## PERBANDINGAN SEGMENTASI MENGGUNAKAN GREENPLATE DAN  DISCRETE COSINE TRANSFORM PADA OBYEK BERBASIS GREENSCREEN
Heri Susanto 1) , Jamal 2) , Dwi Yanto 3)
Manajemen Informatika, AMIK Taruna Probolinggo Jl. Raya Leces Nomer A3 Leces Probolinggo 67202 Telp. (0335) 681497 Fax (0335) 681497 E-mail : herisusanto@amik-taruna.ac.id 1) , jamal@amik-taruna.ac.id 2) , dwiyanto@amik-taruna.ac.id 3)

## ABSTRAK
Segmentasi citra  merupakan salah satu topik penting dalam bidang pengolahan citra digital  yang dapat ditemukan dalam perbagai bidang riset citra. Masing-masing jenis citra memiliki pendekatan berbeda dalam penerapan proses segmentasi. Banyak metode yang dapat digunakan untuk proses segmentasi,  misalnya  dengan  menggunakan  threshold,  pendeteksian  tepi,  transformasi  watershed ataupun  metode  yang  lain.  Dalam  penelitian    ini  membandingkan  metode  segementasi menggunakan  Discrete  Cosine  Transform  (DCT)  dan  Greenplate.  Pengukuran  menggunakan perbandingan  nilai  MSE  (Mean  Square  Error)  pada  kedua  metode  terhadap  citra  asli.  Hasil penelitian  menunjukkan  penurunan  MSE  dengan  menggunakan  metode  Discrete  Cosine Transformasi  (DCT)  ini.    Kesimpulan  dengan  menggunakan  Discrete  Cosine  Transform  dapat memperbaiki segmentasi obyek berbasis Greenscreen.
Kata Kunci: Discrete Cosine Transformasi (DCT), Segmentasi, Mean Square Error (MSE)

## ABSTRACT
Image segmentation is one of the important topics in the field of digital image  processing  which can be found in various fields of image research. Each type of image has a different approach in applying the segmentation process. Many  methods can be used for the segmentation process, for example  by  using  threshold,  edge  detection,  watershed  transformation  or  other  methods.  In  this study  comparing  the  segementation  method  using  Discrete  Cosine  Transform  (DCT)  and Greenplate.  Measurements  using  a  comparison  of  MSE  (Mean  Square  Error)  values  on  both methods  against  the  original  image.  The  results  showed  a  decrease  in  MSE  using  this  Discrete Cosine Transformation (DCT) method. Conclusion using Discrete Cosine Transform can improve Greenscreen-based object segmentation.
Keywords : Discrete Cosine Transformasi (DCT), Segmentation, Mean Square Error (MSE)

## PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  merupakan  salah  satu cara  untuk  memperbaiki  kualitas  citra sehingga  mudah  diinterpretasi  oleh  manusia maupun  mesin.  Beberapa  field  research terkait  dengan  pengolahan  data  citra,  antara lain  grafika  komputer  (computer  grafik), pengolahan  citra  (image  processing),  dan pengenalan  pola  (pattern  recognition  atau image interpretation). Pengolahan citra dilakukan  dengan  men-transformasikan  citra menjadi  citra  lain  yang  mempunyai  kualitas lebih baik yang operasinya meliputi perbaikan
kualitas citra (image enhancement),
pemugaran citra (image restoration), pemampatan  citra  (image  compression), segmentasi citra (image segmentation), analisis citra (image analysis), dan rekontruksi  citra  [1].  Secara  umum  teknik pengolahan  citra  dikelompokkan  ke  dalam dua domain, yaitu domain spasial dan domain spectrum. Teknik pemrosesan domain spasial didasarkan pada manipulasi piksel dalam citra secara  langsung,  sehingga  membutuhkan waktu  yang  sangat  lama  dalam  memproses tetapi tidak tahan terhadap serangan.
Sedangkan pada domain frekuensi didasarkan pada manipulasi terhadap transformasi fourier pada  suatu  citra,  sehingga  membutuhkan beberapa  tahap  pemrosesan,  namun  tahan terhadap serangan. Salah satu metode domain frekuensi citra adalah discrete cosine transform (DCT).
Discrete  cosine  transform  adalah  sebuah fungsi dua arah yang memetakan himpunan N buah bilangan real menjadi himpunan N buah bilangan real.

## METODE
Discrete  Cosine  Transform (DCT)  biasa digunakan  untuk  mengubah  sebuah  sinyal menjadi  komponen  frekuensi  dasarnya.  DCT pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Ahmed, Natarajan  dan  Rao  pada  tahun  1974  dalam makalahnya  yang  berjudul  “ On  image processing  and  a  discrete  cosine  transform ” [5].
DCT  mempunyai  dua  sifat  utama  untuk kompresi citra dan video yaitu: 1.  Mengkonsentrasikan  energi  citra  ke  dalam sejumlah kecil
koefisien ( energi compaction ). 2.  Meminimalkan saling ketergantungan diantara koefisien-koefisien
( decorrelation ).
Discrete  Cosine  Transform dari  sederet n bilangan real s(x), x = 0, … ,n-1, dirumuskan sebagai berikut:
dengan: u=0, …, n-1 Dimana:
Setiap  element  dari  hasil  transformasi S(u) merupakan  hasil dot  product atau inner product dari  masukan s(x) dan  basis  vektor. Faktor  konstanta  dipilih  sedemikian  rupa sehingga  basis  vektornya  orthogonal  dan
ternormalisasi. DCT juga dapat diperoleh dari produk  vektor  (masukan)  dan n  x  n matriks orthogonal  yang  setiap  barisnya  merupakan basis vektor. Delapan basis vektor untuk n = 8 dapat  dilihat  pada  gambar  2.  Setiap  basis vektor berkorespondensi dengan kurva sinusoid frekuensi tertentu.
Gambar 1. Basis Color Vector for DCT
Barisan s(x) dapat diperoleh lagi dari hasil transformasi S(u) dengan menggunakan inverse discrete cosine transform (IDCT), yang dirumuskan sebagai berikut:
dengan: u=0, …, n-1 dimana:
Persamaan  diatas  menyatakan s sebagai kombinasi  linier  dari  basis  vektor.  Koefisien adalah elemen transformasi S , yang mencerminkan  banyaknya  setiap  frekuensi yang ada didalam masukan s [3].
Discrete  Cosine  Transform merepresentasi kan  sebuah  citra  dari  penjumlahan  sinusoida dari  magnitude  dan  frekuensi  yang  berubah- ubah.  Sifat  dari  DCT  adalah  mengubah informasi citra yang signifikan dikonsentrasikan hanya pada beberapa koefisien  DCT.  Oleh  karena  itu  DCT  sering digunakan  untuk  kompresi  citra  seperti  pada JPEG.  Koefisien discrete  cosine  transform (DCT)  menggambarkan  kandungan  distribusi frekuensi  pada  gambar.  Transformasinya
…(1)
… (2)
memiliki  sifat  yang  kompak  sedemikian hingga  informasi  gambar  dapat  tersimpan dalam sejumlah kecil koefisien hasil transformasi.  Untuk  alasan  praktis,  biasanya dipilih ukuran blok yang merupakan kelipatan pangkat 2. DCT bersifat reversible
sedemikian
hingga koefisien hasil transformasi  DCT  yang  tidak  diolah  lebih lanjut  bisa  menghasilkan  kembali  gambar rekonstruksi  sesuai  dengan  aslinya  tanpa cacat.  Gambar  hasil  rekontruksi  ini  bisa dipandang  sebagai  kombinasi  linear  dari fungsi  basis  DCT.  Contoh  fungsi  basis  DCT dua  dimensi  untuk  ukuran  matriks  yang berbeda akan menghasilkan fungsi basis yang berbeda yang di tampilkan di Gambar 3.
Gambar 2. Base Function DCT 2D (8 x 8)

## Discrete Cosine Transform – 1 Dimension
DCT  dari  sederet  bilangan  real  d(x),  x=0, … , n-1, dirumuskan sebagai :
Barisan d(x) diperoleh
lagi
dari transformasinya  d(u)  dengan  menggunakan Inverse  Discrete  Cosine  Transform  (IDCT), dirumuskan sebagai berikut [3]:
Keterangan : U = 0, ………n-1 Dimana  C(u)  =  2-½  untuk  u  =  0  1  untuk lainnya Barisan d(x) diperoleh lagi dari transformasinya  d(u)  dengan  menggunakan
Inverse  Discrete  Cosine  Transform  (IDCT), dirumuskan sebagai berikut [3]:
Keterangan : U = 0, ………n-1 Dimana  C(u)  =  2-½  untuk  u  =  0  1  untuk lainnya  Persamaan  di  atas  menyatakan  d sebagai  kombinasi  linier  dari  basis  vector. Koefisien adalah elemen transformasi d, yang mencerminkan  banyaknya  setiap  frekuensi  di dalam masukkan d [3].

## Discrete Cosine Transform – 2 Dimension
DCT-2D  merupakan  perbandingan  dari DCT-1D,  maka  transformasi  diskrit  dapat dinyatakan  dalam  bentuk  persamaan.  Dalam algoritma JPEG, sampel gambar I(i , j) dibagi menjadi  blok  8x8. Setiap  blok  ditransformasi menjadi 8x8 matriks koefisien DCT. Definisi matematis dari masing-masing blok koefisien didefinisikan sebagai [6]:
Dan output dari invers DCT (IDCT) adalah :
Dimana Cw didefinisikan sebagai
Seperti  ditunjukkan  pada  gambar  di bawah ini, matriks koefisien dari blok  output DCT disusun sebagai bentuk zigzag.
… (3)
… (4)
… (5)
… (6)
dengan: u=0, …, n-1
dimana:
Persamaan  di  atas  menyatakan s sebagai kombinasi  linier  dari  basis  vektor.  Koefisien adalah elemen transformasi S , yang mencerminkan  banyaknya  setiap  frekuensi yang ada didalam masukan s [4].
Discrete  Cosine  Transform merepresentasi kan  sebuah  citra  dari  penjumlahan  sinusoida dari  magnitude  dan  frekuensi  yang  berubah- ubah.  Sifat  dari  DCT  adalah  mengubah informasi  citra  yang  signifikan  dikonsentrasi kan  hanya  pada  beberapa  koefisien  DCT. Oleh karena itu DCT sering digunakan untuk kompresi  citra  seperti  pada  JPEG.  Koefisien discrete cosine transform (DCT) menggambarkan
kandungan distribusi frekuensi  pada  gambar.  Transformasinya memiliki  sifat  yang  kompak  sedemikian hingga  informasi  gambar  dapat  tersimpan dalam sejumlah kecil koefisien hasil transformasi.  Untuk  alasan  praktis,  biasanya dipilih ukuran blok yang merupakan kelipatan pangkat 2. DCT bersifat reversible sedemikian hingga koefisien hasil transformasi  DCT  yang  tidak  diolah  lebih lanjut  bisa  menghasilkan  kembali  gambar rekonstruksi  sesuai  dengan  aslinya  tanpa cacat.  Gambar  hasil  rekontruksi  ini  bisa dipandang  sebagai  kombinasi  linear  dari
fungsi  basis  DCT.  Contoh  fungsi  basis  DCT dua  dimensi  untuk  ukuran  matriks  yang berbeda akan menghasilkan fungsi basis yang berbeda yang di tampilkan di Gambar 2.3.
Gambar 3. Base Function DCT 2D (8 x 8)
Pada  penelitian  ini  diambil  9  contoh gambar  green  screen  berukuran  300  x  168. Dari  gambar  ini  dilakukan  beberapa  proses yaitu:
1. Masing-masing  contoh  gambar  dipisahkan antara objek dengan backup ground secara manual, menghasilkan objek1.
2. Masing-masing  contoh  gambar  dipisahkan antara objek dengan backup ground secara otomatis  menggunakan  program  Matlab dengan  metode  Greenplate  Segmentation, menghasilkan objek2.
3. Dari  hasil  pemisahan  otomatis  dengan Greenplate  Segmentation  objek2  diproses dengan menggunakan metode DCT (Discrete Cosine Transform), menghasilkan objek3.
Sebuah  sistem  yang  melakukan  segmentasi tidak  bisa  bekerja  100%  benar,  oleh  karena itu  harus  diukur  kinerjanya . Salah  satu  cara mengukur  kinerja  segmentasi  menggunakan Mean Square Error (MSE).
MSE1  merupakan  selisih  error  antar  object1 dikurangi  dengan  objek2.  MSE2  merupakan selisih  error  antar  object1  dikurangi  dengan
object3.  Selanjutnya  dari  MSE1  dan  MSE2 keduanya dibandingkan nilainya.
Gambar 4. Tahapan penelitian segmentasi citra

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  sembilan  contoh  gambar,  maka diperoleh  27  gambar  baru.  Masing-masing  9 gambar  diperoleh  dari  proses  pemisahan object  secara manual,  9  gambar  yang dipisah melalui  proses  otomatisasi  dengan  metode green  screen  dan  9  gambar  yang  dipisah melalui  proses  otomatisasi  dengan  metode Discrete Cosine Transform.
Pengukuran Kinerja .
Sebuah  sistem  yang  melakukan  segmentasi tidak  bisa  bekerja  100%  benar,  oleh  karena itu  harus  diukur  kinerjanya.  Salah  satu  cara mengukur  kinerja  segmentasi  menggunakan Mean
Square Error (MSE). Hasil penghitungan dari MSE1
dan MSE2 ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel  1.  Perbandingan  MSE  Greenplate  (MSE1) dan MSE DCT (MSE2).
Gambar MSE1 MSE2 Selisih Mobil 7527,1      7134,0      393,1 Ufo 943,1 2701,4      672,7 Cat 25653,0   25650,0         3,1
Kuda 23592,7   23586,0         6,7 Man 6306,8     6307,5         0,7 Gajah 12046,4   12043,7         2,7 Harimau 6161,1     6163,2         2,1 Pesawat 23436,1    23434,4         1,3 Kucing 8185,8     8187,0         1,2
Gambar 5. Grafik MSE Green Plate dan DCT
Image Manual Greenplate DCT Mobil
Ufo Cat Kuda Man Gajah Harimau Pesawat Kucing Gambar  6. Perbandingan hasil segmentasi obyek

## PENUTUP
Dari  hasil  ujicoba  proses  segmentasi  citra green  screen  yang  dilakukan  dengan  penambahan metode  Discrete  Cosine  Transform  (DCT)  memiliki
MSE2 Greenscreen Image Manual Segmentation Green Plate Segmentation DCT Segmentation Image Object1 Image  Object2 Image Object3 MSE1
Mean  Square  Error  yang  lebih  kecil  dibandingkan dengan  metode  greenplate  saja.  Sehingga  dapat disimpulkan  dengan  menggunakan  metode  Discrete Cosine  Transform  dapat  memperbaiki  segmentasi obyek berbasis green screen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hermawati, Pengolahan Citra Digital .
Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2013.
[2]      Erwin  Yudi  Hidayat  and  Erika  Devi  Udayanti,
"Hybrid Watermarking Citra Digital Menggunakan  Teknik  DWT-DCT  SVD,"  in
Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi &
Komunikasi Terapan , Semarang, 2011.
[3]  Shofiyah, "Studi Perbandingan Kompresi
Menggunakan Metode Descrete Cosine Transform (DCT) dan Descrete Wavelet Transform  (DWT)  pada  Citra  Digital,"  Skripsi
Teknik  Informatika  Universitas  Islam  Negeri
Maulana Malik Ibrahim, Malang, 2010.
[4]  M.H.  Purnomo  and  A  Muntasa, Konsep Pengolahan  Citra  Digital  dan  Ekstraksi  Fitur . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[5]    Chung-Ming  Kuo,  Nai-Chung  Yang,  Chih-Shan Liu,  Jing-Yan  Li,  and  Fu-Yan  Chen,  "Global Image Enhancement in DCT Domain," IEEE , pp.
521-525, 2010.