seperti algoritma Thresholding, Region Merging, Region Splitting dan Region Growing. [10]
Algoritma Thresholding adalah segmentasi citra berbasis histogram, dimana bila sebuah citra terbagi menjadi dua wilayah, maka global thresholding
dapat digunakan untuk mendapatkan nilai threshold T yang tepat sehingga bagian objek dan latar belakang citra dapat ditentukan. [9].
Algoritma Region Merging adalah segmentasi yang melakukan proses perhitungan karakteristik masing-masing daerah region. Bagian citra yang
memiliki karakteristik yang sama akan digabung dan dianggap satu bagian, sedangkan bagian yang memiliki karakteristik yang berbeda dilakukan pembagian
dan perhitungan karakteristik kembali sampai seluruh bagian citra mempunyai karakteristik yang sama. [9]
Dengan membandingkan kedua algoritma segmentasi citra diatas, maka akan dapat diketahui parameter yang tepat untuk setiap algoritma. Parameter yang tepat
berguna untuk memaksimumkan kinerja algoritma dalam melakukan perbaikan citra. [9].
2.8.1 Algoritma Thresholding
Metode segmentasi yang umum adalah pengambangan citra image thresholding. Operasi pengambangan mensegmentasikan citra menjadi dua wilayah, yaitu
wilayah objek dan wilayah latar belakang. Wilayah objek diset berwarna putih sedangkan sisanya diset berwarna hitam atau sebaliknya. Hasil dari operasi
pengambangan adalah citra biner yang hanya mempunyai dua derajat keabuan: hitam dan putih. [6]
Universitas Sumatera Utara
Thresholding adalah proses mengubah citra berderajat keabuan menjadi citra biner atau hitam putih sehingga dapat diketahui daerah mana yang termasuk
obyek dan background dari citra secara jelas.
Citra threshold dilakukan dengan mempertegas citra dengan cara mengubah citra hasil yang memiliki derajat keabuan 255 8 bit, menjadi hanya
dua buah yaitu hitam dan putih [7].
Hal yang perlu diperhatikan pada proses threshold adalah memilih sebuah nilai threshold T dimana piksel yang bernilai dibawah nilai threshold akan di-set
menjadi hitam dan piksel yang bernilai diatas nilai threshold akan di-set menjadi putih. Umumnya nilai T dihitung dengan menggunakan persamaan:
T= …………………………………………………………….1
Dimana: T: nilai threshold
fmax= nilai intensitas maksimum fmin= nilai intensitas minimum
Dimana adalah nilai intensitas maksimum pada citra dan
adalah nilai intensitas minimum pada citra. Jika fx,y adalah nilai intensitas pixel pada
posisi x,y maka pixel tersebut diganti putih atau hitam tergantung kondisi berikut.
fx,y = 1, jika fx,y ≥ T
fx,y = 0, jika fx,y T Sebagai contoh misalnya diketahui citra grayscale 4x4 pixel seperti Gambar 2.10.
Gambar 2.10. Citra Grayscale 4x4 Pixel [10] 200
230 150 75 240
50 170 92
210 100 120 80
100 90
200 230
Universitas Sumatera Utara
Dengan motede ini, nilai threshold T adalah: T=
= T= = 145
Bila nilai T = 145 diterapkan untuk citra pada Gambar 2.10. maka diperoleh citra seperti pada Gambar 2.11.
1 1
1 1
1 1
1 1
Gambar 2.11. Citra Hasil Threshold [10]
2.8.2 Algoritma Region Merging
