BAB II. LANDASAN TEORI
B. Pengolahan Citra
Pengolahan citra digital adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra dengan kualitas lebih baik.
Pengolahan citra digital bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin.
Operasi-operasi yang dilakukan di dalam pengolahan citra banyak ragamnya. Namun secara umum, operasi pengolahan citra dapat diklasifikasikan dalam beberapa jenis (Munir, 2004) sebagai berikut :
1. Perbaikan kualitas citra
Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan.
2. Pemugaran citra
Operasi ini bertujuan menghilangkan / meminimumkan cacat pada citra. Tujuan pemugaran citra hampir sama dengan operasi perbaikan citra. Bedanya, pada pemugaran citra penyebab degradasi gambar diketahui.
3. Pemampatan citra
Jenis operasi ini dilakukan agar citra dapat direpresentasikan dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan adalah citra yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai kualitas gambar yang bagus.
4. Segmentasi citra
Jenis operasi ini bertujuan untuk memecah citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu.
5. Analisis citra
Jenis operasi ini bertujuan menghitung besar kuantitatif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya. Teknik analisis citra mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam mengidentifikasi obyek. Proses segmentasi kadangkala diperlukan untuk melokalisasi obyek yang diinginkan dari sekelilingnya.
6. Rekonstruksi citra
Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang obyek dari beberapa citra hasil proyeksi. Operasi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam bidang medis.
Pengolahan citra pada dasarnya dilakukan dengan cara memodifikasi setiap titik dalam citra tersebut sesuai keperluan. Menurut Achmad dan Firdausy (Achmad dan Firdausy, 2005), secara garis besar modifikasi tersebut dikelompokkan menjadi :
1. Operasi titik, dimana setiap titik diolah secara tidak berhubungan terhadap titik-titik yang lain.
2. Operasi global, dimana karakteristik global (biasanya bersifat statistik) dari citra yang digunakan untuk memodifikasi nilai setiap titik.
3. Operasi temporal/ berbasis bingkai, dimana sebuah citra diolah dengan cara dikombinasikan dengan citra lain.
4. Operasi geometri, dimana bentuk, ukuran, atau orientasi citra dimodifikasi secara geometris.
5. Operasi banyak titik tetangga, dimana data dari titik-titik yang bersebelahan dengan titik yang ditinjau ikut berperan dalam
mengubah nilai.
6. Operasi morfologi, yaitu operasi yang berdasarkan segmen atau bagian dalam citra yang menjadi perhatian.
C. Deteksi Tepi 1. Tepi (Edge)
Yang dimaksud dengan tepi atau edge dalam hal ini adalah perubahan nilai derajat keabuan pada citra yang besar dalam jarak yang singkat. Perbedaan intensitas inilah yang menandakan adanya perbedaan objek, sehingga selanjutnya dapat diketahui objek-objek yang berbeda pada citra yang dianalisis. Tepi pada umumnya berada pada batas antara dua objek yang berbeda. Tepi dapat diorientasikan dengan suatu arah, dan arah ini dapat berbeda-beda tergantung pada perubahan intensitasnya.
Menurut Munir (Munir,2004) ada tiga macam tepi yang terdapat di dalam citra yaitu :
a. Tepi curam, dimana tepi memiliki perubahan intensitas yang sangat tajam dengan arah tepi 90o. Dapat dilihat pada gambar 2.5.
b. Tepi landai yaitu tepi dengan sudut arah yang kecil. Tepi landai dapat dianggap terdiri dari sejumlah tepi-tepi lokal yang lokasinya berdekatan, seperti yang terlihat pada gambar 2.6.
Gambar 2.6 Tepi Landai
c. Tepi curam dengan derau seperti pada gambar 2.7. Umumnya tepi yang terdapat pada aplikasi visi computer mengandung derau. Operasi peningkatan kualitas citra dapat dilakukan terlebih dahulu sebelum pendeteksian tepi.
Gambar 2.7 Tepi curam dengan derau 5 5 10 10 15 15 5 5 10 10 15 15 5 5 10 10 15 15 5 5 10 10 15 15
2. Deteksi Tepi
Deteksi tepi ( Edge Detection ) pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi citra pada obyek citra (Sigit, 2005). Deteksi tepi merupakan langkah pertama untuk melingkupi informasi di dalam citra. Tepi mencirikan batas-batas obyek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi obyek di dalam citra. Tujuan operasi deteksi tepi adalah untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau obyek di dalam citra (Munir, 2004).
Terdapat beberapa teknik yang digunakan untuk mendeteksi tepi, antara lain (Munir, 2004) :
a. Operator gradien pertama, contoh beberapa gradien pertama yang dapat digunakan untuk mendeteksi tepi di dalam citra, yaitu operator gradien selisih-terpusat, operator Sobel, operator Prewitt, operator
Roberts, operator Canny.
b. Operator turunan kedua, disebut juga operator Laplace. Operator
Laplace mendeteksi lokasi tepi khususnya pada citra tepi yang curam.
Pada tepi yang curam, turunan keduanya mempunyai persilangan nol, yaitu titik di mana terdapat pergantian tanda nilai turunan kedua, sedangkan pada tepi yang landai tidak terdapat persilangan nol. Contohnya adalah operator Laplacian Gaussian, operator Gaussian. c. Operator kompas, digunakan untuk mendeteksi semua tepi dari
berbagai arah di dalam citra. Operator kompas yang dipakai untuk deteksi tepi menampilkan tepi dari 8 macam arah mata angin yaitu Utara, Timur Laut, Timur, Tenggara, Selatan, Barat, Barat Daya, dan
Barat Laut. Deteksi tepi dilakukan dengan mengkonvolusikan citra dengan berbagai mask kompas, lalu dicari nilai kekuatan tepi (magnitude) yang terbesar dan arahnya. Operator kompas yang dipakai untuk deteksi tepi menampilkan tepi dari 8 macam arah mata angin, yaitu Utara, Timur Laut, Timur, Tenggara, Selatan, Barat, Barat Daya, dan Barat Laut.
Gambar 2.8 Proses deteksi tepi citra
Gambar 2.8 menggambarkan proses deteksi tepi citra. Citra awal merupakan citra biner, sehingga dapat terlihat dengan jelas perbedaan antara obyek dengan latar belakang. Dari citra awal kemudian dilakukan differensial arah vertikal sehingga didapatkan edge yang sejajar dengan sumbu x, dilakukan juga differensial arah horisontal sehingga didapatkan edge yang sejajar dengan sumbu y. Setelah didapatkan edge horisontal dan vertikal, kemudian keduanya digabungkan, sehingga akan menghasilkan deteksi tepi citra yang utuh.