## BINARISASI CITRA MENGGUNAKAN PENCOCOKAN PIKSEL

## Teady Matius Surya Mulyana
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Dan Desain, Universitas Bunda Mulia, Jakarta e-mail : tmulyana@bundamulia.ac.id, teadymatius@yahoo.com

## Abstrak
Proses binarisasi untuk memisahkan antara obyek dengan latar belakang sangat diperlukan pada visi komputer.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  adalah  latar  belakang  seringkali  mempunyai  warna yang  bervariasi.  Sehingga  diperlukan  proses  untuk  membedakan  obyek  dengan  latar  belakangnya yang  mempunya  warna  yang  bervariasi  tersebut.  Sebagai  pre-processing  dari  visi  komputer, diperlukan proses yang sederhana yang tidak menyita waktu dan usaha untuk melakukan binarisasi tersebut.    Setiap  piksel  pada  citra  mempunyai  nilai  tertentu  yang  akan  menghasilkan  warna  pada citra.  Untuk  mempermudah  proses  pengenalan  citra,  warna  tersebut  harus  disederhanakan  dalam bentuk citra biner. Dengan penyederhanaan ini didapatkan citra yang merupakan obyek citra dengan menghilangkan  piksel  yang  merupakan  latar.  Proses  binarisasi  citra  dilakukan  dengan  pencocokan piksel antara citra latar dengan citra yang diuji. Pencocokan ini memerlukan batas toleransi tertentu. Dimana piksel yang berada pada batasan tertentu yang menganggap pada range tersebut dianggap piksel yang berisi informasi latar, sedangkan yang berada diluar batasan dianggap piksel yang berisi informasi obyek.Pencocokan piksel mampu untuk memisahkan obyek dari latar belakangnya. Proses ini  diterapkan  pada  contoh  aplikasi  sederhana  untuk  memicu  perekaman  gambar  dimana  jika dideteksi adanya obyek, maka program akan merekan gambar secara otomatis.
Kata Kunci : binarisasi citra, segmentasi citra, pencocokan piksel

## 1. PENDAHULUAN
Pada  visi  komputer  diperlukan  citra  dalam  bentuk  sederhana  seperti  citra  biner  untuk  dapat  dianalisa  oleh komputer.  Hal  ini  diperlukan  agar  komputer  dapat  memberikan  informasi  sesuai  dengan  kebutuhan penggunaannya.
Salah satu pemanfaatan citra biner misalkan untuk mengenali adanya obyek pada suatu daerah. Mendeteksi adanya obyek pada suatu daerah dapat dapat dimanfaatkan pada berbagai bidang, seperti pada aplikasi pemantau lahan parkir, pendeteksi adanya hama, maupun untuk perekam gambar otomatis.
Proses yang sederhana diperlukan mengingat binarisasi citra hanyalah merupakan pre-processing dari keseluruhan proses pada visi komputer. Sehinga
diharapkan  dengan  sederhananya  proses,  perhatian  pengembang  aplikasi  tidak  terpusat  pada  proses binarisasinya. Selain itu juga dengan sederhananya proses diharapkan diharapkan mampu mempercepat proses binarisasi.

## 2. MODEL WARNA RGB DAN CITRA BINER
Salah satu model yang dipergunakan secara luas pada penelitian pengolahan citra adalah Model warna RGB, Sutoyo  (Sutoyo,  2009)  [1]  menjelaskan  bahwa  warna  dari  tiap  piksel  merepresentasikan  warna  dasar  yang dikombinasi  dari  warna  dasar red (merah), green (hijau)  dan blue (biru),  dimana  tiap  warna  mempunyai  256 nilai gradasi yang bervariasi dari 0 samai 256. Model ini dinamakan model warna RGB. Variasi dari kombinasi ketiga nilai intensitas akan menghasilkan variasi warna yang berbeda. [2][3].
Citra biner adalah sebuah citra yang hanya terdiri dari dua warna, umumnya terdiri dari obyek yang berwarna hitam yang dianggap dan dinotasikan dengan 0, dan latar belakang yang berwarna putih dan dinotasikan dengan 1. [4][5]

## 3. PIXELMATCHING / PENCOCOKAN PIKSEL
Mulyana (Mulyana, 2014)[6] menjelaskan pencocokan piksel atau pixel matching adalah proses pencocokan piksel latar dengan piksel citra  yang diuji. Proses ini dilakukan untuk mendapatkan adanya piksel bersesuaian yang berbeda antara citra yang diuji dengan citra latar. Adanya perbedaan piksel bersesuaian dua citra yang diuji ini mengindikasikan adanya obyek pada citra yang diuji.
Sebagai  ilustrasi  dari  pencocokan  piksel  dapat  dilihat  pada  gambar  1.  pada  gambar  tersebut  diperlihatkan contoh bitmap citra latar dengan bitmap citra diuji. Dengan kondisi nilai bitmap yang idel, yaitu hanya piksel yang berisi obyek  yang mempunyai nilai yang berbeda. Nilai pada bagian sel yang dicetak tebal adalah piksel yang berisi piksel yang berbeda antara citra diuji dengan citra latar.
untuk melakukan pengenalan gerakan tangan secara optis ini terdiri dari proses akuisisi citra, pre-processing , ekstrasi  fitur  dan  pengenalan  citra.  Setiap  proses  akan  berkesinambungan  antara  satu  proses  dengan  proses lainnya.

## Gambar 1 Pixel Matching
Matriks ketiga pada gambar 1. adalah nilai jarak antara piksel bersesuaian dari citra latar dengan citra diuji. Nilai  ini  didapat  dari  rumus  (1).  Dimana  jarak  yang  merupakan  perbedaan  citra  yang  didapat  dari  perbedaan nilai piksel latar dengan piksel uji. Jarak didapat dari harga mutlak piksel pada citra latar dikurangi piksel pada citra uji pada posisi sel yang bersesuaian.
Jarak(x,y) = | Latar(x,y) – Uji(x,y) | ........... (1)
Keterangan: Jarak(x,y)   :  perbedaan nilai antara pada piksel Latar pada posisi (x,y) dengan piksel Uji pada posisi (x,y) Latar(x,y)   :  nilai piksel citra Latar pada posisi (x,y) Uji(x,y) :  nilai piksel citra Uji pada posisi (x,y) x :  posisi kolom piksel y :  posisi baris piksel
Matriks  ketiga  adalah  piksel  hasil,  dimana  0  melambangkan  hitam  dan  1  melambangkan  putih.  Piksel bersesuaian antara citra latar dengan citra uji yang berjarak 0 diset menjadi 1 (putih). Piksel hasil yang bernilai 1 menandakan bahwa pada sel tersebut tidak ada perbedaan piksel. Sehingga dianggap bernilai sama dengan latar atau  tidak  ada  obyek  pada  sel  tersebut.  Sedangkan  citra  yang  bernilai  lebih  dari  0  diset  menjadi  0  (hitam). Menandakan  bahwa  pada  sel  tersebut  terdapat  perbedaan  piksel  antara  citra  latar  dengan  citra  uji.  Sehingga dianggap ada obyek pada sel tersebut.
Ilustrasi dari pemisahan obyek dengan latar dapat dilihat pada gambar 2. Pada gambar  terdapat citra Latar, dengan  citra  berisi  obyek  dengan  latar  yang  sama  dengan  citra  latar.  Hasil  pemisahan  menghilangkan  latar dengan  obyek  dimana  obyek  ditampilkan  dengan  warn  hitam,  sedangkan  warna  putih  adalah  latar  yang  telah dihilangkan.
Pada  kenyataannya,  pencocokan  piksel  tidak  dapat  dilakukan  dengan  cara  seperti  pada  rumus  (1),  karena adanya perbahan kondisi ketika citra latar diambil dengan kondisi ketika citra uji diambil.

## Gambar 2 Pemisahan Obyek Dari Latar Belakang
Lebih  lanjut,  Mulyana[6]  juga  menjelaskan  bahwa  Pencocokan  piksel  dengan  rumus  (1)  memerlukan memerlukan rekayasa salah satunya adalah seperti pada rumus(2), karena adanya perubahan kondisi ketika citra latar diambil dengan kondisi ketika citra uji diambil. Kondisi pencahayaan suatu latar tidak selalu sama, bahkan dalam satu detik, terjadi lebih dari satu kali perubahan kuat cahaya. Hal ini mengakibatkan pencocokan piksel akan  menghasilkan  jarak,  sehingga  semua  piksel  dianggap  berbeda.  Gambar  3  menunjukkan  cahaya  yang meningkat, sehingga nilai intensitas piksel meningkat. Peningkatan intensitas piksel mengakibatkan adanya nilai jarak, sehingga semua piksel diset 0.
Gambar 3 Nilai Intensitas Citra Uji Yang Lebih Tinggi Dari Citra Latar
Gambar 4 menunjukkan cahaya  yang menurun atau lebih rendah, sehingga nilai intensitas piksel menurun. Penurunan intensitas piksel mengakibatkan adanya nilai jarak, sehingga semua piksel diset 0. Dapat dilihat pada piksel citra latar belakang yang bernilai 25 yang lebih besar sebanyak 2 dibandingkan piksel latar belakang pada citra  yang  diuji.  Sehingga  pada  bitmap  hasil  semua  piksel  diset  dengan  0  atau  dianggap  ada  obyek  karena adanya jarak antara citra latar belakang dengan citra yang diuji.
Akibat  dari  kondisi  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar  5.  Pada  gambar  tersebut  terdapat  tiga  citra,  citra pertama adalah citra yang diambil pertama, citra kedua adalah citra yang diambil beberapa milidetik berikutnya. Sedangkan citra ketiga adalah hasil proses pencocokan piksel. Terlihat citra ketiga yang seharusnya putih polos karena kedua citra sama secara kasat mata seperti yang ditunjukkan pada gambar 6, malah terlihat bercak-bercak yang menandakan kedua citra sebenarnya tidak sama secara nilai intensitas grayscalenya.
Gambar 4 Nilai Intensitas Citra Uji Yang Lebih Rendah Dari Citra Latar
Gambar 5 Akibat Dari Perbedaan Intensitas
Gambar 6 Hasil Ideal Yang Diharapkan

## 4. PIXELMATCHING DENGAN TOLERANSI
Pixel matching dengan nilai toleransi diujicoba oleh penulis pada skripsi dari Hendrik, (Hendrik, 2014)[7]. Pada skrisi tersebut, rumus (1) dimodifikasi dengan nilai toleransi seperti pada rumus (2).
. Hasil(x,y) = IIF(AND(Latar(x,y)-T < Uji(x,y),
Latar(x,y)+T > Uji(x,y),1,0) ............................... (2)
Keterangan: Jarak(x,y)   : perbedaan nilai antara pada piksel Latar pada posisi (x,y) dengan piksel Uji pada posisi (x,y) Latar(x,y)   : nilai piksel citra Latar pada posisi (x,y) Uji(x,y) :  nilai piksel citra Uji pada posisi (x,y) T : nilai toleransi x :  posisi kolom piksel y :  posisi baris piksel
Jika nilai piksel citra yang bersesuaian antara citra latar atau citra inisial dengan citra uji atau citra tiap saat setelah  citra  inisial  berada  diantara  range  nilai  citra  inisial  dikurangi  nilai  toleransi  T  dan  nilai  citra  inisial ditambah  nilai  toleransi  T  maka  piksel  diaap  berisi  informasi  nilai  latar  belakang,  tetapi  jika  tidak  berada diantara nilai range tersebut, maka piksel dianggap berisi informasi obyek.
Pada  penelitiannya  mengenai  perancangan  perekam  gambar  otomatis[8],  Mulyana  (Mulyana,  2015) menentukan nilai toleransi berdasarkan nilai T1 dan nilai T2, dimana rumus 2 di modifisi menjadi rumus (3). Hasil(x,y) = IIF(AND(Latar(x,y)-T1 < Uji(x,y), Latar(x,y)
+T2 > Uji(x,y),1,0) ................................................ (3)
Keterangan: Jarak(x,y)   : perbedaan nilai antara pada piksel Latar pada posisi (x,y) dengan piksel Uji pada posisi (x,y) Latar(x,y)   : nilai piksel citra Latar pada posisi (x,y) Uji(x,y) :  nilai piksel citra Uji pada posisi (x,y) T1 : nilai intensitas turun terbesar T2 : nilai intensitas naik terbesar x :  posisi kolom piksel y :  posisi baris piksel
Nilai intensitas turun terbesar adalah nilai intensitas yang turun dari semua piksel yang bersesuaian antara suatu citra inisial dengan citra inisial berikutnya. Dari semua perbedaan yang turun tersebut diambil nilai turun yan terbesar.
Nilai intensitas naik terbesar adalah nilai intensitas yang naik dari semua piksel yang bersesuaian antara suatu  citra inisial  dengan  citra  inisial  berikutnya.  Dari  semua  perbedaan  yang naik tersebut  diambil nilai naik yang terbesar.
Alasan tiap-tiap  citra  inisial  dibandingan  dengan  citra  inisial  sebelumnya  adalah  untuk  mencari  perubahan nilai intensitas tiap pengambilan citra nya.
Pseudo-code  untuk  menentukan  nilai  T1  dan  T2  dapat  dilihat  pada  gambar  7.  Pada  gambar  tersebut diperagakan semua nilai diambil berdasarkan berapa citra inisial yang dibandingkan tiap piksel yang bersesuaian dengan  citra  inisial  sebelumnya.  Variabel  T1  diwakili  dengan  variabel  ’tertinggi’  dan  T2  diwakili  dengan variabel ‘terendah’.

## Gambar 7 Pseudo-code menentuan nilai T1 dan T2
Rumus 3 diterapkan dengan pseudo-code pada gambar 8. Tiap-tiap citra inisial dibandingkan dengan citra inisial pertama.  Array  uji[x,y]  adalah  nilai  piksel  dari  citra  tiap  saat  yang  sedang  diuji  keberadaan  obyeknya.  Array hasil[x,y] adalah piksel pada posisi citra x,y dari bitmap hasil. Nilai 0 atau hitam diberikan jika didapat nilai uji berada  diluar range nilai  yang  dapat  ditoleransi  berdasarkan T1  dan T2.  Hal  ini  menandakan  didapati  adanya piksel yang berisi obyek. Sedangkan nilai 255 atau putih diberikan jika nilai uji dari berada diantara nilai dapat ditolerasi berdasarkan T1 dan T2. Hal ini menandakan adanya piksel yang berisi latar belakang seperti pada citra inisial pertama.
Gambar 8 Pseudo-code Pixel Matching Dengan Nilai Toleransi T1 dan T2

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menguji  keberhasilan  proses,  proses  pixel  matching  diterapkan  pada  program  penyimbapn  gambar otomatis.  Dimana  program  ini  akan  melakukan  proses  penyimpanan  gambar  secara  otomatis  jika  didapati adanya obyek pada gambar yang ditangkap oleh kamera. Tampilan dari program ujicoba tersebut adalah seperti pada gambar 9.
Gambar 9 Contoh Penerapan Pixel Matching.
Pada gambar tersebut terlihat pada panel terakhir sebuah citra hanya berisi obyek. Sedangkan latar belakang sudah  dihilangkan.  Pada  panel  kanan  atas  terdapat  citra  biner,  sedangkan  pada  panel  kiri  terdapat  citra-citra inisial.
Sedangkan pada citra tiap saat yang akan diuji ada pada panel di tengah.
File-file gambar yang berisi obyek disimpan pada folder tertentu. Gambar 10 adalah contoh file-file gambar yang disimpan.
Gambar  10 Contoh File-file Gambar Yang Disimpan
Dari hasil percobaan yang dilakukan didapatkan hasil percobaan seperti yang sudah dirangkum pada tabel 1.
Pengujian dilakukan pada beberapa kondisi latar belakang, yaitu dekat, sedang, jauh, sangat dekat, dan pada beberapa lokasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tidak ada satupun gambar yang tidak berisi obyek.
Tabel 1 Hasil Percobaan.
Lokasi Kondisi Latar Jumlah Gambar Gambar tanpa obyek Gambar berisi obyek Lokasi1 Dekat 59 0 59 Lokasi2 Sedang 46 0 46 Lokasi3 Jauh 9 0 9 Lokasi4 Sangat Dekat 5 0 5 Lokasi5 Sangat Dekat 36 0 36

## 6. SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari binerisasi citra dengan pixel matching ini adalah:
1. Adanya perubahan nilai intensitas pada citra-citra dengan informasi citra yang sama yang diambil dengan perbedaan waktu yang sangat singkat.
2. Nilai  toleransi  turun  dan  nilai  toleransi  naik  mampu  mengatasi  adanya  perbedaan  nilai  intensitas  pada kesimpulan 1.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sutoyo, T., Mulyanto, E., Suhartono V., Nurhayanti OD., Wijanarto., Teori Pengolahan Digital , Andi Offset, Yogyakarta, 2009.
[2] Noor A. Ibraheem, Mokhtar M. Hasan, Rafiqul Z. Khan, Pramod K. Mishra., Understanding Color Models: A Review , ARPN Journal of Science and Technology VOL. 2, NO. 3, April 2012,  (p265-275).
[3] Che-Yen Wen, Chun-Ming Chou, Color Image Models and its Applications to Document Examination , Forensic Science Journal. pp. 23-32 .Vol. 3(1). 2004.
[4] Aviv, Rotem., Algorithms for testing connectivity - Implementation on binary images , Tel-Aviv University, Tel-Aviv, 2011. p:14
[5] Mulyana, Teady.M.S., Suherman, Anggie., Segmentasi Objek Citra Berdasarkan Perbandingan Channel RGB , Laporan Penelitian, Universitas Bunda Mulia, Jakarta, 2013. (tidak dipublikasikan)
[6] Mulyana, Teady Matius Surya., 2014, Uji Coba Perbedaan Intensitas Piksel Tiap Pengambilan Gambar, Jurnal Teknologi Informasi, Universitas Bunda Mulia, Volume 10 Nomor 2, bulan Agustus 2014
[7] Hendrik, Penerapan Fitur Matriks Populasi Piksel Untuk Pendeteksian Status Parkir Mobil , Skripsi S1, Universitas Bunda Mulia, Jakarta, 2014. (Tidak dipublikasikan)
[8] Mulyana, Teady.M.S., Christy, Beatrix., Ricaldo, Rico.,, Perekam Gambar Otomatis , Laporan Penelitian, Universitas Bunda Mulia, Jakarta, 2015. (tidak dipublikasikan)