CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL MENGGUNAKAN GLCM DAN COLOR ANGLOGRAM
Livia Ashianti 1)
1 Teknik Informatika, Universitas Bina Nusantara Jl. KH. Syahdan No 9, Palmerah, Jakarta Barat Telp: (0231)5345830. E-mail: liviaashianti@binus.edu 1)

## Abstract
The  growth  of  multimedia  data  nowadays  become  faster  both  the  size  and  number,  so  it  is  required  search tools to searching  multimedia  data, especially images. Image search is usually done by using  keywords, but many weaknesses when searching image using keyword. so, it is required image search techniques based on the content of an image, it is known Content Based Image Retrieval (CBIR). Content Based Image Retrieval (CBIR)  is  an  image  retrieval  technique  from  a  large  image  database  by  performing  feature  analysis  of images. To improve the retrieval capability, this paper will conduct CBIR research using color features with color  anglogram  and  texture  features  with  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM).  The  results  of  the experiment  conducted  10  times  obtained  the  average  precision  0.813  and  the  average  best  precision  is 0.828571 obtained in experiment to 3.
Keywords : CBIR, GLCM, Color Anglogram, Color, Texture

## Abstrak
Pertumbuhan  data  multimedia  semakin  cepat  baik  dari  ukuran  maupun  jumlah  sehingga  diperlukan  tools pencarian  yang  baik  untuk  membantu  dalam  melakukan  pencarian  data  multimedia  khususnya  gambar. Untuk  melakukan  pencarian  gambar  biasanya  dilakukan  dengan  menggunakan  keywords.  Namun  banyak kelemahannya.  Untuk  itu,  diperlukan  teknik  pencarian  gambar  berdasarkan  isi  dari  suatu  gambar  yaitu Content  Based  Image  Retrieval  (CBIR).    Content  Based  Image  Retrieval  (CBIR)  merupakan  teknik pencarian  gambar  dari  database  gambar  yang  besar  dengan  cara  melakukan  analisis  fitur  dari  gambar. Untuk meningkatkan kemampuan retrieval, pada paper ini akan melakukan penelitian CBIR menggunakan fitur warna dengan color anglogram dan fitur tekstur dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Hasil dari eksperimen yang dilakukan sebanyak 10 kali didapatkan rata-rata precision 0.813 dan rata-rata precision terbaik yaitu 0.828571 yang didapatkan pada eksperimen ke 3.
Kata Kunci: CBIR, GLCM, Color Anglogram, Warna, Tekstur

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini,  pertumbuhan  data  multimedia seperti  gambar,  audio,  video  semakin  cepat  baik dari ukuran maupun jumlah. Dengan pertumbuhan data  mulitmedia  yang  semakin  banyak  maka diperlukan tools pencarian  yang  baik  untuk membantu  dalam  melakukan  pencarian  data multimedia khususnya gambar [1]. Untuk melakukan  pencarian  gambar  biasanya  dilakukan
dengan  menggunakan keywords .  Namun,  banyak kelemahan  yang  ditemukan  dari  hasil  pencarian menggunakan keywords [2].  Salah  satunya  yaitu kurangnya pengetahuan tentang informasi gambar yang  dicari,  sehingga  menyebabkan  kesulitan untuk mendapatkan gambar yang diinginkan. Oleh karena  itu  diperlukan  teknik  pencarian  gambar berdasarkan  isi  dari  suatu  gambar  yaitu Content Based Image Retrieval (CBIR).
Content  Based  Image  Retrieval (CBIR) merupakan teknik pencarian gambar dari database gambar  yang  memiliki  kapasistas  besar  dengan cara  melakukan  analisis  fitur  dari  gambar  [3]. Beberapa  fitur  gambar  seperti  warna,  tekstur  dan bentuk  digunakan  untuk  mengindekskan  gambar dalam  CBIR  [4].  Diantara  fitur-fitur  yang  ada, fitur  warna  dan  tekstur  yang  paling  popular  [4]. Fitur  warna  merupakan  fitur  visual  yang  paling sering  digunakan  dalam  CBIR  karena  memiliki korelasi  yang  kuat  dengan  objek  dasar  suatu gambar. Sedangkan fitur tekstur memiliki karakteristik  berupa  pengulangan  suatu  pola  yang mencirikan  suatu  permukaan  dari  kelas-kelas objek.
Penelitian  CBIR  telah  banyak  dilakukan, dengan  menggunakan  berbagai  macam  fitur seperti menggunakan fitur warna dengan histogram  dan  fitur  tekstur  dengan  wavelet transform.
Namun dalam fitur warna menggunakan histogram, informasi warna berbasis  spasial  tidak  disimpan  sehingga  sering menyebabkan kesalahan dalam melakukan retrieval  gambar  dalam  database  yang  besar  [5]. CBIR  menggunakan  kombinasi  fitur  high-level yaitu  model  convolutional  neural  network  (CNN) model  dan  fitur  low-level  yaitu  dengan  dot- diffused  block  truncation  coding  (DDBTC)  [6], CBIR menggunakan selective matching of regions [7],  CBIR  menggunakan  metode  fitur,  SIFT (Scale  Invariant  Feature  Transform)  and  ORB (Oriented Fast Rotated and BRIEF) [8].
Pada paper ini akan melakukan penelitian CBIR  menggunakan  fitur  warna  dengan  color anglogram  dan  fitur  tekstur  dengan Gray  Level Co-Occurrence  Matrix (GLCM).  GLCM  dipilih untuk  mengekstraksi  fitur  tekstur  pada  gambar karena memiliki performance lebih baik
dibandingkan Discreate Wavelet Transform (DWT) [5].

## II. STUDI LITERATUR
a. Color Anglogram
Color  Anglogram  merupakan  teknik warna pengindeksan spasial berdasarkan triangulasi  delaunay  [9].  Representasi  anglogram
berbasis  triangulasi  geometri  ini  untuk  encoding korelasi  spasial  yaitu  translation,  scale,  dan rotation  yang  konstan.  Teknik  color  anglogram didasarkan  pada  triangulasi  Delaunay  yang dihitung pada fitur visual gambar.
Untuk  membangun  color  anglogram, dilakukan  ekstrasi  fitur  warna  dan  hubungan spasialnya, kemudian dimasukan kedalam triangulasi delaunay [10]. Setiap gambar didekomposisi  menjadi  beberapa  blok  non- overlapping.  Setiap  blok  individu  dijadikan sebagai  titik  fitur  unik  diberi  label  dengan  lokasi spasial dan nilai fiturnya yang merupakan rata-rata hue  dan  saturation  dalam  blok  yang  sesuai. Kemudian,  semua  titik  fitur  yang  dinormalisasi membentuk  fitur  titik  peta  untuk  gambar  yang sesuai. Dari setiap set titik fitur label dengan nilai fitur  tertentu,  triangulasi  Delaunay  dibangun. Selanjutnya  titik  histogram  fitur  dan  jumlah  baik dua  sudut  besar  atau  dua  sudut  kecil  di  segitiga Delaunay  dihitung.  Terakhir,  gambar  akan diindeks  dengan  menghubungkan  titik  fitur histogram untuk setiap nilai fitur.
Gambar  1  Contoh  Color  Anglogram.  (a) Gambar  Sampel  berukuran  192    x  128,  (b) Komponen  Hue, (c) Komponen  Saturation,  (d) Fitur  titik  peta  untuk  gambar  yang  sesuai,  (e) triangulasi  Delaunay  dilabeli  dengan  nilai saturasi 5, (f) Anglogram dengan nilai satu

## Gambar 2 Hasil Contoh Query dari Warna Anglogram
Sebagai  contoh  pada  gambar  1(a) menunjukkan  gambar  piramida  ukuran  192x128.
Dengan membagi gambar menjadi 256
blok,  gambar 1(b) dan gambar 1(c) menunjukkan perkiraan  gambar  menggunakan  nilai hue dan saturation dominan  untuk  mewakili  setiap  blok, masing-masing. gambar 1(d) menyajikan fitur titik peta  untuk  gambar  yang  sesuai.  gambar  1(e) adalah  triangulasi  Delaunay  dari  himpunan  titik fitur  dilabeli  dengan  nilai  saturasi  5,  dan  gambar 1(f)  menunjukkan  anglogram  yang  diperoleh dengan  menghitung  dua  sudut  terbesar  masing- masing  segitiga.  Sebuah  contoh query dengan warna anglogram ditunjukkan pada gambar 2.
b. Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
GLCM  merupakan  metode  yang  kuat dalam  analisis  gambar  statistik  [11].  Metode  ini digunakan  untuk  memperkirakan  sifat  gambar yang berkaitan dengan statistik orde kedua dengan menghitung  probabilitas  hubungan  ketetanggaan antara  dua  piksel  pada  jarak  dan  orientasi  sudut tertentu. Pendekatan ini bekerja dengan membentuk  sebuah  matriks co-occurrence dari data  gambar  lalu  kemudian  dilanjutkan  dengan menentukan  ciri  sebagai  fungsi  dari  matriks co- occurrence tersebut. Co-occurrence merupakan jumlah kejadian satu level nilai piksel bertetangga dengan satu level  nilai piksel  lain dalam  jarak (d) dan  orientasi  sudut  (θ)  tertentu.  Jarak  dinyatakan dalam  piksel  dan  orientasi  dinyatakan  dalam derajat.  Orientasi  dibentuk  dalam  empat  arah sudut  dengan  interval  sudut  45°,  yaitu  0°,  45°, 90°,  dan  135°.  Sedangkan  jarak  antar  piksel biasanya ditetapkan sebesar 1 piksel.
Setelah memperoleh matriks co-
occurrence tersebut,  ciri  statistik  orde  dua  yang merepresentasikan  gambar  yang  dapat  dihitung.
Pada  [11]  mengusulkan  berbagai  jenis  ciri tekstural  yang  dapat  diekstraksi  dari  matriks co- occurrence antara lain yaitu 1. Contrast
Menunjukkan  ukuran  penyebaran  (momen inersia)  elemen-elemen  matriks  citra.  Jika letaknya  jauh  dari  diagonal  utama,  nilai kekontrasan  besar.  Secara  visual,  nilai kekontrasan  adalah  ukuran  variasi  antar derajat keabuan suatu daerah citra.
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ 𝐶 𝐶 2 [∑ 𝐶 ∑ 𝐶 𝐶 ( 𝐶 , 𝐶 )] | 𝐶 − 𝐶 | = 𝐶

## 2. Correlation
Menunjukkan  ukuran  ketergantungan  linear derajat keabuan citra sehingga dapat memberikan  petunjuk  adanya  struktur  linear dalam citra.

## 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
= ∑ 𝐶 ∑ 𝐶 ( 𝐶𝐶 ) ∙ 𝐶 ( 𝐶 , 𝐶 ) − 𝐶 𝐶 𝐶 𝐶 𝐶 𝐶 𝐶 𝐶
3. Energy
Energi merupakan fitur  GLCM yang digunakan  untuk  mengukur  konsentrasi pasangan intensitas pada matriks GLCM.
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ 𝐶 ∑ 𝐶 𝐶 𝐶𝐶 2 4. Homogienety Menunjukkan kehomogenan variasi intensitas dalam citra. 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 =   ∑ 𝐶 ∑ 𝐶 𝐶 𝐶𝐶 1 + | 𝐶 − 𝐶 |

## III. METODOLOGI
Terdapat  4  tahap  yang  akan  dilakukan  pada penelitian  ini.  Tahap-tahap  tersebut  dapat  dilihat pada gambar 3.
1. Image Collection
Dalam  penelitian  ini,  sumber  data  berupa gambar  diambil  dari  database  wang  yang  terdiri dari  1000  gambar  dalam  format  JPEG  yang berukuran  256x386  dan  384x256  seperti  yang ditampilkan  pada  gambar  4.  Sumber  data  terdiri dari  10  kategori  gambar  yaitu African,  Beach, Building,  Buses,  Dinosaurs,  Elephants,  Flowers, Horses,  Food dan Mountain. Masing-masing kelompok terdiri dari 100 gambar.

## Gambar 3 Tahap-tahap metodologi penelitian

## Gambar 4 Sampel Gambar Database Wang. (a)
African, (b) Beach, (c) Building, (d) Buses, (e) Dinosaurs, (f) Elephants, (g) Flowers, (h) Horses, (i) Food dan (j) Mountain
2. Feature Extraction
Pada  tahap  ini  dilakukan  ekstraksi  fitur  yaitu tekstur  dengan  menggunakan  GLCM  dan  warna dengan  menggunakan color anglogram.  pada  saat melakukan  ekstraksi  fitur  tekstur  menggunakan GLCM,  ciri-ciri  tekstural  yang  digunakan  yaitu contrast, correlation, energy, homogienety .
Sedangkan  dalam  melakukan  ekstrasi  fitur  warna menggunakan color anglogram,  level saturation yang digunakan bernilai 8.
3. Image Retrieval
Hasil  dari  fitur  ekstraksi  warna  dan  tekstur pada  tahap  sebelumnya  kemudian  dilakukan testing  untuk  mengetahui  keakuratan  CBIR  yang dibuat.  Dalam  testing  ini,  setiap  sampel  gambar akan  dijadikan  sebagai query untuk  mencari gambar  yang  relevan  dengan query gambar tersebut. Untuk mengukur relevansi antara gambar pada  database  dan query dilakukan  dengan  cara menghitung  jarak  hasil  fitur  antara  gambar  pada database dan query tersebut. Dari hasil pengukuran akan diambil 10 gambar dari database yang paling baik. Tahap-tahap testing digambarkan pada gambar 5.
Gambar 5 Tahap-tahap Testing
4. Evaluation
Dari hasil gambar yang terambil dari database berdasarkan query yang  ditentukan,  kemudian dilakukan  evaluasi  keakuratan  dalam  melakukan pengambilan  gambar  dari  database  dengan menghitung rata-rata precision.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen  dilakukan  dengan  mengambil  10 sampel gambar secara acak yang dijadikan sebagai query.  Setiap  sampel  gambar  mewakili  setiap kategori  gambar  pada  database.  Eksperiment  ini dilakukan  sebanyak  10  kali.  Hasil  eksperiment dapat dilihat pada tabel 1.
Dari  hasil  eksperimen  dapat  dilihat  pada eksperiment  pertama  rata-rata precision yang didapatkan  yaitu  0.809524.  rata-rata precision yang paling kecil didapatkan pada saat eksperimen  ke  3  dan  rata-rata precision yang paling besar didapatkan pada saat eksperimen ke 6 yaitu  0.828571.  Dari  hasil  eksperimen  yang dilakukan  sebanyak  10  kali  didapatkan  rata-rata precision yaitu 0.81333.

## Tabel 1 Hasil Eksperimen
Experiment 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Afric an 0.8095 24 0.8095 24 1 0.9523 81 0.8571 43 0.8095 24 0.9047 62 0.90476 2 1 0.90 4762 Bea ch 0.2380 95 0.6190 48 0.4761 9 0.5238 1 0.5714 29 0.5238 1 0.3333 33 0.42857 1 0.6666 67 0.38 0952 Buil ding 0.7619 05 0.6190 48 0.5714 29 0.6190 48 0.7619 05 0.7142 86 0.7142 86 0.76190 5 0.7142 86 0.76 1905 Bus es 1 0.9047 62 0.9523 81 1 0.9523 81 0.9523 81 0.9047 62 0.90476 2 0.9047 62 0.90 4762 Dino saur s 1 1 1 0.8571 43 1
1 1 1 0.9047 62 1 Elep hant s 0.9047 62 0.8095 24 0.6666 67 0.8095 24 0.8095 24 0.8095 24 0.8095 24 0.90476 2 0.6666 67 0.90 4762 Flo wer s 0.9523 81 0.8095 24 0.9523 81 1 1 0.9523 81 1 1 0.9523 81 1 Hors es 1 1 1 1
0.9523
81 1 1 0.90476 2 1 1 Foo d 0.5238 1 0.7619 05 0.4761 9 0.8095 24 0.6190 48 0.8095 24 0.7619 05 0.52381 0.4761 9 0.52 381 Mou ntai n 0.9047 62 0.9047 62 0.9047 62 0.4761 9 0.5238 1 0.7142 86 0.7619 05 0.71428 6 0.8571 43 0.85 7143 Aver age Prec ision 0.8095 24 0.8238 1 0.8 0.8047 62 0.8047 62 0.8285 71 0.8190 48 0.80476 2 0.8142 86 0.82 381

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan  CBIR  menggunakan  fitur  tekstur menggunakan GLCM dan fitur warna
menggunakan color anglogram mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan penelitian sebelumnya  menggunakan  kombinasi  DWT  dan anglogram.  hasil  dari  penelitian  sebelumnya mendapatkan  rata-rata precision yaitu  0.77 sedangkan  hasil  penelitian  ini  mendapatkan  hasil rata-rata precision sebesar 0.8133. Untuk penelitian  lebih  lanjut  akan  mencoba  kombinasi ciri-ciri  tekstural  dari  GLCM  untuk  mengetahui pengaruhnya terhadap CBIR.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Seth,  P.  Upadhyay,  R.  Shroff,  dan  R. Komatwar, “Review of Content Based Image Retrieval  Systems,”  I nternational  Journal  of
Engineering Trends and Technology (IJETT), vol 19, 2015.
[2]  H.  A.  Khutwad,  dan  R.  J.  Vaidya,  “Content
Based Image Retrieval ,” International Journal  of  Image  Processing  and  Vision Sciences , vol. 2, pp 20-24, 2013.
[3]  V.  Tyagi,  “Content-Based  Image  Retrieval Techniques:  A  Review,” Content-Based Image Retrieval, pp 29-48
[4]  S.  Manimala  dan  K.  Hemachandran,  "Content Based  Image  Retrieval  using  Color  and Texture," Signal  &  Image  Processing:  An International  Journal  (SIPIJ) ,  vol.  3,  no.  1, pp. 39-57, 2012.
[5]  P.  Liu,  J.  M.  Guo,  C.  Y.  Wu,  dan  D.  L.  Cai, “Compressed  Domain  Features  for  Content- Based  Image  Retrieval,”  IEEE  Transactions on
Image Processing , vol 26, pp 5706-5717, 2017.
[6]  M.  R.  Nazari,  and  E.  Fatemizadeh,  E,  “A CBIR  System  for  Human  Brain  Magnetic Resonance  Image  Indexing, ”    International Journal  of  Computer  Applications, vol.  7,  no 14, 2010.
[7]  N.  Shrivastava  dan  VipinTyagi,  “Content based  image  retrieval  based  on  relative locations of multiple regions of interest using selective  regions  matching,” Information
Sciences , vol 259, pp 212-224, 2014.
[8]  M.  Kumar,  P.  ChhabraNaresh,  dan  K.  Garg, “An  efficient  content  based  image  retrieval system using BayesNet and K-NN,”
Multimedia Tools and Applications , pp 1-14
[9]  Y.  Tao  and  W.  Grosky,  "Spatial  Color Indexing  Using  Rotation,  Translation,  and Scale  Invariant  Anglograms," Multimedia Tools and Applications , vol. 15, pp. 247-268,
2001.
[10]  R.  Zhao  and  W.  I.  Grosky,  "Video  shot detection  using  color  anglogram  and  latent semantic indexing: From contents to semantics" Handbook  of  Video  Databases: Design and Applications , pp. 371-392, 2003.
[11]R.  M.  Haralick,  “Statistical  and  structural approaches  to  texture”, Proc.  of  the  IEEE , vol. 67, pp. 786-804, 1979.