CS3204 Pengolahan Citra - UAS CHAPTER 1. Pengantar Pengolahan Citra Departement Teknik Informatika IT Telkom

CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis) = fungsi yang kontinu dari intensitas cahaya pada bidang 2 dimensi. Sumber cahaya menerangi objek,dipantulkan kembali dan di tangkap oleh alat-alat optik = Citra Data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dapat berupa gambar,audio dan video. Keempat macam data atau informasi ini sering disebut Multimedia. Citra – sebagai salah satu komponen multimedia yang memegang peranan penting sebagi bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan informasi. Citra (image) adalah gambar pada bidang 2 dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi yang kontinu dari intensitas cahaya pada bidang 2 dimensi. Sumber cahaya menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh alat-alat optik, misalnya mata pada manusia, kamera, scanner, dsb, sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam. Citra sebagai output dari suatu sistem perekaman data dapat berupa : 1. Still Image Citra diam (still image) adalah citra tunggal yang tidak bergerak. 2. Moving Image Citra bergerak (moving image) adalah rangkaian citra diam yang ditampilkan secara sekuensial sehingga memberi kesan pada mata kita sebagai gambar bergerak. Setiap citra di dalam rangkaian itu disebut frame. Gambar-gambar yang tampak pada film layar lebar atau televisi pada hakikatnya terdiri dari ratusan sampai ribuan frame. (b) Lena (a) Dog

Definisi Pengolahan Citra Pengolahan Citra = memproses suatu citra sehingga menghasilkan citra yang sesuai dengan keinginan kita atau kualitasnya menjadi lebih baik. (b) Citra Lena yang diperbaiki (a) Citra Lena yang agak kabur Meskipun sebuah citra kaya informasi, namun seringkali citra yang kita miliki mengalami penurunan mutu (degradasi), misalnya mengandung noise, warnanya terlalu kontras, kurang tajam, kabur, dsb. Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit diinterpretasikan karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut menjadi berkurang. Agar citra yang mengalami gangguan mudah diinterpretasi (baik oleh manusia maupun mesin), maka citra tersebut perlu dimanipulkasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik. Bidang studi yang menyangkut hal ini adalah Pengolahan Citra (Image Processing)

Definisi Pengolahan Citra Umumnya, operasi-operasi pengolahan citra diterapkan pada citra bila : Perbaikan atau modifikai citra untuk meningkatkan kualitas visual atau menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra. Elemen di dalam citra perlu di kelompokkan, dicocokkan atau diukur. Sebagian citra perlu di gabung dengan bagian citra yang lain.

Definisi Pengolahan Citra Di dalam bidang komputer, ada 3 bidang studi yang berkaitan dengan citra, namun tujuan ketiganya berbeda, yaitu : Grafika Komputer (Computer Graphics) Pengolahan Citra (Image Processing) Pengenalan Pola (Pattern Recognition/image interpretation) Deskripsi Citra Pengolahan Citra Grafika Komputer Pengenalan Pola Grafika komputer bertujuan menghasilkan citra dengan primitif-primitif geometri. Pengolahan Citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasikan oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer) Pengenalan Pola mengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh mesin/komputer. Tujuan pengelompokan adalah untuk mengenali suatu objek di dalam citra. Manusia bisa mengenali objek yang dilihatnya karena otak manusia telah belajar mengklarifikasi 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 dalam citra.

Computer Vision Computer Vision mencoba meniru Human Vision Computer Vision = proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti : Akuisisi citra Pengolahan citra Klasifikasi Pengenalan (Recognition) Membuat Keputusan. Vision = Geometry + Measurement + Interpretation Terminologi lain yang berkaitan erat dengan pengolahan citra adalah computer vision atau machine vision. Pada hakekatnya, computer vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (human vision). Human vision sesungguhnya sangat kompleks. Manusia melihat objek dengan indera pengelihatan (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 mengestimasi ciri-ciri objek di dalam citra, pengukuran ciri yang berkaitan dengan geometri objek dan menginterpretasikan informasi geometri tersebut. Mungkin berguna bagi anda untuk mengingat persamaan berikut : Vision = Geometry + Measurement + Interpretation

Computer Vision Proses-proses dalam computer vision dapat dibagi menjadi 3 aktivitas : Memperoleh atau mengakuisisi citra digital Melakukan teknik komputasi untuk memproses atau memodifikasi data citra (operasi-operasi pengolahan citra) Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu, misalnya mengontrol peralatan, memantau proses manufaktur, memandu robot, dll.

ex: kamera digital, scanner Intermediate Processing Computer Vision Scene Alat Input ex: kamera digital, scanner Prepocessing Intermediate Processing Deskripsi Gambar Pattern Recognition CITRA POLA

Proses dalam Computer Vision Dari penjelasan di atas, dapat kita lihat bahwa pengolahan citra dan pengenalan pola merupakan bagian dari computer vision. Pengolahan citra merupakan preprocessing (proses awal) pada computer vision, sedangkan pengenalan pola merupakan proses untuk menginterpretasikan citra. Teknik-teknik di dalam pengenalan pola memainkan peranan penting dalam computer vision untuk mengenali object.

Operasi Pengolahan Citra Image Enhancement Image Enhancement 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 : Perbaikan contrast, brightness Penajaman (sharpening) Noise Filtering Image Enhancement bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan. Image Restoration bertujuan untuk menghilangkan/meminimumkan cacat pada citra. Tujuan image restoration hampir sama dengan operasi image enhancement. Bedanya, pada image resoration penyebab degradasi gambar diketahui.

Operasi Pengolahan Citra Contoh Sharpening Noise Filtering Image Enhancement bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan. Image Restoration bertujuan untuk menghilangkan/meminimumkan cacat pada citra. Tujuan image restoration hampir sama dengan operasi image enhancement. Bedanya, pada image resoration penyebab degradasi gambar diketahui.

Operasi Pengolahan Citra Image Restoration Image Restoration bertujuan untuk menghilangkan/ meminimumkan cacat pada citra. Tujuan image restoration hampir sama dengan operasi image enhancement. Bedanya, pada image resoration penyebab degradasi gambar diketahui. Contoh : blur deblurring

Operasi Pengolahan Citra Image Compression Jenis operasi ini dilakukan agar citra memerlukan memori atau media penyimpanan lebih sedikit, tanpa mengurangi kualitas citra. Lena.bmp Lena.jpg dengan Quality 80 Lena.jpg dengan Quality 20

Operasi Pengolahan Citra Image Segmentation Jenis operasi ini bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. 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.

Operasi Pengolahan Citra Image Analysis Teknik image analysis mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek Contoh Edge Detection Image Analysis Jenis operasi ini bertujuan untuk menghitung besaran kuantitatif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya.Teknik image analysis mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek. Proses segmentasi kadang diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya. Contoh-contoh operasi image analysis : Edge Detection Boundary Extraction

Operasi Pengolahan Citra Image Reconstruction Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi. 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.

Aplikasi Pengolahan Citra Bid.Perdagangan Bid.Militer Bid.Kedokteran Bid.Biologi Komunikasi Data Hiburan Robotika Pemetaan Geologi Hukum Bid.Perdagangan Pembacaan barcode Pengenalan huruf/angka pada suatu formulir secara otomatis Bid.Militer Mengenali sasaran peluru kendali melalui sensor visual Mengidentifikasi jenis pesawat musuh Bid.Kedokteran Mammografi Rekontruksi foto janin hasil USG Bid.Biologi Pengenalan jenis kromosom melalui citra mikroskopik Komunikasi Data Kompresi citra yang akan ditransmisikan Hiburan Game Kompresi Video Robotika Visualy-Guided autonomous navigation Pemetaan Klasifikasi penggunaan tanah melalui foto udara/LANDSAT Geologi Mengenali jenis batu-batuan melalui foto udara/LANDSAT Hukum Pengenalan sidik jari Pengenalan foto narapidana

Aplikasi Pengolahan Citra Bid.Perdagangan Pembacaan barcode Pengenalan huruf/angka pada suatu formulir secara otomatis Bid.Militer Mengenali sasaran peluru kendali melalui sensor visual Mengidentifikasi jenis pesawat musuh Bid.Kedokteran Mammografi Rekontruksi foto janin hasil USG Bid.Biologi Pengenalan jenis kromosom melalui citra mikroskopik Komunikasi Data Kompresi citra yang akan ditransmisikan

Aplikasi Pengolahan Citra Hiburan Game Kompresi Video Robotika Visualy-Guided autonomous navigation Pemetaan Klasifikasi penggunaan tanah melalui foto udara/LANDSAT Geologi Mengenali jenis batu-batuan melalui foto udara/LANDSAT Hukum Pengenalan sidik jari Pengenalan foto narapidana