46 BAB 3 PENDEKATAN LOGIKA SAMAR DALAM PEMROSESAN CITRA 3.1 Pemrosesan Citra Konvensional. Dalam dunia pemetaan untuk skala yang besar, teknik penginderaan jarak jauh merupakan solusi yang sangat baik. Informasi keruangan dalam bentuk gambar raster dari teknik penginderaan jarak jauh menyimpan banyak sekali informasi. Namun seringkali informasi yang dibutuhkan hanyalah bagian dari keseluruhan informasi yang ada pada citra tersebut. Oleh karena itu diperlukan pemrosesan citra (image processing). Image Processing adalah pemrosesan citra dengan menggunakan komputer, menjadikan hasil citra yang berkualitas lebih baik. Pada umumnya operasi – operasi pengolahan citra dilakukan apabila : • Perbaikan atau modifikasi citra perlu dilakukan guna meningkatkan kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra. • Elemen dalam citra perlu di cocokkan, dikelompokkan atau diukur. • Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain. Terdapat banyak macam teknik image processing, diantaranya adalah edge detection, image enhancement, image quality, image segmentation. Berikut ini akan dijelaskan mengenai dua teknik pertama seperti tersebut diatas, yaitu edge detection dan image enhancement.
30
Embed
BAB 3 PENERAPAN LOGIKA SAMAR DALAM PEMROSESAN …thesis.binus.ac.id/doc/Bab3/2007-3--00193-IF-Bab 3.pdfBerikut adalah contoh dari hasil edge detection dengan menggunakan beberapa metode
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
46
BAB 3
PENDEKATAN LOGIKA SAMAR DALAM PEMROSESAN CITRA
3.1 Pemrosesan Citra Konvensional.
Dalam dunia pemetaan untuk skala yang besar, teknik penginderaan jarak jauh
merupakan solusi yang sangat baik. Informasi keruangan dalam bentuk gambar
raster dari teknik penginderaan jarak jauh menyimpan banyak sekali informasi.
Namun seringkali informasi yang dibutuhkan hanyalah bagian dari keseluruhan
informasi yang ada pada citra tersebut. Oleh karena itu diperlukan pemrosesan citra
(image processing). Image Processing adalah pemrosesan citra dengan
menggunakan komputer, menjadikan hasil citra yang berkualitas lebih baik. Pada
umumnya operasi – operasi pengolahan citra dilakukan apabila :
• Perbaikan atau modifikasi citra perlu dilakukan guna meningkatkan kualitas
penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek informasi yang
terkandung dalam citra.
• Elemen dalam citra perlu di cocokkan, dikelompokkan atau diukur.
• Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain.
Terdapat banyak macam teknik image processing, diantaranya adalah edge
detection, image enhancement, image quality, image segmentation. Berikut ini akan
dijelaskan mengenai dua teknik pertama seperti tersebut diatas, yaitu edge detection
dan image enhancement.
47
3.1.1 Pendeteksi Tepi (Edge Detection)
Salah satu teknik untuk mengekstrak informasi dari citra adalah pendeteksian
tepi atau edge detection yang sebelumnya telah dilakukan peningkatan kualitas citra.
Pendeteksian tepi merupakan salah satu metode analisis citra, dimana analisis ini
bertujuan untuk mengidentifikasi parameter-parameter yang diasosiasikan dengan
ciri atau feature dari objek dalam citra, yang pada gilirannya parameter tersebut akan
digunakan untuk menginterpretasi citra. Analisis citra pada dasarnya terdiri dari tiga
tahapan yaitu, tahap feature extraction, segmentation, dan calsification. Secara
umum ada lima metode yang digunakan untuk mendeteksi tepi: Sobel, Prewitt, Zero
Crossing, Canny, Robert.
Berikut adalah contoh dari hasil edge detection dengan menggunakan beberapa
metode diatas:
Gambar 3.1 Citra asli
48
Gambar 3.2 Edge detection menggunakan metode Sobel
Gambar 3.3 Edge detection menggunakan metode Prewitt
49
Gambar 3.4 Edge detection menggunakan metode Zero Crossing
Gambar 3.5 Edge detection menggunakan metode Canny
50
Melihat perbedaan yang cukup berarti pada hasil diatas, maka dapat diambil
hipotesa bahwa setiap kasus memiliki solusi yang berbeda-beda dalam hal
pendeteksian tepi. Yang dimaksud disini adalah pemilihan metode pendeteksian tepi
sangat kausatik, sehingga perlu diadakan penelitian lebih lanjut mengenai filter yang
cocok untuk keperluan pemetaan. Pendeteksian dapat dilakukan dengan cukup baik
jika objek yang diamati memiliki resolusi piksel yang tinggi. Pada contoh diatas,
terlihat jelas bahwa proses pendeteksian tepi tidak efektif, karena kecilnya ukuran
piksel tiap objek menjadikannya “seperti” noise. Berbeda halnya dengan citra yang
ukuran objek yang cukup besar, hasil yang didapatkan dengan ketiga metode diatas
cukup baik di deteksi tepiannya.
3.1.2 Image Enhancement
Tujuan dari image enhancement adalah memajukan interpretabilitas atau persepsi
informasi dalam citra untuk penglihatan manusia, atau untuk menawarkan input yang
lebih baik pada teknik pemrosesan citra yang lain. Teknik image enhancement bisa
dibagi dalam dua kategori yang luas, yaitu:
1. Spatial domain methods, dimana dioperasikan pada piksel secara
langsung.
2. frequency domain methods, dimana dioperasikan pada Fourier transform
dari sebuah citra.
Sayangnya, tidak ada teori yang sifatnya umum untuk mengukur kualitas dari
image enhancement yang berasal dari persespsi manusia. Jika terlihat bagus, maka
diasumsikan citranya bagus. Tetapi ,ketika teknik image enhancement digunakan
51
sebagai pre-processing tools untuk teknik pemrosesan citra yang lain, maka ukuran
kuantitatif bisa mendeterminasikan teknik mana yang paling cocok.
Masalah lain adalah timbulnya noise pada citra. Untuk mengatasi masalah ini
dengan menggunakan pendekatan yang lembut dengan melalui dekonvolusi citra
melalui persyaratan yang biasanya fungsi penalti untuk frekuensi yang tinggi
didalam citra yang tersimpan. Sayangnya, ini sangat mahal dalam hal komputasi,
dibutuhkannya heuristics dan tidak adanya algoritma yang bisa diskalakan atau
algoritma yang efisien untuk mencari heuristics yang bisa diterima atau melakukan
dekonvolusi sendiri.
Metode Image Enhancement dan edge detection seperti uraian diatas merupakan
pemrosesan citra yang konvensional. Dalam metode-metode tersebut masalah yang
sering muncul adalah terdapatnya noise pada citra yang mengakibatkan hasil yang
kurang akurat. Selain masalah tersebut sebenarnya ada lagi masalah dalam metode
konvensional yaitu masalah ambiguitas dan kesamaran (yang akan dijelaskan pada
bagian selanjutnya). Untuk itulah dibangun metode baru untuk mengatasi masalah
dalam pemrosesan citra tersebut yaitu pemrosesan citra dengan menggunakan teknik