oleh: M BAHARUDIN GHANIY NRP

Transkripsi

1 oleh: M BAHARUDIN GHANIY NRP

2 Teknologi fotografi pada era sekarang ini berkembang sangat pesat. Hal ini terbukti dengan adanya kamera digital. Bentuk dari kamera digital pada umumnya kecil, ringan, dan mudah dibawa-bawa sehingga suatu kejadian kapanpun dan dimanapun bisa diabadikan secara langsung dengan cepat dan mudah. Ketika seseorang memperhatikan bahwa hasil gambar yang mereka foto terdapat bayangan yang tidak sesuai dengan keinginan, padahal kejadian tersebuat tidak mungkin terulang. Sehingga mereka memerlukan bagaimana cara yang cepat dan praktis menghilangkan bayangan tersebut. Pada tugas akhir ini, saya membuat perangkat lunak yang memudahkan user mengoperasikannya dengan menggunakan metode fuzzy c-means untuk menemukan bayangan dan energi function untuk menghilangkan bayangan.

3 Data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tetapi juga dapat berupa gambar, audio (bunyi, suara, musik), dan video. Keempat macam data atau informasi ini sering disebut multimedia. Era teknologi informasi saat ini tidak dapat dipisahkan dari multimedia. Citra (istilah lain untuk gambar atau 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.

4 Pada jaman dahulu dimana video belum ada, foto adalah sebuah benda yang sangat berharga. Karena foto merupakan satusatunya media tempat penyimpan segala cerita. Foto dapat dijadikan narasumber yang bisa menceritakan segala peristiwa atau kenangan-kenangan di masa lampau. Teknologi fotografi pada era sekarang ini berkembang sangat pesat. Jika dahulu master foto berupa film (klise), sekarang master foto bisa berupa file yang dihasilkan dari kamera digital. Foto yang berupa file ini disebut dengan foto digital atau citra digital.

5 Ketika seseorang memperhatikan bahwa hasil gambar yang mereka foto terdapat bayangan yang tidak sesuai dengan keinginan, padahal kejadian tersebuat tidak mungkin terulang. Sehingga mereka memerlukan bagaimana cara yang cepat dan praktis menghilangkan bayangan tersebut. Sehingga dalam tugas akhir ini akan dibahas bagaimana cara kerja mendeteksi mengunakan fuzzy c-means sebagai proses cluster serta mengembalikan foto tanpa bayangan dengan energi function.

6 Permasalahan yang akan dibahas dalam tugas akhir ini adalah : Bagaimana cara untuk segmentasi warna. Bagaimana cara untuk menemukan batas bayangan. Bagaimana cara untuk memutuskan area bayangan.

7 Agar masalah yang dibahas dalam Tugas Akhir yang ini tidak meluas dan dapat diselesaikan dengan lebih fokus, maka perlu adanya batasan-batasan antara lain: Citra berformat JPG. Warna bayangan tidak sama dengan warna latar belakang. Menggunakan koordinat warna CIE LUV color space. Menggunakan algoritma FCM untuk mengklusterkan pixel.

8 Tujuan pada Tugas Akhir ini adalah membuat perangkat lunak yang dapat digunakan untuk melakukan deteksi (menemukan) dan menghilangkan bayangan dari gambar.

9 Manfaat yang didapat dari Tugas Akhir ini adalah dapat mengedit gambar ada bayangan.

10 Citra adalah sebuah fungsi intensitas cahaya 2 dimensi dimana x adalah posisi baris dan y adalah posisi kolom sedangkan f adalah fungsi intensitas atau kecerahan dari citra pada koordinat. Istilah citra sering disebut juga dengan citra digital (digital image). Istilah citra digital sering digunakan untuk menjelaskan bahwa citra tersebut sudah diubah menjadi citra secara digital sehingga citra tersebut dapat diproses dengan komputer, oleh karena itu kita perlu mendefinisikan struktur data untuk merepresentasikan citra didalam memori komputer.

11 Matriks adalah struktur data yang tepat untuk merepresentasikan citra digital. Elemen-elemen matriks dapat diakses secara langsung melelui indeksnya (baris dan kolom). Pada umumnya citra berbentuk empat persegi panjang dan dimensi ukurannya dinyatakan sebagai tinggi x lebar. Citra dengan tinggi N piksel, lebarnya M piksel, dan memiliki intensitas f dapat dipresentasikan sebagai suatu matriks yang berukuran N baris dan M kolom.

12 Indeks baris (x) dan indeks kolom (y) menyatakan suatu koordinat titik pada citra. Masing-masing titik (x,y) di citra disebut picture element atau piksel, sedangkan f(x,y) merupakan intensitas (derajat keabuan) pada titik (x,y).

13 Suatu bayangan terjadi ketika suatu obyek yang secara parsial atau secara total mengarahkan cahaya dari suatu sumber kekuatan penerangan. Dari segi pandangan struktur, bayangan dapat dibagi menjadi dua kelas: cast shadow dan self shadow. Cast shadow diproyeksikan oleh obyek di dalam arah sumber cahaya, self shadow adalah bagian dari obyek yang mana tidak diterangi oleh cahaya langsung. Cast shadow terdiri dari suatu bagian pusat tanpa cahaya dari sumber cahaya dinamakan umbra, dan suatu transisi lembut dari gelap ke terang, dinamakan penumbra, jika beberapa sumber cahaya mencapai latar belakang.[4]

14 Dari segi pandangan jarak penglihatan, bayangan dapat dibagi menjadi dua kelas: bayangan lembut (soft shadow) dan bayangan keras/jelas (hard shadow). Bayangan keras nampak ketika sumber cahaya adalah sumber titik tunggal: suatu titik permukaan yaitu yang manapun dengan sepenuhnya diterangi atau dibayangi, atau dengan kata lain, sumber cahaya adalah dengan sepenuhnya kelihatan dari titik permukaan.

15 Transformasi warna dari basis CIE RGB ke CIE XYZ dapat dilakukan sebagai berikut[5]: Pixel RGB masing-masing dibagi dengan nilai 255, karena XYZ elemen [0,1]. Asumsi srgb menggunakan model D65. X = * r * g * b Y = * r * g * b Z = * r * g * b

16 Transformasi warna dari basis CIE XYZ ke CIE LUV (bisa disebut juga CIE L * U * V * ) dapat dilakukan sebagai berikut[5]:

17 Fuzzy C-Means (FCM) adalah metode clustering, yang memungkinkan satu bagian dari data milik dua atau lebih cluster. Dengan, J FCM c J FCM = i= 1 k= 1 = objek fungsi. c = banyaknya cluster. N u v i= 1 k= 1 N = banyaknya data input. m = beban exponent (fuzzifier, m>1). (ambil m=2, karena dimensi image diam adalah dua dimensi). m ik x k i 2 = c N u m ik d 2 ik

18 x k = nilai dari data input. u ik v i = degree of membership dari di cluster i,. N 0 < uik < N,i = 1, 2,..., c. u ik k=1 c u ik i= 1 = c j= 1 = 1, k = 1, 2,..., N. 1 x x k k v v m 1 = center dari cluster. v i i j N 2 k= 1 = N u k= 1 m ik u x m ik k

19 mulai Input: Image ada bayangan Transformasi RGB menjadi CIE LUV Mencari Cluster Image menggunakan Fuzzy C-Means Mendeteksi Bayangan dengan merubah menjadi citra biner Menghilangkan Bayangan dengan menggunakan Energi Function output: Image bebas bayangan selesai

20

21 Pertama, diperoleh hasil cluster image dari CIE LUV image dengan bayangan bewarna hitam dan bukan bayangan berwarna dominan putih. Kedua, diperoleh deteksi bayangan dari cluster image dengan merubah menjadi citra biner. Akhirnya diperoleh hasil bebas bayangan yang sempurna, karena pada proses cluster image mendefinisikan bayangan berwarna hitam.

22 Dari hasil uji coba yang telah dilakukan, pada uji coba ini terlihat bahwa semakin besar suatu cluster_n dan ukuran image maka proses clustering akan semakin lama. Berapapun input cluster_n tidak berpengaruh pada banyaknya noise, karena inisialisasi pertama menggunakan nilai random. Pada proses mendeteksi bayangan dengan sempurna berpengaruh pada hasil dari cluster image, jika bayangan diidentifikasi dengan warna hitam (dalam biner adalah bernilai nol) dan persekitaran bayangan tersebut berwarna putih (dalam biner adalah bernilai satu). Pada proses menghilangkan bayangan dengan sempurna berpengaruh pada hasil mendeteksi bayangan, jika pada proses mendeteksi daerah bayangan tanpa ada warna putih (dalam biner bernilai satu) maka proses akan dilanjutkan dengan memasukkan nilai gamma yang sesuai dengan uji coba yang bernilai antara satu dan dua. Karena jika lebih dari dua warna yang dihasilkan semakin terang, sebaliknya jika kurang dari satu warna yang dihasilkan semakin gelap.

23 Besarnya ukuran image mempengaruhi cepat atau lambatnya iterasi yang dilakukan. Semakin besar ukuran image, iterasi lebih lama ataupun sebaliknya. Pada algoritma FCM mempunyai keterbatasan tidak otomatis (ditetapkan secara manual oleh user), yaitu: inisial partisi random, nilai minimum, dan banyaknya cluster. Sehingga proses segmentasi berbeda. Warna area bayangan pada cluster image harus berwarna hitam dan bukan bayangan tidak dominan berwarna hitam. Jika ingin diperoleh hasil gambar yang bebas bayangan maka pada proses menghilangkan bayangan mendefinisikan bayangan harus warna hitam. Memberikan nilai gamma antara satu dan dua. Jika lebih, citra terlalu terang ataupun sebaliknya bayangan yang dideteksi tidak bisa hilang sepenuhnya. Mengganti parameter sebagai hasil yang optimal.

24 Figov, Z., Tal, Y., dan Koppel, M, 2004, Detecting and Removing Shadows, Israel. Finlayson, G, D., Hordley, S, D., dan Drew, M, S, 2002, Removing Shadows From Images. ICCV. Munir, Rinaldi, 2004, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Informatika, Bandung. Cucchiara, R., Grana, C., Piccardi, M., dan Prati, A, 2003, Detecting Moving Objects, Ghosts, and Shadows in Video Streams, PAMI 25, 10: Horvath, J, 2005, Image Segmentation Using Fuzzy C-Means, Department of Cybernetic And Artificial Intelligence, Faculty of Electrical Engineering and Informatics, Technical University of Kosice, Slovakia. Almoussa, N, 2008, Variational Retinex and Shadow Removal, The Mathematics Department, UCLA. Cornelius, T, L, 2008, Fuzzy Theory Systems: Techniques and Applications. Suguharto, A, 2006, Pemrograman GUI dengan MATLAB, CV Andi Offset, Yogyakarta.

25