## PENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA

## Dina Indarti
Pusat Studi Komputasi Matematika, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya no. 100, Depok 16424, Jawa Barat dina_indarti@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Pengenalan  objek  pada  citra  banyak  dimanfaatkan  pada  berbagai  bidang. Permasalahan  dalam  pengenalan  objek  pada  citra  yaitu  bagaimana  mengenali antara  citra  yang  satu  dengan  citra  lainnya  yang  memiliki  objek  yang  sama. Karakteristik objek-objek pada citra dapat diwakili oleh karakteristik hasil deteksi tepi  dari  objek  tersebut.  Pada  penelitian  ini  digunakan  hasil  deteksi  tepi  objek berupa kurva sederhana. Pengenalan objek pada citra menggunakan karakteristik hasil  deteksi  tepi  berupa  kurva  sederhana  terdiri  dari  dua  tahap.  Pertama,  tahap pembentukan  basis  data  citra  yang  terdiri  dari  proses  deteksi  tepi  citra, penelusuran  kurva,  pengenalan  jenis  kurva,  dan  penyimpanan  karakteristik  kurva ke  basis data. Kedua, tahap pengenalan  objek pada citra yang terdiri dari proses deteksi  tepi  citra  query,  penelusuran  kurva,  pengenalan  jenis  kurva,  dan pengenalan  objek  pada  citra.  Pengenalan  objek  pada  citra  terdiri  dari  dua  tahap yaitu coarse level similarity dan fine level similarity. Pada coarse level similarity, karakteristik  yang  dibandingkan  yaitu  jenis  dan  panjang  kurva.  Pada  fine  level similarity,  karakteristik  yang  dibandingkan  yaitu  koordinat  kurva.  Berdasarkan hasil  pengujian  dan  analisis,  metode  pengenalan  objek  pada  citra  yang dikembangkan  pada  penelitian  ini  dapat  melakukan  pengenalan  objek  antara  dua citra menggunakan similaritas karakteristik kurva sederhana.
Kata Kunci : Kurva Sederhana, Pengenalan Objek, Similaritas Kurva.

## OBJECT RECOGNITION IN IMAGE BASED ON SIMILARITY CHARACTERISTIC OF SIMPLE CURVE

## Abstract
Recognition of objects in the image is widely used in various fields. Problems in the recognition of objects in the image are how to recognize between the images of one with another image that has similar object. The characteristics of the objects in the image can be represented by the characteristics of the edge detection results of the object.  In  this  research,  the  result  of  edge  detection  object  is  a  simple  curve. Recognition  of  objects  in  the  image  using  the  edge  detection  characteristics  of  a simple curve consists of two stages. First, the establishment of an image database consisting  of  an  image  edge  detection  process,  curve  tracking,  curve  type recognition,  and  storage  of  curve  characteristics  to  the  database.  Second,  the recognition  phase  of  an  object  in  an  image  consisting  of  a  query  image,  edge detection  process,  curve  search,  curve  type  recognition,  and  object  recognition  in the  image.  The  recognition  of  objects  in  the  image  consists  of  two  stages:  coarse
level  similarity  and  fine  level  similarity.  At  coarse  level  similarity,  the characteristics are compared are the type and length of the curve. In the fine level similarity,  the  characteristics  are  compared  is  curve  coordinates.  Based  on  the results of testing and analyzing, object recognition methods in the image developed in  this  study  can  recognize  object  between  two  images  using  similarity characteristics of simple curves.
Keyword: Curve Similarity, Object Recognition, Simple Curve.

## PENDAHULUAN
Pengenalan  objek  pada  citra  meru- pakan  salah  satu  permasalahan  pada computer  vision .  Permasalahan  pada pengenalan  objek  yaitu  menentukan  apa- kah  pada  citra  tersebut  memiliki  objek tertentu  atau  tidak.  Oleh  karena  itu, pengenalan objek pada citra memerlukan pencocokan  karakteristik  objek-objek pada  citra.  Karakteristik  objek-objek  pa- da  citra  direpresentasikan  oleh  karak- teristik  hasil  deteksi  tepi  objek-objek citra. Hasil deteksi tepi dapat berupa titik, garis, kurva, dan wilayah. Pada penelitian ini  digunakan  hasil  deteksi  tepi  berupa kurva  karena  kurva  memberikan  in- formasi  struktural  dan  geometris  yang lebih  baik  daripada  titik,  garis  maupun wilayah.
Beberapa  penelitian  telah  dikem- bangkan  tentang  pengenalan  citra  ber- dasarkan  karakteristik  objek-objek  pada citra  yang  dapat  membedakan  antara suatu  citra  dengan  citra  lainnya.  Karak- teristik  tersebut  dapat  berupa  perbedaan warna,  bentuk,  pola,  tekstur  dan  in- formasi  spasial  lain  yang  merepresen- tasikan objek pada citra.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Hiremath dan Jagadeesh menggabungkan tiga  informasi  mengenai  warna,  tekstur, dan  bentuk  dalam  sistem  temu  kenali citra.  Kelemahan  metode  ini  adalah adanya prosedur  perhitungan  detail Gradient Vector Flow (GVF) yang hilang sehingga  masih  dibutuhkan  adanya  per- baikan  [4].  Pengenalan  citra  menggu-
nakan    karakteristik  warna  telah  dilaku- kan  oleh  Chaudhari  dan  Patil  [2].  Pada penelitian tersebut menggabungkan algo- ritna temu kenali citra berdasarkan histo- gram  warna  dengan  menggunakan Color Coherence  Vector (CCV).  Kelemahan metode  ini  adalah  ekstraksi  fitur  dan temu kenali citra harus dilakukan melalui tahapan  dan  perhitungan  yang  cukup rumit.
Pada  penelitian  yang  dilakukan oleh  Indarti,  similaritas  karakteristik kurva  sederhana  hasil  deteksi  tepi  yang terkandung  di  dalam  citra  digunakan untuk  pengenalan  citra  [5].  Metode  ini dapat  mengenali  citra  baik  yang  tepat sama maupun citra yang telah mengalami translasi  dan  rotasi.  Kelemahan  dari metode ini adalah pengenalan citra hanya dapat  dilakukan  jika setiap  citra  memilki jumlah  objek  yang  sama,  tidak  dapat mengenali  citra  yang  hanya  memiliki kesamaan satu atau beberapa objek saja.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  ke- terbatasan  pada  metode  yang  telah dikembangkan  oleh  peneliti  sebelumnya yaitu  penggunaan  koordinat  kurva  hanya dapat  dilakukan  jika  citra  yang  diban- dingkan  memiliki  jumlah  objek  yang sama,  tidak  dapat  dilakukan  jika  hanya memiliki  satu  atau  beberapa  objek  yang sama. Pada  penelitian  ini  dilakukan pengembangan  metode  pengenalan  satu atau  beberapa  objek  pada  citra  menggu- nakan  similaritas  karakteristik  kurva sederhana.

## METODE PENELITIAN
Tahapan  pengenalan  objek  pada suatu  citra  yang  dilakukan  dalam
penelitian  ini  secara  umum  diperlihatkan oleh skema penelitian pada Gambar 1.
Gambar 1. Skema Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  penelitian ini  secara  garis  besar  mempunyai  dua tahap. Pertama, tahap pembentukan basis data citra yang terdiri dari proses deteksi tepi  citra,  penelusuran  kurva,  dan pengenalan  jenis  kurva.  Kedua,  tahap pengenalan  jenis  kurva  yang  terdiri  dari proses  deteksi  tepi  citra,  penelusuran kurva,  dan  pengenalan  jenis  kurva. Selanjutnya, untuk mengenali objek pada citra  dilakukan  perbandingan  antara karakteristik  citra query dengan  semua karakteristik  citra  yang  disimpan  dalam basis  data.  Karakteristik  yang  diban- dingkan  dalam  penelitian  ini  adalah kurva  sederhana  yang  terdiri  dari  kurva tertutup  (KT),  kurva  terbuka  linier (KTL),  dan  kurva  terbuka  non-linier (KTNL). Dalam  proses  pendeteksian  tepi objek  pada  citra,  pada  penelitian  ini digunakan  metode  Canny  [1].  Dalam penggunaan threshold ,  nilai  yang  di- gunakan  sama  antara  proses  pemben- tukan  basis  data  dengan  proses  pengena- lan  objek  pada  citra.  Pada  penelitian  ini
digunakan nilai threshold 0.3 karena tepi yang  dihasilkan  cukup  baik.  Setelah deteksi  tepi  objek  dilakukan  selanjutnya kurva  hasil  deteksi  tepi  ditelusuri. Penelusuran  kurva  menggunakan  konsep delapan  arah  pada chain  code [3]. Flowchart penelusuran kurva hasil deteksi  tepi  objek  pada  citra  ditunjukkan pada Gambar 2.
Berdasarkan  Gambar  2,  penelu- suran kurva dilakukan dengan melakukan pengecekan  piksel  yang  dimulai  dari baris  pertama  kolom  pertama  pada  citra, kemudian dilakukan kembali pengecekan kolom  kedua  sampai  seterusnya  sampai nilai  intensitas  piksel  pada  posisi  baris dan  kolom  bernilai  255  dan  piksel tersebut  yang  akan  disimpan  pada array Koord. Nilai -1 digunakan untuk menyatakan  akhir  dari  suatu  kurva  dan sekaligus sebagai pemisah data koordinat antar  kurva.  Setelah  penelusuran  kurva pertama selesai dilakukan, maka dilanjutkan  pencarian  kembali  kurva berikutnya.  Saat  piksel  awal  dari  kurva berikutnya  ditemukan,  maka  penelusuran
pada kurva ini kembali dilakukan dengan cara  yang  sama  seperti  uraian  sebe- lumnya.  Demikian  seterusnya  dilakukan secara  berulang  hingga  semua  kurva dalam  citra  sudah  ditemukan  dan  selesai ditelusuri.
Dalam  menentukan  jenis  kurva digunakan koordinat piksel-piksel pembentuk kurva. Apabila titik ujung dan titik  akhir  kurva  berhimpit  disebut  kurva tertutup.  Sebaliknya,  apabila  kedua  titik tidak berhimpit disebut kurva terbuka [7]. Dengan  menggunakan  data  koordinat kurva  yang  telah  diperoleh  pada  tahap penelusuran kurva, maka penentuan jenis kurva tertutup dan terbuka dapat dilakukan dengan membandingkan koordinat  piksel  awal  dan  koordinat
piksel  akhir  dari  setiap  kurva.  Jika dikenali  jenis  kurva  terbuka,  maka selanjutnya  dilakukan  proses  penentuan jenis kurva terbuka linier atau non-linier. Dalam  penentuan  kurva  linier  atau  non- linier dilakukan perhitungan sudut simpangan  setiap  piksel  dari  garis idealnya.  Jika  hasil  perhitungan  kurva memiliki  sudut  melebihi  batasan  yang ditentukan maka kurva tersebut dikatakan non  linier,  sebaliknya  kurva  tersebut dikatakan  kurva  linier.  Besar  sudut simpangan yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu  5 o karena  sudut simpangan 5 o dapat membedakan dengan baik antara kurva terbuka linier atau non- linier [6]. Gambar 3 merupakan flowchart alur dari pengenalan jenis kurva.
Gambar 2. Flowchart Penelusuran Kurva
Gambar 3.  Flowchart Pengenalan Jenis Kurva
Setelah  setiap  kurva  dikenali  je- nisnya,  selanjutnya  karakteristik  setiap kurva disimpan dalam basis data bersamaan  dengan  data koordinat.  Untuk melakukan proses pengenalan objek pada citra  digunakan  karakteristik  kurva  yang telah  tersimpan  dalam  basis  data.  Dalam proses pengenalan objek pada citra terdiri dari  dua  tahap  pengenalan  yaitu coarse level  similarity dan fine  level  similarity. Gambar 4 menunjukkan flowchart sebagai  alur  proses pengenalan  objek citra. Pada  tahap coarse  level  similarity , kriteria  yang  digunakan  yaitu  citra query dan  citra  basis  data  memiliki  jenis  kurva yang  sama  dan  setiap  jenis  kurva  yang sama  mempunyai  panjang  yang  sama. Untuk  mengetahui  citra query dan  citra basis  data  memiliki  jenis  kurva  yang sama  yaitu  dengan  membandingkan  nilai pada  elemen  terakhir  setiap  jenis  kurva
yang  menyimpan  banyaknya  masing- masing  jenis  kurva  pada  citra query maupun citra basis data.
Ada  tujuh  kemungkinan  kesamaan jenis  kurva  antara  citra query dan  citra basis  data.  Tabel  1  menunjukkan  kesa- maan  jenis  kurva  yang  mungkin  terjadi antara  citra query dan  citra  basis  data. Proses  selanjutnya  dari coarse  level similarity yaitu  membandingkan  kesa- maan  panjang  kurva  pada  jenis  kurva yang  sama-sama  dimilki  citra query dan citra  basis  data.  Jika  kesamaan  jenis kurva  antara  citra query dan  citra  basis data  tidak  terdapat  pada  salah  satu  dari tujuh kemungkinan maka pada citra basis data  tidak  ada  citra  yang  memiliki  objek similar  atau  identik  dengan  citra query . Untuk  mengetahui  kesamaan  panjang kurva  yaitu  dengan  menghitung  panjang pada jenis kurva yang sama-sama dimilki oleh citra query dan citra basis data. Jika
citra  basis  data  memenuhi  kriteria  kesa- maan  tersebut,  maka  selanjutnya  citra tersebut  dianalisis  lebih  lanjut  pada fine level similarity . Jika citra basis data tidak
memenuhi  kriteria  kesamaan  tersebut, maka proses selanjutnya membandingkan citra query dengan  citra  basis  data  yang baru.
Gambar 4.  Flowchart Pengenalan Objek pada Citra
Tabel 1. Kemungkinan Kesamaan Jenis Kurva Antara Citra Query dan Citra Basis Data
No. KTQ dan KTBD KTLQ dan KTLBD KTNLQ dan KTNLBD 1. Ada Ada Ada 2. Ada Ada Tidak Ada 3. Ada Tidak Ada Ada 4. Ada Tidak Ada Tidak Ada 5. Tidak Ada Ada Ada 6. Tidak Ada Ada Tidak Ada 7. Tidak Ada Tidak Ada Ada Keterangan: KTQ         = Kurva Tertutup Citra Query KTBD      = Kurva Tertutup Citra Basis Data KTLQ      = Kurva Terbuka Linier Citra Query
KTLBD   = Kurva Terbuka Linier Citra Basis Data
KTNLQ   = Kurva Terbuka Non-Linier Citra Query KTNLBD = Kurva Terbuka Non-Linier Citra Basis Data
Pada  tahap fine  level  similarity , citra  yang  diperoleh  pada coarse  level similarity dibandingkan kembali. Kriteria yang  digunakan  yaitu  koordinat  kurva citra  basis  data  dan  citra query .
Selanjutnya ditentukan kemungkinan kesamaan  koordinat  kurva  pada  citra
untuk tujuh kemungkinan kesamaan jenis kurva.  Kesamaan  koordinat  kurva  pada citra  menunjukkan  kesamaan  objek  pada citra. Kemungkinan kesamaan objek pada citra untuk tujuh kemungkinan kesamaan jenis kurva ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kemungkinan Kesamaan Objek Antara Citra Query dan Citra Basis data
No. n1 n2 n3 Jumlah 1. Ada Ada Ada 2 3 = 8 2. Ada Ada - 2 2 = 4 3. Ada - Ada 2 2 = 4 4. Ada - - 2 1 = 2 5. - Ada Ada 2 2 = 4 6. - Ada - 2 1 = 2 7. - - Ada 2 1 = 2
Jika  semua  koordinat  kurva  sama untuk  semua  jenis  kurva  dan  panjang kurva  yang  sama  maka  citra query dan citra  basis  data  memiliki  objek  yang identik.  Jika  hanya  satu  atau  beberapa koordinat  kurva  yang  sama  maka  citra query dan citra basis data memiliki objek yang  similar.  Jika  tidak  ada  koordinat kurva  yang  sama,  maka  proses  selan- jutnya membandingkan citra query dengan citra basis data yang baru.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  semua  citra  dan  karak- teristik  citra  disimpan  dalam  basis  data, masing-masing  objek  dalam  citra  di- lakukan  pendeteksian  tepi  menggunakan metode  Canny  [1].  Di  dalam  basis  data telah  tersimpan  15  citra  yaitu  citra-citra yang  memiliki  objek  identik  maupun similar.  Gambar  5  merupakan  15  citra hasil  deteksi  tepi  dengan  metode  Canny yang disimpan pada basis data.
Setelah semua citra tersimpan pada tahap  pembentukan  basis  data,  maka selanjutnya  dilakukan  pengenalan  objek pada  citra  berdasarkan  pada  karakteristik kurva  sederhana.  Pada  tahap  pengenalan objek  pada  citra,  yang  dilakukan  adalah peng-enalan  citra  berdasarkan  similaritas karakteristik  kurva  antara  citra query dengan citra disimpan dalam basis data.
Hasil pengenalan objek yang memiliki karakteristik kurva yang similar maupun  identik  pada  citra query dengan citra basis data ditunjukkan pada Gambar 6. Citra query yang digunakan adalah dua
buah  citra  yang  terdapat  pada  citra  basis data  yang  telah  disimpan.  Berdasarkan Gambar  6,  ada  tiga  buah  pada  citra  di basis  data  yang  memiliki  objek  yang sama  dengan  objek  pada  citra query ( a ) dengan running  time yaitu  0.405742 detik. Pada citra query ( b ), ada tiga buah pada  citra  di  basis  data  yang  memiliki objek  yang  sama  dengan running  time sebesar 0.595665 detik.
Analisis  algoritma  dilakukan  pada algoritma  penelusuran  kurva  sederhana, algoritma  pengenalan  jenis  kurva,  dan algoritma  pengenalan  objek  pada  citra. Penelusuran  kurva  sederhana  dilakukan pada  setiap  cabang  di  semua  kurva  yaitu kurva  pertama  cabang  pertama,  kurva pertama  cabang  kedua,  dan  seterusnya sampai  semua  cabang  pada  kurva  di- telusuri.  Jika  banyaknya  piksel  pem- bentuk semua kurva yang terdapat dalam sebuah citra adalah n , maka kompleksitas penelusuran  kurva  sederhana  adalah O ( n ).
Pengenalan  jenis  kurva  dilakukan berdasarkan  koordinat  hasil  penelusuran kurva,  maka  kompleksitas  algoritma pengenalan jenis kurva adalah O ( n ). Oleh karena  itu,  kompleksitas  algoritma  pe- nelusuran  dan  pengenalan  jenis  kurva sederhana adalah O ( n ) + O ( n ) = O ( n ).
Pengenalan  objek  pada  citra  terdiri dari tahap coarse level similarity dan fina level  similarity .  Pada  kedua  tahap  ter- sebut,  karakteristik  kurva  pada  citra query dibandingkan  dengan  karakteristik kurva  pada setiap  objek  pada  setiap  citra di basis data. Jika citra query memiliki a
buah  objek,  ada b buah  citra  pada  basis data, setiap citra pada basis data memiliki c buah  objek,  maka  kompleksitas  algo- ritma pengenalan objek pada citra adalah O ( abc ).
Citra Query ( a ) Citra Query ( b )
Gambar 6. Hasil Pengenalan Objek pada Citra

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan analisis  terhadap  metode  serta  algoritma yang dikembangkan dalam penelitian ini, dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma pengenalan objek pada citra yang dikem- bangkan  dapat  melakukan  pengenalan objek  antara  dua  citra  berdasarkan similaritas  karakteristik  kurva  sederhana. Kompleksitas  algoritma  adalah  ( abc ) dengan a adalah  banyaknya  objek  pada citra query , b adalah  banyaknya  citra pada  basis  data,  dan c adalah  banyaknya objek di citra basis data.
Pada  penelitian  lebih  lanjut  dapat mengenali juga jenis kurva tidak sederhana  yaitu  kurva  tidak  sederhana, berupa  kurva  tertutup  tidak  sederhana, kurva terbuka  linier tidak  sederhana, dan kurva terbuka non-linier tidak sederhana. Selain itu, metode pengenalan objek pada citra  menggunakan  similaritas  karakte- ristik  kurva  dapat  dikembangkan  lebih lanjut sehingga invariant terhadap tranformasi geometri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] [Canny,  1986]  Canny,  J.,  1986.  “A Computational  Approach  To  Edge Detection”. IEEE  Transaction  on
Pattern Analysis and Machine Intelligence , Vol. 8, pp. 679–698.
[2] [Chaudari,  et  al,  2012]  Chaudari, Reshma., Patil, A. M. 2012. “Content  Based  Image  Retrieval
Using  Color  and  Shape  Features”. International  Journal  of  Advanced Research  in  Electrical,  Electronic,
and  Instrumentation  Engineering , Vol.1, Issue 5.
[3] [Freeman,  1974]  Freeman,  H,  1974.
“Computer  Processing  Of  Line- drawing Images”. Computing
Surveys , Vol. 6, No. 1, pp. 57-97.
[4] [Hiremath  dan  Jagadeesh,  2007]
Hiremath,  P.  S.  dan  Jagadeesh  P. 2007. Content Based Image
Retrieval  Using  Color,  Texture  and Shape  Features .  In  Proceedings  of the 15th International Conference on Advanced Computing and
Communications (ADCOM ’07), pp.
780-784.
[5] [Indarti,  2014]  Indarti,  D.  2014. Pengenalan Citra Berdasarkan Similaritas Karakteristik Kurva Yang Invariant  Terhadap  Transformasi Geometri. Disertasi. Universitas Gunadarma.
[6] [Indarti,  et  al,  2015]  Indarti,  D., Madenda, S., Kusuma, T.M., Agushinta, D. 2015. “Image
Recognition  Based  On  Similarity  Of Curve  Characteristics  Invariant  To Translation”. Journal  of  Theoretical and Applied Information Technology , Vol. 74, No. 1, pp. 131- 139.
[7] [Varberg,  et  al,  2007]  Varberg,  D., Purcell,  E.  J.,  dan  Rigdon,  S.  E. 2007.  Calculus  Ninth  Edition.  New York: Pearson Prentice Hall.