Analisis dan Implementasi Metode Fourier Descriptors dan Color Histogram pada Content Based Image Retrieval

ABSTRAKSI: Saat ini pencarian image berbasis teks sudah tidak efektif lagi karena adanya penilaian subjektif dari user dalam merepresentasikan suatu image, karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat menangani pencarian image menggunakan inputan berupa image. Pencarian menggunakan query image didasarkan atas kemiripan ciri suatu image atau disebut dengan content based, ciri yang dimaksud dapat berupa bentuk, warna atau tekstur. Untuk mengetahui seberapa akuratkah pencarian image menggunakan content based maka dalam tugas akhir ini akan dibuat sebuah aplikasi Content Based Image Retrieval (CBIR). Untuk mendapatkan ciri imagenya digunakan suatu metode pengekstrakan ciri yaitu color histogram untuk mengekstrak ciri warna dan fourier descriptors untuk mengekstrak ciri bentuk.Untuk mendapatkan image retrieved, langkah pertama adalah user menginputkan image query, kemudian image tersebut diekstrak menggunakan color histogram dan fourier descriptors sehingga didapat ciri warna dan ciri bentuknya. Ciri image inilah yang akan dibandingkan dengan ciri image database menggunakan metode similarity. Semakin tinggi nilai similaritynya maka image tersebut dikatakan semakin mirip. Dalam sistem ini digunakan empat kelas image yaitu Apple, Cup, Face dan Rose setiap kelas berisi 30 image yang memiliki ukuran 256 x 256 pixel dan bertipe file BMP, nilai similarity bisa dipilih dari 100% sampai 0% sesuai dengan keinginan user. Untuk membatasi image yang ditampilakan disediakan nilai threshold yaitu 10, 20 dan 30Hasil dari tugas akhir ini adalah sebuah aplikasi yang dapat digunakan dalam proses pencarian image dan dapat menganalisis seberapa akuratkah aplikasi CBIR jika menggunakan color histogram dan fourier descriptors sebagai pengekstrakan ciri imagenya.Kata Kunci : Content Based Image Retrieval, Color Histogram, Fourier DesciptorsABSTRACT: In this time, the image seeking base on text is not effective again caused by subjective assessment from user in representing an image, in consequence needed a system which can handle the image seeking uses image input. Seeking use query image based by looking like feature of an image or called by content based, such feature can be a shape, color or texture. To know how accurate is the image seeking uses content based hence in this final task will be created an Content Based Image Retrieval ( CBIR ) application. To get the feature image, used an extraction method that is color histogram to extracting the color feature and fourier descriptors to extracting the shape feature.To get the image retrieved, the first step is user input the image query, then the image will be extracted using color histogram and fourier descriptors so that got the color feature and the shape feature. The image feature will be compared with the database image feature using similarity method. The higher the similarity value So the image can be say looks like. This system using four image classes that is Apple, Cup, Face And Rose, each class contain 30 images which size 256 x 256 pixels and the file type is BMP, the similarity value can be choosen from 100% to 0% according to user’s wish. To bound the image presented, the system will provide the threshold value that is 10, 20 and 30.The result from this final task is an application that can be used in course of image seeking and analyze how accurate is the CBIR application if using color histogram and fourier descriptors as the image feature extracting.Keyword: Content Based Image Retrieval, Color Histogram, Fourier Desciptor