OTOMASI PEMBENTUKAN LOCAL WINDOW DENGAN METODE SOM PADA BINERISASI DOKUMEN
Abstract
Secara umum, ada dua pendekatan pada proses binerisasi citra dokumen yaitu: pendekatan global thresholding dan local thresholding. Global thresholding mencari satu nilai threshold pada satu citra dokumen secara keseluruhan. Pendekatan global thresholding memiliki kelemahan ketika citra dokumen memiliki variasi warna dan derau yang tinggi. Pada metode local thresholding, local window pada citra dokumen dibentuk sebelum mencari nilai threshold. Setelah terbentuk local window, nilai threshold dicari pada setiap local window. Pembentukan local window ini berdasarkan perbandingan probabilitas piksel antara piksel merah dengan piksel hitam. Bila syarat perbandingan piksel tidak terpenuhi, maka local window tidak terbentuk. Sehingga, pendekatan baru diperlukan untuk membuat local window secara otomatis pada citra dokumen yang akan dibinerisasi agar nilai threshold yang diperoleh merupakan nilai threshold yang optimal. Pada penelitian ini, diusulkan suatu metode baru pada lokal binerisasi yaitu dengan berbasis metode self organizing map (SOM). Metode SOM membentuk local window pada citra dokumen secara otomatis. Setelah local window terbentuk, nilai threshold di setiap local window dicari berdasarkan metode local adaptive thresholding. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan nilai f-mean sebesar 57,15% dan nilai PSNR sebesar 54,18 db. Pada umumnya, metode pembentukan local window secara otomatis yang diusulkan dapat mengenali
teks pada foreground dengan baik.
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Sezgin, M., Sankur, B., Survey Over Image Thresholding Techniques and Quantitative Performance Evaluation, Journal of Electronic Imaging, 13:146– 168, 2004.
Gatos, B., Pratikakis, I., Perantonis, S.J., Adaptive Degraded Document Image Binarization, Pattern Recognition, 39:317–327, 2006.
Shafait,F., Keysers, D., Breuel,Thomas M., Efficient Implementation of Local Adaptive Thresholding Techniques Using Integral Images, Proceeding of SPIE-IS&T Electronic Imaging, SPIE on Document Recognition and Retrieval XV, 2008.
Kefali, A., Sari, T., Sellami, M., Evaluation of several binarization techniques for old Arabic documents images. The First Internaional. Symposium on Modeling and Implementing Complex Systems, hal. 88– 99, 2010.
Ye,X., Cheriet,M., Stroke-Model-Based Character Extraction from Gray-Level Document Images, IEEE transactions on Image Processing, 10:1152-1161, 2001.
Guo, X.M., The Segmentation Algorithm for Hand Vein Images Based on Improved Niblack Algorithm, Advanced Materials Research, 532:1558-1562, 2012.
Khurshid, K., Siddiqi, I., Faure, C., Vincent N., Comparison of Niblack Inspired Binarization Methods for Ancient Documents, Proceedings of SPIE-IS&T Electronic Imaging on Document Recognition and Retrieval, 2009.
Ntogas, N., Veintzas, D., A Binarization Algorithm for Historical Manuscripts, Proceedings of 12th WSEAS International Conference on Communications, hal. 41– 51, 2008.
Bataineh B., Abdullah S. N. H. S., Omar K., An Adaptive Local Binarization Method For Document Images Based On A Novel Thresholding Method And Dynamic Windows, Pattern Recognition Letters, 32: 1805-1813, 2011.
DIBCO 2009, Document Image Binarization Contest 2009, 2009, URL: http://users.iit.demokritos.gr/~bgat/DIBC O2009/ , diakses 2 Mei 2012.
DOI: https://doi.org/10.21107/simantec.v2i2.13400
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2022 Wahyu Andhyka K., Tri Adhi W., Kun Nursyaiful Priyo P.
Indexed By
.png)

11.png)




