Citra medis yang tersegmentasi dengan baik akan didapatkan informasi Batasan-batasan objek dengan jelas, misalnya untuk keperluan deteksi sel tumor pada pasien untuk mendapatkan jenis-jenis segmentasi kanker payudara berdasarkan ciri-cirinya. untuk itu pada penelitian ini telah dibuat suatu sistem untuk memisahkan objek dari noise pada gambar menggunakan metode Watershed. Prosesnya dimulai dengan menginput citra digital kanker, selanjutnya dikonversi ke citra grayscale. Kemudian masuk ke fitur reduksi noise menggunakan Median Filtering dan proses segmentasi terhadap citra Median filter. Selanjutnya, dipilih hasil segmentasi dan yang merupakan proses terakhir adalah di tentukan area mana yang akan menjadi hasil. Hasil segmentasi berhasil memisahkan objek kanker dengan menggunakan metode Watershed. Keseluruhan proses ini dilakukan dengan menggunakan MATLAB.

A well segmented medical image will obtain clear object boundaries, for example for the purposes of detecting tumor cells in patients to obtain types of breast cancer segmentation based on their characteristics. for that in this study system has been created to separate objects from noise in images using the method Watershed. The process begins by inputting a digital image of the cancer, then converted to a grayscale image. Then enter the noise reduction feature using Median Filtering and the segmentation process of the Median filter image. Next, segmentation results are selected and the final process is to determine which areas will be the results. The segmentation results successfully separated the cancer objects using the Watershed method. This whole process is done using MATLAB