Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta."— Transcript presentasi:

1 Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

2 بِسْمِ اللَّهِ الرَّحْمَٰنِ الرَّحِيمِ

3 Pengolahan Citra Bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar (image). Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik Pengenalan pola Bidang ini berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada citra atau interpretasi citra. Proses ini bertujuan untuk mengekstrak informasi/pesan yang disampaikan oleh gambar/citra.

4 Computer Vision => komputer menjadi mesin yang dapat melihat Computer Vision hari ini cendrung mendekati kemampuan manusia dalam menangkap informasi visual (human sight) Untuk kebutuhan tersebut computer vision harus terdiri dari banyak fungsi pendukung yang berfungsi secara penuh

5 Computer Vision adalah salah satu bentuk aplikasi teknologi komputer dalam kehidupan dunia nyata (real world). Konsep dasar yang melandasi computer vision adalah computer becomes seeing machines, menjadikan komputer sebagai mesin yang mampu menangkap informasi visual yang ada di lingkungannya.

6 Pengolahan citra merupakan proses awal dari computer vision pengenalan pola merupakan proses menginterpretasikan citra Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar (image) Pengolahan citra adalah salah satu cabang dari ilmu informatika.informatika Pengolahan citra berkutat pada usaha untuk melakukan transformasi suatu citra/gambar menjadi citra lain dengan menggunakan teknik tertentu.citra

7 Sebuah komputer yang menyerupai kemampuan manusia dalam menangkap sinyal visual (human sight) dilakukan dalam empat tahapan proses dasar Proses penangkapan citra/gambar (image acquisition) Proses pengolahan citra (image processing) Analisa data citra (image analysis) Proses pemahaman data citra (image understanding)

8 Keluaran dari kamera adalah berupa sinyal analog Kamera mengamati sebuah kejadian Tiap‐tiap garis membuat sebuah sinyal analog Bilangan biner ini kemudian disimpan di dalam memori dan akan menjadi data raw yang akan diproses. Kemudian dibutuhkan sebuah analog‐to‐digital converter (ADC) untuk memproses semua sinyal tersebut oleh komputer. ADC ini akan mengubah sinyal analog ke dalam sebuah aliran (stream) sejumlah bilangan biner

9 Konsep Image Acqusition Image Acqusition Device Analog ‐ Digital Coverter Random Access Memory Monitor 3‐D ke 2‐D

10 Bilangan biner ini kemudian disimpan di dalam random‐access‐memory (RAM) yang kemudian diproses oleh komputer Sebuah kamera video menerjemahkan scene yang akan di analisa ke dalam bentuk sinyal analog. Sinyal analog ini kemudian diterjemahkan menjadi biner oleh analog‐to‐digital converter Proses tersebut diilustrasikan sebagai berikut :

11

12 Sedangkan noise adalah segala bentuk interferensi, kekurang pengaburan, yang terjadi pada sebuah objek. computer vision akan melibatkan sejumlah manipulasi utama (initial manipulation) dari data binary tersebut. Image processing membantu peningkatan dan perbaikan kualitas image, sehingga dapat dianalisa dan di olah lebih jauh secara lebih efisien. Image processing akan meningkatkan perbandingan sinyal terhadap noise (signal‐to‐noise ratio = s/n). Sinyal‐sinyal tersebut adalah informasi yang akan merepresentasikan objek yang ada dalam image.

13 Dasar Image Processing Image Processing Steps Histrogram Flattering Aplikasi Image Processing

14 Kadangkala perangkat input seperti kamera vidicon dan CCD menghasilkan kondisi intensitas cahaya yang tidak baik. Data yang telah tersimpan di dalam RAM Vision, maka kemudian dilanjutkan dengan image processing. Image Processing disebut juga dengan image enhancement, yaitu proses perbaikan kualitas image. Misalnya hasil pemrosesan oleh kamera seringkali disertai dengan noise yang cukup tinggi, apalagi pada saat pencahayaan yang kurang cukup. Atau terjadinya kondisi yang lebih ekstrim, seperti cahaya yang terlalu terang, sehingga tidak ada informasi image yang tertangkap dengan baik oleh kamera. Kondisi seperti ini pada akhirnya jika pada saat konversi analog ke digital tidak dilakukan dengan proses yang perfect, akan menghasilkan misinterpretation image oleh komputer.

15 Untuk melakukan image processing, dilakukan dalam beberapa tahapan, antara lain : Pre Processing Noise Reduction Gray Scale Modification Histogram Flattering Application of Image Processing

16 Lebih khusus lagi program image analysis digunakan untuk mencari tepi dan batas‐batasan objek dalam image. Image analysis akan mengeksplorasi scene ke dalam bentuk karateristik utama dari objek melalui suatu proses investigasi. Sebuah program komputer akan mulai melihat melalui bilangan biner yang merepresentasikan informasi visual untuk mengidentifikasi fitur‐fitur spesifik dan karekteristiknya. Tepi ini akan terdeteksi sebagai akibat dari perbedaan level brightness pada sisi yang berbeda dengan salah satu batasnya. Sebuah tepian (edge) terbentuk antara objek dan latar belakangnya atau antara dua objek yang spesifik.

17 Pengantar Image Analysis Teknik Image Analysis

18 Image analysis memulai proses analisis dengan menentukan lokasi dan mendefinisikan berbagai objek yang terdapat pada scene. Dari hasil image processing, sejauh ini computer vision telah memiliki sejumlah informasi scene yang akan diolah oleh computer vision selanjutnya. Bentuk‐bentuk image yang tertangkap atau yang telah diproses bisa saja dalam wujud outdoor landscape, photograph, phtografi menara antena, atau image lainnya. Seperti terlihat pada image berikut Image analysis dilakukan dengan mengidentifikasi daerah (region), batas (boundaries) ataupun sudut (edge) yang terdapat pada image. Edge (sudut) merepresentasikan batasan antara dua pemukaan objek yang sama,

19

20 Metoda ini menggunakan program pencarian (search program)dan teknik penyesuaian pola (pattern matching techniques). Ini adalah langkah terakhir dalam proses computer vision, yang mana sprsifik objek dan hubungannya di identifikasi. Pada bagian ini akan melibatkan kajian tentang teknikteknik artificial intelligent. Understanding berkaitan dengn template matching yang ada dalam sebuah scene.

21 Pengantar Image Understading Template Macthing Feature Matching

22 Tahapan akhir dari computer vision kemudian adalah bagaimana komputer bisa memiliki pengetahuan (knowledge) tentang suatu objek yang ada dalam scene. Pada tiga tahapan sebelumnya, komputer telah memperoleh sebuah image yang telah diperbaiki kualitasnya, dan dianalisis. Namun sejauh ini komputer tetap tidak mengetahui apa arti dari image/ scene tersebut, apa yang ketahui dari sebuah objek atau bagaimana hubungan antar objek. Komputer harus mampu untuk mengidentifikasi objek dan memahami yang dlihatnya. Bentuk objek kemudian diolah oleh beberapa jenis teknik searching cerdas (artificial inteligent search) dan program penyesuaian pola (pattern‐matching program) digunakan untuk menguji scene yang masuk dan membandingkannya dengan objek‐objek yang telah ada dalam knowledge base.

23


Download ppt "Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google