ANALISIS PERBANDINGAN METODE LI DAN CHAN-VESE PADA PROSES SEGMENTASI CITRA DIGITAL

Rizki Muriliasari, Murinto Murinto

Abstract


Suatu data tidak terbatas berupa teks, tetapi juga berupa citra, audio, dan video. Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memiliki peranan penting yaitu sebagai bentuk informasi visual. Segmentasi citra memegang peranan penting dalam analisis citra, yaitu pengenalan objek. Pengenalan suatu objek (object recognition) diawali dengan proses segmentasi. Segmentasi merupakan proses memisahkan citra menjadi bagian-bagian pembentuknya. Dalam proses segmentasi, tidak semua citra berhasil dikenali seluruh polanya, sehingga diperlukan beberapa metode untuk menganalisis proses segmentasi pada citra digital. Adanya permasalahan tersebut, sehingga akan dikembangkan penelitian untuk menganalisis perbandingan metode Li dan Chan-Vese pada proses segmentasi citra digital.

Subjek penelitian adalah menganalisis kinerja metode Li dan Chan-Vese pada proses segmentasi citra digital. Langkah dalam menganalisis kinerja kedua metode tersebut diawali dengan analisis kebutuhan sistem, perancangan diagram alir, perancangan sistem, perancangan interface, implementasi sistem dengan Matlab 7.6, dan pengujian dengan membandingkan empat citra, yaitu citra medis, citra real, citra aerial, dan citra sintetis.

Hasil penelitian dengan menggunakan 40 sampel citra menunjukkan bahwa hasil segmentasi citra menggunakan metode Li mampu mensegmentasi citra secara baik namun terdapat lokalitas jika terdapat lebih dari satu objek dan kontras citra asli yang kurang baik. Sedangkan dengan menggunakan metode Chan-Vese, citra yang tersegmentasi terlebih dahulu yang berada di sekitar kontur awal dan belum sepenuhnya tersegmentasi meskipun nilai iterasi yang digunakan sama dengan metode Li. Pada metode Chan-Vese tidak terjadi lokalitas meskipun objek lebih dari satu. Dari hasil timing run, metode Li rata-rata membutuhkan waktu proses 35.07306 detik, sedangkan metode Chan-Vese rata-rata membutuhkan waktu proses 36.20313 detik. Waktu proses metode Li lebih cepat 1.13007 detik dari pada metode Chan-Vese. Dari hasil SNR, rata-rata nilai SNR metode Li adalah 7.713102 dB dan rata-rata nilai SNR metode Chan-Vese adalah 3.674622 dB, sehingga dapat diketahui bahwa kualitas citra hasil segmentasi metode Li lebih baik dari pada kualitas citra segmentasi metode Chan-Vese.

Kata kunci : Chan-Vese, Li, Segmentasi citra.

Full Text:

PDF

References


http://www.informatika.org/~rinaldi/Buku/Pengolahan%20Citra%20Digital/Bab-1_Pengantar%20Pengolahan%20Citra.pdf (diakses tanggal 28 Oktober 2011)

http://ussie.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/13803/segmentasi+Aniati.pdf (diakses tanggal 2 November 2011)

Thomas Brox and Joachim Weickert. Level Set Based Image Segmentation with Multiple Regions. Mathematical Image Analysis Group, Faculty of Mathematics and Computer Science, Saarland University, Building 27, 66041 Saarbr├╝cken, Germany.

http://en.wikipedia.org/wiki/Level_set_method (diakses tanggal 31 Mei 2012)

T. Chan and L. Vese. Active contours without edges. IEEE Trans. Image Process., vol. 10, pp. 266-277, February 2001.

C. Li, C.-Y. Kao, J. C. Gore, and Z. Ding. Minimization of region-scalable fitting energy for image segmentation. IEEE Trans. Image Process., vol. 17, pp. 1940-1949, 2008.

C. Li, C. Xu, C. Gui, and M. D. Fox. Level set evolution without re-initialization: A new variational formulation. in Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 2005, vol. 1, pp. 430-436

http://journal.mercubuana.ac.id/data/8%20Olah%20Citra-Konsep%20Dasar.pdf (diakses pada tanggal 28 Oktober 2011)

http://idhaclassroom.com/download/pengolahan-citra/Pengolahan%20Citra.pdf (diakses tanggal 28 Oktober 2011)

Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : ANDI.

http://ussie.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/13803/segmentasi+Aniati.pdf/ (diakses pada tanggal 1 Juli 2012)

http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.php/inf/article/download/16778/16758 (diakses pada tanggal 2 November 2011)

http://digilib.petra.ac.id/viewer.php?page=10&submit.x=20&submit.y=17&qual=high&submitval=next&fname=%2Fjiunkpe%2Fs1%2Finfo%2F2006%2Fjiunkpe-ns-s1-2006-26402056-6118-aplikasi_image-chapter2.pdf (diakses pada tanggal 28 Juni 2012)

Cohen, Rami. 2010. The Chan-Vese Algorithm Project Report. Technion, Israel Institute of Technology.

T. Dietenbeck, M. Alessandrini, D. Friboulet, O. Bernard. CREASEG: a free software for the evaluation of image segmentation algorithms based on level-set. In IEEE International Conference On Image Processing. Hongkong, China, 2010.

Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung : Informatika.

Suhendra, Adang. 2004. Catatan Kuliah Pengantar Pengolahan Citra. Univesitas Gunadarma.

http://lecturer.eepis-its.edu/~arna/Praktikum_RPL/DFD.pdf (diakses tanggal 28 Mei 2012)




DOI: http://dx.doi.org/10.12928/jstie.v1i2.2591

Article Metrics

Abstract view : 98 times
PDF - 326 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.

real
time web analytics Statistik Jurnal