2.14 Segmentasi
Segmentasi merupakan suatu proses pembagian image menjadi beberapa segmen dan diantaranya terhubung satu sama lain. Hubungan segmen ini adalah bila terdapatnya
dua piksel yang saling kontak. Segmen disebut juga region atau area. Segmen yang terpisah dapat dipertimbangkan menjadi sebuah image tersendiri. Proses segmentasi
merupakan proses identifikasi dan menjadi dasar untuk melakukan proses klasifikasi objek image. Proses klasifikasi sebenarnya diartikan sebagai proses pengenalan objek
yang ada dengan cara memisahkannya menjadi segmen-segmen yang diharapkan merupakan objek-objek tersendiri. Contohnya pada proses analisis suatu image
dengan melihat grafik image histogramnya histogram slicing. Tujuan analisis ini adalah untuk mengetahui objek dalam image tersebut dan memisahkannya untuk lebih
lanjut melakukan proses pengenalan objek. Ada beberapa teknik segmentasi, kesemuanya dapat digologkan dalam dua jenis
berdasarkan cara kerjanya yaitu : pertama, segmentasi berdasarkan intensitas warna melalui identifikasi area atau region. Kedua, segmentasi berdasarkan karakteristik
melalui identifikasi edge
Gambar 2.4 Image segmentation Segmantasi citra membagi suatu citra menjadi wilahyah-wilayah yang homogen
Create PDF files without this message by purchasing novaPDF printer
http:www.novapdf.com
Universitas Sumatera Utara
Two-class object Histogram
Multi-class Object Histogram
2.14.1 Segmentasi Identifikasi Area
Operasi segmentasi area adalah operasi untuk mengidentifikasi semua piksel yang mempunyai intensitas yang sama, dengan cara lain mengelompokkan piksel-piksel
tersebut ke dalam suatu range terdekat. Misalnya kelompok intensitas 0-24, 25-73, 74- 160,
161-255. Kelompok
intensitas ini
dapat ditaksir
dengan cara
mempertimbagkanknya ke dalam suatu grafik image histogram. Pengelompokkan intensitas piksel ini bertujuan mencari perkiraan jumlah objek yang ada dalam image.
Setiap kelompok akan menyatakan objek image. Jadi, bila jumlah kelompok intensitas ada 4 yaitu 0-24, 25-73, 74-160, 161-255, maka objek di dalam image tersebut
diperkirakan berjumlah 4. Tahap akhir dari operasi ini selanjutnya adalah mencari
Create PDF files without this message by purchasing novaPDF printer
http:www.novapdf.com
Universitas Sumatera Utara
nilai rata-rata mean intensitas piksel pada tiap kelompok dan mengganti warna piksel dengan nilai rata-rata yang ditemukan pada tiap kelompok sehingga dengan
demikian akan dihasilkan image beberapa kelompok warna. Jadi, bila jumlah kelompok intensitasnya ada 4, maka image akan mengahsilkan 4 kelompok warna.
Warna yang seragam pada setiap kelompok akan mempermudah melakukan penyederhanaan objek. Teknik ini akan menghasilkan perkiraan jumlah objek dalam
image dan tampilan objek yang masing-masing terpisah satu sama lain, sehingga dengan demikian masing-masing objek dapat dikenali lebih jauh lagi.
2.14.2 Segmentasi Identifikasi Edge
Operasi segmantasi identifikasi edge adalah operasi pengelompokan area image yang mempunyai karakteristik sama, karakteristik tersebut seperti perubahan warna antara
piksel yang berdekatan, harga rata-rata bagian tersebut. Pada tahapan pendeteksian tepi dari metode pertama tugas akhir dilakukan proses pendeteksian tepi edge
detection yang merupakan salah satu kegiatan segmentasi dengan pendekatan edge based . Segmentasi ini dilakukan dengan menggunakan kernel Sobel untuk mencari
gradiend. Proses identifikasi tepi dengan menggunakan prosedur turunan pertama first derivative dengan memakai citra masukan gray scale dan akan menghasilkan
citra edge biner. Dengan mengacu pada [SHES05], Identifikasi Edge pada tugas akhir ini akan menggunakan operator Sobel.
2.14.2.1 Operasi Penggabungan Area
Penggabungan area atau region merging bertujuan : pertama, mengurangi jumlah area dari hasil pengelompokkan intensitas sebelumnya, kedua, melakukan kombinasi
terhadap setiap fragmentasi area, ketiga, membentuk area sesugguhnya. Operasi penggabungan ini sebenarnya bukan merupakan proses penambahan edge di dalam
image, akan tetapi hanya megidentifikasi semua area yang ada dan menciptakan area saling dikombinasikan.
Create PDF files without this message by purchasing novaPDF printer
http:www.novapdf.com
Universitas Sumatera Utara
1 1
1 2
2 2
2 4
4 1
1 1
1 2
2 2
4 4
1 1
1 1
1 1
2 2
2 1
1 1
1 1
1 1
1 1
Proses pencarian area didalam image akan lebih mudah bila digunakan suatu harga tertentu yang bertujuan untuk menyeleksi seluruh piksel image. Proses yang
demikian sama seperti di dalam operasi thresholding. Dasar proses thresholding adalah mengelompokkan warna-warna yang memiliki intensitas yang hampir sama
sehingga jumah warna yang diperlukan oleh image menjadi kurang. Dari contoh image diatas, ternyata image mempunyai intensitas piksel yang beragam antara lain :
1, 2, dan 4. Piksel – piksel ini didalam operasi penggabungan area, selanjutnya dikelompokkan ke dalam kelompok intensitas masing-masing dan baru kemudian
dilakukan proses pendeteksian. Proses pengelompokkan untuk image diatas tidak perlu dilakukan, hal ini disebabkan karena setiap kelompok piksel yang ada sudah
menunjukkan pengelompokkan area masing-masing. Setiap kelompok piksel mempunyai intensitas piksel yang seragam, seperti kelompok : area A untuk intensitas
piksel 1, area B untuk intensitas piksel 2, dan area C untuk intensitas piksel 3. Proses pendeteksian, dimulai dengan mencari semua selisih intensitas atau batasan di tepi
masing-masing area, yang tergambar sebagai berikut.
1 1 1 2 2 2 2 4 4 1 1 1 1 2 2 2 4 4
1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Gambar 2.5 Batasan di tepi masing-masing area image Bila seluruh selisih intensitas piksel di tepi area telah terdeteksi, maka perhitungan
panjang seluruh selisih tepi masing-masing area tersebut adalah seperti yang tertera pada tabel diatas. Sebagai contoh, bila ternyata masing-masing piksel ditepi antara
area B 2 dan area C 4 mempunyai selisih intensitas = 2, dan bila selisih ini ternyata mempunyai nilai yang lebih kecil dari harga seleksi piksel harga sensitifitas atau
Create PDF files without this message by purchasing novaPDF printer
http:www.novapdf.com
Universitas Sumatera Utara
harga ambang yang telah ditentukan, maka intensitas piksel ditepi area tersebut mempunyai nilai intensitas baru yaitu 1. Penentuan intensitas piksel ini tentu berbeda
bila ternyata image menggunakan model warna lebih dari dua macam warna dominan.
2.14.2.2 Operasi Pembagian Area
Pembagian area region splitting berarti pembagian suatu image menjadi beberapa area dengan intensitas yang sama. Operasi ini sering digunakan untuk menambah
kontras warna suatu image. Kontras warna image diperlukan untuk menambah penampakan image atau bagian tertentu image. Penambahan kontras warna image
dimulai dengan cara menguji grafik image histogram-nya. Image histogram merupakan grafik yang menunjukkan suatu frekuensi atau jumlah nomor warna yang
ada dalam image. Piksel dalam image merupakan piksel-piksel signifikan yang dapat dikelompokkan ke dalam suatu perhitungan image histogram. Pada awalnya intensitas
warna piksel di dalam image lebih banyak mengunakan nomor warna antara 0 samapi 4. Frekuensi nomor warnanya yang dominan di sini adalah nomor warna 0 yang
berjumlah 22 piksel. Hal ini menunjukkan bahwa pada awalnya image sebenarnya terlihat agak gelap terutama di sisi kiri atas.
Kontras warna image sering digunakan oleh pemakai untuk menambah suatu penampakan iamge. Proses penampakan image dapat dilakukan denagn cara
menambah nilai intensitas setiap piksel image. Penambahan intensitas piksel dapat dilakukan dengan berbagai cara, antara lain : dengan cara menjumlah, atau
mengalikan atau mengkuadaratkan intensitas setiap piksel dengan nilai tertentu.
2.15 Filter Sobel