Segmentasi citra adalah salah satu tahapan penting dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk membagi citra menjadi beberapa bagian yang memiliki makna atau sifat yang seragam. Proses ini bertujuan untuk mengidentifikasi objek, area, atau fitur penting dalam citra untuk analisis lebih lanjut. Dalam artikel ini, akan dibahas mengenai metode-metode segmentasi citra yang beragam, mulai dari pendekatan klasik hingga teknik-teknik terbaru yang didukung oleh kecerdasan buatan. Segmentasi citra digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan pola, deteksi objek, klasifikasi citra, dan pengolahan citra medis.

1. Metode Segmentasi Klasik

– Metode Berbasis Ambang / Thresholding

Metode segmentasi berbasis ambang (thresholding) adalah salah satu pendekatan klasik yang paling sederhana dalam segmentasi citra. Ini melibatkan pemilihan nilai ambang (threshold) yang sesuai untuk memisahkan piksel ke dalam dua kelas, yaitu objek dan latar belakang, berdasarkan tingkat intensitasnya. Piksel dengan intensitas di atas threshold dianggap sebagai bagian dari satu kelompok, sementara piksel dengan intensitas di bawah threshold dianggap sebagai bagian dari kelompok yang lain.