Main Article Content
Abstract
Hasil dari penelitian untuk membangun dan mengembangkan sistem segmentasi gambar digital dipaparkan dalam paper ini. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh sulitnya penentuan obyek secara otomatis yang terkandung dalam sebuah gambar. Hal ini disebabkan karena sebuah gambar tersusun atas pixel-pixel gambar yang independent terhadap pixel didekatnya, tetapi terikat secara logic dalam membentuk obyek gambar. Oleh karena itu, terwujudnya suatu sistem yang mampu mengenali obyek yang terkandung dalam sebuah gambar secara otomatis menjadi tujuan dari penelitian ini. Untuk mewujudkan sistem tersebut, beberapa aktifitas penelitian telah dijalankan. Yang pertama adalah persiapan hardware untuk implementasi perangkat lunak. Kemudian diikuti dengan pengembangan algoritma pemrosesan gambar dan implementasi software untuk membangun sistem segmentasi yang diinginkan. Metode pengolahan gambar yang dilakukan adalah gradient image, watershed, sorting, dan view object digital. Tahap berikutnya adalah dilakukannya eksperimen dan analisa terhadap output dari sistem segmentasi yang dibangun. Dalam tahap eksperimen ini, dua buah parameter digunakan sebagai acuan dalam menganalisa gambar digital yang dihasilkan, yaitu ketepatan definisi obyek yang terkandung dalam gambar digital dan pengukuran over-segmentasi yang muncul pada hasil segmentasi. Hasil eksperimen meunjukkan bahwa kombinasi metode segmentasi Watershed Transform dengan Canny Operator menghasilkan hasil segmentasi yang lebih baik dibandingkan metode lain yang dibangun dalam penelitian ini, yaitu kombinasi Watershed Transform dan Sobel Operator maupun Watershed Transform dan Prewitt Operator.
Kata Kunci : Sistem Segmentasi, Transformasi Watershed, Gambar Digital.