Implementasi Teknik Watershed Dan Morfologi Pada Citra Satelit Untuk Segmentasi Area Universitas Brawijaya

Penulis

  • Sutrisno .
  • Ahmad Afif Supianto
  • Imam Cholissodin

DOI:

https://doi.org/10.25126/jtiik.20141198

Abstrak

Abstrak

Penelitian di bidang segmentasi citra telah banyak dilakukan, terutama di bidang citra satelit. Proses segmentasi ini dilakukan untuk melakukan deteksi terhadap objek-objek yang terdapat di dalam citra. Pada penelitian ini, diimplementasikan sebuah metode segmentasi citra dengan menggunakan teknik watershed dan morfologi. Pertama, citra diubah ke dalam format citra grayscale.Kemudian, citra grayscale tersebut diolah dengan metode watershed untuk mendapatkan segmentasi awal. Selanjutnya, citra segmentasi tersebut diperbaiki menggunakan metode morfologi untuk mengurangi segmentasi berlebih yang dihasilkan oleh proses sebelumnya. Uji coba dilakukan terhadap 5dataset citra satelitarea Universitas Brawijaya dengan tingkat skala yang berbeda-beda. Skala yang digunakan dalam penelitian ini meliputi 20m, 50m, 100m, 200m, dan 500m. Uji coba menunjukkan bahwa metode yang diusulkan berhasil melakukan segmentasi citra dengan skala kurang dari 100 meter.Semakin rendah nilai skala yang digunakan sebagai uji coba, segmentasi yang dihasilkan semakin baik.

Kata kunci: Watershed, Morfologi Citra, Citra Satelit

Abstract

Research in the field of image segmentation has been widely applied , especially in the field of satellite imagery. The segmentation process is performed to detect the objects present in the image. In this study, implemented a method of image segmentation using watershed and morphological techniques. First, the image is converted into grayscale format. Then the grayscale image is processed by the watershed method to get initial segmentation. Furthermore, the improved image segmentation using morphological methods to reduce the excessive segmentation generated by the previous process. Tests performed on 5 satellite imagery dataset UB area with levels varying scales. The scale used in this study include the 20 meters , 50 meters, 100 meters, 200 meters, and 500 meters. The trials showed that the proposed method successfully to segment the image with the scale of less than 100 meters . The lower the scale value is used as a test , the better the resulting segmentation .

Keywords: Watershed, Morphological Image, Satellite Imagery

Downloads

Download data is not yet available.

Biografi Penulis

  • Sutrisno .
    Program Studi Informatika/Ilmu Komputer PTIIK Universitas Brawijaya
  • Ahmad Afif Supianto
    Program Studi Informatika/Ilmu Komputer PTIIK Universitas Brawijaya
  • Imam Cholissodin
    Program Studi Informatika/Ilmu Komputer PTIIK Universitas Brawijaya

Referensi

CHEN, G. Z. & TIAN, G. Z. 2005. A Hybrid Boundary Detection Algorithm Based on Watershed and Snake. Pattern Recognition Letters, Elsevier, 26, 1256–1265.

DU, G., MIAO, F., TIAN, S., & LIU, Y. 2009. A modified fuzzy C-means algorithm in remote sensing image segmentation. IEEE, International Conference on Environmental Science and Information Application Technology, 447-450.

GONZALES, R.C. & WOODS, R.E. 2008. Digital Image Processing Third Edition, Prentice Hall.

LIU, R., ZHANG, J. & SONG, P. 2008. An Agglomerative Hierarchical Clustering based High-Resolution Remote Sensing Image Segmentation Algorithm. IEEE, International Conference on Computer Science and Software Engineering, 403-406.

LOTUFO, R. & SILVA, W. 2002. Minimal Set Of Markers For The Watershed Transform. Faculty Of Electrical And Computer Engineering Universidade Estadual De Campinas, Campinassp, Brazil.

SERRA, J. 1982. Image Analysis and Mathematical Morphology. Academic Press, Inc., London,

SRI, H. A., AGUS Z. A. & ANNY Y. 2010. Metode Shape Descriptor Berbasis Shape Matrix Untuk Estimasi Bentuk Structuring Element. Tesis, Program Magister Teknik Informatika, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.

SYAMSA, A. M. 2002. Segmentasi dan Rekonstruksi Citra Organ dalam Tiga Dimensi Menggunakan Matemetika Morfologi dan Triangulasi delauney. Prosiding Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT), Jakarta.

YING, S. & GUO-JIN, H. 2008. Segmentation of High-resolution Remote Sensing Image Based on Marker-based Watershed Algorithm. IEEE, Fifth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 271-276.

YUN, Z., XUEZHI, F. & Xinghua, L. 2008. Segmentation on multispectral remote sensing image using watershed transformation. IEEE, Congress on Image and Signal Processing, 773-777.

Unduhan

Terbitan

Bagian

Teknologi Informasi

Cara Mengutip

Implementasi Teknik Watershed Dan Morfologi Pada Citra Satelit Untuk Segmentasi Area Universitas Brawijaya. (2014). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(1), 5-13. https://doi.org/10.25126/jtiik.20141198