BAB II. PEMBENTUKAN CITRA

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pengolahan Citra S.NURMUSLIMAH.
Advertisements

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL : Operasi Aritmatik dan Geometri pada Citra
Interaksi Manusia dan Komputer - part 2 Danny Kriestanto, S.Kom., M.Eng.
Mahmud Yunus, S.Kom., M.Pd., M.T.
Surface Rendering dan Warna
Pengolahan Citra Digital Kuliah Kedua
Pengolahan Citra 4 – Peningkatan Kualitas Citra Disusun oleh: Teady Matius – Dari berbagai sumber.
ASPEK MANUSIA DALAM IMK
CITRA BINER Kuliah ke 11 4/7/2017.
FAKTOR MANUSIA.
INTERAKSI MANUSIA DAN KOMPUTER
Pengertian Citra Dijital
Pengolahan Citra 2-Akuisisi Citra Dari berbagai sumber
Pengolahan Citra Diah Octivita ( ) Hadi Ismanto ( ) Jan Peter ( ) Yenni Rahmawati ( )
Perbaikan Citra pada Domain Spasial
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Konsep Dasar Pengolahan Citra. konsep pengolahan citra2 Model Citra Citra merupakan fungsi malar (kontinyu) dari intensitas cahaya. Secara matematis disimbulkan.
Representasi RGB pada Citra Digital
Konsep Dasar Pengolahan Citra
CITRA DIGITAL DALAM TINJAUAN ILMU FISIKA*
Operasi-operasi dasar Pengolahan Citra Digital~3
VISION.
1 Pertemuan 2 Citra Dijital dan Persepsi Visual Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
W A R N A 4/14/2017.
IMAGE ENHANCEMENT (PERBAIKAN CITRA)
Dosen: TIM PENGAJAR PTIK
1. Pendahuluan Image Processing 1. Content: 1.Aplikasi Citra 2.Pengertian Citra Digital 3.Pengertian Piksel 4.Sampling 5.Kuantisasi 6.Jenis Citra 7.RGB.
CITRA BINER.
2 Pengolahan Citra Digital
MODUL KULIAH 2 FORMASI CITRA
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Materi 01(b) Pengolahan Citra Digital
Pengantar Citra Digital
Hieronimus Edhi Nugroho, M.Kom
Image Processing 1. Pendahuluan.
EDY WINARNO fti-unisbank-smg 31 maret 2009
Digital Image Fundamentals
Pertemuan 3 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan Citra Digital
Stimik Cilegon, 25 Juni 2010 Anna Hendrawati
PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA
Operasi Aritmatika dan Geometri pada Citra
Informatics Engineering Dept
Pendahuluan Pengolahan Citra
Teori Warna Grafik Komputer 2.
Pengolahan Citra Digital Materi 2
Cara Menghitung Ukuran File Gambar
Dasar Pemrosesan Citra Digital
Analisis Tekstur.
Operasi Aritmatika dan Geometri pada citra
Pengolahan Citra Pertemuan I.
Informatics Engineering Dept
PERTEMUAN KE-1 Sumber :Prof. Sinisa Todorovic
TINGKAT KEABUAN DAN WARNA CITRA
Representasi Citra Desita Ria Yusian TB,S.ST.,MT Teknik Informatika
Pengolahan Citra Pertemuan 2.
PENGOLAHAN CITRA DAN POLA CITRA DIGITAL
Pengolahan Citra Digital
PENINGKATAN KUALITAS CITRA (Image Enhancement)
Pengolahan Citra Digital
CITRA.
Dosen Pengampu Mata Kuliah : Muhammad Fauzi. M.Ds
Konsep Dasar Pengolahan Citra
Operasi titik / piksel.
Pengertian Pixel Pixel :
Operasi Pixel dan Histogram
Pengolahan Citra Digital. Pembentukan Citra Citra dibagi menjadi 2 macam : 1.Citra kontinyu : adalah citra yang dihasilkan dari sistem optik yang menerima.
KONSEP DASAR CITRA DIGITAL (2) dan SISTEM PEREKAMAN CITRA
KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA
Pengolahan citra digital
Transcript presentasi:

BAB II. PEMBENTUKAN CITRA ANA KURNIAWATI 3/24/2018

OUTLINE Model Citra Digitalisasi Citra Elemen-Elemen Citra Digital 3/24/2018 OUTLINE Model Citra Digitalisasi Citra Elemen-Elemen Citra Digital Elemen Sistem Pemrosesan Citra Digital

3/24/2018 A. Model Citra Citra merupakan fungsi malar (kontinu) dari intensitas cahaya pada bidang dwimatra. Secara matematis fungsi intensitas cahaya pada bidang dwimatra disimbolkan dengan f (x,y) yang dalam hal ini. (x,y) = koordinat pada bidang dwimatra f (x,y) = Intensitas cahaya (brightness)

3/24/2018 A. Model Citra Karena cahaya merupakan bentuk energi, maka intensitas cahaya bernilai antara 0 sampai tak berhingga. 0 ≤ f (x,y) ≤ ~ Nilai f (x,y) sebenarnya adalah hasil kali dari :

3/24/2018 A. Model Citra Karena cahaya merupakan bentuk energi, maka intensitas cahaya bernilai antara 0 sampai tak berhingga. 0 ≤ f (x,y) ≤ ~ Nilai f (x,y) sebenarnya adalah hasil kali dari :

3/24/2018 A. Model Citra i(x,y) Jumlah cahaya yang berasal sumbernya (illumination), nilainya antara 0 sampai tidak berhingga. 2. r (x,y) derajat kemampuan objek memantulkan cahaya (reflection) nilainya antara 0 sampai 1.

A. Model Citra Jadi f (x,y) = i (x,y) . r(x,y) yang dalam hal ini 3/24/2018 A. Model Citra Jadi f (x,y) = i (x,y) . r(x,y) yang dalam hal ini 0 ≤ i (x,y) ≤ ~ 0 ≤ r (x,y) ≤ 1 Nilai i (x,y) ditentukan oleh sumber cahaya, sedangkan r (x,y) ditentukan oleh karakteristik objek dalam gambar.

3/24/2018 A. Model Citra Nilai r (x,y) = 0, mengindikasikan penyerapan total, sedangkan r (x,y) = 1, menyatakan pemantulan total. Jika permukaan mempunyai derajat pemantulan nol, maka fungsi intensitas cahaya f (x,y) juga nol. Sebaliknya, jika permukaan mempunyai derajat pemantulan 1, maka fungsi intensitas cahaya sama dengan iluminasi yang diterima oleh permukaan tersebut.

3/24/2018 A. Model Citra Nilai r (x,y) = 0, mengindikasikan penyerapan total, sedangkan r (x,y) = 1, menyatakan pemantulan total. Jika permukaan mempunyai derajat pemantulan nol, maka fungsi intensitas cahaya f (x,y) juga nol. Sebaliknya, jika permukaan mempunyai derajat pemantulan 1, maka fungsi intensitas cahaya sama dengan iluminasi yang diterima oleh permukaan tersebut.

A. Model Citra Contoh nilai i (x, y) 3/24/2018 A. Model Citra Contoh nilai i (x, y) Pada hari cerah, matahari menghasilkan iluminasi i (x, y) sekitar 9000 foot candles. Pada hari mendung (berawan), matahari menghasilkan iluminasi i (x, y) sekitar 1000 foot candles. Pada malam bulan purnama, sinar bulan menghasilkan iluminasi i (x, y) sekitar 0,01 foot candles.

3/24/2018 A. Model Citra 1 foot-candle = terang cahaya yang diterima dari sebuah lilin dengan jarak 1 foot (30.48cm). Untuk perbandingan, cahaya diluar rumah pada tengah hari kira2 lebih dari 10.000 fc, sedangkan didalam rumah sekitar 50 fc

A. Model Citra Contoh nilai r (x, y) 3/24/2018 A. Model Citra Contoh nilai r (x, y) Benda hitam mempunyai r (x, y) = 0,01 Dinding putih mempunyai r (x, y) = 0,8 Benda logam dari stainlessteel mempunyai r (x, y) = 0,65 Salju mempunyai r (x, y) = 0,93

3/24/2018 A. Model Citra Intensitas f dari gambar hitam putih pada titik (x, y) disebut derajat keabuan (grey level), yang dalam hal ini derajat keabuannya bergerak dari hitam ke putih, sedangkan citranya disebut citra hitam putih (greyscale image) atau citra monokrom (monochrome image).

3/24/2018 A. Model Citra Derajat keabuan mempunyai rentang nilai dari Imin sampai Imax atau Imin < f < Imax Selang (Imin, Imax) disebut skala keabuan. Selang (Imin, Imax) sering digeser untuk alasan-alasan praktis menjadi selang (0, L). Nilai intensitas 0 menyatakan hitam, nilai intensitas L menyatakan putih, sedangkan nilai intensitas antara 0 sampai L bergeser dari hitam ke putih.

3/24/2018 A. Model Citra Citra hitam putih disebut juga citra satu kanal, karena warnanya hanya ditentukan oleh satu fungsi intensitas saja. Citra berwarna (color image) dikenal dengan nama citra spektral, karena warna pada citra disusun oleh tiga komponen warna yang disebut komponen RGB, yaitu merah (red), hijau (green), dan biru (blue).

3/24/2018 B. Digitalisasi Citra Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus direpresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit. Representasi citra dari fungsi malar (kontinu) menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi. Citra yang dihasilkan inilah yang disebut citra digital (digital image).

3/24/2018 B. Digitalisasi Citra Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus direpresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit. Representasi citra dari fungsi malar (kontinu) menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi. Citra yang dihasilkan inilah yang disebut citra digital (digital image).

3/24/2018 B. Digitalisasi Citra Pada umumnya citra digital berbentuk empat persegi panjang, dan dimensi ukurannya dinyatakan sebagai tinggi x lebar (atau lebar x panjang). Citra digital yang tingginya N, lebarnya M, dan mempunyai L derajat keabuan dapat dianggap sebagai fungsi : 0 ≤ x ≤ M f (x, y) 0 ≤ y ≤ N 0 ≤ f ≤ L

3/24/2018 B. Digitalisasi Citra Citra digital yang berukuran N x M lazim dinyatakan dengan matriks yang berukuran N baris dan M kolom sebagai berikut : f (0,0) f (0,1) f (0,M) f (1,0) f (1,1) f (1,M) f (x,y) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . f (N–1,0) f (N–1,1) f (N-1,M-1)

3/24/2018 B. Digitalisasi Citra Indeks baris (i) dan indeks kolom (j) menyatakan suatu koordinat titik pada citra, sedangkan f (i,j) merupakan intensitas (derajat keabuan) pada titik (i,j). Masing-masing elemen pada citra digital (berarti elemen matriks) disebut image element, picture element atau pixel atau pel. Jadi citra yang berukuran N x M mempunyai NM buah pixel.

B. Digitalisasi Citra 3/24/2018 Contoh : misalkan sebuah citra berukuran 256 x 256 pixel dan dipresentasikan secara numerik dgn matriks yang terdiri dari 256 buah baris (di indeks dari 0 sampai 255) dan 256 buah kolom (di indeks dari 0 sampai 255) seperti berikut :

B. Digitalisasi Citra 3/24/2018

B. Digitalisasi Citra 3/24/2018 Pixel pertama pada koordinat (0,0) mempunyai nilai intensitas 0 yang berarti warna pixel tersebut hitam. Pixel kedua pada koordinat (0,1) mempunyai intensitas 134 yang berarti warnanya antara hitam dan putih, dan seterusnya.

Proses digitalisasi citra 3/24/2018 Proses digitalisasi citra Proses digitalisasi citra terdiri dari dua macam proses yaitu: Digitalisasi spasial (x,y), sering disebut penerokan (sampling). Digitalisasi intensitas f (x,y), sering disebut kuantisasi.

3/24/2018 Penerokan Citra kontinu diterok pada grid-grid yang berbentuk bujur sangkar. Terdapat perbedaan antara koordinat gambar (yang diterok) dengan koordinat matriks (hasil digitalisasi). Titik asal (0,0) pada gambar dan elemen (0,0) pada matriks tidak sama. Koordinat x dan y pada gambar dimulai pada sudut kiri bawah, sedangkan penomoran pixel pada matriks dimulai pada sudut kiri atas.

3/24/2018 Penerokan Citra kontinu Citra digital

Penerokan 0,0 Dy M pixel Dx Dy N pixel N-1 0,0 Dx M=1 j i Y X 3/24/2018 Penerokan j 0,0 Dy i M pixel Y Dx Dy N pixel N-1 0,0 X Dx M=1

3/24/2018 Penerokan Dimana : i = x ,0 ≤ i ≤ N-1 j = (M-y) ,0 ≤ j ≤ M-1 x= Dx/N y = Dy/M N = jumlah maks. pixel dalam satu baris M = jumlah maks. pixel dalam satu kolom Dx = lebar gambar (dalam inchi) Dy = tinggi gambar (dalam inchi)

3/24/2018 Penerokan Contoh : Citra biner yang hanya mempunyai 2 derajat keabuan, 0 (hitam) dan 1 (putih). Sebuah gambar yang berukuran 10 x 10 inchi dinyatakan dalam matriks yang berukuran 5 x 4, yaitu 5 baris dan 4 kolom. Tiap elemen gambar lebarnya 2,5 inchi dan tinggi 2 inchi akan diisi dengan sebuah nilai bergantung pada intensitas cahaya pada area tersebut.

Penerokan 3/24/2018 10 inchi Hitam y putih 10 inchi x

3/24/2018 Penerokan Untuk memudahkan implementasi, jumlah terokan biasanya diasumsikan perpangkatan dari 2. N = 2n Dimana : N = jumlah penerokan pd suatu baris/kolom n = bilangan bulat positif Contoh : 256 x 256 pixel, 128 x 128 pixel

3/24/2018 Penerokan Pembagian gambar menjadi ukuran tertentu menentukan resolusi (derajat rincian yang dapat dilihat). Semakin tinggi resolusinya, semakin kecil ukuran pixelnya (semakin banyak jumlah pixelnya), semakin halus gambar yang diperoleh

Contoh Perbedaan Spatial Resolution 256 x 256 128 x 128 64x64 16x16 4

Contoh Perbedaan Color Depth 24 bits 256 warna 64 warna grayscale 16 warna 4 warna bitmap 5

3/24/2018 Penerokan Selanjutnya proses kuantisasi membagi skala keabuan (0,L) menjadi G buah level yang dinyatakan dengan suatu harga bilangan bulat (integer), biasanya G diambil perpangkatan dari 2. G = 2m dimana : G = derajat keabuan m = bilangan bulat positif.

Penerokan Skala Keabuan Rentang Nilai Keabuan Pixel Depth 21 (2 nilai) 3/24/2018 Skala Keabuan Rentang Nilai Keabuan Pixel Depth 21 (2 nilai) 22 (4 nilai) 23 (8 nilai) 24(16 nilai) 28 (256 nilai) 0,1 0 sampai 3 0 sampai 7 0 sampai 15 0 sampai 255 1 bit 2 bit 3 bit 4 bit 8 bit

3/24/2018 Penerokan Hitam dinyatakan dengan derajat keabuan terendah, yaitu 0, sedangkan putih dinyatakan dengan derajat keabuan tertinggi, nisalnya 15 untuk 16 level. Jumlah bit yang dibutuhkan untuk mempresentasikan nilai keabuan pixel disebut kedalaman pixel (pixel depth).

3/24/2018 Penerokan Jadi citra dengan kedalaman 8 bit disebut juga citra 8 bit (atau citra 256 warna) Pada kebanyakan aplikasi, citra hitam putih dikuantisasi pada 256 level atau membutuhkan 1 byte (8 bit) untuk representasi setiap levelnya (G = 256 = 28)

3/24/2018 Penerokan Besarnya daerah derajat keabuan yang digunakan untuk menentukan resolusi kecerahan gambar yang diperoleh. Contoh : Jika digunakan 3 bit untuk menyimpan harga bilangan bulat, maka derajat keabuan yang diperoleh hanya 8, jika 4 bit, maka derajat keabuan yang diperoleh 16 buah.

3/24/2018 Penerokan Semakin banyak jumlah derajat keabuan (berarti jumlah bit kuantisasinya makin banyak), semakin bagus gambar yang diperoleh karena kemenerusan derajat keabuan akan semakin tinggi, sehingga mendekati citra aslinya.

3/24/2018 Penerokan Penyimpanan citra digital yang diterok menjadi N x M buah pixel dan dikuantisasi menjadi G = 2m level derajat keabuan membutuhkan memori sebanyak b = N x M x m Misalnya kita mau menyimpan suatu citra yang berukuran 512 x 512 pixel dengan 256 derajat keabuan membutuhkan memori sebesar 512 x 512 x 8 = 2.048.000 bit.

C. Elemen-Elemen Citra Digital 3/24/2018 C. Elemen-Elemen Citra Digital Kecerahan (brigthness) Kontras (contrast) Kontur (contour) Warna (color) Bentuk (shape) Tekstur (texture)

1. Kecerahan (brightness) 3/24/2018 1. Kecerahan (brightness) Kecerahan adalah kata lain untuk intensitas cahaya, kecerahan pada sebuah titik (pixel) di dalam citra bukanlah intensitas yang riil, tetapi sebenarnya adalah intensitas rata-rata dari suatu area yang melingkupinya.

3/24/2018 2. Kontras (contrast) Kontras menyatakan sebaran terang (lightness) dan gelap (darkness) di dalam sebuah gambar. Citra dengan kontras rendah dicirikan oleh sebagian besar komposisi citranya adalah terang atau sebagian besar gelap. Pada citra dengan kontras yang baik, komposisi gelap dan terang tersebar secara merata.

3/24/2018 3. Kontur (countour) Kontur adalah keadaan yang ditimbulkan oleh perubahan intensitas pada pixel-pixel yang bertetangga. Karena adanya perubahan intensitas, maka kita mampu mendeteksi tepi-tepi (edge) objek didalam citra.

Setiap warna mempunyai panjang gelombang (λ) yang berbeda. 3/24/2018 4. Warna (color) Warna adalah persepsi yang dirasakan oleh sistem visual manusia terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan objek. Setiap warna mempunyai panjang gelombang (λ) yang berbeda.

3/24/2018 4. Warna (color) Warna merah mempunyai panjang gelombang paling tinggi, sedangkan warna ungu (violet) mempunyai panjang gelombang paling rendah. Warna-warna yang diterima oleh mata (sistem visual manusia) merupakan hasil kombinasi cahaya dengan panjang gelombang yang berbeda.

3/24/2018 5. Bentuk (shape) Shape adalah properti intrinsik dari objek tiga dimensi, dengan pengertian bahwa shape merupakan properti intrinsik utama untuk sistem visual manusia.

3/24/2018 6. Tekstur (texture) Tekstur dicirikan sebagai distribusi spasial dari derajat keabuan di dalam sekumpulan pixel-pixel yang bertetangga. Sistem visual manusia pada hakikatnya tidak menerima informasi secara independen pada setiap pixel, melainkan suatu citra dianggap suatu kesatuan.

3/24/2018 6. Tekstur (texture) Resolusi citra yang diamati ditentukan oleh skala pada mana tekstur tersebut dipersepsi. Contoh : Jika kita mengamati citra lantai berubin dari jarak jauh, maka kita mengamati bahwa tekstur terbentuk oleh penempatan ubin secara keseluruhan , bukan dari persepsi pola di dalam ubin itu sendiri.

3/24/2018 6. Tekstur (texture) Tetapi jika kita mengamati citra yang sama dari jarak yang dekat, maka hanya beberapa ubin yang tampak dalam bidang pengamatan, sehingga kita mempersepsi bahwa tekstur terbentuk oleh penempatan pola-pola rinci yang menyusun tiap ubin.

D. Elemen Sistem Pemrosesan Citra Digital 3/24/2018 D. Elemen Sistem Pemrosesan Citra Digital Secara umum elemen yang terlibat dalam pemrosesan citra dapat dibagi menjadi empat komponen, yaitu : digitizer, komputer digital, piranti tampilan, piranti penyimpanan. Operasi dari sistem pemrosesan citra tersebut dapat dibagi menjadi empat kategori prinsip : digitalisasi, pemroses-an, penayangan dan penyimpanan.

Pemrosesan Citra Digital 3/24/2018 Pemrosesan Citra Digital

3/24/2018 1. Digitizer Digitizer (digital image acquisition system) merupakan sistem penangkap citra digital yang melakukan penjelajahan citra dan mengkonversinya ke representasi numerik sebagai masukan bagi komputer digital. Hasil dari digitizer adalah matriks yang elemen-elemennya menyatakan nilai intensitas cahaya suatu titik. Contoh digitizer adalah kamera digital, scanner.

1. Digitizer Digitizer terdiri dari tiga komponen dasar, yaitu : 3/24/2018 1. Digitizer Digitizer terdiri dari tiga komponen dasar, yaitu : a.sensor citra yang bekerja sebagai pengukur intensitas cahaya, b.perangkat penjelajah yang berfungsi merekam hasil pengukuran intensitas pada seluruh bagian citra, c.pengubah analog ke digital yang berfungsi melakukan penerokan dan kuantisasi.

3/24/2018 2. Komputer digital Komputer digital yang digunakan pada sistem pemrosesan citra dapat bervariasi dari komputer mikro sampai komputer besar yang mampu melakukan bermacam-macam fungsi pada citra digital resolusi tinggi.

3/24/2018 3. Piranti tampilan Piranti tampilan peraga berfungsi mengkonversi matriks intensitas yang mempresentasikan citra ke tampilan yang dapat diinterpretasi oleh mata manusia. Contoh piranti tampilan adalah monitor peraga dan pencetak (printer).

3/24/2018 4. Media penyimpanan Media penyimpanan adalah piranti yang mempunyai kapasitas memori besar sehingga gambar dapat disimpan secara permanen agar dapat diproses lagi pada waktu yang lain.

TUGAS 2 Buat contoh pemrosesan citra digital. Langkahnya : 3/24/2018 TUGAS 2 Buat contoh pemrosesan citra digital. Langkahnya : Cari gambar analog Lakukan digitalisasi citra Tampilan Hasil /Output Dikumpulkan : Senin, 10 November 2014 Dalam bentuk hardcopy dan file presentasi

Terima Kasih 3/24/2018