I. INTRODUCTION Image segmentation

I. INTRODUCTION
Image segmentation is the process of dividing the given image into regions homogenous with respect to certain features, and which hopefully correspond to real objects in the actual scene. Segmentation plays a vital role to extract information from an image to create homogenous regions by classifying pixels into groups thus forming regions of similarity. The homogenous regions formed as a result of segmentation indwell pixels having similarity in each region according to particular selection criteria e.g. Intensity, color etc. Image segmentation is
the basic requirement of any computer vision application because people are generally interested only in certain parts of the image. Image segmentation results in non overlapping objects labeled with different region numbers.
It should be noticed that no general technique has been developed yet to segment an image precisely, so different techniques are taking floor to perform segmentation. Threshold based image segmentation techniques discriminate regions on the basis of intensity value difference between pixels. Thresholds for image segmentation have been calculated based on maximum entropy, interclass variation, and histogram. The limitation of threshold based segmentation technique is that it performs well for images, which have only two components. For complex images, it is calculated to support further processes. Clustering is an approach in
which pixels are classified to a cluster, which is closest among all clusters. Pixels having homogeneous characteristics belong to the same cluster and different with respect to pixels of other clusters. The pixels must follow the homogeneity criteria in the same cluster. In cluster based image segmentation techniques, it is necessary to choose a certain number of clusters initially which eventually reduces the dynamicity of the technique.

Results (Indonesian) 1:

I. PENDAHULUAN Gambar Segmentasi adalah proses membagi gambar yang diberikan ke daerah homogen sehubungan dengan fitur tertentu, dan mudah-mudahan yang sesuai dengan benda nyata dalam adegan yang sebenarnya. Segmentasi memainkan peran penting untuk mengekstrak informasi dari gambar untuk membuat daerah homogen mengklasifikasikan piksel menjadi kelompok sehingga membentuk daerah kesamaan. Daerah homogen terbentuk sebagai hasil dari segmentasi dapal piksel memiliki kesamaan di daerah masing-masing menurut kriteria seleksi tertentu misalnya intensitas, warna dll. Gambar Segmentasi adalah persyaratan dasar komputer visi aplikasi karena orang-orang umumnya tertarik hanya pada bagian-bagian tertentu dari gambar. Hasil segmentasi gambar di bebas tumpang tindih benda-benda yang bertuliskan angka daerah yang berbeda. Harap diperhatikan bahwa ada teknik umum telah dikembangkan namun untuk segmen gambaran tepat, sehingga teknik yang berbeda mengambil lantai untuk melakukan segmentasi. Ambang berdasarkan segmentasi gambar teknik wilayah diskriminasi berdasarkan intensitas nilai perbedaan antara piksel. Ambang batas untuk gambar segmentasi memiliki telah dihitung berdasarkan maksimum entropi, interclass variasi, dan histogram. Batasan dari ambang berbasis segmentasi teknik adalah bahwa itu berkinerja baik untuk gambar, yang memiliki hanya dua komponen. Untuk gambar yang kompleks, dihitung untuk mendukung proses lebih lanjut. Pengelompokan merupakan suatu pendekatan dalam piksel yang diklasifikasikan ke sebuah cluster, yang terdekat antara semua kelompok. Piksel memiliki karakteristik homogen milik gugus sama dan berbeda sehubungan dengan pixel dari kluster lainnya. Pixel harus mengikuti kriteria keseragaman gugus sama. Dalam klaster berbasis gambar segmentasi teknik, hal ini diperlukan untuk memilih sejumlah kelompok awalnya yang akhirnya mengurangi dynamicity teknik.

Results (Indonesian) 2:

I. PENDAHULUAN
Gambar segmentasi adalah proses membagi citra yang diberikan ke daerah homogen sehubungan dengan fitur tertentu, dan yang mudah-mudahan sesuai dengan objek nyata dalam adegan yang sebenarnya. Segmentasi memainkan peran penting untuk mengekstrak informasi dari sebuah gambar untuk membuat daerah homogen dengan mengelompokkan piksel ke dalam kelompok sehingga membentuk daerah kesamaan. Daerah homogen terbentuk sebagai hasil dari piksel segmentasi tetap ada memiliki kesamaan di setiap daerah sesuai dengan kriteria seleksi tertentu misalnya Intensity, warna dll Segmentasi citra merupakan
kebutuhan dasar dari setiap visi aplikasi komputer karena orang umumnya hanya tertarik pada bagian-bagian tertentu dari gambar . Hasil gambar segmentasi di objek non tumpang tindih diberi label dengan nomor wilayah yang berbeda.
Ini harus diperhatikan bahwa tidak ada teknik umum telah dikembangkan belum segmen gambar tepat, teknik sangat berbeda mengambil lantai untuk melakukan segmentasi. Ambang teknik segmentasi citra berdasarkan diskriminasi daerah atas dasar perbedaan nilai intensitas antara piksel. Ambang batas untuk segmentasi citra telah dihitung berdasarkan entropi maksimum, variasi antar kelas, dan histogram. Keterbatasan teknik segmentasi berdasarkan ambang batas adalah bahwa ia melakukan dengan baik untuk gambar, yang hanya memiliki dua komponen. Untuk gambar yang kompleks, itu dihitung untuk mendukung proses lebih lanjut. Clustering adalah sebuah pendekatan di
mana piksel diklasifikasikan ke cluster, yang paling dekat di antara semua kelompok. Piksel memiliki karakteristik homogen milik cluster yang sama dan berbeda sehubungan dengan piksel dari cluster lainnya. Piksel harus mengikuti kriteria homogenitas dalam cluster yang sama. Dalam teknik segmentasi citra berdasarkan cluster, perlu untuk memilih sejumlah cluster awalnya yang akhirnya mengurangi dynamicity teknik.