## MINIMALISASI DISTORSI DARI SEGMENTASI CITRA METODE OTSU MENGGUNAKAN FUZZY CLUSTERING
Junaidi Salat 1 , Sayed Achmady 2
1 junaidiabdullah85@gmail.com, 2 sayedachmady@unigha.ac.id
1 Universitas Sumatera Utara, 2 Universitas Jabal Ghafur

## Abstrak
Segmentasi  citra  merupakan  bagian  dari  proses  pengolahan  citra  yang  memiliki  kegunaan dalam  pengambilan  sebuah  informasi  dari  citra  seperti  pencarian  bagian  mesin,  pencarian  manusia dan pencarian citra yang serupa. Secara umum, pendekatan segmentasi citra yang sering digunakan adalah melalui pendekatan intensitas, pendekatan warna dan pendekatan bentuk. Pada penelitian ini dilakukan  peningkatan  hasil  segmentasi  citra  berupa  pengurangan  distorsi hasil  segmentasi  dengan menggunakan metode Otsu dan Fuzzy Clustering agar diperoleh citra yang lebih baik. Hasil pengujian segmentasi  citra  diperoleh  nilai  MSE  yang  terbaik  adalah  pada  metode  Otsu  dengan  nilai  rata-rata MSE yaitu 2295,80 dan PSNR adalah 14,11 sedangkan untuk metode Fuzzy C Means 2313,23 dan nilai PSNR sebesar 13.70.
Kata kunci: Segmentasi citra, Otsu, C Mean Clustering .

## 1.  Pendahuluan
Distorsi  citra  merupakan  perubahan  ukuran maupun  bentuk  dari  sebuah  citra  yang  disebabkan oleh proses akusisi citra maupun proses paparan sinar  matahari maupun sinar lampu[3]. Ambarwati menganalisis  kinerja  metode  deteksi  tepi  Sobel,  Prewitt,  Roberts  dan  Canny  menggunakan thresholding Otsu berdasarkan nilai threshold, waktu proses dan pengamatan visual. Hasil penelitian terhadap  tiga  citra  uji  bahwa  metode  Canny  menghasilkan  tepian  yang  tipis  dan  halus  serta  tidak menghilangkan  informasi  penting  pada  citra  meskipun  membutuhkan  waktu  komputasi  yang  tidak sedikit [9].
Segmentasi  citra  yang  dilakukan  untuk  dibagi  menjadi  beberapa  bagian  yang  lebih  sederhana yaitu bagian-bagian yang memiliki karakteristik visual yang serupa seperti warna, gerakan dan tekstur. Pada  segmentasi  ini,  algoritma  Fuzzy  C-Means  (FCM)  digunakan  dalam  segmentasi  citra  karena algoritma  ini  mudah  digunakan  dan  akurat.  Lebih  tepatnya,  FCM  sangatlah  efektif  digunakan  untuk mensegmentasi  citra  yang  tidak  memiliki  noise  karena  salah  satu  kelemahan  FCM  adalah  sensitif terhadap noise dan outliers[11].
Konsep  thresholding  Otsu  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Nobuyuki  Otsu  (1979)  untuk pengelompokkan citra biner berdasarkan bentuk histogram secara otomatis, mengasumsikan bahwa citra berisi dua kelas dasar dengan bentuk histogram bimodal (foreground dan background). Tujuan dari  metode  Otsu  membagi  histogram  citra  keabuan  kedalam  dua  daerah  yang  berbeda  secara otomatis  tanpa  membutuhkan  bantuan  user.  Pendekatan  dengan  melakukan  analisis  diskriminan yakni  menentukan  suatu  variabel  lalu  memaksimumkan  variabel  tersebut  agar  dapat  memisahkan objek dengan latar belakang.
Analisis  menerapkan  thresholding  merupakan  cara  mengenali  citra  berdasarkan  nilai  ambang. Salah  satu  metode  mendapatkan  nilai  threshold  adalah  metode  Otsu.  Metode  Otsu  merupakan metode  popular  diantara  semua  metode  thresholding  dan  metode  terbaik  dalam  mendapatkan  nilai threshold  secara  otomatis.  Pada  banyak  penelitian  menerapkan  thresholding  Otsu  untuk meminimalisasikan varian dari piksel hitam dan putih mengenal perbandingan kinerja metode deteksi tepi.  Jika  nilai  threshold  diatur  terlalu  tinggi  akan  menghilangkan  informasi  pada  gambar sedangkan jika terlalu rendah akan menyebabkan kesalahan mendeteksi tepian. Metode Otsu juga tidak sesuai untuk  citra-citra  yang  sensitif,  oleh  karena  itu  untuk  mengatasi  kekurangan  tersebut,  dilakukan penyempurnaan untuk keperluan di masa depan[1].
Dengan  melihat  penelitian  Khushbu  &  Vats diatas,  maka perlu  dilakukan  penelitian  yang  dapat menghitung  nilai  threshold  yang  optimal  yang  digunakan  pada  proses  pengolahan  citra.  Pada penelitian ini, algoritma Fuzzy Logic digunakan untuk mempelajari nilai-nilai piksel untuk mendapatkan nilai threshold yang optimal, dimana nilai threshold yang diperoleh dengan Otsu kurang sesuai untuk citra yang memiliki nilai piksel batas atas dan bawah yang sangat besar. Selanjutnya dilakukan proses segmentasi citra dengan menggunakan nilai ambang hasil fuzzy.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah   Volume  10  Nomor 1  April 2018

## 2.  Metode
Konsep  thresholding  Otsu  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Nobuyuki  Otsu  (1979)  untuk pengelompokkan citra biner berdasarkan bentuk histogram secara otomatis, mengasumsikan bahwa citra berisi dua kelas  dasar dengan bentuk histogram bimodal (foreground dan background). Tujuan dari  metode  Otsu  membagi  histogram  citra  keabuan  ke  dalam  dua  daerah  yang  berbeda  secara otomatis  tanpa  membutuhkan  bantuan  user.  Pendekatan  dengan  melakukan  analisis  diskriminan yakni  menentukan  suatu  variabel  lalu  memaksimumkan  variabel  tersebut  agar  dapat  memisahkan objek dengan latar belakang[10].
Metode  Otsu  menghitung  nilai  ambang  T  secara  otomatis  berdasarkan  citra  masukan. Pendekatan yang digunakan oleh metode  Otsu adalah dengan melakukan analisis diskriminan yaitu menentukan  suatu  variabel  yang  dapat  membedakan  antara  dua  atau  lebih  kelompok  data  yang muncul  secara  alami.  Analisis  diskriminan  akan  memaksimalkan  variabel  tersebut  agar  dapat memisahkan objek dengan latar belakangnya[3].
Misalkan  nilai  ambang  yang  akan  dicari  dinyatakan  dengan  k  yang  berkisar  antara  1  sampai dengan L, dengan L = 255. Probabilitas untuk piksel I dinyatakan dengan[7]:
P i = 𝑛 𝑖 𝑁 ………………………………………………………………………………………… (1)
Dengan 𝑛 𝑖 menyatakan  jumlah  piksel  dengan  tingkat  keabuan I  dan  N  menyatakan  banyaknya piksel pada citra. Nilai momen komulatif ke nol, momen kumulatif ke satu dan nilai rata-rata berturut- turut dapat dinyatakan sebagai berikut:
w(k) = ∑ 𝑃 𝑖 𝑘 𝑖−1 ………………………………………………………………… (2) µ(k) = ∑ 𝑖 . 𝑃 𝑖 𝑘 𝑖−1 ……………………………………………………………..… (3) µ T = ∑ 𝑖 . 𝑃 𝑖 𝐿 𝑖−1 ………………………………………………………………… (4)
Nilai ambang k dapat ditentukan dengan memaksimalkan persamaan:
σ 𝐵 2 (𝑘 ∗) = max σ 𝐵 2 (𝑘) 1≤𝑘<𝐿 …………………………………………………………………………… (5) Dengan:
σ 𝐵 2 (𝑘 ∗) = [µT .w(k)−µ(k)]2 𝑤(𝑘)[1−𝑤(𝑘)] …………………………………………………………………….. (6)
Nilai k yang dipilih adalah nilai k yang memaksimalkan persamaan 6 [8] Berikut algoritma Otsu menentukan threshold (k). Nilai k berkisar antara 0 sampai 255.
1. Probabilitas setiap pikse pada gray level i
p i = 𝑛𝑖 𝑁 ni = jumlah piksel pada level ke i 2.  Jumlah kumulatif (zerothCM) ω(k) = ∑ 𝑝𝑖 𝑘 𝑖=0
3.  Rerata kumulatif (firstCM) µ(k) = ∑ 𝑖. 𝑝𝑖 𝑘 𝑖=0
4.  Rerata intensitas global (tMean) µT = ∑ 𝑖. 𝑝𝑖 𝐿 𝑖=0
5.  Nilai ambang k ditentukan dengan memaksimumkan persamaan:
σB 2 (k*) = max (σB 2 (k))
σ 𝐵 2 (𝑘 ∗) = [µT .w(k)−µ(k)]2 𝑤(𝑘)[1−𝑤(𝑘)] …………………………………………………………………….. (7)

## 2.1 Algoritma Fuzzy C-Means
Fuzzy clustering adalah salah satu teknik untuk menentukan cluster optimal dalam suatu ruang vektor  yang  didasarkan  pada  bentuk  normal  Euclidian  untuk  jarak  antar  vektor.  Ada  beberapa
algoritma  clustering  data,  salah  satu  diantaranya  adalah  Fuzzy  C-Means  (FCM).  Fuzzy  C-Means (FCM) adalah suatu teknik pengclusteran data yang mana keberadaan tiap – tiap titik data dalam suatu cluster yang ditentukan oleh derajat keanggotaan[12].
Pada penelitian ini  dilakukan segmentasi citra yang mengalami distorsi, yaitu  citra yang kurang jelas  akibat  pencahayaan  yang  kurang  sempurna  yang  berformat  Jpg  maupun  Bmp  menggunakan metode  Otsu  dan  Fuzzy Clustering .    Pertama-tama  citra  input  dilakukan  proses  praprosesing  yaitu pengolahan citra dengan konversi citra warna menjadi citra keabu-abuan ( grayscale ), lalu dilanjutkan dengan  proses  binerisasi  dengan  nilai  lokal threshold .  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  segmentasi pada 10 sampel citra yang mengalami distorsi masing-masing dengan metode Otsu dan metode Otsu dan  Fuzzy  Clustering.  Hasil  output  berupa  nilai  perbandingan  MSE  dan  PSNR  dari  kedua  metode diatas yang direpresentasikan dalam bentuk tabel maupun grafik batang.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Proses  awal  yang  dilakukan  adalah  melakukan  pengolahan  citra  berupa  penambahan  kontras citra serta pengubahan citra warna menjadi citra grayscale. Segmentasi citra metode Otsu dan Fuzzy C  Means  Clustering  adalah  program  untuk  melakukan  segmentasi  citra  dengan  pemisahan  objek- objek  citra  dengan  latar  belakangnya  menggunakan  metode  Otsu  dan  Fuzzy  C  Means  Clustering yang  dapat dilihat seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Segmentasi Metode Otsu dan Fuzzy C Means Clustering
Dari hasil proses segmentasi citra yang terdistorsi diperoleh hasil segmentasi masing-masing metode dapat dilihat pada kumpulan beberapa gambar dibawah ini:
Gambar 2. Tampilan Hasil Segmentasi mrihead
Gambar 3. Tampilan Hasil Segmentasi cameraman
ILKOM  Jurnal  Ilmiah   Volume  10  Nomor 1  April 2018
Gambar 4. Tampilan Hasil Segmentasi ctlivertumor
Gambar 5. Tampilan Hasil Segmentasi Gigi
Gambar 6. Tampilan Segmentasi darkmattermapping
Gambar 7. Tampilan Hasil Segmentasi Kepala
Gambar 8. Tampilan Segmentasi Hasil Segmentasi Paris
Gambar 9. Tampilan Hasil Segmentasi Citiwater
Gambar 11. Tampilan Hasil Segmentasi Korut
Dari hasil proses segmentasi citra yang terdistorsi diperoleh hasil seperti pada Tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Hasil Segmentasi Citra Yang Terdistorsi No File Cover Size (Kbyte) Otsu Fuzzy C Means MSE PSNR MSE PSNR 1 mrihead 49.8 7080.92 14.43 7155.89 14.48 2 cameraman 17.05 5928.08 13.66 5976.72 13.69 3 ctlivertumor 49.88 1890.68 8.70 1904.37 8.73 4 Gigi 14.23 8007.27 14.96 8035.01 14.98 5 darkmattermapping 29.12 631.02 3.93 1901.09 8.72 6 Kepala-1 14.95 5.68 16.52 6.99 15.61 7 Paris 51.67 7.07 15.56 7.74 15.17 8 CitiWater 58.70 8.35 14.84 11.18 13.58 9 galaxy 28.46 210.12 0.84 631.03 3.93 10 Korut 125.95 12.53 13.08 15.93 12.04 Rata-rata 2295.803 14.11 2313.23 13.70
Dari  Tabel  1.  dapat  dilihat  untuk metode  Otsu  nilai  rata-rata  MSE  adalah  2295,80  dan  PSNR adalah 14,11 sedangkan untuk metode Fuzzy C Means 2313,23 dan nilai PSNR sebesar 13.70. Nilai MSE  yang  lebih  besar  pada  metode  Fuzzy  C  Mean  ini  disebabkan  oleh  karena  proses  Fuzzy memerlukan  100  iterasi  untuk  melakukan  segmentasi  dengan  penambahan  batas-batas  objek  citra hasil segmentasinya, sehingga ukuran citra hasil segmentasinya bertambah besar. Hasil segmentasi pada Tabel 1 diatas diplotkan dalam bentuk grafik nilai PSNR dan MSE seperti pada Gambar 12.

## 4.  Kesimpulan dan saran
Dari  hasil  percobaan  perangkat  lunak  minimalisasi  distorsi  dari  segmentasi  citra  menggunakan metode Otsu dan Fuzzy Clustering yaitu diperoleh nilai MSE yang terbaik dimana pada metode Otsu dengan nilai rata-rata MSE sebesar 2295,80 dan PSNR adalah 14,11 sedangkan untuk metode Fuzzy C Means 2313,23 dan nilai PSNR sebesar 13.70. Nilai MSE yang lebih besar pada metode Fuzzy C Mean ini disebabkan oleh karena proses Fuzzy memerlukan 100 iterasi untuk melakukan segmentasi dengan  penambahan  batas-batas  objek  citra  hasil  segmentasinya,  sehingga  ukuran  citra  hasil segmentasinya  bertambah  besar.  Saran  Untuk  penelitian  segmentasi  lanjutan  agar  dilakukan pengujian segmentasi citra dengan beberapa algoritma kombinasi maupun hibridisasi.

## Daftar Pustaka
[1]  Khushbu & Vats, I. 2017. Otsu Image Segmentation Algorithm: A Review. International Journal of Innovative  Research  in  Computer and  Communication  Engineering  Vol.  5,  Issue  6,  June  2017. M.Tech  Student,  Department  of  Computer  Science  and  Engineering,  CEC,  Landran,  Mohali, Punjab, India.
[2]  Zhou,  C.,  Tian,  L.,    Zhao,  H.  &    Zhao,  K.  2015.  A  Method  of  Two-Dimensional  Otsu  Image Threshold  Segmentation  Based  on  Improved  Firefly  Algorithm.  Department  of  Electronic Engineering  Shenyang  University  Liaoning  Shenyang  P.R.  China.  The  5th  Annual  IEEE International  Conference  on  Cyber  Technology  in  Automation,  Control  and  Intelligent  Systems June 8-12, 2015, Shenyang, China.
[3]  Cheo,  K.K.L,  Du,  Y.,  Zhou,  G.    &  Chau,  F.S.  2013.  Post-Corrections  of  Image  Distortions  in  a Scanning  Grating-Based  Spectral  Line  Imager.  IEEE  Photonics  Technology  Letters,  VOL.  25, NO. 12, JUNE 15, 2013.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah   Volume  10  Nomor 1  April 2018
[4] N.  Otsu,  ―A  threshold  selection  method  from  graylevel  histograms,‖ IEEE  Trans.  Syst.  Man. Cybern., vol. 9, no. 1, pp. 62 – 66, 1979.
[5]    Vallepalli,  S.  S  &  Rajendran,  M.  M.  2012. Image  De-noising  using  Mean  Pixel  Algorithms Corrupted  with  Photocopier  Noise .  International  Journal.  University  of  Michigan – (Ann  Arbor;
Dearborn) Signal and Image Processing laboratory – UM-Ann Arbor Digital Forensics laboratory
– UM-Dearborn. IWSSIP 2012, 11-13 April 2012, Vienna, Austria.
[6]  Yelmanova,  E  &  Romanyshyn,  Y.  2017. Histogram-based  Method  for  Image  Contrast Enhancement . Department of ECT, Lviv Polytechnic National University, UKRAINE,  University of Warmia and Mazury in Olsztyn, Poland.
[7]    Zhou,  C.,  Tian,  L.,    Zhao,  H.  &    Zhao,  K.  2015. A  Method  of  Two-Dimensional  Otsu  Image Threshold  Segmentation  Based  on  Improved  Firefly  Algorithm .  Department  of  Electronic Engineering  Shenyang  University  Liaoning  Shenyang  P.R.  China.  The  5th  Annual  IEEE International  Conference  on  Cyber  Technology  in  Automation,  Control  and  Intelligent  Systems June 8-12, 2015, Shenyang, China.
[8]  Honawadajkar, P. D. & Angal. 2015. Image Segmentation Based on OTSU Method with a New Iterative  Triclass  Thresholding  Technique .  International  Journal  of  Emerging  Technology  and Advanced  Engineering  Certified  Journal,  Volume  5,  Issue  9,  September  2015.  Dept.  of  ECE, JSPM’s BSIOTR, Pune, Maharashtra, India.
[9]     Guo, X & Guo B. 2014. A fuzzy filter for color images corrupted by mixed Noise . International Conference  on  Identification,  Information  and  Knowledge  in  the  Internet  of  Things.  Key Laboratory  of  Optoelectronic  Devices  and  Systems  of  Ministry  of  Education  and  Guangdong Province, College of Optoelectronic Engineering Shenzhen University Shenzhen, China
[10]    DongjuLiu & JianYu. 2012. Otsu method and K-means . 2009 Ninth International Conference on Hybrid Intelligent Systems. Department of Computer Science Beijing Jiaotong University Beijing, China.
[11]  Ambarwati,  A,  Passarella,  R.  &    Sutarno.  2016. Segmentasi  Citra  Digital  Menggunakan Thresholding  Otsu  untuk  Analisa  Perbandingan  Deteksi  Tepi .  Prosiding  Annual  Research Seminar  2016  6  Desember  2016,  Vol  2  No.  1.  Sistem  Komputer  ,  Fakultas  Ilmu  Komputer  , Universitas Sriwijaya.
[12]  Tjokrowidjaya,  C.  C  &  Rustam,  Z.  2014.  Segmentasi  Citra  dengan  Menggunakan  Modifikasi Robust  Fuzzy  C-Means .  Jurnal  Departemen  Matematika,  Fakultas  Matematika  Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, Depok, Indonesia