BAB V Segmentasi Citra

1. BAB V Segmentasi Citra

2. Teknik Segmentasi Citra(Sumber: Anil K. Jain, Michigan State University) • Segmentasi citra: membagi suatu citra menjadi wilayah-wilayah yang homogen Image Segmentation General Purpose Knowledge Guided (bottom-up approach) (top-down approach) Histogram Clustering Rules of Features

3. Teknik Segmentasi Citra • Segmentasi citra: membagi suatu citra menjadi wilayah-wilayah yang homogen Teknik Segmentasi Citra Dividing Image Space Clustering Feature Space Region Region Split Tiap pixel diberi index Growing Splitting and warna yang menunjukkan\ Merge keanggotaannya dalam suatu cluster

4. Image Segmentation Based on Histogram (1) • Two-Class Object Histogram

5. Mencarinilai threshold • Tentukannilai T sembarang • Pixel yang < T  G1, pixel >= T G2 • Cari rata-rata G1 dan G2 sebutdengan m1 dan m2 • T-baru = ½ (m1 + m2) • Ulangiterussampai T nyatetap

6. Image Segmentation Based on Histogram (2) • Multi-Class Object Histogram

7. Segmentasi Citra dengan Clustering(Unsupervised Classification) • K-Mean Clustering

8. Bottom-Up Approaches

9. Two-Class and Multi-Class Problem (1) • Two-Class Problem: • Citra terdiri dari Obyek dan Latar Belakang • Segmentasi bisa dengan teknik: • Histogram dan thresholding value, atau • Decision theory (akan dipelajari pada topik klasifikasi citra)  Probability Density Function dan Maximum-Likelihood Decision Rules

10. Two-Class and Multi-Class Problem (2) • Multi-Class Problem: • Citra terdiri dari wilayah-wilayah obyek yang jumlahnya lebih dari 2 • Segmentasi bisa dengan teknik: • Clustering (unsupervised classification – akan dipelajari pada topik klasifikasi citra) • Region Growing (wilayah tumbuh – bottom-up approach) • Region Splitting (quadtree - top-down approach) • Split and Merge (bottom-up and top-down approach) • Decision Theory

11. Region Growing • Ditentukan sejumlah seed pixels (random atau regular) • Cek homogenitas melalui 4-tetangga atau 8-tetangga • Memerlukan criteria of uniformity Bila: Criteria of uniformity: seed

12. Top-Down Approaches

13. Region Splitting • Menggunakan quadtree approach • Memerlukan criteria of uniformity – bisa menggunakan varian, bila varian tinggi (tidak uniform) suatu wilayah di-splitted

14. Split and Merge • Prosedur sama dengan region splitting • Pada akhir proses ditambah dengan proses merging (menjadikan beberapa region yang dianggap sama menjadi satu). Bisa dilakukan secara semi-otomatis atau secara otomatis. Pendekatan secara otomatis bisa menggunakan merging criteria berupa suatu nilai ambang dari perbedaan mean (intensitas rata-rata) dari wilayah-wilayah yang akan digabungkan.

15. Teknik Segmentasi Citra • Pendekatan Edge-Based • Pendekatan Region-Based • Pendekatan Hybrid

16. Pendekatan Edge-Based • Kekurangannya: belum tentu menghasilkan edge yang kontinue, mengakibatkan terjadinya kebocoran wilayah (wilayah-wilayah yang tidak tertutup) • Prosedur: • Melakukan proses deteksi sisi dengan operator gradient. Masukannya citra gray level dan keluarannya citra edge (biner) Citra Masukan Deteksi Sisi Citra Edge • Selanjutnya dilakukan proses region growing dengan masukan citra asli (gray-level) dan citra edge. Proses pembentukan suatu wilayah berhenti bila menjumpai piksel edge. Keluarannya merupakan hasil segmentasi.

17. Pendekatan Region-Based • Kekurangannya: belum tentu menghasilkan wilayah-wilayah yang bersambungan • Prosedur: • Memerlukan criteria of uniformity • Memerlukan penyebaran seeds atau dapat juga dengan pendekatan scan line • Dilakukan proses region growing unidentified region

18. Pendekatan Hybrid Edge- & Region-Based (1) • Bertujuan untuk mendapatkan hasil segmentasi dengan wilayah-wilayah yang tertutup dan bersambungan • Prosedur: • Lakukan proses deteksi sisi untuk menhasilkan citra sisi (piksel edge dan piksel non-edge) • Lakukan pemisahan wilayah dengan metode connected region. Connected regions adalah set piksel 4-tetangga yang bukan piksel edge. • Selanjutnya dilakukan proses merging regions dengan rumusan-rumusan berikut (next slide).

19. Pendekatan Hybrid Edge- & Region-Based (2) • pi adalah adalah perimeter dan ni adalah luas wilayah Ri. Bij adalah panjang garis batas antar wilayah Ri dan Rj. Eij adalah jumlah piksel edge pada garis batas antar wilayah Ri dan Rj. (Eij biasanya < dari Bij karena edge yang tidak kontinue). • Untuk setiap pasang region Ri dan Rj dihitung tiga besaran / kriteria: boundary strength (bila tinggi – makin kuat garis batas, Ri dan Rj disatukan), similarity measure (bila besar – salah satu wilayah terlalu kecil, dapat disatukan) dan connectivity measure (bila besar – makin panjang garis batasnya, tidak disatukan).

20. Pendekatan Hybrid Edge- & Region-Based (3) • Boundary strength • Similarity measure scaling factor • Connectivity measure

21. Pendekatan Hybrid Edge- & Region-Based (4) • Selanjutnya dapat dirumuskan bahwa region Ri dan Rj dapat dijadikan satu bila memenuhi tiga kondisi berikut: • ni > nj(satu wilayah jauh lebih kecil – similarity measure) • (40% piksel edge berada pada garis batas yang sebenarnya – boundary strength) • Rk telah memenuhi kedua kondisi diatas, Kondisi ketiga: mencari pasangan wilayah Rk yang paling memenuhi kedua kondisi diatas untuk disatukan dengan Ri.