Vol. 2, No. 2 Desember 2011

## KUANTISASI WARNA DAN CELULAR NEURAL NETWORK
UNTUK SEGMENTASI CITRA BERWARNA
Imamah 1) , Devie Rosa Anamisa 2)
1,2) Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia E-mail: i2munix@gmail.com, devros_gress@yahoo.com

## ABSTRAK
Segmentasi  citra  merupakan  salah  satu  bagian  penting  dari  pemrosesan  citra,  yang  bertujuan    untuk  membagi citra menjadi beberapa region homogen berdasarkan kriteria kemiripan tertentu. Citra berwarna memiliki tingkat kesulitan  tersendiri  dalam  proses  segmentasinya,  terutama  pada  citra  yang  memilki  keragaman  warna  cukup tinggi. Penelitian ini mengajukan sebuah metode baru untuk  segmentasi citra berwarna  menggunakan cellular neural network dengan penambahan kuantisasi warna sebagai tahapan awalnya. Citra masukan  akan mengalami proses kuantisasi  warna untuk  membentuk color-class map . Kemudian citra akan disegmentasi dengan  metode cellular  neural  network.  Hasil  percobaan  dengan  metode  kuantisasi  warna  dan  CNN  untuk  proses  segmentasi citra berwarna telah menghasilkan segmentasi warna merah, hijau dan biru atau RGB dengan nilai akurasi rata- rata 72,5%, dan nilai error 27,5%.
Kata Kunci : Segmentasi citra, Cellular neural network , Kuantisasi warna, Color-class map .

## ABSTRACT
Image segmentation is one important part of pengolahan citra, image segmentation which is intended to divide the image into homogeneous regions based on certain similarity criteria of the image. Color images has its own degree of difficulty in the segmentation process, especially on the image that has color diversity is quite high. In this  study  finds  new  method  is  a  cellular  neural  network  with  the  addition  of  a  color  quantization  process initially. With these methods have the input image will have a color quantization process to form a color-class map.  After  color-class  map  formed  the  next  step  is  to  perform  image  segmentation  by  cellular  neural  network method.  The  results  of  experiments  with  color  quantization  method  and  CNN  for  image  segmentation  process generates  segmentation  in  color  has  red,  green  and  blue  or  RGB  with  the  average  accuracy  72.5%  and    the error value 27.5%.
Keyword : Citra segmentation, Cellular neural network, Color quantization, Color-class map .

## PENDAHULUAN
Segmentasi  citra  berwarna  sangat  bermanfaat dalam  berbagai  aplikasi.  Dari  hasil  segmentasi citra, identifikasi region - region yang diinginkan dan  obyek-obyek  dalam  citra  dapat  dilakukan, untuk keperluan analisis citra.
Cellular neural network adalah algoritma  yang  memadukan  cara  kerja neural network dan cellular  automata .  Metode  ini dimodelkan  menjadi  dua  dimensi  yang  setiap
selnya  saling  tehubung  dengan  sel  tetangga terdekat  untuk  saling  berinteraksi  satu  dengan yang lainnya [1].
Paradigma  tentang  CNN  berkembang  dengan cepat    melingkupi  berbagai  aplikasi  yang memiliki  karakteristik  dinamika  spasial  [2]. Salah  satu  topik  yang  menarik  adalah filtering untuk pengolahan  citra. Kemajuan  besar  telah dibuat  banyak  peneliti  dibidang  ini  [3], diantaranya  adalah  dengan  dibuatnya template
CNN  yang  dapat  digunakan  untuk pengolahan citra ,  dan  algoritma  untuk  pengenalan  karakter dan halftoning [4] [7].
Desain template pada  CNN,  terdiri  dari tiga template , yaitu feedback template A , control template B dan  bias I .  Dalam  beberapa  tahun terakhir,  masalah de s ain  template CNN  untuk pengolahan  citra  telah  menarik  perhatian    dan telah  menghasilkan  pengembangan  metode desain  beberapa template CNN.  Dari  beberapa literature tentang desain template diketahui, cara intuitif  akan  menyebabkan  hasil  yang  cepat dalam  beberapa  kasus  sederhana,  tapi  tidak  ada jaminan  secara  pasti  bahwa template sesuai dengan  yang  diinginkan. Template CNN  pada banyak  kasus  lebih  banyak  meneliti  tentang implementasi  CNN  untuk  citra  aras  keabuan. Hal ini mungkin disebabkan karena output CNN dalam  bentuk  biner,    sehingga  lebih  mudah diimplementasikan untuk citra aras keabuan.
CNN  multilayer  merupakan  salah  satu metode  yang  tepat  untuk  pengolahan  citra berwarna  [8].  Pada  citra  berwarna  masing- masing  piksel  dapat  dikelompokkan  ke  dalam tiga  warna  dasar,  yaitu RGB  (Red,  Green  dan Blue), sehingga memungkinkan untuk
mengalokasikan  layer  pada  CNN  sesuai  dengan komponen warna dasarnya.
Citra berwarna memiliki tingkat kesulitan  tersendiri  dalam  proses  segmentasi. Jika citra hanya terdiri dari region - region warna yang  homogen,  metode clustering dalam  ruang warna dapat diterapkan. Namun pada kenyataannya,  banyak  terdapat  citra  yang memiliki  warna  beragam,  misalnya  citra pemandangan alam sehingga memerlukan teknik segmentasi  yang  lebih  baik  dibandingkan clustering region warna.
Penelitian ini mengajukan sebuah metode  baru  untuk    segmentasi  citra  berwarna menggunakan cellular  neural  network dengan penambahan  kuantisasi  warna  sebagai  tahapan awalnya.

## KUANTISASI WARNA DAN CNN
Penelitian  ini,  menjadikan  kuantisasi warna  sebagai  tahapan  awal  proses  segmentasi, dengan  tujuan  memudahkan  pengalokasian komponen  warna  dasar,  yaitu RGB ke  dalam
setiap layer pada multilayer CNN. Metode CNN dengan  kuantisasi  warna  yang  dianalisis  dalam penelitian  ini  mempunyai  beberapa  tahapan proses seperti digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1.Diagram alir sistem.

## Kuantisasi Warna
Pada  tahap  kuantisasi  warna,  citra dikuantisasi  secara  kasar  tanpa  menurunkan kualitas  warna  secara  signifikan.  Tujuannya untuk  mengekstrak  beberapa  perwakilan  warna yang  dapat  digunakan  untuk  membedakan region - region dalam  citra.  Kuantisasi  warna yang baik berpengaruh terhadap proses segmentasi.  Dalam  implementasi  penelitian  ini digunakan algoritma kuantisasi warna perseptual [9].
Algoritma  kuantisasi  warna perseptual bekerja berdasarkan persepsi penglihatan manusia  yang  lebih  sensitif  terhadap  perubahan smooth region daripada textured region . Smooth region adalah boundary  region - region yang memungkinkan,  sedangkan detailed  region atau textured  region adalah region-region  homogen pada  citra.  Karena  itu,  warna-warna  dapat dikuantisasi  secara  lebih  kasar  pada detailed region tanpa  mempengaruhi  kualitas perseptual [9].
Citra berwarna Kuantisasi warna Color class- map CNN Hasil segmentasi
Berdasarkan    fakta    tersebut,  setiap piksel    ditandai    dengan    bobot    yang berdasarkan    pada variance dalam window lokal  sedemikian    rupa    sehingga    piksel-piksel pada smooth  region lebih  penting  daripada piksel-piksel  pada detailed  region .  Algoritma ini  menggunakan  statistik  lokal yang diperoleh setelah peer    group    filtering ,    yaitu  bobot dalam  proses  kuantisasi  vektor.
Prosedur kuantisasi warna adalah sebagai berikut : 1. Konversi    ruang    warna RGB ke LUV untuk menjaga kualitas warna.
2. Peer    group    filtering diterapkan    untuk menghaluskan  citra  dan  menghilangkan impulse noise . Hasilnya berupa :
a. x :    vektor    piksel    citra    yang    telah dihaluskan oleh anggota peer group -nya b. N : jumlah cluster awal c. V : bobot perseptual untuk setiap piksel
3. Clustering dengan Generalized  Lloyd Algorithm (GLA).    Hasilnya    berupa centroid untuk  setiap cluster warna.
4. Penggabungan    cluster-cluster    yang    jarak centroidnya kurang    dari    ambang kuantisasi warna.
5. Klasifikasi    piksel    ke    dalam    cluster warna  yang centroidnya  terdekat  dengan intensitas  piksel tersebut.
6. Konversi    ruang    warna LUV ke RGB untuk  menampilkan  citra  hasil  kuantisasi warna.

## CNN
CNN  adalah  model  dua  dimensi  yang setiap  selnya  saling  terhubung  dengan  sel tetangga  dekat  untuk  saling  berinteraksi  satu dengan  yang  lainnya. Cellular  Neural  Network (CNN)  adalah array dari  sistem  dinamis  (sel) atau  jaringan  yang  terkoneksi  lokal  (antar tetangga).  Sel  dapat  diatur  dalam  beberapa konfigurasi,  namun  yang  paling  populer  adalah CNN  dengan  delapan grid persegi  panjang berdimensi  dua  [10].  Setiap  sel  memiliki input , state ,  dan output ,  dan  berinteraksi    langsung hanya  dengan  sel  dalam  radius r jika r =1. Secara  umum,  output    masing-masing  sel, bergantung  pada  input  dan  output  dari  sel tetangganya,  dan  state  awal  dari  jaringan  dapat ditunjukkan pada Gambar 2.
Sistem  dinamis  (sel)  dalam  CNN membentuk suatu matriks MxN dengan sel C(i,j) dengan  kordinat  kartesius  i=1,2,3,...,N.  Dengan tiap sel pada sumbu X dan sumbu Y ditunjukkan pada persamaan (1).
X ij (t) = -X ij + ∑ A(i,j;k,l)Y kl (t)+∑ B(i,j;k,l)u kl + I ij
Y ij (t)  =  f(x ij (t))  =  ½  (|X ij (t)  +1|-  |x ij (t)  -1|) , (1).
X ij (t) dan Y ij (t) pada  persamaan  (1)  adalah koordinat dari cell. A(i,j;k,l) sedangkan B(i,j;k,l) adalah state ,  u kl adalah  intensitas  piksel  dari matrik MxN , dan I ij adalah bias dari cell.
Gambar 2. CNN (a) struktur array dan (b) blok diagram pada masing-masing sel.
Prosedur  CNN  dalam  melakukan  segmentasi citra sebagai berikut:
1.  Membentuk suatu matrik MxN untuk setiap sel C(i,j).
2.  Membentuk  sel  tetangga (2r+1)(2r+1) , dimana r adalah radius.
3.  Melakukan  normalisasi  untuk  intensitas piksel pada matrik MxN .
4.  Dengan  persamaan  (1)  dalam  membentuk sel  dilakukan  perulangan  pada  variasi statenya hingga  mencapai  waktu  diantara  t dan t-1.
5.  Variasi nilai dari setiap piksel
menghasilkan struktur segmentasi citrawarna merah, hjau dan biru.

## HASIL UJI COBA DAN PEMBAHASAN
Uji  coba  dilakukan  pada  6  citra berwarna  yaitu  citra  1,  2,  3,  4,  5  dan  6  yang bervariasi  intensitas  warna  merah,  hijau  dan biru. Ada yang memiliki tingkat intensitas warna
merah  yang  tinggi,  dan  bahkan  ada  tidak memiliki  salah  satu  warna  diatas.  Tujuan pengujian  ini  untuk  melihat  dan  menganalisa hasil segmentasi berdasarkan region warna.
Uji coba dilakukan dengan
menggunakan  beberapa  desain template CNN. Pada awalnya digunakan desain template default dari  CNN  yang  selanjutnya  disebut  sebagai desain template A, yaitu :
A =
B =
dan nilai bias atau I =-1 . Template ini  diterapkan  untuk  semua layer RGB , hasil percobaan dengan menggunakan template A tidak  menunjukkan perubahan  pada  nilai  piksel  dari  citra  yang diinputkan. I atau  bias  yang  bernilai  negatif menjadikan semua  piksel memiliki nilai kontras yang  cukup  tinggi.  Desain template ini  berhasil mensegmentasi  citra  tetapi  tidak  semua  warna dapat tersegmentasi..
Selanjutnya, citra diuji coba pada desain template B .  Desain template ini  dibuat  untuk masing-masing  layer red ,  layer green dan  layer blue .  Setiap  layer  akan  memiliki feedback template  A,  control  template  B dan  nilai  bias I. Perhitungan dari masing-masing nilai didapatkan dengan menggunakan control template  B untuk  setiap template .  Nilai  bias, didapatkan  dengan  membagi  nilai  bias default menjadi  tiga  nilai,  yang  jika  dijumlahkan menjadi  -1.  Hasil  dari  perhitungan  diatas mendapatkan  nilai  untuk  desain template  B sebagai berikut :
Ared =
Agreen =
Ablue =
B =
dimana, nilai bias untuk Ired = -0.25, Igreen = - 0.25 dan Iblue = -0.50.
Dengan  desain template ini,  didapatkan  warna hijau,  warna  merah  sudah  bisa  tersegmentasi tetapi kurang sempurna. Warna biru menghasilkan warna blur yang mendekati warna hitam.  Berdasar  analisa  ini,  maka  diambil inisiatif untuk:
a. Menaikkan  nilai Ared menjadi  2,1  sampai ditemukan  nilai  yang  paling  optimal  adalah 2,9.
b. Menaikkan nilai Agreen menjadi 2,1 sampai ditemukan nilai optimal pada nilai 2.2.
c. Menurunkan nilai Ablue menjadi 1,9 sampai ditemukan nilai optimal pada 0,1.
d. Menurunkan nilai bias I menjadi 1,9 sampai ditemukan nilai optimal pada 1,0.
Sehingga  didapatkan  desain template C sebagai berikut:
Ared =
Agreen =
Ablue =
B =
dimana  nilai  bias Ired =  -0.25, Igreen =  -0.25 dan Iblue = -0.50.
Hasil  dari  segmentasi  citra  1,  2,  3,  4,  5 dan  6  dengan  desain template C ditunjukkan pada gambar 3-9.
Gambar 3(b). Hasil segmentasi
Gambar 4(a). Citra 2
Gambar 4(b). Hasil segmentasi Gambar 5(a). Citra 3 Gambar 5(b). Hasil segmentasi Gambar 6(a). Citra 4
Gambar 6(b). Hasil segmentasi Gambar 7(a). Citra 5 Gambar 7(b). Hasil segmentasi Gambar 8(a). Citra 6
Gambar 8(b). Hasil segmentasi
Uji  coba  penelitian  dengan  metode kuantisasi warna dan CNN menghasilkan tingkat akurasi  yang  berbeda  sesuai  dengan  desain template yang  digunakan.  Berdasarkan  tabel  1, dapat  dianalisa  bahwa  tingkat  akurasi  tertinggi didapatkan  pada  segmentasi  citra  berwarna dengan  menggunakan  desain template C, sedangkan  desain template dengan  tingkat akurasi  terendah  didapatkan  saat  menggunakan desain template  default dari  metode cellular neural network atau desain template A.
Pengukuran  akurasi  dihitung  dengan persamaan  (2)  untuk  masing-masing  citra  yang disegmentasi  dengan  menggunakan  desain template A , B dan C .
Akurasi =   x 100%               (2)
X pada persamaan (2) adalah jumlah piksel dari citra yang diuji dan tersegmentasi dengan benar, sedangkan Y adalah  jumlah  total  piksel  dari citra yang diuji.
Tabel  1.  Tingkat  akurasi  metode  kuantisasi warna  dan  CNN  dengan  desain template yang berbeda.
Desain template CNN (%) Citra A B C 1 10 22 68 2 15 31 77 3 9 25 65 4 23 28 70 5 14 43 81 6 18 29 74 Rata- rata akurasi (%) 14.8 29.7 72.5
Berdasarkan  uji  coba  yang  telah  dilakukan, menunjukkan  hasil  segmentasi  dengan  desain template  C memiliki  tingkat  akurasi  rata-rata sebesar 72,5%. Dengan menggunakan kuantisasi warna  sangat  membantu  pengclusteran region yang  berperan  besar  dalam  segmentasi.  Pada percobaan  ini, template yang  digunakan  tidak dapat  menghasilkan  desain template yang otomatis  untuk  semua  warna  pada  citra, sehingga  dilakukan  pemisahan  warna  terlebih dahulu,  dan  dibentuk  layer  input  sesuai  dengan komponen warna dasar RGB .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  penggunaan  metode kuantisasi  warna  dan  CNN  untuk  proses segmentasi  citra  berwarna  telah  menghasilkan segmentasi  warna  merah,  hijau  dan  biru  atau RGB  rata-rata  sebesar  72.5%,  dan  tingkat error 27.5%.  Hal  ini  dimungkinkan  karena  desain template belum  menunjukkan  kombinasi  nilai matrik yang tepat dalam proses segmentasinya.
Pada penelitian selanjutnya, dapat dicoba  untuk  menggabungkan  metode  CNN
dengan  algoritma  optimasi  seperti  GA  ( genetic algorithm ) atau algoritma yang lain, untuk dapat menemukan desain template yang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Li Huaqing, Liao Xiaofeng, Li Chuandong,  Huang  Hongyu,  Li  Chaojie, Edge  detection  of  noisy  citras  based  on cellular neural networks,
Communications  in  Nonlinear  Science and  Numerical  Simulation,  16:  3746– 3759, 2011.
[2] Chua  Lo  and  Roska  T,    The  CNN paradigm,    IEEE    Trans.  Circuits  Syst. I,40: 147-156,  1993.
[3] Matsumoto  T,    Yokohama  T,    Suzuki  H, and  Furukawa R, Several citra  processing examples    by    CNN,    in    Proc.    IEEE    Int. Wkshp. Cellular Neural Networks Application,  100-111, 1990.
[4] Matsumoto  T,    Chua  Lo,    and    Suzuki  H, CNN  cloning template : Shadow  detector, IEEE    Trans.  Circuits  System,    37:1070- 1073, 1990.
[5] Matsumoto T, Chua Lo,  and  Yokohama T,  Citra thinning  with a  cellular  neural network,  IEEE  Trans.  Circuits  System, 37:633-635,1990.
[6] Crounse  K.R,    Roska  T,    and    Chua  Lo, Citra    halftoniug    with  cellular    neural networks, IEEE  Trans.  Circuits  System, 40:267-283, 1993.
[7] Chua  Lo  and  Shi  B.  E,    Multiple    layer cellular    neural    networks:    A  tutorial, Algorithms and Parallel VLSZ Architectures, 137-168, 1991.
[8] Deng,  Kenney,  Moore,  dan  Manjunath, Peer    Group    Filtering    and  Perceptual Color    Citra    Quantization,    to  appear  in Proc. of ISCAS, 1999.
[9] Wener, Edgar, dan Aristofanes,
Detection    of  Masses  in  Mammogram citra  using  CNN,  Geostatistic  functions and  SVM,  Computer  in  Biology  and Medicine, 41,2011.