Thresholding adalah proses mengubah citra berderajat keabuan menjadi citra biner atau hitam putih sehingga dapat diketahui daerah mana yang termasuk obyek dan background dari citra secara jelas. Citra hasil thresholding biasanya digunakan lebih lanjut untuk proses pengenalan obyek serta ekstraksi fitur. Metode thresholding secara umum dibagi menjadi dua, yaitu :
1. Thresholding global
Thresholding dilakukan dengan mempartisi histogram dengan menggunakan sebuah threshold (batas ambang) global T, yang berlaku untuk seluruh bagian pada citra.
2. Thresholding adaptif
Thesholding dilakukan dengan membagi citra menggunakan beberapa sub citra. Lalu pada setiap sub citra, segmentasi dilakukan dengan menggunakan threshold yang berbeda.
Yang menjadi fokus dalam tugas akhir ini adalah metode thresholding global. Thresholding diimpelementasikan setelah dilakukan proses perbaikan kontras citra menggunakan fungsi Contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Thresholding dikatakan global jika nilai threshold T hanya bergantung pada f(x,y), yang melambangkan tingkat keabuan pada titik (x,y) dalam suatu citra. Berikut ini akan disajikan contoh partisi histogram untuk memperoleh threshold dalam Gambar 2.9.
Histogram yang berada pada sisi kiri Gambar 2.9 mewakili citra f(x,y) yang tersusun atas obyek terang di atas background gelap. Piksel-piksel obyek dan backgrounddikelompokkan menjadi dua mode yang dominan. Cara untuk mengekstraks obyek daribackground adalah dengan memilih nilai threshold T yang memisahkan dua mode tersebut. Kemudian untuk sembarang titik (x,y) yang memenuhi f(x,y) > T disebut titik obyek, selain itu disebut titik background. Kesuksesan metode ini bergantung pada seberapa bagus teknik partisi histogram. Citra hasil thresholding dapat didefinisikan sebagaimana Persamaan 2.1 .
