JURNAL TEKNIK INFORMATIKA ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEGMENTASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE LEVEL SET CHAN & VESE DAN LANKTON

Penulis : Dyah Apriliani1, Murinto2

Kata Kunci : Chan & Vese, Lankton, Segmentasi Citra

Jurnal Penelitian | JURNAL TEKNIK INFORMATIKA ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEGMENTASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE LEVEL SET CHAN & VESE DAN LANKTON | Perkembangan teknologi yang semakin pesat mempermudah dalam pengolahan data. Data yang dapat diolah tidak hanya data yang berbentuk teks, tetapi dapat berupa komponen multimedia. Komponen multimedia meliputi: citra (image), suara (audio) dan video. Citra merupakan suatu komponen multimedia yang yang sangat penting. Suatu citra dapat menyimpan berbagai informasi di dalamnya, sehingga pengolahan citra sangat penting dikembangkan.

Pada pengolahan citra digital, terdapat proses penting yang sering digunakan yaitu proses segmentasi. Mengingat pentingnya proses segmentasi tersebut sebagai pemroses awal, maka dibutuhkan metode segmentasi yang dapat melakukan pemisahan objek dengan akurat. Ketidakakuratan proses segmentasi dapat menyebabkan ketidakakuratan pada hasil proses selanjutnya. Secara umum, proses segmentasi terbagi menjadi tiga kelompok yaitu segmentasi berdasar klasifikasi (classification based segmentation), segmentasi berdasar tepi (edge based segmentation), dan segmentasi berdasar wilayah (region based segmentation). 

Berdasarkan model yang digunakan dalam segmentasi terdapat dua framework utama. Pertama metode variasional (variational method) yang mengandalkan pada definisi suatu fungsi energi yang tergantung data dan partisinya (minimisasi energi atas segala kemungkinan), khususnya dengan menggunakan Metode Variasonal secara Matematik (Variatonal Mathematical Methods) antara lain : Persamaan turunan parsial (Partial Differential Equations/PDE). Contoh Model ini adalah Model Kontur Aktif (Active Contour Model), yang diimplementasikan dalam kasus khusus dikenal dengan nama Metode Level-set (Level-set Methods). Kedua adalah Model Framework Bayes dan model Markov Random Field (MRF).

Metode segmentasi citra menggunakan level-set memiliki kelebihan diantaranya : ketahanannya terhadap noise dan kemampuan berevolusi melalui bidang concave. Beberapa metode level set yang telah diteliti dan dikembangkan antara lain: metode Bernard, metode Caselles, metode Chan & Vese, metode Lankton, Metode Li dan metode Shi. Metode Chan & Vese merupakan metode aktif kontur tanpa tepi. Metode ini membahas tentang kontur aktif untuk mendeteksi objek dalam gambar menggunakan energi evolusi. Model ini dapat mendeteksi objek yang batasnya tidak selelu ditentukan oleh gradien. Sedangkan metode Lankton melokalisir daerah berbasis kontur aktif. 

Metode ini memungkinkan setiap energi segmentasi berbasis wilayah akan dirumuskan secara lokal. Model ini mampu melakukan segmentasi citra dengan fitur heterogen. Teknik yang digunakan untuk metode ini sangat fleksibel untuk menanamkan manfaat dari lokalisasi. Kemudian dari masing – masing energi lokal tersebut dibandingkan untuk menunjukkan perbaikan yang telah dicapai. Metode segmentasi citra menggunakan levet-set Chan & Vese dan Lankton tersebut dapat digunakan untuk pemrosesan terhadap berbagai jenis data citra digital. Data citra digital merupakan kumpulan dari berbagai jenis gambar / citra yang memiliki ukuran, warna dan tekstur tertentu.

Silahkan Download Disini : 

JURNAL TEKNIK INFORMATIKA ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEGMENTASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE LEVEL SET CHAN & VESE DAN LANKTON