Pemrosesan Bukan Teks (Citra) Temu Kembali Informasi Pemrosesan Bukan Teks (Citra) Yuita Arum Sari, S.Kom, M.Kom Universitas Brawijaya

Outline Citra Berwarna (RGB) Preprocessing Citra RGB ke GrayScale Filtering Citra Segmentasi/Thresholding

Citra Berwarna Secara default kamera akan menghasilkan gambar yang mempunyai ruang warna RGB yang artinya Red, Green, dan Blue Setiap komponen warna pada RGB mengandung 8 bit yang nilainya berkisar antara 0-255 Kemungkinan pilihan warna yang dapat disajikan adalah 255 x 255 x 255 = 16.581.375 warna Membaca citra

Citra Berwarna (RGB)

Preprocessing Citra Preprocessing adalah proses pengolahan citra asli sebelum citra tersebut diolah ke dalam proses berikutnya Tujuan preprocessing, diantaranya: Menghilangkan noise Memperjelas fitur Memperkecil/memperbesar ukuran citra Mengkonversi data asli agar diperoleh citra sesuai kebutuhan, contohnya adalah transformasi ruang warna (RGB ke HSV atau yang lain)

Contoh Preprocessing Citra Mengubah citra RGB ke gray-scale: Mengubah citra berwarna ke citra keabuan Filtering: menghilangkan noise pada citra Binerisasi/Segmentasi/thresholding citra: proses memisahkan antara objek and background Croping citra: memotong dimensi citra pada ukuran tertentu Resize citra: mengubah ukuran citra Edge detection/edge enhancement: deteksi tepi pada citra. Thinning: penipisan pola citra

RGB ke grayscale CITRA BERSKALA KEABUAN Menghasilkan gambar abu-abu dimana warna yang dihasilkan dinyatakan dengan intensitas. Nilai intensitas berkisar antara 0-255

Filtering Citra Filter juga sering disebut window atau mask (teori konvolusi) Umumnya memiliki ukuran ganjil 3x3, 5x5, 7x7 dst, atau juga sering disebut matrik bujursangkar. Filtering dapat diterapkan ke dalam 2 domain. Domain spasial dan domain frekuensi Domain spatial Filtering Smoothing Spatial Filter Mean Filter Median Filter Gaussian Filter Sharpening Spatial Filter Laplace Filter(high pass filter) Sobel Filter

Filtering Citra (2) Filter juga sering disebut window atau mask (teori konvolusi) Umumnya memiliki ukuran ganjil 3x3, 5x5, 7x7 dst, atau juga sering disebut matrik bujursangkar. Filtering dapat diterapkan ke dalam 2 domain. Domain spasial dan domain frekuensi Contoh Domain spatial Filtering Smoothing Spatial Filter Mean Filter Median Filter Gaussian Filter Sharpening Spatial Filter Laplace Filter(high pass filter) Sobel Filter Contoh Domain frekuensi Fast Fourier Transform

Filtering Citra –Binerisasi/Thresholding Setiap piksel hanya dinyatakan dalam dua kemungkinan nilai yaitu 0 dan 1. Jenis-jenis thresholding diantaranya adalah: Otsu thresholding Watershed Segmentasi berbasis warna Quadratic Integral Ratio Region Growing Background Substraction

Cropping Citra Bertujuan untuk menghilangkan area yang tidak diinginkan untuk tujuan tertentu

Edge Detection/Edge Enhanchemnet Edge Detection/Edge Enhanchemnet dapat digunakan untuk mempertajam bagian tepi dari citra Edge detection pada zebra cross Edge detection pada citra bunga

Thinning

TERIMA KASIH