## ALGORITMA THRESHOLDING ADAPTIF UNTUK BINERISASI CITRA DOKUMEN BERWARNA
Eka Mala Sari Rochman 1) , Ratna Nur Tiara Shanty 2) , Dyah S Rahayu 3)
Universitas Trunojoyo 1) , Institut Teknologi Sepuluh Nopember 2,3)
E-Mail : ekamala.sari@yahoo.com 1) , ratnanurtiara@gmail.com 2) , deerahayu@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Thresholding  merupakan  cara  segmentasi  yang  paling  sederhana.  Meskipun  telah  banyak  metode  thresholding yang  diusulkan,  metode  thresholding  yang  optimal  untuk  mengenali  tulisan  pada  citra  dokumen  dengan  warna berbeda  masih  menjadi  hal  yang  menarik  untuk  diteliti.  Dengan  menyajikan  algoritma  thresholding  citra dokumen  yang  berintensitas  warna  Red,  Green,  dan  Blue  penelitian  ini  menghasilkan  hasil  yang  optimal  dan kompleksitas  komputasi  yang  rendah,  sehingga  diperlukan  waktu  yang  singkat  pada  proses  komputasinya. Terdapat  3  proses  dalam  metode  ini  yaitu:  penentuan  batas  latar  terluar  dan  penentuan  jangkauan  intensitas derajat keabuan latar, ekstraksi tiap objek menggunakan Horizontal Scan Line dan Vertical Scan Line , dan yang terakhir  binerisasi  tiap  objek.  Pengukuran  performansi  metode  ini  menggunakan  OCR (Optical  Character Recognition). Metode  ini  dapat  melakukan  binerisasi  citra  dokumen  berwarna  secara  adaptif  dengan  kualitas yang  baik.  Hasil  pengukuran  performansi  menunjukkan  tingkat  akurasi  pengenalan  karakter  sebesar  67.92% dengan waktu komputasi kurang dari 1 detik.
Kata Kunci : Thresholding , Horizontal Scan Line, Vertical Scan Line

## ABSTRACT
Thresholding is the simplest way for segmentation. Although there are so many methods have been proposed, the optimal  thresholding  method  for  character  recognition  in  a  document  image  with  various  colors  has  been becoming  an  interesting  thing  for  being  investigated.  By  serving  thresholding  algorithm  for  color  document which  has  three  levels  of  colors:  Red,  Green  and  Blue,  this  paper  produces  optimal  results  and  low computational  complexity.  Generally,  the  method  consists  of  three  steps,  they  are:  determining  the  outer boundary and the range of gray levels intensity, extracting each object using Horizontal Scan Line and Vertical Scan  Line,  and  doing  binarization  of  each  object.  To  measure  the  performance  of  our  method,  we  use  OCR (Optical Character Recognition). This method has ability for doing adaptive binarization of color document in good quality. The result of performance measurement indicates the average accuracy rate is about 67.92% and the computational time is less than 1 second.
Keywords : Thresholding, Horizontal Scan Line, Vertical Scan Line

## PENDAHULUAN
Munculnya dokumen  berwarna  meningkat seiring dengan perkembangan teknologi percetakan.    Pengambilan  informasi  yang penting dari dokumen berwarna secara otomatis memunculkan  suatu  permasalahan  tentang bagaimana mekanisme pengubahan citra dokumen ke dalam komputer. Seperti mengubah
citra  tulisan  tangan,  ataupun  karakter  cetak menjadi  bentuk  elektronik.  Proses  ekstraksi karakter  dari background citra  adalah  langkah pertama yang diperlukan sebelum dilanjutkan ke tahap thresholding. Thesholding citra merupakan suatu pendekatan yang dominan untuk binerisasi dokumen.  Binerisasi  dapat  diklasifikasikan menjadi  dua  jenis,  yaitu: thresholding secara
global  dan thresholding secara  lokal.  Pada global,  sebuah  ambang  digunakan  untuk menentukan  batas  untuk  keseluruhan  citra. Sedangkan  pada  lokal, thresholding dilakukan dengan  membagi  citra  menggunakan  beberapa sub  citra  berdasarkan  level  warna  tertentu.  Lalu pada  setiap  sub  citra,  segmentasi  dilakukan dengan menggunakan threshold yang  berbeda.
Pada  penelitian  sebelumnya  meneliti tentang algoritma thresholding adaptif ( thresholding lokal)  untuk  mengkonversi  citra berintensitas  warna  abu-abu  (0  -  255)  menjadi citra  biner  (0  dan  1  =  hitam  dan  putih)  [1]. Dengan mengkombinasikan teknik global thresholding (yang  memiliki  kelebihan  pada kecepatan)  dan  lokal thresholding (yang memiliki  kelebihan  pada  keakurasian),  peneliti tersebut  berhasil  mengalahkan  metode  Otsu dalam  hal  kualitas  binerisasi,  namun  masih menghabiskan waktu yang lebih lama dibandingkan dengan metode tersebut.
Pada  proses  segmentasi,  penelitian tersebut  menggunakan  blok-blok  cerdas  dan konsep  horisontal  proyeksi,  sehingga  dapat mengatasi  kasus  citra  dengan  berbagai  derajat kemiringan. Masalah yang terjadi pada penelitian  tersebut,  tidak  dapat  mendeteksi  blok dengan  baik  jika  jumlah  piksel  karakter  pada foreground lebih  besar  daripada  jumlah  piksel pada background pada sebuah citra dokumen. Penelitian  selanjutnya  adalah  tentang deteksi  tepi  pada  sebuah  citra  berwarna dilakukan  dengan  fungsi  linier  ganda.  Untuk mendapatkan ambang yang cukup akurat dengan sample background dan foreground menggunakan  tiga  operator  transisi  yaitu t- transition pixel, edge pixel dan t-transition sets . Namun  pada  operator  transisi  yang  digunakan tidak dapat menghilangkan noise [2].
Untuk menghilangkan noise, pada penelitian lain dilakukan dengan  mengubah dari citra  dokumen  ke  dokumen  biner  pada  proses binerisasinya [3]. Dengan menggunakan metode
Active Contour
Models (ACM) untuk
mengidentifikasi  batas  tepi  dari  citra  dokumen maka objek dapat terdeteksi dengan baik, hanya saja jika citra dokumen yang digunakan sebagai sample memiliki objek yang cukup banyak maka proses  yang  dibutuhkan  sangat  lama  karena pengenalannya satu persatu.
Untuk    mendapatkan  objek  yang  tepat sehingga  tidak  ada  permasalahan  blok  dengan memisahkan  range background dan foreground serta dilanjutkan dengan proses scaning dijelaskan  pada  penelitian  ini  [4].  Dengan metode Gaussian  Smoothing  Filter dapat mengatasi  masalah  noise  pada  citra  dokumen. Akan  tetapi  metode  yang  diusulkan  pada penelitian  ini  tidak  dapat  melakukan  binerisasi dengan  baik  jika  warna background lebih  gelap dari pada foreground .
Metode  yang  diusulkan  pada  penelitian ini adalah sebuah metode yang dapat melakukan proses binerisasi secara adaptif pada sebuah citra dokumen.  Metode  ini  dapat  memecahkan permasalahan  penentuan  range background dan foregound nya sehingga dapat mendeteksi wilayah  yang  akan  diproses  secara  efektif. Metode  ini  juga  dapat  mendeteksi  objek meskipun  level  warna background lebih  gelap daripada level warna foreground .

## ALGORITMA THRESHOLDING ADAPTIVE
Secara  umum,  metode  yang  diusulkan pada  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  1. Terdapat sebuah pre-proses yaitu pengkonversian RGB menjadi aras keabuan dan 3  proses  utama  yang  dijelaskan  pada  subbab berikutnya.

## Konversi ke Aras Keabuan
Citra  dokumen  yang  berwarna  di konversikan  ke  dalam  tingkat  keabuan  dengan perhitungan:
), . 1140 . 0 ( ) . 5870 . 0 ( ) . 2989 . 0 ( B G R I    (1)
dimana R,G,B adalah layer ke-1, 2, dan 3 dari citra RGB.
Gambar Dokumen Warna Konversi Warna ke Grayscale Menentukan range Background dan Foreground Ekstraksi Foreground Binarisasi Gambar Dokumen Gambar 1. Diagram Alir Binerisasi Citra
Dokumen
Setelah  proses  konversi  citra  menjadi aras keabuan, untuk dapat memisahkan background dan foreground maka terlebih dulu didapatkan  jangkauan  intensitas background . Untuk  mendapatkan  intensitas background digunakan  penentuan foreground terluar sehingga  akan  didapatkan  sampel  bagian background dari citra.

## Menentukan Objek Terluar
Penentuan objek terluar dari sebuah citra dokumen  menggunakan  nilai  VAPP  ( Vertical
Average Projection Profile ) dan HAPP
( Horizontal Average Projection Profile ).
VAPP  merupakan  sebuah  garis  vertikal yang  memindai  citra  dari  kiri  ke  kanan  dan menghitung  jumlah  intensitas  yang  ada  di  garis tersebut  dibagi  dengan  tinggi  garis  seperti  pada Persamaan berikut ini:
, ) , ( 1 ) ( 1 0     H i j i D H j VAPP (2)
dimana  i,j  adalah  indeks  intensitas  citra  dan  H adalah  tinggi  citra  [4].  VAPP  digunakan  untuk menentukan  batas  obyek  terluar  kanan  dan  kiri dari sebuah citra.
Gambar 2. Citra Dokumen Asli
Gambar 3. Hasil Konversi Citra Dokumen Berwarna menjadi Aras keabuan
Untuk  menentukan  batas  terluar  obyek di  bagian  atas  dan  bawah  digunakan  HAPP dengan persamaan berikut:
, ) , ( 1 ) ( 1 0     W j j i D W i HAPP (3)
dimana  i,j  adalah  indeks  citra  dan  W  adalah lebar citra.
Batas background dengan foreground terluar  ini  disebut  dengan border .  Border  ini adalah  garis  vertikal  dan  horizontal  yang memiliki nilai VAPP dan HAPP lebih dari batas tertentu  yang  disebut  Tald.  Nilai  Tald  pada penelitian ini berkisar antara 10-15.
Menentukan Wilayah Background
Untuk menentukan nilai range background ,  digunakan  metode  Otsu  yang melakukan  proses thresholding pada  sampel background dari citra.
Sampel background citra  didapatkan dengan  memanfaatkan  border  yang  diperoleh pada  proses  sebelumnya.  Nilai  ambang  yang dihasilkan  dari  metode  Otsu  digunakan  sebagai batas  untuk    menentukan  maksimum  populasi dengan persamaan berikut ini:
} ....., 1 , 0 { lev b  , untuk , 255 1 1       lev i i lev i i n n } 255 ,....., 1 {   lev b , untuk , 255 1 1       lev i i lev i i n n (4)
dimana b adalah jangkauan intensitas background ,  lev  adalah  hasil  ambang  metode Otsu, n i adalah jumlah intensitas i pada citra.

## Ekstraksi Foreground
Sebuah  dokumen  warna  terdiri  dari background dan beberapa wilayah foreground . Foreground dapat berupa garis horizontal , garis teks, blok teks, dan gambar.
Tujuan mengekstraksi foreground pada sebuah  citra  dalam  proses thresholding adalah untuk  dapat  menentukan  ambang  secara  adaptif sesuai wilayah foreground masing-masing. Ekstraksi foreground pada  penenlitian ini menggunakan Vertical Scan Line (VSL) dan Horizontal  Scan  Line (HSL).  Metode  ini merupakan modifikasi dari metode Left Background  Projection  Profile (LBPP)  dan Right  Background  Projection  Profile (RBPP) pada penelitian sebelumnya [1].
HSL  merupakan  garis  lurus  horizontal yang melakukan pemindaian  intensitas citra dari atas  ke  bawah.  Jika  intensitas  citra  dalam  garis teresebut  berada  dalam  jangkauan  intensitas background maka  nilai  HSL  baris  tersebut adalah 0, namun jika sebaliknya, nilai HSL baris tersebut  1.  Bagian  atas  dan  bawah  tiap foreground didapatkan dengan memeriksa HSL yang nilainya mengalami perubahan ( dari 0 ke 1 atau  dari  1  ke  0).  Tiap  titik  yang  berurutan dimana  terjadi  perubahan  nilai  HSL  merupakan satu bagian foreground .
VSL  merupakan  garis  lurus  yang panjangnya  disesuaikan  dengan  tiap foreground yang  telah  terbentuk  oleh  proses  sebelumnya. VSL  merupakan  garis  vertikal  yang  melakukan
pemidaian  dari  kiri  ke  kanan.  Cara  kerjanya sama  dengan  HSL,  namun  VSL  tidak  langsung melakukan  pemindaian  terhadap  keseluruhan citra  melainkan  satu  per-satu  pada  tiap foreground .  Titik  berurutan  dimana  terjadi perbedaan  nilai  merupakan  pasangan  kiri  dan kanan dari satu buah sub - foreground .
Ilustrasi  HSL  dan  VSL  digambarkan pada Gambar 5. Proses pertama yaitu mendapatkan  titik-titik  atas  dan  bawah  tiap foreground yang didapatkan dengan memanfaatkan  HSL.  Pada  Gambar  5  (a),  garis berwarna  merah  mengilustrasikan  garis  HSL yang  bernilai  0.  Garis  HSL  merah  yang  berada sebelum  atau  setelah  bagian  citra  yang  tidak bergaris  merupakan  titik  atas  atau  bawah foreground .
Berdasarkan contoh tersebut, didapatkan 4 buah foreground hasil dari HSL. Setelah itu, tiap  masing-masing foreground dicari sub - foreground nya  menggunakan  VSL  seperti ditunjukkan citra 5(b).

## Thresholding
Setelah mengekstraksi foreground dan mendapatkan  tiap sub - foreground nya,  maka langkah berikutnya adalah melakukan thresholding terhadap  masing-masing  sub- foreground tersebut  untuk  mendapatkan  citra biner.
Metode thresholding pada  tahap  ini menggunakan  metode  Otsu  karena  kemampuan proses komputasinya yang cepat [5].
Gambar 4. Hasil Penentuan Border dari Citra Dokumen
(a) (b)
Gambar 5. Garis-garis HSL berwarna merah(a)
dan VSL berwarna hijau (b) yang bernilai 0
Gambar 6. Menentukan blok foreground dari Citra Dokumen

## HASIL UJI COBA DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diuji  berupa  citra  dokumen  yang diambil  dari  majalah  berwarna,  kartu  nama, brosur, atau halaman buku. Ukurannya bervariasi  antara  lain  664  x  418  piksel,  328  x 319 piksel, 1057 x 138 piksel, 572 x 996 piksel dan 694 x 418 piksel.
Algoritma thresholding adaptif  ini,
diimplementasikan  menggunakan  pemrograman Matlab  R2010a  pada  sistem  operasi  Windows dan  berjalan  pada  prosessor  Intel  i3Core.
Pengukuran performansi metode ini menggunakan  OCR  dengan  perangkat  lunak Microsoft  OneNote  2007.  Hasil  pengenalan karakter oleh OCR, dihitung akurasinya menggunakan  variabel  Z  sebagai  jumlah karakter yang dikenali secara benar, dan variabel Y sebagai jumlah karakter seluruhnya, kemudian dari  kedua  variabel  tersebut  dapat  diambil  hasil pengukuran akurasinya dengan cara:
%, 100   Y Z
Akurasi (5) Hasil pengukuran performansi menunjukkan rata-rata tingkat akurasi
pengenalan  karakter  sebesar  67.92%  dengan waktu komputasi kurang dari 1 detik. Sedangkan hasil binerisasi citra dokumen, ditunjukkan pada Gambar 7.
Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk proses  OCR  sensitif  terhadap  bentuk  tulisan tangan.  Sehingga,  meskipun  secara  kasat  mata hasil  thresholding  dari  metode  ini  baik  namun beberapa  karakter  tidak  dapat  dikenali.  Begitu pula  untuk  karakter handwriting yang  miring seperti pada Gambar 7(b). Tabel 1. Hasil Uji Coba Citra Uji Coba Total Karakter Akurasi OCR a 36 41.67% b 164 76.22% c 38 68.42% d 576 63.03% e 45 77.78% f 175 61.15% g 320 74.69% h 598 80.43%
(a) (b)
(c) (d) (e)
(f)
(g)
(h)
Gambar 7. Hasil Binerisasi Citra Dokumen Asli (a), (c), (e), (g) Menjadi Citra Dokumen Biner (b), (d), (f), (h)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  melakukan thresholding secara adaptif  pada  citra  dokumen  berwarna  dengan mengekstraksi foreground dan  melakukan binerisasi  pada  masing-masing foreground dengan  ambang  yang  berbeda.  Berdasarkan  uji coba  yang  dilakukan  terhadap  8  citra  dokumen didapatkan hasil yang cukup baik yaitu rata-rata tingkat pengenalan karakter sebesar 67.92%. Untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat dikembangkan metode untuk melakukan performansi  secara  maksimal  pada  citra  dengan pencahayaan  yang  tidak  rata,  dan  melakukan proses thresholding jika  terdapat  sebagian foreground yang  memiliki  intensitas  yang hampir sama dengan background .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Pai.  Y,  Chang.  Y,  Ruan.  S,  Adaptive Thresholding Algorithm: Efficient Computation Technique Based On Intelligent Block Detection For Degraded Document Images,   Pattern Recognition, 43: 3177–3187, 2010. [2]    A.Ramı´rez-Ortego´n  ,  ErnestoTapia.  M,
Rojas  a.  R,  Cuevas.  E,  Transition thresholds  and  transition  operators  for binarization  and  edge  detection,  Pattern
Recognition, 43 : 3243–3254, 2010. [3]   Karthik. S, Hemanth.V.K, Balaji V, Soman K. P, Level Set Methodology for Tamil
Document Image Binarization and
Segmentation, International Journal of Computer Applications, 39 No.9: 0975 – 8887, 2012. [4]  Tsai. C, Intelligent Region-Based Thresholding For  Color  Document Images  With  High  Lighted  Regions. Pattern  Recognition,  45  :  1341–1362, 2012. [5]  Otsu,  N.,  A  Threshold  Selection  Method from Gray-Level Histograms, IEEE Transactions  on  Systems,  Man,  and Cybernetics, 9 No. 1: pp. 62-66, 1979.