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
hasil thresholding biasanya
digunakan lebih lanjut untuk proses pengenalan obyek serta ekstraksi fitur.
Metode thresholding secara umum
dibagi menjadi dua, yaitu :
1.
Thresholding global
Thresholding dilakukan dengan mempartisi histogram dengan menggunakan
sebuah threshold (batas ambang) global T, yang berlaku untuk seluruh
bagian pada citra.
2.
Thresholding adaptif
Thesholding dilakukan dengan membagi citra menggunakan beberapa sub
citra. Lalu pada setiap sub citra, segmentasi dilakukan dengan menggunakan threshold yang berbeda.
Yang menjadi fokus dalam tugas akhir
ini adalah metode thresholding
global. Thresholding
diimpelementasikan setelah dilakukan proses perbaikan kontras citra menggunakan
fungsi Contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Thresholding dikatakan global jika
nilai threshold T hanya bergantung
pada f(x,y), yang melambangkan tingkat keabuan pada titik (x,y)
dalam suatu citra. Berikut ini akan disajikan contoh partisi histogram untuk
memperoleh threshold dalam Gambar 2.9.
Histogram yang berada pada sisi kiri
Gambar 2.9 mewakili citra f(x,y) yang tersusun atas obyek terang di atas
background gelap. Piksel-piksel
obyek dan background
dikelompokkan menjadi dua mode yang dominan. Cara untuk mengekstraks obyek dari
background adalah dengan
memilih nilai threshold T yang
memisahkan dua mode tersebut. Kemudian untuk sembarang titik (x,y) yang
memenuhi f(x,y) > T disebut titik obyek, selain itu disebut titik background. Kesuksesan metode ini
bergantung pada seberapa bagus teknik partisi histogram. Citra hasil
thresholding dapat didefinisikan sebagaimana Persamaan 2.1 [6].
sumber ://http://kuliahinformatika.wordpress.com/
{ 0 komentar... read them below or add one }
Posting Komentar