APLIKASI SEGMENTASI OBJEK MENGGUNAKAN CELLULAR NEURAL NETWORK (CNN)
Devie Rosa Anamisa · Network Engineering Research Operation · 2016
Perkembangan dan kemajuan dibidang teknologi dan informasi memberikan pengaruh yang cukup besar dalam dunia analisis objek. Saat ini, proses manipulasi objek menjadi semakin mudah dilakukan, Cukup banyak teknik untuk melakukan segmentasi objek dua dimensi baik berwarna maupun gray-level, salah satunya dengan metode thresholding. Namun pada penelitian sebelumnya, metode tersebut menghasilkan estimasi fungsi yang sangat tidak mulus (under smooth). Oleh karena itu pada penelitian ini menggunakan cellular neural network (CNN) untuk menghasilkan segmentasi objek dua dimensi untuk menghasilkan estimasi fungsi yang mulus (smooth) dengan menentukan kontur dan memastikan kebenaran segmentasi secara efektif. CNN melakukan segmentasi dengan dua teknik, yaitu teknik model-based dan teknik regionbased. Model-based bergantung pada model RGB (Red, Green, Blue). Sedangkan region-based berdasarkan objek dengan wilayah latar belakang. Ujicoba dilakukan dengan menggunakan MATLAB. Hasil ujicoba menunjukkan metode CNN mampu mengelompokkan objek secara terstruktur kedalam RGB (Red, Green, Blue) menjadi gambar biner yang hanya mempunyai 2 derajat keabuan berdasarkan objek dengan wilayah latar belakang. Kata Kunci : Segmentasi, Objek, Metode, Celluler Neural Network, Kontur.