Pengolahan Citra Digital

Presentasi berjudul: "Pengolahan Citra Digital"— Transcript presentasi:

1 Pengolahan Citra Digital
Spektrum Cahaya dan Sinyal Digital Dwi Arini-2015

2 Preview Hal yang menarik pada metode proses pengolahan citra digital adalah area dua prinsip aplikasi - dimana perbaikan informasi gambar untuk interpretasi manusia, -dan proses image data storage, transmisi, dan representasi untuk persepsi otonom mesin.

3 Spektrum cahaya dan sinyal Digital
Suatu sumber energi radiasi dapat ditandai oleh distribusi tenaga spektral nya C(λ) yang menetapkan tingkat waktu sumber energi memancarkan per interval panjang gelombang unit. Tenaga total yang dipancarkan oleh sumber radiasi, diberikan sebagai integral dari distribusi energi spektral yang disebut flux radian dari sumber dan umumnya dinyatakan dalam satuan watt (W). Sebuah benda maupun tubuh yang ada pada suhu yang tinggi akan memancarkan energy elegtromagnetik yang proporsional sesuai dengan jumlah temperaturnya. Blackbody adalah tipe ideal dari radiator panas dimana flux radian maksimum bisa didapatkan pada beberapa panjang gelombang pada body saat temperatur pasti.

4 Black body hukum planck
Distribusi energi spektral dari blackbody diberikan oleh hukum Planck: Dimana: λ : Panjang gelombang radiasi T : Temperatur pada body C2 : Konstanta

5 Pada spektrum elektromagnetik cahaya tampak, fungsi distribusi energi spektral blackbody dapat diperkirakan dengan hukum radiasi Wien: Berikut Kurva energy spectral blackbody sebagai fungsi temperature dan panjang gelombang

6 Kuantisasi Pada Proses Konversi Sinyal Analog ke Sinyal Digital

7 Kuantisasi Pada Proses Konversi Sinyal Analog ke Sinyal Digital
Kuantitas analog yang akan diproses oleh computer atau system digital harus dinkonversi pada integer yang proporsional terhadap amplitudonya. Proses konversi antara sample analog dan sample nilai yang berlainan disebut dengan kuantisasi Proses kuantisasi berlaku tidak hanya untuk gambar, tetapi juga untuk kelas macam sinyal yang dihadapi pada system pengolahan digital

8 Kuantisasi Pada Proses Konversi Sinyal Analog ke Sinyal Digital
Pada Proses kuantisasi, amplitude dari sebuah sinyal dibandingkan dengan tingkat keputusan yang disimpan didalam tampilan Look up table. Jika Sample amplitude jatuh diantara dua level keputusan, maka terkuantisasi ke tingkat rekonstruksi tetap yang berdiri pada band kuantisasinya. Pada system digital, masing-masing sample kuantisasi ditugaskan oleh kode binary. Misalkan, panjang kode binary yang sama terindikasi pada sebuah contoh

9 Kuantisasi Pada Proses Konversi Sinyal Analog ke Sinyal Digital
Untuk pengembangan scalar sinyal kuantitatif pada teknik kuantisasi, biarkan nilai f dan f’ menampilkan amplitudoyang nyata, sample sinyal scalar dan nilai kuantisasi yang respektifr Disini, diasumsikan bahwa f adalah proses sample random dengan propabilitas massa jenis yang telah diketahui , diasumsikan f sebagai nilai kebohongan pada suatu range. aL ≤f ≤ aU

10 Kuantisasi Pada Proses Konversi Sinyal Analog ke Sinyal Digital

11 Kuantisasi Pada Proses Konversi Sinyal Analog ke Sinyal Digital

12 Kuantisasi Pada Proses Konversi Sinyal Analog ke Sinyal Digital
Kebanyakan proses image dan visi teknik computer adalah mengimplementasian pada software komputernya. terkadang, hanya teknik sederhana berimigrasi ke hardware, meskipun teknik coding untuk memaksimalkan efisiensi dalam transmisi gambar adalah dari hal komersial yang cukup dan disebarluaskan serta dengan pengembangan hardwarenya yang sangat canggih..

13 Kuantisasi Pada Proses Konversi Sinyal Analog ke Sinyal Digital
Sistem image coding format termasuk pada Joint Photographic Expert Group (JPEG) dan Moving Picture Expert Group (MPEG) Sebuah nomor matematika system juga dikembangkan. Hal ini berakhir pada bagaimana proses system virtual kata untuk processing image dan banyaknya screen based yang digunakan pada system windows.

14 Pengolahan Citra Digital
Dasar-dasar Pengolahan Citra Digital Dwi Arini-2015

15 Definisi dan Komponen Data Citra Digital
Citra digital merupakan matriks (array dua dimensi) dari piksel. Setiap nilai piksel proporsional terhadap nilai kecerahan dari titik pada kenampakan citra. Nilai tersebut diperoleh dari proses konversi analog ke digital. Matriks piksel pada umumnya berbentuk persegi panjang yang dinyatakan dalam ukuran piksel N x M m- bit N, M : nilai baris kolom piksel m : nilai kedalaman piksel yang memiliki rentang antara 0 hingga 2m – 1.

16 Jika nilai m = 8, rentang kecerahan , yang dapat disajikan sebagai warna hitam putih dengan warna abu-abu di antaranya .Citra berwarna memiliki sistem penyimpanan yang sama. Namun menggunakan tiga komponen intensitas yang merekam variasi kecerahan warna merah, hijau, dan biru. Penentuan ukuran citra, N, ditujukan untuk menentukan kenampakan detail dari objek pada citra. Jika N < detail citra nampak kasar,(beberapa detail akan hilang Jika N > detail citra nampak lebih besar dan kapasitas penyimpanan besar karena jumlah piksel

17 Perangkat Pengolah Data Citra
Perangkat pengolah citra digital secara umum terdiri dari : - Input / Output - Hardware - Software - Perangkat Matematis

18 Perangkat Matematis Perangkat matematis dalam pengolahan citra digital merupakan fungsi atau persamaan matematis yang digunakan untuk mengolah citra. Dimana secara matematis, nilai piksel dianggap sebagai fungsi dari baris kolomnya.

19 Pembagian Perangkat Matematis
Fungsi dari perangkat matematis tersebut dapat dibagi menjadi : Deskripsi Citra Menyajikan variasi brightness dari citra dalam bentuk grafik atau diagram.

20 Perangkat Matematis (2)
Operasi Titik Menghitung nilai citra baru sebagai fungsi dari citra lama pada posisi piksel yang sama dengan citra masukan.

21 Perangkat Matematis (3)
Operasi Kelompok Menghitung citra baru sebagai fungsi dari titik- titik yang bertetangga pada suatu citra masukan. Fungsi tersebut dapat berupa fungsi statistik (termasuk rata-rata, median, dan mode).

22 Pengenalan Karakteristik Nilai Piksel dari Citra Digital
Deskripsi Citra Histogram, Kontras Citra. Operasi Titik Proses histogram, Pemetaan intensitas, Penjumlahan, invers, penyekalaan. Normalisasi intensitas, ekualisasi histogram, dan thresholding Operasi Kelompok Konvolusi template (termasuk domain frekuensi) dan filtering (direct averaging, median dan mode, filter)