BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) sebagai salah satu komponen multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan informasi. Sebuah gambar dapat memberikan informasi yang lebih banyak daripada informasi tersebut disajikan dalam bentuk kata-kata (tekstual) (Munir, R. 2004). Satuan atau bagian terkecil dari suatu citra disebut piksel (pixel atau picture element) yang berarti elemen citra. Sebuah citra adalah kumpulan piksel-piksel yang disusun dalam larik dua-dimensi. Indeks baris dan kolom (x, y) dari sebuah piksel 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 mxn piksel seperti pada Gambar 2.1. Untuk menunjukkan tingkat pencahayaan suatu piksel, seringkali digunakan bilangan bulat yang besarnya 8-bit, dengan lebar selang nilai 0 255, dimana 0 untuk warna hitam, 255 untuk warna putih dan tingkat abu-abu berada di antara nilainilai 0 dan 255 (Ahmad, U. 2005).

2 7 Gambar 2.1 Koordinat bidang citra Pengolahan citra Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik (Munir, R. 2004). Menurut Hermawati, F.A. (2013), tujuan pengolahan citra adalah: 1. Untuk memperbaiki kualitas citra (gambar) dilihat dari aspek radiometrik (peningkatan kontras, transformasi warna, restorasi citra) atau dari aspek geometrik (rotasi, translasi, skala, transformasi geometrik). 2. Melakukan proses penarikan informasi, deskripsi objek atau pengenalan objek terhadap pola yang terkandung di dalam citra. 3. Melakukan kompresi atau reduksi data untuk penyimpanan data, transmisi data, dan waktu proses data Segmentasi citra Segmentasi merupakan proses membagi suatu citra ke dalam komponen-komponen region atau objek (Hermawati, F.A. 2013). Menurut Zhou, et al. (2010), segmentasi citra secara umum dilakukan berdasarkan diferensiasi warna, sehingga citra tersebut akan melalui proses pengelompokan yang memungkinkan piksel-piksel dipisahkan sesuai dengan intensitas warna. Salah satu skema segmentasi adalah thresholding (atau binerisasi) dimana ambang batas ditentukan secara manual atau empiris. Sebagai contoh, citra warna dapat dibagi atau dikelompokkan sesuai dengan nilai intensitas dari

3 8 histogram. Namun, segmentasi ini terkadang dapat mengarah kepada hasil pengelompokan yang keliru jika piksel citra tersebar secara berantakan Citra biner Citra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan: hitam dan putih. Piksel-piksel objek bernilai 1 dan piksel-piksel latar belakang bernilai 0. Pada waktu menampilkan gambar, 0 adalah putih dan 1 adalah hitam. Jadi, pada citra biner, latar belakang berwarna putih sedangkan objek berwarna hitam (Munir, R. 2004). Berikut contoh citra biner pada Gambar 2.2. Gambar 2.2 Contoh citra teks biner (Kasar, T. 2007) Menurut Ahmad, U. (2005), citra biner hanya membutuhkan memori 1 bit untuk menyimpan data satu piksel sehingga algoritma untuk citra biner dapat berjalan lebih cepat dan prosesnya lebih murah dibandingkan dengan proses pada citra abu-abu. Sebagai perbandingan, citra abu-abu dengan intensitas 256 tingkat membutuhkan memori delapan kali lebih besar dibandingkan dengan memori yang dibutuhkan oleh citra biner untuk tingkat resolusi citra yang sama Pengenalan pola citra Pengenalan pola mengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh mesin (dalam hal ini komputer). Tujuan pengelompokan adalah untuk mengenali suatu objek di dalam citra. Manusia bisa mengenali objek yang dilihatnya karena otak manusia telah belajar mengklasifikasi objek-objek di alam sehingga mampu membedakan suatu objek dengan objek lainnya. Kemampuan sistem visual manusia inilah yang dicoba ditiru oleh mesin. Komputer menerima masukan berupa citra objek yang akan diidentifikasi, memproses citra tersebut, dan memberikan keluaran berupa

4 9 deskripsi objek di dalam citra (Munir, R. 2004). Ilustrasi pengenalan pola pada citra dapat dilihat pada Gambar 2.3. citra Pengenalan Pola deskripsi objek Gambar 2.3 Ilustrasi pengenalan pola Contoh pengenalan pola misalnya pada Gambar 2.4 adalah salah satu huruf kemasan makanan yang digunakan sebagai data masukan untuk mengenali karakter S. Dengan menggunakan algoritma pengenalan pola, diharapkan komputer dapat mengenali bahwa karakter tersebut adalah S. Gambar 2.4 Citra karakter S untuk pengenalan huruf 2.2. Binerisasi Otomatis Operasi binerisasi secara manual akan merepotkan dan menyebabkan penundaan, tidak dapat diterapkan untuk operasi real-time, di mana pengambilan citra melalui kamera dan operasi binerisasi serta operasi-operasi lainnya dilakukan secara berkesinambungan. Alternatif lainnya adalah dengan memberikan suatu nilai yang tetap dalam algoritma program. Untuk dapat memilih nilai batas atau nilai threshold yang tepat secara otomatis, pengetahuan tentang objek dalam pemandangan, pengetahuan tentang aplikasi dan pengetahuan tentang lingkungan harus digunakan di dalam algoritma program komputer yang dikembangkan.

5 10 Binerisasi otomatis menganalisis distribusi nilai abu-abu di dalam citra untuk memilih nilai threshold yang paling mendekati. Kebanyakan metoda binerisasi otomatis menggunakan ukuran dan probabilitas distribusi intensitas dengan menghitung histogram intensitas dari citra (Ahmad, U. 2005) Dasar-dasar thresholding citra Thresholding dengan histogram adalah salah satu teknik yang populer untuk segmentasi citra monokrom (Gambar 2.5). Salah satu cara yang jelas untuk mengekstraksi objek dari latar belakang adalah untuk memilih ambang batas (threshold) T yang memisahkan histogram. Setiap titik (x, y) dengan ketentuan f(x, y) T (misal T = 124) disebut sebagai titik objek. Selain dari itu, titik ini disebut titik background. Dengan kata lain, citra yang telah melalui tahap pengambangan g(x, y) didefinisikan sebagai: g(x, y) = { 1 if f(x, y) T 0 if f(x, y) < T (Zhou, et al. 2010) (2.1) Keterangan : g(x, y) = Matriks nilai biner citra f(x, y) = Matriks nilai grayscale citra T = Nilai ambang batas (threshold) (a) (b) (c) (d) Gambar 2.5 Thresholding citra berdasarkan histogram (Zhou, et al. 2010) Global optimal thresholding Global thresholding hanya menggunakan satu nilai ambang pada atribut citra global yang dapat diestimasi berdasarkan statistik ataupun heuristik, kemudian mengklasifikasikan bagian piksel-piksel citra apakah termasuk ke dalam foreground atau background. Kelemahan utama dari metode global thresholding adalah metode

6 11 tersebut tidak dapat membedakan piksel-piksel yang memiliki tingkat keabuan yang sama namun termasuk ke dalam kelompok yang berbeda. Metode global optimal thresholding melibatkan iterasi melalui semua kemungkinan nilai ambang dan memilih nilai yang optimal untuk keseluruhan citra (Som, et al. 2011). Menurut Ahmad, U. (2005), langkah-langkah dalam menentukan nilai batas threshold secara global dengan metode iterasi adalah sebagai berikut: 1. Pilih nilai T awal untuk operasi threshold, dengan T merupakan nilai rata-rata dari intensitas citra keseluruhan. 2. Bagi citra menjadi dua daerah, R 1 dan R 2, menggunakan nilai T awal. 3. Hitung nilai rata-rata intensitas μ 1 dan μ 2 masing-masing daerah R 1 dan R Hitung nilai threshold yang baru dengan rumus T = µ 1+µ Ulangi langkah (2) sampai (4) hingga nilai-nilai μ 1 dan μ 2 tidak berubah lagi Adaptive local thresholding Dalam thresholding secara lokal, nilai-nilai ambang batas secara spasial bervariasi dan ditentukan berdasarkan konten lokal dari citra yang digunakan. Perbedaannya dengan metode global adalah thresholding lokal memiliki kinerja yang lebih baik terhadap noise ataupun kesalahan yang muncul akibat suatu informasi penting yang berdekatan dengan bagian citra teks atau objek citra (Som, et al. 2011). Pendekatan langsung dalam metode adaptif adalah dengan membagi citra menjadi beberapa bidang berukuran m m lalu memilih threshold T ij untuk bagian citra berdasarkan histogram dari bagian ke-ij (1 i, j m). Hasil akhir dari proses ini adalah gabungan dari daerah pada bagian-bagian citra tadi, yang sebenarnya berasal dari satu citra yang lebih besar (Ahmad, U. 2005). Gambar 2.6 menunjukkan perbedaan hasil implementasi thresholding pada citra bergradasi.

7 12 (a) (b) Gambar 2.6 Perbedaan global dengan adaptif thresholding (Zhou, et al. 2010) Menurut Hermawati, F.A. (2013), langkah-langkah dalam melakukan proses thresholding secara adaptif adalah sebagai berikut: 1. Ambil subcitra pertama berukuran m m. 2. Hitung variance dari subcitra tersebut setelah melakukan perhitungan mean. Rumus Mean Subcitra : mean = x = n i=1 x i n (2.2) Rumus Varians Subcitra : var = n i=1 (x i x ) 2 n 1 (2.3) 3. Jika var > 100, maka T = untuk melakukan global thresholding. 4. Jika var 100, maka T = max(subimg) min (subimg) 2 max(img) min (img) 2, kemudian gunakan nilai T, kemudian gunakan langsung nilai T untuk menentukan output citra biner. 5. Ulangi langkah (1) dengan subcitra selanjutnya sampai semua subcitra selesai diproses Optical Character Recognition (OCR) OCR adalah sebuah pendekatan yang menyediakan pengenalan karakter alfanumerik baik yang berupa tulisan tangan maupun computer text hanya dengan memindai citra

8 13 tersebut secara digital dan mengubahnya menjadi bentuk yang dapat di-scan melalui scanner, kemudian sistem OCR menafsirkan citra tadi dan mengubahnya menjadi data ASCII. Pengenalan karakter seperti ini juga populer disebut sebagai Optical Character Recognition (OCR). OCR merupakan salah satu bidang penelitian yang memiliki potensi besar di masa depan dimana kita ingin melacak dan mencari setiap informasi yang dipertukarkan. Masalah yang sering timbul terdapat pada tulisan tangan, hal ini dikarenakan ketidakpastian seperti variasi dalam model kaligrafi, kesamaan dalam teks tulisan dan variasi dalam gaya penulisan (Patel, U. 2013) Tahapan proses OCR Menurut Patel, U. (2013), tahapan-tahapan proses yang terjadi pada saat pengenalan suatu karakter teks adalah input data citra, pre-processing, segmentasi teks, normalisasi, ekstraksi fitur, klasifikasi dan post-processing seperti pada Gambar 2.7. Data Acquisition Pre-processing Segmentation Normalization Feature Extraction Classification Post-processing Gambar 2.7 Tahapan OCR (Patel, U. 2013) Tesseract OCR Tesseract menduduki peringkat salah satu dari tiga engine pada tahun 1995 yang akurasinya diuji oleh Universitas Nevada, Las Vegas. Tesseract mengalami kemajuan yang signifikan setelah kemudian diambil alih oleh Google. Tesseract merupakan salah satu OCR engine open source yang paling akurat dalam hal pendeteksian. Tesseract dapat diterapkan pada Linux, Windows dan Mac OSX. Selain itu, Tesseract juga dapat diimplementasikan pada perangkat yang lain, termasuk Android dan iphone. Ada

9 14 sekitar 149 bahasa yang didukung Tesseract yang berasal dari paket-paket. Tesseract adalah sistem deteksi berbasis teks dengan berbagai bahasa yang dapat kita manipulasi dan dapat juga dikembangkan engine tersebut dengan data pelatihan sendiri (Badla, S. 2014) Cara kerja Tesseract OCR Menurut Badla, S. (2014), hal yang penting dilakukan agar mendapatkan akurasi deteksi teks yang tepat adalah pada saat pre-processing. Gambar 2.8 Proses utama Tesseract OCR (Badla, S. 2014) Gambar 2.8 menunjukkan bahwa ada dua subsistem utama yang dikerjakan. Pertama adalah tahap pre-processing dan yang kedua adalah tahap Tesseract OCR. Tahap yang menjadi fokus adalah tahap pre-processing dimana sebelum melalui proses pengenalan, citra harus disederhanakan agar memudahkan pada saat tahap Tesseract. Proses waktu yang digunakan juga harus ditinjau pada saat tahap pre-processing agar tidak menambah running-time. Proses pengenalan karakter menggunakan data latih berupa kamus data karakter yang tersedia pada Tesseract. Setelah proses pre-processing, tahap selanjutnya akan dilakukan tahapan pengenalan karakter yang terdiri dari proses feature extraction, segmentasi, dan word recognition. Proses feature extraction dilakukan untuk mendapatkan outline karakter, sedangkan proses segmentasi melakukan pemotongan karakter pada teks. Pada proses word recognition, hasil segmentasi akan dicocokkan dengan data latih berdasarkan bahasa yang sesuai. Library Tesseract akan ditanamkan pada sistem aplikasi berbasis Android sehingga citra yang menjadi masukan akan diproses oleh library tersebut (Meganofa, N. 2015).

10 Penelitian yang Relevan Berikut beberapa penelitian yang relevan dengan algoritma Thresholding Adaptif dan Tesseract OCR: 1. Nugroho Meganofa (2015) dalam skripsi yang berjudul Aplikasi Pencari Info Obat dengan Masukan Citra Teks Kemasan Obat Berbasis Android Menggunakan Tesseract OCR Engine. Dapat disimpulkan bahwa aplikasi info obat mampu mengenali citra teks kemasan obat dengan tingkat akurasi terbaik mencapai 96.80% dari 70 citra teks kemasan obat yang diuji dengan jenis font Serif dan Sans Serif. Nilai usability aplikasi terhadap responden mendapat hasil sebesar 86.93%. 2. Eka Mala Sari Rochman (2011) dalam jurnal yang berjudul Algoritma Thresholding Adaptif untuk Binerisasi Citra Dokumen Berwarna. Dapat disimpulkan bahwa penelitian dilakukan dengan thresholding secara adaptif pada citra dokumen berwarna dengan mengekstraksi foreground dan melakukan binerisasi pada masing-masing foreground dengan ambang yang berbeda. Uji coba dilakukan terhadap 8 citra dokumen dan rata-rata tingkat pengenalan karakter sebesar 67.92%.