Setiap hari, kita terus terbombari oleh gambar. Foto yang diambil oleh kamera ponsel atau kamera profesional, hasil cetak dari printer, dan banyak lagi jenis gambar yang lain. Sayangnya, manusia sering kesulitan mengidentifikasi elemen yang ada pada gambar tersebut. Untuk membantu manusia dalam mengidentifikasi elemen gambar, teknologi segmentasi citra telah dikembangkan.
Segmentasi citra merupakan teknik untuk memisahkan piksel dalam gambar menjadi beberapa bagian. Segmentasi citra memungkinkan kita untuk mengidentifikasi tiap elemen gambar dengan lebih akurat, seperti objek yang terdapat dalam sebuah gambar. Segmentasi citra digunakan pada berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, pengolahan gambar medis, dan identifikasi objek pada citra satelit.
Namun, seberapa akuratkah segmentasi citra tersebut? Dalam artikel ini, kami akan membahas akurasi segmentasi citra dibandingkan dengan teknik lainnya, seperti deep learning dan active contour.
Segmentasi Citra vs Deep Learning
Deep learning atau pembelajaran yang mendalam adalah salah satu teknik yang digunakan dalam segmentasi citra. Deep learning memanfaatkan arsitektur pengenalan pola yang didapatkan dari data training untuk melakukan segmentasi citra. Teknik ini memiliki tingkat akurasi yang sangat baik, namun sayangnya membutuhkan data training yang sangat besar untuk meningkatkan akurasi segmentasi.
Sementara itu, segmentasi citra konvensional yang menggunakan teknik lainnya, seperti teknik thresholding dan k-means clustering, memberikan akurasi yang lebih rendah dibanding deep learning. Namun, segmentasi citra konvensional ini lebih mudah diimplementasikan dan tidak membutuhkan data training yang besar.
Segmentasi Citra vs Active Contour
Active contour atau snaxel adalah teknik segmentasi citra yang digunakan dengan membangun kurva atau garis kontur. Teknik ini berguna untuk mendapatkan tepian atau outline objek pada gambar. Active contour memberikan akurasi segmentasi yang baik, namun sayangnya teknik ini kurang efektif jika terdapat noise atau gangguan pada gambar.
Dalam hal akurasi, segmentasi citra yang dibangun dengan metode region-growing dan level-set memberikan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan active contour. Namun, teknik ini membutuhkan waktu yang lebih lama dan perhitungan yang lebih kompleks.
Kesimpulan
Dalam menjawab pertanyaan "apakah segmentasi citra akurat?", jawaban yang paling tepat adalah "tergantung teknik segmentasi citra yang digunakan dan jenis citra yang akan di-segmentasi". Deep learning memberikan akurasi yang sangat baik, namun membutuhkan data training yang besar. Segmentasi citra konvensional lebih mudah diimplementasikan, namun memberikan akurasi yang lebih rendah dibanding deep learning.
Active contour berguna untuk mendapatkan outline objek pada gambar, namun kurang efektif jika terdapat noise atau gangguan pada gambar. Teknik region-growing dan level-set memberikan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan active contour, namun membutuhkan waktu yang lebih lama dan perhitungan yang lebih kompleks.
Dalam menentukan teknik segmentasi citra yang tepat, perlu mempertimbangkan jenis citra yang akan di-segmentasi dan kebutuhan penggunaannya. Dengan memilih teknik segmentasi citra yang tepat, akan memungkinkan kita untuk mengidentifikasi elemen yang ada pada gambar dengan lebih akurat dan efisien.
