Implementasi Metode Watershed Transformation dalam Segmentasi Tulisan Aksara Bali Berbasis Histogram

Aksara Bali merupakan tulisan yang dimiliki oleh agama hindu, seiring dengan perkembangan jaman Aksara Bali kurang diminati oleh kalangan muda, untuk itu kita perlu melestarikan kembali Aksara Bali. Untuk mengenali tulisan Aksara Bali harus dapat mengetahui tiap-tiap karakter yang terdapat pada tulisan Aksara Bali. Bagaimana mendapatkan tiap-tiap karakter pada tulisan Aksara Bali, dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode segmentasi salah satunya adalah metode Watershed Transformation.Watershed Transformation merupakan sebuah metode dengan membedakan objek satu dengan objek yang lainnya dengan menggunakan garis pemisah seperti air. Jika sudah dapat garis pemisah antara objek satu dengan objek lainnya dilakukan pelabelan nilai tiap anggota kemudian dilakukan pemotongan berdasarkan tiap karakter. Melalui metode Watershed Transformation dibuatkan sebuah aplikasi yang dapat melakukan segmentasi tulisan Aksara Bali. Dari hasil pengujian yang dilakukan masih terdapat beberapa kesalahan dalam melakukan segmentasi tulisan Aksara Bali. Sehingga diperlukan proses preprocessing yang lebih baik untuk mendapatkan kualitas gambar yang lebih baik sebeum di segmentasi

A modified fuzzy C means algorithm for shading correction in craniofacial CBCT images

CBCT images suffer from acute shading artifacts primarily due to scatter. Numerous image-domain correction algorithms have been proposed in the literature that use patient-specific planning CT images to estimate shading contributions in CBCT images. However, in the context of radiosurgery applications such as gamma knife, planning images are often acquired through MRI which impedes the use of polynomial fitting approaches for shading correction. We present a new shading correction approach that is independent of planning CT images. Our algorithm is based on the assumption that true CBCT images follow a uniform volumetric intensity distribution per material, and scatter perturbs this uniform texture by contributing cupping and shading artifacts in the image domain. The framework is a combination of fuzzy C-means coupled with a neighborhood regularization term and Otsu's method. Experimental results on artificially simulated craniofacial CBCT images are provided to demonstrate the effectiveness of our algorithm. Spatial non-uniformity is reduced from 16% to 7% in soft tissue and from 44% to 8% in bone regions. With shading-correction, thresholding based segmentation accuracy for bone pixels is improved from 85% to 91% when compared to thresholding without shading-correction. The proposed algorithm is thus practical and qualifies as a plug and play extension into any CBCT reconstruction software for shading correction.Comment: 15 pages, published in CMBEBIH 201

Edges Detection Based On Renyi Entropy with Split/Merge

Most of the classical methods for edge detection are based on the first and second order derivatives of gray levels of the pixels of the original image. These processes give rise to the exponential increment of computational time, especially with large size of images, and therefore requires more time for processing. This paper shows the new algorithm based on both the Rényi entropy and the Shannon entropy together for edge detection using split and merge technique. The objective is to find the best edge representation and decrease the computation time. A set of experiments in the domain of edge detection are presented. The system yields edge detection performance comparable to the classic methods, such as Canny, LOG, and Sobel.  The experimental results show that the effect of this method is better to LOG, and Sobel methods. In addition, it is better to other three methods in CPU time. Another benefit comes from easy implementation of this method. Keywords: Rényi Entropy, Information content, Edge detection, Thresholdin

METODE HYBRID MAXIMUM TSALLIS ENTROPY DAN HONEY BEE MATING OPTIMIZATION UNTUK PENCARIAN MULTILEVEL THRESHOLD PADA CITRA GRAYSCALE

Thresholding merupakan metode yang cukup populer untuk segmentasi suatu gambar. Untuk mensegmentasi suatu gambar grayscale menjadi gambar biner, bi-level thresholding bisa digunakan. Sedangkan untuk mensegmentasi citra grayscale ke dalam beberapa varian digunakanlah multi-level thresholding. Metode Maximum Tsallis Entropy (MTT) adalah salah satu metode yang bisa digunakan.untuk pencarian multi threshold pada suatu citra grayscale. Akan tetapi metode ini memiliki waktu komputasi yang sangat besar jika jumlah threshold yang dicari semakin banyak. Oleh karena itu, suatu metode baru diusulkan dalam penelitian ini yang merupakan penggabungan antara metode Maximum Tsallis Entropy dan algoritma Honey Bee Mating Optimization (HBMO) untuk mendapatkan multilevel threshold dari suatu citra grayscale dalam waktu yang relatif singkat. Metode penggabungan yang diusulkan ialah dengan memfungsikan algoritma MTT sebagai alat untuk mencari nilai fitness dari suatu individu dalam algoritma HBMO. Semakin baik nilai fitness yang dimiliki oleh individu, semakin baik pula threshold yang ditemukan. Hasil yang didapat dari ujicoba menunjukkan bahwa algoritma hybrid ini mampu mencari multi threshold dengan tingkat akurasi mencapai 98% dan waktu komputasi hingga 10 kali lebih cepat dibandingkan dengan waktu komputasi dari metode MTT untuk mencari 3 level threshold

Evaluasi Metode Histogram Ambang Tunggal dan Jamak Berbasis Nilai Median

Proses pengolahan citra merupakan tahapan penting dalam proses ekstraksi informasi dari sebuah citra. Salah satu tahapan awal dalam proses pengolahan citra adalah segmentasi dimana cara yang paling sederhana untuk melakukan segmentasi adalah dengan memilih ambang histogram, baik ambang tunggal maupun jamak. Metode ambang histogram baik ambang tunggal dan ambang jamak yang ada saat ini belum mampu memilih ambang dengan tepat ketika histogram yang terbentuk asimetris, heavy tailed, atau memiliki tingkat kemencengan yang tinggi. Metode Median-based Otsu dan Median-based Minimum Error Thresholding (MET) merupakan pengembangan dari metode Otsu dan MET yang diklaim dapat melakukan pemilihan ambang tunggal dan ambang jamak dari histogram citra dengan baik. Makalah ini bertujuan untuk melakukan pengamatan terhadap karakteristik dan kinerja kedua metode tersebut dalam melakukan pemilihan ambang. Kinerja metode diukur dengan menghitung nilai Missclassification Error (ME) atau tingkat kesalahan klasifikasi. Pada uji coba yang dilakukan terhadap data unimodal, diketahui bahwa karakteristik kedua metode tersebut berbeda. Metode Median-based Otsu memotong pada puncak histogram sedangkan Median-based MET memotong pada awal atau akhir histogram. Berdasarkan serangkaian uji coba terhadap data sintetis, diketahui bahwa metode Median-based MET memiliki kinerja yang lebih baik dibanding Median-based Otsu pada data dengan lembah yang jelas dengan selisih nilai kesalahan klasifikasi 22%

Automatic Segmentation of Trees in Dynamic Outdoor Environments

Segmentation in dynamic outdoor environments can be difficult when the illumination levels and other aspects of the scene cannot be controlled. Specifically in orchard and vineyard automation contexts, a background material is often used to shield a camera\u27s field of view from other rows of crops. In this paper, we describe a method that uses superpixels to determine low texture regions of the image that correspond to the background material, and then show how this information can be integrated with the color distribution of the image to compute optimal segmentation parameters to segment objects of interest. Quantitative and qualitative experiments demonstrate the suitability of this approach for dynamic outdoor environments, specifically for tree reconstruction and apple flower detection application

Structural optimisation of random discontinuous fibre composites: Part 1 – Methodology

This paper presents a finite element model to optimise the fibre architecture of components manufactured from discontinuous fibre composites. An optimality criterion method has been developed to maximise global component stiffness, by determining optimum distributions for local section thickness and preform areal mass. The model is demonstrated by optimising the bending performance of a flat plate with three holes. Results are presented from a sensitivity study to highlight the level of compromise in stiffness optimisation caused by manufacturing constraints associated with the fibre deposition method, such as the scale of component features relative to the fibre length

MASADA USER GUIDE

This user guide accompanies the MASADA tool which is a public tool for the detection of built-up areas from remote sensing data. MASADA stands for Massive Spatial Automatic Data Analytics. It has been developed in the frame of the “Global Human Settlement Layer” (GHSL) project of the European Commission’s Joint Research Centre, with the overall objective to support the production of settlement layers at regional scale, by processing high and very high resolution satellite imagery. The tool builds on the Symbolic Machine Learning (SML) classifier; a supervised classification method of remotely sensed data which allows extracting built-up information using a coarse resolution settlement map or a land cover information for learning the classifier. The image classification workflow incorporates radiometric, textural and morphological features as inputs for information extraction. Though being originally developed for built-up areas extraction, the SML classifier is a multi-purpose classifier that can be used for general land cover mapping provided there is an appropriate training data set. The tool supports several types of multispectral optical imagery. It includes ready-to-use workflows for specific sensors, but at the same time, it allows the parametrization and customization of the workflow by the user. Currently it includes predefined workflows for SPOT-5, SPOT-6/7, RapidEye and CBERS-4, but it was also tested with various high and very high resolution1 sensors like GeoEye-1, WorldView-2/3, Pléiades and Quickbird.JRC.E.1-Disaster Risk Managemen