## ANALISIS PERBANDINGAN TEKNIK SEGMENTASI CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE LEVEL SET CHAN & VESE DAN LANKTON
Dyah Apriliani 1 , Murinto 2 1 Mahasiswa Program Pasca Sarjana S2 Ilmu Komputer Undip Semarang
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Jalan Prof. Dr. Soepomo, S.H, Janturan, Yogyakarta
email : dyah.apriliani@yahoo.com 1 aryacettakusno1306@gmail.com 2

## Abstrak
Perkembangan teknologi yang pesat di bidang komputer telah mendorong semakin berkembangnya  penelitian  dan  penerapan  teknik  pengolahan  citra.  Beberapa pertumbuhan  kemajuan  teknologi  baru  membuka  peluang  bagi  pengembangan  lebih lanjut  dalam  bidangini.  Saat  ini  pengolahan  citra  mempunyai  peranan  yang  sangat penting dalam berbagaibidang kehidupan. Segmentasi adalah proses pemisahan objek dengan  latar  belakangnya.Saat  ini  telah  banyak  dilakukan  penelitian  tentang segmentasi. Ada banyak metode dalam melakukan  segmentasi  salah  satunya  adalah  level-set  menggunakan  metode  Chan  & Vese  dan  Lankton.  Penggunaan  metode  tersebut  dalam  proses  segmentasi  terkadang belum  tentu  sesuai  dengan  hasil  yang  diharapkan.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  analisis terhadap  kinerja  teknik  segmentasi  menggunakan  metode  Chan  &  Vese  dan  Lankton. Penelitian menggunakan metode Chan & Vese dan Lankton dengan input citra berupa citra  berekstensi  *.jpeg.  Citra  dimasukkan  ke  dalam  program  dan  dilakukan  proses Chan & Vese serta proses Lankton. Adapun parameter yang digunakan adalah iterasi untuk  yang  digunakan  sebagai  pembanding  perulangan  yang  dilakukan,  citra  hasil yang  digunakanuntuk  melihat  banyak  sedikitnya  segmen,  histogram  citra  digunakan untuk  mengetahuiintensitas  dan  kontras  suatu  citra,  timing  run  digunakan  untuk mengetahui  lamanya  suatuproses  citra,  dan  SNR  (Signal  to  Noise  Ratio)  yang digunakan untuk mengetahui kualitascitra. Pengujian dilakukan dengan melakukan uji coba terhadap 10 citra dan selanjutnyadilakukan analisis.Hasil penelitian 50 hasil dari 10 buah sampel citra dengan lima kali iterasi yaitu : iterasi 100, 200, 300, 400 dan 500 terlihat  bahwa  segmen  yang  dihasilkan  dari  prosessegmentasi  mengunakan  metode Lankton lebih baik dibandingkan proses segmentasimenggunakan metode Chan & Vese. Rata-rata timing run pada proses Chan & Vese adalah0,2952 detik dan proses Lankton sebesar 0,3177 detik. Rata-rata SNR pada Proses Chan &Vese 6,0335 dB dan dengan proses Lankton sebesar 7,4524 dB.
Kata Kunci : Chan & Vese, Lankton, Segmentasi Citra

## 1   PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat  mempermudah  dalam pengolahan data. Data  yang dapat  diolah tidak hanya data  yang berbentuk teks, tetapi dapat  berupa  komponen  multimedia.  Komponen  multimedia  meliputi:  citra  (image),
suara (audio) dan video. Citra merupakan suatu komponen multimedia yang yang sangat penting.  Suatu  citra  dapat  menyimpan  berbagai  informasi  di  dalamnya,  sehingga pengolahan citra sangat penting dikembangkan.
Pada  pengolahan  citra  digital,  terdapat  proses  penting  yang  sering  digunakan yaitu  proses  segmentasi.  Mengingat  pentingnya  proses  segmentasi  tersebut  sebagai pemroses awal, maka dibutuhkan metode segmentasi yang dapat melakukan pemisahan objek  dengan  akurat.  Ketidakakuratan  proses  segmentasi  dapat  menyebabkan ketidakakuratan pada hasil proses selanjutnya. Secara umum, proses segmentasi terbagi menjadi  tiga  kelompok  yaitu  segmentasi  berdasar  klasifikasi (classification  based segmentation), segmentasi  berdasar  tepi (edge  based  segmentation) ,  dan  segmentasi berdasar  wilayah (region  based  segmentation). Berdasarkan  model  yang  digunakan dalam  segmentasi  terdapat  dua  framework  utama.  Pertama  metode  variasional (variational  method)  yang  mengandalkan  pada  definisi  suatu  fungsi  energi  yang tergantung data dan partisinya (minimisasi energi atas segala kemungkinan), khususnya dengan menggunakan Metode Variasonal  secara  Matematik (Variatonal  Mathematical Methods) antara lain : Persamaan turunan parsial (Partial Differential Equations/PDE) . Contoh  Model  ini  adalah  Model  Kontur  Aktif (Active  Contour  Model), yang diimplementasikan dalam kasus khusus dikenal dengan nama Metode Level-set (Level- set Methods). Kedua adalah Model Framework Bayes dan model Markov Random Field (MRF).
Metode segmentasi citra menggunakan level-set memiliki kelebihan diantaranya : ketahanannya  terhadap  noise  dan  kemampuan  berevolusi  melalui  bidang  concave. Beberapa  metode  level  set  yang  telah  diteliti  dan  dikembangkan  antara  lain:  metode Bernard,  metode  Caselles,  metode  Chan  &  Vese,  metode  Lankton,  Metode  Li  dan metode Shi. Metode Chan & Vese merupakan metode aktif kontur tanpa tepi. Metode ini membahas tentang kontur aktif untuk mendeteksi objek dalam gambar menggunakan energi evolusi. Model ini dapat mendeteksi objek yang batasnya tidak selelu ditentukan oleh  gradien.  Sedangkan  metode  Lankton  melokalisir  daerah  berbasis  kontur  aktif. Metode ini memungkinkan setiap energi segmentasi berbasis wilayah akan dirumuskan secara  lokal.  Model  ini  mampu  melakukan  segmentasi  citra  dengan  fitur  heterogen. Teknik yang digunakan untuk metode ini sangat fleksibel untuk menanamkan manfaat dari  lokalisasi.  Kemudian  dari  masing  –  masing  energi  lokal  tersebut  dibandingkan untuk  menunjukkan  perbaikan  yang  telah  dicapai.  Metode  segmentasi  citra menggunakan  levet-set  Chan  &  Vese  dan  Lankton  tersebut  dapat  digunakan  untuk pemrosesan  terhadap  berbagai  jenis  data  citra  digital.  Data  citra  digital  merupakan kumpulan dari berbagai  jenis gambar /  citra  yang memiliki ukuran, warna dan tekstur tertentu.
Hasil  yang diperoleh dari  pemrosesan citra tersebut  belum tentu sesuai  dengan hasil  yang diharapkan, karena metode pengolahan  yang digunakan belum tentu sesuai dengan  data  citra  yang  akan  dimiliki.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  analisis  terhadap kinerja metode level-set Chan & Vese untuk segmentasi citra digital. Adapun parameter yang digunakan dalam penelitian ini yaitu citra hasil segmentasi, timing run, SNR dan histogram.  Histogram  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  kecerahan,  kontras,  dan persebaran nilai – nilai intensitas pixel dari suatu citra atau bagian tertentu dalam citra.

## 2 LANDASAN TEORI
2.1 Citra
Citra  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai  salah  satu  komponen multimedia  yang  memegang  peranan  yang  sangat  penting  sebagai  bentuk  informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan  informasi.  Secara  harfiah,  citra  (image)  adalah  gambar  pada  bidang  dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue)  dari  intensitas  cahaya  pada  bidang  dwimatra.  Sumber  cahaya  menerangi objek,  objek  memantulkan  kembali  sebagian  dari  berkas  cahaya  tersebut.  Pantulan cahaya  ini  ditangkap  oleh  oleh  alat-alat  optik,  misalnya  mata  pada  manusia,  kamera, pemindai  (scanner),  dan  sebagainya,  sehingga  bayangan  objek  yang  disebut  citra tersebut terekam.

## 2.2 Segmentasi Citra
Segmentasi  wilayah  merupakan  pendekatan  lanjutan  dari  deteksi  tepi.  Dalam deteksi  tepi  segmentasi  citra  dilakukan  melalui  identifikasi  batas-batas  objek (boundaries  of  object). Batas  merupakan  lokasi  dimana  terjadi  perubahan  intensitas. Dalam  pendekatan  didasarkan  pada  wilayah,  maka  identifikasi  dilakukan  melalui wilayah  yang  terdapat  dalam  objek  tersebut.  Segmentasi  berusaha  memisahkan  suatu citra  ke  dalam  kelompok  piksel-piksel  homogen  ke  dalam  satu  himpunan  yang  sesuai dengan masing-masing kriterianya. Tiap kelompok tersebut dinamakan dengan segmen. Pengelompokkan  (clustering)  digunakan  sebagai  teknik  segmentasi  menggunakan keseragaman  predikat.  Segmen  yang  dihasilkan  dari  algortima  clustering  biasanya dinamakan dengan cluster-cluster

## 2.3 Chan & Vese
a. Tony  F.  Chan  mengusulkan  suatu  metode  yaitu Chan-Vese (C-V)  model,  yang merupakan Region  based  model .  Model  ini  merupakan  perbaikan  dari edge  based model , karena mendasarkan pendeteksian tepi pada suatu  citra tidak berdasar pada gradient citra tapi didasarkan pada teknik curve  evolution,  Mumford-shah function for  segmentation dan level  set. Hal  ini  dikarenakan,  pendeteksian  menggunakan gradient  citra  kurang  efektif    karena  diskrit  gradient  terbatas  dan  fungsi pemberhentian tidak pernah null pada suatu tepi dan memungkinkan kurva melewati batas  yang  ada.  Pada  C-V  model,  inisial  kontur  bisa  dilakukan  dimana  saja  pada citra  dan  C-V  model  akan  secara  otomatis  mendeteksi  keseluruhan  kontur,  tidak peduli letak dari inisial kontur[1].
Citra  1  pada  domain    C-V  model,  diformulasikan  dengan  melakukan minimalisasi fungsi energi berikut :
(2.1)
Dimana,  c1  dan  c2  merupakan  2  konstanta  konstanta  yang  merupakan rata  -  rata  intensitas  pada  inside  dan  outside  kontour.  Dengan  menggunakan Level set method diasumisikan :
Dengan  melakukan  minimalisasi  pada  persamaan  2.1,  penyelesaian untuk c1 dan c2 yaitu :
(2.3)
(2.4)
Dalam  rumus  di  atas  dilakukan  proses  iterasi  terhadap  metode  Chan  & Vese yang dilakukan dengan melakukan pemrosesan atau penghitungan terhadap C 1 dan  C 2 .  Besarnya  nilai  iterasi  yang  dimasukkan  dalam  rumus  di  atas  akan memperbaharui nilai dari  .
Dengan  menambahkan  panjang  dan  energi  pada  persamaan  2.1, kemudian meminimalkannya, akan dihasilakan persamaan Level set , yaitu:
(2.5)
Keterangan : µ ≥ 0, v ≥ 0, λ 1 ≥ 0, λ 2 ≥ 0 : parameter tetap dimana µ = mengkontrol smoothnes dari zero level set v = meningkatkan kecepatan λ 1 = mengkontrol tenaga pada image data, pada inside dan outside contour = operasi gradient = Heaviside function
= dirac function Heaviside function digunakan untuk menyelesaikan c1 dan c2. H eaviside function disebut juga unit step function, yang merupakan fungsi diskontinyu dan memiliki nilai 0 untuk argument negative, dan bernilai 1 untuk argument positif.
(2.6)

## 2.4 Lankton
Shawn Lankton mengusulkan sebuah metode yang memungkinkan setiap energi segmentasi  yang  berbasis  wilayah  akan  kembali  dirumuskan  secara  lokal.  Kelebihan dari  metode  ini  adalah  metode  ini  dapat  meningkatkan  kualitas  segmentasi  yang dihasilkan yang disediakan oleh energi global dalam keadaan tertentu. Metode ini juga dapat  meningkatkan kualitas kerja segmentasi  yang dilakukan. Citra I pada domain dan C menjadi  kontur  tertutup  direpresentasikan  sebagai  fungsi  level  set  dan  ditandai fungsi  jarakyang  memiliki  nilai  epsilon  10 -5 .  Fungsi  Heaviside  ditentukan  dengan melakukan pendekatan sebagai berikut :
(2.7)
Demikian juga bagian luar C didefinisaikan sebagai : (1-
).
Untuk menentukan daerah tersebut hanya sekitar kurva, kita akan menggunakan turunan dari. , yaitu :
(2.8)
Disini  akan  diperkenalkan  variabel  spasial  kedua  yaitu  .  Disini  akan digunakan variable   dan   sebagai independen variabel spasial masing-masing mewakili satu titik di  . Untuk notifikasi ini, diperkenalkan karakteristik dalam parameter radius   sebagai berikut :
(2.9) akan  menutupi  daerah  setempat.  Fungsi  ini  akan  menjadi  1
ketika intinya adalah dalam bola berjari – jari  , berpusat di   dan 0 jika tidak.
Interaksi  dari dengan  daerah  interior  dan  dan  daerah  eksterior.  Dalam persamaan  ini  akan  diberikan  energi  fungsional  F.  Besarnya  energi  yang diberikan dapat dirumuskan sebagai berikut :
(2.10)
Fungsi  F  adalah  ukuran  energi  generik  internal  yang  digunakan  untuk mewakili  kepatuhan  lokal  untuk  model  tertentu  pada  setiap  titik  sepanjang kontur.  Setiap  energi  F  dapat  dimodifikasi  dan  ditulis  ulang  sebagai  F  untuk dimasukkan  di  dalam  kerangka  ini.  Dalam  komputasi  E,  kita  hanya mempertimbangkan  kontribusi  dari  nilai  dekat  kontur.  Dengan  mengabaikan inhomogeneity yang  mungkin  timbul  memberikan  kemampuan  untuk menangkap  berbagai  objek  yang  jauh  lebih  luas.  Dalam  persamaan  di  atas, perkalian dengan fungsi,
di luar integral  . istilah ini memastikan bahwa kurva tidak akan berubah topologi dengan spontan mengembangkan kontur baru, meskipun  masih  memungkinkan  untuk  kontur  untuk  membagi  dan  bergabung. Untuk setiap titik   yang dipilih oleh akan ditutup dengan untuk memastikan F beroperasi hanya pada informasi tentang gambar lokal  . Dengan demikian, total kontribusi dari istilah pertama energi adalah jumlah F dari nilai untuk setiap di sepanjang level set nol.
Akhirnya  untuk  menjaga  agar  kurva  tetap  halus,  perlu  ditambahkan sebuah  regulasi  yaitu  λ.  Sehingga  besarnya  energi  yang  diberikan  dirumuskan sebagai berikut :
(2.11)
Dengan  mengambil  variasi  pertama  energi  ini  terhadap kita mendapatkan persamaan evolusi berikut :
(2.12)
Pembatas pada energi internal,F  merupakan variasi pertama sehubungan dengan    yang  dapat  dihitung.  Ini  memastikan  bahwa  hampir  semua  wilayah segmentasi dapat dimasukkan ke dalam metode ini.

## 2.5 SNR ( Signal to Noise Ratio )
SNR  digunakan  untuk  menentukan  kualitas  citra  setelah  dilakukan operasi.  Citra  hasil  dibandingkan  dengan  citra  asli  untuk  memberi  perkiraan kasar kualitas citra hasil. Semakin besar nilai  SNR berarti penggunaan metode dapat meningkatkan kualitas cira, sebaliknya jika nilai SNR semakin kecil maka citra  hasil  hanya  sedikit  juga  peningkatan  kualitasnya.  Nilai  SNR  yang  tinggi adalah lebih baik karena berarti rasio sinyal terhadap metode juga tinggi. Rumus untuk menghitung SNR dapat dilihat dalam persamaan berikut:
(2.13)
Dimana   adalah nilai pixel citra maksimal – nilai pixel citra minimal,   adalah standar deviasi dari citra. SNR dalam satuan decibels (dB) dapat dihitung dengan rumus:
(2.14)

## 3 METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  sampel  citra  yang  berekstensi  *jpeg. Masing-masing citra akan dilakukan proses segmentasi menggunakan metode Level set Chan  &  Vese  dan  Lankton.  Hasil  dari  masing  –  masing  metode  tersebut  akan dibandingkan  dan  dianalisis  satu  sama  lain  berdasarkan  iterasi,  citra  hasil  segmentasi, histogram citra, timing run dan nilai SNR. Metode pengumpulan data  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Studi Literatur, observasi.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan  program  utama  dibuat  menggunakan Matlab  7.6 yang  terdiri  dari beberapa komponen. Menu file terdiri dari load image yaitu proses untuk meload dan menampilkan file citra  yang  berekstensikan *.jpg.  Save  image berfungsi  untuk menyimpan citra hasil, dan exit berfungsi untuk keluar dari aplikasi. Menu proses terdiri dari  dua  sub  menu  yaitu  proses  untuk  metode  Chan  &  Vese  dan  Menu  untuk  metode Lankton. Sub menu metode Chan & Vese menampilkan citra asli  yang akan diproses, histogram  citra  asli,  inisial  kontur,  proses  segmentasi  menggunakan  metode  Chan  & Vese, histogram citra hasil segmentasi menggunakan metode Chan & Vese, timing run atau  waktu  proses  yang  diperlukan  oleh  metode  Chan  &  Vese,  serta  nilai  SNR. Sub menu  Lankton  juga  akan  menampilkan  citra  asli  yang  akan  diproses,  histogram  citra asli,  inisial  kontur,  proses  segmentasi  menggunakan  metode  Lankton,  hidtogram  citra hasil  segmentasi  menggunakan  metode  Lankton, timing  run atau  waktu  proses  yang diperlukan  oleh  metode  Lankton,  serta  nilai  SNR  dari  citra  hasil  segmentasi.    Menu proses  menampilkan  citra  hasil  dan  waktu  proses  atau timing  run .  Tampilan  utama program dapat dilihat pada gambar 4.1.
Gambar 4.1 Tampilan Program Chan &Vese dan Lankton
Pengujian  atau  testing  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan percobaan pemrosesan terhadap 10 jenis citra yang berekstensi *jpeg. Dalam penelitian ini  dilakukan  lima  kali  pemrosesan  terhadap  masing  –  masing  citra  dalam  sebuah metode.  Hal  ini  dikarenakan  akan  dibedakan  variasi  untuk  iterasi  program  tersebut. Iterasi  yang diberikan  yaitu mulai dari 100 hingga 500, dengan kelipatan 100. Setelah dilakukan  proses  iterasi  pengujian  juga  dilakukan  dengan  melihat  histogram,  waktu proses dan nilai SNR nya. Setelah semua hasil diketahui maka di dapat timing run dan SNR seperti terlihat dalam tabel 4.1 dan tabel 4.2
Tabel 4.1. Timing Run
No Nama Iterasi Proses (detik) Chan & Vese Lankton 1 4color.jpeg 100 48.9297 13.5566 2 4color.jpeg 200 61.3261 24.8666 3 4color.jpeg 300 106.232 34.7203 4 4color.jpeg 400 128.043 42.1088 5 4color.jpeg 500 160.12 52.8037 6 Airplane.jpeg 100 30.0074 16.5303 .. .. .. .. .. 17 Daun.jpeg 200 42.6895 20.5657 Jumlah 4705.717 2263.634 Rata-rata 94.114 45.273 Dari table 4.1 di atas terdapat rata-rata timming-run untuk metode Chan & Vese sebesar  x 94.114 detik dan pada metode Lankton sebesar  x 45.273 detik. Dari hasil pengujian diketahui bahwa timing run metode Lankton lebih cepat dibandingkan dengan metode Chan & Vese.
Tabel 4.2  SNR Citra No Nama Iterasi SNR Proses (dB) Chan & Vese Lankton 1 4color.jpeg 100 3.5341 4.027 2 4color.jpeg 200 3.3077 4.6895 3 4color.jpeg 300 3.1427 3.4017
4 4color.jpeg 400 3.041 3.1587 5 4color.jpeg 500 3.0104 3.0118 .. .. … … …. 46 Sel darah.jpeg 100 3.5215 6.5273 47 Sel darah.jpeg 200 3.4342 5.6601 48 Sel darah.jpeg 300 3.2672 4.8607 49 Sel darah.jpeg 400 3.1422 4.3129 50 Sel darah.jpeg 500 3.0745 3.9724 Jumlah 210.4496 224.6189 Rata-rata 4.2090 4.4924
Dari Tabel 4.2 di atas terdapat rata-rata SNR untuk metode Chan & Vese sebesar x =4.2090 dB sedangkan dari metode Lankton sebesar x = 4.4924 dB.  Perbedaan nilai SNR han & Vese dan Lankton  berdasarkan berdasarkan jumlah SNR Chan & Cese dan Lankton adalah sebagai berikut : |(jumlah SNR Chan & Vese ) – (jumlah SNR Lankton )| = |210.4496 dB – 224.6189 dB| = 14.1693 dB. Berdasarkan analisis SNR dapat diketahui bahwa metode segmentasi citra menggunakan  metode  Lankton    mempunyai  nilai  SNR  yang  lebih  tinggi.  Ini membuktikan bahwa metode Lankton mempunyai kualitas citra segmentasi yang lebih baik dibandingkan metode Chan & Vese, karena dengan nilai SNR yang tinggi berarti rasio sinyal terhadap metode juga tinggi.

## 5 SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut :
1. Citra hasil segmentasi yang dihasilkan oleh metode Lankton lebih baik dibandingkan dengan citra hasil segmentasi dengan metode Chan & Vese.
2.  Citra  hasil  segmentasi  menggunakan  metode  Chan  &  Vese  memiliki      nilai intensitas  pixel  yang  lebih  tinggi  dan  citra  hasil  segmentasi  Chan  &  Vese memiliki rentang kontras yang lebih lebar.
3.  Rata  –  rata  waktu  proses  (timing  run)  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan proses  segmentasi  menggunakan  metode  Lankton  lebih  cepat  jika dibandingkan dengan metode Chan & Vese. Rata – rata waktu proses dengan metode  Chan  Vese  yaitu  selama  94.114  detik  sedangkan  rata  –  rata  waktu proses menggunakan metode Lankton yaitu selama 45.273 detik.
4.  Citra  hasil  metode  Lankton  mempunyai  kualitas  hasil  segmentasi  yan    lebih baik karena mempunyai rata - rata nilai SNR yang lebih tinggi dibandingkan dengan  rata  -  rata  nilai  SNR  metode  Chan  &  Vese.  Rata  –  rata  nilai  SNR untuk Metode Lankton yaitu sebesar 4.4924 dB dan rata – rat nilai SNR untuk metode Chan & Vese sebesar 4.2090 dB.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Li, S. Z. (2009). Markov Random Field Modeling in Image Analysis. Springer. [2]   Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung : Penerbit Informatika.
[3]   T. Dietenbeck, M.Alessandrini, D. Friboulet, and O. Bernard, “ Creaseg : A free software for the evaluation of image segmentation algorithms based on level-set” in IEEE International Conference On Image Processing. Hong Kong, China, 2010.
[4]  T. Chan and L. Vese, “Active contours without edges,” IEEE Trans. Image Process., vol 10, pp. 266-277, Februari 2001.
[5] S. Lankton and A. Tannenbaum, : “Localizing region-based active contours,” IEEE Trans. Image Process., vol 17, pp 2029-2039, November 2008. [6] http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/23445-chan-vese- active- contours-without-edges (01 Juni 2012)
[7] http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/19567 - active - contour - segmentation (13 Juni 2012)