NAMA : SUMIATI MARASABESSY
NIM : 2014-64-028
BAB I PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA
1.1 Citra:
pengertian tentang citra menurut Hornby (1974), 3 diantaranya adalah:
● Keserupaan atau tiruan seseorang atau suatu barang terutama dibuat dari batu dan kayu.
● Gambaran mentah atau gagasan. Konsep tentang suatu barang atau seseorang.
● Gambaran yang tampak pada cermin atau melalui lensa kamera.
1.1 Citra:
pengertian tentang citra menurut Hornby (1974), 3 diantaranya adalah:
● Keserupaan atau tiruan seseorang atau suatu barang terutama dibuat dari batu dan kayu.
● Gambaran mentah atau gagasan. Konsep tentang suatu barang atau seseorang.
● Gambaran yang tampak pada cermin atau melalui lensa kamera.
Simonett el. al (1983) mengutarakan dua pengertian tentang citra yaitu:
● Gambaran objek yang dibuahkan oleh pantulan atau pembiasan sinar yang difokuskan oleh sebuah lensa atau cermin.
● Gambaran rekaman suatu objek biasanya berupa gambar pada foto yang dibuahkan dengan cara optik, elektronik-optik, optik mekanik/elektronik pada umumnya digunakan pada radiasi .
● Gambaran objek yang dibuahkan oleh pantulan atau pembiasan sinar yang difokuskan oleh sebuah lensa atau cermin.
● Gambaran rekaman suatu objek biasanya berupa gambar pada foto yang dibuahkan dengan cara optik, elektronik-optik, optik mekanik/elektronik pada umumnya digunakan pada radiasi .
Citra sebagian keluaran dari suatu sistem perekaman data dapat bersifat (MUR92):
● Optik berupa foto
● Analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televise
● Digital yang dapat langsung disimpan pada suatu pita magnetik
● Optik berupa foto
● Analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televise
● Digital yang dapat langsung disimpan pada suatu pita magnetik
Berdasarkan sifat diatas maka citra dapat digolongkan atas citra diam dan citra bergerak.
● Citra diam adalah citra tunggal yang tidak bergerak
● Citra bergerak adalah rangkaian citra diam yang di tampilkan secara berurutan (sekuensial) sehingga memberi kesan pada mata kita
● Citra diam adalah citra tunggal yang tidak bergerak
● Citra bergerak adalah rangkaian citra diam yang di tampilkan secara berurutan (sekuensial) sehingga memberi kesan pada mata kita
1.2 Defenisi Pengolahan Citra
Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Sebagai contoh, citra burung nuri pada Gambar 1.2 (a) tampak agak gelap, lalu dengan operasi pengolahan citra kontrasnya diperbaiki sehingga menjadi lebih terang dan tajam (b).
Tujuan pengolahan citra
Umumnya operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan pada citra dimaksudkan untuk (JAI89):
● Elemen didalam citra perlu dikelompokan, dicocokan, atau diukur
● Perbaikan atau memodifikasi citra perlu dilakukan untuk meningkat kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung di dalam citra
● Sebagian citra perlu digabungkan dengan bagian citra yang lain
Umumnya operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan pada citra dimaksudkan untuk (JAI89):
● Elemen didalam citra perlu dikelompokan, dicocokan, atau diukur
● Perbaikan atau memodifikasi citra perlu dilakukan untuk meningkat kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung di dalam citra
● Sebagian citra perlu digabungkan dengan bagian citra yang lain
Di bidang komputer, sebenarnya ada tiga bidang studi yang berkaitan dengan data citra, namun tujuan ketiganya berbeda yaitu:
● Grafika Komputer (Computer Graphics)
● Pengolahan Citra (Image Processing)
● Pengenalan Pola (Pattern Recognition/ image interpretation)
● Grafika Komputer (Computer Graphics)
● Pengolahan Citra (Image Processing)
● Pengenalan Pola (Pattern Recognition/ image interpretation)
Hubungan antara ketiga bidang grafik computer, pengolahan citra, pengenalan pola ditunjukan pada gambar 1.3
Grafika Komputer bertujuan menghasilkan citra (lebih tepat disebut grafik atau picture) dengan primitif-primitif geometri seperti garis, lingkaran, dan sebagainya. Primitif-primitif geometri tersebut memerlukan data deskriptif untuk melukis elemen-elemen gambar. Contoh data deskriptif adalah koordinat titik, panjang garis, jari-jari lingkaran, tebal garis, warna, dan sebagainya. Grafika komputer memainkan peranan penting dalam visualisasi dan virtual reality.
data deskriptif
Grafika
citra
Contoh grafika komputer misalnya menggambar sebuah ‘rumah’ yang dibentuk oleh garis-garis lurus, dengan data masukan berupa koordinat awal dan koordinat ujung garis Gambar 1.4).
pengolahan citra
Pengolahan Citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Teknik-teknik pengolahan citra mentransformasikan citra menjadi citra lain. Jadi, masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran mempunyai kualitas lebih baik daripada citra masukan. Termasuk ke dalam bidang ini juga adalah pemampatan citra (image compression).
Pengolahan Citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Teknik-teknik pengolahan citra mentransformasikan citra menjadi citra lain. Jadi, masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran mempunyai kualitas lebih baik daripada citra masukan. Termasuk ke dalam bidang ini juga adalah pemampatan citra (image compression).
citra
Pengolahan
Citra
Pengolahan
Citra
citra
Pengubahan kontras citra seperti pada Gambar 1.2 adalah contoh operasi pengolahan citra. Contoh operasi pengolahan citra lainnya adalah penghilangan derau (noise) pada citra Lena (Gambar 1.4). Citra Lena yang di sebelah kiri mengandung derau berupa bintik-bintik putih (derau). Dengan operasi penapisan (filtering), yang akan dijelaskan di dalam Bab 7, derau pada citra masukan ini dapat dikurangi sehingga dihasilkan citra Lena yang kualitasnya lebih baik.
Pengenalan Pola mengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh mesin (dalam hal ini komputer). Tujuan pengelompokan adalah untuk mengenali suatu objek di dalam citra. Manusia bisa mengenali objek yang dilihatnya karena otak manusia telah belajar mengklasifikasi objek-objek di alam sehingga mampu membedakan suatu objek dengan objek lainnya. Kemampuan sistem visual manusia inilah yang dicoba ditiru oleh mesin. Komputer menerima masukan berupa citra objek yang akan diidentifikasi, memproses citra tersebut, dan memberikan keluaran berupa deskripsi objek didalam citra.
citra
Pengenalan
Pola
deskripsi objek
Pengenalan
Pola
deskripsi objek
Contoh pengenalan pola misalnya citra pada Gambar 1.5 adalah tulisan tangan yang digunakan sebagai data masukan untuk mengenali karakter ‘A’. Dengan menggunakan suatu algoritma pengenalan pola, diharapkan komputer dapat mengenali bahwa karakter tersebut adalah ‘A.
Interpretasi citra
Interpretasi citra adalah perbuatan mengkaji foto udara dan atau citra dengan maksud untuk mengidentifikasi obyek dan menilai arti pentingnya obyek tersebut.
Interpretasi citra adalah perbuatan mengkaji foto udara dan atau citra dengan maksud untuk mengidentifikasi obyek dan menilai arti pentingnya obyek tersebut.
Pengenalan objek pada citra
Ada tiga rangkaian kegiatan yang diperlukan dalam pengenalan obyek yang tergambar pada citra, yaitu:
● Deteksi, adalah pengamatan adanya suatu objek, misalnya pada gambaran sungai terdapat obyek yang bukan air.
● Identifikasi, adalah upaya mencirikan obyek yang telah dideteksi dengan menggunakan keterangan yang cukup. Misalnya berdasarkan bentuk, ukuran, dan letaknya, obyek yang tampak pada sungai tersebut disimpulkan sebagai perahu motor.
● Analisis, yaitu pengumpulan keterangan lebih lanjut. Misalnya dengan mengamati jumlah penumpangnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa perahu tersebut perahu motor yang berisi dua belas orang.
Ada tiga rangkaian kegiatan yang diperlukan dalam pengenalan obyek yang tergambar pada citra, yaitu:
● Deteksi, adalah pengamatan adanya suatu objek, misalnya pada gambaran sungai terdapat obyek yang bukan air.
● Identifikasi, adalah upaya mencirikan obyek yang telah dideteksi dengan menggunakan keterangan yang cukup. Misalnya berdasarkan bentuk, ukuran, dan letaknya, obyek yang tampak pada sungai tersebut disimpulkan sebagai perahu motor.
● Analisis, yaitu pengumpulan keterangan lebih lanjut. Misalnya dengan mengamati jumlah penumpangnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa perahu tersebut perahu motor yang berisi dua belas orang.
1.3 Computer Vision dan Hubungannya dengan Pengolahan Citra
Terminologi lain yang berkaitan erat dengan pengolahan citra adalah computer vision atau machine vision. Pada hakikatnya, computer vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (human vision). Human vision sesungguhnya sangat kompleks. Manusia melihat objek dengan indera penglihatan (mata), lalu citra objek diteruskan ke otak untuk diinterpretasi sehingga manusia mengerti objek apa yang tampak dalam pandangan matanya. Hasil interpretasi ini mungkin digunakan untuk pengambilan keputusan (misalnya menghindar kalau melihat mobil melaju di depan).
Computer vision merupakan proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra, klasifikasi, pengenalan (recognition), dan membuat keputusan.
Computer vision terdiri dari teknik-teknik untuk mengest imasi ciri-ciri objek di dalam citra, pengukuran ciri yang berkaitan dengan geometri objek, dan menginterpretasi informasi geometri tersebut. Mungkin berguna bagi anda untuk mengingat persamaan [JAI95] berikut:
Vision = Geometry + Measurement + Interpretation
Vision = Geometry + Measurement + Interpretation
Proses-proses di dalam computer vision dapat dibagi menjadi tiga aktivitas:
● Memperoleh atau mengakuisisi citra digital.
● Melakukan teknik komputasi untuk memperoses atau memodifikasi data citra (operasi-operasi pengolahan citra).
● Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu, misalnya memandu robot, mengontrol peralatan, memantau proses manufaktur, dan lain –lain.
● Memperoleh atau mengakuisisi citra digital.
● Melakukan teknik komputasi untuk memperoses atau memodifikasi data citra (operasi-operasi pengolahan citra).
● Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu, misalnya memandu robot, mengontrol peralatan, memantau proses manufaktur, dan lain –lain.
[SCH89] mengklasifikasikan proses -proses di dalam computer vision dalam hirarkhi sebagai berikut :
Dari penjelasan di atas, dapat kita lihat bahwa pengolahan citra dan pengenalan pola merupakan bagian dari computer vision. Pengolahan citra merupakan proses awal (preprocessing) pada computer vision, sedangkan pengenalan pola merupakan proses untuk menginterpretasi citra. Teknik-teknik di dalam pengenalan pola memainkan peranan penting dalam computer vision untuk mengenali objek.
Jika dihubungkan dengan grafika komputer, maka computer vision merupakan kebalikannya. Grafika komputer membentuk (sintesis) citra, sedangkan computer vision mengoraknya (analisis). Pada masa awal kedua bidang ini, tidak ada hubungan antara keduanya, tetapi beberapa tahun belakangan kedua bidang tersebut berkembang semakin dekat. Computer vision menggunakan representasi kurva dan permukaan dan beberapa teknik lain dari grafika komputer, sedangkan grafika komputer menggunakan teknik -teknik di dalam computer vision untuk memuat citra realistik (virtual reality) [JAI95].
1.4 Operasi Pengolahan Citra
Operasi-operasi yang dilakukan di dalam pengolahan citra banyak ragamnya. Namun, secara umum, operasi pengolahan citra dapat diklasifikasikan dalam beberapa jenis sebagai berikut:
1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement).
Operasi-operasi yang dilakukan di dalam pengolahan citra banyak ragamnya. Namun, secara umum, operasi pengolahan citra dapat diklasifikasikan dalam beberapa jenis sebagai berikut:
1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement).
Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan.
Contoh-contoh operasi perbaikan citra:
a. perbaikan kontras gelap/terang
b. perbaikan tepian objek (edge enhancement)
c. penajaman (sharpening)
d. pembrian warna semu (pseudocoloring)
e. penapisan derau (noise filtering)
Contoh-contoh operasi perbaikan citra:
a. perbaikan kontras gelap/terang
b. perbaikan tepian objek (edge enhancement)
c. penajaman (sharpening)
d. pembrian warna semu (pseudocoloring)
e. penapisan derau (noise filtering)
Gambar 1.6 adalah contoh operasi penajaman. Operasi ini menerima masukan sebuah citra yang gambarnya hendak dibuat tampak lebih tajam. Bagian citra yang ditajamkan adalah tepi-tepi objek.
2. Pemugaran citra (image restoration).
Operasi ini bertujuan menghilangkan/meminimumkan cacat pada citra. Tujuan pemugaran citra hampir sama dengan operasi perbaikan citra. Bedanya, pada pemugaran citra penyebab degradasi gambar diketahui.
Contoh-contoh operasi pemugaran citra:
a. penghilangan kesamaran (deblurring). b. penghilangan derau (noise)
Operasi ini bertujuan menghilangkan/meminimumkan cacat pada citra. Tujuan pemugaran citra hampir sama dengan operasi perbaikan citra. Bedanya, pada pemugaran citra penyebab degradasi gambar diketahui.
Contoh-contoh operasi pemugaran citra:
a. penghilangan kesamaran (deblurring). b. penghilangan derau (noise)
Gambar 1.7 adalah contoh operasi penghilangan kesamaran. Citra masukan adalah citra yang tampak kabur (blur). Kekaburan gambar mungkin disebabkan pengaturan fokus lensa yang tidak tepat atau kamera bergoyang pada pengambilan gambar. Melalui operasi deblurring, kualitas citra masukan dapat diperbaiki sehingga tampak lebih baik.
3. Pemampatan citra (image compression).
Jenis operasi ini dilakukan agar citra dapat direpresentasikan dalam bentuk
yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan adalah citra yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai kualitas gambar yang bagus. Contoh metode pemampatan citra adalah metode JPEG. Perhatikan Gambar 1.8. Gambar sebelah kiri adalah citra kapal yang berukuran 258 KB. Hasil pemampatan citra dengan metode JPEG dapat mereduksi ukuran citra semula sehingga menjadi 49 KB saja.
Jenis operasi ini dilakukan agar citra dapat direpresentasikan dalam bentuk
yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan adalah citra yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai kualitas gambar yang bagus. Contoh metode pemampatan citra adalah metode JPEG. Perhatikan Gambar 1.8. Gambar sebelah kiri adalah citra kapal yang berukuran 258 KB. Hasil pemampatan citra dengan metode JPEG dapat mereduksi ukuran citra semula sehingga menjadi 49 KB saja.
4. Segmentasi citra (image segmentation).
Jenis operasi ini bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola.
Jenis operasi ini bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola.
5. Pengorakan citra (image analysis)
Jenis operasi ini bertujuan menghitung besaran kuantitif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya. Teknik pengorakan citra mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek. Proses segmentasi kadangkala diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya.
Contoh-contoh operasi pengorakan citra:
a. Pendeteksian tepi objek (edge detection)
b. Ekstraksi batas (boundary)
c. Representasi daerah (region)
Gambar 1.9 adalah contoh operasi pendeteksian tepi pada citra Camera. Operasi ini menghasilkan semua tepi (edge) di dalam citra.
Jenis operasi ini bertujuan menghitung besaran kuantitif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya. Teknik pengorakan citra mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek. Proses segmentasi kadangkala diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya.
Contoh-contoh operasi pengorakan citra:
a. Pendeteksian tepi objek (edge detection)
b. Ekstraksi batas (boundary)
c. Representasi daerah (region)
Gambar 1.9 adalah contoh operasi pendeteksian tepi pada citra Camera. Operasi ini menghasilkan semua tepi (edge) di dalam citra.
6. Rekonstruksi citra (image reconstruction)
Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi. Operasi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam bidang medis. Misalnya beberapa foto rontgen dengan sinar X digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh.
Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi. Operasi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam bidang medis. Misalnya beberapa foto rontgen dengan sinar X digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar