Image segmentation merupakan tugas mendasar dalam pemrosesan gambar. Ada berbagai jenis algoritma image segmentation seperti model kontur berbasis wilayah dan pertumbuhan wilayah. Di bawah ini kita akan membahas definisi, jenis, penerapan, dan kelebihannya dalam bisnis.
Apa Itu Image Segmentation?
Image segmentation adalah proses pemberian label pada setiap piksel suatu gambar. Ini dilakukan untuk memisahkan latar depan dari latar belakang. Segmentasi gambar dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma machine learning untuk mengklasifikasikan obyek dalam suatu gambar lalu memutuskan obyek mana yang merupakan bagian dari segmen yang mana.
Segmentasi gambar dapat digunakan untuk berbagai penerapan, seperti pencitraan medis, mobil tanpa pengemudi, atau aplikasi lainnya yang memerlukan penggambaran yang tepat antara latar depan dan latar belakang.
Jenis Image Segmentation
Berikut ini 5 jenis image segmentation:
1. Thresholding Segmentation
Segmentasi thresholding atau segmentasi ambang batas merupakan metode yang paling sederhana. Segmentasi thresholding melibatkan penetapan nilai ambang batas. Lalu setiap piksel diklasifikasikan sebagai latar depan atau latar belakang. Ini didasarkan pada apakah intensitas warnanya berada di atas atau di bawah ambang batas tersebut. Jenis ini sering digunakan pada pencitraan medis.
2. Edge-based Segmentation
Merupakan segmentasi berbasis tepi yang fokus pada deteksi tepi atau batas sebuah gambar. Segmentasi ini mendeteksi perubahan mendadak dalam intensitas, tekstur, dan warna. Perubahan ini sering kali berhubungan dengan batas obyek. Biasanya jenis segmentasi edge-based digunakan dalam tugas yang mengutamakan lokasi batas obyek yang tepat, seperti pada mobil otonom.
3. Region-based Segmentation
merupakan segmentasi berbasis wilayah yang melibatkan pengelompokan piksel ke dalam wilayah yang penting. Biasanya segmentasinya didasari oleh kriteria tertentu, seperti kesamaan tekstur, warna, atau intensitas. Tujuannya adalah untuk membagi gambar menjadi beberapa area. Jenis segmentasi ini sering digunakan untuk pencitraan medis, misalnya untuk segmentasi organ tubuh pada hasil scan MRI.
4. Clustering-based Segmentation
Segmentasi berbasis clustering mengelompokkan piksel ke dalam cluster berdasarkan kemiripannya dengan fitur. Biasanya jenis ini sering digunakan untuk pengelompokan hierarki, kompresi gambar, dan pengambilan gambar berbasis konten.
5. Instance Segmentation
Segmentasi instance atau contoh bertujuan untuk mengidentifikasi dan mendeskripsikan obyek dalam suatu gambar. Segmentasi ini membedakan antara instance dari kelas yang sama, dengan cara menggabungkan obyek dengan segmentasi. Jenis ini sangat penting untuk mobil otonom seperti dalam mendeteksi pejalan kaki, kendaraan lain, dan hambatan lainnya di jalanan.
Kelebihan Image Segmentation
Menawarkan banyak kelebihan bagi bisnis, ini dia beberapa di antaranya:
1. Klasifikasi Gambar
Melakukan segmentasi gambar ke area yang mewakili kategori tertentu akan memungkinkan perusahaan untuk mengklasifikasikan gambar berdasarkan kontennya. Ini sangat berguna untuk industri obat-obatan atau tekstil yang harus mengelompokkan jenis obyek tertentu secara detail.
2. Deteksi Obyek
Deteksi obyek merupakan bagian dari image segmentation uang mampu mendeteksi gambar dan memberi label pada obyek tersebut untuk memahami ukuran dan bentuknya. Deteksi obyek dapat berguna untuk gambar yang diambil oleh drone atau perangkat lain yang memerlukan pengukuran dengan tingkat presisi yang sangat tinggi terkait apa saja yang ditangkapnya.
3. Penggabungan Gambar
Penggabungan gambar atau proses image stitching melibatkan pembuatan gambar panorama berkualitas tinggi dari beberapa gambar yang ukurannya lebih kecil. Jenis segmentasi ini dapat berguna untuk membuat foto atau video 360 derajat yang ingin mempertunjukkan segala sesuatu di sekitar secara sekaligus.
Tantangan yang Dihadapi Image Segmentation
Teknik segmentasi gambar masih dapat berkembang lebih jauh lagi, meskipun saat ini sudah sangat membantu dalam berbagai industri. Tentu saja tetap ada kekurangannya, karena itu aplikasinya memiliki beberapa tantangan yang saat ini masih harus dihadapi. Di antaranya adalah:
1. Kualitas dan Keragaman Data
Kualitas dan keragaman data memiliki pengaruh yang signifikan terhadap performa model image segmentation. Data pelatihan segmentasi yang terbatas atau bias dapat menyebabkan generalisasi yang buruk dan hasil yang kurang optimal. Oleh karena itu, disarankan untuk mengumpulkan beragam gambar berkualitas tinggi yang mewakili berbagai sudut pandang, kondisi pencahayaan, dan obyek yang relevan.
2. Pemilihan Algoritma
Karena banyaknya algoritma yang tersedia, memilih algoritma segmentasi yang tepat dan mengoptimalkan parameternya untuk tugas tertentu dapat menjadi tantangan tersendiri. Untuk mengatasi tantangan ini, harus membandingkan dan mengevaluasi algoritma yang berbeda-beda. Artinya, harus mencoba dan berganti-ganti penggunaan algoritma untuk tahu mana yang paling tepat.
3. Persyaratan Komputasi
Image segmentation seringkali memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan, terutama saat memproses kumpulan data besar atau menerapkan model yang sumber dayanya terbatas. Karena itu, dibutuhkan komputer yang dinamis dan spesifikasinya tinggi, sehingga dibutuhkan modal yang tidak sedikit untuk mewujudkan hasil segmentasi yang baik.
Penerapan Image Segmentation
Berikut ini beberapa penerapan image segmentation dalam berbagai sektor industri:
1. Keamanan
Segmentasi gambar dapat membantu bisnis mendeteksi potensi ancaman keamanan dengan mengidentifikasi apakah seseorang membawa benda berbahaya. Teknologi ini juga dapat digunakan untuk memantau area publik untuk mencari perilaku mencurigakan dan mengingatkan pihak berwenang saat ada sesuatu yang tidak normal.
2. Ritel
Di toko ritel, segmentasi gambar memungkinkan perusahaan melacak perilaku pelanggan dan membuat perubahan berdasarkan apa yang paling sering dibeli pelanggan atau produk apa mereka suka dan tidak suka. Ini memungkinkan toko untuk lebih memahami kebutuhan pelanggan dan meningkatkan penawaran mereka.
3. Layanan Kesehatan
Dalam rangkaian layanan kesehatan, sistem segmentasi gambar dapat digunakan untuk menganalisis catatan pasien dan menentukan siapa yang paling mungkin mendapat manfaat dari perawatan tertentu berdasarkan riwayat kesehatan atau riwayat keluarga pasien. Sistem ini kemudian akan merekomendasikan perawatan tertentu untuk setiap pasien.
4. Logistik
Image segmentation dapat digunakan untuk menentukan isi boks dan peti sebelum dikirim ke alamat tujuan. Sistem ini akan memastikan bahwa isinya diisi dengan benar dan sudah dikemas dengan aman hingga sampai ke tujuan.
5. Manufaktur
Image segmentation atau segmentasi gambar dapat digunakan untuk menganalisis gambar produk guna mengidentifikasi cacat atau apa pun yang mungkin terlewat selama proses produksi atau pengemasan. Sistem ini akan menghemat uang bagi produsen yang mungkin harus menarik kembali produk yang cacat atau membayar penarikan produk dengan biaya tinggi.
Image segmentation merupakan salah satu solusi AI yang masih akan berkembang ke depannya. Untuk menerapkan AI dalam bisnis, pastikan menggunakan platform yang terpercaya seperti BigBox. Sebagai End-to-End Data Management & Analytics Platform dari PT Telkom Indonesia, layanan BigBox sudah digunakan berbagai sektor industri di Indonesia, sehingga kualitasnya tak perlu diragukan lagi. Langsung saja kunjungi webnya untuk info lebih lanjut!
