commit to user
II-10
2.7 SKELETONISASI
Skeletonisasi adalah proses merubah bentuk dari citra hasil restorasi yang berbentuk citra biner menjadi citra yang menampilkan batas-batas objek yang
hanya setebal satu piksel. Untuk melakukan proses skeletonisasi dipergunakan algoritma thinning. Algoritma ini secara iteratif menghapus piksel-piksel pada
citra biner, dimana transisi dari 0 ke 1 atau dari 1 ke 0 pada konvensi lain terjadi sampai dengan terpenuhi suatu keadaan dimana satu himpunan dari lebar perunit
satu piksel terhubung menjadi suatu garis Marvin, 2007. Tujuan thinning pada proses skeletonisasi adalah untuk menghilangkan piksel-piksel yang berada di
dalam obyek depan foreground object pada citra biner. Thinning dalam skeletonisasi berfungsi untuk merapikan atau menyempurnakan hasil output
proses edge detection dengan cara mengurangi lebar sisi ataupun batas. Dan sebagai tambahan untuk melakukan proses skeletonisasi maka hindari citra yang
memiliki tingkat erosi yang tinggi karena akan sedikit sulit melakukan proses skeleton sebab erosi berfungsi untuk mengurangi nilai piksel dan merubah hingga
menjadi beberapa garis-garis. Sehingga dikhawatirkan akan menimbulkan kekancuan pada tahap skeletonisasi.
2.8 ALGORITMA THINNING
Thinning adalah operasi morfologis yang digunakan untuk menghilangkan piksel yang dipilih dari gambar biner. Metode ini digunakan untuk mendetetksi
kerangka dari suatu gambar image. Thinning biasanya diterapkan pada gambar biner dan menghasilkan gambar biner lain sebagai output. Thinning digunakan
untuk proses skeletonisasi, yaitu transformasi gambar di mana pada hasil akhir akan didapat kerangka skeletonisasi dari gambar sumber.
Skeletonisasi akan mengurangi wilayah foreground dari gambar biner binary image menjadi bentuk kerangka yang secara garis besar akan
menampilkan perluasan dan konektivitas dari wilayah asli sambil membuang hampir keseluruhan dari piksel foreground asli. Sebagai contoh dapat dilihat
Gambar 2.4 :
commit to user
II-11
Gambar 2.4 Contoh hasil Skeletonisasi
Dalam skeletonisasi dilakukan pengurangan terhadap semua garis sehingga diperoleh ketebalan sebanyak hanya satu piksel. Adapun thinning yang
dilakukan secara berulang-ulang akan menghasilkan gambar seperti tersebut di atas. Lebih lanjut, penggunaan thinning dapat dilihat pada beberapa aplikasi nyata
seperti pengenalan karakter optis, pengenalan sidik jari, pemrosesan dokumen, pengenalan struktur sel biologis dan sebagainya. Aplikasi dari thinning biasanya
menyangkut obyek di mana ketebalan bentuk tidak berpengaruh terhadap proses pengenalan. Obyek tersebut cukup dapat dideskripsikan dengan struktur yang
disusun dari garis-garis yang terhubung. Algoritma ini akan menghilangkan titik sisi edge point palsu atau yang tidak diinginkan dan menambahkan titik sisi di
suatu tempat yang seharusnya ada tetapi kenyataannya belum ada. Aturan ini diperluas menjadi :
1. Menghilangkan titik sisi palsu atau yang tidak diinginkan. 2. Menambahkan titik sisi baru.
3. Menggeser titik sisi ke posisi baru. Aturan ini diberlakukan dengan menerapkan prinsip piksel. Adapun
thinning yang dilakukan secara berulang-ulang akan menghasilkan gambar seperti tersebut di atas. Lebih lanjut, penggunaan thinning dapat dilihat pada beberapa
aplikasi nyata seperti pengenalan karakter optis, pengenalan sidik jari, pemrosesan dokumen, pengenalan struktur sel biologis dan sebagainya. Aplikasi dari thinning
biasanya menyangkut obyek di mana ketebalan bentuk tidak berpengaruh
commit to user
II-12 terhadap proses pengenalan. Obyek tersebut cukup dapat dideskripsikan dengan
struktur yang disusun dari garis-garis yang terhubung.
2.9 PRUNING
Kategori