OBJECT REMOVAL DAN REGION FILLING
Shendy Arief Prasetyanto¹, Tjokorda Agung Budi Wirayuda², Bedy Purnama³
¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom
Abstrak
Sekarang ini pertumbuhan teknologi perangkat elektronik berkembang dengan pesat.Perangkat-perangkat elektronik tersebut memiliki ukuran tampilan yang bebeda-beda dengan sapek rasio yang berbeda-beda pula.Dengan adanya keberanekaragaman tersebut, desainer/pembuat konten harus membuat berbagai alternatif konten dengan ukuran yang berbeda untuk masing-masing perangkat.Kini halaman sebuah website telah dapat ditampilkan secara dinamis mengikuti lebar jendela perambannya.Akan tetapi, kedinamisan tersebut hanya berlaku pada konten teks saja, sementara konten-konten lain semisal gambar bersifat statis dalam hal ukuran.
Di sisi lain, metode yang ada saat ini untuk melakukan penghapusan gambar (removal) hanya terpaku pemotongan (croping). Metode ini memiliki beberapa kelemahan terhadap konten dari gambar baru yang dihasilkan. Dengan menggunakan seam carving dapat dihasilkan gambar baru yang mengubah ukuran dengan cara menghapus/menyisipkan jalur energi minimum (seam). Sebagai pembuktian, dilakukan implementasi seam carving dengan memanfaatkan operator sobel, gradient magnitude, dan pemrograman dinamis.
Dari hasil implementasi diketahui bahwa metode ini telah mampu melakukan perubahan ukuran gambar berbasis konten Seam Carving pada object removal dengan cukup baik, meski terdapat kondisi konten gambar yang dihasilkan rusak akibat perubahan ukuran yang terlalu besar atau gambar memiliki pola tegas dan rapat. Sedangkan dari pengujian melalui kuesioner didapat bahwa mayoritas gambar yang dihasilkan telah memenuhi visual acceptability dan akurasi kemiripan gambar mampu mencapai 99% dangan Image Comparer.
Kata Kunci : object removal, seam carving.
Abstract
Nowadays, the growth of electronic device technology grows rapidly. The electronic devices have different display sizes and different aspec ratios. With such differences, the designer/content maker must make alternative contents with different sizes for each devices. Nowadays, website pages can be displayed dynamically following the browser window's width. However, the dynamic is only on the text content, while the other content such as images are rigid in size.
On the other hand, the methods currently available to remove the image just focus on croping. Both methods have some weaknesses against the content of the new image generated. By using Seam carving new images can be resized by deleting/inserting the minimum energy path (Seam). As proof, the implementation of Seam carving done by using Sobel operator, gradient magnitude, and dynamic programming.
From the results of implementation is known that this method has capability to do object removal and region filling pretty well, although there are conditions resulting picture content damaged by resizing image with big size changes and by image that has a sharp and tight patterns. By
obtained test through questionnaire, the majority of the picture results has met visual acceptability and accuracy of similarity of the images capable to achieve up to 99% by Image Comparer.
1.
Pendahuluan
1.1
Latar Belakang
Teknologi pada saat ini sudah menjadi sesuatu yang penting bagi kehidupan manusia, contohnya kamera.Kamera sering kali dipakai orang untuk mengabadikan gambar yang menurut orang tersebut penting.Tetapi tidak semua gambar yang kita ambil sesuai dengan keinginan kita.Terkadang sering kali ditemukan gambar-gambar yang memiliki bagian-bagian yang tidak diinginkan.Kondisi ini dapat disebabkan oleh beberapa kemungkinan seperti rusaknya gambar secara fisik ataupun terdapat obyek yang dianggap mengganggu gambar [1].
Obyek yang dianggap mengganggu gambar ini dapat terjadi karena tidak dimungkinkannya menghilangkan obyek tersebut pada saat pengambilan gambar.Obyek yang mengganggu ini dapat terjadi baik pada gambar digital maupun gambar fisik [7].Pola yang tidak diinginkan pada gambar dapat terjadi akibat adanya noda, goresan, dlsb pada saat penyimpanan gambar.Pola yang tidak diinginkan pada gambar ini dapat terjadi pada gambar fisik [3].Untuk memperbaiki obyek mengganggu ini dapat direkonstruksi ulang pada gambar-gambar tersebut secara manual, dalam format digital, menggunakan aplikasi-aplikasi pengedit gambar yang ada [10]. Namun cara ini membutuhkan langkah-langkah yang panjang dan rumit.
Untuk mengatasi dan mempermudah masalah ini diperkenalkanlahtexture
synthesis yang merupakan bagian dari metode seam carving yang dapat
merekonstruksi gambar-gambar tersebut.Seam carving merupakan salah satu
metode untuk mengubah ukuran gambar dengan menghapus atau menambahkan ukiran (carve) piksel-piksel dari bagian-bagian gambar yang
berbeda. Selain itu Seam Carving juga dapat digunakan untuk melakukan
object removaldan region filling.Texture synthesis menggunakan pendekatan dengan menyalin dan mencampur bagian yang serupa dari bagian lain pada gambar.Selain itu digunakan pendekatan yang memanfaatkan tekstur sintetis untuk penggantian gambar, karena tekstur sintetis dapat dibuat dengan ukuran bebas, dan pengulangan dihindari [4].Selain itu, dengan mengintegrasikan komposisi pada tekstur sintesis, batasan masalah dapat dikurangi [6]. Masalah-masalah tersebut antara lain pengulangan yang dapat terlihat ketika suatu daerah kecil digunakan untuk mengisi daerah besar dan gabungan dari daerah penggantian dengan daerah terpilih dapat mengakibatkan batasan terlihat bahkan dengan penggunaan teknik penggabungan multi-resolusi [2].
Proses awalnya gambar asli akan dipilih secara manual untuk menghilangkan gambar yang tidak diinginkan pada pemilihan objek dengan
menggunakan dynamic programming [8]. Setelah itu gambar yang sudah
dipilih secara manual akan di seleksi untuk mencari mask dan noise. Mask
digunakan untuk membedakan warna yang cenderung akan dihilangkan
menghasilkangambar baru dengan tidak menghilangkan gambar asli yang tidak diseleksi untuk dihilangkan [9].Metode ini dipilih karena metode ini merupakan metode baru yang masih jarang diimplementasikan.Selain itu, berdasarkan beberapa literatur yang ada, metode ini mampu menghasilkan gambar dengan kualitas yang lebih baik dengan metode yang telah ada sebelumnya.
Pengujian dapat dilakukan dengan 2 cara, Objektif dan subjektif pada pengujian secara Objektif dapat dilakukan dengan menggunakan SNR atau PSNR dari gambar asli dan gambar hasil selain itu dapat juga digunakan
aplikasi image comparer untuk membandingkan kemiripan gambar asli dan
gambar hasil sedangkan secara subjektif dapat dilakukan kuisioner untuk
mendapatkan Mean Opinion Score (MOS).
1.2
Perumusan Masalah
Berdasarkan penjabaran latar belakang di atas, maka masalah yang dapat dirumuskan adalah :
1. Bagaimana mengimplementasikan seam carving (texture synthesis) pada
object removal dan region filling?
2. Bagaimana menerapkan pemrograman dinamis untuk menemukan target
yang baik untuk mengganti pola yang tidak diinginkan?
3. Bagaimana cara melakukan pengujian pada gambar yang telah dihasilkan?
1.3
Batasan Masalah
Batasan masalah pada menyusun tugas akhir ini adalah :
1. Inputan berupa file gambar digital layer tunggal.
2. Tipe file gambar yang ditangani adalah bitmap dan/atau jpeg.
3. Pemilihan objek pada object removal dilakukan secara manual.
4. Objek gambar yang ditangani minimal adalah foto pemandangan (benda
mati), foto manusia secara utuh, dan foto manusia setengah badan dengan minimal gambar > 50% gambar yang akan di manipulasi. Itu disebabkan karena membutuhkan acuan bagian lain yang tidak dimanipulasi.
1.4
Tujuan
Berdasarkan rumusan masalah diatas, maka tujuan dari tugas akhir ini adalah :
1. Mengimplementasikan seam carving (texture synthesis) pada object
removal dan region filling.
2. Mengimplementasikan pemrogaman dinamis untuk menemukan target
yang baik untuk mengganti pola yang tidak diinginkan.
3. Melakukan pengujian terhadap gambar yang dihasilkan baik secara
1.5
Metodologi Penyelesaian Masalah
Metodologi yang akan dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan di atas adalah :
1. Studi literatur
Konsep awal metodeseam carving (texture synthesis) ini dipilih karena
metode ini merupakan metode baru yang masih jarang
diimplementasikan.Selain itu, berdasarkan beberapa literatur yang ada, metode ini mampu menghasilkan gambar dengan kualitas yang lebih baik dengan metode yang telah ada sebelumnya.
2. Analisa awal Seam Carving (Texture Synthesis) Region Filling Object Removal Masking (gambar yg ingin dihilangkan) Gambar Asli Gambar Hasil Mulai Selesai
Dengan gambar diagram diatas,gambar yang tidak diinginkan dari gambar asli akan dipilih secara manual setelah itu dilakukan metode Seam Carving (Texture Synthesis) untuk menghilangkan gambar dan mengisinya kembali dengan gambar background yang terdapat gambar tersebut. Setelah itu gambar hasil yang sudah didapatkan akan dibandingkan dengan gambar asli dengan menghitung nilai PSNR dan SNR serta melakukan pengujian dengan MOS. Gambar dengan kategori baik harus menghasilkan minimal 30dB dengan PSNR dan SNR serta MOS dengan nilai lebih dari 75% untuk orang yang menganggap gambar hasil adalah baik.
3. Implementasi
Gambar 1 Gambar 2
Gambar 3 Gambar 1 : gambar asli/awal
Gambar 2 : masking objek yang akan di hapus(manual) Gambar 3 : gambar energi
Awalnya, pengguna memilih objek yang tidak diinginkan untuk dihilangkandari gambar asli. Setelah itu mencari masking dan noise untuk mendapatkan pola sebagai pensintesis untuk menggantikan objek yang akan dihilangkan. Kemudian menggabungkan gambar asli dengan sintesis penganti objek yang dihilangkan.
4. Pengujian
Skenario pertama dilakukan secara objektif dengan menghitung gambar asli dan gambar hasil menggunakan SNR dan PSNR.Skenario kedua dilakukan secara subjektif dengan menghitung MOS berdasarkan kuisioner.
→
Gambar 1 Gambar 2
Seperti terlihat pada gambar 1 di atas, menurut pengguna, objek utama dari gambar tersebut adalah pemandanganya.Objek orang pada gambar 1 dianggap menganggu oleh pengguna.Setelah dilakukan objek removal menggunakan seam carving (texture synthesis), objek orang yang dirasakan menganggu oleh pengguna tersebut dihilangkan dan dilakukan region filling untuk mengisi objek yang telah dihilangkan tanpa merusak pemandangan yang merupakan objek yang diharapkan oleh pengguna seperti yang terlihat pada gambar 2.
5.
Kesimpulan dan Saran
5.1
Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari tugas akhir ini antara lain adalah:
1. Implementasi metode seam carving pada penghilangan objek gambar dapat
menghilangkanobjek gambar dan me-resize ukuran kembali ke ukuran awal
gambar asli dengan cukup baik.
2. Implementasi Dynamic Programing pada metode seam carving adalah pada
proses objek removal yang selalu menghilangkan piksel yang memiliki nilai energy terkecil sehingga untuk input citra yang berbeda dan objek yang dihilangkan berbeda maka program akan dinamis mengikuti input yang berbeda.
3. Hasil implementasi metode seam carving memiliki hasil yang lebih dibanding
dengan resize biasa yaitu scale dan crop, terutama pada perubahan ukuran gambar yang melibatkan perubahan aspek rasio gambar.
4. Implementasi metode seam carving menghasilkan gambar yang tidak cukup
baik jika perubahan objek pola semetris dan objek utuh.
5. Implementasi metode seam carving masih belum cukup baik untuk
menghilangkan objek dan mengubah ukuran gambar dengan konten latar yang memiliki pola tegas dan rapat. Pola tegas dan rapat tersebut dapat rusak akibat ter-seam carving.
6. Hasil implementasi metode seam carving mayoritas hanya memiliki hasil
visual acceptability cukup alami/natural berdasarkan kuesioner. Selain itu,
banyak responden yang menganggap gambar hasil implementasi seam carving
sebagai gambar asli. Di sisi lain, pengujian akurasi kemiripan dengan Image Comparer mampu menghasilkan tingkat kemiripan hingga 99%.
5.2
Saran
Saran yang dapat diberikan terkait tugas akhir ini antara lain adalah:
1. Mengimplementasikan gradient domain guna merekonstruksi gambar.
Rekronstruksi gambar yang dimaksudkan adalah mengurangi efek patahan
akibat penghapusan dan/atau penyisipan seam. Implementasi gradient domain
dapat dilakukan dengan menggabungkan seam carving dengan Poisson
reconstruction.
2. Mempercepat Waktu Proses dengan memperbaiki alur algoritma.
3. Memodifikasi Seam Carving secara Horizontal atau gabungan antara Vertikal
dan Horizontal Seam Carving.
4. Tambahkan fitur proteksi untuk beberapa objek yang diinginkan agar tidak
Referensi
[1] Jacob Stultz, Alan Edelman, Seam Carving: Parallelizing aNovel New
Image Resizing Algorithm, 2008,
http://beowulf.csail.mit.edu/18.337-2008/projects/reports/stultz-6338.pdf, didownload pada tanggal 08 Agustus 2009.
[2] Michael Kass, An Introduction to Physically Based Modeling: Energy
Functions and Stiffness, 1997,
http://www.cs.cmu.edu/~baraff/pbm/energons.pdf, didownload pada tanggal 08 Agustus 2009.
[3] Michael Rubinstein, Ariel Shamir, Shai Avidan, Improved Seam Carving
for Video Retargeting, 2008,
http://www.faculty.idc.ac.il/arik/SCWeb/vidret/vidret.pdf, didownload pada tanggal 10Januari 2009.
[4] Nicholas Hill, Parisa Eslambolchilar, Seam Carving for Enhancing Image
Usability on Mobiles, 2008,
http://pages.cs.wisc.edu/~yuzhen/.../HCI%2525202008%252520Seam%25 2520Carving.pdf, didownload pada tanggal 08 Agustus 2009.
[5] Pier Luigi Taddei, Image Retargeting by K-Seam Removal, 2007,
http://airwiki.elet.polimi.it/mediawiki/images/0/0f/Relazione.pdf, didownload pada tanggal 08 Agustus 2009.
[6] Ricardo David Castaneda Marın, Seam Carving Implementation: Part 1, 2007,
http://w3.impa.br/~rdcastan/SeamWeb/Seam%20Carving%20Part%201.p
df, didownload pada tanggal 08 Agustus 2009.
[7] Ricardo David Castaneda Marın, Seam Carving Implementation: Part 2, 2007,
http://w3.impa.br/~rdcastan/SeamWeb/Seam%20Carving%20Part%202.p
df, didownload pada tanggal 08 Agustus 2009.
[8] Sam Cunningham, Predicting when Seam Carved Images Become
Unrecognizable, 2008,
http://www.cs.brown.edu/research/pubs/theses/ugrad/2008/cunningham.pd
f, didownload pada tanggal 08 Agustus 2009.
[9] Shai Avidan, Ariel Shamir, Seam Carving for Content-Aware Image
Resizing, 2007, http://www.shaiavidan.org/papers/imretFinal.pdf,
didownload pada tanggal 10Januari 2009.
[10] Sushil Subramanian, Kundan Kumar, Bibhu Prasad Mishra, Animesh Banerjee, Debdutta Bhattacharya, Fuzzy Logic Based Content Protection
for Image Resizing by Seam Carving, 2008,
http://www-scf.usc.edu/~sushilsu/SMCia08.pdf, didownload pada tanggal 08 Agustus 2009.
[11] Vladimir Kolmogorov, Ramin Zabih, What Energy Functions Can Be
www.cs.cornell.edu/~rdz/Papers/KZ-[12] Weiming Dong, Jean-Claude Paul, Adaptive Content-Aware Image
Resizing, 2009,
http://liama.ia.ac.cn/wiki/_media/user:dong:tr_seamless_v1.pdf?id=user% 3Adong%3Ahome&cache=cache, didownload pada tanggal 08 Agustus 2009.
[13] Yaniv, Seam Carving, 2007,
http://yaniv.leviathanonline.com/blog/math/seam-carving/, didownload pada tanggal 10Januari 2009.
