Mahmud Yunus, S.Kom., M.Pd., M.T.
myoenoes@yahoo.commyoenoes@gmail.com 081-8538.101
PENGANTAR
Referensi
Gonzalez, Rafael C., and Woods, Richard E., 1993, “Digital Image Processing”, Addison-Wesley Publishing Company, Inc.
Sid-Ahmed, Maher A, 1995, “Image Processing :Theory, Algoritms and Architectures”, McGraw Hill.Inc.
Schalkoff, Robert J., 1992, “Digital Image Processing and Computer Vision”, John Wiley & Son, New York
Abdul Kadir dan Adhi Susanto, “Pengolahan Citra Digital: Teori
dan Aplikasi”. Penerbit Andi. Yogyakarta.
T. Sutoyo dkk., 2009, “Teori Pengolahan Citra Digital”, Andi &
UDINUS, Yogyakarta.
Usman Ahmad, 2005, “Pengolahan Citra Digital Dan Teknik
Pemrogramannya”, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Balza Achmad dan Kartika Firdausy, 2005, “Teknik Pengolahan
Pengantar
Tiga bidang yang berkaitan dengan Pemrosesan
Citra Digital
1950 : Image Processing
1970 : Computer Graphics
Dimana kita?
Imaging?
Computer
Vision?
Display/Printing?
Digital Image
Processing
Computer
Graphics?
Apa yang bisa kita lakukan ?
Image Processing/
Manipulation
Image Coding/
Communication
Image Analysis/
Interpretation
Terminologi Level Pengolahan Citra
IMAGE PROCESSING
IMAGE IMAGE
IMAGE ANALYSIS
IMAGE MEASUREMENTS
IMAGE UNDERSTANDING
IMAGE SYMBOLIC
DESCRIPTION
COMPUTER GRAPHICS
Application of Digital Image Processing (DIP);
Astronomy
Radiologi
Ultrasonic Imaging
Microscopy
Remote Sensing
Meteorology
Seismology
Radar
Internet
Autonomous Navigation
Etc.
IMAGE PROCESSING vs.
COMPUTER VISION
Image Processing
Research area within electrical engineering/signal
processing
Focus on syntax, low level features
Computer Vision
Research area within computer science/artificial
intelligence
Focus on semantics, symbolic or geometric descriptions
image
image
image
IMAGE PROCESSING
Image Processing: Image Enhancement
Enhance
Computer Vision
Garage Bushes Grass House Sky Tree1 Tree2
Roof Side Roof Side1 Side2
(Ballard, 1992)
Visi Komputer (Computer Vision)
Visi Komputer (Computer Vision) merupakan
proses menyusun deskripsi tentang obyek
yang terkandung pada suatu gambar atau
mengenali obyek yang ada pada gambar, Word
and Vowel Recognition, Object Structure;
Pengenalan Pola (Pattern Recognition): Speaker
Recognition, Segmentation and Classification;
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence):
IMAGE PROCESSING vs.
COMPUTER GRAPHIPS
Pengolahan Citra;
Memperbaiki kwalitas gambar, dilihat dari aspek
radiometrik (peningkatan kontras, transformasi
warna, restorasi citra) dan dari aspek geometrik
(rotasi, translasi, skala, transformasi geometrik);
Melakukan pemilihan citra ciri (feature images)
yang optimal untuk tujuan analisis;
Melakukan proses penarikan informasi atau
deskripsi obyek atau pengenalan obyek yang
terkandung pada citra;
Grafika Komputer;
Merupakan proses untuk menciptakan suatu gambar
berdasarkan deskripsi obyek maupun latar belakang
yang terkandung pada gambar tersebut;
Merupakan teknik untuk membuat gambar obyek
CITRA DIGITAL
Citra merupakan suatu representasi (gambaran),
kemiripan atau imitasi dari suatu objek atau
benda. Citra sebagai keluaran dari sistem
perekaman data objek, dapat bersifat optik (foto),
sinyal analog (video) maupun data digital yang
tersimpan pada sebuah media.
Citra Analog merupakan data citra yang bersifat
kontinu seperti gambar bergerak atau video yang
terekam dalam pita kaset. Citra analog perlu
dikonversi ke Citra Digital terlebih dahulu agar
dapat diolah lebih lanjut dengan komputer.
Citra Digital merupakan data citra yang
CITRA DIGITAL
Pencitraan (Imaging) merupakan proses untuk mentransformasikan data citra analog menjadi data citra digital (digitalisasi citra). Peralatan yang dapat digunakan untuk pencitraan;
Kamera digital
Kamera konvensional dan
konverter analog to digital
Scanner, CCTV dll.
Istilah pengolahan citra digital
menyatakan “pemrosesan gambar berdimensi-dua melalui komputer digital” (Jain, 1989).
Menurut Efford (2000), pengolahan citra adalah istilah umum untuk berbagai teknik yang
keberadaannya untuk
CITRA DIGITAL
Terdapat dua hal yang dilakukan dalam proses digitalisasi citra
yaitu (1) mempartisi citra dalam dimensi x kolom dan y baris (Sampling); serta (2) menentukan besar intensitas yang terdapat pada setiap piksel pembentuk citra (Kuantisasi) yang menghasilkan sebuah resolusi citra.
Sampling merupakan proses transformasi citra analog
(kontinu) menjadi citra digital dengan cara membagi citra analog (kontinu) menjadi x kolom dan y baris, sehingga menjadi citra diskrit. Dimana tidak semua bagian dari data citra analog terekam menjadi data citra digital (ada yang hilang).
Kuantisasi merupakan proses transformasi intensitas cahaya
Sampling
Kuantisasi
Sampling menunjukkan banyaknya pixel (blok) untuk mendefinisikan suatu gambar
Kuantisasi menunjukkan banyaknya derajat nilai pada setiap pixel (menunjukkan jumlah bit pada gambar digital b/w
dengan 1 bit, grayscale dengan 8 bit, true color dengan 24 bit
CITRA DIGITAL
Resolusi Spasial merupakan ukuran halus atau kasarnya pembagian kisi-kisi kolom dan baris saat proses Sampling. Resolusi Spasial digunakan untuk menentukan jumlah piksel per satuan panjang, biasanya dengan satuan dpi (dot per inch) yang sangat berpengaruh pada detil dan perhitungan gambarnya.
Contoh: citra dengan resolusi 50 dpi yang artinya setiap 1 inch terdiri dari 50 piksel, dan bila luas citra 1 inch2 berarti citra tersebut terdiri
dari 50x50 piksel. Bila ukurannya diperbesar (zooming) menjadi 10x10 inch (100 inch2), maka jumlah pikselnya tetap 50x50, tetapi
resolusinya berubah menjadi 50:10 = 5 dpi.
Resolusi Intensitas Kecemerlangan (Brightness) disebut juga sebagai Resolusi Kedalaman Warna (Bit Depth) merupakan ukuran halus atau kasarnya pembagian tingkat gradasi warna saat proses Kuantisasi. 1 Bit Depth 2 kemungkinan warna (21); dan 8 Bit Depth 256
kemungkinan warna (28);
CITRA DIGITAL
Pengolahan Citra Digital merupakan proses yang diterapkan pada suatu
citra digital untuk menghasilkan citra digital yang baru. Proses yang dilakukan dapat berupa perbaikan citra (image restoration) maupun proses peningkatan kualitas citra (image enhancement).
Operasi Pengolahan Citra Digital
Operasi titik merupakan operasi yang mengolah setiap titik secara tidak
gayut (bergantung) terhadap titik-titik lainnya
Operasi global merupakan operasi yang memodifikasi nilai setiap titik
berdasarkan nilai/karakteristik global keseluruhan titik pembentuk citra (biasanya berupa sifat statistik)
Operasi temporal/berbasis bingkai merupakan operasi untuk
memodifikasi sebuah citra dengan mengkombinasikan dengan citra lainnya
Operasi geometri merupakan operasi untuk merubah bentuk, ukuran
atau orientasi citra secara geometris
Operasi banyak titik bertetangga/bersebelahan merupakan operasi
untuk merubah nilai sebuah titik dengan melibatkan nilai dari titik-titik disebelahnya
Operasi morfologi merupakan operasi yang dapat membentuk struktur
Metodologi Pengolahan Citra
Pembentukan Citra (Data Acquisition): Menentukan data yang diperlukan dan memilih metode perekaman citra dijital.
Pengolahan Citra Tingkat Awal (Image Preprocessing): Meningkatkan kontras, menghilangkan gangguan geometrik / radiometrik, menentukan bagian citra yang akan diobservasi.
Segmentasi Citra (Image Segmentation) dan Deteksi Sisi (Edge Detection): Melakukan partisi citra menjadi wilayah-wilayah obyek (internal properties) atau menentukan garis batas wilayah obyek (external shape characteristics).
Seleksi dan Ekstraksi Ciri (Feature Extraction and Selection): Seleksi ciri memilih informasi kwantitatif dari ciri yang ada, yang dapat membedakan kelas-kelas obyek secara baik. Ekstraksi ciri mengukur besaran kwantitatif ciri setiap piksel
Interpretasi Citra (Image Interpretation): Memberikan arti pada obyek yang sudah berhasil dikenali (dari citra klasifikasi biomedik dapat dilihat adanya penyakit tumor)
Matrix Representation
H=256
W=256
Divide into 8x8 blocks
From [Gonzalez & Woods]
Bitplanes
From [Gonzalez & Woods]
Original 8bits/pixel Bitplane 7 Bitplane 6
Bitplane 5 Bitplane 4 one 8-bit
byte Bitplane 7
Image Analysis: Edge Detection
Image Analysis: Face Detection
Image Analysis: Image Segmentation
Two
deceivingly
similar fingerprints of two different people
