SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN CLUSTERING DENGAN PENDETEKSI SADDLE POINT

Abstract

Segmentasi citra adalah proses membagi citra ke dalam region-region yang terpisah, di mana setiap region adalahhomogen dan mengacu pada sebuah kriteria keseragaman yang jelas. Segmentasi yang dilakukan terhadap citra harus tepatagar informasi yang terkandung di dalamnya dapat diterjemahkan dengan baik.Penelitian ini menggunakan algoritma meanshift untuk segmentasi. Mean shift merupakan prosedur nonparametric sederhana untuk mengestimasi kerapatan gradient.Metode ini mempunyai parameter untuk mengontrol resolusi hasil segmentasi. Untuk mendeteksi boundary klasterdigunakan algoritma saddle point.Berdasarkan hasil uji coba menunjukkan waktu proses dan jumlah klaster dalamsegmentasi tergantung pada nilai parameter bandwidth domain spasial hs, bandwidth domain range hr, dan klaster terkecil Myang dimasukkan. Semakin besar nilai hs maka waktu segmentasi semakin lama. Semakin besar nilai hs,hr, dan M makajumlah klaster semakin sedikit. Boundary yang dihasilkan saddle point menjadi lebih halus.