Contoh Gambar Citra Binary Options

Contoh iklan Sabun mandi dentro bahasa Inggris bergambar - Contoh Iklan Dalam bahasa Inggris. Salam jumpa buat Teman - teman semua di manapun kalian berada. Di ini artikel, Kami Akan coba membantu Teman - teman yang Lagi mendapatkan tugas Untuk membuat iklan / anuncio Sabun mandi dentro bahasa Inggris. Bicara Sabun soal Mandi, berarti Bicara soal kebersihan badán. Iklan Promosi Sabun mandi juga sering kali Kita jumpai di TV y cin, sebut saja misalnya iklan produk Sabun mandi Lux, Lifebuoy, Dettol, Dove, Citra GIV, Nuvo, Shinzui dan yacido - acostado. jenisnya Berdasarkan, Sabun mandi dikelompokkan menjadi 2, yaitu: 1. Sabun Untuk Kesehatan Contoh dari Sabun Untuk Kesehatan adalah Sabun Lifebuoy, Sabun Dettol, Sabun Nuvo dan Sabun Asepso. 2. Sabun Untuk kecantikan Contoh Sabun Untuk kecantikan adalah Sabun Lux, Dove Sabun, Sabun Citra, Sabun Giv dan Sabun Shinzui. Kedua jenis sabun tersebut memiliki lema yang berbeda. Sebagai Contoh Untuk Sabun mandi Kesehatan misalnya. Eliminar las bacterias en el cuerpo hasta 99. Artinya / terjemahannya adalah. Menghilangkan bakteri di tubuh hingga 99. Sedangkan unguk sabun mandi kecantikan misalnya dengan slogan. Mantener la piel delicada de forma natural. Artinya / terjemahannya adalá: Merawat kulit halus secara alami. Untuk Lebih jelasnya, Kita Lihat saja Contoh iklan Sabun mandi dentro bahasa Inggris di Bawah ini: Contoh iklan Sabun Lux dentro bahasa Inggris Contoh iklan Sabun Lifebuoy dentro bahasa Inggris Contoh iklan Sabun Dettol dentro bahasa Inggris Contoh iklan Sabun paloma dentro de un bahasa Inggris Contoh iklan Sabun Citra dentro de un bahasa Inggris Contoh iklan Sabun Giv dentro bahasa Inggris Contoh iklan Sabun Nuvo dentro bahasa Inggris Contoh iklan Sabun Shinzui dentro bahasa Inggris Contoh anuncio / iklan Promosi produk Sabun mandi Terima kasih telah mengunjungi laman ini, Semoga apa yang Kami sajikan bisa bermanfaat dan silahkan membuka laman de Más sesuai kategori UALT melalui Kotak Pencarian. Pemrograman Matlab Archivo de la categoría: pemrograman merupakan Pengolahan Citra Berikut ini GUI Matlab Untuk mensegmentasi citra kepala hasil pemindaian Imágenes por Resonancia magnética (IRM). Metodio segmentasi citra yang digunakan adalah contorno activo. Pada contoh en el digunakan citra kepala MRI yang ada pada Matlab yang terdiri dari 27 slim tampang axial. Slice citra tersebut kemudian ditransformas menjadi tampang sagitales dan coronal menggunakan transformasi Radon sehingga diperoleh 35 slice tampang sagital, dan 45 slice tampang coronal. Hasil konturing dengan metode contorno activo kemudian direkonstruksi bersama rebanada citra pada masaje-masing tampang dan divisualisasikan secara 3 dimensi. - Leer más - Compartir esto: Citra kepala hasil pemindaian Resonancia Magnética (MRI) yang terdapat pada Matlab terdiri dari 27 slice axial. En la parte superior de la ventana de la interfaz gráfica de usuario de Matlab de la ventana de la ventana de la ventana de la ventana de la ventana de la ventana de la ventana de la vista lateral de 3 dimensiones en la parte superior, sagital, dan coronal. Proses ini diawali dengan, mentransformasi, potongan, rebanada, citra, tampang, aksial, menjadi 35 rebanadas sagitales dan 45 rebanadas coronal menggunakan transformasi radon. Setelah itu dilakukan rekonstruksi de la citada sehingga dapat divisualisasikan dalam bentuk tiga dimensi. Comparta esto: Adelanto de la lente de la memoria para el reconocimiento de caracteres ópticos, reconocimiento de huellas dactilares, documento de prosecución. Adelgazamiento melodía perpindahan titik atau lapisan dari suatu pola sampai semua garis menjadi singel pixel. Hasil dari conjunto garis disebut esqueleto dari suatu objek. Tidak ada definición matematika dari esqueleto menampilkan berbagai macam metode adelgazamiento dalam suatu pola menúju ke berbagai macam hasil pula. Cara yang unum untuk mengekstrak esqueleto mengandung memindahkan / menghapus, disetiap iterasi, semua borde píxeles kecuali pixel yang menjadi esqueleto tersebut. Edg e píxeles menunjukkan batas yang ada di sebuah patern. Adelgazamiento por el uso de pentagrama de dalam operasi analisis de citra seperti pada pengenalan karakter, pengenaan sidik jari, dan pemrosesan dokumen. Proses adelgazamiento mengidentifikasi piksel-piksel dari suatu objek yang dianggap mewakili bentuk objek tersebut, dan digunakan untuk mengekstrak fitur dari suatu objek pada sebuah citra. Pada pengenalan pola, adelgazamiento digunakan untuk mereduksi pola biner ke representasi esquelético. Operasi adelgazamiento digunakan untuk mengambil rangka septbal satu piksel dari citra, dengan cara membuang titik-titik atau capa terluar dari citra sampai semua garis atau kurva hanya setebal satu piksel. Kerangka yang dihasilkan disebut sebagai esqueleto. Yang dianggap merepresentasikan bentuk objek. Pada imagen berbentuk garis, esqueleto menunjukkan semua informasi dari objek aslinya. Komponen-komponen dari skeleton. Yayu posisi, oriente, dan panjang segmen-segmen garis esqueleto mewakili garis-garis yang memberntuk imagen. La composición de la imagen de fondo de la imagen es una imagen de la imagen. Misalnya panjang dari suatu bentuk dapat diperkirakan dengan memperhitung kan ujung-ujung dan titik terjauh pada esqueleto. Ada berbagai macam metodo atau algoritma adelgazamiento. Dan masing-masing memberikan hasil yang berbeda. Kebanyakan algoritma adelgazante bersifat iteratif. Pada sebuah iterasi, piksel-piksel-edge, dieksavis, berkskan, kriteria-kriteria, tertútuk, menentukan, apakah, harus, dibuang, atau, tidak. Ada juga beberapa algoritma pada komputer-komputer yang bekerja secara sekuensial dan paralel. Pada algoritma sekuensial, untuk memproses suatu piksel pada suatu tahap digunakan hasil pemrosesan pada iterasi sebelumnya dan hasil iterasi pada tahap yang sedang berjalan. Sedangkan pada algoritma paralel, keputusan untuk membuang suatu piksel hanya bergantung pada hasil dari iterasi sebelumnya. Selain adelgazamiento dikenal juga skeletonizing. El adelgazamiento de los diasumsikan sama dengan skeletonizing. Tetapi adelgazamiento berbeda dengan skeletonizing. Misalnya pada citra persegi panjang yang terisi penuh, adelgazamiento menghasilkan satu Garis, sedangkan skeletonizing menghasilkan satu Garis dengan Cabang-pada Cabang ujung-yang ujungnya mengarah ke ujung-ujung persegi panjang. Sebagian dari adelgazamiento algoritma adalah iterativo, di sebuah iteraksi, borde píxeles diperiksa oleh berbagai kriteria untuk memutuskan apakah bordes pixel harus dipindahkan atau tidak. Ada berbagai macam algoritma thining di sekunsial dan paralel komputer. Algoritma sekuensial menggunakan hasil dari iterasi sebelumnya dan hasil didapat dari sejauh mana iterasi berlanjut di (dalam) iterasi yang sekarang untuk memproses pixel yang sekarang. Dengan begitu pada titik manapun di (dalam) suatu iterasi sejumlah pixel telah diproses. Hasil tersebut bisa digunakan untuk langsung memproses pixel berikutnya. Dengan ALGORITMA hasil pararel, hanya dari iterasi destacada yang mempengaruhi Untuk memindahkan sebuah titik yang Sedang diiterasi, membuat hal ini sesuai hardware memproses Untuk dengan yang pararel seperti matriz prosesor. Sebagian es una de las mejores empresas del mundo. Salah satu algoritma bisa menggenenerate esqueleto yang bagus untuk bentuk tertentu tetapi bisa saja menghasilkan esqueleto yang buruk dengan bentuk yang lain. Sangat unidireccional para la limpieza de la cosecha y el desbordamiento del algoritmo secara umum yang bisa digunakan untuk berbagai macam bentuk. Sebenarnya adelgazamiento de los tugas yang mudah untuk manusia. Diantaranya bisa meng delgado suatu patern dengan variasi patern bentuk tanpa kesulitan. UIT Nampak bahwa dpertama kali dia memahami bentuk secara, kemudian mengaplikasikan berbagai macam bentuk algpritma Untuk Meng delgada bentuk yang berbeda dari Bagian yang berbeda dentro de un patern sama mundial yang. Sebagai hasilnya, Esqueleto yang dibujo manusia biasanya dijadikan referensi dari suatu esqueleto. Fakta ini bisa sangat menolong untuk proses adelgazamiento. Salah satu Cacat yang umum dari Suatu ALGORITMA adelgazamiento adalah kelainan bentuk esqueleto yang digenerate di Ujung dan daerah silang seperti yang ditunjukan di Gambar 1. Masalah ini en relieve ketika menggenerate esqueleto Dua píxeles p1 p2 dan menjadi berhubungan seperti Gambar 2 (a) Clasificación no dan seperti Gambar Di 2 (b). Cacat yang lain adalah generasi dua píxeles skeletonrangka lebar / luas untuk daerah yang dibengkokkan. Masalah inti timbul diakibatkan píxel yang ditunjukan pada gambar 2 (a) berhubungan seperti gambar 2 (b). Hal tersebut bisa dilihat sebagai dua masala yang saling kontradiksi dan oleh karena itu harus ada kompromi diantara keduanya. Problema konektivitas dan gruesa skelelon sering dialami oleh Banyak ALGORITMA ketika hasil Bagian luar lapisan píxel dari Suatu obyek dipindahkan / dihilangkan dan mengakibatkan struktur dari hasilnya tidak diketahui sejauh iterasi tersebut berjalan. Di kasus tersebut, batasan dikenalkan untuk memastikan conectividad sehingga sedemikian rupa kejadian doblemente grueso esqueleto terjadi. Untuk kasus pararel algoritma, solusi telah dibagi menjadi beberapa sub iterasi untuk mendapatkan informasi tentang tetangga pixel. B. Karekteristik Esqueleto Pada bagian ini akan membates tentang karakteristik yang umum dari esqueleto dan beberapa istilah yang berkaitan dengan esqueleto. Suatu imagen biner yang menguraikan suatu 2D píxeles de la matriz (gambar 4). Yang obyeknya membentuk primer plano Q 1 imagen ini diwakili oleh satu establecer punto oscuro sedang fondo Q 8217 sesuai dengan satu establecer punto blanco. Untuk pixel yang telah ditentukan yaitu p ada delapan vecinos n 0, n1. N 7. Subgrupo dengan yang menandakan arah tetangga dari p, berkenaan dengan eje x (Gambar 5). Untuk n i. Arahnya adalah i45176. Los vecinos dengan el subcrito dikenal sebagai D-neigbours, yang dapat diakses p dengan pindah ke suatu arah vertikal atau horisontal. Vecinos lainnya disebut I-Vecinos, yang dapat diakses dari p dengan 45 176. Jika p adalah punto oscuro dan salah satu dari 8 vecinos n i adalah oscuro juga, p dan n i disebut 8-conectado. Jika p adalah dark dan salah satu dari empat D-vecinos n 2i adalah juga oscuro. P dan n 2i dikatakan 4-conectado. Jika p 0 dan p m adalah dua pun oscuro pada obyek yang sama, ada suatu alur, yang dapat menjelaskan suatu rantai tentang puntos oscuros p 0. P 1. pm . Dengan masing masing pasangan píxel yang berurutan, p i dan p i 2 menjadi neghbours dari yang lain. Jika semua tetangga masing-masing en dipertimbangkan, p 0 dan p m disebut 8-conectado. Jika hanya D-vecinos yang dipertimbangkan, p 0 dan p m maka disebut 4-conectado. Suatu obyek disebut 8-conectado jika semua pasangan punto berada dalam obyek 8-conectado dan disebut 4-conectado jika semua pasangan punto berada dalam obyek 4-conectado. Esqueleto karakteristik esenciales de Berikut merupakan: Konektifitas harus dipelihara. Jika objek terhubung, esqueleto hasilnya juga harus terhubung. Umumnya, 8- conectividad harus dijaga untuk primer plano, dan 4- connectivity harus dijaga untuk background. Erosi yang berlebihan, el diesgah. Titik ujung dari esqueleto harus ditemukan secepat mungkin, seingga panjang esqueleto tidak memendek, sehingga benar-benar simplepresentasikan citra aslinya. Esqueleto tidak boleh dipengaruhi ruido. Ruido adalah gangguan-gangguan kecil yang bukan merupakan bagian dari esqueleto. Dan akan sering dihasilkan berupa ekor / cabang dari adelgazamiento. Panjang ekor ini harus diminimalkan. Penggunaan 8- conectividad untuk primer plano sangat penting, karena jika menggunakan 4- conectividad. Esqueleto akan memiliki ketebalan 2 piksel, seingga tidak sesuai dengan esqueleto yang dihasilkan. Tetapi penggunaan 8- conectividad juga memiliki efek samping, yaitu esqueleto yang dihasilkan pada sudaut atau persimpangan akan terdistorsi (terjadi eror), terutama jika citra aslina sangat tebal. C. Algoritmo de adelgazamiento de Jenis-Jenis 1. Algoritmo de adelgazamiento secuencial y paralelo Algoritmo adelgazamiento telah dipelajari secara ekstensif dalam pengenalan pola dan pemrosesan citra. Macam-macam urutan dan paralel dari algoritma adelgazamiento sudah tersedia di dalam literatur. Semuanya mempunyai kelebihan dan kelemahannya tersendiri. Secuencial adelgazamiento método terdiri dari iterasi penghapusan titik gelap sepanjang tepi pola sampai pola itu menipis menjadi satu piksel garis tergambar. Titik tepi dari pola diidentifikasikan dengan tes pada 8 tetangga. Titik teppi terhapus dengan cara penghapusannya: Jangan menghapus titik akhir Jangan memutuskan sambungan pola Jangan menyebabkan erosi yang merusak Panda algoritma yang berbeda, prueba de la cara de la cara yang berbeda. Algoritmos secuenciales memerlukan sedikit memori. Secuencial algoritmos de la imagen de fondo para el mapa de bits. Dapat dikatakan waktu kompleksitasnya tergantung pada ukuran mapa de bits. Kompleksitas juga tergantung pada operasi yang diperlukan untuk perkiraan titik tepi. Operación en el interior de la tapa de la tapa de la sampada pola benar-benar tipis. Waktu kompleksitas dapat berkurang jika objetivo memiliki titik-titik luar. Pada teknik penelusuran permukaan, permukaan mengggambarkan tepi sebuah objek yang telah ditelusuri di setiap iterasi. Setelah permukaan selesai ditelusuri dan perkiraan urután piksel ditemukan berupa sketsa piksel atau bukan, permukaan dihapus. Pada iterasi berikutnya, permukaan yang baru ditelusuri dan operasi dilakukan berulang-ulang sampai semu titik yang tidak aman terhapus. Sama persis seperti algoritmos secuenciales, algoritmos paralelos juga memakai cara mengunjungi semua titik piksel pada mapa de bits untk menemukan titik gelap. Lalu titik-titik gelat diklasifikasikan ke dalam titik-titik titik-titik yang lainnya. Hanya titik-titik tepi yang dibutuhkan. Tes bisa mempengaruhi beberapa titik tepi dari 8 tetangga untuk memperkirakan apakah mereka titik pemisah, titik akhir, atau titik tidak aman. (Titik pemisah 8211 penghapusan titik ini akan memisahkan hubungan, titik akhir 8211 titik pada akhir permukaan, titik tidak aman 8211 penghapusan titik iniciadak akan mempengaruhi sketsa). Titik tidak aman akan dihapus pada akhir proses. Titik-titik akhir dan titik-titik pemisah diambil sebagai titik aman dan seharusnya tidak dihapus. Algoritmo secuencial de Seperti, algoritmo paralelo de los algoritmos paralelos y de los algoritmos paralelos de los algoritmos paralelos de los algoritmos secuenciales de Seperti. Jumlah operasi akan sesuai dengan mapa de área de luas. Setiap titik gelap tela ditemukan titik-titik tepinya. Jumlah operas akan sesuai dengan luas área objek setiap melewati telusuran, Jumlah yang telusuran berhubungan dengan ketebalan objek Tetapi pada penggunakan cara paralela, waktu yang dibutuhkan lebih sedikit daripada algoritmos secuenciales. Meskipun algoritmos paralelos lebih cepat, ada beberapa masala pada algoritma itu seperti kasus pada arsitektur proses algoritmos paralelos. Pada beberapa algoritmos paralelos, piksel dengan lebar 2 akan dihapus pada awal penelusuran, titik-titik pada kedua sisi garis tidak akan memisahkan hubungan pola bila titik-titik itu ditelusuri terpisah. Bila kedua sisi ditelusuri dengan cara paralelo menggunakan hasil dari proses sebelumnya, titik-titik itu akan dihapus secara berurutan karena hasil dari penghapusan satu pihak tidak diketahui oleh pihak yang lain pada saat yang bersamaan. Di sinilah masalah dimana beberapa proses paralelo berbagi memori yang sama. Pada algoritma adelgazamiento, prendas de vestir de los hombres y las mujeres, seharusnya menggunakan piksel dan 8 tetangganya secara eksklusif, Pada proses paralel adelgazamiento, ini bukan masalah. Nyatanya, kebutuhan dari subiteraksi yang berbarengan pada paralelo algoritmo dan kemungkinan dari kesalahan penelusuran dua piksel yang bersebelahan pada pola dapat menyebabkan kesalahan fatal. Pada algoritmo paralelo, sebuah piksel diproses pada base penelusuran sebelumnya, maka ketika piksel diperhitung kan dalam paralel, semua piksel akan dihapus. Máscara de la masala que se coloca en la piña, satu yang bisa terlihat pada penjelajahan pola dan teknik paralel, piksel dihapus dari pola tanpa tahu apa yang akan terjadi pada objek yang tersisa. Hasilnya, sema piksel akan terhapus atau de kurva tebal akan tetap tebal setelan iterasi terakhir. Solusinya adalah harus memikirkan hasil-hasil lebih jauh lagi pada pemrosesan piksel saat ini. Jika piksel mau dihapus, pola baru yang akan tampilkan menjadi de fondo dapat diperhitungkan. Kapan pola diproses, sebuah bagian dari pola baru diolah agar setiap piksel pada pola dikunjungi. Bagian itu dicari titik-titik pemisah dan informasi ini tersedia ketika sub-urutan piksel pada urutan atau urutan berikutnya telah dikunjungi. Pada akhir iterasi, pola baru akan tersedia para la venta berikutnya tanpa menghapus pola yang lama. Setiap saat, algoritma ini akan menyelesaikan pengetahuan dari apa saja yang tersisa dari sebuah objek ketika pola itu dihapus. 2. El Algoritmo de Dilución del Eje Medial Salah satu algoritma yang biasa digunakan untuk melakukan proses adelgazamiento adalá algoritma Eje Medial. Algoritma ini merupakan algoritma yang paling awal digunakan untuk melakukan proses adelgazamiento. Transformasi medial Eje dari Suatu Himpunan S adalah Himpunan titik tengah dan radio dari Lingkaran terbesar yang terdapat di S, atau dengan kata permanecido Himpunan titik pada S yang memiliki de un radio de terjauh dari S8217. Dari hal tersebut terlihat bahwa sebenarnya ALGORITMA ini berusaha Untuk mencari Jalan tengah di antara batas batas-S yang berlawanan dibentuk oleh sudut bisectriz Dari-batas batas S. Akan tetapi, titik-yang titik dibentuk dengan Cara ini belum tentu merupakan titik-yang 8 titik - conectado. Sehingga keterhubungan antar titik harus diperhatikan dengan melihat apakah piksel yang dipilih di baris tertanu dángan baris sebelumnya apakah mereka 8- conectado. Jika tidak maka harus dibuat lintasan 8- conectado yang menghubungkan kedua titik tersebut. El método se utiliza para la ordenación de la memoria, el secuestro y el sistema de búsqueda de un algoritmo-algoritma dilución yang lain. Algoritma ini dapat bekerja dengan baik apabila daerah yang diproses merupakan daerah yang lurus dan tidak terdapat banyak ruido. Hal ini dikarenakan metode Eje medial ini sangat sensitif terhadap noise. 3. ALGORITMA Adelgazamiento binario Región ALGORITMA ini adalah ALGORITMA Untuk citra mosquetón, dimana fondo piksel citra bernilai 0, dan piksel primer plano (región) bernilai 1. ALGORITMA ini cocok digunakan Untuk bentuk yang diperpanjang (alargada) dan dentro de un aplikasi OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) . Algoritma ini terdiri dari beberapa iterasi, dimana setiap iterasinya terdiri dari 2 langkah dasar yang diaplikasikan terhadap titik contour (titik batas) región. Titik contorno ini de Dapat didefinisikan sebagai sembarang titik yang pikselnya bernilai 1, dan memiliki palidez sedikit 1 piksel dari 8-yang tetangganya bernilai 0. Gambar berikut ini titik mengilustrasikan contorno p 1 Dan 8-tetangganya: Langkah Pertama dari sebuah iterasi adalah menandai semua titik contorno dihapus Untuk, titik jika contorno tersebut memenuhi syarat-syarat berikut: Dimana N (p 1) adalah jumlah dari Tetangga titik contorno p 1, yang pikselnya bernilai 1, yaitu: Dan S (p 1) adalah banyaknya transisi 0-1 dari je de calificación piksel P2, p3. P8, p9 secara berurutan. Misalnya, Untuk p je de calificación 2, p 3. p 8, 9 p seperti di Bawah ini: Kondisi (a) dilanggar jika titik contorno p 1 memiliki hanya satu atau tujuh Tetangga dari 8-yang tetangganya pikselnya bernilai 1. Jika titik contorno p 1 Hanya memiliki satu tetangga, hal ini mengakibatkán p 1 adalah akhir dari esqueleto, sehingga tidak boleh dihapus. Jika p 1 memila tujuh tetangga dan jika p 1, maka akan menimbulkan erosi pada región yang bersangkutan. Kondisi (b) dilanggar jika titik contorno merupakan región dengan satu piksel. Sehingga jika titik tersebut dihapus, akan mengakibatkan pemutusan segmen dari esqueleto selama operasi adelgazamiento. Kondisi (c) dan (d) akan dipenuhi mínimo jika p 4 0, atau p 6 0, atau (p 2 0 dan p 8 0). Jika p 4 0 menunjukkan titik contorno berada pada batas timur región. Jika p 6 0 menunjukkan titik contorno berada pada batas batas selatan región. Sedangkan jika p 2 0 dan p 8 0 menunjukkan titik contorno berada pada batas utara-barat región. Serupa dengan syarat (c) dan (d) pada langkah I, syarat (c8217) dan (d8217) pada langkah II dipenuhi mínimo jika p 2 0, atau p 8 0, atau (p 4 0 dan p 6 0). Setelah Langkah 1 selesai, Langkah 2 terhadap diterapkan titik contorno dari hasil Langkah 1 destacada, yaitu: Langkah I diterapkan ke selutuh titik batas pada citra biner. Jika satu atau Lebih syarat dari letra a, b, c, d tidak dipenuhi, titik tersebut tidak Ditandai untuk dihapus. Sebaliknya, jika semua syarat terpenuhi, maka, titik, tersebut, y otros. Titik 8211titik batas tersebut tidak dihapus terleboh de dahulu, sampai semua titik batas dievaluasi. Hal ini mencegah perubahan struktur datos selama eksekusi algoritma. Setelah langkah Yo selesai dievaluasi terhadap semua titik batas, titik-titik yang diberi tanda dihapus (misalnya dengan cara mengubah nilai piksel dari 1 ke 0). Kemudian setelah itu, langkah II diterapkan ke citra hasil proses dengan langkah I. Dari keterangan di atas, dapat diambil kesmpulan bahwa 1 iterasi dalam algoritma adelgazamiento ini terdiri dari 4 langkah. yaitu: Menerapkan Langkah I Untuk menandai titik batas yang Akan dihapus Menghapus semua titik batas yang sudah diberi tanda Menerapkan Langkah II Untuk menandai titik batas yang Akan dihapus pada citra hasil pemrosesan dengan Langkah I Menghapus titik batas yang sudah diberi tanda Langkah me dan II berulang diterapkan - ulang, samapai, tidak, ada, lagi, titik, yang, bisa, dihapus. El algoritmo del algoritmo del algoritmo del algoritmo del algoritmo del algoritmo del algoritmo del algoritmo del algoritmo del algoritmo del algoritmo del algoritmo del algoritmo. 4. Algoritmo de adelgazamiento por generación de contornos Algoritma ini adalah teknik urutan yang lain. Pada metode ini, citra binario yang diberikan representasikan ole kode berantai. Kode berantai diolah untitk setiap pola tertutup pada objek, dan kelangsungan dari rantai berlawanan arah jarum jam untuk pola luar dari objek dan searah jarum jam untuk pola dalam lubang. Pola juga diperhitungkan sebagai urutan dari rantai dari titik tepi. Urutan piksel ditampilkan dalam bentuk código de Freeman, yang merupakan urutan, penempatan ke piksel berikutnya di dalam bagian. Untuk 8 arah pola, dir (i) rango de dalam 0 sampai 7 menampilkan 8 kelangsungan seperti terlihat pada Figura 5. Sebagai algoritma iterasi, Setelah menggambar pola pertama, algoritma melewati beberapa iterasi. Di setiap iterasi, pola yang merupakan tepi dye sebuah objek akan ditelusuri. Iterasi berhenti pada pola kecil-kecil ketika tidak ada más tarde titik tidak aman pada pola. Ketika operasi selesai, yang tersisa hanyalah sketsa. Ini adalá algoritma yang efisien sama seperti metodo memeriksa citra hanya sekali untuk menghasilkan sketsa dari objek. Setelah itu, los iterasi pola baru dihasilkan dari pola yang telah ada dan proses berulang sampai sketsa terakhir muncul. Tetapi masalah utamanya adalá ketajaman dari sketsa berkurang pada sudut dan titik menyilang. Ini sesuai fakta bahwa 8 puntos de interés. Bila citra sudah tipis, ini memberikan kepuasan pada hasil, tetapi sama seperti ketebalan de citra bertambah, ketebalan sketsa akan berkurang. 5. Algoritmo híbrido Adalah penggabungan dari adelgazamiento algoritmo yang sudah ada, algoritmo menghasilkan baru dengan gabungan kelebihan dari algoritma terdahulu. Algoritmos híbridos Jenis-jenis. a. Gabungan Algoritmos locales de adelgazamiento d engan Algoritmos no locales Keuntungan utama dari algoritmos de adelgazamiento locales adalah kecepatannya dan simple, tapi kekurangannya adalah pada peninjauan datos yang tidak nyata. Pendekatan seperti itu baik pada daerah yang diperpanjang seperti trazos aislados, tapi gagal pada trazo intersecciones. Algoritmos no locales lebih baik pada intersección de trazos atau ruidosos golpes, tapi dapat juga menjadi rumit dan lambat. Algoritma ini mempunyai dua keuntungan: Pertama, kemampuan mengidentifikasi dengan cepat área pola yang di-fino dengan baik menggunakan métodos locales dan yang menimbulkan ambiguitas. Kedua, kamampuan menghasilkan evaluasi yang lebih detil, menggunakan konteks, área de pada yang tidak sukses di-delgado. Algoritma ini dapat mendeteksi que mengurangi jumlah kekeliruan, mengurangi sensitivitas umbral, dan mengurangi sensitivitas locales de ruido. Algoritmo en un método local para obtener una imagen del esqueleto. Strokes yang diperpanjang dan mempunyai rentang variasi lambat di-thin dengan benar. Dengan menggunakan strokes yang di-thin kembali ke bentang asli mereka, dengan el proceso local y el dato de la diatriba y el dato de la muerte de la muerte de un movimiento de satu, lalu melabelinya sebagai ambigu. Metode no local lalu digunakan hanya pada daerah ini. Berikut ini komponen algoritmanya: Hipotización inicial del esqueleto del esqueleto, regeneración, y detección de la ambigüedad e interpretación del movimiento. Esqueletización inicial. Meng-generar el esqueleto inicial hipotesis maka, cukup menggunakan salah satu adelgazamiento algoritmo yang menyediakan dan memperbolehkan rekonstruksi. Tujuannya untuk mengidentifikasikan daerah pada imagen yang dengan mudah di-delgado dengna benar dan menggunakan daerah tsb untuk mendukung sisa bagian dari pola. Identificación del accidente cerebrovascular. Pada imagen esqueletizada kita membagi esqueleto menjadi fragmento pada akhir dan puntos de unión (pixel dengan tetangga tiga atau lebih). Kemudian membuat rótulo yang unik pada masaje-masing kontur dan mencoba menjabarkan keunikan hipotesa dengan membalik proses local adelgazamiento unguia menghasilkan esqueleto kepada sebuah aproksimasi pola asli. Digunakan dua metode untuk regenerasi. Jika pengukuran jarak sederhana dari masing-masing kontur piksel ke ujung pola, kita bisa meletakkan tanda pada tiap piksel esqueleto dengan jarak yang sesuai. Hasilnya adalá representasi pendekatan dari pola asli. Versi kedua menggunakan rata-rata lebar seluruh segmento pada masing-masing piksel pada segmen. Ini membantu mengurangi ruido pada atau dekat cruces yang bisa menurunkan akurasi perhitungan jarak. Selama regenerasi, semua daerah yang dapat dihasilkan oleh lebih dari satu kontur esqueleto ditandai pada imagen (mis. Lebih dari satu hipotesis menghasilkán lebih dari satu tanda). Daerah ini ambigu kita tidak dapat mengasumsikan sudah di-delgado dengan benar. Kemudian kita memproyeksikan daerah ini kembali ke adelgazamiento imagen hipótesis, dan mencari bagian mana dari hipotesis esqueleto awal menghasilkan esqueleto fragmentos yang ambigu. Interpretación y reconstrucción de accidentes cerebrovasculares. Perkiraan orientasi ini dihitung dari rata-rata kecuraman dari k dekat tetangga, perkiraan lebar dihitung dari hasil escanear imagen asli pada arah ortogonal. Gambar 1 a memperlihatkan imagen asli dengan esqueleto asli saling menimpa dan daerah yang rentan ambigu diberi tanda. 1 b memperlihatkan esqueleto yang berpotongan digunakan unguia orientada hacia el punto akhir yang digunakan sebagai poin patokan. Gambar 1 c memperlihatkan informasi lebar ditimpakan pada esqueleto yang saling berpotongan. Tujuannya menciptakan orientasi dan informasi lebar pada puntos de anclaje puntos de anclaje perpotongan untuk menciptakan koneksi yang halus antara puntos de anclaje. Pengukuran tingkat kehalusan tidak dibicarakan disini. segundo. Gabungan Método del Eje Medial d engan Método de Generación de Contorno Metode ini meminimalisasi masala penyusunan kembali bentuk esqueleto pada corner points. Algoritma ini memiliki lima langkah. Pada langkah pertama, seperti adelgazamiento algoritmo lain, menghilangkan ruido pada entrada de imagen. Ini membantu untuk menghindari tambahan ujung dan bermacam-macam distorsi. Digunakan algoritma penghalusan yang terdiri dari ventana 3x3 melalui binario imagen dan membandingkan posisi piksel tengah dengan 8 tetangganya untuk memutuskan apakah apakah nilai piksel perlu dipertahankan atau dimodifikasi. Kemudian, image image, menjadi daerah horizontal, vertikal dan kurva, berdasarkan, panjang, tiap, langkah (alquiler de paneles de gelatina, yang, bersambung, pada, kolom), membandingkan, mereka, dengan rata-rata ketebalan. Setelah segmentasi, bergantung pada tipe daerah, metodo yang sesuai diaplikasikan untuk menipiskan daerah. Pada tahap ini esqueleto de semua daerah di-generate terpisah. Esqueleto kemudian dihubungkan untuk menghasilkan esqueleto akhir. Akhirnya peru ada proses untuk menghilangkan beberapa punta yang tidak penting dan menjaga esqueleto sebagai kesatuan unidad lebar. Contoh penggunaan Algoritmo híbrido (hasil Gabungan método del eje mediano dengan método de generación de contorno). 6. Susan Binary Post-Procesamiento Proses adelgazamiento yang dihasilkan dari SUSAN binario post-procesamiento mengikuti beberapa aturan sederhana yang membuang borde puntos palsu atau yang tidak diinginkan, lalu menambahkan puntos de borde yang seharusnya dilaporkan namun tidak ada. Dapat dibagi ke dalam 3 kategori. Puntos de borde de Membuang palsu atau yang tidak diinginkan, puntos de borde menambahkan baru, dan puntos de borde mengubah ke posisi baru. Aturannya sekarang diurutkan berdasarkan jumlah puntos de borde tetangga yang dimiliki sebuah puntos de borde (dengan aturan 8-tetangga), contohnya dapat dilihat pada gambar: Contoh aturan adelgazamiento yang berbeda. Edge puntos yang baru hanya akan dibujo jika diperbolehkan oleh borde respuesta. Punta del borde de Membuang. Cari tetangga dengan borde respuesta maksimum (tidak nol), borde menyambung, dan mengisi kekosongan dalam borde. Respuesta yang digunakan adalah yang ditemukan oleh etapa inicial dari SUSAN borde detector, sebelum penutupan no maksimum. Respuesta ini diberi bobot yang mengacu pada orientasi borde yang sudah ada sehingga borde tersebut akan tersambung dalam suatu garis lurus. Sebuah el borde dapat dilanjutkan oleh maksimum 3 piksel. Ada 3 kasus yang mungkin. Kalau poinnya menempel pada sebuah garis lurus, bandingkan borde respuesta-nya dengan borde respuesta punta yang berkorespondensi dalam garis. Kalau poin potensial dalam borde lurus punya borde respuesta lebih besar dari 0.7 dari puntos de respuesta sekarang, pindahkan poinnya ke dalam borde dalam garis. Kalau, poinnya, tersambung, dalam, borde, diagonal, buang, punto, tsb. Selain di atas, punnya adalah borde punto yang válido. re. Lebih dari 2 tetangga. Jika puntiaguda de la punta de la aguja del borde del maka de la extremidad del borda del agua del anka de la punta del diámetro. Hal ini akan mengikutsertakan pilián antara poin sekarang dan salah satu tetangganya. Apabila pilihan dibujo dalam cara logis yang konsisten akan dihasilkan borde delgado yang kelihatan bersih. Aturan ini diterapkan ke sinua piksel dalam imagen secara sekuensial dari kiri ke kanan dan dari atas ke bawah. Apabila perubahan dibuat pada imagen de borde maka pencerian poin de sekarang digeser ke belakang lebih dari 2 piksel ke kiri ke ke atas. Berarti alterasi yang iteratif pada imagen dapat dicapai hanya dengan menggunakan algoritma ini sekali jalan. 7. Línea de la cresta más prominente (MPRL) Metode adelgazamiento imagen binaria pada tidak dapat diaplikasikan langsung imagen ke escala de grises, imagen maka escala de grises sering di-treshold untuk menciptakan bagian binario-nya. Proses ini menyebabkan hilangnya informasi berharga pada intensitas dimensi, ketidakseragaman nilai gray-level pada image gray-scale menyebabkan kontur yang tidak seimbang dalam binary image yang di-treshold, menyebabkan kesulitan pada proses thinning binary image. Pendekatan pada image thinning berbasis scale-space ini dapat diaplikasikan baik pada binary maupun gray-scale image, dan meringankan efek ketidakseragaman dalam nilai gray-level dari image gray-scale dan kontur yang tidak seimbang pada binary image. Scale-space terdiri atas image asli pada level skala nol ( t 0) bersama dengan image pada skala dimensi kontinu t yang diturunkan filter Gaussian, dimana t gt 0 adalah varian. Dalam scale-space semua skala dapat diakses secara simultan, juga mempunyai unsur-unsur pembangun dimana pada scale-space yang lebih besar (coarser structure) dapat dilacak ke struktur skala lebih kecil (finer structure), implikasinya finer structure ditutup saat skala bertambah. Dengan prinsip ini dikembangkan metode topografik untuk image thinning dalam scale-space. Metode topografik memperlakukan image gray-scale sebagai permukaan dengan intensitas yang diinterpretasikan sebagai dimensi spasial ketiga (height). Dalam representasi topografik dari image 2-D, peak dijabarkan sebagai sebuah poin pada permukaan dimana gradiennya sama dengan nol, dan turunan kedua pada semua arah adalah negatif. Poin sisi didefenisikan sebagai poin pada permukaan dimana gradiennya nol, turunan kedua dalam satu arah adalah nol dan negatif dalam arah ortogonal, atau jika gradien tidak sama dengan nol, turunan kedua ortogonal terhadap gradien adalah negatif. Point saddle adalah poin pada permukaan dimana gradiennya nol dan turunan kedua pada satu arah adalah negatif dan positif dalam arah ortogonal. Maximum-intensity ridge line (MPRL) pada intensitas permukaan adalah gabungan poin topografik yang signifikan (peaks, point sisi, dan points saddle) dan diinterpretasikan sebagai representasi yang di-thin dari image asli. Dengan meminimisasi turunan spasial kedua dari masing-masing poin topografik signifikan pada skala dalam scale-space ditempatkan Most Prominent Ridge Line (MPRL). MPRL adalah cara dalam scale-space dimana dimensi skala merepresentasikan kesignifikanan struktur pada image awal. Point sepanjang MPRL mempunyai kontras terbesar dengan poin-poin tetangga, membuat mereka tidak gampang terpengaruh pada ketidakseragaman intensitas. Bersama dengan penutupan dari struktur yang lebih baik, metode ini tidak terlalu dipengaruhi boundary noise atau ketidakseimbangan. MPRL diimplementasikan menggunakan struktur data image pyramid untuk meng-approksimasi scale-space dengan image asli pada level dasar. Procedure yang mengikuti sisi kemudian digunakan untuk mengalokasikan MPRL dalam image pyramid. MPRL yang diekstrak digunakan untuk menghasilkan thinned image dalam ruang image 2-D awal. Hal ini dicapai dengan memproyeksikan MPRL dalam scale-space ke level base asli. D. Contoh Aplikasi Salah satu penggunaan thinning dalam aplikasi adalah untuk membantu analisis terhadap pola tertentu. Dalam hal ini, thinning merupakan bagian dari computer vision . Salah satu penerapannya adalah untuk menganalisis pola akar tanaman. Tujuannya adalah untuk mengetahui kebutuhan tanaman akan nutrisi. Aplikasi analisis akar tanaman memiliki prosedur dan metodologi seperti pada gambar berikut: Dalam melakukan analisis terhadap akar tanaman, yang pertama kali harus dilakukan adalah pengambian citra. Citra diambil dengan menggunakan kamera. Kemudian, pada citra yang telah diambil, dilakukan pemrosesan tahap awal ( lower processing ) sebagai persiapan untuk pemrosesan selanjutnya. Citra yang telah melalui tahap awal pemrosesan kemudian disegmentasi. Proses segmentasi terdiri dari dua tahapan. Yang pertama adalah image tresholding dan yang kedua adalah image thinning . Image tresholding berguna untuk memisahkan gambar akar dengan background - nya. Kemudian, proses thinning dilakukan. Contoh hasil thinning adalah pada gambar berikut. Setelah thinning dilakukan, barulah dapat dilakukan analisis terhadap citra. Diantaranya adalah mengukur panjang, sudut, ujung akar, dan celah lateral. Sedangkan mengukur permukaan lateral dapat dilakukan setelah proses tresholding . E. Daftar Pustaka Utami, Annisa, dkk, 2003, 8220Thinning8221, diakses dari google. co. id/searchqthiningdalampengenalanpolaampieutf-8ampoeutf-8ampaqtamprlsorg. mozilla:en-US:officialampclientfirefox-aqthinningdalampengenalanpolaamphlidampclientfirefox-aamppwst1amprlsorg. mozilla:en-US:officialampprmdivnsampeit06iTdC9KIzirAfM9uXuAgampstart0ampsaNampfpaa9c18a922804eb4, pada tanggal 9 April 2011, pukul 19.56 WIB. AS, Baihaki, dkk, 2003, 8220Thinning8221, diakses dari google. co. id/searchqthiningdalampengenalanpolaampieutf-8ampoeutf-8ampaqtamprlsorg. mozilla:en-US:officialampclientfirefox-aqthinningdalampengenalanpolaamphlidampclientfirefox-aamphsggQamppwst1amprlsorg. mozilla:en-US:officialampprmdivnsampeij02iTY7oCMXjrAf8svXxAgampstart10ampsaNampfpaa9c18a922804eb4, pada tanggal 9 April 2011, pukul 20.14 WIB.