Download Pengolahan Citra

References:
Gonzalez & Woods, 2004. Digital Image Processing.
Castleman, 1996. Digital Image Processing.
Lyon, 1999. Image Processing in Java.
Oleh :
Edy Mulyanto
[email protected]
Pendahuluan :
1950 Image Processing
(Pengolahan Citra)
1960 Pattern Recognition
Artificial Intelligence
DESCRIPTION
IMAGE
1970 Computer Graphics
1970 Computer Vision
(Pavlidis, 1986)
[email protected]
[email protected]
Grafika Komputer
• adalah proses untuk menciptakan
suatu gambar berdasarkan deskripsi
obyek maupun latar belakang yang
terkandung pada gambar tersebut
• merupakan teknik untuk membuat
gambar obyek sesuai dengan obyek
tersebut di alam nyata (realism)
[email protected]
[email protected]
Grafika Komputer
(Hearn and Baker, 1986)
[email protected]
[email protected]
Komputer Vision
• merupakan proses menyusun deskripsi
tentang obyek yang terkandung pada suatu
gambar atau mengenali obyek yang ada pada
gambar;
• Pengenalan Pola (Pattern Recognition):
Speech Recognition;
• Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence):
Speech Understanding.
[email protected]
[email protected]
Komputer Vision
Garasi
Semak
Atap
Dinding
Rumput Rumah
Atap
Awan Pohon1 Pohon2
Dinding1
Dinding2
(Ballard, 1992)
[email protected]
[email protected]
Pengolahan Citra
• memperbaiki kwalitas gambar, dilihat dari aspek
radiometrik (peningkatan kontras, transformasi warna,
restorasi citra) dan dari aspek geometrik (rotasi,
translasi, skala, transformasi geometrik);
• melakukan pemilihan citra ciri (feature images) yang
optimal untuk tujuan analisis;
• melakukan proses penarikan informasi atau deskripsi
obyek atau pengenalan obyek yang terkandung pada
citra;
• melakukan kompresi atau reduksi data untuk tujuan
penyimpanan data, transmisi data, dan waktu proses
data.
[email protected]
[email protected]
Pengolahan Citra
[email protected]
[email protected]
Pengolahan Citra
CITRA ?
Menurut kamus Indonesia-Inggris karangan John M. Echols dan Hassan Shadily :
Citra = Image
Menurut Webster, citra adalah :
“suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu obyek”
Citra tampak (Foto, Gambar, lukisan, video, patung, dll)
Citra
Citra tidak tampak (File berisi foto/gambar, Dalam fungsi matematis)
Citra Digital = Citra yang disimpan dalam format digital (misalnya : file)
[email protected]
[email protected]
Pengolahan Citra
Pencitraan (imaging)
Kegiatan transformasi dari citra tampak menjadi citra digital
Beberapa alat yang dapat digunakan untuk pencitraan
adalah : Scanner, Kamera Digital, Photo sinar-x/sinar infra
merah.
Analisis Citra :
Adalah kegiatan menganalisis citra sehingga menghasilkan
informasi untuk menetapkan keputusan (biasanya di
dampingi bidang AI).
[email protected]
[email protected]
Pengolahan Citra
Citra
Non
digital
Pencitraan
Scanner
Kamera Digital
Sinar-X, Infra Red
Citra
digital
Citra
digital
(baru)
Informasi/
keputusa
n
Pengolahan Citra
Analisis Citra
- Perbaikan Citra (image restoration)
- Pengenalan Pola
- Peningkatan Kualitas (image enhancement) (pattern recognition)
- Transformasi (image transformation)
[email protected]
[email protected]
Pengolahan Citra
Perbaikan Citra (image restoration) :
Modifikasi Kecemerlangan
Peningkatan Kontras
Pengambangan
Transformasi (image transformation) :
Pencerminan (flipping)
Rotasi/pemutaran (Rotating)
Pemotongan (Cropping)
Penskalaan (Scaling/Zooming)
Peningkatan Kualitas (image enhancement) :
Penggabungan Citra (image blending)
Deteksi gerakan (motion detection)
Operasi Logika (Logic Operation)
Penajaman Citra (Sharping)
Efek EMBOSS
[email protected]
[email protected]
CITRA
Intensitas warna
pada koordinat x,y
201
199
207
231
227
217
208
198
195
186
167
142
145
188
200
221
219
223
211
195
187
184
175
156
139
134
181
201
222
200
181
166
179
181
170
171
142
131
128
185
188
136
90
74
85
131
141
134
169
144
120
125
180 147
139 132
90 111
65 84
72 89
47 75
54 68
53 54
52 38
100 34
112 48
108 67
117 70
140
147
125
84
92
82
66
55
42
34
32
30
38
149
150
145
107
86
83
72
59
45
27
46
76
91
155
143
140
95
77
75
46
37
35
44
84
102
101
138
123
138
92
63
42
21
21
43
85
133
123
105
144
112
122
92
50
42
15
37
98
139
166
153
125
144
102
104
99
55
39
24
66
152
170
172
171
146
145
117
97
89
65
40
19
90
172
184
186
178
157
CITRA
Intensitas warna
pada koordinat x,y
• Image dibentuk oleh beberapa pixel =
picture element
• Pixel mempunyai 2 atribut yaitu :
– koordinat -> (x,y)
– intensitas warna -> f(x,y)
• Pengolahan citra berhubungan dengan 2
atribut tersebut dan pengembangannya
CITRA
• Berdasarkan intensitas warna
– Modifikasi kecemerlangan
– Negasi
– Thresholding
– Konversi Warna
– Peningkatan Kontras
CITRA
• MODIFIKASI KECEMERLANGAN
– Modifikasi kecemerlangan adalah menambahkan nilai
warna pada pixel dengan suatu konstanta :
f(x,y)’ = f(x,y) + C
– Jika konstanta C bernilai positif maka lebih
kemerlang, jika bernilai negatif maka lebih gelap.
CITRA
• Untuk praktikum digunakan MATLAB
• Untuk melihat hasil dari rumus modifikasi
kecemerlangan adalah sbb :
– x = imread(‘nama file image’);
– imshow(x)
– y = x + 100; nilai warna pada image x ditambah
konstanta 100
– figure, imshow(y)
– jika ingin disimpan hasilnya : imwrite(y, ‘nama
filenya’)
CITRA
• NEGASI
– Negasi adalah pemrosesan image untuk
menghasilkan nilai warna kebalikannya.
f(x,y)’ = 255 - f(x,y)
CITRA
• Untuk praktikum digunakan MATLAB
• Untuk melihat hasil dari rumus modifikasi
kecemerlangan adalah sbb :
–
–
–
–
–
x = imread(‘nama file image’);
imshow(x)
y = 250 - x ;
figure, imshow(y)
jika ingin disimpan hasilnya : imwrite(y,
‘nama filenya’)
Format Citra
•
•
•
•
•
•
•
Karakteristik citra digital : ukuran, resolusi, cara penyimpanan, kompres
data, dll.
Citra digital secara visualisasi biasanya berbentuk persegi panjang.
Ukurannya dinyatakan dalam titik atau piksel (pixel = picture element).
Ukurannya dapat pula dinyatakan dalam satuan panjang ( mm atau inci
=inch).
Resolusi = banyaknya titik untuk setiap satuan panjang (dpi = dot per inch).
Makin besar resolusi makin banyak titik yang terkandung dalam citra,
sehingga menjadi lebih halus dalam visualisasinya.
Format Citra = cara penyimpanan informasi dalam citra.
( citra biner, skala keabuan, warna dan warna berindeks)
Format Citra
•
Jika kita menyimpan gambar kucing tadi ke dalam sebuah file (kucing.bmp), maka
yang disimpan dalam file tersebut adalah angka-angka yang diperoleh dari matriks
kanvas.
Type Citra
Type Citra
Type Citra
Histogram Citra Warna
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Histogram yang menunjukan warna dan frekuensi kemunculan (banyaknya titik)
Sumbu X (absis) menunjukan tingkat warna.
Sumbu Y (ordinat) menunjukan frekuensi kemunculan.
Kegunaan :
Penentuan parameter digitasi
Dalam proses pencitraan perlu melihat apakah tingkat warna telah dipakai sesuai yang
dibutuhkan. Contoh tingkat keabuan dengan 8 bit apakah sudah memakai dari tingkat 0 sampai
256 warna tingkat keabuan.
Pemilihan batas ambang
Biasa digunakan untuk mengukur penonjolan obyek dalam citra terhadap latar belakangnya, ini
termasuk dalam teknik pengambangan (thesholding).
Pengenalan/pencocokan citra.
Citra yang telah diubah/diupdate akan mempunyai histogram yang berbeda.
Gambar-gambar histogram :
Histogram Citra Warna
Sekian