3. Selanjutnya proses inisialisasi membuat titik-titik yang nanti akan bergerak
menuju tepi citra. 4.
Selanjutnya kalkulasikan medan gaya GVF field dan simpan pada variabel array dan set iterasi berjumlah 60 kali.
5. Hitung nilai energi eksternal dari citra yang telah terfilter dan energi internal
dari active contour yang telah diinisialisasi. 6.
Lakukan proses perhitungan gaya yang melibatkan energi internal dari GVF Snake dengan energi eksternal dari citra agar titik-titik yang telah
diinisialisasi bergerak mendekati tepi citra dan menambah counter iterasi. 7.
Ulangi langkah kelima sampai memenuhi jumlah iterasi yang di tentukan.
3.2.1. Perancangan Modified Tophat Filter
Tahap pertama dari proses pre-processing adalah proses filtering untuk memperjelas citra tulang belakang dan mengurangi noise di sekitar tulang
belakang menggunakan Modified Tophat Filter. Rumus modified tophat filter adalah :
modTH =
� ∘ � −� � •�
× Ɣ ...........................................................................21
Dimana : f = citra gambar b = struktur elemen
∘ = operator morfologi closing • = operator morfologi opening
Ɣ = attenuation factor Alur proses modified tophat bisa dilihat pada flowchart dibawah ini :
Gambar 3.3 Flowchart Modified Tophat Filter Jika diprogram menggunakan rumus modified tophat filter, maka dapat ditulis
code program sebagai berikut :
int disk = 5;
IplConvKernel strel =cvCreateStructuringElementEx2disk+1, 2disk+1, disk, disk, CV_SHAPE_ELLIPSE, 0;
norMatedge, f32Image, 1; cvMorphologyExf32Image,TH,tempMat,strel,CV_MOP_OPEN,1;
cvSubTH,f32Image,TH; cvMorphologyExf32Image,CL,tempMat,strel,CV_MOP_CLOSE,1;
cvDivTH, CL, modTH,11; norMatmodTH,modTH;
cvCopyImagemodTH,edge;
Hasil yang diperoleh ditunjukan pada gambar 3.4 :
Gambar 3.4 Hasil modified tophat filter. Perancangan modified tophat filter dimulai dengan melakukan operasi opening ,
yaitu proses erosi dilanjutkan dengan dilasi pada citra gambar dengan struktur elemen bertipe disk dengan ukuran 5. Hasil dari proses opening kemudian
dikurangkan dengan citra awal dari citra gambar sehingga menyisakan tepi dari objek saja. Selanjutnya dilakukan proses closing menggunakan citra awal, yaitu
proses dilasi yang dilanjutkan dengan erosi dengan menggunakan struktur elemen berukuran sama. Proses opening menyebabkan citra menjadi lebih mengembang,
sebaliknya proses closing menyebabkan citra menyusut.Kemudian hasil dari opening dikurangi citra awal dibagi dengan hasil closing untuk menghilangkan
sisa noise selanjutnya dikalikan dengan attenuation factor untuk memperjelas bentuk tepi.
3.2.2. Perancangan Gaussian Cropping
Tahap kedua dari proses pre-precessing adalah dengan menghilangkan untuk mereduksi noise dan bagian-bagian dari citra sinar x yang tidak diperlukan
khususnya bagian kanan dan kiri dari citra tulang belakang menggunakan Gaussian cropping.
Rumus Gaussian Cropping adalah :
−
−
=
2 2
2
exp
c a
b
Gaussian
................................................................22 Keterangan : a = koordinat piksel pada citra
b = koordinat center of peak dari fungsi Gaussian c = standar deviasi.
Gambar 3.5 Kurva fungsi Gaussian Alur dari penggunaan gaussian cropping bisa dilihat pada gambar 3.6 :
c
a b
Gambar 3.6 Flowchart Gaussian cropping Jika diprogram menggunakan rumus gaussian cropping, maka dapat ditulis code
program sebagai berikut :
int counter=0;
int jmlh_baru=jmlh;
baris atas for
int i=1;i=koordinat[1][2];i++
for int
j=0;j=edge-width;j++ edge-imageData[edge-widthStep i + j
edge-nChannels]=0;
baris tengah int
index=1; for
int y=koordinat[1][2];y=koordinat[jmlh_baru][2];y++
{ if
y==koordinat[index][2] {
y=koordinat[index][2]; float
nilai=0; for
int x=0;x=edge-width;x++
{ double
gaussian=0; gaussian=koordinat[index][1]-
xkoordinat[index][1]-x 210210;
gaussian=exp-gaussian; nilai=ucharedge - imageData
[edge-widthStepy + xedge-nChannels];
edge-imageData[edge-widthStep y + x edge-nChannels]=nilai
gaussian; }
index=index+1; }
else {
for int
x=0;xedge-width;x++ edge-imageData[edge-widthStep y + x
edge-nChannels]=ucharedge - imageData [edge-widthStepy-1 +
xedge-nChannels]; }
} baris bawah
for int
y=koordinat[jmlh_baru][2];y=edge-height-1;y++ for
int x=0;x=edge-width;x++
edge-imageData[edge-widthStep y + x edge-nChannels]=0;
cvDestroyWindow Gaussian Filter
; cvNamedWindow
Gaussian Filter ,1;
cvShowImage Gaussian Filter
,edge; kosongkan SLL
while InitContour.empty
{ InitContour.pop_back;
} std::cout
kosong std::endl;
Diawali dengan membuat inisialisasi pada citra tulang belakang menggunakan gerakan mouse dan menyimpan setiap titik yang dilewati oleh mouse. Untuk
setiap titik tersebut akan menjadi titik puncak dari fungsi gaussian sehingga semakin kekanan dan kekiri dari koordinat x dari titik puncak akan menghasilkan
nilai gaussian yang mendekati nilai 0, nilai gaussian tersebut kemudian dikalikan
dengan nilai pixel awal untuk menghasilkan nilai piksel yang baru. Penentuan nilai variabel c disesuaikan dengan lebar dari tulang belakang.
Hasil yang diperoleh ditunjukan oleh Gambar 3.4.
Gambar 3.7 Hasil Gaussian cropping.
3.2.3. Perancangan GVF Snake
