yang di foto dan merupakan input bagi  dirinya.  Dari  foto  tersebut  nantinya  harus  di  extraksi  fiture  untuk  menentukan  lokasi  foto  tersebut  dengan menggunakan hough transform sebagai metodenya.
Keywords: Hough Transform, Extraksi Fiture.

## 1. Pendahuluan
Dalam  jaman  teknologi  pada  ini  perkembangan ilmu  computer  berkembang  dengan  sangat pesat.Semua  cabang  pengetahuan  pada  saat  ini mau  tidak  mau  harus  manggunakan  computer untuk  melakukan  aktifitasnya.  Pada  saat  ini penggunaan computer tidak hanya terbatas untuk melakukan  perhitungan  atau  komputasi  saja tetapi  sekarang  ini  sebuah  computer  dapat  di harapkan  untuk  menggantikan  manusia  dalam pekerjaan-pekerjaan  yang  di  anggap  sangat berbahasa  seperti  daerah  yang  terkena  radiasi,  di kedalaman laut atau dalam sebuah gunung berapi yang  mana  kondisi  lingkungan  tersebut  sangan extrim  sehingga  membatasi  aktifitas  kerja  dari manusia.  Dari  hasil  explorasi  yang  telah  di lakukan dalam kondisi extrim tersebut hasil yang telah  di  peroleh  akan  di  kirimkan  dalam  bentuk data.  Dan  bisa  jadi  data  mentah  tersebut  tidak dapat  dikelola  oleh  manusia  karena  terkendala dengan pengetahuan maupun sarana dan prasarana.
Didalam  sebuah  kasus  dimana  sebuah  mesin  di kirimkan  ke  sebuah  daerah  extrim  yang  mana daerah  tersebut  adalah  merupakan  daerah  yang tidak  memungkinkan  untuk  melakukan  sebuah aktifitas  secara  langsung.  Disini  mesin  ini  harus dapat  melakukan  pembedaan  atau  melakukan klasifikasi  terhadap  input  atau  gambar  yang  di peroleh  dari  kamera,  apakah  gambar  yang  di perolehnya  tersebut  merupakan  gambar  yang  di ambil  dari  ruang  terbuka  atau  gambar  yang  di ambil  dari  ruang  tertutup.  Dan  hasilnya  itu selanjutnya  akan  dikirimkan  sebagai  sebuah informasi.
Untuk  dapat  membedakan  antara  gambar  indoor dan  outdoor  di  perlukan  sebuah  ektraksi gambar.Sebagai  definisi  awal  yang  menjadi patokan  untuk  ektraksi  gambar  ini  adalah  bahwa sebuah  gambar  indoor  memiliki  garis  yang  lebih teratur  di  bandingkan  dengan  gambar  outdoor. Dan  untuk  mendefinisikan  perbedaan  garis tersebut  metode  yang  mungkin  untuk  dapat  di pergunakan  adalah  transformasi  hough.  Dimana tranformasi  hough  ini  dapat  dipergunakan  untuk
mendeteksi sebuah garis maupun lingkaran dalam sebuah gambar.

## 2. Perancangan Sistem Dan Proses
Pada  awal  system  ini  di  mulai  dengan  masukan input gambar yang berupa gambar di gitalyang di merupakan gambar dari hasil foto kamera digital dengan ekstensi gambar berupa gambar JPG. Dan selanjutnya  dari  input  gambar  tersebut  yang asalnya adalah gambar berwarna akandi konversi untuk  di  jadikan  sebuah  gambar  grayscale. Dimana konversi gambar ini di pergunakan untuk menyederhanakan nilai dari gambar yang semula menggunakan  RGB  24  bit  warna  kedalam gambar  grayscale  8  bitdengan  harapan  hasilnya tersebut  lebih  cepat  dalam  hal  pemrosesan gambar  tersebut.  Dari  hasil  konversi  tersebut selanjutnya di lakukan proses penajaman gambar yang mana hasil dari penajaman gambar tersebut di  harapkan  dapat  mengeluarkan  tepi  garis  dari semua objek gambar.
Kemudian gambar tersebut akandi proses dengan menggunakan  pendeteksi  tepi  yang  mana  tujuan proses pemfilteran deteksi tepi ini di pergunakan untuk  mencari  penapis  tepi  dari  objek  yang  ada pada  gambar  tersebut.  Selanjutnya  hasil  dari pendeteksian  tepi  inilah  yang  akan  di  jadikan dasar  untuk  mencari  fiture  dari  gambar-gambar tersebut  yang  nantinya  di  harapkan  dapat memisahkan dan mendefinikan atau mengkasifikasikansebuah gambar apakah gambar tersebut  merupakan  gambar  yang  di  buat  di  luar ruangan (outdoor) ataukah termasuk gambar yang berada dalam ruangan (indoor).
Pada awal disini input yang di pergunakan adalah gambar  dari  hasil  kamera,  dari  input  tersebut  di kelola untuk di jadikan gambar grayscale, dimana konversi  gambar  grayscale  ini  di  perunakan untuk  menyederhanakan  nilai  dari  gambar  yang semula  menggunakan  RGB  dengan  harapan hasilnya  tersebut  lebih  cepat  dalam  hal pemrosesan  gambar  tersebut.  kemudian  gambar di  proses  dengan  menggunakan  pendeteksi  tepi untuk  di  cari  tepi  dari  objek  yang  ada  pada
gambar  tersebut.  Yang  hasil  dari  pendeteksian tepi  inilah  yang  akan  di  jadikan  dasar  untuk mencari  fitur  dari  gambar  yang  nantinya  di harapkan  dapat  memisahkan  dan  mendefinikan apakah gambar tersebut merupakan gambar yang di buat di luar ruangan atau gambar yang berada dalam ruangan.
Untuk  memperjelas  desain  perancangan  system dapat di lihat pada gambar 2.1 di bawah ini.
Gambar 2.1Bagan Alur

## Pemrosesan Gambar

## 3. Proses Aplikasi
Seperti  dalam  tahap  desain  disini  proses  di lakukan dengan tahap-tahap seperti di bawah ini:

## 3.1 Konversi Gambar ke Grayscale
Dalam  proses  ini  sebuah  gambar  yang  semula adalah  gambar  berwana  di  mana  di  dalam pembacaannya  disini  umumnya  menggunakan
Start
Input Gambar Convert ke Grayscale Gambar Indoor ? Penajaman Gambar Deteksi Tepi Ekstraksi Fiture Gambar Indoor Gambar Outdoor End
gambar  RGB  24  bit  yang  mana  artinya  bahwa untuk  warna  merah  menggunakan  8  bit  warna, warna hijau menggunakan 8 bit warna dan warna biru  menggunakan  8  bit  warna.  Di  dalam konversinya  untuk  mengubahnya  menjadi  warna gray  kita memerlukan penjumlahan warna dari 8 bit tadi dan kemudian kita bagi menjadi 3.

## 𝐺𝑟𝑎𝑦 = 𝑅 + 𝐺 + 𝐵 3
Dan  sebagai  hasil  dari  proses  ini  dapat  di  lihat pada gambar 3.2 dengan gambar sumbernya pada gambar 3.1
Gambar 3.1 Gambar Asli (http://mokkan.com/images/2013/06/indoor- pools-small-attic-indoor-pool-design-with- garden-views-and-lounge-area-a-collection-of- incredible-indoor-pool-design.jpg)
Gambar 3.2 Gambar Grayscale

## 3.2. Proses Penajaman Gambar
Proses  ini  di  lakukan  dengan  tujuan  untuk  dapat mengeluarkan keseluruhan bentuk garis yang ada pada tepi sebuah gambar. Dengan demikian batas antara  gambar  objek  akan  semakin  jelas kelihatan.  Untuk  mengeluarkan  batas  tersebut pada  matlab  di  pergunakan  perintah  “fspecial” dengan type confolusinya menggunakan “unsharp”. Dimana type “unsharp” ini
menggunakan  filter  laplacian  dengan  parameter alfa.  Dengan  nilai alfa antara  0.0  sampai  dengan 1.0. Bentuk pemfilteran type “unsharp” ini adalah sebagai berikut:
1 (𝛼 + 1) −𝛼 𝛼 − 1 −𝛼 𝛼 − 1 𝛼 + 5 𝛼 − 1 −𝛼 𝛼 − 1 −𝛼
Dalam  prosesnya  tiap  pixel  pada  gambar  di kalikan  dengan  filter.  Dan  proses  ini  dapat  di gambarkan dengan rumus :
𝑓 𝑥  ∗ 𝑔 𝑥  = Σ 𝑓 𝛼 𝑔(𝑥 − 𝛼)
dan  hasil  dari  proses  ini  dapat  di  di  lihat  pada gambar 3.3 berikut di bawah ini:
Gambar 3.3. Gambar Hasil Penajaman Gambar

## 3.3 Proses Deteksi Tepi
Proses  deteksi  tepi  ini  juga  menggunakan konvolusi  untuk  proses  pelaksanaan.  Dan  pada proses  deteksi  tepi  ini  di  pergunakan  filter
“sobel”  dimana  bentuk  kernel  filter  dar  sobel adalah seperti di bawah ini :
di  mana  dalam  sobel  ini  terdapat  2  macam  filter yaitu kernel filter horizontal (H) dan kernel filter vertical  (V).  Dan  hasil  pengolahan  dalam  proses ini dapat di lihat pada gambar 3.4 di bawah ini :
Gambar 3.4 Hasil Deteksi Tepi

## 3.4. Proses Deteksi Garis Dengan Hough Transform
Setelah  proses  deteksi  tepi  di  lakukan  kemudian di  lanjutkan  dengan  proses  ekstraksi  ciri  dengan di  dasarkan  pada  garis  dengan  menggunakan deteksi garis dengan menggunakan metode hough transform.  Dan  metode  persamaan  yang  di pergunakan adalah :

## 𝜌 = 𝑥 cos 𝜃 + 𝑦 sin 𝜃
Untuk  prosesnya  kerja  dari  hough  transform  ini seperti  memindahkan  sebuah  gambar  kedalam bentuk gambar yang lain. Dimana semula sebuah gambar  yang  di  wakili  oleh  pixel  dari  posisi  x dan posisi y di transformasikan ke dalam gambar dengan  posisi 𝜌 dan  posisi 𝜃 dengan  perhitungan seperti  rumus  di  atas.  Ilustrasi  system  kerja
hough  transform  dapat  di  lihat  pada  gambar  3.5 di bawah ini.
Gambar 3.5 Transformasi Garis
Dari gambar asli yang di tampilkan pada gambar 3.1 di atas di hasilkan transformasi gambar yang di tampilkan pada gambar 3.6 di bawah ini :
Gambar 3.6 Transformasi Hough

## 4. Hasil Analisa
Dalam  analisa  grafik  disini  objek  gambar  terdiri dari 50 gambar di luar ruangan dan 50 gambar di dalam  ruangan  yang  mana  di  setiap  golongan  di golongkan  ke  dalam  2  bagaian  seperti  untuk gambar  luar  ruangan  di  bagi  menjadi  golongan pertama  objek  luar  alam  bebas  dan  yang  kedua objek  gedung  atau  furniture  luar  rungan. Sedangkan untuk gambar dalam ruangan di bagai kedalam  2  bagaian  yaitu  gambar  dalam  ruangan dengan  isi  tanpa  hiasan  dan  yang  ke  dua  adalah gambar ruangan dengan hiasan.
x y 𝜌 𝜃 Titik Hasil Trasformasi Garis
Dari  hasil  analisa  gambar  yang  di  pergunakan dalam  penelitian  selanjutnya  di  buat  grafik sebagai berikut di bawah ini:
Gambar 4.1 Grafik Indoor Tanpa Hiasan
Gambar 4.2 Grafik Indoor Dengan Hiasan
Gambar 4.3. Grafik Outdoor Alam Bebas
Gambar 4.4. Grafik Outdoor Dengan Gedung 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Jumlah Garis Kelompol Rho Kelompok Theta Panjang Garis 0 50 100 150 200 250 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Jumlah Garis Kelompol Rho Kelompok Theta Panjang Garis 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Jumlah Garis Kelompol Rho Kelompok Theta Panjang Garis 0 20 40 60 80 100 120 140 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
Jumlah Garis Kelompol Rho Kelompok Theta Panjang Garis

## Gambar 4.5. Grafik Rata-Rata Type Gambar

## 5. Kesimpulan
Dari hasil keseluruhan penelitian yang di lakukan disini  dapat  di  simpulkan  beberapa  hal  sebagai berikut :
 Dari  hasil  percobaan  yang  di  lakukan  secara umum  untuk  kondisi  gambar  yang  berada  di dalam  ruangan  akan  memiliki  garis  yang lebih  sedikit  dari  pada  garis  yang  berada  di dalam ruangan.
 Untuk  kondisi  panjang  garis  secara  umum gambar  yang  merupakan  gambar  dalam ruangan  akan  memiliki  panjang  garis  yang lebih  panjang  dari  pada  gambar  yang merupakan gambar luar ruangan.
 Dalam  penggunaan  trasformasi  hough  yang di  pergunakan  untuk  melakukan  sebuah trasformasi  gambar,  di  temui  beberapa kendala untk mentrasformasikan gambar luar
ruangan  (outdoor).  Disini  sering  di  dapatkan kesalahan  dalam  analisa  gambar  seperti  di tunjukkan  dalam  grafik4.3  yang  mana seharusnya gambar tersebut tidak
mengandung garis tetapi dalam analisanya di anggap  sebagai  garis.  Hal  ini  terjadi  karena titik-titik maupun objek-objek tersebut bentuknya  tidak  beraturan  dan  antara  objek
maupun  titik  tersebut  saling  berdekatan. Sehingga  titik  atau  objek  tersebut  di  anggap atau di hitung sebagai garis.
 Dalam  beberapa  gambar  untuk  pendeteksian garis  pinggir  gambar  sering  terdeteksi sebagai garis yang seharusnya tidak terdeteksi sebagai garis.
 Dari hasil analisa gambar masih belum dapat di  pergunakan  untuk  membedakan  gambar atau  melakukan  klasifikasi  gambar  luar ruangan  (outdoor)  atau  gambar  dalam ruangan (indoor). Masih di perlukan metode- metode  yang  lain  sehingga  di  dapatkan  hasil melakukan  klasifikasi  secara  otomatis  dari sebuah gambar.

## Daftar Pustaka
[1] Andrian  Low,  “ Computer vision and Image. Processing”, McGraw. Hill 1991
[2] DH  Ballard  and  MC  Brown,  “Computer Vision”, Prentice-Hall, 1982
[3] Mubarak  Shah,  “Fundamentals  of Computer Vision”, Desember 7, 1997
[4] R.O  Duda  dan  P.E.  Hart,  “Use  of  the Hough  Transformation  to  Detect  Lines and Curves in Pictures”, Communication of the ACM, 15, 1, January 1972, 11-15 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Jumlah Garis Kelompol
Rho Kelompok Theta Panjang Garis Indoor 1 Indoor 2 Outdoor 1 Outdoor 2