<![CDATA[Dalam era digital, gambar memainkan peran penting dalam berbagai bidang seperti fotografi, desain grafis, dan pengolahan citra. Untuk mengolah dan menganalisis gambar secara efektif, teknik yang memungkinkan ekstraksi informasi berharga sangat diperlukan. Metode Grayscale (grayscale cycling) dan model warna HSV (Hue, Saturation, Value) adalah dua teknik yang penting dalam analisis gambar. Grayscale meningkatkan kualitas visual dengan mengatur kecerahan dan kontras, membuat gambar lebih jelas dan menarik. Model warna HSV, yang lebih intuitif daripada model RGB, memudahkan pemahaman dan manipulasi atribut warna. HSV menggambarkan warna melalui hue (nuansa warna), saturation (kejenuhan), dan value (kecerahan). Penelitian ini menyoroti efektivitas Grayscale dalam meningkatkan kualitas visual gambar dan penggunaan HSV untuk analisis warna yang lebih mendalam. Implementasi kedua metode ini dapat dilakukan dengan perangkat lunak seperti MATLAB dan bahasa pemrograman seperti Python, memungkinkan pengguna untuk meningkatkan kualitas visual gambar dan mendapatkan wawasan lebih dalam dalam analisis gambar. Pemahaman mendalam tentang Grayscale dan HSV bermanfaat dalam berbagai konteks seperti fotografi, desain grafis, pengenalan pola, dan pengolahan citra medis.Kata Kunci: Analisis gambar, Grayscale, HSV (Hue, Saturation, Value), Kualitas visual, Pengolahan citra]]>
Copyrights © 2024
