## Deteksi Objek Nomor Kendaraan Pada Citra Kendaraan Bermotor

## ( Detection of Vehicle License Objects in Motorized Vehicle Images )
Komariyuli Anwariyah [1]*
[1] Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Qamarul Huda Badaruddin - UNIQHBA, Lombok Tengah, Indonesia
E-mail: yuliaanwariyah@gmail.com
KEYWORDS:

## ABSTRACT
Segmentation, edge Detection, Morphological Reconstruction Motor vehicle police numbers recognation  is one of the most important topics in the process of building a smart transportation system. Also this concept and introduction system will be very useful in various combinations of applications, including in monitoring vehicles when a crime occurs. In this research an object recognition model will be developed by reviewing the size  of  the  object  vertically.  Image  processing  stages  starting  from  the  stages  of  image  size change, image grayscale, edge detection, morphological operations to the segmentation stage. Based on tests conducted, it was found that the implemented model can be used in the process of recognizing vehicle numbers in the image of motorized vehicles KATA KUNCI: ABSTRAK Segmentasi citra, Deteksi Tepi, Rekonstruksi morpology citra Pengenalan  nomor  polisi  kendaraan  bermotor  merupakan  salah  satu  topic  yang  sangat penting  dalam  proses  pembangunan  system  transportasi  cerdas.  Selain  itu  konsep  dan system pengenalan ini akan sangat berguna pada berbagai kombinasi aplikasi, termasuk dalam  melakukan  pemantauan  kendaraan  ketika  terjadi  tindak  kejahatan.  Pada penelitian  ini  akan  dikembangkan  sebuah  model  pengenalan  objek  dengan  meninjau ukuran  objek  secara  vertical.  Tahapan  pengolahan  citra  yang  dimulai  dari  tahapan perubahan ukuran citra, grayscale citra, deteksi tepi, operasi morphologi hingga tahapan segmentasi . Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  didapatkan  bahwa  model  yang diimplementasikan  dapat  digunakan  pada  proses  deteksi  objek  nomor  kendaraan  pada citra kendaraan bermotor.

## I. PENDAHULUAN
Pengenalan  nomor  polisi  kendaraan  bermotor merupakan  salah  satu  topik  yang  sangat  penting dalam  proses  pembangunan  system  transportasi cerdas. Selain itu konsep dan system pengenalan ini akan  sangat  berguna  pada  berbagai  kombinasi aplikasi,  termasuk  dalam  melakukan  pemantauan kendara ketika terjadi tindak kejahatan.
Proses  pengenalan  plat  kendaraan  semaksimal mungkin  harus  dapat  diimplementasikan  pada kondiri citra yang kompleks dengan berbagai sudut pengambilan  gambar.  Berbagai  penelitian  lain terkait  pengenalan  nomor  plat  kendaraan  bermotor telah  dilakukan  diantaranya  oleh  Chao,  et  all.  [1] yang melakukan pengenalan nomor polisi kendaraan pada kendaraan roda empat. Penelitian ini dilakukan dengan  menerapkan  metode extremal  region dan
hybrid discriminative restricted Boltzmann machine . Selain  itu  penelitian  juga  sebelumnya  telah dilakukan oleh Sutar dan Shah pada tahun 2014 yang melakukan  pengenalan  nomor  plat  kendaraan dengan  meningkatkan  proses  segmentasi  [2]. Penelitian tersebut mampu mendeteksi dan mengenali  nomor  plate  kendaraan  secara  baik. Penelitian tersebut  juga difokuskan pada kendaraan roda  empat  dengan  mengambil  citra  belakang kendaraan tersebut.
Pada  penelitian  ini  akan  dikembangkan  sebuah model  pengenalan  objek  dengan  meninjau  ukuran objek secara vertical. Tahapan pengolahan citra yang dimulai  dari  tahapan  perubahan  ukuran  citra, grayscale citra,  deteksi  tepi,  operasi  morphologi hingga tahapan segmentasi.

## II. METODOLOGI
Terdapat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  pada proses pengolahan citra ini diantaranya image resize , grayscale , edge detection , image reconstruction , dan image  segmentation .  Secara  rinci  alur  proses  dapat dilihat pada Gbr. 1.
Gbr. 1 Alur proses deteksi objek

## A. Image Resize
Perubahan ukuran gambar ( image resize) merupakan  proses  untuk  mengubah  ukuran  gambar yang  dinputkan  kedalam  ukuran  gambar  yang  baru yang  selanjutnya  akan  digunakan  pada  proses pengolahan  selanjutnya. Resize  Image dilakukan untuk membuat ukuran seluruh citra input sehingga ukuran pixel matriks dari semua citra yang diproses adalah  sama.  Pada  penelitian  ini  digunakan  ukuran gambar 2200 × 3000 .  Dalam  penelitian  [3] interpolasi bilinier dirumuskan sebagai :
𝐼(𝑥, 𝑦) = 𝑤 1 𝐼(𝑥 1 , 𝑦 1 ) +   𝑤 2 𝐼(𝑥 2 , 𝑦 1 ) + 𝑤 3 (𝑥 1 , 𝑦 2 ) (1) +𝑤 4 (𝑥 2 , 𝑦 2 )
dengan
𝑤 𝑛 = (𝑥 𝑛 − 𝑥)(𝑦 𝑛 − 𝑦) (𝑥 𝑛 − 𝑥 𝑛−1 )(𝑦 𝑛 − 𝑦 𝑛−1 ) (2)
di mana
w n = w 1 , w 2 , w 3 , w 4
Dimana 𝐼(𝑥, 𝑦) merupakan nilai intensitas gambar pada  titik (𝑥, 𝑦) .  Pada  interpolasi  bilinier  intensitas nilai  citra  baru  akan  mengambil  rata  rata  intensitas nilai citra yang ada pada 4 pixel tetangganya. Hasil perubahan.

## B. Grayscale citra
Citra  input  pada  penelitian  ini  merupakan  citra berwarna yang terdiri atas 3 layer yaitu Red, Green dan  Blue  (RGB) .  Pada  tahapan  pengolahan  citra
digital dilakukan perubahan citra dari RGB menjadi grayscale .  Konversi  citra  dari  RGB  ke  grayscale dilakukan dengan persamaaan [4] :
I grayscale = 0.333 I r + 0,50 I g + 1,666 I b (3)

## C. Deteksi Tepi
Deteksi  tepi  merupakan  hal  yang  sangat  penting dalam  pengenalan  sebuah  objek.  Setiap  objek  pada sebuah  citra  cenderung  memiliki  intensitas  yang sama, sehingga titik perubahan intensitas antara satu objek  dengan  objek  yang  lainnya  dapat  disebut sebagai  tepi  [5].  Pada  penelitiaan  pengenalan  tepi gambar  akan  menggunakan  operator prewitt operator ini menggunakan dua kernel matriks ukuran 3x3 seperti dapat dilihat pada Gbr.2 [5] berikut :

## Gbr. 2 Kernel prewitt
Deteksi  tepi  dengan  menggunakan  operator prewitt  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  untuk diterapkan  pada  citra  kompleks.  Pada  Gbr.  3  dapat dilihat hasil deteksi tepi dengan menggunakan kernel prewitt.
y (a)
image resize graysc ale image edge detecti on image reconst ruction image segmen tation Deteksi Objek
(b)
Gbr. 3 (a) Citra grayscale input; (b) citra hasil deteksi tepi

## D. Dilasi
Dilasi merupakan salah satu operasi dalam proses morphologi  citra.  pada  tahap  dilasi  dilakukan perbandingan  nilai  pixel  objek  dengan  nilai  pixel yang  berada  pada  pusat  struktur  elemen.  Apabila nilainya  berbeda  maka  intensitas pixel akan diubah mengikuti  intensitas  objek.  Sehingga  pada  proses dilasi area yang dihasilkan menjadi lebih luas.  Dilasi citra biner dirumuskan sebagai [6] :
𝐴 ⊕ 𝐵 = 𝑈 𝑏 ∈ 𝐵 𝐴 𝑏 (4)
Pada proses dilasi digunakan struktur elemen garis dengan besar 6 dengan sudut masing masing 0 o , 45 o , 90 o dan 135 o yang dirumuskan sebagai [7] :
I dilasi = (I tepi ⊕ SE 0 ) U (I tepi ⊕ SE 45 ) U (I tepi ⊕ SE 90 ) U (I tepi ⊕ SE 135 ) (5)
Melalui  persamaan  tersebut  didapatkan  hasil deteksi  tepi  objek  citra  yang  lebih  beik  seperti terlihat pada Gbr. 4.
(a)
(b)
Gbr. 4. (a) Citra input hasil deteksi tepi; (b) Citra hasil dilasi persamaan 4

## E. Segmentasi
Segmentasi  merupakan  salah  satu  bagian  yang sangat  penting  dalam  proses  pengenalan  objek nomor  kendaraan.  Pada  penelitian  [8]  disebutkan bahwa  segmentasi  merupakan  tahap  pemisahan wilayah  (region)  objek  citra  dengan  latar  belakang citra,  sehingga  akan  memudahkan  untuk  dilakukan proses analisis.
Penelitian  ini  proses  pemisahan  area  dilakukan sebanyak  dua  tahap.  Tahap  pertama  segmentasi dilakukan untuk memisahkan objek area plat nomor kendaraan  dari  citra  kendaraan  bermotor  yang diinputkan.  Tahap  kedua merupakan  proses pemisahan  dan  pemilihan  objek  karakter  yang merupakan nomor plat kendaraan bermotor tersebut.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pemisahan Objek Plat Kendaraan
Proses pemisahan objek plat kendaraan dilakukan untuk  memisahkan  area  objek  plat  dari  citra  badan kendaraan.  Melalui  tahapan  metode  yang  telah dijabarkan  diatas  dilakukan  uji  pada  50  citra kendaraan  bermotor  untuk  mendapatkan  plat  dari nomor kendaraan tersebut.
Pada tahap  pemisahan  ini  didapatkan  plat  nomor kendaraan  yang  telah  dipotong  dan  dipisahkan kedalam satu bagian gambar yang lain. Pada Gbr. 5 dapat  dilihat  tahapan  perubahan  citra  sebelum  dan setelah dilakukan pengambilan area citra. Gbr. 5 (a) merupakan  citra  input  yang  merupakan  citra  RGB yang  selanjutnya  dilakukan  konversi  citra  RGB  ke grayscale dengan persamaan 5 sehingga didapatkan hasil citra seperti pada Gbr. 5 (b).
314   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 1, No. 4, Februari 2020, hlm. 311-317
Citra  grayscale  yang  telah  dihasilkan  selanjutnya dilakukan deteksi tepi area citra untuk mendapatkan tepi  citra  sehingga  memudahkan  proses  seleksi. Hasil deteksi tepi citra seperti tampak pada Gbr. 5 (c). sebelum dilakukan proses pemilihan area objek plat kendaraan  dilakukan  dilasi  dengan  Persamaan  (5) untuk menebalkan garis tepi sekaligus menghubungkan tepi antar objek sehingga memudahkan  untuk  dilakukan  seleksi  selanjutnya. Hasil dilasi citra ini seperti terlihat pada Gbr. 5 (d)
(a) (b) (c)
(d) (e) (f)
Gb 4. (a) Citra input; (b) Hasil konversi RBG to grayscale; (c) Hasil Deteksi tepi citra; (d) Hasil Dilasi citra; (e) Hasil Region Filling; (f) hasil seleksi dan pemotongan area plat
Selanjutnya  dilakukan  region  filling  untuk menandai  area  objek  dari  plat  tersebut.  Pada penelitian  [9]  disebutkan  bahwa  region  filling berbasis  pada  himpunan  dilasi,  komplemen  dan intersection yang dirumuskan seperti Persamaan (6). Selanjutnya  hasil  proses  pada  Persamaan  (6)  dapat dilihat pada Gbr. 5(e).
X k = (X k-1 ⊕ B) Ո A c (6)
𝑘    =   1,2,3,4
Proses  seleksi  selanjutnya  dilakukan  untuk mengambil  area  plat  yang  dilakukan  dengan
melakukan perbandingan area dari setiap objek. Pada tahapan  ini  akan  diambil  objek  dengan  luas  area yang paling tinggi. Adapun algoritma seleksi area ini dirumuskan seperti pada Persamaan (7)
MaksArea = 0; For i = 1 to n{ do area = ObjekArea(i); if (area > MaksArea){ do MaksArea = area;
ListP = {p| p € koordi area Objek} ; }
} (7)
Selanjutnya dilakukan pemotongan area objek plat kendaraan dengan menggunakan algoritma berikut :
For i = Xmin to Xmax For j = Ymin to Ymax Do X = (i – Xmin) +1; Y = (j – Ymin) +1; Val = Gb(X,Y);
GbPlat(X,Y) = Val; End for End for (8)
Berdasarkan algoritma pada persamaan (7) dan (8) didapatkan  hasil  pemotongan  area  objek  plat kendaraan  seperti  terlihat  pada  Gbr.5  (f).  beberapa hasil  seleksi  area  plat  lainnya  seperti  terlihat  pada Gbr. 6.
Gbr. 6 Citra hasil pemotongan area plat nomor kendaraan
Penelitian  lain dilakukan oleh Chao G., el all  [1] yang  membahas tentang pengenalan plat kendaraan bermotor    berdasarkan  perbedaan  ekstrem  antar objek  pada  plat.  Penelitian  tersebut  didapatkan menggunakan  metode transformasi top-hat, vertical edge,  operasi  morphologi  dan  validasi  sehingga didapatkan proses seleksi area plat yang lebih baik. Pada penelitian ini metode seleksi dilakukan dengan perbandingan  area  objek  yang  dihasilkan  pada proses  deteksi  tepi  dan  region  filling  dilakukan. Namun hasil ini belum maksimal mendapatkan area spesifik dari objek yang diharapkan.
Pada penelitian yang dilakukan Hitesh Rajput dan Tanmoy  Som  [10]  pemotongan  area  plat  dilakukan dengan  memperhatikan  curva energi horizontal dan perpindahan  energi  antara  kiri  ke  kanan  untuk mengambil area yang diinginkan secara vertical.

## B. Pengenalan Objek nomor kendaraan
Setelah  dilakukan  pemisahan  area  plat  nomor kendaraaaan selanjutnya dilakukan pemisahan objek karakter  untuk  mengambil  objek  yang  merupakan nomor  polisi  kendaraan  tersebut.  Pada  tahapan  ini kembali dilakukan morphology citra untuk memperbaiki  nilai  citra  dan  mempermudah  proses segmentasi karakter objek.
Operasi  morphology  dilakukan  melalui  proses erosi,  dilasi  dan  proses  rekonstruksi.  Pada  Gbr.  7 dapat dilihat perbandingan hasil konversi citra biner tanpa  operasi  morphology  Gbr.  7  (b)  dan  dengan operasi morphology Gbr. 7 (c)
(a) (b) (c)
Gbr.7 (a) Cira hasil pemotongan area plat; (b) Hasil Konversi Citra Biner Tanpa Operasi Morphology (c) hasil Konversi

## citra biner dengan operasi morphology
Pada  Gbr.  7  (b)  dan  Gbr.  7  (c)  dapat  dilihat perbedan  hasil  konversi,  citra  dengan  operasi morphology  menghasilkan  citra  biner  yang  lebih baik  (Gbr.  7  (b))  dibandingkan  dengan  citra  biner tanpa operasi morphology (Gbr. 7 (c)).
Selanjutnya  dilakukan  seleksi  karakter  nomor polisi dengan melakukan perbandingan tinggi objek. Pada  plat  nomor  kendaraan,  objek  nomor  polisi memiliki ukuran tinggi yang lebih besar dibandingkan  dengan  objek  karakter  yang  lainnya. Sehingga seleksi dilakukan dengan membandingkan ukuran  dari  masing  masing  objek  tersebut.  Seleksi objek dilakukan dengan persamaan 9 berikut :
maxLy =0; for (k = 1 : jumObjek){ Ymin = min(koordinat Y k )); Ymax = max(Koordinat Y k )); Ly = (maxy - miny) + 1; if (Ly >= maxLy) maxLy = Ly; Ymax’ = maxy; Ymin’ = miny;}}
(9)
Persamaan  9  akan  menghilangkan  objek  yang bukan  merupakan  bagian  dari  nomor  polisi kendaraan, sehingga didapatkan hasil seperti terlihat pada Gbr. 8.
(a) (b) (c)
Gbr. 8 (a) Citra input biner; (b) Hasil clear border (c) hasil seleksi objek citra plat nomor kendaraan
Gbr. 8 menunjukkan proses seleksi citra, citra Gbr. 8(a)  merupakan  citra  biner  hasil  yang  diinputkan,
sebelum  dilakukan  seleksi  karakter  terlebih  dahulu dilakukan operasi morphologi untuk membersihkan tepi  citra  dari  objek  –  objek  yang  tidak  diinginkan sehingga  didapatkan  hasil  citra  biner  seperti  pada Gbr.  8(b).  selanjutnya  seleksi  dilakukan  dengan mengacu  pada  nilai  tinggi  objek  secara  vertical (Persamaan  (9))  sehingga  didapatkan  hasil  seperti pada Gbr. 8(c).
Tahap terakhir merupakan proses pemisahan antar karakter  untuk  memudahkan  proses  ekstraksi  ciri dari  citra  yang  nantinya  dapat  dijadikan  sebagai karakteristik  dalam  tahapan  pengenalan  karakter selanjutnya.  Proses  pemotongan  objek  dilakukan dengan  mengacu  pada  titik  maksimum  dan  titik minimum (𝑋 < 𝑌) pada setiap kumpulan citra yang dimiliki.
Gbr. 9. Citra input dan hasil pengenalan objek Nomor kendaraan pada citra kendaraan bermotor.
Berdasarkan  hasil  pemisahan  objek  karakter nomor kendaraan pada citra kendaraan dapat dilihat bahwa hasil yang diperoleh dengan penerapan model diatas  cukup  efektif  untuk  digunakan  pada  proses pengenalan  objek.  Namun  pada  beberapa  citra didapatkan  hasil  yang  kurang  maksimal.  Penelitian yang dilakukan oleh Zang et all [11] segmentasi dan deteksi  objek  dilakukan  dengan  proses  pemetaan warna,  kecerahan  dan  proyeksi  karakteristik  huruf
khusus  yang  ada  pada  plat  mobil  kendaraan  cina, sehingga didapatkan hasil keakuratan sebesar 98%.

## IV. PENUTUP
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan  bahwa  deteksi  objek  nomor  plat kendaraan  bermotor  dengan  mengimplementasikan deteksi  tepi,  operasi  morphologi,  serta  proses segmentasi  dengan  metode  perbandingan  ukuran vertical  objek.  Proses  perbandingan  tinggi  vertical objek  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  karakter yang merupakan bagian utama dari plat nomor polisi kendaraan dengan hasil yang baik.
Penelitian ini hanya dilakukan hingga proses dekeksi objek  nomor  polisi  kendaraan,  pada  penelitian selanjutnya perlu dilakukan ekstraksi ciri objek citra serta pemodelan sistem pengenalan karakter
R EFERENSI
[1] C. Gou, K. Wang, Y. Yao, and Z. Li, “Vehicle License Plate Recognition Based on Extremal Regions and Restricted Boltzmann Machines,” vol. 17, no. 4, pp. 1096–1107, 2016.
[2] P. G. Student, “Number Plate Recognition Using an Improved Segmentation,” vol. 3, no. 5, pp. 12360– 12368, 2014.
[3] T. Acharya and P.-S. Tsai, “Computational
foundations of image interpolation algorithms,”
Ubiquity , vol. 2007, no. October, pp. 1–17, 2007.
[4]
T. Kumar and K. Verma, “A Theory Based on Conversion of RGB image to Gray image,” Int. J.
Comput. Appl. , vol. 7, no. 2, pp. 5–12, 2010.
[5] Ş. Öztürk and B. Akdemir, “Comparison of Edge Detection Algorithms for Texture Analysis on Glass Production,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 195, pp. 2675–2682, 2015.
[6] M. H. Siddiqi, I. Ahmad, and S. Bt Sulaiman, “Weed recognition based on erosion and dilation segmentation algorithm,” 2009 Int. Conf. Educ. Technol. Comput. ICETC 2009 , no. June 2014, pp. 224–228, 2009.
[7] E. Supriyanto, N. A. M. Pista, L. H. Ismail, B. Rosidi, and T. L. Mengko, “Automatic detection system of cervical cancer cells using color intensity classification,” Recent Res. Comput. Sci. - Proc. 15th WSEAS Int. Conf. Comput. Part 15th WSEAS CSCC Multiconference , no. September 2016, pp. 303–307, 2011.
[8] M. R. Kumaseh, L. Latumakulita, and N. Nainggolan, “Segmentasi Citra Digital Ikan Menggunakan Metode
Thresholding,” J. Ilm. Sains , vol. 13, no. 1, p. 74, 2013.
[9] K. Anwariyah and D. Sofyan, “Pemodelan Segmentasi Sel Epitel Serviks Pada Citra Digital PAP SMEAR,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 1, no. 2, pp. 96–105, 2019.
[10] H. Rajput, T. Som, and S. Kar, “An automated vehicle license plate recognition system,” Computer (Long. Beach. Calif). , vol. 48, no. 8, pp. 56–61, 2015.
[11] D. Zang, “Vehicle license plate recognition using visual attention model and deep learning,” 2020.