• Tidak ada hasil yang ditemukan

Implementasi Color Constancy Pada Citra Digital Menggunakan Logarithmi Image Processing

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2016

Membagikan "Implementasi Color Constancy Pada Citra Digital Menggunakan Logarithmi Image Processing"

Copied!
76
0
0

Teks penuh

(1)

IMPLEMENTASI

COLOR CONSTANCY

PADA CITRA DIGITAL

MENGGUNAKAN

LOGARITHMIC IMAGE PROCESSING

SKRIPSI

OSHIN SANTA MONICA MILALA

091401079

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

IMPLEMENTASI

COLOR CONSTANCY

PADA CITRA DIGITAL

MENGGUNAKAN

LOGARITHMIC IMAGE PROCESSING

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer

OSHIN SANTA MONICA MILALA 091401079

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(3)

PERSETUJUAN

Judul : IMPLEMENTASI COLOR CONSTANCY PADA

CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN LOGARITHMIC IMAGE PROCESSING

Kategori : SKRIPSI

Nama : OSHIN SANTA MONICA MILALA

Nomor Induk Mahasiswa : 091401079

Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER

Departemen : ILMU KOMPUTER

Fakultas : FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI (FASILKOM-TI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, 2014 Komisi Pembimbing :

Pembimbing 1 Pembimbing 2

Dr. Erna Budhiarti Nababan, MIT Dian Rachmawati, S.Si., M.Kom

NIP. NIP.198307232009122004

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,

(4)

PERNYATAAN

IMPLEMENTASI COLOR CONSTANCY PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN

LOGARITHMIC IMAGE PROCESSING

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Februari 2014

(5)

PENGHARGAAN

Segala hormat, pujian dan syukur Penulis ucapkan kepada Tuhan Yesus Kristus yang senantiasa melimpahkan rahmat dan karunia-Nya sehingga skripsi ini dapat diselesaikan, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.

Penulis ingin menyampaikan rasa hormat dan terima kasih yang sebesar–besarnya kepada :

1. Bapak Prof. Dr. Dr. Syahril Pasaribu, DTM&H, Msc(CTM), Sp.A(K) selaku Rektor Universitas Sumatera Utara.

2. Bapak Prof. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.

4. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc., M.Sc selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.

5. Ibu Dr. Erna Budhiarti Nababan, MIT selaku Dosen Pembimbing I yang telah memberikan bimbingan, saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.

6. Ibu Dian Rachmawati, S.Si, M.Kom selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.

7. Bapak Prof. Dr. Iryanto, M.Si selaku Dosen Pembanding I yang telah memberikan saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini. 8. Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc, M.Sc selaku Dosen Pembanding II

(6)

9. Ayahanda Drs. Makmur Milala dan Ibunda Nurjunila Br.Ginting, M.Pd yang selalu memberikan doa, dukungan serta kasih sayang yang tak henti-hentinya kepada penulis untuk menyelesaikan skripsi ini.

10. Adinda tersayang Esterina Melanie Milala yang juga turut memberi doa dan dukungan kepada penulis.

11. Pacar tersayang Christop Immanuel Sitorus yang selalu memberikan doa, dukungan dan kasih sayang kepada penulis selama menyusun skripsi ini.

12. Abang Angga Malau, S. Kom yang telah banyak membantu, memberikan semangat dan menjadi teman diskusi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. 13. Teman-teman seperjuangan mahasiswa S1-Ilmu Komputer stambuk 2009

terkhusus Tian Novita Situngkir, S.Kom, Laila Manja, Sylvia Dinata, Winda Dian Luca, Insidiny Fawwaz, dan Tika Romauli Siregar, S.Kom yang telah memberikan semangat dan menjadi teman diskusi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

14. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu per satu yang telah membantu penyelesaian skripsi ini.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu, kepada pembaca agar kiranya memberikan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.

Medan, 2014 Penulis,

(7)

ABSTRAK

Citra sebagai salah satu komponen multimedia yang mempunyai peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Dalam pengambilan citra secara digital, permasalahan warna sering kita temui, warna selalu berubah tergantung dengan kondisi pencahayaan pada saat itu. Saat citra terkena pencahayaan tertentu akan membuat color constancy berubah.

Color Constancy adalah ketetapan warna yang diterima dari suatu benda yang terlihat sama meskipun berada pada kondisi pencahayaan yang berbeda-beda. Dibutuhkan suatu metode yang dapat menjaga Color Constancy untuk meningkatkan kualitas citra. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Logarithmic Image Processing. Jenis citra yang digunakan berformat .bmp dan ,jpg. Citra tersebut akan di-input ke dalam program dan diproses menggunakan LIP. Dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh citra yang memiliki Color Constancy. Citra juga akan lebih terang jika nilai alpha lebih dari satu dan lebih gelap jika

alpha kurang dari satu. Kelebihan metode Logarithmic Image Procesing terdapat pada citra yang terkena pencahayaan warna tertentu, karena dapat menjaga color constancy atau ketetapan warnanya tanpa mengubah warna dasar citra sehingga meningkatkan kualitas citra.

(8)

Implementation Color Constancy on The Digital Image Using a Logarithmic Image

Processing

ABSTRACT

Image as one of the multimedia components has a very important role as a form of visual information. In the digital image acquisition, we often encounter the problem of color, the color is always changing depending on the lighting conditions at the time. When exposed to certain lighting imagery will make changing color constancy. Color Constancy is the constant color received from an object that looks the same even though the lighting conditions are different. It takes a method that can keep the Color Constancy to improve image quality. One method that can be used is the Logarithmic Image Processing. Type of imagery used format

.bmp and .jpg. These images will be input into the program and processed using the LIP. From the research that has been conducted, the obtained image has a Color Constancy. The image will also be much brighter if the alpha value is more than one and darker if alpha is less than one. The advantage of Logarithmic Image Procesing methods contained in the image of the affected certain color lighting, as it can keep the color constancy without changing the basic color color image thus improving image quality.

(9)
(10)

Bab 3 Analisis dan Perancangan 16

3.1 Analisis Sistem 16

3.2 Analisis Masalah 16

3.3 Logarithmic Image Processing (LIP) 17

3.3.1 Menentukan Titik Tengah (Median) 17

3.3.2 Analisis Persyaratan (Requirement Analysis) 21

3.3.2.1 Persyaratan Fungsional 21

3.3.2.2 Persyaratan Nonfungsional 21

3.3.3 Pemodelan Sistem dengan Use Case dan Activity Diagram 22 3.3.3.1 Use Case and Activity Diagram LIP 23

3.3.4 Sequence Diagram Proses LIP 25

3.3.5 Flowchart Gambaran Umum dan Pengolahan Sistem dengan LIP 25

3.3.6 Pseudocode LIP 29

3.3.7 Rancangan Antar Muka 31

3.3.7.1 Rancangan Antar Muka Mainform 31

3.3.7.2 Antar Muka Form LIP 33

Bab 4 Implementasi dan Pengujian 35

4.1 Implementasi Sistem 35

4.1.1 TampilanHalaman Form Awal 35

4.1.2 Tampilan Halaman Form Utama 36

4.1.3 Tampilan Halaman Form About 37

(11)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1 Kode Warna RGB 9

Tabel 3.1 Hasil Data 3x3 pixel Dengan Proses LIP 20

Tabel 3.2 Sfesifikasi Use Case LIP 23

Tabel 3.3 Rincian Rancangan Form Utama 32

(12)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Contoh Citra Biner 7

Gambar 2.2 Contoh Citra Grayscale 8

Gambar 2.3 Contoh Citra Warna 9

Gambar2.4 Contoh Citra .bmp 12

Gambar 2.5 Contoh Citra .jpg 12

Gambar 2.6 Citra Sebelum Proses Color Constancy 15 Gambar 2.7 Citra Setelah Proses Color Constancy 15 Gambar 3.1 Diagram Ishikawa Untuk Analisa Masalah 16

Gambar 3.2 Pixel Citra Awal 17

Gambar 3.3 Use Case Diagram yang akan Dikembangkan 22 Gambar 3.4 Activity Diagram Untuk Proses LIP 24 Gambar 3.5 Sequence Diagram Proses LIP 25

Gambar 3.6 Flowchart Sistem 26

Gambar 3.7 Flowchart Pengolahan Citra dengan LIP 27

Gambar 3.8 Rancangan Form Utama 32

Gambar 3.9 Antar Muka Form LIP 33

Gambar 4.1 Tampilan Halaman Form Awal 35

Gambar 4.2 Tampilan Form Utama 36

(13)

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

A. Lampiran Listing Program A-1

(14)

ABSTRAK

Citra sebagai salah satu komponen multimedia yang mempunyai peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Dalam pengambilan citra secara digital, permasalahan warna sering kita temui, warna selalu berubah tergantung dengan kondisi pencahayaan pada saat itu. Saat citra terkena pencahayaan tertentu akan membuat color constancy berubah.

Color Constancy adalah ketetapan warna yang diterima dari suatu benda yang terlihat sama meskipun berada pada kondisi pencahayaan yang berbeda-beda. Dibutuhkan suatu metode yang dapat menjaga Color Constancy untuk meningkatkan kualitas citra. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Logarithmic Image Processing. Jenis citra yang digunakan berformat .bmp dan ,jpg. Citra tersebut akan di-input ke dalam program dan diproses menggunakan LIP. Dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh citra yang memiliki Color Constancy. Citra juga akan lebih terang jika nilai alpha lebih dari satu dan lebih gelap jika

alpha kurang dari satu. Kelebihan metode Logarithmic Image Procesing terdapat pada citra yang terkena pencahayaan warna tertentu, karena dapat menjaga color constancy atau ketetapan warnanya tanpa mengubah warna dasar citra sehingga meningkatkan kualitas citra.

(15)

Implementation Color Constancy on The Digital Image Using a Logarithmic Image

Processing

ABSTRACT

Image as one of the multimedia components has a very important role as a form of visual information. In the digital image acquisition, we often encounter the problem of color, the color is always changing depending on the lighting conditions at the time. When exposed to certain lighting imagery will make changing color constancy. Color Constancy is the constant color received from an object that looks the same even though the lighting conditions are different. It takes a method that can keep the Color Constancy to improve image quality. One method that can be used is the Logarithmic Image Processing. Type of imagery used format

.bmp and .jpg. These images will be input into the program and processed using the LIP. From the research that has been conducted, the obtained image has a Color Constancy. The image will also be much brighter if the alpha value is more than one and darker if alpha is less than one. The advantage of Logarithmic Image Procesing methods contained in the image of the affected certain color lighting, as it can keep the color constancy without changing the basic color color image thus improving image quality.

(16)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kecanggihan teknologi pada saat ini memang tidak bisa diragukan lagi. Untuk mendapatkan informasi secara tepat dan praktis tidaklah menjadi hal yang sulit. Hal itu terjadi karena informasi bisa kita peroleh darimana saja. Misalnya informasi berupa citra (gambar), teks, suara, video dan lain sebagainya. Penggabungan komponen di atas disebut multimedia.

Citra sebagai salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan informasi. Dalam pengambilan citra secara digital, permasalahan warna sering kita temui. Warna selalu berubah tergantung dengan kondisi pencahayaan pada saat itu. Color constancy atau ketetapan warna adalah salah satu keistimewaan dari sistem penglihatan manusia, yang mengusahakan agar warna yang diterima dari suatu benda terlihat sama meskipun berada pada kondisi pencahayaan yang berbeda-beda(Adiprinata & Susanto, 2006).

Color Constancy diupayakan agar gambar menyerupai benda aslinya. Upaya paling mungkin dilakukan adalah dengan mempertajam warna citra. Metode yang akan digunakan oleh penulis adalah Logarithmic Image Processing (LIP).

(17)

digunakan berekstensi *.bmp (bitmap) berformat 24 bit dengan ukuran pixel yang dibatasi (Munir & Rinaldi,2004). Disimpulkan bahwa dari hasil output metode

Logarithmic Image Processing lebih baik dibandingkan dengan metode Histogram Equlization karena hasil citra tidak merubah citra asli. Penelitian yang telah dilakukan selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Rudy Adipranata dan Cherry Galatia Ballangan yang mengangkat tentang perbaikan citra dengan metode retinex. Dimana metode retinex ini dapat digunakan untuk memperbaiki kualitas citra digital yang berhubungan dengan pencahayaan (Adipranata & Ballangan, 2006). Dari penelitian terdahulu diatas juga bisa disimpulkan bahwa metode retinex dibagi menjadi 2 bagian, yaitu reflectance dan illumination. Dengan adanya pemisahan tersebut maka dapat dilakukan kemungkinan pembuangan efek cahaya dari pencahayaan depan atau belakang serta memperbaiki warna pada citra digital dengan membuang illuminasi yang biasanya membuat warna berubah.

Berdasarkan latar belakang yang telah penulis uraikan, maka dilakukan penelitian dengan judul “Implementasi Color Constancy pada Citra Digital Menggunakan Logarithmic Image Processing”. Metode Logarithmic Image Processing (LIP) digunakan berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Murinto dalam menganalisis Histogram Equalization dan Logarithmic Image Processing untuk memperbaiki kualitas citra. Dimana penelitian tersebut didapatkan kesimpulan jika peningkatan citra dengan Logarithmic Image Processing menghasilkan histogram

(18)

2.1 Perumusan Masalah

Adapun masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah :

1. Bagaimana menjaga ketetapan warna (color constancy)pada citra digital menggunakan

Logarithmic Image Processing.

2. Bagaimana merancang aplikasi yang mengimplementasikan metode Logarithmic Image Processing dalam upaya menjaga ketetapan warna (color constancy).

3. Bagaimana hasil citra setelah melalui proses metode Logarithmic Image Processing.

1.3 Batasan Masalah

Batasan masalah penelitian dalam tugas akhir ini adalah :

1. Citra yang digunakan adalah citra format .jpg dan .bmp

2. Jenis file yang digunakan berukuran maksimal 500 x 500 pixel.

3. Bahasa yang digunakan menggunakan pemrograman Microsoft Visual C# .Net 2010.

4. Citra yang akan diolah adalah citra RGB.

1.4 Tujuan Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan sebagai berikut :

1. Untuk mengetahui cara kerja Color Constancy pada citra digital menggunakan

Logarithmic Image Processing.

2. Untuk menguji cara kerja Metode Logarithmic Image Processing untuk color constancy

pada citra digital berformat .bmp dan .jpg.

3. Untuk mengetahui perbedaan citra awal dan citra hasil menggunakan LIP pada citra berformat .bmp dan .jpg.

(19)

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini adalah untuk mengetahui cara mengimplementasikan Color Constancy (ketetapan warna) pada sebuah citra digital (image) dengan menggunakan metode Logarithmic Image Processing (LIP).

1.6 Sistematika Penulisan

Agar pembahasan lebih sistematis, maka tulisan ini dibuat dalam lima bab, yaitu : Bab I Pendahuluan

Berisi latar belakang, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan dan manfaat penelitian dan sistematika penulisan.

Bab II Landasan Teori

Berisi tentang penjelasan singkat mengenai definisi pengolahan citra dan metode Logarithmic Image Processing.

Bab III Analisis dan Perancangan

Berisi tentang analisis mengenai proses kerja dari teknik Logarithmic Image Processing yang terdiri dari Use Case Diagram, Squential Diagram, Activity Diagram, Pseudocode Program dan perancangan tampilan form dari aplikasi.

Bab IV Implementasi dan Pengujian

Pada tahap ini dilakukan pembuatan sistem dan coding sesuai dengan analisis dan perancangan. Kemudian melakukan pengujian sistem.

Bab V Kesimpulan dan Saran

(20)

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Citra Digital

Citra digital merupakan fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi tersebut pada setiap titik (x,y) merupakan tingkat kecemerlangan atau intensitas cahaya citra pada titik tersebut. Citra digital adalah suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya yang disebut sebagai elemen gambar atau piksel menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut. Indeks baris dan kolom (x,y) dari sebuah piksel dinyatakan dalam bilangan bulat (integer). Sebuah piksel merupakan sampel dari pemandangan yang mengandung intensitas citra yang dinyatakan dalam bilangan bulat.

Untuk menunjukkan lokasi suatu piksel, koordinat (0,0) digunakan untuk posisi kiri atas dalam bidang citra, dan koordinat (m-1,n-1) digunakan untuk posisi kanan bawah dalam citra berukuran m x n piksel dimana m adalah kolom dan n adalah baris. Untuk menunjukkan tingkat pencahayaan suatu piksel, seringkali digunakan bilangan bulat yang besarnya delapan bit dengan lebar selang nilai 0-255 dimana 0 untuk warna hitam, 255 untuk warna putih, dan tingkat abu-abu berada di antara nilai 0 dan 255

(Adiprinata & Sutatanto , 2006).

2.2 Pengolahan Citra

(21)

1. Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasikan oleh manusia atau komputer

2. Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain 3. Pengolahan citra merupakan proses awal dari komputer visi

Pada umumnya pengolahan citra berhubungan dengan citra-citra digital. Dalam hal ini, citra f(x,y) diperoleh secara diskrit dan kemudian dikuantisasi. Maka akan diperoleh suatu citra baru, : (m,n) → I dengan m,n I; di mana I adalah himpunan bilangan bulat (integer). Namun demikian, secara umum sistem pengolahan citra mengandaikankan citra asal yang bernilai riil dan menghasilkan bilangan riil juga, meskipun secara teknis pada akhirnya citra ini didigitalkan sebelum disimpan.

Ada beberapa hal yang penting didalam pengolahan citra digital, antara lain teknik-teknik pengambilan citra, model citra digital, sampling dan kuantitasi, histogram, proses filtering, perbaikan citra sampai pada pengolahan citra digital yang lebih lanjut seperti segmentasi, image clustering dan ekstrasi ciri (Prihatini, 2011).

2.3 Pengenalan Citra

Secara harfiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang 2 dimensi. Citra yang terlihat merupakan cahaya yang direfleksikan dari sebuah objek. Sumber cahaya menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut dan pantulan cahaya ditangkap oleh alat-alat optik, misal mata manusia, kamera, scanner, sensor satelit, dsb, kemudian direkam. Citra merupakan keluaran dari suatu sistem perekaman data yang bersifat optic, analog maupun digital. Perekaman dari citra dapat dibagi menjadi 2 bagian, yaitu :

1. Citra Analog

(22)

foto (film foto konvensional) dan bersifat sinyal video seperti gambar pada monitor televisi.

2. Citra Digital

Citra digital terdiri dari sinyal-sinyal yang dapat dibedakan dan mempunyai fungsi yang tidak kontinu yakni berupa titik-titik warna pembentuk citra. Hasil perekaman citra digital dapat disimpan pada suatu media magnetic (Munir, 2004).

Dalam tugas akhir ini, jenis citra yang dibahas adalah citra digital.

2.3.1 Citra Biner

Citra biner merupakan citra yang telah melalui proses pemisahan piksel-piksel berdasarkan derajat keabuan yang dimiliki. Citra biner adalah citra yang hanya direpresentasikan nilai tiap pikselnya dalam satu bit (satu nilai binary). Banyaknya warna yang terdapat pada citra biner adalah dua, yaitu hitam dan putih (Murinto & Wibowo, 2009). Salah satu contoh dari gambar biner dapat dilihat pada Gambar 2.1. Dibutuhkan satu bit di memori untuk menyimpan kedua warna ini. Setiap piksel pada citra bernilai 0 untuk hitam dan 1 untuk putih (Hestiningsih, 2008).

Salah satu contoh citra biner bisa dilihat pada Gambar 2.1 di bawah ini :

Gambar 2.1: Contoh Citra Biner

2.3.2 Citra Grayscale

(23)

merah, hijau, dan biru mempunyai intensitas yang sama. Banyaknya warna yang ada tergantung pada jumlah bit yang disediakan di memori untuk menampung kebutuhan warna ini (Ahmad, 2005).

Citra grayscale disimpan dalam format 8 bit untuk setiap sample pixel, yang memungkinkan sebanyak 256 intensitas. Format ini sangat membantu dalam pemrograman karena manipulasi bit yang tidak terlalu banyak. Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai nilai matrik masing-masing R, G dan B menjadi citra

grayscale dengan nilai X, maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai R, G dan B (Sitorus S & Suyanto, 2006).

Salah satu contoh citra grayscale dapat dilihat pada Gambar 2.2 di bawah ini :

Gambar 2.2: Contoh Citra Grayscale

2.3.3 Citra Warna

Citra warna adalah citra dengan system grafik yang memiliki satu set niai tersusun (a set of ordered values) yang menyatakan berbagai tingkat warna. Citra warna bukanlah seperti citra grayscale. Dimana setiap set nilai tersusun mewakili satu ‘scale’ warna atau ‘hue’.

(24)

RGB (255, 255,255). Range nilai dari setiap warna primer adalah 0 sampai 255. Sehingga kemungkinan warna yang dapat terbentuk dengan sistem RGB adalah 256 x 256 x 256 yakni kurang lebih 16.7 juta warna. Pada table dibawah ini diperlihatkan beberapa kode warna hasil gabungan warna RGB (Siregar Arifin, 2009).

Di bawah ini merupakan contoh tabel warna untuk sistem warna RGB atau Red, Green Blue :

(25)

kemudiandiikuti degan nilai hijau pada 8 bit kedua dan pada 8 bit terakhir merupakan warna merah (Prihatini, 2011). Contoh citra warna dapat dilihat pada Gambar 2.3.

Gambar 2.3:Contoh Citra Warna

2.4 Perbaikan Kualitas Citra (Image Enhancement)

Perbaikan kualitas citra (image enhancement) merupakan salah satu proses awal dalam pengolahan citra (image preprocessing). Perbaikan kualitas diperlukan karena seringkali citra yang dijadikan objek pembahasan mempunyai kualitas yang buruk, misalnya citra mengalami derau (noise) pada saat pengiriman melalui saluran transmisi, citra terlalu terang/gelap, citra kurang tajam, kabur, dan sebagainya. Melalui operasi pemrosesan awal iniah kualitas citra diperbaiki sehingga citra dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut, misalnya untuk aplikasi pengenalan (recognition) objek di dalam citra.

Proses-proses yang termasuk ke dalam perbaikan kualitas citra (Sutoyo, 2009):

1. Pengubahan kecerahan gambar (image brightness)

Pengubahan kecerahan gambar dilakukan untuk membuat citra lebih terang atau lebih gelap. Kecerahan gambar dapat diperbaiki dengan menambahkan (atau mengurangkan) sebuah konstanta kepada (atau dari) setiap piksel di dalam citra.

2. Peregangan kontras (contrast stretching)

(26)

rendah (low contrast), citra kontras bagus (good contrast/normal contrast), dan citra kontras tinggi (high contrast).

3. Pengubahan histogram citra – Perataan histogram

Nilai-nilai intensitas di dalam citra diubah sehingga penyebarannya seragam (uniform). Tujuan dari perataan histogram adalah untuk memperoleh penyebaran histogram yang merata, sedemikian sehingga setiap derajat keabuan memiliki jumlah piksel yang relatif sama.

4. Pelembutan citra (image smoothing)

Pelembutan citra bertujuan untuk menekan gangguan (noise) pada citra.

5. Penajaman tepi (sharpening edge)

Operasi penajaman citra bertujuan memperjelas tepi obyek di dalam citra dengan menghilangkan bagian citra yang lembut.

6. Pengubahan geometrik

Koreksi geometrik dilakukan pada citra yang memiliki gangguan yang terjadi pada waktu proses perekaman citra, misalnya pergeseran koordinat citra (translasi), perubahan ukuran citra, dan perubahan orientasi koordinat citra (skew). Koreksi geometri yang sederhana adalah dengan operasi geometri sederhana, seperti rotasi, translasi, dan penskalaan citra.

7. Pewarnaan semu (pseudocoloring)

Pewarnaan semu adalah proses memberi warna tertentu pada nilai-nilai piksel suatu citra berdasarkan kriteria tertentu, misalnya suatu warna tertentu untuk suatu interval derajat keabuan tertentu (Melisa, 2012).

2.5 Format Gambar

Format Citra atau gambar ada beberapa jenis. Yang akan dipakai disini adalah Format

(27)

2.5.1. Format File BMP (Bitmap)

Pada penelitian ini, citra yang akan digunakan adalah citra yang berformat bitmap. Pada format bitmap, citra bitmap adalah suatu format citra yang memiliki kualitas paling tinggi diantara format citra lainnya. Bitmap mampu menyesuaikan gambar asli dengan gambar yang diwujudkan. dengan kelebihan tersebut, bitmap juga memiliki kekurangan yaitu ukuran file(size) yang lebih besar. Pada format bitmap, disimpan sebagai suatu matriks dimana masing-masing elemennya digunakan untuk menyimpan informasi warna untuk setiap piksel. Jumlah warna yang dapat disimpan ditentukan dengan satuan bit per piksel. Semakin besar ukuran bit per piksel dari suatu gambar semakin banyak pula jumlah warna yang dapat disimpan. Format

bitmap ini cocok digunakan untuk menyimpan citra digital yang memiliki banyak variasi dalam bentuk maupun warnanya.

Contoh citra bitmap atau .bmp dapat dilihat pada Gambar 2.4.

Gambar 2.4: Contoh Citra .bmp Sumber Wikipedia

2.5.2 Format FileJPEG (Joint Photographic Experts Group)

(28)

menterjemahkan informasi tersebut menjadi komponen luminance (komponen cahaya) dan dua komponen chromatic (komponen perubahan warna dari hijau ke merah dan dari biru ke kuning). Untuk kompresinya format file citra ini

menggunakan kompresi JPEG (Prihatini, 2011). Salah satu contoh citra .jpeg dapat dilihat pada Gambar 2.5.

Gambar 2.5: Contoh Citra JPEG

2.6 Metode Logarithmic Image Processing (LIP)

Logarithmic Image Processing (LIP) adalah satu pendekatan baru secara matematis yang menyediakan kerangka garis besar representasi dan pemrosesan, antara lain logaritmatik citra dengan gray level dalam 1 jangkauan terbatas. Dimana konsisten dengan non linier logaritmik pada system pengalihan manusia (human visual system)

modifikasi citra tersebut diolah dengan menggunakan fungsi log yaitu memfungsikan batas-batas pixel yang mencolok dari gray scale agar bisa melihat pengaruh dari fungsi

(29)

Dimana :

f'(i, j) : Citra hasil color constancy

Ma : Nilai tengah bilangan yang telah disortir α : Mewakilkan kontras gambar

β : Mewakilkan ketajaman gambar α>1 : Efek terang pada citra

α<1 : Efek gelap pada citra α<0 : Efek negative pada citra β >1 : Efek tajam pada citra β <1 : Efek kabur pada citra

Di bawah ini merupakan contoh perhitungan metode LIP pada file beruku- ran 3x3 pixel.

Keterangan : Alpha = 1.5

Beta = 0.5

N = 1 , maka kernel = 3 x 3

Matriks citra 3x3 pixel :

(30)

Contoh proses perhitungan menggunakan metode LIP :

Ma (i,j) = 0, 0, 0, 0, 5, 4, 0, 7, 9 Ma (0,0) = 0, 0, 0, 0, 0, 4, 5, 7, 9 Ma (0,0) = 0

f (0,0) = 5

f (1,1) = 1,5 log (0+1)) + 0,5 [(log (5+1)) – (log (0+1))] = 1,5 log (1) + 0,5 [log (6) – log (1)]

= 1,5 (0) + 0,5 (0,6989) = 0 + 0,3494

= 0,3494

2.7 Color Constancy

Color constancy atau ketetapan warna adalah salah satu keistimewaan dari sistem penglihatan manusia, yang mengusahakan agar warna yang diterima dari suatu benda terlihat sama meskipun berada pada kondisi pencahayaan yang berbeda-beda.

Salah satu faktor luar yang diakibatkan oleh pencahayaan akan menyebabkan sebuah benda mempunyai warna yang berbeda dari warna aslinya. Hal ini sering juga disebut dengan color constancy. Misalnya apel akan terlihat berwarna hijau pada saat siang hari dengan pencahayaan yang utama adalah putih matahari. Apel tersebut juga akan terlihat berwarna hijau pada saat matahari terbenam atau dengan pencahayaan berwarna merah. Hal ini yang membantu kita untuk mengidentifikasi suatu benda. Karena kelebihan dari color constancy itu, maka dikembangkan algoritma yang dapat mengakomodasikan color constancy sehingga dapat dimanfaatkan untuk sistem penglihatan pada robot ataupun computer vision. Algoritma ini dikenal dengan nama algoritma retinex (Adiprinata & Ballangan, 2006).

Metode Retinex ini dikemukakan oleh Edwin Land pada tahun 1971. Melalui eksperimen yang dilakukan olehnya, terlihat bahwa bahwa sistem penglihatan manusia mampu secara praktis mengenal dan mencocokkan warna-warna di bawah sebuah range illumination berbeda yang luas, hal ini dikenal dengan Color Constancy Phenomenon.

(31)

dalam dua buah image yang berbeda, yaitu reflectance imageR dan illumination image L (Murinto & Wibowo, 2009).

Di bawah ini merupakan contoh citra sebelum diberi color constancy pada gambar 2.6dan citra setelah diberi color constancy pada gambar 2.7.

Gambar 2.6: Citra sebelum proses Color Constancy Gambar 2.7: Citra setelah proses Color Cinstancy

(32)

BAB III

ANALISIS DAN PERANCANGAN

3.1 Analisis Sistem

Sebelum dilakukan tahap perancangan sebuah sistem, perlu dilakukan analisis sistem yang akan dibangun. Analisis sistem merupakan istilah yang secara kolektif mendeskripsikan fase-fase awal pengembangan sistem. Tahap ini bertujuan memberikan gambaran yang jelas terhadap sistem yang akan dibangun. Tahap ini menjabarkan kebutuhan-kebutuhan yang berguna untuk perancangan sistem agar sistem yang dibangun sesuai dengan masalah yang akan diselesaikan.

3.2 Analisis Masalah

Masalah utama yang diangkat adalah konsistensi sebuah citra pada sistem pengolahan citra. Sistem pengolahan citra ini menggunakan metode Algorithmic Image Processing (LIP). Analisis masalah digambarkan dengan Diagram Ishikawa (fishbone Diagram) berikut ini. Bagian kepala atau segiempat yang berada di sebelah kanan merupakan masalah. Sementara di bagian tulang-tulangnya merupakan penyebab. Pemodelan diagram Ishikawa dapat dilihat pada Gambar 3.1 dibawah ini.

User

(33)

3.3 Logarithmic Image Processing (LIP)

LIP adalah satu pendekatan baru secara matematis yang menyediakan kerangka garis besar representasi dan pemrosesan, antara lain logaritmatik citra dengan gray level

dalam 1 jangkauan terbatas. Dimana konsisten dengan non linier logaritmik pada system pengalihan manusia (human visual system) modifikasi citra tersebut diolah dengan menggunakan fungsi log yaitu memfungsikan batas-batas pixel yang mencolok dari gray scale agar bisa melihat pengaruh dari fungsi range (Murinto & Wibowo, 2009). Pada peneliatian ini, background sebuah citra sangat dipertimbangkan karena jika background citra sangat gelap maka citra akan dicerahkan dengan mengatur manual

α yang mewakilkan kontras gambar.

3.3.1 Menentukan Titik Tengah (Median)

Gambar 3.2 di bawah ini merupakan salah satu contoh citra dengan dimensi 3x3 pixel.

warna diluar citra

Citra dengan 3x3 pixel

Gambar 3.2Pixel citra awal

Berikut adalah proses perhitungan citra dengan LIP dimana α = 1,5 dan β = 0,5,

ukuran kernel 3x3. Sortir terhadap angka dilakukan secara ascending untuk mendapatkan titik tengahnya (median) dengan menggunakan rumus LIP (2). Maka didapat :

• Ma (i,j) = 0, 0, 0, 0, 5, 4, 0, 7, 9 Ma (0,0) = 0, 0, 0, 0, 0, 4, 5, 7, 9 Ma (0,0) = 0

f (0,0) = 5

0 0 0 0 0

0 5 4 3 0

0 7 9 2 0

0 10 4 6 0

(34)
(35)
(36)

= 1,0483

• Ma (i,j) = 9, 2, 0, 4, 6, 0, 0, 0, 0 Ma (0,0) = 0, 0, 0, 0, 0, 2, 4, 6, 9 Ma (0,0) = 0

f (0,0) = 6

f (3,3) = 1,5 log (0+1)) + 0,5 [(log (6+1)) – (log (0+1))] = 1,5 log (1) + 0,5 [log (7) – log (1)]

= 1,5 (0) + 0,5 (0,7781) = 0 + 0,3890

= 0,3890

Hasil pixel perbaikan citra setelah melalui proses LIP , maka didapatkan pixel

perbaikan seperti pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1 Hasil citra 3x3 pixel dengan proses LIP

0,3494 0,903 0,2385 1,2868 1,4681 0,8406 0,5206 1,0483 0,3890

3.3.2 Analisis Persyaratan (Requirement Analysis)

(37)

menjadi perhatian stakeholder sebuah sistem. Kedua analisis ini merupakan hal penting untuk menentukan hal-hal yang harus dimiliki sistem.

3.3.2.1Persyaratan Fungsional

Analisis fungsional dibutuhkan untuk mengetahui hal-hal yang bisa dikerjakan oleh sistem. Berikut dijabarkan fungsi-fungsi yang dapat dikerjakan oleh sistem. 1. Sistem akan melakukan konsistensi citra pada file berupa .jpeg dan .bmp

2. Sistem menghitung berapa lama waktu yang dibutuhkan dalam memproses seluruh kegiatan konsistensi citra dengan LIP.

3. Sistem melakukan konsistensi citra menggunakan Logarithmic Image Processing.

3.3.2.2Persyaratan Nonfungsional

Analisis nonfungsional berhubungan dengan hal-hal berikut ini: 1. Performa

Perangkat lunak yang akan dibangun dapat menunjukkan hasil citra sebelum dan sesudah diproses dengan LIP.

2. Mudah dipelajari dan digunakan

Perangkat lunak yang akan dibangun memiliki tampilan yang user friendly dan responsif.

3. Hemat biaya

Perangkat lunak yang dibangun akan memprmudah pengguna untuk efesiensi waktu, sehingga hemat biaya.

4. Dokumentasi

Perangkat lunak yang akan dibangun dapat menyimpan hasil konsistensi citra serta memiliki panduan penggunaan.

5. Kontrol

Perangkat lunak yang dibangun akan menampilkan pesan error untuk setiap input yang tidak sesuai.

3.3.3 Pemodelan Sistem dengan Use Case dan Activity Diagram

(38)

dilakukan oleh sistem. Use case adalah salah satu pemodelan yang digunakan untuk memodelkan persyaratan sistem. Dengan use case ini digambarkan siapa saja yang berinteraksi dengan sistem dan apa saja yang dapat dilakukan dengan sistem.

Berdasarkan analisis kebutuhan sistem, secara garis besar sistem melakukan proses konsistensi citra dengan metode Logarithmic Image Processing.

Diagram use case yang dirancang sebagai pemodelan persyaratan sistem berdasarkan informasi kebutuhan sistem dan aktor yang berperan didalamnya, dapat dilihat pada Gambar 3.3.

Gambar 3.3 Use case Diagram yang akan Dikembangkan

Diagram pada Gambar 3.4 menjelaskan aksi yang dapat dilakukan oleh user, user

melakukan input data dan memproses citra dengan metode Logarithmic Image Processing.

3.3.3.1 Use Case dan Activity Diagram LIP

Spesifikasi use case LIP dapat dilihat pada tabel 3.2.

Tabel 3.2 Spesifikasi Use Case LIP

Name Logarithmic Image Processing

(39)

Trigger User meng-input file yang akan diproses

Preconditions -

Post Conditions System akan menampilkan pop-up window untuk pemilihan file

Success Scenario 1. User telah meng-inputkan file yang akan diproses 2. User mengakses tombol LIP.

3. Sistem akan menampilkan hasil citra yang telah diproses dengan LIP.

Alternative Flows -

Berikut adalah penjelasan dari tabel diatas:

1. Nama metode adalah Logarithmic Image Processing.

2. User sebagai actor.

3. Tidak tersedia preconditions.

4. Pada post conditions sistem akan menampilkan pop-upwindow untuk pemilihan file. 5. Pada success scenario terdapat proses:

a. User telah meng-inputkan file yang akan diproses b. User mengakses tombol LIP.

c. Sistem akan menampilkan hasil citra yang telah diproses dengan LIP.

(40)

User System

Input File Menampilkan pop-up window

untuk memilih citra

Menampilkan citra awal Mengakses tombol LIP

Menampilkan citra hasil

Gambar 3.4 ActivityDiagram untuk proses LIP

(41)

3.3.4 Sequence Diagram Proses LIP

Adapun Sequence Diagram untuk Proses LIP dapat dilihat pada Gambar 3.5.

{}

Ambil Citra

Proses konsistensi citra

{}

Hasil Perbaikan Citra

Input citra LIP

Actor

Gambar 3.5 Sequence Diagram Proses LIP

Dari sequnce diagram pada gambar 3.5 dapat dilihat bahwa citra diproses dengan metode LIP dengan menginput citra terlebih dahulu dan setelah proses LIP dapat ilakukan proses analisis akhir .

3.3.5 Flowchart Gambaran Umum dan Flowchart Pengolahan Citra dengan LIP

(42)

Start

Input File Citra(.jpg atau.bmp)

End Tampilkan Citra hasil

Pengolahan Citra Dengan LIP

Gambar 3.6 Flowchart Sistem

Flowchart di atas dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Pertama, program dimulai.

2. Kemudian, input citra yang akan diolah dengan format .bmp atau .jpg.

3. Citra akan diolah ketetapan warnanya menggunakan Logarithmic Image Processing

dengan proses yang telah ditentukan.

(43)

Sedangkan secara khusus proses yang dilakukan dapat dilihat pada flowchart gambaran khusus Gambar 3.7.

start

α, β Citra input

Ubah citra ke dalam array

Array Pixel RGB i=0 j=0

f’ (i, j)=α log(Ma(i,j)+1)) + β[log(ḟ(i,j)+1)) - log(Ma(i,j)+1))]

j<array pixel RGB.length()

tidak

Array result RGB

Ubah array result RGB menjadi citra hasil

Citra hasil

end ya

i<array pixel RGB.length()

ya tidak

i=i+1

j=j+1

(44)

Penjelasan dari flowchart sistem secara khusus pada metode Logarithmic Image Processing adalah sebagai berikut:

1. Memulai program dengan menginput citra awal yang berformat .jpg dan .bmp. 2. Lalu citra akan diubah ke dalam bentuk array.

3. Ditemukan arraypixel Red, Green, Blue, dimana i=0 dan j=0.

4. Citra yang telah diubah menjadi array dan dikoreksi warnanya, diolah dengan

Logarithmic Image Processing dengan mencari nilai median untuk tiap warna R,G

dan B.

5. Jika ditemukan I dimana merupakan nilai byte citra yang jumlahnya 0 maka akan ditambah dengan 1 agar tidak tercapai nilai 1 dalam kondisi maksimum, selanjutnya akan diolah kembali oleh sistem. Begitu pula dengan J, yang jika ditemukan nilai 0

akan ditambah dengan 1untuk mencapai nilai 1 dalam kondisi maksimum.

6. Jika tidak ada nilai 0 maka dicari kembali nilai max dan min dari result array yang akan digunakan untuk proses recoloring. Dimana proses ini memastikan nilai-nilai yang ada didalam result array berada pada selang 0 – 255.

(45)

3.3.6 Pseudocode LIP

Pseudocode yang digunakan untuk melakukan proses Logarithmic Image Processing

secara umum dapat dilihat sebagai berikut :

(46)

for i = 0 to i < result.Length do begin

result[i] = result[i] / factor; end;

min = result.getMin(); max = result.getMax();

for i = 0 to i+=3 < result.Length - 2 do begin

blue = result[i + 0]; green = result[i + 1]; red = result[i + 2];

resultbufferbgr[i + 0] = reColoring(blue,min,max); resultbufferbgr[i + 1] = reColoring(green,min,max); resultbufferbgr[i + 2] = reColoring(red,min,max);

end;

Pseudocode di atas menjelaskan proses sebagai berikut :

1. Pertama kali, citra bitmap sebagai input akan diambil nilai pixel-nya dan disimpan ke dalam bentuk byte[].

2. Kemudian akan dilakukan proses LIP ke seluruh pixel yang ada di dalam citra, dari

(0,0) sampai (width - 1,height - 1). Proses yang pertama kali dilakukan adalah mengambil nilai median pada koordinat (x,y) untuk tiap warna B, G dan R. Kemudian diambil nilai pixel pada koordinat (x,y). Setelah itu dilakukan proses LIP.

3. Setelah semua pixel selesai diproses, maka akan terbentuk result[] baru. Kemudian akan dicari nilai max dan min dari result[] tersebut.

4. Kemudian akan dicari factor pembagi yang akan digunakan untuk memastikan nilai-nilai byte dalam result[] hanya akan mencapai nilai 1 dalam kondisi maksimum. 5. Setelah itu dicari kembali nilai max dan min dari result[] yang akan digunakan untuk

proses recoloring. Dimana proses ini akan memastikan nilai-nilai yang ada di dalam

(47)

Berikut ini adalah pseudocode yang digunakan untuk mencari nilai median dari citra

Pseudocode di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Akan diambil data dari koordinat (x,y) dengan radius yang telah ditentukan. Pada kondisi ini, ukuran kernel yang digunakan adalah 3 x 3. Maka radius yang digunakan adalah (3-1)/2 = 1. Sehingga akan diperoleh data baru.

2. Kemudian akan dilakukan sorting data sebelum diperoleh nilai mediannya. Setelah itu, diperoleh sorted data sebagai data yang telah disorting.

(48)

3.3.7 Rancangan Antar Muka

Sistem akan dibangun menggunakan bahasa pemrograman C# dengan menggunakan

software Microsoft Visual Studio. Rancangan antar muka akan disesuaikan dengan kebutuhan dan software yang digunakan. Antar muka menggunakan empat form, form

utama, form about, form Help, form metode LIP.

3.3.7.1Antar Muka Mainform

Pada Mainform user dapat memilih menu yang tersedia, antar muka mainform dapat dilihat pada Gambar 3.8.

X

__

Application

Implementasi Color Constancy menggunakan

Logarithmic Image Processing

Nama NIM

Lambang USU

DEPARTEMEN S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

4

5 1

2

3

Gambar 3.8 Rancangan Form Utama

(49)

Tabel 3.3 Rincian Rancangan Form Utama

No Tipe Teks Nama Keterangan

1 MenuStrip Application Menustrip1 Terdapat beberapa sub menu

2 Label Judul Label1 -

3 Label Nama, NIM Label2 -

4 PictureBox LambangUSU PictureBox1 -

5 Label Jurusan Label2 -

Tabel di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Pada tipe MenuStrip diberi nama Application yang terdapat beberapa sub menu. 2. Pada tipe Label1 berisi Judul dari skripsi.

3. Sedangkan pada tipe Label2 berisi Nama dan NIM.

4. Pada tipe PictureBox terdapat lambang dari Universitas Sumatera Utara. 5. Pada tipe Label selanjutnya berisi nama Jurusan, yaitu Ilmu Komputer.

3.3.7.2Antar Muka FormLIP

Antar muka Form Proses LIP dapat dilihat pada rancangan Gambar 3.10.

Application Help __ X

Citra Awal Citra Hasil

Proses LIP

1 2

3 4

5 6

7 8

9

Buka Citra

(50)

Gambar 3.10 dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. MenuStrip yang diberi nama Application yang berisi beberapa submenu. 2. MenuStrip yang diberi nama Help yaitu menu bantuan atau panduan. 3. PictureBox untuk memuat citra sebelum melalui proses LIP.

4. PictureBox untuk memuat citra setelah melalui proses LIP.

5. Label Citra Awal untuk PictureBox citra sebelum proses LIP. 6. Label Citra Hasil untuk PictureBox citra setelah proses LIP.

7. Button Buka Citra untuk membuka file citra berformat .jpg dan .bmp yang akan diolah LIP.

8. Button Proses LIP untuk memulai proses LIP.

9. Selanjutnya yaitu Button Simpan Citra untuk menyimpan citra yang telah diolah dengan LIP.

Komponen yang dipakai untuk membangun antar muka Form LIP pada Gambar 3.10, dapat dilihat pada Tabel 3.4.

Penjelasan dari tabel 3.4 dibawah yaitu, pada MenuStrip terdapat beberapa submenu yaitu

Form About dan How To Use. Pada PictureBox pertama terdapat citra awal yang akan diolah dan pada PictureBox kedua terdapat citra hasil yang telah diolah.

Selanjutnya, terdapat label Citra Awal dan Citra Hasil. Terdapat PictureBox Buka Citra

untuk membuka file citra yang akan diproses, lalu PictureBox ProsesLIP untuk memproses file citra, dan PictureBox Simpan Citra untuk menyimpan citra yang telah diproses.

Tabel 3.4 Komponen pada Form LIP

No Tipe Teks Nama Keterangan

1 MenuStrip Application Menustrip1 Terdapat sub menu

2 MenuStrip Help MenuStrip2 Submenu untuk ke Form About dan How To use

(51)

4 PictureBox Citra Hasil PBcitraHasil Menampilkan citra hasil yang sudah diproses

5 Label Citra Awal Label1 - 6 Label Citra Hasil Label2 -

7 PictureBox Buka Citra PBbukaCitra Membuka file citra yang akan diproses

8 PictureBox ProsesLIP PBprosesLIP Memproses file citra

(52)

BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

4.1 Implementasi Sistem

Tahap implementasi sistem merupakan lanjutan dari tahap perancangan sistem. Pada tahap ini dilakukan implementasi sistem ke dalam bahasa pemrograman berdasarkan hasil analisis dan perancangan sistem. Pada tahap implementasi ini digunakan perangkat lunak dan perangkat keras, sehingga sistem yang dibangun dapat diselesaikan dengan baik.

Sistem ini dibangun dengan menggunakan Software Microsoft Visual Studio 2010 Version 10.0.030319.1 RTMRel. Pada sistem terdapat 4 halaman utama yang digunakan, terdiri dari:

1. Form Awal

2. Form Utama

3. Form About

4. Form How To Use

4.1.1 Tampilan Halaman Form Awal

(53)

Gambar 4.1 Tampilan Halaman Form Awal

Halaman Form Awal terdapat 1 buah Menu yaitu tombol Application dimana terdapat 2 buah submenu yaitu submenu Logarithmic Image Processing yang akan menghubungkan pada proses LIP dan submenu Exit untuk keluar dari aplikasi.

4.1.2 Tampilan Halaman Form Utama

Halaman Form Utama merupakan halaman yang digunakan untuk melakukan proses

Logarithmic Image Processing. Pengguna dapat mengakses halaman form Utama

dengan cara memilih Logarithmic Image Processing pada Menu Application pada form

Awal. Pada menu Application terdapat 1 buah submenubar yaitu submenubar Exit

(54)

Gambar 4.2 Tampilan Form Utama

4.1.3 Tampilan Halaman FormAbout

Halaman menu About merupakan halaman yang digunakan untuk melihat informasi tentang program dan programmer, tampilan Menu About dapat dilihat pada Gambar 4.3 di bawah ini:

(55)

4.1.4 Tampilan Halaman Form How To Use

Halaman menu How To Use merupakan halaman yang berisikan panduan dalam menggunakan sistem ini. Pada halaman How To Use, dijelaskan langkah-langkah melakukan proses Color Constancy yang merupakan proses utama pada sistem ini. Tampilan halaman menu How To Use dapat dilihat pada Gambar 4.4 di bawah ini:

Gambar 4.4 Tampilan Halaman Form How To Use

4.2 Pengujian Sistem

Tahap pengujian sistem merupakan lanjutan dari tahap implementasi sistem. Fungsi dari tahap pengujian sistem adalah untuk membuktikan bahwa sistem yang telah diimplementasikan dari hasil analisis dan perancangan sistem telah berjalan dengan baik.

4.2.1 Pengujian Proses Open File

Pengujian proses open file dapat dilakukan dengan memilih tombol open file citra.

(56)

memilih citra yang akan diproses. Hasil pop-up window open file citra dapat dilihat pada Gambar 4.5 di bawah ini:

Gambar 4.5 Tampilan hasil open file citra

Setelah salah satu citra yang akan diproses telah dipilih maka citra akan ditampilkan pada picture box form utama, kemudian akan muncul window box yang menyatakan citra telah berhasil dibuka. Tampilan open file citra dapat dilihat pada gambar 4.6.

(57)

Setelah proses Open File Citra dilakukan maka pengguna dapat mengatur scrollbar

untuk menentukan kecerahan dan ketajaman gambar. Lalu tentukan persentase dari normalisasi warna secara manual agar warna yang dihasilkan lebih baik. Setelah itu pilih tombol Logarithmic Image Processing untuk memproses citra yang telah diinput. Tampilan citra yang telah diproses dapat dilihat pada Gambar 4.7 di bawah ini:

Gambar 4.7 Tampilan Pengujian Proses LIP

4.3Hasil Pengujian Proses Logaritmic Image Processing (LIP)

Hasil pengujian sistem untuk citra yang diproses dengan Logarithmic Image Processing

dapat dilihat pada Tabel 4.1 dan Tabel 4.2, dengan penjelasan sebagai berikut :

(58)

yang negatif, begitu pula seterusnya. Sama halnya dengan Citra Awal berformat .jpg pada gambar 4.8 dibawah ini.

Gambar 4.8 Hasil Pengujian LIP format.jpg

Citra Awal Citra Hasil LIP

Size: 138 kb Size: 97.7 kb

Alpha/Beta: 31/22

Size: 115 kb Alpha/Beta: 57/50

Size: 78.5 kb Alpha/Beta: -38/-34

Size: 69.6 kb Size: 11,2 kb

Alpha/Beta: 6/2

Size: 20,5 kb Alpha/Beta: 48/44

Size: 11,9 kb Alpha/Beta: -45/-22

Size: 24.8 kb Size: 13.4 kb Alpha/Beta: 13/10

Size: 7,92 kb Alpha/Beta: 50/41

(59)

Citra Awal Citra Hasil LIP

Size: 522 kb Size: 522 kb Alpha/beta:25/20

Size: 522 kb Alpha/Beta: 44/34

Size: 522 kb Alpha/Beta: -31/-17

Size : 149 kb Size : 149 Alpha/Beta: 27/26

Size: 119 kb Alpha/Beta: 50/32

Size: 119 kb Alpha/Beta: -31/-17

Size:452 kb Size: 115 kb Alpha/Beta: 7/6

Size: 171 kb Alpha/Beta: 51/38

Size: 292 kb Alpha/Beta: -60/-5

Gambar 4.9 Hasil Pengujian LIP format.bmp

Dari gambar hasil pengujian citra dengan LIP, dapat dilihat bahwa color constancy

bergantung pada nilai alpha dan beta. Warna dasar citra yang dihasilkan melalui proses LIP

(60)

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil studi literatur, analisis, perancangan, implementasi dan pengujian sistem ini, maka didapat kesimpulan sebagai berikut :

1. Dengan menggunakan Logarithmic Image Processing, maka didapatkan color constancy (ketetapan warna) pada sebuah citra.

2. Pengujian proses Color Constancy dengan menggunakan metode Logarithmic Image Processing pada file .jpg dan .bmp, bergantung pada nilai alpha dan beta. Jika nilai alpha > 1 , maka akan memberikan efek terang. Jika nilai alpha < 1 , maka akan memberikan efek gelap dan jika nilai alpha < 0 , maka akan memberikan efek negatif. Begitu juga dengan nilai beta jika > 1 maka akan memberikan efek tajam. Jika nilai beta < 1 maka akan memberikan efek kabur dan jika beta < 0 maka akan memberikan efek negatif.

3. Pengolahan citra dengan LIP pada gambar berformat .bmp akan menghasilkan ukuran citra awal dan citra hasil yang sama. Sedangkan pada citra berfomat .jpg

akan menghasilkan ukuran citra hasil yang lebih kecil dibandingkan dengan citra awal.

(61)

5.2 Saran

Adapun saran-saran yang dapat penulis berikan untuk pengembangan dan perbaikan sistem ini adalah sebagai berikut :

1. Objek penelitian ini hanya sampai pada Logarithmic Image Processing, akan lebih baik jika LIP dapat dikembangkan lagi dengan bahasa pemrograman lain dan juga dikombinasikan dengan metode lain yang berhubungan dengan perbaikan kualitas citra.

(62)

Daftar Pustaka

Adipranata, R dan Susanto, W. 2006. Implementasi Image Enhancement

Menggunakan Homomorphic Filtering. Jurnal Informatika. Universitas Kristen Petra. Surabaya.

Ahmad, Usman. 2005. Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya.Yogyakarta: Graha Ilmu.

Adipranata, R dan Ballangan, Chery. 2006. Perbaikan Citra Digital Dengan Menggunakan Metode Retinex. Universitas Kristen Petra. Surabaya.

Huffman Pada Kompresi Citra

BMP. Skripsi. Universitas Sumatera Utara. Medan.

Hestiningsih,I.2008.PengolahanCitra

Melisa. 2012. Aplikasi Perbaikan Kualitas Citra Digital Menggunakan Matlab 7. 1. Jurnal. Depok : Universitas Guna Dharma.

Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung: Informatika

Murinto, Eka Wibowo. 2009. Impelementasi Metode Retinex Untuk Pencerahan Citra. Jurnal. Universitas Ahmad Dahlan. Yogyakarta.

Murinto dan Handayaningsih, S. 2008. Analisis Perbandingan Histogram Equalization dan Model Logarithmic Image Processing (LIP) untuk

(63)

Prihatini, T.A. 2011. Analisis Dan Implementasi Low Pass Filter Untuk Mereduksi

Noise Pada Citra Digital. Skripsi. Medan.Universitas Sumatera Utara. Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Semarang: Penerbit ANDI.

Siregar, Muhammad Arifin. 2009. Perancangan Perangkat Lunak Untuk Perbaikan Citra Digital Menggunakan Lima (5) Teknik Penyaringan (Filtering). Skripsi. Medan: Universitas Sumatera Utara.

Sitorus, S., Suyanto, dkk. 2006. Pengolahan Citra Digital. Medan:USU Press.

Sutoyo, T. dan DKK. 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi.

(64)

LISTING PROGRAM

(65)

namespace LogarithmicImageProcessing

private void howToUseToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) {

FormHowToUse formHowToUse = new FormHowToUse(); formHowToUse.Show();

}

(66)
(67)

} Alpha atau Beta Masih Kosong",

(68)
(69)

Kode Program LIP

double persenMin, double persenMax)

(70)
(71)
(72)
(73)
(74)
(75)

private ImageCodecInfo GetEncoder(ImageFormat format) {

ImageCodecInfo[] codecs = ImageCodecInfo.GetImageDecoders(); foreach (ImageCodecInfo codec in codecs)

{

if (codec.FormatID == format.Guid) {

return codec; }

}

return null; }

(76)

CURICULUM VITAE

Nama : Oshin Santa Monica Milala Tempat/Tanggal Lahir : Pancurbatu, 05 Maret 1991 Agama : Kristen Khatolik

Alamat Sekarang : Perum. Buena Vista Blok. D No. 1 Jamin Ginting 8,5 Medan 20131

Alamat Orang Tua : Perum. Buena Vista Blok. D No. 1 Jamin Ginting 8,5 Medan 20131

Telp/ Hp : 0857608590205

Email : oshinstmonica@yahoo.com

Riwayat Pendidikan

2009 – 2013 : S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara, Medan 2006 – 2009 : SMK Negeri 1 Percut Sei Tuan

2003 – 2006 : SMP Negeri 1 Payung 1997 – 2003 : SD Inpres Batukarang

1995 – 1997 : TK Swasta Bhayangkari Kabanjahe

Keahlian/Kursus yang diikuti

Gambar

Gambar 2.1: Contoh Citra Biner
Gambar 2.2: Contoh Citra Grayscale
Tabel 2.1  Kode Warna RGB
Gambar 2.4: Contoh Citra .bmp Sumber Wikipedia
+7

Referensi

Dokumen terkait

Database yang digunakan adalah citra wajah dari 7 individu, 8 kali pengambilan citra wajah setiap individu dengan perbedaan variasi pencahayaan dan variasi geometrik

Dari hasil analisa yang dilakukan telah terjadi perubahan beberapa nilai rata-rata yaitu warna R ( red ) pada piksel citra digital tersebut, tetapi citra yang disisipkan

Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya menggunakan Matlab.Yogyakarta: Andi Offset.. Fundamentals of Digital Image Processing-A

Steganography pada citra digital digunakan untuk mengeksploitasi keterbatasan sistem penglihatan manusia dengan cara menurunkan kualitas warna pada file gambar yang belum

Pengolahan citra digital adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari hal-hal yang berkaitan dengan perbaikan kualitas gambar (peningkatan kontras, transformasi

Dari penelitian kedua, dapat disimpulkan bahwa sebuah citra yang ditambah temperaturnya pada satu jenis channel warna, maka acuan warna yang paling optimal untuk perbaikan

Teknik adaptive digital image watermarking memiliki kelebihan seperti tidak dapat dideteksi oleh mata manusia, tahan terhadap operasi pengolahan citra lossy dan tidak perlu

artinya waktu tidak dipengaruhi oleh besarnya range warna kulit yang diproses pada tahap segmentasi tapi dipengaruhi oleh ukuran citra input / banyak pixel.. Dapat