Penelitian tentang prosedur seleksi warna untuk berbagai tujuan telah banyak
dilakukan. Mendeteksi cacat pada kain, menghitung indeks warna komunitas
mikroba, menganalisis warna digital untuk memfasilitasi proses desain mode,
mengaplikasikan warna pada karya seni, menghitung tutupan kanopi, dan mencapai
tujuan lain telah menjadi subjek penelitian. Hasil penelitian tersebut menghasilkan
metode yang membutuhkan langkah-langkah rumit, perhitungan, dan waktu
komputasi yang panjang. Penelitian ini bertujuan melakukan optimasi metode
seleksi warna dalam ruang warna HSV berbasis kamera cahaya tampak yang
terpasang pada unmanned aerial vechicle (UAV). Dalam penelitian disertasi ini,
disajikan strategi baru untuk mengoptimalkan proses seleksi warna dengan
menggunakan teknik Heaviside Step Function dan Hadamard Product. Citra yang
diperoleh dari kamera UAV menggunakan ruang warna RGB dikonversi menjadi
ruang warna HSV untuk memisahkan kanal warna dengan kanal saturasi dan kanal
intensitas cahaya. Citra pada ruang warna HSV dioptimalkan dengan memilih
secara selektif warna yang diinginkan dengan menetapkan batas ambang untuk
setiap komponen warna, saturasi, dan intensitas cahaya yang diperoleh dari
potongan citra uji. Perhitungan ambang batas setiap kanal dilakukan dengan
pendekatan nilai standar deviasi untuk kondisi cahaya yang konstan dan pendekatan
nilai minimum dan maksimum untuk kondisi cahaya yang bervariasi. Hasil seleksi
warna disimpan dalam bentuk matriks zero-one kemudian dikalikan setiap elemen
matriks tersebut dengan matriks hasil konversi ke HSV tanpa seleksi menggunakan
teknik Hardamard Product. Hasil optimasi menunjukkan bahwa warna yang
diseleksi dapat dipilah dengan sempurna dari warna lain. Selain itu, metode yang
diusulkan menggunakan prosedur yang sederhana dan tidak memerlukan ekstraksi
fitur. Dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, peningkatan kecepatan
komputasi yang luar biasa sebesar 1,078.82 kali lebih cepat berhasil dilakukan.
Kecepatan komputasi seleksi warna dalam penelitian ini, berpotensi untuk dapat
ditanamkan pada UAV untuk melakukan seleksi warna secara real-time. Temuan
penelitian ini tidak hanya berlaku untuk citra tanaman tetapi juga untuk semua
kasus yang membutuhkan seleksi warna pada gelombang cahaya tampak.