Ruang Warna(色彩空间)研究综述
Ruang Warna 色彩空间 - dalam penelitian ini penulis membahas penggunaan pengolahan citra digital untuk memanipulasi citra sehingga dapat lebih dikenali oleh penyandang buta warna menggunakan Algoritma Daltonisasi LMS, pada metode ini dilakukan simulasi ke 3 jenis persepsi penglihatan dengan memanipulasi citra pada ruang warna LMS, kemudian error pembandingan citra simulasi dengan citra asli akan dijadikan parameter penggeser untuk citra hasil. [1] Ini dimulai dengan tahap pra-pemrosesan: konversi ruang warna dan pengubahan ukuran gambar, dilanjutkan dengan ekstraksi fitur wajah, dan kemudian set fitur yang diekstraksi diklasifikasikan. [2] Algoritma yang dibuat menggunakan segmentasi berdasarkan warna hijau dalam ruang warna HSV untuk mendeteksi daun, baik gulma maupun tanaman pada beragam pencahayaan. [3] Penelitian ini menggunakan citra warna RGB lalu dikonversi ke ruang warna HSV, dan menggunakan Fuzzy C-Means untuk membandingkan akurasinya. [4] Pada paper ini, menyajikan perancangan aplikasi yang berfungsi untuk mengidentifikasi kematangan buah pinang dengan mengunakan Backpropagation dan Transformasi ruang warna. [5] Sebelum melakukan segmentasi terlebih dahulu menentukan ruang warna menggunakan CIELab. [6] Citra dari mata ikan bandeng diekstrak pada ruang warna RGB dengan mengambil warna merah. [7] Dalam hal ini, metode transformasi sistem ruang warna sebagai bagian dari pemrosesan gambar membantu dalam mendeteksi warna dalam gambar dan memprosesnya sehingga mudah untuk diidentifikasi. [8] Dengan adanya citra digital maka untuk menentukan kematangan buah tomat berdasarkan warnanya bisa dilakukan secara computing (berbasis teknologi), yaitu dengan menerapkan pengolahan citra menggunakan metode transformasi ruang warna HIS (Hue, Saturation, Intensity). [9] Metode yang digunakan adalah mengubah ruang warna RGB (merah, hijau, biru) menjadi ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value). [10] Penelitian ini mengusulkan identifikasi jumlah bibit bandeng menggunakan metode k-means berbasis hsv color dan morfologi, penelitian ini diawali dengan tahapan preprocessing, dilakukan transformasi warna citra RGB ke HSV dan RGB ke Grayscale berdasarkan nilai threshold citra dari S dan V pada ruang warna (color space) HSV dan morfologi, dilanjutkan segmentasi dan ekstraksi fitur berdasarkan area dan proses yang terakhir adalah menghitung jumlah bibit bandeng yang berhasil dikenali sebagai objek bibit bandeng berdasarkan hasil pengklasteran dengan Metode Clustering K-Means. [11]在这项研究中，作者讨论了使用数字图像处理来处理图像，以便使用 LMS 道尔顿化算法更容易被色盲人识别，在该方法中，通过处理图像中的图像来模拟 3 种类型的视觉感知。 LMS 颜色空间，然后将模拟图像与图像进行错误比较。原始图像将用作结果图像的滑块参数。 [1] 它从预处理阶段开始：色彩空间转换和图像大小调整，进行面部特征提取，然后对提取的特征集进行分类。 [2] 该算法使用基于 HSV 颜色空间中的绿色的分割来检测各种光照下的叶子、杂草和植物。 [3] 本研究使用 RGB 彩色图像，然后将其转换为 HSV 颜色空间，并使用 Fuzzy C-Means 比较精度。 [4] 在本文中，我们提出了一个应用程序设计，该设计使用反向传播和色彩空间变换来识别槟榔的成熟度。 [5] 在分割之前，首先使用 CIELab 确定颜色空间。 [6] 遮目鱼眼的图像是通过取红色在 RGB 颜色空间中提取的。 [7] 在这种情况下，将颜色空间系统转换为图像处理的一部分的方法有助于检测图像中的颜色并对其进行处理，以便于识别。 [8] 利用数字图像，可以通过计算（基于技术），即通过使用 HIS（色相、饱和度、强度）颜色空间变换方法进行图像处理，根据颜色确定西红柿的成熟度。 [9] 采用的方法是将RGB色彩空间（红、绿、蓝）转换为HSV（色相、饱和度、值）色彩空间。 [10] 本研究提出基于hsv颜色和形态的k-means方法识别遮目鱼苗的数量，本研究从预处理阶段开始，根据图像阈值将彩色图像从RGB转换为HSV，将RGB转换为灰度S和V在颜色空间（颜色空间）。）HSV和形态，然后是基于面积的分割和特征提取，最后一个过程是统计成功识别为遮目鱼苗的遮目鱼苗的数量使用 K-Means 聚类方法聚类的结果。 [11]
Pada Ruang Warna
dalam penelitian ini penulis membahas penggunaan pengolahan citra digital untuk memanipulasi citra sehingga dapat lebih dikenali oleh penyandang buta warna menggunakan Algoritma Daltonisasi LMS, pada metode ini dilakukan simulasi ke 3 jenis persepsi penglihatan dengan memanipulasi citra pada ruang warna LMS, kemudian error pembandingan citra simulasi dengan citra asli akan dijadikan parameter penggeser untuk citra hasil. [1] Citra dari mata ikan bandeng diekstrak pada ruang warna RGB dengan mengambil warna merah. [2] Penelitian ini mengusulkan identifikasi jumlah bibit bandeng menggunakan metode k-means berbasis hsv color dan morfologi, penelitian ini diawali dengan tahapan preprocessing, dilakukan transformasi warna citra RGB ke HSV dan RGB ke Grayscale berdasarkan nilai threshold citra dari S dan V pada ruang warna (color space) HSV dan morfologi, dilanjutkan segmentasi dan ekstraksi fitur berdasarkan area dan proses yang terakhir adalah menghitung jumlah bibit bandeng yang berhasil dikenali sebagai objek bibit bandeng berdasarkan hasil pengklasteran dengan Metode Clustering K-Means. [3]在这项研究中，作者讨论了使用数字图像处理来处理图像，以便使用 LMS 道尔顿化算法更容易被色盲人识别，在该方法中，通过处理图像中的图像来模拟 3 种类型的视觉感知。 LMS 颜色空间，然后将模拟图像与图像进行错误比较。原始图像将用作结果图像的滑块参数。 [1] 遮目鱼眼的图像是通过取红色在 RGB 颜色空间中提取的。 [2] 本研究提出基于hsv颜色和形态的k-means方法识别遮目鱼苗的数量，本研究从预处理阶段开始，根据图像阈值将彩色图像从RGB转换为HSV，将RGB转换为灰度S和V在颜色空间（颜色空间）。）HSV和形态，然后是基于面积的分割和特征提取，最后一个过程是统计成功识别为遮目鱼苗的遮目鱼苗的数量使用 K-Means 聚类方法聚类的结果。 [3]
Transformasi Ruang Warna
Pada paper ini, menyajikan perancangan aplikasi yang berfungsi untuk mengidentifikasi kematangan buah pinang dengan mengunakan Backpropagation dan Transformasi ruang warna. [1] Dengan adanya citra digital maka untuk menentukan kematangan buah tomat berdasarkan warnanya bisa dilakukan secara computing (berbasis teknologi), yaitu dengan menerapkan pengolahan citra menggunakan metode transformasi ruang warna HIS (Hue, Saturation, Intensity). [2]在本文中，我们提出了一个应用程序设计，该设计使用反向传播和色彩空间变换来识别槟榔的成熟度。 [1] 利用数字图像，可以通过计算（基于技术），即通过使用 HIS（色相、饱和度、强度）颜色空间变换方法进行图像处理，根据颜色确定西红柿的成熟度。 [2]
ruang warna rgb
Citra dari mata ikan bandeng diekstrak pada ruang warna RGB dengan mengambil warna merah. [1] Metode yang digunakan adalah mengubah ruang warna RGB (merah, hijau, biru) menjadi ruang warna HSV (Hue, Saturation, Value). [2]遮目鱼眼的图像是通过取红色在 RGB 颜色空间中提取的。 [1] 采用的方法是将RGB色彩空间（红、绿、蓝）转换为HSV（色相、饱和度、值）色彩空间。 [2]
ruang warna hsv Hsv . 颜色空间
Algoritma yang dibuat menggunakan segmentasi berdasarkan warna hijau dalam ruang warna HSV untuk mendeteksi daun, baik gulma maupun tanaman pada beragam pencahayaan. [1] Penelitian ini menggunakan citra warna RGB lalu dikonversi ke ruang warna HSV, dan menggunakan Fuzzy C-Means untuk membandingkan akurasinya. [2]该算法使用基于 HSV 颜色空间中的绿色的分割来检测各种光照下的叶子、杂草和植物。 [1] 本研究使用 RGB 彩色图像，然后将其转换为 HSV 颜色空间，并使用 Fuzzy C-Means 比较精度。 [2]