I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   4 A u g u st   201 8 ,   p p .   2 4 0 6 ~ 2 4 1 8   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 8 i 4 . p p . 2 4 0 6 - 2418           2406       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Inco rpo ra ting Ind ex  of F u zziness   a nd Adap tive Th r esho lding   for I m a g Seg m e ntatio n       U m i Sa la m a h 1 ,   Riy a na rt o   Sa rno 2 ,   Ag us   Z a ina l A rif in 3 ,   A nto   Sa t riy o   Nug ro ho 4   I s m a il  E k o pra y it no   Ro zi 5 ,   P uji  B ud i Set ia   Asi h 6   1 , 2, 3 De p a rtm e n o f   In f o rm a ti c s,  In stit u T e k n o l o g S e p u l u h   No p e m b e r S u ra b a y a ,   In d o n e sia   1 De p a rt m e n o f   In f o rm a ti c s,  Un iv e rsitas   S e b e las   M a re t S u ra k a rta ,   In d o n e sia   4 Ce n ter f o In f o rm a ti o n   a n d   C o m m u n ica ti o n   T e c h n o l o g y   Ag e n c y   fo th e   A ss e ss m e n a n d   A p p li c a ti o n   o f   T e c h n o lo g y   (P T IK - B P P T ) ,   In d o n e sia   5, 6 Eij k m a n   In stit u te  f o r   M o lec u lar   Bio l o g y In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   8 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J u n   2 8 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   J u 10 ,   2 0 1 8       Bin a ry   S e g m e n tatio n   o f   a n   ima g e   p la y e d   a n   i m p o rtan ro le  in   m a n y   i m a g e   p ro c e ss in g   a p p li c a ti o n .   A n   im a g e   th a w a h a v in g   n o   b im o d a ( o n e a rly )   h isto g ra m   a c c o m p a n ied   b y   lo w - c o n tras w a stil a   c h a ll e n g in g   se g m e n tatio n   p ro b lem   to   a d d re ss .   In   th is  p a p e r ,   w e   p ro p o se d   a   n e w   s e g m e n tatio n   stra teg y   to   im a g e w it h   v e r y   irreg u lar h isto g ra m   a n d   h a d   n o t   sig n if ica n c o n tras u sin g   in d e x   o f   f u z z in e ss   a n d   a d a p ti v e   th re sh o l d in g .   I n d e x   o f   f u z z in e ss   w a u se d   to   d e term in e   th e   in it ial  th re sh o l d ,   w h il e   a d a p ti v e   th re sh o ld in g   wa u se d   to   re f in e   th e   c o a rse   se g m e n tatio n   re su lt s.  T h e   u se d   d a ta  w e re   g ra y sc a le  ima g e s   f ro m   re late d   p a p e rs  p re v io u sly .   M o re o v e r,   th e   p ro p o se d   m e th o d   w o u ld   b e   tes ted   o n   t h e   g ra y s c a le i m a g e s o f   m a laria   p a ra site  c a n d id a tes   f ro m   t h ick b lo o d   s m e a th a h a d   th e   sa m e   p ro b lem   w it h   th is  re se a rc h .   T h e   e x p e ri m e n tal  re su lt s   sh o w e d   th a th e   p ro p o se d   m e th o d   a c h iev e d   h ig h e se g m e n tatio n   a c c u ra c y   a n d   lo w e e sti m a ti o n   e rro th a n   o th e m e th o d s.  T h e   m e th o d   a lso   e ff e c ti v e   p ro v e n   t o   se g m e n m a lari a   p a ra site  c a n d id a tes   f ro m   th ick b lo o d   sm e a r s   im a g e .   K ey w o r d :   A d ap tiv t h r es h o ld in g   B i m o d al   I n d ex   o f   f u zz i n es s   Sig n i f ica n t c o n tr ast   Ver y   ir r eg u lar   h is to g r a m   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   U m i Sala m a h   Dep ar t m en t o f   I n f o r m atic s ,   I n s tit u t T ek n o lo g i Sep u lu h   No p e m b er   Su r ab a y a ,   J l.  T ek n ik   Ki m ia,   Ged u n g   T ek n ik   I n f o r m ati k a,     Ka m p u s   I T S Su k o lilo ,   S u r ab ay a,   6 0 1 1 1 ,   I n d o n esia .   E m ail:  u m i1 4 @ m h s . if . i ts . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N     I m ag s e g m e n tatio n   i s   cr it ical  p r o ce s s   i n   m an y   i m a g p r o ce s s in g   ap p licatio n s   s u ch   as  o b j ec d etec tio n ,   s h ap r ec o g n itio n ,   an d   o p tical  ch ar ac t er   r ec o g n i tio n   [ 1 ] .   Seg m e n tat io n   ac c u r ac y   d eter m i n es  t h e   s u cc e s s   o r   f ail u r o f   co m p u te r ized   an al y s is   p r o ce d u r es   [ 2 ] .   Glo b al  T h r esh o ld in g   i s   p o p u lar   to o u s ed   in   i m a g s eg m e n tatio n   [ 3 ] ,   b ec a u s it  ea s y   i m p le m e n ted .   Op tim al  co n d itio n   o f   i m a g s e g m en tatio n   i s   o b tain ed   if   th er is   s i g n i f ica n co n tr a s b et w ee n   th o b j ec an d   th b ac k g r o u n d .   T h co n d itio n   is   ch ar ac ter ized   b y   b i m o d al  f o r m a tio n   w it h   d ee p   v alle y   i n   i m a g h is to g r a m .   T h v alle y   t h at  s ep ar ates  t h t w o   m o d alities   is   th e   r ig h t lo ca tio n   o f   t h th r es h o ld   [ 2 ]   T h ab s en ce   o f   an   o b v io u s   s p l itti n g   v alle y   i s   d u to   n o is a n d   p o o r   illu m i n atio n , s o   t h s eg m en tatio n   p r o ce s s   b ec o m es  n o o p ti m a l.   So m s t u d ies  b ased   o n   s t atis tical  p r o p er ties   o f   th i m ag h i s to g r a m   ar e   ad d r ess ed   to   s o lv th p r o b le m .   B et w ee n - c lass   v ar ian ce   is   s u g g e s ted   b y   Ots u   [4 ]   to   s eg m en o p ti m all y   t h e   o b j ec o f   th i m ag e I n ter - cla s s   v ar ia n ce   an d   in tr a - clas s   v ar ian ce   ar u tili ze d   b y   A r i f i n   an d   A s a n o   [ 5 ]   to   th r es h o ld   th i m a g b y   p er f o r m i n g   h ier ar ch al  c lu s ter in g   a n al y s i s .   Ho w ev er ,   t h ese  m et h o d s   d o   n o co n s tan tl y   f u n ctio n   w e ll  o n   ill - d e f i n ed   im ag e s   th at  ar i m p air e d   b y   n o is an d   ir r eg u lar l y   ill u m in ated .   A   Me asu r o f   f u zz in e s s   is   o f f er ed   s o m s tu d ies  to   o v er co m th p r o b le m .   Hu a n g   an d   W an g   [ 6 ]   m in i m ize  th m ea s u r o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       I n co r p o r a tin g   I n d ex   o f F u z z in ess   a n d   A d a p tive  Th r esh o ld in g   .   ( Umi  S a la ma h )   2407   f u zz in e s s   to   th r e s h o ld   th i m a g e.   T izh o o s h   [ 7 ]   p r o p o s u ltra   f u zz i n es s   w h ich   i s   n e w   f u zz y   m ea s u r b ased   o n   th f u zz y   s e t y p I I .   Ho w e v er ,   th tec h n iq u d o es  n o co n s ta n tl y   f u n ctio n   f o r   i m ag e s   with   v er y   ir r eg u lar   h is to g r a m .   T h is   p r o b lem   g et   o v er   b y   T o b ias  an d   Sear [ 8 ] ,   L o p es  et   al   [ 2 ] ,   an d   P r atam a s u n u   [ 9 ]   u s f u zz y   s i m ilar it y   m ea s u r b et w ee n   g r ay lev el   th at   is   m o r co m p ati b le  w it h   o b j ec ed g es  a n d   a m b i g u it y ,   a n d   it  ca n   p r ev en t i n   m i n i m u m   f i n d i n g   p r o b lem s .   T h s i m ilar it y   ca lc u l atio n   p r o ce s s   i n v o l v es   o n o f   t h f u zz y   m ea s u r es,   i.e .   in d ex   o f   f u zz in e s s   ( I o F )   to   d eter m i n th ap p r o p r iate  f u zz y   r eg io n .   T h r esu lt  i s   v er y   s atis f y i n g .   Ho w e v er ,   it  d o es  n o al w a y s   w o r k   o n   v er y   ir r eg u lar   h i s to g r a m   i m ag e s   a n d   h a s   n o s i g n i f ica n co n tr a s t.  T h e   s eg m e n tatio n   ac c u r ac y   d ec r ea s co m p ar ed   s eg m en ted   r es u lt   u s i n g   t h o n l y   I o F .   T h is   r esu lt  h ap p en s   b ec au s e   s o m eti m es   f in d i n g   t h m in i m u m   o f   a   f u n ctio n   is   tr ap p ed   o n   lo ca o p ti m al .   T h er ef o r e,   s e g m e n tat io n   s tr ateg y   th at  ca n   h an d le  i m ag e s   th at  h av v er y   ir r eg u lar   h is to g r a m s   a n d   lo w - co n tr ast   i s   n ee d e d .   I n   th is   p ap er ,   w p r o p o s n e w   s e g m en tatio n   s tr ateg y   to   i m ag e s   w it h   v er y   ir r eg u lar   h i s to g r a m   a n d   h a v n o s i g n i f ica n t   co n tr ast  u s i n g   I o F   an d   ad a p tiv th r e s h o ld i n g .   T h r es u lt  w ill  b i m p le m e n ted   o n   ca n d id ate  p ar asit s eg m e n tatio n   t h at  m o s t o f   t h i m a g es  h av t h s a m p r o b lem   w it h   th is   s t u d y .         2.   RE L AT E WO RK   2 . 1 .     I nd ex   o f   F uzziness   I n d ex   o f   f u zz i n es s   is   o n t y p o f   f u zz y   m ea s u r e.   T h ese  te r m s   d escr ib th m ea s u r es  o f   t h p r o x i m it y   o f   g r e y   to n e   i m ag e   to   i ts   t wo - to n v er s io n   a n d   al s o   a m b i g u i t y   i n   a   f u zz y   s e t.  T h lo w   v alu e   i n d icate s   th e   l o w   a m b i g u i t y   a m o n g   th e l e m en ts C r o s s o v er   p o in m o d if icatio n   o f   w i ll  y ield   i n   a   d iv er s it y   o f   t h ese   p ar a m eter s   an d   s o   s et  o f   m i n i m is   ac q u ir ed   ap p r o p r iate  t o   th o p ti m u m   t h r es h o ld   lev e ls   [ 1 0 ] .   T h I o F   is   d ef in ed   [ 1 1 ]    as     A A d n A I k ~ , 2   ( 1 )     w h er A A d ~ ,   d en o tes  th d i s tan ce   b et w ee n   s et  an d   it s   n ea r est   o r d in ar y   s et  A ~   an d   n   is   t h n u m b er   o f   ele m e n ts   i n   A .   An   o r d in ar y   s et   A ~   n ea r est to   th f u zz y   s et  A   is   d ef i n ed   as     0 . 5   if 1   0 . 5   if 0 ~ i A i A i A x x x   ( 2 )     B ased   o n   th v al u o f   k ,   th er e   ar t w o   t y p es  o f   i n d ex ,   i.e .   l i n ea r   an d   q u ad r atic.   L i n ea r   I o F   m a y   b w r itte n   as   E q u atio n   ( 6 ) .       1 0 ~ 1 , m i n 2 n g i A i A A a a n   ( 3 )     Me an w h ile,   T izh o o s h   [ 7 ]   d ef i n es  li n ea r   I o F g X   f o r   i m ag s u b s et  A     w it h   L   g r a y lev e l     [ 0 ,   L −1 ] ,   th h is to g r a m   h ( g ) ,   an d   th m e m b er s h ip   f u n ctio n g X   as f o llo w s .     1 0 1 , m i n 2 L g A A X g g g h MN g   ( 4 )     2 . 2 .   T hresh o ldi ng   Alg o rit h m us ing   F uzzy   Si m i la rit y   M ea s ure   L o p es  et   al   [ 2 ]   a n d   P r atam a s u n u   etal.   [ 9 ]   u s i n g   f u zz y   s i m ila r it y   m ea s u r to   i m ag e   s e g m e n tatio n .   T o   ca lcu late  it  at  ea ch   h is to g r a m   lev el,   it  is   n ec e s s ar y   to   s p ec if y   th f u zz y   r eg io n   f ir s t.  A L o p es  et   al   [ 2 ] ,   f u zz y   r eg io n   b o u n d ar y   s ea r c h   u s in g   s tati s tical  p ar a m eter s ,   P 1   an d   P 2 .   I f   B seed   is   th in itial  r eg io n   o f   b lack /d ar k   p ix els,  W seed   i s   th i n it ial  r eg io n   o f   w h ite /b r ig h p ix els,  an d   h ( x i )   s h o w s   th n u m b er   o f   o cc u r r en ce s   at   g r a y le v el,   t h e n   P 1   h as   g o tten   f r o m   m i n i m al  s ea r ch   f u n ctio n   o f   th e   n u m b er   o f   p i x els  i n   t h g r a y le v e l   in ter v a ls   [ 0 ,   1 2 7 ]   d an   [ 1 2 8 ,   2 5 5 ]   w ith   E q u atio n   ( 5 ) .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8 :   2 4 0 6 - 2418   2408   2 5 5 1 2 7 1 2 8 0 1 W s e e d B s e e d M i n P i x i i x h P   ( 5 )     T h v alu o f   P 1     [ 0 ,   1 ] Me a n w h ile,   P 2   is   o b tain ed   f r o m   E q u at io n   ( 6 ).     P MI N   P 2 MN   ( 6 )     I f   t h n u m b er   o f   p ix e ls   i n cl u d in g   to   t h g r a y lev el   i n ter v al s   [ 0 , 1 2 7 ]   o r   [ 1 2 8 ,   2 5 5 ]   is   s m alle r   th a n   a   v al u e   P M I N s o   th i m a g h i s to g r a m   m u s b eq u alize d .   B ased   o n   a n   ex p er i m en u s i n g   3 0   i m a g es   o b tain ed   th e   v a lu o f   P 1   an d   P 2   is   3 9 , 6 4 % a n d   2 0 %,  r e s p ec tiv el y .   A P r ata m a s u n u   et   al   [ 9 ] ,   f u zz y   r eg io n   b o u n d ar y   is   d ef i n ed   b ased   o n   th f u zz y   r e g io n   ce n tr e.   Fo r   th f u zz y   r e g io n   ce n tr e   V C   an d   n u m b er   o f   p ix el s   o n   g r a y le v el   g ,   h ( g ) ,   b o u n d ar ies   o f   in it ial  s ee d   f o r   d ar k   an d   b r ig h t   r e g io n ,   V B ,   an d   V W ,   ar d ef in ed   as     1 1 1 0 0 a n d V L V g L V g W V g V g B C C C C g h g h g V g h g h g   ( 7 )     T h f u zz y   r eg io n   b o u n d ar y   s e ar ch   p r o ce s s   is   d o n alo n g   g r a y lev e l s .   T h f u zz y   r eg io n s   s elec ted   ar r eg io n   w it h   t h h i g h est  I o F .   T h g en e r al  alg o r ith m   o f   P r ata m as u n u   etal [ 9 ]   p r o p o s ed   m et h o d   as f o llo w s   Step   1 .   C o m p u te   th i m a g h i s to g r a m   Step   2.   Mo v e   B an d W   th r o u g h o u t   g r a y le v el   Step   3 .   C o m p u te   I o F ,   γ ,   in   ea ch   g r a y l ev el     Step   4 .   Dete r m i n e   th ce n tr o f   f u zz y   r eg io n ,   V C   ar g   m a x ( γ )     Step   5 .   C o m p u te   th b o u n d ar ies o f   s e ed   s u b s ets ,    B V   an d   W V   Step   6 .   Fo r   all  g r a y le v el i f   in   f u zz y   r e g io n   ca lcu late   i f B   an d   i f W   Step   7 .   T h r esh o ld   th i m a g w it h   T   ar g   m a x   ( i f B , i f W )     w h er   n g A A n g n g i i g g g g h A M g h f S M g f S 1 1 1 2 * a n d       2 . 3 .     Ada ptiv t hresh o ldi ng   by   Anitha   et   al .   An it h et  al   [ 1 2 ]   p er f o r m ed   r ef in e m e n s e g m en tatio n   i n   m ass   d etec tio n   i n   m a m m o g r a m s   b ased   o n   His to g r a m   P ea k   An al y s i s   ( HP A )   u s i n g   ad ap tiv w i n d o w   b ased   th r esh o ld in g   ap p r o ac h T h th r esh o ld   is   co m p u ted   f o r   ea ch   p ix el   in   t h r eg io n   o f   in ter e s t,  to   r ec o g n ize  if   t h p ix e i s   s u s p icio u s   ( 1 )   o r   n o r m al  ( 0 )   b y   s etti n g   s m all  w i n d o w ,   W ,   s i ze d   1 5 × 1 5 .   T h is   w i n d o w - b ase d   ad ap tiv th r es h o ld in g   i s   b as ed   o n   th i n te n s i t y   co n tr ast  t h at  m ar k s   t h i n te n s it y   d i v er g e n ce   b et w ee n   m a s s   an d   b ac k g r o u n d .   T o   in cr ea s th s elec tio n   o f   th r es h o ld s   f o r   ea c h   p ix el,   I ( x y ) ,   th alg o r it h m   to   r ef i n t h r es u lt  s e g m e n tatio n   o f   p ix el,   B fine ( x y ) ,   is   p r esen ted   as f o llo w s .     el s e y x W y x I y x B el s e I y x W y x I y x B T y x W m e a n f i n e m e a n d i f f f i n e C d i f f 0 , ) , 1 , E l s e 0 , ) , 1 , T h en   ,    If   ( 8 )     w h er y x W y x W y x W d i f f , , , m i n m a x   an d   T C   ( I m ax   m ea n   o f   all  p ix el  g r ea ter   th a n   I m ax ) / 2 δ  is   b ias  th r es h o ld   co ef cie n t.  I t   ta k es  v alu e s   i n   th e   r an g o f   0   to   1 .   T h e   v alu e   is   s et   e m p ir ical l y   as   δ =0 . 5 .   I m ean   an d   I m a x   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       I n co r p o r a tin g   I n d ex   o f F u z z in ess   a n d   A d a p tive  Th r esh o ld in g   .   ( Umi  S a la ma h )   2409   ar th m ea n   an d   m a x i m u m   in ten s it y   o f   t h i m a g e.   W max ( . ) ,   W m in ( . ) ,   an d   W m ean ( . )   a r th m a x i m u m ,   m i n i m u m ,   a n d   m ea n   in ten s it y   v alu e s   i n   t h s m all  w i n d o w ,   r esp ec ti v el y .   T h co m p u te d   th r es h o ld   f o r   ea c h   p ix el  m a k es   r e fin e m en s eg m en tatio n   t h at  g iv e s   a n   e x ac s eg m e n tatio n   o f   th s u s p icio u s   lesi o n .       3.   RE S E ARCH   M E T H O D   3 . 1 .     M a t er ia l   Data   f o r   th i s   r esear ch   ( o r ig i n al  i m a g an d   g r o u n d   tr u th )   ar p r o v id ed   f r o m   g r a y s ca le  i m ag es  f r o m   L o p es  et  al   [ 2 ] ,   an d   P r atam asu n u   et  al   [ 9 ] .   Mo r eo v er ,   e x p er i m e n d ata  ar i m a g e s   o f   m alar ia  p ar asit e   ca n d id ate  w ith   g r a y s ca le  J P f o r m at.   T h d ata  ar o b tain ed   f r o m   Ma lar ia  s lid o f   E i j k m an   I n s ti tu te  f o r   Mo lecu lar   B io lo g y .   T h ex tr a ctio n   o f   t h t h ick b lo o d   s m ea r   is   b ased   o n   h ier ar c h ical  clas s if ica tio n   b ased   o n   th m o r p h o lo g ical  c h ar ac ter is tics   o f   co n n ec ted   co m p o n en t s .   T h g r o u n d   tr u t h s   w er b u il b ased   o n   Ma lar ia  Diag n o s is   G u id eli n b y   e x p er t in s tr u ctio n .     3 . 2 .     P r o po s ed  M e t ho d   T h p u r p o s o f   t h i s   p ap er   is   to   p er f o r m   b i n ar y   s e g m e n tat io n   o n   an   i m ag e   t h at  d i v id es  th e   i m ag e   i n to   f o r eg r o u n d   an d   b ac k g r o u n d   ar ea s .   T h is   t y p e   s e g m en ta tio n   n ee d s   w ell - d ef i n ed   i m ag e,   i.e .   h av i n g   b i m o d al   ( o r   n ea r l y )   h is to g r a m s .   Ver y   ir r eg u lar   h i s to g r a m   i s   d ef i n ed   b y   T o b ias  an d   Sier [ 8 ]   as  th ca s e s   w h er t h i m a g h is to g r a m   m a y   o n l y   h a v lo ca m i n i m u m ,   o r   ev en   n o h a v an y   m i n i m u m   at  all.   E x a m p le  o f   v er ir r eg u lar   h is to g r a m   i s   s h o w n   as  F ig u r e   1 an d   1 d .   T h p r o p o s ed   m e th o d   co n s is t s   o f   t w o   m ain   p ar ts ,   i.e .   p er f o r m   t h in itial t h r es h o ld in g   o n   t h i m a g u s in g   I o F   an d   r ef i n e m e n t p ix els  u s i n g   A d ap tiv t h r es h o ld in g .                                                           a                                                                                                             b                                                                                                         c                                                                   d     Fig u r 1 .   Mo d al  o f   h is to g r a m   i m a g e:  a.   b i m o d al,   b .   n ea r l y   b im o d al,   c.   u n i m o d al,   d .   Mu lti m o d al       3 . 2 . 1   M e a s ure m e nt  o f   I nd ex   o f   F u zz ines s   T w o   m e m b er s h ip s   ar b u ilt  t o   ca lcu late  t h I o F ,   i.e .   d ar k   r eg io n   ( B )   an d   b r ig h r e g io n   ( W )   as  s h o w n   in   F ig u r 2 a .   T h a n d   Z   f u n ctio n s   ar u s ed   to   m o d el  d ar k   an d   b r ig h r eg io n ,   r esp ec ti v el y   [ 1 1 ] Fo r m u la tio n   o f   b o th   f u n ct io n s   i n   ( 9 )   a n d   ( 1 0 ) .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8 :   2 4 0 6 - 2418   2410   c x c x b a c a x b x a a c a x a x c b a x S x AS , 1 , 2 1 , 2 , 0 , , ; 2 2         ( 9 )     w it h   i n it ial  p ar a m eter s   a n d   c   ar tak en   f r o m   th lo w e s a n d   h i g h e s le v el  o f   th i m a g h is to g r a m ,   w h ile  b   i s   d ef in ed   as   b =( a+ c) /2 .            c b a x S c b a x Z x AZ , , ; 1 , , ;     ( 10 )     I n   th i s   w o r k ,   I o F   is   ca lcu late d   u s in g   E q u atio n   ( 4 )   f o r   ea ch   f u zz y   s u b s et  r eg io n   b y   u t iliz in g   t h ap p r o p r iate   f u zz y   m e m b er s h ip .   T h f o r m u l atio n   o f   th I o F   f o r   ea ch   g r ay lev el   o f   d ar k   an d   li g h ar ea s   r esp ec tiv el y   s u c h   as   E q u atio n s   ( 1 1 )   an d   ( 1 2 ) .     1 0 2 L g B B g g h N   ( 1 1 )         a.       b.   c.     Fig u r 2 .   T h r esh o ld   d eter m i n a tio n   p r o ce s s a.   Me m b er s h ip   f u n ct io n   o f   d ar k   a n d   b r ig h t a r e a s ,       b .   C alcu latio n   p r o ce s s   o f   I n d ex   o f   F u zz i n ess   ea c h   g r a y le v el,   c .   Fin d in g   th m a x i m u m   I n d ex   o f   F u zz i n ess       1 0 2 L g W W g g h N   ( 1 2 )     Mu ltip licat io n   o f   b o th   i n d ex e s   d eter m i n es t h to tal  i n d ex   f o r   ea ch   g r a y lev e l .     W B T   ( 1 3 )     1 0 1 0 2 4 L g W L g B T g g h g g h N   (1 4 )     T h p r o ce s s   o f   ca lcu latin g   I o F   f r o m   ea c h   g r a y le v el   p o s itio n   is   p er f o r m ed   b y   m o v i n g   m e m b er s h ip   f u n ctio n s   ( μ B   an d   μ W th r o u g h o u t   g r a y le v el s   th at   ar r estra i n ed   b y   p o in T   as  s h o w n   i n   Fi g u r 2b T h th r es h o ld   ca n   b d eter m in ed   b y   g r a y le v el   w it h   t h m a x i m u m   I o F   as  s h o w n   i n   Fig u r 2 c .   C o ar s s eg m e n ted   i m ag e,   B o b tain ed   b y   p er f o r m i n g   th is   t h r es h o ld   o n   th e   i m ag e.   Fig u r is   an   e x a m p le  o f   i m a g s eg m e n tat io n   r es u lt   u s i n g   I o F   b ased   th r esh o ld .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       I n co r p o r a tin g   I n d ex   o f F u z z in ess   a n d   A d a p tive  Th r esh o ld in g   .   ( Umi  S a la ma h )   2411       Fig u r 3 .   E x a m p le  o f   r es u lt se g m e n tat io n       3 . 2 . 2   Ref ine m ent   P i x el   C o ar s s eg m e n tatio n   r esu lt  f r o m   t h p r ev io u s   p r o ce s s   is   co m p ar ed   w it h   g r o u n d   tr u t h .   T h er ar tw o   t y p es  o f   m is cla s s i f icat io n ,   i . e .   th b ac k g r o u n d   is   p r ed icted   as  th o b j ec ca ll ed   f alse  p o s itiv ( FP )   an d   th e   o b j ec is   p r ed icted   as  b ac k g r o u n d   ca lled   f al s n eg a tiv e   ( FN) .   Fro m   th e   d ata  i n   F ig u r 4 ,   th th r es h o ld   o b tain ed   u s i n g   I o F   is   1 0 9 .   T h n u m b er   o f   FP   an d   FN  ar 9 3   an d   1 8 5 ,   r esp ec tiv el y .   T h d is tr ib u tio n   of   n u m b er   o f   m is cla s s i f i ca t io n   p ix el  a n d   t h co r r esp o n d in g   n u m b er   o f   tr u e   clas s i f ied   p i x el  i s   p r ese n ted   i n     Fig u r 4           Fig u r 4 .   Dis tr ib u tio n   o f   n u m b er   o f   m i s clas s i f icatio n   p ix el       Misclas s i f i ca tio n   o cc u r s   i n   p ix els   w it h   i n te n s itie s   ar o u n d   th t h r es h o ld   [ 1 3 ] .   I h ap p en s   b ec au s e   p ix els  at  th s a m in te n s it y   c an   b elo n g   to   f o r eg r o u n d   o r   b a ck g r o u n d   d ep en d in g   o n   t h r elatio n   o f   p ix el  to   th s u r r o u n d in g   p ix e ls .   S u c h   ca s es  o f ten   o cc u r   i n   i m ag e s   th a h a v d i f f er e n i llu m i n atio n ,   n o i s e,   o r   th e   co n d itio n   o f   s o m o b j ec ts   h a v a n   i n ten s it y   s i m ilar   to   t h e   b ac k g r o u n d .   T h er ef o r e,   r ef i n e m e n o n   t h ese   p ix els  i s   n ee d ed .   T h f ix ed   th r es h o ld   is   r at h er   u n l ik el y   i n   t h is   s it u atio n ,   lo ca l   th r es h o ld   is   m o r e   ap p r o p r iately   u s ed   to   s u it th v ar y i n g   lig h ti n g   co n d i tio n s   an d   ch an g in g   b ac k g r o u n d   [ 1 4 ] - [ 1 8 ] .   R ef i n e m e n o f   th s e g m en ta t io n   r esu lt s   f o r   ea ch   p ix el,   B fine ( x y ) ,   w i t h   th in ten s it y   a r o u n d   th e   th r es h o ld   is   b ased   o n   lo ca co n tr ast  m e th o d s   t h at  u t ilize  t h s tati s tical  p r o p er ties   o f   p r ev io u s   s eg m e n tatio n   r esu lt s .   T h r ef i n e m e n o p er at io n   is   p e r f o r m ed   o n   s o m n ei g h b o u r h o o d   ( w × w   w i n d o w ) .   T h co m p ar is o n   is   m ad b et w ee n   th a v er ag p ix el  in te n s it y   i n   th w i n d o w   o f   an   o r ig i n al  i m ag e   ( W m ean an d   th av er ag p ix e l   in te n s it y   i n   th f o r eg r o u n d   r eg io n   o f   t h i n itial  s eg m e n tatio n   r esu l ts   ( R OI m ean )   as  in   Fig u r 5 .   T h r ef in e m en t   alg o r ith m   f o r   th in itial p ix el  s eg m e n tat io n   r es u lts ,   y x B f i n e , ,   as in   ( 1 6 ).     e l s e R O I y x W y x B m e a n m e a n f i n e 0 , 1 ,   ( 16 )     Mo r eo v er ,   th r ef i n e m e n a lg o r ith m   m a y   also   u s ad ap ti v e   th r es h o ld in g   ( 8 )   p r o p o s ed   b y   An it h et   al   [ 1 3 ]   b ased   o n   h ( T ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8 :   2 4 0 6 - 2418   2412       Fig u r 5 .   R OI   an d   th h is to g r am       3 . 2 . 3   P ro po s ed  T hre s ho ldi ng   Alg o rit h m   T h g en er al  alg o r it h m   o f   th p r o p o s ed   m eth o d   d escr ib es a s   f o llo w s .   Step   1 .     C o m p u te   th i m a g h i s to g r a m     Step   2 .     Mo v e   B an d   W   th r o u g h o u g r a y le v el s   Step   3 .     C o m p u te   I o F ,   γ ,   in   ea ch   g r a y l ev el     Step   4 .     Fin d   T   ar g   m ax ( γ )   Step   5 .     T h r esh o ld   th i m a g w i t h   T   Step   6 .     Fin d   n u m b er   o f   p ix el  at   T h ( T )   Step   7 .     Fo r   all  p i x els  th a h a v in ten s ities   o n   i n ter v al  V C   d o   r ef i n e m e n to   t h s e g m e n tatio n   r esu lt  i n   Step   5 .   I f   h ( T )     is   lo w ,   th e n   u s E q u atio n   ( 8 ) ,   else u s E q u ati o n   (1 6 ) .       4.   RE SU L T A ND  D I SCU SS I O N   T o   ill u s tr ate  t h p er f o r m a n ce ,   u s ed   e x p er i m e n d ata  ar f r o m   r elate d   r esear ch   p ap er s ,   i.e .   s i x   i m a g e s   f r o m   L o p ez   et   al   [ 2 ]   an d   P r ata m as u n u   e t   al   [ 9 ]   an d   f iv e   n o i s y   im a g es  f r o m   P r ata m as u n u   et   al   [ 9 ] .   Mo r eo v er ,   th ex p er i m e n also   u s es  ten   p ar asit ca n d id ate  i m a g es  th at   h av b ee n   ex tr ac ted   f r o m   m a lar ia  s lid o f   s o m e   th ic k b lo o d   s m ea r .   C o m p ar is o n   m e th o d   u s es   Ot s u   an d   t h r es h o ld in g   m e th o d   b ased   f u zz y   s i m ilar it y   m ea s u r e.   S o m g i v e n   p ar am e ter s   ar as  f o llo w s .   T h s ize  o f   w i n d o w   is   3 ×3 ,   α = 4 ,   an d   th lo w   li m it  h ( t)   is   1 0 0 .     T h p er f o r m a n ce   m ea s u r o f   s eg m e n tat io n   u s es  A cc u r ac y   Se g m e n tat io n   ( A cc )   th at   m ea s u r e   th r atio   o f   p ix el s   th at  tr u l y   cla s s i f ied .   A cc   ca n   b ex p r ess ed   as     % 100 ) ( o o T o T o F B F F B B A c c   (1 7 )     w h er     ,             an d          a r th f o r e g r o u n d   an d   b ac k g r o u n d   p ix el s   in   th g r o u n d   tr u th   i m ag an d   th e   s eg m e n tatio n   r es u lt ,   r esp ec ti v el y .   T h r an g o f   A cc   v al u is   [ 0 ,   1 0 0 ] .   I f   t h A cc   v al u i s   1 0 0   th e n   t h e   s eg m e n tatio n   r es u lt  i s   s a m w it h   t h g r o u n d   tr u t h   i m ag e.   S ix   tes tin g   i m a g es  f r o m   L o p ez   et  al   [ 2 ]   an d   P r atam as u n u   et  al.   [ 9 ]   ar u s ed   i n   th f ir s e x p er i m e n t.  Seg m en tatio n   i s   p er f o r m ed   u s in g   s e g m en ta tio n   m et h o d   p r o p o s ed   b y   P r ata m a s u n u   etal .   ( Fu zz y   Si m ilar it y   Me asu r e,   FS M) ,   p r o p o s ed   m e th o d   ( Fu zz y   I n d ex e s   an d   A u to m atic  T h r es h o ld in g ,   FIA T ) ,   an d   Ots u   T h r esh o ld in g   ( O ts u ) .   T h r esu lt  i s   s h o w n   in   Fi g u r 6   T h h is to g r a m   o f   an   o r i g in a l i m ag i s   p r esen ted   as F ig u r 7 .   Vis u a ll y ,   th r e s u lt   o f   s eg m e n tatio n   u s i n g   FS M   m e th o d   is   a l m o s th s a m as  t h p r o p o s ed   m eth o d .   Ots u   t h r es h o ld in g   g et s   s li g h tl y   w o r s r es u lt s   th a n   b o th .   Q u an t itati v el y ,   t h s e g m en ta tio n   ac cu r ac y   o f   s u c h   m et h o d s   is   p r esen ted   i n   T ab le  1 .   Seg m e n tatio n   ac c u r ac y   u s i n g   I o F   ( F u zz y   I n d ex e s ,   FI)   an d   s e g m e n tatio n   m et h o d   th at  p r o p o s ed   b y   L o p es  etal .   w ith o u an d   w it h   h is t o g r a m   eq u aliza t io n   ( E M1   an d   E M2 )   is   ad d e d   in   th at  tab le.   T h er ar s ev er al  an al y ze s   r el ated   to   th u s o f   co m p ar ed   s eg m e n tat io n   m et h o d   b ased   o n   T ab le  1 Firstl y ,   t h u s o f   FI   ca n   p r o v id s atis f ac to r y   ac cu r ac y   r es u l ts .   I p r o v en   f r o m   g r ea ter   th a n   9 0 ac cu r ac y   f o r   all  s a m p le  i m ag e s Seco n d l y ,   t h u s o f   f u zz y   s i m ilar i t y   m ea s u r e - b ased   m e th o d ,   E M2   an d   FS M,   h av e   i m p r o v ed   ac c u r ac y   a n d   o b tai n ed   t h h i g h e s r es u lt s   o n   i m ag es   th a t h e y   h av e   d ee p   v all e y   h is to g r a m s   a n d   clea r   o b j ec ts       th an   th b ac k g r o u n d   ( Gea r w h ee l,  P o tato es,  a n d   Sto n i m a g e) .   Ho w e v er ,   th a cc u r ac y   d ec r ea s e   co m p ar ed   to   s eg m e n tatio n   r esu lt s   b y   FI  m e th o d   o n   i m ag es  t h at   h a v v er y   ir r eg u lar   h i s to g r a m   a n d     lo w - co n tr as t .   Fi n al y ,   th u s o f   th p r o p o s ed   m et h o d ,   FIA T ,   ca n   im p r o v o v er all  ac cu r ac y   co m p ar ed   to   FI   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       I n co r p o r a tin g   I n d ex   o f F u z z in ess   a n d   A d a p tive  Th r esh o ld in g   .   ( Umi  S a la ma h )   2413   an d   ac h ie v es  t h h i g h e s ac c u r ac y   o n   i m a g es  t h at  ha ve   v e r y   ir r e g u lar   h is to g r a m   a n d   lo w - co n tr a s t   b et w ee n   o b j ec t a n d   b ac k g r o u n d .       Fig u r e   6.   R esu lt se g m e n tat io n   o n    B lo ck s ,   Gea r w h ee l,  P o tato es,  R ice,   Sto n e,   a n d   Z i m b a   i m ag es ,   r esp ec ti v el y         Fig u r 7 .   His to g r a m   o f   f ir s t g r o u p   i m ag e s       Seco n d   ex p er i m en t   u s es  s y n t h etic  r e f er en ce   i m a g f r o m   P r ata m as u n u   et   al   [ 10 ] .   Fo u r   i m ag e s   el s e   ar co m p o s ed   w ith   d if f er en g r a y le v el   in ter v als   f r o m   t h is   r ef er en ce   i m a g e T h ese  i m a g es  ar o b tain ed   b y   ad d in g   i n cr ea s i n g   Ga u s s ia n   n o is es  as  s h o w n   i n   F ig u r 8 I ca n   b s ee n   t h at  i n cr ea s ed   n o i s ca u s e s   d ec r ea s e   in   th s teep n es s   o f   th v alle y   f o r m ed   o n   t h i m a g h i s to g r a m .   I n cr ea s in g   n o is d ec r e ases   th e   s ep ar atio n   b et w ee n   o b j ec t a n d   b ac k g r o u n d .     T h s eg m en tatio n   p er f o r m a n ce   r esu lt s   o f   s e v er al  m et h o d s   to   t h is   d ata   ar s h o w n   in   T ab le  2 .   Seg m en tatio n   ac cu r ac y   w i th   FS i s   o u ts ta n d i n g   w h en   t h e   i m a g e   h i s to g r a m   h as   c lear   s ep ar atio n   b et w ee n   o b j ec ts   an d   b ac k g r o u n d s   m ar k ed   b y   d ee p   v alle y   o n   t h h i s t o g r a m   a s   s h o w n   i n   Fi g u r e   8 d   an d   8 e .   Me an w h i le,   th p r o p o s ed   m eth o d   is   o u t s t an d in g   i n   t h o p p o s ite  co n d it io n .   B ased   o n   t h av er a g ac cu r ac y   o f   t h f iv e   i m a g es, t h p r o p o s ed   m et h o d   is   o u ts ta n d i n g   t h an   FS a n d   Ots u .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 A u g u s t   201 8 :   2 4 0 6 - 2418   2414       Fig u r e   8 .   S y n th et ic  r ef er en ce   i m ag e : a .   T h o r ig in al  i m ag e,   b .   Gr o u n d   tr u t h ,   c.   His to g r a m   o f   th o r ig in al  i m a g e,   d g .   His to g r a m   o f   o r ig in al  i m ag t h at  g i v Gau s s ia n   D is tr ib u tio n   n o i s es   g ( 0 . 0 1 ,   0 . 0 1 ) g ( 0 . 0 5 ,   0 . 0 5 ) g ( 0 . 10 ,   0 . 10 ) ,   an d   g ( 0 . 15 ,   0 . 15 ) ,   r esp ec tiv e ly       T ab le  2 .   Seg m en tatio n   A cc u r a c y   f r o m   Seco n d   Gr o u p   Sa m p l e   No   I mag e   A c c   ( %)   F SM   F I A T   O t su   1   O r i g i n a l   1 0 0   1 0 0   1 0 0   2   O r i g i n a l +   g ( 0 . 0 1 ,   0 . 0 1 )   9 9 . 9 9   9 9 . 9 6   9 9 . 8 9   3   O r i g i n a l +   g ( 0 . 0 5 ,   0 . 0 5 )   9 9 . 6 4   9 9 . 5 6   9 9 . 0 4   4   O r i g i n a l +   g ( 0 . 10 ,   0 . 10 )   8 8 . 4 9   9 0 . 2 5   8 2 . 9 7   5   O r i g i n a l +   g ( 0 . 15 ,   0 . 15 )   8 4 . 9 1   8 5 . 0 5   7 6 . 4 6   A v e r a g e   9 4 . 6 1   9 4 . 9 6   9 1 . 6 7       Fig u r 9   s h o w s   g r ap h s   o f   t h I o F   f o r   ea ch   g r a y lev el   f r o m   t h f i v i m a g es   in   th e   s ec o n d   e x p er i m e n t .     I ca n   b e   s ee n   t h at   th e   ad d itio n   o f   n o is to   t h o r ig i n al   i m a g ca u s e s   t h I o F   g r ap h   c h a n g e,   b u t   t h g r a y le v el   p o s itio n   w ith   m a x i m u m   v a lu d o es  n o h av m u c h   ef f ec t   s in ce   it  d o es  n o m o v m u c h   f r o m   t h p o s itio n   w it h o u n o i s e.   I s h o w s   t h at  t h u s o f   I o F   to   d eter m i n e   t h th r es h o ld   is   r o b u s to   n o is e.   R ef in e m e n p ix e l - p ix el  o n   s e g m e n tatio n   r e s u l ts   ar o u n d   th t h r es h o ld   o f   t h n o is y   i m a g to   b th r i g h c h o ice  to   i m p r o v th e   ac cu r ac y   o f   s eg m e n tatio n   r esu lts .           Fig u r 9 .   I n d ex   o f   F u zz in e s s   Gr ap h   f r o m   i m a g e s   o f   t h s ec o n d   ex p er i m e n t       I n   th t h ir d   ex p er i m e n t,  w u s ed   g r a y s ca le  i m a g es   o f   p ar as it ca n d id ate   f r o m   t h ick b lo o d   s m ea r   as   s h o w n   F ig u r 1 0 A   m alar ia   p ar asit i s   c h ar ac ter ized   b y   n u cle u s   w it h   a ttach ed   c y to p las m   [ 1 9 ] .   T h p r esen ce   o f   th e   c y to p las m   is   i m p o r ta n f o r   d is ti n g u is h in g   p ar asit e's  n u cle u s   f r o m   a n   o b j ec w h o s e   s h ap e   a n d   s ize  r ese m b le  p ar asit e ' s   n u cle u s   [ 2 0 ] ,   [ 2 1 ] .   T h s ize  o f   ea ch   f ile  is   1 4 0 ×1 4 0   p ix els  th at  d er iv ed   f r o m   1 6   tim e s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       I n co r p o r a tin g   I n d ex   o f F u z z in ess   a n d   A d a p tive  Th r esh o ld in g   .   ( Umi  S a la ma h )   2415   b icu b ic  m ag n i f icat io n   f r o m   a n   ex tr ac tio n   o f   m alar ia  p ar asit ca n d id ate  3 5 × 3 5   p ix els.    M o s o f   th ese  i m a g e s   h av v er y   ir r eg u lar   h i s to g r a m   an d   lo w - co n tr ast .   T h is   ca n   b s ee n   f r o m   t h i m a g h i s to g r a m s   i n   Fi g u r 1 1 b .                                                                         a                                                                                                                                      b     Fig u r 1 0 .   Ma lar ia  p ar asit ca n d id ate:  a.   R GB   i m a g es,  b .   Gr a y s ca le  i m a g e       M o s o f   t h s e g m en tatio n   r esu lt s   w it h   t h F SM  m et h o d   ar u n d er   s eg m e n tatio n   as   s h o w n   i n     Fig u r 1 1 d s o   th r esu lti n g   o b j ec is   s m al ler   th a n   t h g r o u n d   tr u t h .   E v e n   s o m i m ag es  lo s c y to p las m     ( 3 r d ,   6 th ,   an d   8 th   ca n d id ate) .   T h is   co n d itio n   is   o p p o s ite  w it h   r es u lt  s e g m e n tatio u s in g   Ots u   m et h o d   th at     o v er - s e g m en tatio n   as  s h o w n   in   Fi g u r 1 1 f .   R e s u lts   s e g m en tatio n   o f   th p r o p o s ed   m et h o d   as  s h o w n   i n     Fig u r 1 1 e   ar m o r s i m ilar   to   th g r o u n d tr u t h   t h a n   t w o   o th er   m e th o d s   f o r   al m o s t   an y   i m a g e.     Dif f er e n t   r esu lt s   ar s h o w n   o n   th e   5 th   an d   6 th   ca n d id ate  i m a g es.  B o th   i m a g es   h a v b i m o d al  ( o r   n ea r l y )   h i s to g r a m   w it h   d ee p   v al le y   b et w ee n   t h e m .   A cc u r ac y   s e g m e n tatio n   5 t h   p ar asit ca n d id ate  i m a g u s i n g   FS m et h o d   is   h ig h er   t h a n   o t h er s .   I h a s   a   clea r   d is ti n ctio n   b et w ee n   o b j ec ts   an d   b ac k g r o u n d Me a n w h ile,   i n   t h e   6 th   ca n d id ate  i m a g e,   t h o b j ec is   clea r l y   v is ib le  al th o u g h   t h co n tr ast  i s   n o to o   h i g h ,   th e   b ac k g r o u n d   co n d itio n s   ar h o m o g e n eo u s .   Fo r   th i s   i m ag e,   t h Ot s u   m et h o d   p r o d u ce s   s e g m e n tatio n   r e s u l ts   t h a ar m o r s i m ilar   to   g r o u n d   tr u th .                                            b                                     c                                     d                                                                    f     Fig u r e   11 R esu lt  s eg m e n tatio n   o f   p ar asit ca n d id ate : a .   T h o r ig in al  i m a g e,   b .   His to g r a m   i m a g e,   c.   Gr o u n d tr u t h ,   d - f .   R es u lt se g m en tatio n   o f   FS M,   p r o p o s ed   m et h o d ,   an d   Ots u ,   r esp ec ti v el y       B esid ac cu r ac y   s e g m en tatio n ,   w d ef in p er f o r m an ce   t h at  m ea s u r e s   t h d is ta n ce   b et w ee n   th id ea th r es h o ld   (T I deal ) ,   i . e .   th o p tim al  t h r es h o ld   p er f o r m ed   m a n u a ll y   b ase d   o n   v is u al  i n s p ec tio n   a n d   th r esh o ld   g e n er ated   b y   th s e g m e n tatio n   m et h o d   (T Co m p )   ca lled   E s ti m atio n   E r r o r   ( E E ) .   Sm al ler   th v al u o f   E E   m ea n s   th b etter   th e   s eg m e n tatio n   r es u lt s .   T h f o r m u latio n   o f   E E   as d ef i n ed   in   E q u atio n   ( 18 ).   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.