Oleh : Edy Mulyanto Edymul007@gmail.com pengolahan citra References: Gonzalez & Woods, 2004. Digital Image Processing. Castleman, 1996. Digital Image Processing. Lyon, 1999. Image Processing in Java. Oleh : Edy Mulyanto Edymul007@gmail.com

Pendahuluan : pengolahan citra 1950 Image Processing 1960 Pattern Recognition Artificial Intelligence DESCRIPTION IMAGE 1970 Computer Graphics 1970 Computer Vision (Pavlidis, 1986) pengolahan citra Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

Grafika Komputer pengolahan citra 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) pengolahan citra Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

Grafika Komputer pengolahan citra (Hearn and Baker, 1986) Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

Komputer Vision pengolahan citra 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. pengolahan citra Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

Komputer Vision pengolahan citra (Ballard, 1992) Garasi Semak Rumput Rumah Awan Pohon1 Pohon2 Atap Dinding Atap Dinding1 Dinding2 (Ballard, 1992) pengolahan citra Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

Pengolahan Citra 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. pengolahan citra Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

Pengolahan Citra pengolahan citra Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

Pengolahan Citra 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) pengolahan citra Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

Kegiatan transformasi dari citra tampak menjadi citra digital 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). pengolahan citra Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

Pengolahan Citra pengolahan citra digital Informasi/ keputusan Citra Non digital Citra digital (baru) Pencitraan Pengolahan Citra Analisis Citra Scanner - Perbaikan Citra (image restoration) - Pengenalan Pola Kamera Digital - Peningkatan Kualitas (image enhancement) (pattern recognition) Sinar-X, Infra Red - Transformasi (image transformation) pengolahan citra Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

Pengolahan Citra 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 pengolahan citra Edymul@dosen.dinus.ac.id Edy4969@gmail.com

CITRA f(x,y) Intensitas warna pada koordinat x,y 201 188 181 185 180 147 140 149 155 138 144 144 145 199 200 201 188 139 132 147 150 143 123 112 102 117 207 221 222 136 90 111 125 145 140 138 122 104 97 231 219 200 90 65 84 84 107 95 92 92 99 89 227 223 181 74 72 89 92 86 77 63 50 55 65 217 211 166 85 47 75 82 83 75 42 42 39 40 208 195 179 131 54 68 66 72 46 21 15 24 19 198 187 181 141 53 54 55 59 37 21 37 66 90 195 184 170 134 52 38 42 45 35 43 98 152 172 186 175 171 169 100 34 34 27 44 85 139 170 184 167 156 142 144 112 48 32 46 84 133 166 172 186 142 139 131 120 108 67 30 76 102 123 153 171 178 145 134 128 125 117 70 38 91 101 105 125 146 157

CITRA f(x,y) Image dibentuk oleh beberapa pixel = picture element 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 f(x,y)’ = f(x,y) + C MODIFIKASI KECEMERLANGAN Modifikasi kecemerlangan adalah menambahkan nilai warna pada pixel dengan suatu konstanta : Jika konstanta C bernilai positif maka lebih kemerlang, jika bernilai negatif maka lebih gelap. f(x,y)’ = f(x,y) + C

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 f(x,y)’ = 255 - f(x,y) 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