Review A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms
Pengantar Metode Otsu
Metode otsu merupakan metode memilih batas ambang (threshold) secara otomatis dari tingkat keabu-abuan histogram melalui analisis diskriminan. Analisis diskriminan tersebut diharapkan dapat memaksimalkan pemisahan objek (foreground) dan latar belakang (background).
Citra memiliki gray level antara rentang nilai 1 sampai L, dimana L=255. Sedangkan k merupakan nilai ambang yang berada diantara nilai tersebut. Dengan kata lain, background bernilai [1,,k] dan foreground bernilai [k+1,…,L]. Probabilitas setiap piksel, zeroth cumulative moment, first cumulative moment, total nilai mean, serta nilai ambang k ditunjukkan berturutturut pada Persamaan 1, 2, 3, 4 dan 5.
Kelebihan metode otsu antara lain:
- Metode yang diusulkan lebih sederhana karena pencarian threshold hanya memanfaatkan, zeroth cumulative moment, first cumulative moment, dan total nilai mean pada histogram
- Menganalisa mean level kelas dan evaluasi kelas pemisahan Berdasarkan Gambar 1.e dan 1.f pada hasil penelitian Nobuyuki Otsu, terlihat jelas bahwa metode ini mampu membedakan objek dan background yang memiliki derau dengan tingkat gray level yang hampir mendekati warna objek.
- Pemilihan optimal threshold stabil karena tidak berdasarkan nilai turunan untuk suatu kasus yang tidak global (local)
Kemahanan metode otsu antara lain:
- Berdasarkan Gambar 3.e dan 3.f, terdapat detail objek yang hilang.
- Objek kurang smooth
Saran perbaikan antara lain:
- Metode thresholding dapat dilakukan dengan mengumpulkan cluster pada area yang memiliki similarity sama dan distance yang saling berdekatan dengan mengembangkan dendogram/tingkat keserupaan gray level dari keabu-abuan berdasarkan inter class dan intra class sehingga pemisahan antar objek dan foreground lebih sempurna
Referensi:
Otsu, Nobuyuki, 1979, “A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms” IEEE Vol.9
No.1 Hal.62-68.
