Warung SPY

Ekstraksi ciri citra merupakan tahapan mengekstrak ciri/informasi dari objek di dalam citra yang ingin dikenali/dibedakan dengan objek lainnya

Ciri yang telah diekstrak kemudian digunakan sebagai parameter/nilai masukan untuk membedakan antara objek satu dengan lainnya pada tahapan identifikasi/ klasifikasi.

Ciri yang umumnya diekstrak antara lain:

1. Ekstraksi Ciri Bentuk
Untuk membedakan bentuk objek satu dengan objek lainnya, dapat menggunakan parameter yang disebut dengan ‘eccentricity’. Eccentricity merupakan nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor dengan foci ellips mayor suatu objek. Eccentricity memiliki rentang nilai antara 0 hingga 1. Objek yang berbentuk memanjang/mendekati bentuk garis lurus, nilai eccentricitynya mendekati angka 1, sedangkan objek yang berbentuk bulat/lingkaran, nilai eccentricitynya mendekati angka 0. Penghitungan eccentricity diilustrasikan pada gambar di bawah ini:

Parameter lainnya yang dapat digunakan untuk membedakan bentuk suatu objek yaitu ‘metric’. Metric merupakan nilai perbandingan antara luas  dan keliling objek. Metric memiliki rentang nilai antara 0 hingga 1. Objek yang berbentuk memanjang/mendekati bentuk garis lurus, nilai metricnya mendekati angka 0, sedangkan objek yang berbentuk bulat/lingkaran, nilai metricnya mendekati angka 1. Penghitungan metric diilustrasikan pada gambar di bawah ini:

2. Ekstraksi Ciri Ukuran
Untuk membedakan ukuran objek satu dengan objek lainnya dapat menggunakan parameter luas dan keliling. Luas merupakan banyaknya piksel yang menyusun suatu objek. Sedangkan keliling merupakan banyaknya piksel yang mengelilingi suatu objek. Materi mengenai pemrograman matlab untuk menghitung luas dan keliling suatu objek dapat dilihat pada laman berikut ini: Cara menghitung luas dan keliling suatu citra

3. Ekstraksi Ciri Geometri
Ciri geometri merupakan ciri yang didasarkan pada hubungan antara dua buah titik, garis, atau bidang dalam citra digital. Ciri geometri di antaranya adalah jarak dan sudut. Jarak antara dua buah titik (dengan satuan piksel) dapat ditentukan menggunakan persamaan euclidean, minkowski, manhattan, dll. Jarak dengan satuan piksel tersebut dapat dikonversi menjadi satuan panjang seperti milimeter, centimeter, meter, dll dengan cara membaginya dengan resolusi spasial (materi mengenai perhitungan jarak dapat dilihat pada laman berikut ini: Cara mengukur jarak antara dua objek dalam citra). Sedangkan sudut antara dua buah garis dapat ditentukan dengan perhitungan trigonometri maupun dengan analisis vektor.

4. Ekstraksi Ciri Tekstur
Untuk membedakan tekstur objek satu dengan objek lainnya dapat menggunakan ciri statistik orde pertama atau ciri statistik orde dua. Ciri orde pertama didasarkan pada karakteristik histogram citra. Ciri orde pertama umumnya digunakan untuk membedakan tekstur makrostruktur (perulangan pola lokal secara periodik). Ciri orde pertama antara lain: mean, variance, skewness, kurtosis, dan entropy. Sedangkan ciri orde dua didasarkan pada probabilitas hubungan ketetanggaan antara dua piksel pada jarak dan orientasi sudut tertentu. Ciri orde dua umumnya digunakan untuk membedakan tekstur mikrostruktur (pola lokal dan perulangan tidak begitu jelas). Ciri orde dua antara lain: Angular Second Moment, Contrast, Correlation, Variance, Inverse Different Moment, dan Entropy.
Analisis tekstur juga dapat dilakukan dalam domain frekuensi antara lain menggunakan filter bank gabor.

5. Ekstraksi Ciri Warna
Untuk membedakan suatu objek dengan warna tertentu dapat menggunakan nilai hue yang merupakan representasi dari cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu). Nilai hue dapat dikombinasikan dengan nilai saturation dan value yang merupakan tingkat kecerahan suatu warna. Untuk mendapatkan ketiga nilai tersebut, perlu dilakukan konversi ruang warna citra yang semula RGB (Red, Green, Blue) menjadi HSV (Hue, Saturation, Value) melalui persamaan berikut:

Ekstraksi ciri citra merupakan tahapan penting dalam bidang computer vision (pengolahan citra dan pengenalan pola).

Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam memilih ciri yang tepat yang akan digunakan sebagai masukan pada tahapan klasifikasi citra antara lain:
1. Secara visual (penglihatan manusia), ciri apakah yang membedakan antara kelas satu dengan kelas lainnya?
2. Domain apakah yang akan kita gunakan untuk mengekstrak ciri tersebut? (domain spasial atau domain frekuensi?)
3. Parameter apa sajakah yang akan dipilih untuk mewakili ciri tersebut?
4. Berapa jumlah parameter yang akan kita gunakan?
5. Ciri lain apakah yang memungkinkan untuk kita kombinasikan?

Dalam pengolahan citra, terkadang kita menginginkan pengolahan hanya pada obyek tertentu. Oleh sebab itu, perlu dilakukan proses segmentasi citra yang bertujuan untuk memisahkan antara objek (foreground) dengan background. Pada umumnya keluaran hasil segmentasi citra adalah berupa citra biner di mana objek (foreground) yang dikehendaki berwarna putih (1), sedangkan background yang ingin dihilangkan berwarna hitam (0). Sama halnya pada proses perbaikan kualitas citra, proses segmentasi citra juga bersifat eksperimental, subjektif, dan bergantung pada tujuan yang hendak dicapai.

Beberapa metode segmentasi citra diantaranya adalah:
1. Thresholding
2. Active Contour
3. Segmentasi Warna berdasarkan komponen Hue
4. Deteksi Tepi
5. Transformasi Hough
6. Watershed

Segmentasi citra merupakan tahapan penting dalam proses pengenalan pola. Setelah objek berhasil tersegmentasi, maka kita dapat melakukan proses ekstraksi ciri citra. Ekstraksi ciri merupakan tahapan yang bertujuan untuk mengekstrak ciri dari suatu objek di mana ciri tersebut digunakan untuk membedakan antara objek satu dengan objek lainnya.

Materi mengenai segmentasi citra digital di antaranya adalah:
1. Segmentasi Pola Tekstur menggunakan Filter Gabor
2. Segmentasi Warna menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering
3. Segmentasi Warna menggunakan Algoritma K-Means Clustering
4. Segmentasi Warna dalam ruang warna HSV
5. Segmentasi Citra dengan Metode Multi Thresholding dan K-Means Clustering
6. Segmentasi Citra Grayscale dengan Metode K-Means Clustering

Sedangkan contoh citra hasil segmentasi antara lain: