SISTEM IDENTIFIKASI POSISI PELAT NOMOR KENDARAAN SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN HOUGH TRANSFORM
Billy Buana Putra NRP : 1122055 Email :
[email protected]
ABSTRAK
Pengenalan pelat nomor kendaraan secara otomatis dapat digunakan dalam beberapa bidang antara lain bidang jasa keamanan karena cara ini merupakan solusi untuk dapat mengidentifikasi pelat nomor kendaraan secara cepat, akurat dan lebih efisien dibandingkan cara manual. Oleh karena itu dikembangkanlah metode tentang cara-cara APNR (Auto Plate Number Recognition). Pada Tugas Akhir ini dibuat sistem pengenalan pelat nomor kendaraan secara otomatis menggunakan Hough Transform. Hough Transform digunakan untuk mencari posisi pelat nomor kendaraan dari citra kendaraan utuh berdasarkan persamaan garis dari bingkai pelat nomor kendaraan kemudian daerah pelat nomor tersebut di crop untuk masuk ke tahap pengenalan karakter pelat nomor. Tahap pengenalan karakter menggunakan metode Euclidean Distance, dalam proses ini setiap karakter dalam pelat nomor akan dicari kemiripannya dengan salah satu karakter yang ada di database kemudian akan ditampilkan hasil pengenalan karakter tersebut. Hasil percobaan menunjukkan bahwa pelat nomor kendaraan yang memiliki garis bingkai dan di capture dengan pencahayaan yang cukup pada jarak 1 – 1.5 meter dari kamera dapat diidentifikasi dengan baik. Pengenalan karakter pelat nomor menggunakan Euclidean Distance memiliki tingkat keberhasilan sebesar 79.82 %. Kata kunci: Pengenalan pelat nomor kendaraan secara otomatis, character recognition.
i
Universitas Kristen Maranatha
AUTOMATIC LICENSE PLATE NUMBER POSITION RECOGNITION SYSTEM USING HOUGH TRANSFORM
Billy Buana Putra NRP : 1122055 Email :
[email protected]
ABSTRACT
Auto Plate Number Recognition (APNR) was applied to some areas such as security service, as it is a solution for quick, accurate, and more efficient identification of vehicle license plate than manual. Therefore, APNR method was developed. In this Final Task, an auto plate number recognition system was developed by using Hough Transform. The Hough Transform is designed to seek for a plate number position by the whole vehicle imaging based on the similar line of plate number frame and then the local vehicle plate number is cropped to enter the phase of plate number character recognition. The phase of recognition character use Euclidean Distance method; under this process, the similarity of each plate number character to one of characters in database should be retrieved and then the results of character recognition should be shown. The results of the experiment showed that plate number with frame line and captured by exactly lighting at a distance of 1-1.5 meter from a camera might be identified properly. The plate number character recognition using Euclidean Distance have major rate of success at 79.82%.
Keywords: Auto plate number recognition, character recognition.
ii
Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR ISI
ABSTRAK ....................................................................................................... i ABSTRACT ....................................................................................................... ii KATA PENGANTAR ..................................................................................... iii DAFTAR ISI .................................................................................................... v DAFTAR GAMBAR ....................................................................................... vii DAFTAR TABEL ............................................................................................ viii DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................... ix BAB I PENDAHULUAN ............................................................................... 1 1.1 Latar Belakang Masalah ....................................................................... 1 1.2 Rumusan Masalah ................................................................................ 2 1.3 Tujuan .................................................................................................. 2 1.4 Pembatasan Masalah ............................................................................ 2 1.5 Sistematika Penulisan........................................................................... 3 BAB II TEORI DASAR................................................................................... 4 2.2 Citra[3]................................................................................................... 4 2.2 Pengolahan Citra Digital[3] [4] ............................................................... 6 2.2.1 Citra Berwarna[3] ......................................................................... 8 2.2.2 Citra Keabuan[11] .......................................................................... 9 2.2.3 Konversi Citra Berwarna Menjadi Citra Keabuan[8] ................... 10 2.2.4 Citra Biner[8] ................................................................................ 11 2.2.5 Kualitas Citra [4] .......................................................................... 12 2.2.6 Sharpening Image [3] ................................................................... 13 2.2.7 Histogram Equalization[3] ........................................................... 14 2.3 Connected Component Labeling[3] ....................................................... 16 2.4 Euclidean Distance[4] .......................................................................... 17 2.5 Bounding Box[12] .................................................................................. 19 2.6 Hough Transform[1][7] .......................................................................... 19
v
Universitas Kristen Maranatha
BAB III PERANCANGAN SISTEM .............................................................. 21 3.1 Diagram Alir Utama ............................................................................. 22 3.2 Preprocessing....................................................................................... 24 3.3 Cleaning Citra ...................................................................................... 25 3.4 Pencarian Pelat Nomor Kendaraan ...................................................... 27 3.5 Pemotongan Daerah Pelat Nomor Kendaraan...................................... 30 3.6 Pemisahan Karakter Dalam Pelat Nomor Kendaraan .......................... 31 BAB IV DATA PENGAMATAN DAN ANALISA ....................................... 33 4.1 Tampilan Program pada Graphic User Interface (GUI) ..................... 33 4.2 Cleaning Citra Kendaraan Utuh ........................................................... 34 4.3 Pencarian Area Pelat Nomor Kendaraan.............................................. 40 4.4 Cleaning Pelat Nomor Kendaraan ....................................................... 46 4.5 Karakter Acuan dalam Pengenalan Karakter Pelat Nomor .................. 47 4.6 Hasil Pemisahan dan Pengenalan Karakter Pelat Nomor Kendaraan .. 48 BAB V SIMPULAN DAN SARAN ................................................................ 58 5.1 Simpulan .............................................................................................. 58 5.2 Saran..................................................................................................... 58 DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................... 60 LAMPIRAN A ................................................................................................. A-1 LAMPIRAN B ................................................................................................. B-1
vi
Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Citra Digital Dalam Sumbu Koordinat......................................... 5 Gambar 2.2 Bentuk Matriks Suatu Citra Digital .............................................. 5 Gambar 2.3 Empat Contoh Alat yang Menghasilkan Citra Digital ................. 7 Gambar 2.4 Ruang warna RGB ....................................................................... 9 Gambar 2.5 Contoh Aplikasi Citra Biner Pada Barcode ................................. 11 Gambar 2.6 Citra Hitam Putih Menurut Pembagian Piksel ............................. 11 Gambar 2.7 Efek Resolusi Berdasar Jumlah Piksel Pada Citra Ketika Gambar Disajikan Dengan Ukuran yang Sama ............................................... 12 Gambar 2.8 Image Sharpening Menggunakan Laplacian ................................ 14 Gambar 2.9 Contoh Histogram Citra Asli yang Belum Diratakan dan Histogram Citra Setelah Proses Equalization .................................................................... 16 Gambar 2.10 Macam-macam Neighbourhood ................................................. 17 Gambar 2.11 Gambaran jarak Euclidean, City-block, dan Chebychef............. 18 Gambar 2.12 Hough Transform ....................................................................... 20 Gambar 3.1 Diagram Blok Identifikasi Pelat Nomor Kendaraan .................... 21 Gambar 3.2 Diagram Alir Utama Sistem Identifikasi Pelat Nomor Kendaraan ........................................................................................................ 22 Gambar 3.3 Diagram Alir Subrutin Preprocessing.......................................... 24 Gambar 3.4 Diagram Alir Subrutin Cleaning Citra ......................................... 25 Gambar 3.5 Diagram Alir Subrutin Pencarian Pelat Nomor Kendaraan ......... 27 Gambar 3.6 Diagram Alir Subrutin Pemotongan Daerah Pelat Nomor Kendaraan ........................................................................................................ 30 Gambar 3.7 Diagram Alir Subrutin Pemisahan Karakter Dalam Pelat Nomor Kendaraan ............................................................................................ 31 Gambar 4.1 Tampilan Program pada Graphic User Interface (GUI) ............. 33
vii
Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR TABEL
Tabel 4.1 Bagian Citra yang Dihapus Berdasarkan Jumlah Piksel Penyusun Connected Component .................................................................... 34 Tabel 4.2 Pelat Nomor Hasil Pencarian Menggunakan Hough Transform .... 40 Tabel 4.3 Karakter Acuan Untuk Pengenalan Pelat Nomor ........................... 47 Tabel 4.4 Hasil Pemisahan dan Pengenalan Kandidat Karakter dalam Pelat Nomor Kendaraan yang di Capture dengan Jarak 1 Meter ............................. 49 Tabel 4.5 Hasil Pemisahan dan Pengenalan Kandidat Karakter dalam Pelat Nomor Kendaraan yang di Capture dengan Jarak 1.5 Meter .......................... 53 Tabel 4.6 Karakter yang Salah Dikenali Dalam Proses Euclidean Distance .. 56
viii
Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran A Listing Program ........................................................................... A-1 Lampiran B Jumlah Piksel Penyusun Karakter Dalam Pelat Nomor Kendaraan .......................................................................................................................... B-1
ix
Universitas Kristen Maranatha
