Pembuatan Foto Thumbnail Menggunakan Metode Seam Carving dan Salient Detection

  • Much Chafid Universitas Gresik
  • Agus Wibowo Universitas Gresik, Indonesia
  • Pratama Eskaluspita Universitas Gresik, Indonesia
  • Muhammad Turmudzi Universitas Gresik, Indonesia
  • Riski Dwi Prameswari Universitas Gresik, Indonesia
  • Suyanto Suyanto Universitas Gresik, Indonesia
Keywords: Thumbnail, Seam Carving, Citra, Salient Detection

Abstract

Image resizing yaitu sebuah proses mengolah gambar atau citra dengan tujuan merubah ukuran gambar. Metode yang paling sering digunakan adalah cropping  atau scaling. Fungsi cropping adalah menghapus pixel didalam batasan tertentu dalam sebuah gambar. Scaling yaitu merubah ukuran citra berdasarkan skala. Isi dalam citra tidak dipertimbangkan pada scaling. Sehingga berakibat, dalam foto thumbnail diproses belum bisa menyampaikan informasi yang di anggap paling penting. Seam carving yaitu sebuah method yang berfungsi merubah besaran citra dengan menambahkan atau menghapus carve beberapa pixel dari elemen citra digital yang tidak sama. Seam carving  sering kali memakai fungsionalitas energy yang berguna sebagai penentu tingkatan pixel yang terdapat disebuah citra. Seam merupakan jalur penghubung dari pixel-pixel citra baik secara vertikal maupun horizontal yang dilewati oleh fungsi energi rendah. Perubahan size citra menggunakan seam carving dianggap lebih baik dibandingkan cropping dan scaling. Tetapi, metode seam carving masih belum bisa menjaga objek yang dianggap paling penting. Dalam menanggulangi kelemahan ini, bisa menggunakan perpaduan antara seam carving algorithm dengan salient detection. Pada penelitian ini akan melakukan improving kedua metode tersebut yang difungsikan sebagai pembuat thumbnail.  Hasil yang diperoleh dari salient detection  yaitu area yang paling penting dari citra akan dideteksi dan digunakan rujukan didalam merubah size dari citra tersebut (seam carving). Penelitian ini membandingkan tiga algoritma metode salient detection yang merujuk pada 3 paper, dari hasil RMSE dengan citra ground truth paper ke 2 lebih baik dikarenakan memiliki nilai errornya yang lebih sedikit. Dataset yang digunakan adalah  200 citra. Dalam perhitungan Nilai akurasi penulis menyebarkan kuesioner kepada 100 orang  responden dan menghasilkan acceptance rate 78% sehingga diperoleh hasil Sangat Alami/Natural

Published
2023-12-28
Section
Articles