I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   16 ,   N o .   2 N o v e m b e r   201 9 ,   pp.   76 7 ~ 77 4   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 6 .i 2 . pp76 7 - 77 4             767       Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i ae s c or e . c om / j our na l s / i nde x . php/ i j e e c s   A u t o m a t i c   c l a ss i f i c a t i o n   o f   p a d d y   l e a f   d i s e a s e       Sh afaf  I b r ah i m 1 ,   N u r n az i h ah   Wah ab 2 ,   A h m ad   F i r d au s   A h m ad   F ad z i l 3   N u r   N ab i l ah   A b u   M an gs h o r 4 ,   Z aab A h m ad 5   1 , 2 , 3 , 4 F a c ul t y   of   C o m put e r   a nd   M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U ni v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A   C a w a ng a M e l a ka     ( K a m pu s   J a s i n ) ,   M a l a y s i a   5 F a c ul t y   of   C o m put e r   a n M a t he m a t i c a l   S c i e nc e s ,   U n i v e r s i t i   T e kno l o g i   M A R A   C a w a ng a P e r a k     ( K a m pu s   T a pa h ) ,   M a l a y s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T     Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d   J a n   28 ,   2 018   R e v i s e A pr   26 ,   2019   A c c e pt e M e i   1 5 ,   2 01 9       R i c e   i s   a   s t a p l e   f o o i m o s t   o f   t he   A s i a c o unt r i e s .   I t   i s   a i m po r t a n t   c r o p,   a nd  o v e r   ha l f   of   t he   w o r l po pul a t i o r e l i e s   o i t   f o r   f oo d.   H o w e ve r ,   p a ddy   l e a f   d i s e a s e   c a a f f e c t   bo t t h e   qu a l i t y   a nd  qua nt i t y   of   pa ddy   i a g r i c ul t u r e   pr o duc t i o n.   T he   c l a s s i f i c a t i o o f   pa dd y   l e a f   di s e a s e   i s   a i m p o r t a n t   a nd   ur g e nt   t a s a s   i t   d e s t r o y s   a bo ut   10%   t o   15 %   o f   pr o duc t i o i A s i a .   T h us ,   a   s t udy   o a ut o m a t i c   c l a s s i f i c a t i o o f   pa ddy   l e a f   di s e a s e   u s i ng   i m a g e   pr o c e s s i ng   i s   p r e s e n t e d .   F e a t ur e   e xt r a c t i o t e c hni que s   o f   c o l o r ,   t e xt u r e ,   a nd   s ha p e   w e r e   i m pl e m e n t e t o   a na l y z e   t he   c ha r a c t e r i s t i c s   o f   t he   pa ddy   l e a f   di s e a s e .   I a no t he r   no t e ,   a   S u ppo r t   V e c t o r   M a c h i ne   ( S V M )   i s   us e t o   c l a s s i f y   t he   f o ur   t y pe s   o f   pa ddy   l e a f   di s e a s e   w h i c a r e   t he   b r o w s po t ,   ba c t e r i a l   l e a f   bl i g h t ,   t ung r o   v i r us ,   a nd  l e a f   s c a l d .   T he   p e r f o r m a nc e   o f   t he   pr o po s e s t u dy   i s   e v a l ua t e d   t o   160   t e s t i ng   i m a g e s   w h i c r e t u r ne d   86 . 25 %   o f   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y .   T he   o ut c o m e   o f   t hi s   s t udy   i s   e xpe c t e t o   a s s i s t   t h e   a g r o t e c hno l o g i ndu s t r y   i e a r l y   de t e c t i o o f   pa ddy   l e a f   di s e a s e   i w h i c a a ppr o pr i a t e   a c t i o c o ul be   t a ke n   a c c o r di ng l y .   Ke y w or d s :   A ut o m a t i c   c l a s s i f i c a t i o n   p a ddy   l e a f   di s e a s e     F e a t u r e   e xt r a c t i o n   SVM   C opy r i gh t   ©   201 9   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   S ha f a f   Ib r a h i m ,   F a c ul t y   of   Co m put e r   a n d   M a t h e m a t i c a l   S c i e n c e s ,   U n i v e r s i t i   T e kn o l o gi   M A R A   C a w a n g a M e l a k a   (K a m pus   J a s i n),     77300  M e r l i m a u ,   M e l a ka ,   M a l a y s i a .   E m a i l :   s ha f a f 2429@ u i t m . e du . m y       1.   I N TR O D U C TI O N     R i c e   i s   a   s t a pl e   fo o d   in   m o s t   o t he   A s i a n   c ou n t ri e s .   P a d d co v e r s   a r o u n d   69 o t h e   c u lt i v a t e a r e a ,   a nd   t h e   m a in   f i e l d   c o v e r s   a r o u nd   63 %   o f   t he   t o t a l   r e g i o n   un d er   t h e   fo o d   g ra i ns   [1] .   H o w e v e r ,   t h e r e   a r e   m a n f a c t o r s   t ha t   m a ke   p a d d y   r i c e   pr o d u c t i o n   b e co m e   sl o w   a nd   l e s s   pr o d uc t i v e.   O ne   o f   t h e   m a i n   f a c t o r s   i s   p a dd y   l e a f   di s e a s e   [2] .   T he   p a d d y   le a f   d i s e a s e   mig h t   b e   ca u s e d   b y   t h e   b a c t e r i a ,   v i r us e s ,   a n d   f u n g i   [3] .   T he   d is e a s e   o n   t h e   pa d d y   le a f   m a y   h a ve   s o m e   s i m i l a r   sy m pt o ms   w hi c h   l e a d   to   c o n f us i o n   i n   cl a s s if y i n g   t he   d i s e a s e   [4] .   T h us ,   a e a r l y   st a ge   d ia g n o s i s   o f   pa d d y   l e a f   di s e a s e   m a n eed   m o r e   m o n e y   a n d   a   l o o f   t i m e   [5] .   Cl a s s i f i c a t i o n   o f   p a dd y   le a f   d i s e a s e   is   a n   i m p or t a nt   a n d   ur g e nt   ta s k.   It   c a n   a f f e c t   bo th   q u a l i t y   a n qua nt i t y   o pa d d y   i n   a g r i c u l t u r e   p r od uc t i o n   [6] ,   [7] T h e   c o m m o n   d i so rd er   f ou n i t he   p a dd u s u a l l y   ap p e ar s   a t   t h e   p a ni c l e   i ni t i a t i o n   s t a g e   w h i c h   s h o w s   o n   t he   p a d d y   l e a v e s   [8] .   I t   is   d ue   to   m i n e r a l   d e f i c i e n c y   a n i n f e c t i o n s   ca u s e d   b y   t h e   p e s t ,   a n d   it   is   v i su a l i z e d   b y   d i s c o l o r ati o n   a nd   d e a d   s po ts   o n   t he   p a dd y   le a ve s .   T h us ,   i t   i s   b e n e f i c i a l   t o   c l a s s i fy   t h e   p a dd y   l e a f   di s e a s e   b y   t h e   sy m pt o ms   f o u n o n   t h e   s ur f a c e   o f   t h e   p a d d y   l e a f .   L e s i o n   a r ea   a nd   le a f   a r ea   o f   t h e   p a d d y   le a f   d i s e a s e s   a r e   f r e q ue n t l y   m e a s ur e d   b y   t he   ra t io   [ 9 ].     In   m a k i n g   s u r e   th a t   t h e   le a f   d i s e a s e s   d o   n o t   a f f e c t   t h e   pr o d uc t i o n,   t h e   m a na g e m e n t   s h o ul d   k eep     a   cl o s e   s u pe r v i s i o n   o f   t h e   c r o p s   [1 0 ] .   T h e s e   d i s e a s e s   o c c u r   na t u r a l l y,   a n d   t h e i r   s y m pt o m s   di f f e r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   16 ,   N o .   2 N o v e m be r   2 019   :     76 7 - 77 4   768   e xt r e m e l y.   P l a n t   s c i e n t is t s   s ho u ld   ke e p   a   t r a c k   o n   t he   e s t i m a t i o n   o f   t h e   d a m a ge d   p l a nt   b y   k ee p i ng   a n   e ye   o n   t h e   p e r ce n t a ge   o f   t h e   a f f e c t e d   a r ea   [9] .   T r a di t i o n a l l y ,   t he   p a d d y   le a f   d i s e a s e s   a r e   i d e n t i f i e d   u s i ng   a   na k ed   e y e s   ob se r v a t i o n   m e t h od   [11] T h e r e   a r e   vi su al l y   cl a s s i f i e d   b y   t h e   e xpe r ts   b y   i d e nt i f yi n g   t h e   c ha n ge s   in   t h e   p a d d y   l e af   c o lo r .   H o w e v e r ,   d i f f er e nt   e xpe r ts   m a y   c l a s s if y   t h e   s a me   p a r t   as   a   d if f e r e nt   d i s e a s e .   T h us ,   to   i n c r e a se   a c c u ra c y ,     a   p a p er   g r i m e t h o d   is   u s e d .   Y e t ,   t h e   m e t h o d   is   f o u nd   to   b e   la bo r i o u s,   t i m e - c o n su m i ng   a nd   i m p ra c tic a l   f or   t h e   la r ge   f i e l d   [ 1 2] .   B a s e d   o n   t h e   p r ob l e m s   d is c us s e d ,   t h e   v is ua l   re co gn i t i o n   o f   d i s e a s e s   o n   le a v e s   is   ob s e r v e d   to   b e   l e s s   a c c ur a t e   a nd   it   re q u i r e s   m o r e   e xpe r i e n c e d   w o r ke r s .   T h u s,   a   f a s t   a nd   a c c ur a t e   a pp r o a c h   to   c l a s s if y   p a d d y   le a di s e a s e   i s   h i g h l y   n e e d e d .   T h e r e fo r e ,   a   s t u d y   o n   a ut o m atic   c l a s s i f i c a t i o n   o f   p a dd y   le a f   d i s e a s e   us i n g   i m a ge   p ro c e s s i n g   te c h n i que   is   pr o p o s e d .   T he   i m a ge   p r o c e ss in g   t e c h n i q ue   is   ve r y   e f f e c t i ve   a n d   d e p e n da b le   d ay   b y   da y .   Fe a t ur e   e x t ra c ti o n   te c h n i q u es   o f   c o lo r ,   t e xt u r e ,   a n d   s h a p e   w e r e   i m pl e m e n t ed   to   a na l y ze   t h e   c h a r a c t e r i s t i c s   o f   t h e   p a d d y   l e a f   d i s e a s e .   W h e r e a s,   a   S u p po r t   V e c t o r   M a c hi n e   (S V M )   t e c h n i q ue   is   u s e d   t c l a s s i fy   t he   f o ur   t y pe s   o f   p a dd y   le a f   d i s e a se   w hi c h   a r e   t he   b r o w n   sp o t,   b a c t e r ial   le a f   b l i ght ,   t u n g ro   v i r us ,   a nd  l e a f   sc a l d .   T he   o ut c o m e   o f   t h is   s t u d y   is   e xpe c t e d   to   a s s i st   t he   a g r o te c h n ol o g y   i n d u st r y   in   e ar l y   d e t e c t i o n   o f   pa d d y   le a f   d i s e a se   w he r e   a n   a p p r o p r i a t e   a c t i o n   c o ul d   b e   t a ke n   a c c o r d in g l y.   I n   a n o t h er   n o t e ,   t h e   a u t o m at i c   c l a s s i f i c a t i o n   i s   a n   e xt r a   a d v an t a ge   a s   it   m a y   re d u c e   a   la r ge   w o r o f   m o n i t o r i n g   i t h e   l a rg e   c ro o f   pa d d y .       2 .   RE S EA R C H   M ET H O D   T he   a i m   o f   t h i s   s t u d y   is   to   a ut o m a t i c a l l y   c l a s s i fy   t h e   p a d d y   l e a f   d i s e a s e   u s in g   i m a ge   p r o c e s s i n t e c hn i q u e,   a n d   to   e v a l u a te   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   t h e   d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n.   F i g u r e   1   d e p i c t s   t h e   pr o p o s e d   pr o c e s s   f l o w   of   t h e   a ut o m a t i c   c l a ss i f i c ati o o f   pa dd y   le a f   di s e a s e .           F i gu r e   1 .   T h e   p r o po s e pr o ce s f l o w   of   a ut o m a t i c   c l a s s i f i c a t i o n   o f   pa d d y   le a f   di s e a s e       T h e   p r o po s e d   p r oc e ss   o f   a ut o m a t i c   c l a s s i f i c a t i o n   o f   p a d d y   le a f   d i s e a s e   b eg i ns   w i t h   t h e   i n s e r t i o n   o f   pa d d y   le a f   d i s e a s e   i m a ge .   T h e   i n s e r t e d   i ma g e   w ill   go   t h r ou gh   t he   t w o   m a i n   st a ge s   w hi c h   a r e   pr e - p ro c e s s i n a n d   p r o c e s s i n g .   T he   pr e - p ro c es s i ng   i nc l ude s   i m a g e   e n h a nc e m e n t.   On   t he   o t h e r   ha n d,     t h e   p r o c e ssi n g   st a ge   c o m p r is e s   o f   t w o   s u b - pr o c e s s es   w hi c h   a r e   f ea t u r e   e xt ra c t i o n   a nd   cl a s s i f i c a t i o n.     D ur i ng   t h e   f ea t ur e   e xt ra c t i o n   p ro c e ss,   t h e   f ea t u r e s   o f   e a c h   p a d d y   le a f   d i s e a se   w ill   b e   e xt r a c t e d .     T he   p r o c e ss   is   us e d   to   s t u d y   t h e   c h a ra c t e r i s t i c s   o f   ea c h   Re g i o n   o f   In te r e s t   ( R O I)   w hi c h   c o n s e qu e nt l y   pr o d uc e d   t h e   R OI   ta b l e .   Ne x t,   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   p r o c e s s   w ill   a u to m a t i c a l l y   c l a s s i fy   t h e   p a dd y   l e a f   d i s e a s e   w hi c h   p r od uc e s   t he   f i n a l   ou tc o m e   o f   t h e   c l a s s i f i e d   p a dd y   le a f   d i s e a se   s ubs e qu e n t l y .   T he   d e t a i l   e xp l a na t i o n   o f   e a c h   p r o c e s s   i n v o l v e d   i s   e l a bor a t e fu r t h e r   i t he   ne x t   s u b s e c t i o n s .     2. 1 .       T e s ti n g   I m age s   H u n d r ed   a n d   s i x t y   t e st i ng   i ma g e s   o f   f o ur   t y pe s   o f   leaf   d i s e a s e s   w h i c h   a r e   b a c t e r i a l   l e a f   b l i g h t ,   b ro w n   s po t,   t u n g r o   v i r u s   a nd   l e a f   s c a l d   w e r e   c o l l e c t e d .   T a b le   1   ta b ul a t e s   t he   s a m pl e   i m a g es   for   e a c h   t y pe   o f   pa d d y   l e a f   di s e a s e   a s   m e n t i on e d .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       A ut om a t i c   c l as s i f i c at i on   of   pad dy   l e af   di s e as e   ( Shaf af   Ibr ah i m )   769   T a b le   1.   T y pe s   o f   P a dd y   Le a f   D i s e a s e   T y p e   S am p le   I ma g e   B a c t e r i a l   L e a B l i gh t     B r o w n   S p o t     T u n g r V i ru s     Le a f   S c a l d           2. 2 .      Pre - P r o c e s s i n g   T he   d i f f e r e n t   i m a ge   m a y   h a v e   d i f f e r e n t   e d ge s ,   h a s   l o c a l l y   va r y i ng   s tatis t i c s   a n d   s mo o t hn e ss     i n   i t   [ 1 3] .   T h us ,   i m a ge   e n h a nc e m e nt   p l a ys   an   i m p o rt a nt   r o le   in   t he   f i e l d   o f   i m a ge   pr o c e s s i n g .   It   is   u s e d   to   i m p ro v e   t h e   v i s i b i l i t y   o f   l o w - c o n t r a s t   fe a t u r e s ,   a n d   t h e   d i gi t a l   q u a li t y   o f   t he   i m a ge   [14] .   T he   q ua l i t y   o f   t he   im a ge   i u t i l i z e t o   j udge   w h e t h e t h i ma g i s   c ap a b l e   e n ou g h   f or   u t i l i z a t i o n .   A   m e t h o d   o f   c o n t ra c t   s t r e t c h i ng   is   p r o po s e d   fo r   t h e   i m a ge   e n h a nc e m e n t .   I t   is   a   s i m p le   i m a ge   e n h a nc e m e n t   t e c h ni q ue   t h a t   a t t e m pt s   t o   i mp r o v e   t h e   c o n t ra s t   i n   a i m a g e .   It   i s   do n e   b y   s t r e t c h i ng  t h e   r a n g o f   i n t e n s i t y   va l u es   it   c o n t a i ns   to   s pa n   t h e   d e s i r e d   ra n ge   o f   v a l ue s   [1 5 ] .   T a b l e   2   s h o w s   t he   i m pl e me n t a t i o n   o f   c o n t r a s t   s t r e t c h i ng   o n   p a d d y   l e a f   di s e a s e   s a m pl e   i m a g e .       T a b le   2 .   Co n t ra s t   S t r e t c h in g   B e f o r e   e n h a n c e m e n t   A f t e e n h a n c e m e n t           2. 3 .      P r o c e s s i n g   T h e   p r oc e s s i n g   st a ge   i nv o l ve d   t w s u b - p ro c e s s e s   w h i c h   a r e   f e a t u r e   e xt r a c t i o n ,   a n d   c l a s s i f i c a t i o n.     2. 3 . 1      F e atu r e   Ex tr a c ti o n   F e a t u r e   e xt ra c t i o n   a s su m e s   a s   an   e s se n t i a l   p a r t   f or   r ec og n i t io n   o f   a n   ob j e c t   [16 ] .   F e a t u r e   e xt ra c t i o n   t e c hni q u es   o f   c o l or ,   t e xt u re   a nd   s h a p e   w e r e   i m pl e m e n t e d   to   a na l y ze   t he   c h a ra c t e r i s t i c s   o f   t h e   p a d d y   l e a f   di s e a s e .   Di f f er e nt   t e c h ni q u e s   o f   C o l o r   M o m e n t s ,   G r e y   Le v e l   C o - Oc c ur r e n c e   M a t r i c e s   ( G L CM )   a n R e g i o n p r op s   w e r e   pr o po s e d   f o r   c o l o r,   t e xt u r e ,   a nd   s h a p e   e xt ra c t i o n   r e s p e c t i ve l y .   T he   f l o w c h a r t   o f   fe a t ur e   e xt ra c t i o n   p r o c e s s e s   i s   i l l u s tr a t e d   i F i g u r e   2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   16 ,   N o .   2 N o v e m be r   2 019   :     76 7 - 77 4   770       F i gu r e   2 .   F e a t u r e   e xt ra c t i o p ro c e s s e s       T he   f e a t u re   e xt ra c t i o n   p r o c e s s   b e gi n s   w i th   t he   c o l o r   fe a t u re   e xt r a c t i o n   us i n g   a   t e c hn i qu e   o f   C o l o r   M o m e n t s.   T he   Co l o r   M o m e n t s   is   o ne   o f   t he   s i m pl e st   y e t   v er y   e ff e c t i ve   f e a t ur e s .   I t   is   u t il i z e d   to   se p a r a t e   t h e   pi c t u r e s   b a s e d   o n   t h e   f e a t ur e   o f   t h e   c o l o u r   [ 1 7] .   T h e s e   s t r a t e gi e s   o ff er   a   m e a s ur e m e n t   for   c o l o u r   s i m i l a ri t y   b e t w e e n   t he   p i c t u r e s   [ 1 3] .   O u t   o f   a   f e w   p a r a m e t e r s   in   c o l o r   m o m e n t s,   t h e   st a nda r d   d e v i a t i o n   va l ue s   f or   r e d g r e e a nd   b l ue   (R G B )   a s   i ( 1 )   w e r e   s e l e c t e d   d u e   t o   its   s i m p l i c i t y.                                                        (1)     T h e   n e xt   pr oc e s s   i s   gr a y s c a l e   c o n ve r s i o n .   G r a y s c a l e   i m a ge s   a r e   di s t i n c t   f r o m   o n e - b i t   b i t o n a l   b l a c k - a n d - w h i t e   i m a g e s ,   w h i c h   i n   t h e   c o n t e xt   of  c o m put e r   i m a gi n a r e   i m a g e s   w i t h   o n l y   t h e   t w c o l o r s ,   b l a c a n w h i t e   [18].   G r a y s c a l e   i m a g e s   h a ve   m a n y   s h a de s   of   gr a y   i n   be t w e e n .   In   t h i s   pa r t   of   s t ud y ,   t h e   gr a y s c a l e   c o n ve r s i o n   i s   n e c e s s a r y   fo r   e xt r a c t i n t h e   t e xt ur e   fe a t ur e s .   T a b l e   d e pi c t s   a   s a m pl e   of   gr a y s c a l e   c o n ve r s i o n   o n   pa dd y   l e a f   di s e a s e   s a m pl e   i m a g e .       T a b le   3 .   G ra y s c a l e   C on v e r s i o n   E n h a n c e i m a g e   G r a y s c a l e   c o n v e r s i o n           T he   s e c o nd   f e a t u re   e xt r a c ti o n   is   t e x t u r e .   T he   t e x t ur e   o f   t he   p a dd y   le a f   d i s e a s e   is   d i s t i n gu i s h ed     b y   a   p o w er f ul   t e xt u re   e xt ra c t i o n   t e c h n i q ue   w hi c h   is   G L C M .   A   G L CM   i n di c a t e s   t he   pr o b a b i l i t y     o f   a   gr a y - l e ve l   i   oc c ur ri n i t he   n e i g h b o u r ho o d   o f   gr a y - l e ve l   j   g i v e n   di s t a n c e   d ,   a n g l e   θ   a nd   t h e   t o tal   n u m b er   o f   g r a y   l e v e l s   N   [ 1 9] .   T h e r e   a r e   t hr e e   p a r a m et e r s   o f   G L CM   s e l e c t e d   w hi c a r e   c o n t ra s t ,   h o m o g e n e i t y,   a nd   c or r e l a t i o n .   T a b l e   i l l us t ra t e s   t h e   de t a i l s   a n d   e q ua t i o n s   of  t he   t hr e e   s e l e c t e d   f ea t ur e s .       T a b le   4 .   G L CM   E q u a t i o ns   F e at u r e s   D e ta i l s   E q u a t i ons   Co n t r a s t   R e p r e s e n t s   th e   a m o u n t   o f   l o c a l   g r a y   le v e l   v a r i at i on   i an   i m a g e .                                                                    ( 2)   H o m o g e n e i t y   A l s o   kn o w n   a s   I nv e r s e   D i f f e r e n ce   M o m e n t .   I t   i s   h i g w h e n   th e   l o c a l   g r a y   l ev e l   i s   un i f or m   a nd   i n v e r s e   G L C M   i h i g h .                                                                                                                         (3)   C o rr e l at i on   M ea s u r e s   t h e   li n e a r   d e p e n d e n c y   of   g r e y   l e v el s   o n e i gh b o u r i ng   p ix e l s.                                                                     ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       A ut om a t i c   c l as s i f i c at i on   of   pad dy   l e af   di s e as e   ( Shaf af   Ibr ah i m )   771   T he   t h i rd   f e a t u re   is   s h a pe .   A   s ha p e   is   a n   i mp or t a nt   c a se   to   i d e n t if y   a n d   r ec o gn i z e   a n   ob j e c t,   wh i c h   i t   i s   t h e   p ur po se   to   e n c o d e   s i m p le   ge o m e t r i c a l   f o r ms   [20] .   I t   i s   u s e d   to   c a l c u l a t e   t h e   a r e a ,   p e r i m e t e r ,   ci r c ul a ri t y   a n d   to   c a l c u l a t e   us i n g   c o n n e c t e d   r e gi o n s   i n   t he   i m a ge   [ 2 1] .   R e gi o n p r o p s   t e c h ni q ue   i s   e mp l o y ed   to   m e a s ur e   t h e   p r op e r t i e s   o f   a   s e l e c t e d   r e gi o n   o f   a n   i ma g e   in   p i x e l   c ou nt   [2 2 ] .   T h e r e   a r e   t hr e e   f ea t u r es   e xt r a c t e d   w h i c h   a r e   c e n t r o i d ,   m a jo r   a xi s   l e n g t h ,   a nd   m i n o r   ax i s   l e n gt h .   A   f un c t i o n   c a l l e d   b wb ounda r i e s   is   u s e d   to   t r a c e   t h e   b o u n da r y   o f   a   s e l e c t e d   r e gi o n   in   a n   i m a ge .   T he   f u n c t i o n   i m f i l l   is   u s e d   to   f i ll   a n y   h o l e s   s o   t h a t   Re g i o np r o p s   c a n   b e   u s e d   to   e s t i mate   p e r c e nt a g e   a r ea   e nc l o s e d   b y   e a c h   o f   t he   bo u n da r i e s .   T he   d e t a i l s   o f   t he   s h a p e   f e a t ur e e xt ra c t e d   a r e   ta b ul a t e d   i T a b l e   5 .   S u b s e q u e nt l y ,   t he   e xt ra c t e d   f e a t u re   v a l u e s   o f   c o l or ,   t e xt u r e ,   a n d   s h a pe   w e r e   c o l l e c t e d   a n s u m m a r i z e d   in   t h e   R OI   ta b le   w hi c h   i n c l ude s   t h e   m i n i m um   a n d   m a x i m um   r a n ge   va l u es   o f   all   t h e   p a dd y   le a f   di s e a s e   f ea t ur e s   a s   i T a b l e   6 .   T h e   R O t a b l e   i s   a c t e d   a s   a   f e e de r   i n   t h e   S V M   c l a ss i f i c a t i o n   a f t e r w ar d .       T a b le   5 .   P a r a m e t e r s   o f   R e g i o n p r o p s   P a r am e t e r   D e ta i l s   A r e a   R e p r e s e n t a   n u m b e r   o w h i te   p i x e l i a   b i n a ry   i m a g e .   M aj o A x i s   L e n g t h   T he   l e n g t h   ( i n   p i x e l s)   o f   t h e   ma j o r   a x i s   of   t h e   e ll i p s e   t h a t   h a s   t h e   s a m e   s e c o n d - m o m e n t s   a s   t h e   r e g i o n .   M aj o A x i s   L e n g t h   T he   le n g t h   ( i n   p i x el s)   o f   t h e   mi n or   a x i s   of   t h e   e l l i p s e   t h a t   h a t h e   s a m e   s e c o n d - m o m e n t s   a s   t h e   r e g i o n .       T a b le   6 .   R O T a b le   T y pe   F e at u r e s   R a ng e   V a l u e   B r o w n   S p ot   Co l o u r   S t a n d a r d   D e v i a t i on   R e d   35 . 9 4 1   -   87 . 5 1 7   S ta n d a r d   D e v i a t i on   G r e e n   40 . 3 9 1   -   97 . 2   S ta n d a r d   D e v i a t i on   B l u e   36 . 6 3 1   -   90 . 7 8 8   T e x t u r e   C on t r a s t   0 . 08 5 69 7 4   -   1 . 58 6 31   H o m o g e n e i t y   0 . 76 0 194   -   0 . 9 57 2 38   C o rr e l at i on   0 . 845   -   0 . 9 8 49 95   S h a pe   A r e a   60 3 00  -   6 8 22 1 40   M aj o A x i s   L e ng t h   346 . 4 1   -   35 1 0 . 29   M i n o r   A x i s   L e n g t h   232 . 0 95   -   29 92 . 9 8   B a c t e r i a l   L e a B l i g h t   Co l o u r   S t a n d a r d   D e v i a t i on   R e d   43 . 4 5 6   -   94 . 6 2 2   S ta n d a r d   D e v i a t i on   G r e e n   36 . 6 3 3   -   87 . 8 6 7   S ta n d a r d   D e v i a t i on   Bl u e   36 . 2 3 5   -   102 . 8 27   T e x t u r e   C on t r a s t   0 . 06 4 36 2 2   -   0 . 85 0 459   H o m o g e n e i t y   0 . 78 5 532   -   0 . 9 67 8 81   C o rr e l at i on   0 . 82 4 413   -   0 . 9 88 6 28   S h a pe   A r e a   49 2 78  -   1 1 27 6 80   M aj o A x i s   L e ng t h   271 . 3 55   -   13 85 . 6 4   M i n o r   A x i s   L e n g t h   193 . 9 9   -   923 . 7 6   Le a f   S c a l d   Co l o u r   S t a n d a r d   D e v i a t i on   R e d   38 . 7 0 4   -   92 . 4 8 7   S ta n d a r d   D e v i a t i on   G r e e n   36 . 5 9 7   -   90 . 3 6 5   S ta n d a r d   D e v i a t i on   Bl u e   36 . 1 9 2   -   103 . 4 62   T e x t u r e   C on t r a s t   0 . 16 4 881   -   2 . 5 13 9 7   H o m o g e n e i t y   0 . 69 4 004   -   0 . 9 71 5 98   C o rr e l at i on   0 . 79 0 685   -   0 . 9 80 4 76   S h a pe   A r e a   23 6 16  -   6 6 50 5 2   M aj o A x i s   L e ng t h   123 . 5 53   -   10 87 . 7 3   M i n o r   A x i s   L e n g t h   81 . 9 8 3 7   -   81 5 . 219   T u n g r o   V i r u s   Co l o u r   S t a n d a r d   D e v i a t i on   R e d   41 . 2 5 8   -   74 . 0 1 9   S ta n d a r d   D e v i a t i on   G r e e n   42 . 6 9 5   -   74 . 3 5 8   S ta n d a r d   D e v i a t i on   Bl u e   43 . 5 0 9   -   82 . 8 5 7   T e x t u r e   C on t r a s t   0 . 14 6 147   -   5 . 2 69 5 5   H o m o g e n e i t y   0 . 55 8 186   -   0 . 9 29 8 56   C o rr e l at i on   0 . 57 1 602   -   0 . 9 82 0 52   S h a pe   A r e a   22 5 00  -   2 6 62 0 00   M aj o A x i s   L e ng t h   173 . 2 05   -   13 85 . 6 4   M i n o r   A x i s   L e n g t h   136 . 2 55   -   15 36 . 9 1       2. 3 . 2      C l as s i fi c at i o n   Cl a s s i f i c a t i o n   r e f e r s   to   a   p r o c e s s   o f   s o rt i ng   i n f o r m a t i o n   ob t a i n e d   f r o m   t h e   i m a g e s   i n to   c l a s s e s   [23] .   In   t h i s   p a r t   o f   st u d y ,   t h e   cl a s s i f i c a t i o n   is   a   p r o c e ss   wh e r e   it   d e t e r m i n es   t he   t y pe   o f   p a dd y   l e a f   d i s e a s e     o f   t h e   i n s e r t e d   p a d d y   le a f   i ma g e   b a s e d   o n   t he   e xt r a c t e d   f e a t u r e s   b e f o r e h a n d.   T he   S VM   i s   i m p l e m e n t e d   as   it   is   u s ef ul   m a c h i n e   l e a r ni n g   t oo l   fo r   c l a s s i f i c a t i o n   [24 ] .   I t   c l as s i f i e s   t he   g i v e n   d a t a   s a m p l es   ( in   t h e   fo r m   o v e c t o r s )   b y   map p i n g   t h e m   to   h i g h   d i m e n s i o n a l   s p aces   a nd   c o n s t r uc t s   h y pe r - p l a n e s   th a t   d i v i de   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   16 ,   N o .   2 N o v e m be r   2 019   :     76 7 - 77 4   772   d ata   i n t o   pa r t i t i o n s.   T h e   d a t a   b el o n g i ng   to   t h e   s a m e   c l a s s   w ill   b e   p u t   i n t o   t h e   s a me   p a r t i t i o n   w ith   h i gh   pr o b a b ili t y   a n t h o s e   w i t h   di f f e r e n c l a s s ’s   l i ke l y   e n up  i n   t h d i f f e r e n t   p a r t i t i o n s   [ 2 5] .   T he   t r a i nI m ag e Ca t e g o r y C l as s i f i e r   ( )   f un c t i o n   is   u s ed   to   c r e a te   t h e   i m a ge   c a t e g o r y   c l a s s i f i e r .   Ea c h   e l e m e nt   o f   t he   i ma g e   s e ts   d e f i n e s   a n   i m a g e   c a t e go r y .   T w o   c l a s s e s   o f   d ata   wh i c h   a r e   t r a i n i ng   d a t a   a n d   t e st in d a t a   a r e   b u ilt   se p a r ate l y   f or   t he   p ur po se   o f   m a x i m i z in g   t h e   d i s t a n c e .   T h e   S V M   i s   t ra i n ed   a n d   t h e   s up po r t   v ect o rs   (S V s )   a r e   ob t a i n e d   f or   e a ch   c l a s s.   N e xt ,   t he   te s ti n g   p ha s e   c a l c u l a t e s   t h e   a v e r a ge   d i s t a n c e   b e t w e e n   t h e   t e s t   s a m pl e s   a n d   SVs   for   ea c h   cl a ss.   F i n a l l y ,   t he   t y pe   o f   p a d d y   le a f   c l a s s   is   d eci d ed   b a s e d   o n   t h e   mi n i m a l   a v e r a ge   di s t a n c e   o f   t h e   t e s t   s a m p l e s .   T h i s   p r o c ed ur e   i s   r e p e a t e d   u n t i l   a l i m a ge s   a r e   c l a s s i f i e d .     2. 4 .      P e r fo r m an c e   Ev al u ati o n   T he   p e r f o r m a n ce   o f   t he   p a d d y   le a f   d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n   is   ev a l ua t e d   u s in g   a   t r ut h   ta b l e .   I t   is   p er f o r m ed   b y   c o m pa r i ng   t he   d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n   r e s ul t   w i t h   t h e   a c t ua l   d i s e a s e .   B a s e d   o n   t h e   t r u t h   ta b le   ob t a i n e d ,   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ura c y   f or   e a c h   t y pe   o f   p a d d y   le a f   d i s e a s e   i s   c a l c ul a t e d   u s i ng   ( 5) :                                                                                                                                (5)       3 .   R ES U LTS   AND   A N AL Y S I S   Fo r t y   t e s t i ng   i m a ge s   a r e   t e s t e d   f or   e a c h   t y pe   o f   p a d d y   l e a f   d i s e a s e .   T a b le   7   s h o w s   s o m e   o f   t he   r e s ul t s   p l o t t e d   b y   t he   t r u t h   ta b le   fr o m   e a c h   t y pe   o f   di s e a s e .       T a b l e   7.   T h e   P r o po s e d   T r u t h   T a b l e   f or   P e r f o r m a n c e   E v a l ua t i o n   N o .   Im a g e   D i s e a s e   C l a ss i f i c a ti on   A ct u a l   D i s e a s e   A cc u r ac y   1     Bro w n   S p o t   Bro w n   S p o t   T RU E   2     T u n g ro   V i ru s   T u n g ro   V i ru s   T RU E   3     Ba c t e ri a l   L e a f   Bl i g h t   Ba c t e ri a l   L e a f   Bl i g h t   T RU E   4     Le a f   S c a l d   Le a f   S c a l d   T RU E       T he   p e r f o r m a n ce   o f   t he   p a d d y   le a f   d i s e a s e   c l a s s i f i c a t i o n   is   d e m o n s t r a t e d   in   T a b le   8 .   Fr o m   t h e   c a l c ul a t i o n   o f   a c c ur a c y ,   it   is   o b s e r ve d   t h at   t h e   s t u d y   pr o d u c e d   a   go o d   p e r fo r m a n c e   w i t h   9 0 %   o f   a c c ur a c y   f o r   t h b r o w n   s p o t,   9 5 o f   a c c ur a c y   f or   g r a d e   t u n go   v i r us ,   a nd   80 o f   a c c ur a c f o r   bo t h   b a c te r i a l   l e a f   b l i g h a n d   l e a f   sc a l d .   T he   t u n go   v i r us   re t u rn e d   t he   h i g h e s t   p e r c e n t a g e   o f   a c c ur a c y ,   wh e r e a s,   t h e   b a c t e r i a l   l e a f   b l i ght   a nd  l e a f   s c a l d   a pp e a r   t h e   m o d e r a t e   p e r c e n t a g e   o f   a c c u ra c y .   T he   o v e r a l l   m e a n   p e r c e n t a ge   o f   a c c ur a c y   i s   ob se r v e t o   pr o duc e   a   g o o d   p e r c e nt a g e   o f   a c c ur a c w hi c h   i s   86 . 2 5 %.       T a b le   8 .   A c c u r a c y   R e s ul t   P a d dy   L e a D i s e a s e   N o .   o T R U E   Cl a ss i f ic a t i o n   %   of   A cc u r a c y   B r o w n   S p ot   36   90   T u n g r o   V i r u s   38   95   B a c t e r i a l   L e a B l i g h t   32   80   Le a f   S c a l d   32   80   M E A N   8 6 . 2 5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       A ut om a t i c   c l as s i f i c at i on   of   pad dy   l e af   di s e as e   ( Shaf af   Ibr ah i m )   773   D e s pi t e   a   go o d   p e r fo r m a n c e   o f   p a d d y   le a f   d i s e a s e   c las s if i c a t i o n   pr e s e nt e d,   s e ve r a l   i m p ro v e m e n t s   a r e   s ug g e s t e d .   T he   i m pl e m e n t a t i o n   a nd   i n c o r po r a t i o n   o f   o t h er   f ea t ur e   e xt r a c ti o n   a nd   c l a s s i f i c a t i o n   te c hni q ue s   s u c h   as   Ga b o r   f i l t e r   a nd   Co n vol u ti o n a l   N e ur a l   Ne t w or k   ( CN N )   a r e   r e c o m m e n de d   to   i m p ro v e   t h e   c l a s s i f i c a t i o r e s ul t s   i t h e   f u t u r e .       4 .   C O N C L U S I O N   T hi s   p a p er   p r o p o s e d   a   st u dy   o f   a ut o m a t i c   c l a s s i f i c a t i o n   o f   p a dd y   l e a f   d i s e a se   u s i n g   i m a ge   p ro c e s s i ng .   F e a t u r e   e x t ra c t i o n   te c hn i que s   o f   c o l or ,   t e xt u r e   a n d   s h a p e   w e r e   i m pl e m e n t e d   to   a n a l y z e   t h e   c h a ra c t e r i s t i c o t h p a d d y   l e a f   di s e a s e .   I n   a n o t h e r   n o t e ,   S up po r t   Ve c t o r   M a c hi n e   (S V M i s   u s ed   to   cl a ss i f y   t h e   f o ur   t y p e s   o f   p a dd y   l e a f   d i s e a s e   wh i c h   a r e   t h e   b r o w n   sp o t,   b a c t e r ial   l e a f   b lig h t,   t u n g r o   v i r u s,   a n d   le a f   s c a l d .   T he   a pp l i c a t i o n   to   a   v a r ie t y   o f   t e s t i n g   i ma g e s   h a s   b e en   s uc c e s s f ul .     T he   p e r fo r m an ce   o f   t h e   p a d d y   l e a f   di s e a s e   i s   e v a l u a t e d   u s i n g   a   t r ut h   ta b l e .   T he   p e r fo r m a n ce   o b t a i n e d   e x h i b i t   a   l i t t le   v a r i a t i o n   i n   cl a ss if y i n g   t h e   t y pe   o f   p a dd y   le a f   d i s e a s e s .   T he   o v e r a l l   m e a n   p e r c e n t a g e   o f   a c c ur a c y   d e m o n s t r a t e d   a   go o d   p e r c e n ta g e   o f   a c c ur a c y   w h i c h   is   86. 2 5 %.   T h e r e f o r e,   it   c a n   b e   c o n c l u de d   t h a t   t h e   p r o po s e d   i m pl e m e n t a t i o n   o f   i m a ge   p ro c e s s i n g   te c h n i qu e s   f or   t he   a u t o m a t ic   c l a s s i f i c a t i o n   o f   p a d d y   le a f   d i s e a s e   i s   f o u nd   to   b e   s u c c e s s f u l.   Y e t ,   a i m pl e me n t a ti o n   a n d   i n c o rp o r a t i o n   o f   t h e   c ur r e nt   f ea t u r e   e xt r a c t i o n   a nd   cla s s i f i c a t i o n   t e c h ni q u es   a r e   r e co mm e n de d .       AC K N O W L E D GE M EN T S   T he   r e s e a r ch   w as   s up po r t e d   b y   Mi n i s t r y   o f   E d uc a t i o n   M a l a y s i a   ( M o E ) ,   a n d   Un i v e r s i t i   T ek n ol o g i   M A R A   t hr o u g h   t he   F un d a m e nt a l   R e s e a r c h   G r a nt   S c h e m e   ( F R G S ( 60 0 - IR M I/ F R G S   5/ 3   ( 215 / 20 1 9)) .       R EF ER EN C ES     [ 1]   P .   K um a r ,   e t   al . ,   D e t e c t i o o f   H e a l t hy   a nd  D e f e c t e D i s e a s e L e a f   o f   R i c e   C r o us i ng   K - M e a n s   C l us t e r i ng   T e c hni qu e ,   I n t e r na t i o na l   J our nal   o f   C om pu t e r   A ppl i c at i on s v o l .   1 57( 1 ) ,   p p.   24 - 27 ,   201 7.   [ 2]   B .   M ukh e r j e e   a nd   N . U .   M a he s w a r i ,   B i o l o g i c a l   C o nt r o l   o f   N a r r o w   B r o w L e a f   S po t   a nd  L e a f   S m ut   D i s e a s e   i n   P a ddy   C r o ps   by   S o m e   A nt a g o ni s t i c   F ung i , ”  G l ob al   J o ur n al   o f   M e di c al   R e s e ar c h ,   201 8.   [ 3]   J .   P .   S ha h,   e t   a l . ,   A   S ur v e y   o D e t e c t i o a nd  C l a s s i f i c a t i o o f   R i c e   P l a nt   D i s e a s e s ,   I E E E   I nt e r n at i on al   C onf e r e nc e   on   C u r r e nt   T r e nd s   i n   A dv anc e d   C om pu t i ng   ( I C C T A C ) ,   2016 .   [ 4]   A .   A .   J o s hi ,   a nd  B .   J a dh a v ,   M o ni t o r i ng   a nd  C o n t r o l l i ng   R i c e   D i s e a s e s   U s i ng   I m a g e   P r oc e s s i ng   T e c hn i qu e s ,   I nt e r n at i on al   C on f e r e nc e   on   C om pu t i ng ,   A nal y t i c s   and   Se c ur i t y   T r e nds   ( C A ST ) pp.   4 71 - 476 ,   2016 .   [ 5]   P .   B .   P a do l   a nd   A .   A .   Y a da v ,   " S V M   c l a s s i f i e r   ba s e d   g r a pe   l e a f   d i s e a s e   de t e c t i o n, "   20 16  C onf e r e nc e   on   A d v anc e s   i n   Si gn al   P r oc e s s i ng   ( C A SP ) ,   P un e ,   pp .   175 - 17 9,   20 16.   [ 6]   P .   C h a udh a r y   e t   al . ,   C o l o r   T r a ns f o r m   B a s e d   A ppr o a c f o r   D i s e a s e   S po t   D e t e c t i o o P l a n t   L e a f ,   In t e r na t i ona l   J our nal   o f   C om pu t e r   S c i e nc e   and   T e l e c om m un i c a t i ons v o l .   3 ( 6) ,   p p.   65 - 71 ,   2012 .   [ 7]   A .   S i ng a nd  M .   L .   S i ng h,   " A ut o m a t e b l a s t   d i s e a s e   de t e c t i o f r om   pa ddy   pl a nt   l e a f   -   A   c o l o r   s l i c i ng   a ppr o a c h, "   2018  7 t I nt e r n at i on al   C o nf e r e nc e   on  I n dus t r i a l   T e c h no l og y   and  M anage m e nt   ( I C I T M ) ,   O xf o r d,   201 8,     pp.   33 9 - 344.   [ 8]   P .   K um a r   a n N .   B ho i ,   D e t e c t i o o f   H e a l t hy   a nd  D e f e c t e D i s e a s e L e a f   o f   R i c e   C r o us i ng   K - M e a ns   C l u s t e r i ng   T e c hni qu e ,   I n t e r na t i o na l   J our nal   o f   C om pu t e r   A ppl i c at i on s v o l .   1 57( 1 ) ,   p p.   24 - 27 ,   201 7 .   [ 9]   N .   R i s h i   a nd  J .   S .   G i l l ,   A O v e r v i e w   o D e t e c t i o a nd  C l a s s i f i c a t i o o f   P l a nt   D i s e a s e s   i I m a g e   P r o c e s s i ng ,   I nt e r n at i on al   J o ur n al   o f   S c i e n t i f i c   E ng i ne e r i ng   and   R e s e ar c h   ( I J SE R ) ,   v o l .   3 ( 5 ) ,   pp .   11 4 - 117,   2 015 .   [ 10]   J a dh a v   R .   e t   al . ,   R i s F a c t o r s   f o r   A g r i c ul t u r a l   I nj ur y :   A   S y s t e m a t i c   R e v i e w   a nd  M e t a - a na l y s i s ,   J our nal   o f   A gr om e di c i ne v o l .   20( 4 ) pp.   4 34 - 449 ,   2015 .   [ 11]   V .   S i ng a nd  A .   K .   M i s r a ,   D e t e c t i o o f   pl a nt   l e a f   di s e a s e s   u s i ng   i m a g e   s e g m e nt a t i o a nd  s o f t   c om put i ng   t e c hni que s ,   In f or m a t i on   P r oc e s s i ng   i A gr i c u l t ur e v o l .   4 ( 1) ,   pp .   41 - 49,   201 7.   [ 12]   P .   C h a udh a r y   e t   al . ,   C o l o r   T r a ns f o r m   B a s e d   A ppr o a c f o r   D i s e a s e   S po t   D e t e c t i o o P l a n t   L e a f ,   I nt e r na t i ona l   J our nal   o f   C om pu t e r   S c i e nc e   and   T e l e c om m un i c a t i ons v o l .   3 ( 6) ,   p p.   65 - 71 ,   2012 .   [ 13]   B .   C h i t r a de v i   a nd   P .   S r i m a t h i ,   A O v e r v i e w   o I m a g e   P r o c e s s i ng   T e c hn i qu e s , ”  I n t e r na t i o na l   J our nal   o f   I nno v at i v e   R e s e ar c h   i n   C om p ut e r   and   C om m u ni c at i on   E n gi ne e r i ng pp.   6 466 - 647 2,   20 14.   [ 14]   A .   S .   A .   S a l a m ,   M .   N .   M .   I s a ,   M .   I .   A hm a d,   S pa t i a l   do m a i i m a g e   e nha n c e m e nt   t e c hni q ue s   f o r   a c ut e   m y e l o i l e uk e m i a   ( M 1 , M 4 , M 5, M 7 ) , ”  I ndone s i an   J o ur n al   of   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i n an C om put e r   Sc i e nc e ,   v o l .   14( 1 )   pp.   25 0 - 257 ,   A pr i l   201 9.   [ 15]   A .   J a i n,   F undam e nt al s   o f   D i g i t al   I m age   P r oc e s s i ng ,   P r e nt i c e - H a l l ,   1989 ,   C ha p .   7,   pp .   235 .   [ 16]   H .   A .   N ug r o ho  e t   al . ,   S ha pe   a n a l y s i s   f o r   c l a s s i f i c a t i o o f   br e a s t   no dul e s   o di g i t a l   u l t r a s o und  i m a g e s , ”  I nd one s i a n   J our nal   o f   E l e c t r i c a l   E ngi ne e r i ng   and   C om p ut e r   Sc i e nc e v o l .   13 ( 2 ) ,   pp.   8 37 - 844 ,   F e b   201 9   [ 17]   A .   S i ng a nd  K .   G up t a ,   A   C o nt r a s t   E n ha nc e m e n t   T e c hn i qu e   f o r   L ow   L i g ht   I m a g e s ,   2nd  I nt e r na t i ona l   C onf e r e nc e   on   C om m u ni c at i on   S y s t e m s   ( I C C S   20 15) ,   201 5.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   16 ,   N o .   2 N o v e m be r   2 019   :     76 7 - 77 4   774   [ 18]   M .   B o ui l l o e t   a l . ,   G r a y i f i c a t i o n:   A   m e a ni ng f ul   g r a y s c a l e   c o nv e r s i o t o   i m pr o v e   ha ndw r i t t e hi s t o r i c a l   do c um e nt s   a na l y s i s , ”  P at t e r n   R e c og ni t i on  L e t t e rs v o l .   12 1,   pp .   46 - 51 ,   2019 .   [ 19]   P .   M o ha na i a h   e t   a l . ,   I m a g e   T e xt ur e   F e a t u r e   E xt r a c t i o U s i ng   G L C M   A ppr o a c h,   I n t e r na t i ona l   J o ur n al   of   Sc i e nt i f i c   &   R e s e ar c h   P ubl i c a t i on v o l .   3( 5 ) ,   p p.   1 - 5 ,   2 013 .   [ 20]   D .   P .   T i a n,   A   R e v i e w   o I m a g e   F e a t ur e   E x t r a c t i o a nd   R e p r e s e nt a t i o T e c hn i que s ,   I n t e r na t i o nal   J our n al   o f   M u l t i m e di a   an U b i qu i t ous   E n gi ne e r i ng v o l .   8 ( 4 ) ,   J ul   2 013 .   [ 21]   P .   S .   K um a r   a nd  V s .   D ha r u n,   E xt r a c t i o of   T e xt ur e   F e a t ur e s   us i ng   G L C M   a nd  S ha pe   F e a t u r e s   us i ng   C o nne c t e R e g i o ns ,   I n t e r na t i ona l   J ou r na l   of   E n gi ne e r i n a nd   T e c hno l og y v ol .   8 .   pp.   2 926 - 293 0,   20 16 .   [ 22]   J .   N a ` a m   e t   al . ,   A A ut o m a t i c   R O I   of   T he   F undus   P ho t o g r a phy , ”  I nt e r na t i o na l   J our na l   of   E l e c t r i c a l   and   C om put e r   E ng i ne e r i ng   ( I J E C E ) v o l .   8 ( 6 ) ,   pp .   4 545 - 455 3 ,   D e c   2 01 8 .   [ 23]   N .   L .   I .   R us l i ,   A .   A m i r ,   N .   A .   H .   Z a hr i ,   R .   B .   A hm a d,   S n a ke   s pe c i e s   i de n t i f i c a t i o by   us i ng   na t ur a l   l a ng ua g e   pr o c e s s i ng ,   I nd one s i an  J ou r na l   o f   E l e c t r i c a l   E ng i ne e r i ng  a nd  C om pu t e r   Sc i e nc e   ( I J E E C S) v o l .   13 ( 3 )   pp.   99 9 - 1006 ,   M a r   2019 .   [ 24]   M .   A .   C ha n dr a   a n S .   S .   B e di ,   S ur v e y   o S V M   a nd  t h e i r   a pp l i c a t i o i i m a g e   c l a s s i f i c a t i o n , ”  I nt e r n at i on al   J our nal   o f   I n f or m at i on   T e c hn ol o gy ,   2018 .   [ 25]   H .   T .   S e nc a r   a nd  N .   M e m o n,   D i g i t a l   i m a g e   f o r e ns i c s :   T he r e   i s   m o r e   t o   a   p i c t u r e   t h a m e e t s   t he   e y e ,”   Sp r i n ge r ,     ( H .   T .   S e nc a r   &   N .   M e m o n,   E d s . ) ,   N e w   Y o r k,   N Y :   S pr i ng e r   N e w   Y o r k,   2 013 .       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S           S h a f a f   I br a hi m   i s   a   s e ni o r   l e c t u r e r   i n   F a c u l ty   of   C o m p u t e r   a n d   M a t he m a ti c a l   S c i e n c e s ,   U n i v e r s i t i   T e kn o l o gi   M A RA   C a w a n g an   M e la ka ,   K a m p u s   J a s i n .   S he   h o l ds   a   Di p l o m a ,   B a c he l o r ’s   De g re e M a s t e r s   a nd   Ph D   i n   C o m p u t e r   S c i e nc e .   H e r   r e s ea r c h   i n t e r e s t s   a r e   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e E v o l u tio n a r y   A l g o r i t h m s ,   M a c hi n Le a r n i n g ,   a nd   I m a g e   P r o c e s s in g .           N ur n a z i h a h   W a ha b   is   a   f i n a l   y e ar   st ud e n t   o f   Ba c he l o r’s   De g r ee   o f   C o m p u t e r   S c i e nc e   in   F a c ul t y   o f   C o m p u t e r   a n d   M at h e m a t i c a l   S c i e n c e s,   U n iv e r s i t i   T e k no l o gi   M A R A   C a w a ng a n   M a l a ka ,   K a m p u s   J a s i n .   H e r   r e s ea r c h   i n te r e s t   c ov e r s   I m a ge   P r o c e s s i ng   a nd   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e nc e .           A h m a d   F i r d a us   A h m ad   F a dz i l   is   a   l e c t u r e r   in   F a c ul t y   o f   C o m p u t e r   a nd   M a t he m a t i c a l   S c i e n c e s ,   U ni v e r s i t i   T e kn o l o gi   M A R A   C a w an g an   M e l a k a,   K a m p u s   J a s i n.   He   ho l d s   a   D i p l o m a ,   Ba c he l o r s   D eg r e e,   a n d   M a s t e rs   in   C o m p u t e r   S c i e nc e .   H i s   re s ear c h   i n t e r e s t s   a r e   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e nc e E v o l u tio n a r y   Co m p u t in g,   P ar a l l e l   P r o c e s i ng   a nd   I m a g e   P r o c e s s i ng .           N ur   N a bi l ah   A bu   M a ng s ho r   is   a   l e c t u r e r   in   F a c ul t y   o f   C o m p u t e r   a n d   M at h e m a t i c a l   S c i e n c e s ,   U ni v e r s i t i   T e kn o l o g i   M A RA   C a w a ng a n   M e l a k a,   K a m p u s   J a s i n .   S h e   ho l ds   a   Di p l o m a Ba c he l or ’s   De g re e ,   a n d   M a s t e r s   in   C o m p u t e r   S c i e nc e .   H e r   r e s ea r c h   i n t e r e s t s   a r e   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e nc e   a nd   I m ag P r o c e s s i ng .       Za a b a   A h m a d   is   a   l e c t u r e r   in   F a c ul t y   o f   C o m pu t e r   a n d   Ma t h e m a t i c a l   S c i e n c e s,   U n iv e r s i t i   T e kn o l o gi   M A R A   C a w a ng a n   P e r a k ,   K a m p u s   Ta pa h .   He   ho l d s   a   Di p l o m a,   Ba c he l o r ’s   D e gr ee a nd   M a s t e r s   in   C o m p u t e r   S c i e nc e .   H i s   r e s ea r ch   i n t e r e s t s   a r e   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e nc e ,   S o c i a l   Me d i a   A na l y t i c s ,   E - c o m me r c e   a nd   So c i a l   C o m m e r c e .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.