Thresholding adalah salah satu teknik penting dalam pengolahan citra yang digunakan untuk mengubah citra warna menjadi citra biner dengan tujuan mengidentifikasi objek atau fitur dalam citra dengan lebih baik. Dalam artikel ini, akan dibahas langkah-langkah yang diperlukan untuk melakukan thresholding pada citra RGB, mulai dari konversi citra menjadi citra grayscale hingga menghasilkan citra biner.

Langkah 1: Konversi Citra RGB Menjadi Citra Grayscale

Langkah pertama dalam thresholding adalah mengonversi citra RGB menjadi citra grayscale. Grayscale adalah jenis citra yang hanya memiliki satu saluran intensitas, sehingga setiap piksel hanya memiliki satu nilai intensitas kecerahan. Ini dapat dicapai dengan merata-ratakan nilai RGB di setiap piksel atau dengan menggunakan formula tertentu, seperti r = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B, di mana R, G, dan B adalah komponen warna merah, hijau, dan biru.

Mengapa konversi ini penting? Citra grayscale memfasilitasi analisis intensitas piksel tanpa memperhatikan warna, yang merupakan langkah penting dalam thresholding.

Langkah 2: Menentukan Ambang (Threshold)

Setelah kita memiliki citra grayscale, langkah selanjutnya adalah menentukan ambang (threshold) yang akan digunakan untuk mengubah citra menjadi citra biner. Ambang adalah nilai tertentu yang akan memisahkan piksel-piksel yang lebih terang dari ambang tersebut menjadi piksel putih (objek), sedangkan piksel yang lebih gelap akan menjadi piksel hitam (latar belakang).

Penentuan ambang ini bisa dilakukan secara manual, dengan menguji beberapa nilai ambang untuk melihat hasilnya, atau dapat dilakukan secara otomatis dengan algoritma yang mempertimbangkan distribusi intensitas piksel dalam citra.

Langkah 3: Menghasilkan Citra Biner

Setelah ambang ditentukan, citra biner dihasilkan dengan mengubah setiap piksel dalam citra grayscale. Piksel yang memiliki intensitas di atas ambang akan diubah menjadi piksel putih, sementara piksel yang memiliki intensitas di bawah ambang akan diubah menjadi piksel hitam.

Penggunaan Thresholding dalam Aplikasi

Thresholding adalah teknik yang umum digunakan dalam berbagai aplikasi pengolahan citra, termasuk:

1. Deteksi Tepi (Edge Detection): Dalam deteksi tepi, thresholding membantu mengidentifikasi tepi objek dalam citra.
2. Segmentasi Objek: Thresholding digunakan untuk memisahkan objek dari latar belakang dalam citra, yang penting dalam pengolahan citra medis dan pemantauan keamanan.
3. Pengenalan Karakter: Dalam pengenalan karakter optik (OCR), thresholding digunakan untuk memisahkan karakter dari latar belakang.

Thresholding adalah teknik yang kuat dalam pengolahan citra yang memungkinkan kita untuk mengubah citra warna menjadi citra biner dengan tujuan memudahkan analisis dan pengenalan objek. Dengan mengikuti langkah-langkah yang benar, kita dapat meningkatkan ketepatan dan efisiensi dalam berbagai aplikasi pengolahan citra.

Source code beserta data lengkap pemrograman MATLAB di atas dapat diperoleh melalui halaman berikut ini: Source Code