Cartoonize Image Menggunakan Adaptive Thresholding Untuk Foto Bangunan Bersejarah Kota Lama Surabaya

endra rahmawati

Abstract


Popularitas gambar kartun dengan berbagai efek yang menyenangkan telah meningkat. Aplikasi untuk proses menggambar kartun juga mudah untuk diinstall pada mobile phone. Namun, pada penelitian ini menawarkan teknik pengolahan gambar kartun yang dikhususkan untuk foto bangunan bersejarah yang diambil pada Kota Lama Surabaya. Bangunan Bersejarah di Kota Lama Surabaya merupakan salah satu bentuk cagar budaya yang harus dilestarikan. Hal ini dapat dilakukan sebagai upaya mendukung program pemerintah daerah untuk meningkatkan promosi dan pengenalan bangunan bersejarah di Kota Lama Surabaya kepada berbagai kalangan/usia mulai dari anak-anak, remaja, dewasa, hingga orang tua. Metode yang digunakan untuk mengubah foto menjadi gambar kartun pada penelitian ini menggunakan Adaptive Thresholding, dengan fungsi pembobot Gaussian Kernel. Adaptive Thresholding menggunakan ambang batas dengan hasil segmentasi yang jauh lebih bersih dan jelas pada hasil pengolahan gambar akhir. Pada akhir penelitian akan dibandingkan hasil gambar kartun bangunan bersejarah menggunakan Mean Threshold dan Gaussian Threshold untuk mendapatkan hasil terbaik. Untuk foto bangunan dengan tekstur atau detail yang banyak dan beragam lebih cocok menggunakan Adaptive Gaussian Threshold dengan parameter blokSize (>=7) dan konstanta kernel lebih besar (>=5). Sedangkan gambar dengan tekstur / detail sederhana dapat memanfaatkan Adaptive Mean Threshold dengan blokSize dan kontanta kecil hingga sedang (1<x<=5).

Keywords


Cartoonize Image, Gambar Kartun, Adaptive Thresholding, Gaussian, Bangunan Bersejarah Kota Lama Surabaya, Python

Full Text:

PDF Hlm 292 - 302

References


Y. Zhou, Y. Jin, A. Luo, S. Chan, X. Xiao, and X. Yang, “ToonNet: A cartoon image dataset and a DNN-based semantic classification system,” in Proceedings - VRCAI 2018: 16th ACM SIGGRAPH International Conference on Virtual-Reality Continuum and its Applications in Industry, Association for Computing Machinery, Inc, Dec. 2018. doi: 10.1145/3284398.3284403.

Z. R. Pintero and S. Kaulam, “Pengaplikasian 12 Prinsip Animasi Disney dan Motion Capture dalam Animasi ‘Gob and Friends,’” Jurnal Seni Rupa, vol. 6, no. 2, pp. 870–878, 2018.

C. Joshi, D. Jaiswal, and A. Patil, “Technical Paper Presentation on Application of Cartoon like Effects to Actual Images,” Int J Innov Sci Res Technol, vol. 4, no. 3, pp. 451–457, 2019, [Online]. Available: www.converttocartoon.com,

Surabaya Tourism Information Center, “Religious Sites in Surabaya,” Surabaya, 2024.

Surabaya Tourism Information Center, “Museum in Surabaya,” Surabaya, 2024.

Balaji, K. D. Venkatesh, S. M. Anwar, S. Shabana, and M. V. Mohan, “An Efficient Image Processing Based Image to Cartoon Generation Based on Deep Learning,” Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (Turcomat), vol. 15, no. 1, pp. 86–90, 2024, doi: https://doi.org/10.61841/turcomat.v15i1.14544.

M. Rofi’i and D. R. Ningtias, “Local Adaptive Thresholding Menggunakan Metode Sauvola sebagai Tahapan Pra Pengolahan pada Data Citra Isyarat EKG (Elektrokardiogram),” Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika, vol. 10, no. 01, pp. 103–112, 2022.

K. Bhargavi, M. Mamatha, S. A. Reddy, and T. N. Reddy, “Cartooning Of Image Using Image Processing,” ZKG International Journal, vol. 8, no. 1, pp. 671–681, 2023, [Online]. Available: www.zkginternational.com

M. Sai Joshitha, “Cartoonifying an Image Using Machine Learning,” International Journal of Research Publication and Reviews, vol. 3, no. 11, pp. 1081–1089, 2022, [Online]. Available: www.ijrpr.com

S. D’monte, A. Varma, R. Mhatre, R. Vanmali, and Y. Sharma, “Cartoonization of images using Machine Learning,” International Research Journal of Engineering and Technology, vol. 9, no. 5, pp. 131–139, 2022, [Online]. Available: www.irjet.net

X. Wang and J. Yu, “Learning to Cartoonize Using White-box Cartoon Representations,” IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 80087–8896, 2020.

M. U. Habibah and M. Kurniawan, “Segmentasi Citra Wajah Dengan implementasi Adaptif Threshold - Integral Image,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 8, no. 5, pp. 919–928, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183840.

N. A. Rehman and F. Haroon, “Adaptive Gaussian and Double Thresholding for Contour Detection and Character Recognition of Two-Dimensional Area Using Computer Vision,” Engineering Proceedings, vol. 32, no. 1, 2023, doi: 10.3390/engproc2023032023.

Z. Tian et al., “A Survey of Deep Learning-Based Low-Light Image Enhancement,” Sensors, vol. 23, no. 18, Sep. 2023, doi: 10.3390/s23187763.

S. Dirgantara, “Dokumentasi Bangunan Bersejarah di Surabaya Melalui Ilustrasi Vektor,” Jurnal Bahasa Rupa, vol. 5, no. 2, pp. 246–253, 2022, Accessed: Oct. 28, 2024. [Online]. Available: https://bit.ly/jurnalbahasarupa

Surabaya Tourism Information Center, “Peta Wisata Surabaya,” Surabaya, 2024.

Surabaya Tourism Information Center, “Surabaya Tourism E-Book,” 2024.

Y. Nasrul, Sumarwahyudi, and A. R. Prasetyo, “Pengembangan Web Comic Fantasi Cerita Sura dan Baya Untuk Mengurangi Tindakan Rasisme Remaja Kota Surabaya,” Citra Dirga : Jurnal Desain Komunikasi Visual dan Intermedia, vol. 5, no. 2, pp. 54–74, 2023, [Online]. Available: www.suara.com

V. K. Singh, S. K. Soni, N. D. Yadav, and P. Chandra, “A System For Cartoonifying an image using Python,” A journal of Physical Sciences, Engineering and Technology, vol. 14, no. 5, pp. 84–100, 2022, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/367475637

N. Nautiyal, V. Sinha, and S. Kaur, “Image Cartoonization,” International Journal for Modern Trends in Science and Technology, vol. 7, no. 05, pp. 63–71, May 2021, doi: 10.46501/ijmtst0705010.

Surabaya Tourism Information Center, “Historical & Heritage Sites in Surabaya,” Surabaya, 2024.

Surabaya Tourism Information Center, “Directory Map - Zona Eropa Kota Lama Surabaya,” Surabaya, 2024.

“View of Sistem Pengembangan Deteksi Kanker Prostat Berbasis Image Processing dengan Metode Convolutional Neural Network.” https://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/article/view/3535/2336 (accessed Apr. 25, 2024).




DOI: http://dx.doi.org/10.53567/spirit.v16i2.362

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 endra rahmawati

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

 

Diindeks Oleh:

SPIRIT : Sarana Penunjang Informasi Terkini

Diterbitkan oleh Teknologi Informasi Institut Teknologi dan Bisnis Yadika Pasuruan
Alamat Redaksi: Jl. Bader No.9, Kwangsan, Kalirejo, Kec. Bangil, Pasuruan, Jawa Timur 67153
Telp/Fax: (0343) 742070 , Email : lppm@stmik-yadika.ac.id
Google Maps :  Klik Disini

 Creative Commons License
Karya ini dilisensikan di bawah  Lisensi Internasional Creative Commons Atribusi 4.0 .