8 BAB 2 LANDASAN TEO RI 2.1 Definisi Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau inisiasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optic berupa foto, bersifat analog berupa sinyal – sinyal video seperti gambar pada monitor televise, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpan. 2.1.1 Definisi Citra Analog Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu, seperti gambar pada monitor televise, foto sinar-X, foto yang tercetak di kertas foto, lukisan, pemandangan alam, hasil CT scan, gambar – gambar yang terekam pada pita kaset, dan lain sebagainya. Citra analog tidak dapat direpresentasikan dalam komputer sehingga tidak bias diproses di komputer secara langsung. Oleh sebab itu, agar citra ini dapat diproses di komputer, proses konversi analog ke digital harus dilakukan terlebih dahulu. Citra analog dihasilkan dari alat - alat analog, seperti video kamera analog, kamera foto analog, WebCam, CT scan, sensor roentgen untuk fto thorax, sensor gelombang pendek pada system radar, sensor ultrasound pada system USG, dan lain – lain. 2.1.2 Definisi Citra Digital Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Sebuah citra grayscale ukuran 150x150 piksel (elemen terkecil dari sebuah citra) diambil sebagian (kotak kecil) berukuran 9x9 piksel. Maka, monitor akan menampilkan sebuah kotak kecil. Namun, yang disimpan dalam memori komputer hanyalah angka - angka yang menunjukkan besar intensitas pada masing – masing piksel tersebut.
27
Embed
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Definisi Citra - library.binus.ac.idlibrary.binus.ac.id/eColls/eThesisdoc/Bab2/2010-1-00492-mtif bab 2.pdf · ... seperti video kamera analog, kamera foto
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
8
BAB 2
LANDASAN TEO RI
2.1 Definisi Citra
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau inisiasi dari suatu
objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optic berupa
foto, bersifat analog berupa sinyal – sinyal video seperti gambar pada monitor televise,
atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpan.
2.1.1 Definisi Citra Analog
Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu, seperti gambar pada monitor
televise, foto sinar-X, foto yang tercetak di kertas foto, lukisan, pemandangan alam,
hasil CT scan, gambar – gambar yang terekam pada pita kaset, dan lain sebagainya.
Citra analog tidak dapat direpresentasikan dalam komputer sehingga tidak bias diproses
di komputer secara langsung. Oleh sebab itu, agar citra ini dapat diproses di komputer,
proses konversi analog ke digital harus dilakukan terlebih dahulu. Citra analog
dihasilkan dari alat - alat analog, seperti video kamera analog, kamera foto analog,
WebCam, CT scan, sensor roentgen untuk fto thorax, sensor gelombang pendek pada
system radar, sensor ultrasound pada system USG, dan lain – lain.
2.1.2 Definisi Citra Digital
Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Sebuah citra grayscale
ukuran 150x150 piksel (elemen terkecil dari sebuah citra) diambil sebagian (kotak kecil)
berukuran 9x9 piksel. Maka, monitor akan menampilkan sebuah kotak kecil. Namun,
yang disimpan dalam memori komputer hanyalah angka - angka yang menunjukkan
besar intensitas pada masing – masing piksel tersebut.
9 150piksel 150piksel
Nilai intensitas suatu piksel
Gambar 2.1 Citra grayscale 150x150 piksel
2.2 Definisi Digital Image Processing
Digital Image Processing adalah proses pengolahan gambar dua dimensi oleh
perangkat komputer digital (Jain, 1989, pl). Ada pun menurut Gonzalez dan Woods
(2001,p2-3), digital image processing merupakan proses pengambilan atribut – atribut
pada gambar dengan input dan output yang berupa gambar.
Digital image processing mempunyai banyak macam aplikasi pada berbagai
bidang, seperti : penajaman gambar, pendeteksian objek pada gambar, pengurangan
noise, konversi gambar berwarna ke grayscale dan sebaliknya, kompresi data pada
gambar, dan sebagainya.
2.2.1 Langkah – langkah penting dalam pengolahan citra
Secara umum tahapan pengolahan citra digital meliputi akusisi citra, peningkatan
kualitas citra, segmentasi citra, representasi dan uraian, pengenalan dan interpretasi.
• Akusisi citra
Pengambilan data dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai media seperti
kamera analog, kamera digital, handycamp, scanner, optical reader dan sebagainya.
Citra yang dihasilkan belum tentu data digital, sehingga perlu didigitalisasi.
Pada tahap ini dikenal dengan pre-processing dimana dalam meningkatkan
kualitas citra dapat meningkatkan kemungkinan dalam keberhasilan pada tahap
pengolahan citra digital berikutnya.
• Segmentasi citra
Segmentasi bertujuan untuk memilih dan mengisolasikan (memisahkan) suatu
objek dari keseluruhan citra. Segmentasi terdiri dari downsampling, penapisan dan
deteksi tepian. Tahap downsampling merupakan proses untuk menurunkan jumlah
piksel dan menghilangkan sebagian informasi dari citra. Dengan resolusi citra yang
tetap, downsampling menghasilkan ukuran citra yang lebih kecil. Tahap segmentasi
selanjutnya adalah penapisan dengan filter median, hal ini dilakukan untuk
menghilangkan derau yang biasanya muncul pada frekuensi tinggi pada spektrum
citra. Pada penapisan dengan filter median, gray level citra pada setiap piksel
digantikan dengan nilai median dari gray level pada piksel yang terdapat pada
window filter. Tahap yang terakhir pada proses segmentasi yaitu deteksi tepian.
Pendekatan algoritma Canny dilakukan berdasarkan konvolusi fungsi citra dengan
operator Gaussian dan turunan-turunannya. Pendeteksi tepi ini dirancang untuk
merepresentasikan sebuah tepian yang ideal, dengan ketebalan yang diinginkan.
Secara umum, proses segmentasi sangat penting dan secara langsung akan
menentukan keakurasian sistem dalam proses identifikasi iris mata.
• Representasi dan Uraian
Representasi mengacu pada data konversi dari hasil segmentasi ke bentuk yang
lebih sesuai untuk proses pengolahan pada komputer. Keputusan pertama yang harus
11
sudah dihasilkan pada tahap ini adalah data yang akan diproses dalam batasan-
batasan atau daerah yang lengkap. Batas representasi digunakan ketika penekanannya
pada karakteristik bentuk luar, dan area representasi digunakan ketika penekanannya
pada karakteristik dalam, sebagai contoh tekstur. Setelah data telah direpresentasikan
ke bentuk tipe yang lebih sesuai, tahap selanjutnya adalah menguraikan data.
• Pengenalan dan Interpretasi
Pengenalan pola tidak hanya bertujuan untuk mendapatkan citra dengan suatu
kualitas tertentu, tetapi juga untuk mengklasifikasikan bermacam-macam citra. Dari
sejumlah citra diolah sehingga citra dengan ciri yang sama akan dikelompokkan pada
suatu kelompok tertentu. Interpretasi meliputi penekanan dalam mengartikan objek
yang dikenali.
2.2.2 Macam – Macam Penerapan Digital Image Processing
Terlepas dari banyak dan luasnya penerapan dari image processing,
penerapannya dapat dibagi menjadi beberapa bagian.
a. Representasi dan Pemodelan Gambar
Dalam representasi dan pemodelan gambar (image representation and
modeling), gambar yang dihasilkan dari proses akan memberikan gambaran tentang
objek dari suatu lokasi (hasil foto dari kamera), karakteristik dari tubuh manusia
(gambar X-Ray), suhu dari suatu area (gambar infrared) atau gambaran posisi dari
target di sebuah radar.
Hasil yang dapat dimengerti dan akurat merupakan hal yang paling penting
dalam image representation. Dalam proses representasi dan pemodelan gambar,
kuantitas dan karakter dari picture-element (pixel) menggambarkan suatu objek.
12
b. Restorasi Gambar
Image restoration atau restorasi gambar adalah proses penghilangan atau
minimalisasi degradasi kualitas yang terdapat pada suatu gambar. Hal ini termasuk
perbaikan gambar atau foto yang buram, yang disebabkan oleh banyak hal, seperti
keterbatasan kualitas sensor, usia gambar yang sudah tua, atau pun banyaknya noise
pada gambar.
c. Analisis Gambar
Proses analisis gambar (image analysis) mempunyai tujuan melakukan
pengukuran dan perhitungan pada sebuah image untuk menghasilkan penjelasan dan
deskripsi dari gambar tersebut.
Pada analisis gambar dapat diaplikasikan dalam bermcam-macam hal, mulai
dari membaca barcode pada barang-barang di toko, menyortir suku cadang yang
berbeda pada alur pabrik, sampai analisis orientasi dan besarnya sel darah pada
gambar medis. Teknik analisis gambar melakukan pengambilan dari fitur-fitur
tertentu dari gambar untuk membantu mengidentifikasi objek yang diteliti.
d. Rekontruksi Gambar
Bidang rekonstruksi gambar atau image reconstruction bertujuan untuk
membuat sebuah objek dua dimensi atau lebih yang dibuat berdasarkan beberapa
proyeksi satu dimensi. Setiap proyeksi didapatkan dengan memproyeksikan X-Ray
(atau radiasi lainnya) melalui objek yang akan direkonstruksi.
Contoh aplikasi dari rekonstruksi gambar adalah penggunaan Computer
Topographic Scan (CT Scan) dan Magnetic Resonance Imaging (MRI) untuk
memproyeksikan gambar 2 dan 3 dimensi dari bagian tubuh manusia.
13
e. Kompresi Data Pada Gambar
Data yang menyangkut informasi yang bersifat visual sangatlah besar sehingga
memerlukan kapasitas penyimpanan yang sangat besar. Walaupun kemampuan
beberapa media penyimpanan digital dapat memenuhi kebutuhan penyimpanan yang
besar, umumnya kecepatan mengakses data pada media tersebtu semakin lambat
sebanding dengan makin besarnya kapasitas penyimpanan.
Kompresi data pada gambar (image data compression) bertujuan untuk
mengurangi jumlah dari bit (satuan terkecil dari data) yang diperlukan untuk
menyimpan gambar tanpa mengurangi informasi yang benar-benar diperlukan.
Aplikasi kompresi data untuk gambar banyak digunakan terutama pada industri
televise dan media, karena banyak gambar yang harus dikirim antara dua tempat
berjauhan. Karena itu dibutuhkan ukuran gambar yang relative kecil dengan kualitas
yang tetap terjaga.
f. Perbaikan Kualitas Gambar
Image Enhantment atau perbaikan kualitas gambar adalah aksentuasi atau
penajaman elemen-elemen dari sebuah gambar seperti garis pemisah atau pembatas
(edge and boundaries) atau tingkat kontras yang dapat membuat tampilan grafik dari
gambar tersebut lebih berguna untuk dianalisis dan ditampilkan (Jain, 1989,p233).
Proses image enhantment tidak memperbaiki atau meningkatkan kualitas dari
informasi dan data yang sudah ada pada gambar. Proses tersebut meningkatkan
rentang dinamis (dynamic range) dari elemen yang dikehendaki pada gambar
sehingga elemen tersebut dapat diperhatikan atau dilihat lebih jelas.
14
Image enhancement mencakup berbagai hal seperti : manipulasi kontras,
pengurangan noise, penajaman garis batas (edge crispening dan sharpening),
interpolasi dan pembesaran gambar.
Kesulitan terbesar yang sering dialami dalam proses image enhancement adalah
menentukan besaran nilai yang akan diterapkan dalam proses tersebut. Karena itu
banyak teknik-teknik image enhancement yang bersifat empirikal (berdasarkan trial
dan error) dan memerlukan prosedur yang interaktif untuk mendapatkan hasil yang
diinginkan
Gambar 2.2: Macam-macam aplikasi dari Image Enhancement (Sumber: Jain, 1989, p233)
Secara garis besar, image enhancement terbagi menjadi empat macam teknik
operasi yang umum digunakan seperti yang terlihat pada gambar 2.1 di atas.
1) Operasi Titik (point operation)
Pada point operation terdapat empat buah operasi yaitu contrast streching,
noise clipping, window slicing dan histogram modelling. Persamaan di antara point
operation adalah masing-masing teknik menggunakan filter dengan memori nol (zero
memory filter).
15
Pada bidang fotografi contrast streching dan histogram modelling banyak
digunakan. Contrast streching berguna untuk meningkatkan kekontrasan gambar
yang kurang baik diakibatkan oleh pencahayaan yang buruk atau sensor kamera yang
kurang luas daya tangkapnya. Sedangkan histogram modelling digunakan untuk
memperlihatkan frekuensi tingkatan warna abu-abu (gray level) pada suatu gambar
yang terdiri dari tiga tingkatan.
2) Operasi Transformasi (transform operation)
Operasi transformasi mempunyai sifat yang mirip dengan operasi titik. Operasi
tranformasi ini juga menggunakan zero memory filter namun dengan tambahan fungsi
transformasi invers setelahnya. Beberapa teknik image enhancement yang termasuk
dalam operasi transformasi menggunakan fungsi dari DFT (Discrete Fourier
Transform). Salah satu aplikasi dari operasi transformasi adalah homomorphic
filtering yang berguna untuk memperjelas detil yang terlihat gelap dan kurang jelas
pada gambar.
3) Operasi Pewarnaan (pseudocoloring)
Jenis operasi ini digunakan untuk melakukan proses pada elemen warna pada
sebuah gambar. Yang termasuk operasi pengolahan warna antara lain adalah
peningkatan kontras warna, pengoreksian warna yang salah akibat keterbatasan
sensor kamera atau proses scanning yang buruk, serta konversi gambar berwarna
menjadi gambar hitam putih serta kebalikannya, dan pewarnaan gambar hitam putih
menjadi berwarna.
4) Operasi Spasial (spatial operation)
Operasi spasial menggunakan teknik mengolah pixel yang letaknya
bersebelahan dengan pixel yang dijadikan input. Aplikasi image enhancement yang
16
menggunakan operasi spatial mencakup interpolasi (pembesaran) gambar,
pengurangan noise pada gambar, sampai peningkatan ketajaman gambar.
2.3 Convolution
2.3.1 Pengertian Metode Convolution
Convolution adalah operator matematika yang penting untuk banyak operator
dalam image processing. Convolution menyediakan cara untuk menggabungkan dua
array, biasanya untuk ukuran array yang berbeda, tetapi untuk dimensi array yang
sama, menghasilkan array ketiga yang mempunyai dimensi yang sama. Convolution
dapat digunakan dalam image processing untuk menerapkan operator yang mempunyai
nilai output dari piksel yang berasal dari kombinasi linier nilai input piksel tertentu.
Image convolution adalah teknik untuk menghaluskan suatu citra atau
memperjelas citra dengan menggatikan nilai piksel dengan sejumlah nilai piksel yang
sesuai atau berdekatan dengan piksel aslinya. Tetapi dengan adanya convolution, ukuran
dari citra tetap sama, tidak berubah.
Convolution 2 buah fungsi f(x) dan g(x) didefinisikan sebagai berikut :
Yang dalam hal ini, tanda (*) menyatakan operator convolution dan peubah
(variable) a adalah peubah bantu.
Untuk pengolahan citra, operasi yang dilakukan adalah diskrit karena nilai
koordinat piksel merupakan nilai yang diskrit. Selanjutnya filter atau mask yang
digunakan pada pengolahan citra biasanya berukuran terbatas, dalam artian bobot atau
pengaruh dari titik – titik yang cukup jauh sudah tidak signifikan, sehingga dapat
diabaikan (dianggap nol).
h x f x g x f a g x a da
17
Bentuk diskrit dari operasi convolution satu dimensi pada pengolahan citra
adalah
2.3.2 Convolution Dua Dimensi
Untuk fungsi dengan dua dimensi, operasi convolution didefinisikan sebagai
berikut :
a) Untuk fungsi integral
b) Untuk fungsi diskrit
Fungsi penapis g(x,y) disebut juga convolution filter, convolution mask, convolution kernel, atau template. Dalam bentuk diskrit convolution kernel dinyatakan dalam bentuk matriks (umumnya matriks 3x3). Ukuran matriks ini biasanya lebih kecil dari ukuran citra. Setiap elemen matriks disebut koefisien convolution.
Ilustrasi convolution ditunjukkan pada Gambar 2.3.