BAB II DASAR TEORI. Pengolahan Citra
|
|
|
- Djaja Chandra
- 9 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB II DASAR TEORI II.1 Pengolahan Citra II.1.1 Citra Sebuah citra yang didefinisikan di dunia nyata dipetakan sebagai sebuah fungsi terhadap intensitas cahaya terhadap bidang dwimatra. Sebagai contoh fungsi f(x,y) dengan f sebagai suatu amplitudo dari citra tersebut pada koordinat nyata (x,y), di mana amplitudo tersebut dapat berupa intensitas cahaya. Suatu citra dihasilkan dari adanya pemantulan cahaya dari suatu objek yang ditangkap oleh alat-alat optik. Suatu citra mungkin mempunyai sub-citra yang sering disebut sebagai region-of-interest (ROIs). Hal ini merefleksikan kenyataan bahwa suatu citra seringkali memiliki suatu koleksi objek yang dapat menjadi suatu region tersendiri. Untuk dapat ditampilkan dan diproses dalam komputer, sebuah citra harus menjadi bentuk numerik dengan nilai diskrit. Pengubahan sebuah keadaan nyata analog a(x,y) dalam 2D kontinu menjadi citra digital a[m,n] dideskripsikan dalam sebuah 2D diskrit yang berasal dari sebuah melalui proses sampling disebut dengan metoda digitasi. Citra digital biasanya dinyatakan dengan bentuk matriks N x M dengan N kolom dan M baris. Sebuah citra dengan matriks N x M dan dengan derajat keabuan L dapat dianggap sebagai sebuah fungsi berikut [15]: 0 x M f ( x, y) 0 y N... (II.1) 0 f L Sehingga matriks suatu citra dengan N kolom dan M baris dapat dinyatakan sebagai suatu matriks seperti pada ilustrasi fungsi di bawah. Derajat keabuan pada sebuah titik koordinat lokasi pada citra (i,j) di mana i merupakan indeks baris dan j merupakan indeks kolom dinyatakan dengan f(i,j). Setiap titik koordinat citra 6
2 tersebut dinamakan image element, atau picture element atau yang lebih dikenal dengan pixel. Dengan kata lain, sebuah citra dengan ukuran N x M mempunyai NM buah piksel. f (0,0) f (0,1) L f (0, M 1) f ( x, y) = f (1,0) M f (1,1) M L M f (1, M M 1)... (II.2) f ( N 1,0) f ( N 1,1) L f ( N 1, M 1) II.1.2 Sampling Sampling dan kuantitasi adalah salah satu kunci dari pengolahan citra. Citra dua dimensi dapat di tampilkan sebagai suatu sistem yang deterministic, di mana sebuah citra analog yang bersifat berkesinambungan merepresentasikan intensitas atau luminansi pada setiap titik dari citra di-sample-kan sebagai suatu fungsi dirac-delta yang tak terbatas. Citra berkesinambungan tersebut dilakukan sampling menjadi grid-grid. Sampling berarti menghilangkan informasi suatu citra kontinu kecuali terdapat pada grid. Struktur grid tersebut dapat bermacam-macam beberapa di antaranya berbentuk segi empat dan segi enam. Elemen-elemen pada setiap grid tersebut menyatakan rata-rata intensitas cahaya pada setiap area citra yang direpresentasikan oleh piksel [1]. Gambar II-3. Sampling citra [1] Gambar II-3 memperlihatkan efek perbedaan sampling pada suatu citra, masingmasing 256x256, 128x128, 64x64, 32x32 dan 16x16 piksel. Karena tiap-tiap citra tersebut ditampilkan pada area yang sama besar (yaitu 256x156 piksel) sedangkan memiliki resolusi yang berbeda-beda, maka piksel-piksel citra dengan resolusi 7
3 yang rendah diduplikasi untuk mengisi seluruh tampilan. Hal ini menghasilkan tampilan seperti blok-blok yang dapat diamati pada citra beresolusi rendah pada umumnya. Gambar II-4. Hasil Sampling Citra [1] II.1.3 Kuantitasi Konversi dari sebuah titik berkesinambungan dalam citra di dunia nyata menjadi sebuah nilai intensitas diskrit disebut proses kuantitasi [1]. Kuantitasi melibatkan penentuan pemberian nilai kepada setiap titik dalam citra digital berdasarkan rekonstruksi dunia nyata, sedemikian rupa sehingga nilai tersebut berkualitas baik dan eror yang dihasilkan dari proses kuantitasi sedikit. Proses kuantitasi membagi skala keabuan (0, L) menjadi G buah level yang biasanya dinyatakan dalam perpangkatan dari 2 dari bilangan bulat positif [11]: m G = 2 Pengodean seperti ini seringkali dikenal dengan nama pulse code modulation (PCM), di mana G melambangkan derajat keabuan dan nilai m adalah suatu bilangan bulat positif. Penentuan nilai G dipilih sedemikian rupa sehingga kualitas citra dapat dirasakan dengan baik bagi mata seseorang yang melihatnya [4]. Mata seseorang dapat membedakan hanya sekitar 15 tingkat keabuan, dan akan lebih 8
4 sensitif pada tingkat keabuan yang ditampilkan bersebelahan dengan tingkat keabuan yang berbeda. Sebuah citra seringkali diasosiasikan dengan kedalaman pikselnya (piksel depth), yaitu jumlah bit yang diperlukan untuk merepresentasikan nilai keabuan piksel tersebut. II.1.4 Histogram Histogram menggunakan suatu grafik batang untuk menggambarkan tingkat kerapatan suatu warna pada suatu grey level. Sebuah contoh histogram yang sederhana ditunjukkan pada Gambar II-5. Sumbu horizontal menunjukkan nilai warna keabu-abuan pada suatu citra. Nilai ini dimulai dari nol hingga suatu tingkat keabu-abuan tertentu (pada contoh ini adalah 256). Setiap grafik batang vertikal yang digambarkan tersebut merepresentasikan banyaknya suatu warna tersebut yang terdapat pada citra. (a) (b) Gambar II-5. Histogram, (a) citra dengan pemindaian yang buruk, (b) citra dengan pemindaian yang baik [16] Suatu histogram juga dapat digunakan untuk mendeteksi apakah suatu citra dipindai dengan baik atau tidak. Pada Gambar II-5 (a) menunjukkan suatu histogram dari sebuah citra yang dipindai dengan cukup buruk. Hal ini ditunjukkan dengan adanya pengumpulan konsentrasi pada tingkat warna tertentu 9
5 pada akhir histogram yang merupakan suatu warna yang cenderung gelap. Adanya pengelompokan pada histogram ini menunjukkan bahwa citra tersebut memiliki kontras yang lemah atau pemindaian yang kurang benar. Suatu histogram juga dapat digunakan untuk membantu memilih thresholds untuk pendeteksian objek [16]. Suatu objek di dalam suatu citra biasanya memiliki tingkat keabu-abuan yang mirip. Sebagai contoh suatu citra dari sebuah rumah bata, semua bata dalam rumah tersebut cenderung memiliki tingkat keabu-abuan yang hampir sama. Atap dari rumah tersebut juga akan memiliki tingkat keabuan yang hampir sama juga namun berbeda dengan tingkat keabuan dari bata. Pada Gambar II-5 (b) menunjukkan suatu citra dengan histogramnya. Tingkat keabuan pada histogram tersebut tersebar merata hampir pada tiap-tiap skala, hal ini menunjukkan bahwa citra tersebut dipindai dengan tingkat kontras yang baik. Berbeda dengan objek yang dipindai dengan kontras yang kurang baik, objek yang gelap dan yang terang akan memiliki tingkat keabuan yang sama dan menjadi satu kelompok. Pada citra dengan tipe ini, mata manusia akan kesulitan untuk mengenali dua objek tersebut, dan operasi pengolahan citra pada citra ini juga tidak akan optimal. II.2 Warna Warna adalah suatu informasi visual yang penting. Suatu sinar dipantulkan dari sebuah objek diserap oleh sel kerucut dari sistem penginderaan yang mengakibatkan suatu persepsi terhadap warna benda tersebut. Sebagai contoh suatu benda dapat berwarna biru disebabkan oleh benda tersebut memantulkan cahaya biru (panjang gelombang 430 nm) yang kemudian diterima oleh mata kita. Terdapat tiga macam sel kerucut yang menerima rangsangan warna. Cahaya yang dipantulkan oleh suatu benda tersebut diterima oleh ketiga sel kerucut dengan penyerapan panjang gelombang yang berbeda-beda. Interpretasi dari penyerapan sel ini adalah dasar dari persepsi warna yang dilihat oleh manusia. Jadi warna adalah representasi persepsi dari permukaan suatu objek. Informasi suatu warna 10
6 dalam citra adalah informasi yang penting yang telah sukses digunakan dalam aplikasi pengolahan citra seperti pendeteksian objek, perbandingan citra, dll. II.2.1 Persepsi Warna Mata manusia sensitif terhadap radiasi elektromagnetik pada panjang gelombang antara 400nm(violet) hingga 770nm(merah) [4]. Jarak kepekaan ini hanyalah sebagian kecil dari keseluruhan panjang gelombang dari spektrum elektromagnetik. Beberapa mesin optik saat ini bahkan telah dapat menangkap panjang gelombang yang lebih luas, yaitu 780nm hingga 1400nm pada nearinfrared, 1400nm hingga 3300nm pada mid-infrared, 3 hingga 10pm pada farinfrared dan juga 100nm hingga 380 pada sinar ultraviolet. Hal ini dimungkinkan karena kemampuan dari sensor spesial yang mampu merespons dan menginterpretasikan sinyal-sinyal tersebut. Gambar II-6. Gelombang Cahaya Tampak Suatu citra berwarna dapat direpresentasikan sebagai suatu fungsi C(z, y, t, λ). Di mana fungsi tersebut merupakan suatu fungsi terhadap lokasi titik (z, y), suatu panjang gelombang λ dari cahaya yang dipantulkan, dan juga pada suatu saat tertentu pada dunia nyata. Ketika suatu citra ditangkap pada panjang gelombang λ yang tetap, citra tersebut dinamakan citra monokromatik. Keberadaan dari tiga fungsi sensitivitas spektrum V R (λ), V G (λ), dan V B (λ) menyediakan dasar dari penglihatan akan warna. Penelitian menyebutkan bahwa kombinasi warna yang dapat memberikan rentang warna yang paling lebar adalah red (R), green (G), dan blue (B), yang sering disebut sebagai warna pokok. Sesuai dengan teori Young (1802) yang menyatakan bahwa sembarang warna dapat dihasilkan dengan mencampurkan warna-warna pokok C1, C2, dan C3 dengan persentase tertentu [15]. Faktanya, cahaya monokromatik pada panjang gelombang 430, 530, dan 560nm di mana mata kita berespons paling tinggi 11
7 bukanlah tepat biru, hijau dan merah, dan beberapa peneliti lebih sering menggunakan kata-kata short-, medium-, long-wavelength dibanding R, G, dan B. Suatu objek pada dunia nyata yang ditangkap oleh mata manusia ataupun alat optik lainnya dikarakteristikkan dengan cahaya itu sendiri R(λ, x, y, t), di mana λ adalah panjang gelombang dari radiasi elektromagnetik pada titik (x, y) dan pada waktu t. terdapat sebuah hubungan langsung antara rangsangan fisik dari suatu objek, contohnya luminansi dari monitor, dan persepsi manusia. Hubungan tersebut pertama kali dirumuskan dengan Weber dengan hukumnya yang menyebutkan bahwa: W L k L =... (II.3) di mana WL adalah just noticeable difference dalam brightness atau luminance yang dibutuhkan untuk mendapatkan perbedaan antara L dan L+WL. Nilai k adalah variabel konstan dengan nilai Dalam formula tersebut terlihat jelas bahwa ketika brightness L meningkat, maka WL pun akan meningkat, agar nilai k tetap konstan. Hal ini berarti untuk suatu nilai luminansi L yang besar, dibutuhkan suatu peningkatan nilai WL yang cukup besar juga agar dapat membedakan dua buah objek dengan luminansi L dan L+WL. Just noticeable difference, bagaimanapun juga, akan lebih kecil pada luminansi yang lebih kecil. Investigasi secara eksperimental membuktikan bahwa hubungan antara pengamat dan luminansi tidak terjalin secara linear, dan hukum Weber di atas hanya berlaku untuk luminansi sedang, bukan untuk yang sangat rendah atau sangat tinggi. Hasil dari percobaan tersebut adalah formula B α log L dengan B adalah brightness dan L adalah luminance. II.3 Permodelan Warna Beberapa permodelan warna telah ditawarkan dan tiap-tiap permodelan tersebut memiliki sistem koordinat warna yang spesifik dan setiap titik pada domain permodelan warna tersebut hanya merepresentasikan satu warna yang spesifik [1]. Setiap permodelan warna memiliki kelebihan dan kelemahan yang berbeda-beda, sehingga suatu permodelan akan lebih berguna pada suatu spesifik kasus tertentu. Permodelan citra berwarna secara umum direpresentasikan oleh red, green, blue, 12
8 yang biasanya dikenal dengan permodelan RGB. Permodelan ini berguna untuk aplikasi monitor, dan kamera video. Beberapa permodelan domain warna yang umum digunakan selain RGB adalah XYZ, CMYK, HSV, HIS dan LUV. II.3.1 RGB Permodelan warna RGB adalah permodelan yang paling sering digunakan dalam monitor dan kamera digital. Permodelan ini menggunakan tiga buah warna dasar yaitu merah, hijau, dan biru (Red, Green, dan Blue) sebagai warna pembentuk berbagai macam warna yang lainnya. Tiga warna tersebut dipilih berdasarkan penelitian sebelumnya, bahwa warna-warna yang dapat ditangkap oleh mata manusia adalah hasil perpaduan dari cahaya dengan panjang gelombang yang berbeda-beda. Dari penelitian juga telah didapatkan bahwa kombinasi warna yang dapat memberikan rentang warna yang paling luas adalah perpaduan warna merah, hijau, dan biru. Hal ini sesuai dengan teori Young (1982) yang menyatakan bahwa berbagai macam warna dapat dihasilkan dari percampuran warna-warna pokok C 1, C 2, dan C 3 dengan persentase tertentu [15]: C + = ac1 + bc2 cc3... II.4 Permodelan warna dengan mencampurkan tiga warna pokok tidak hanya permodelan RGB namun terdapat satu permodelan lagi yang disebut CMYK. Gambar II-7. Permodelan RGB [6] II.3.2 CMYK CMYK adalah permodelan warna yang disusun berdasarkan warna cyan (C), magenta (M), yellow (Y), dan key (K) yang biasanya adalah warna hitam. Permodelan ini biasanya digunakan untuk mesin pencetak termasuk printer atau copier. Permodelan warna ini mirip dengan permodelan RGB, karena sebenarnya 13
9 CMY adalah warna-warna primer dilihat dari sisi yang berbeda. Oleh sebab itu, konversi dari permodelan CMYK menjadi RGB dapat dilakukan dengan: C 1 R M = 1 G... (II.5) Y 1 B di mana R, G, B merepresentasikan nilai warna dengan rentang 0 hingga 1. Dari rumusan tersebut dapat disimpulkan bahwa warna cyan tidak mengandung warna merah, atau benda dengan warna magenta tidak mengandung warna hijau sama sekali. Perbedaan utama dari RGB dan CMYK adalah pada warna pokok additive atau subtractive. Itulah sebabnya biasanya penggunaan permodelan RGB adalah pada layar monitor atau kamera, sedangkan permodelan CMYK biasanya digunakan pada aplikasi percetakkan. Gambar II-8. Warna Additive dan Subtractive [6] II.3.3 HSV/HSL/HSI HSL atau HSI adalah satu permodelan warna, di mana warna diformulasikan menurut apa yang diterima oleh mata manusia. HSI atau HSV adalah kependekan dari hue (H), saturation (S) dan intensity (I) (atau value V). Hue adalah suatu atribut atau sifat dari cahaya. Juga dapat dikatakan sebagai sifat suatu permukaan yang memantulkan atau memancarkan cahaya. Sebagai contoh, benda berwarna biru memantulkan hue biru. Hue juga menggambarkan persepsi penglihatan manusia terhadap warna. Suatu hue di mana sangat esensial untuk persepsi manusia terhadap warna, dapat dibagi menjadi hue kuat dan hue lemah. Kekuatan dan kelemahan hue ini dideskripsikan dengan saturation. Sebagai contoh suatu warna dari sumber cahaya 14
10 monochromatic, di mana menghasilkan warna dari satu hue saja, maka akan sangat dipengaruhi oleh saturation. Saturation adalah komponen untuk mendeskripsikan kekuatan warna atau kepudaran suatu warna (kemudaan yang mengarah pada warna putih) dari warna yang diterima mata. Sedangkan lightness (L), atau intensity (I), atau value (V) digunakan untuk menyatakan kecerahan (brightness) dari suatu warna. Atribut ini adalah representasi jumlah, banyak sedikitnya, suatu cahaya dipantulkan atau dipancarkan dari suatu objek. Nilai ini sangat berpengaruh dalam membantu manusia melihat warna, karena suatu objek yang berwarna tidak akan terlihat berwarna pada ruangan yang gelap. Gambar II-9. Permodelan HSV dan HLS [6] II.4 Buta Warna Mata manusia dapat melihat ketika sebuah cahaya pantulan dari suatu benda ditangkap dan disimulasikan pada retina (suatu membran saraf yang terdapat pada bagian belakang dalam mata). Retina tersebut terdiri dari suatu rangkaian Rods dan Cones. Rods, yang terletak pada permukaan retina, sangat peka terhadap intensitas cahaya dan berfungsi sangat baik pada malam, namun tidak dapat 15
11 membedakan warna. Cones, yang terletak pada tengah retina (disebut macula), tidak begitu peka pada malam, tapi membuat kita dapat mengenali warna pada saat siang hari. Gambar II-10. Penampang mata beserta sel cone dan rod [12] Penglihatan warna pada mata normal (disebut trichromat) sangat bergantung pada sel kerucut (Cones) retina yang mengandung tiga jenis photopigments yang memiliki tingkat kepekaan spektrum yang berbeda [2]. Sel kerucut tersebut, masing-masing memiliki pigmen cahaya yang sensitivitasnya berbeda terhadap suatu panjang gelombang tertentu (setiap warna yang terlihat oleh mata memiliki panjang gelombang yang berbeda antara 400 sampai 700 nm). Instruksi pembuatan sel kerucut ini terdapat dalam gen-gen tertentu, dan jika gen tersebut memuat instruksi yang salah maka sel kerucut tersebut akan peka terhadap panjang gelombang yang tidak semestinya, yang akhirnya mengakibatkan buta warna. Pada tahun 1911, dilakukan observasi terhadap penderita buta warna, dan dari observasi tersebut disimpulkan bahwa buta warna dipengaruhi oleh kromosom X pada manusia. Hal ini dilihat dari penurunan kelainan tersebut yaitu dari seorang ibu kepada anaknya. Itulah sebabnya buta warna lebih banyak diderita oleh pria, dan sangat sedikit diderita oleh wanita, karena wanita memiliki kromosom yang normal pada kromosom X yang kedua. Berbeda dengan pria yang hanya memiliki satu kromosom X. 16
12 Gambar II-11. Ilustrasi penurunan penyakit buta warna [9] Kegagalan penglihatan terhadap suatu warna terjadi ketika satu atau lebih dari ketiga jenis sel kerucut tersebut tidak peka sebagaimana seharusnya, atau sensitivitasnya terganggu. Kegagalan penglihatan terhadap suatu warna yang lebih berat terjadi saat satu atau lebih dari ketiga jenis sel kerucut tersebut benar-benar hilang. Sekitar 2.4% dari pria dan sekitar 0.3% wanita di dunia terlahir sebagai penderita buta warna (lihat Tabel II-1). Persentase ini menggambarkan satu dari dua belas pria, dan satu dari dua ratus wanita di dunia terlahir sebagai penderita buta warna dan 99% dari penderita buta warna adalah protan dan deutan. Tabel II-1. Jenis Buta warna beserta presentase populasinya [18][19] Jenis Pria Wanita Monochromacy - - Rod monochromacy (no cones) % % Dichromacy 2.4% 0.03% Protanopia (L-cone absent) 1% to 1.3% 0.02% 17
13 Deuteranopia (M-cone absent) 1% to 1.2% 0.01% Tritanopia (S-cone absent) 0.001% 0.03% Anomalous Trichromacy 6.3% 0.37% Protanomaly (L-cone defect) 1.3% 0.02% Deuteranomaly (M-cone defect) 5.0% 0.35% Tritanomaly (S-cone defect) % % Banyak orang berpikir bahwa semua penderita buta warna hanya dapat melihat hitam dan putih layaknya menonton televisi hitam putih. Ini adalah suatu pandangan salah dan tidak benar. Memang ada suatu jenis buta warna yang hanya dapat membedakan hitam dan putih (Monochromacy), namun ini adalah jenis yang sangat sedikit ditemukan, atau sekitar %. Jenis buta warna yang paling banyak ditemukan dapat melihat warna lebih banyak daripada sekedar hitam dan putih saja. Untuk memperjelas pengertian tentang buta warna, kita dapat menggunakan yang dinamakan dengan confusion lines. Confusion lines adalah suatu garis pada skema warna CIE yang dibentuk dari warna-warna yang terlihat identik oleh penderita buta warna. Garis-garis tersebut ditemukan berpotongan di satu titik yang sering disebut co-punctal point. Pada jenis buta warna yang berbeda, akan ditemukan copunctal point yang berbeda-beda. Dengan garis tersebut maka akan lebih dimengerti macam-macam warna yang sulit untuk dibedakan oleh penderita buta warna. Penggambaran confusion lines dan co-punctal point dapat dilihat pada Gambar II-12. Pada tahun 1855, J. C. Maxwell mengatakan Carilah dua warna di mana penderita buta warna tidak dapat membedakannya. Lalu tandai warna-warna tersebut pada CIE diagram dan buatlah garis melalui kedua tanda tersebut. Garis ini akan menghubungkan semua warna di mana seorang penderita buta warna tidak dapat membedakannya. Kamu kemudian akan menemukan garis-garis lainnya dan garis-garis tersebut akan sejajar atau akan berpotongan pada satu titik [13]. Pada tahun 1953 F. H. G. Pitt melakukan penelitian lebih lanjut terhadap confusion lines dan mendapati titik perpotongan (co-punctal point) untuk 18
14 protanopia dan deuteranopia. Sedangkan pada tahun 1955 D. Farnsworth dan L. C. Thompson melengkapi titik perpotongan tersebut untuk tritanopia [13]. II.4.1 Protanomaly Protanomaly dapat dikategorikan sebagai red-weak, yaitu lemah penglihatan terhadap warna merah. Hal ini disebabkan karena sel kerucut yang peka terhadap panjang gelombang yang panjang (disebut juga L, atau sel kerucut merah) yang sensitivitasnya berkurang dan mengalami kemiripan dengan panjang gelombang menengah (disebut juga M, atau sel kerucut hijau). Semua warna kemerahan yang terlihat pada mata normal akan terlihat lebih lemah pada protanomalous, baik secara saturation maupun brightness. Warna-warna seperti merah, oranye, kuning akan terlihat menjadi kehijau-hijauan dan terlihat lebih pucat dibandingkan yang terlihat oleh mata normal[3]. Pada beberapa keadaan tertentu dengan kondisi cahaya yang kurang mendukung, akan sangat mudah bagi protanomalous untuk mendapatkan persepsi yang salah terhadap lampu merah pada lampu lalu-lintas dan lampu kuningnya, atau lampu hijau pada lampu lalu lintas dengan beberapa lampu putih (dengan kadar putih tertentu) pada pertokoan [3]. II.4.2 Deuteranomaly Penderita deuteranomaly (deuteranomalous) dikategorikan sebagai green-weak. Mirip dengan penderita protanomaly, orang dengan protanomaly akan lebih sulit untuk mengenali oranye, kuning dan hijau, yang akan terlihat lebih kemerahmerahan. Hal ini disebabkan karena sel kerucut yang peka terhadap panjang gelombang yang menengah (disebut juga M, atau sel kerucut hijau) yang sensitivitasnya tidak berlaku semestinya dan mengalami kemiripan dengan panjang gelombang panjang (disebut juga L, atau sel kerucut merah). Perbedaan antara protanomaly dan deuteranomaly adalah bahwa deuteranomaly tidak mengalami masalah brightness. Dalam kehidupan sehari-hari penderita protanomaly dan deuteranomaly mengerjakan kegiatan yang membutuhkan persepsi warna tanpa mengalami kesulitan yang berarti. Beberapa dari mereka bahkan tidak menyadari adanya 19
15 kesalahan pada penglihatan mereka dan merasa penglihatannya normal. Permasalahan mereka hanya pada ketidakmampuan mereka dalam mengisi pada pengujian buta warna. II.4.3 Dichromacy Penderita dichromacy (disebut dichromat) biasanya mengetahui bahwa mereka memiliki masalah dalam penglihatannya dan dapat berdampak pada perilaku sehari-hari. Penderita ini tidak melihat perbedaan yang mencolok pada warna merah, oranye, kuning, dan hijau. Semua warna tersebut yang terlihat sangat berbeda pada mata normal akan terlihat serupa pada penderita dichromacy. II.4.4 Protanopia Penglihatan penderita protanopia (protanope) terhadap warna merah, oranye, dan kuning cenderung lebih redup (brightness melemah) jika dibandingkan oleh mata orang normal. Keredupan ini dapat diartikan bahwa untuk warna merah tua jika dilihat oleh penderita protanopia akan terlihat seperti warna hitam atau abu-abu tua. Penderita protanopia cenderung membedakan warna merah, kuning, dan hijau berdasarkan kekuatan brightness-nya atau pencahayaannya dan bukan pada perbedaan hue-nya. Warna-warna seperti violet, lavender, dan ungu sangat sulit dibedakan dari warna biru dengan kadar tertentu karena komponen kemerahannya hilang. Sebagai contoh suatu bunga violet yang memantulkan perpaduan warna merah dan biru akan tampak seperti biru saja bagi penderita protanopia. Seperti telah dikatakan sebelumnya, bahwa setiap jenis buta warna yang berbeda memiliki co-punctal poin yang berbeda juga. Protanopia memiliki co-punctal point pada titik , (Gambar II-12). Perbandingannya dengan mata normal, jika mata normal dapat melihat sekitar 150 gelombang warna, maka protanopia hanya dapat melihat sekitar 17 gelombang saja [3]. II.4.5 Deuteranopia Sama halnya seperti protanope, penderita deuteranopia (deuteranope) memiliki diskriminasi hue pada penglihatannya dibandingkan dengan mata normal (trichromat). Penderita deuteranopia akan merasakan warna-warna seperti merah, 20
16 oranye, kuning dan hijau terlihat mirip. Hal ini sama halnya seperti warna violet, lavender, ungu, dan biru akan terasa sangat banyak nama bagi suatu warna yang terlihat memiliki hue yang sama. Deuteranopia memiliki titik perpotongan pada koordinat 1.4, -0.4 (Gambar II-12). Dengan titik perpotongan yang terletak cukup jauh diluar CIE diagram, maka dapat dikatakan penderita deuteranopia memiliki penglihatan yang sedikit lebih baik dibandingkan protanopia, yaitu sekitar 27 gelombang warna dari 150 gelombang warna yang dapat dilihat oleh mata orang normal [14]. II.4.6 Tritanopia Buta warna jenis ini seringkali disebut buta warna biru-kuning (blue-yellow colour-blind). Namun sebutan ini sebenarnya tidak terlalu tepat, karena sesungguhnya penderita buta warna jenis tritanopia lebih cenderung tidak dapat membedakan antara warna biru dengan hijau, dan kuning dengan violet [3]. Titik perpotongan tritanopia berada pada titik ujung warna biru pada diagram CIE yaitu pada titik 0.0, 0.18 yang mengakibatkan buta warna jenis ini memiliki penglihatan yang sangat berbeda dibandingkan dengan protanope dan deuteranope yang memiliki titik potong yang hampir sama. Dan dengan posisi titik potong seperti itu, maka dapat disimpulkan bahwa buta warna jenis ini hanya memiliki penglihatan warna yang lebih sedikit dibandingkan dengan jenis yang lain. II.5 Simulasi Buta Warna Beberapa pendekatan telah dilakukan untuk menyimulasikan penglihatan buta warna (dichromat) dengan menggunakan pengolahan citra, beberapa di antaranya adalah Hans Brettel, Wachtler, dan Vischeck. Ketiga simulasi yang ditawarkan tersebut menggunakan LMS Cones sebagai basis perhitungannya. Namun begitu mereka memiliki metoda perhitungan simulasi yang berbeda-beda. Dengan melakukan perhitungan jumlah tiap jenis sel kerucut, diharapkan mereka dapat melakukan simulasi perhitungan gelombang warna yang ditangkap oleh mata. 21
17 (a) (b) (c) Gambar II-12. (a) Co-punctal point untuk protanopia, (b) Co-punctal point untuk deuteranopia, dan (c) Co-punctal point untuk tritanopia [14] Perhitungan simulasi ini diawali dengan mengubah permodelan RGB menjadi LMS terlebih dahulu melalui perkalian matriks. Kemudian dilakukan perbandingan antara S/L dengan konstanta inflection yang akan menentukan suatu warna berubah menjadi suatu warna yang lainnya. Hasil perhitungan dalam LMS tersebut kemudian diubah kembali menjadi RGB dengan perkalian matrik. Selain menggunakan LMS sebagai dasar perhitungan skala RGB, metoda lain yang ditawarkan untuk dapat menyimulasikan penglihatan buta warna adalah dengan menggunakan confusion lines sebagai pedoman memilih warna-warna yang tampak serupa bagi penderita buta warna. 22
18 L R M = G (II.6) S B R L G = M (II.7) B S Perhitungan simulasi dengan confusion lines ini dilakukan dengan mentransformasi dahulu permodelan warna RGB menjadi permodelan warna XYZ. Dengan begitu suatu warna dapat ditransformasi lebih lanjut ke dalam diagram chromacity (x,y). Untuk setiap titik chromacity A(x, y) pada diagram chromacity, akan ditemukan suatu titik A (x, y ), yang merupakan warna yang dilihat oleh penderita buta warna, dengan cara memotongkan confusion lines yang melewati titik A dengan kurva hue. (a) (b) (c) Gambar II-13. Confusion Lines untuk (a) protanopia, (b) deuteranopia dan (c) tritanopia [2] 23
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama [email protected] Sistem Optik dan Proses Akuisisi Citra Digital 2 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 Bisa dilihat pada slide berikut. SISTEM OPTIK MANUSIA
Pembentukan Citra. Bab Model Citra
Bab 2 Pembentukan Citra C itra ada dua macam: citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit
1.1 Intensitas. 1.2 Luminansi. 1.3 Lightness. 1.4 Hue. 1.5 Saturasi
1.Definis Warna Dalam ilmu fisika warna didefinisikan sebagai gelombang elektromagnetik cahaya, sedangkan dalam bidang ilmu seni rupa dan desain warna didefinisikan sebagai pantulan tertentu dari cahaya
Pengolahan citra. Materi 3
Pengolahan citra Materi 3 Citra biner, citra grayscale dan citra warna Citra warna berindeks Subject Elemen-elemen Citra Digital reflectance MODEL WARNA Citra Biner Citra Biner Banyaknya warna hanya 2
Grafik Komputer dan Pengolahan Citra. Pengolahan Citra : Representasi Citra. Universitas Gunadarma Pengolahan Citra : Representasi Citra 1/16
Pengolahan Citra : Representasi Citra Universitas Gunadarma 006 Pengolahan Citra : Representasi Citra /6 Representasi Citra dalam File (/3) Pertama-tama seperti halnya jika kita ingin melukis sebuah gambar,
PERANGKAT LUNAK TRANSFORMASI WARNA UNTUK PENDERITA BUTA WARNA TESIS
PERANGKAT LUNAK TRANSFORMASI WARNA UNTUK PENDERITA BUTA WARNA TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung Oleh ERI INDRAWAN NIM : 23506006
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. apabila fungsi organ mata (makula dan saraf optik) normal, terdapat cukup cahaya
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 1. Definisi Defek penglihatan warna atau yang lebih dikenal dengan buta warna adalah gangguan penglihatan warna, ketidakmampuan untuk membedakan warna yang orang normal mampu untuk
Pertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
BAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harfiah citra atau image adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya pada
GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.
GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI. PERTEMUAN 8 - GRAFKOM DAN PENGOLAHAN CITRA Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Analog/Continue dan Digital. Elemen-elemen Citra
COLOR SPACE. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
COLOR SPACE Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Materi: 1. Konsep Warna 2. Standard Color Space RGB dan CMYK HSV CIE Lab, Luv, Yuv dan YCrCb 3. Color Gamut 4. Konversi Color Spaces KONSEP
Intensitas cahaya ditangkap oleh diagram iris dan diteruskan ke bagian retina mata.
Pembentukan Citra oleh Sensor Mata Intensitas cahaya ditangkap oleh diagram iris dan diteruskan ke bagian retina mata. Bayangan obyek pada retina mata dibentuk dengan mengikuti konsep sistem optik dimana
PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO. Oky Dwi Nurhayati, ST, MT
PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO Oky Dwi Nurhayati, ST, MT email: [email protected] Pembentukan Citra Citra ada 2 macam : 1. Citra Kontinu Dihasilkan dari sistem optik yang menerima
Teori Warna. S1 Tekinik Informatika. Disusun Oleh Dr. Lily Wulandari
Teori Warna S1 Tekinik Informatika Disusun Oleh Dr. Lily Wulandari 1 Sejarah Warna Pada tahun 1672 Sir Isaac Newton menemukan bahwa cahaya yang dilewatkan pada sebuah prisma akan terbagi menjadi berbagai
Grafika Komputer Pertemuan Ke-14. Pada materi ini akan dibahas tentang pencahayaan By: I Gusti Ngurah Suryantara, S.Kom., M.Kom
Pada materi ini akan dibahas tentang pencahayaan By: I Gusti Ngurah Suryantara, S.Kom., M.Kom BAB-13 PENCAHAYAAN 13.1. WARNA Warna sebenearnya merupakan persepsi kita terhadap pantulan cahaya dari benda-benda
BAB II TEORI PENUNJANG
BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 Computer Vision Komputerisasi memiliki ketelitian yang jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan cara manual yang dilakukan oleh mata manusia, komputer dapat melakukan berbagai
Pengolahan Citra Warna 1 Semester Genap 2010/2011. Dr. Fitri Arnia Multimedia Signal Processing Research Group (MuSig) Jurusan Teknik Elektro-UNSYIAH
Pengolahan Citra Warna 1 Semester Genap 2010/2011 Dr. Fitri Arnia Multimedia Signal Processing Research Group (MuSig) Jurusan Teknik Elektro-UNSYIAH Outline Pengolahan warna penuh dan warna pseudo Penyajian
BAB III ANALISIS METODA
BAB III ANALISIS METODA Bab ini menjelaskan tahap analisis dan perancangan yang dilakukan dalam implementasi aplikasi dan metoda transformasi warna untuk buta warna. III.1 Analisis Transformasi Warna Saat
PENENTUAN TINGKAT BUTA WARNA BERBASIS HIS PADA CITRA ISHIHARA
PENENTUAN TINGKAT BUTA WARNA BERBASIS HIS PADA CITRA ISHIHARA Rahmadi Kurnia Jurusan Elektro Fakultas Teknik Universitas Andalas, Padang E-mail: [email protected] ABSTRAK Buta warna adalah
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 2.1 Citra Secara harafiah, citra adalah representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi pada bidang dari suatu objek. Ditinjau dari sudut pandang matematis,
BUKU TEKNIK ELEKTRONIKA TERBITAN PPPPTK/VEDC MALANG
721 6.2. Mata dan Warna 6.2.1 Spektrum warna Radiasi cahaya tampak menempati pita frekuensi relatif pendek pada spektrum energi gelombang elektromagnetik-kira-kira antara 400nm dan 700nm. Sebagai contoh,
BAB 2 TINJAUAN TEORETIS
BAB 2 TINJAUAN TEORETIS 2. Citra Digital Menurut kamus Webster, citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra digital adalah representasi dari citra dua dimensi
Adobe Photoshop CS3. Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop
Adobe Photoshop CS3 Bagian 2 Bekerja dalam Photoshop Mengapa Photoshop? Adobe Photoshop adalah perangkat lunak yang menjadi standar dalam industri digital imaging. Sekarang, memiliki keahlian dalam menggunakan
IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH
IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH Fitri Afriani Lubis 1, Hery Sunandar 2, Guidio Leonarde Ginting 3, Lince Tomoria Sianturi 4 1 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma
Model Citra (bag. I)
Model Citra (bag. I) Ade Sarah H., M. Kom Defenisi Citra Citra adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Jenis dari citra ada 2, yaitu: 1. Citra analog (kontinu) : Dihasilkan
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Buta warna adalah suatu kelainan yang diakibatkan oleh ketidakmampuan bagian mata seseorang untuk mengenali warna tertentu. Seseorang dapat melihat karena bantuan photoreceptor
BAB II LANDASAN TEORI
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
Model Citra (bag. 2)
Model Citra (bag. 2) Ade Sarah H., M. Kom Resolusi Resolusi terdiri dari 2 jenis yaitu: 1. Resolusi spasial 2. Resolusi kecemerlangan Resolusi spasial adalah ukuran halus atau kasarnya pembagian kisi-kisi
SAMPLING DAN KUANTISASI
SAMPLING DAN KUANTISASI Budi Setiyono 1 3/14/2013 Citra Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan
One picture is worth more than ten thousand words
Budi Setiyono One picture is worth more than ten thousand words Citra Pengolahan Citra Pengenalan Pola Grafika Komputer Deskripsi/ Informasi Kecerdasan Buatan 14/03/2013 PERTEMUAN KE-1 3 Image Processing
By: Ahmad SYAUQI Ahsan
By: Ahmad SYAUQI Ahsan Warna Primer Kadang kita diajarkan bahwa warna primer adalah Merah, Kuning, dan Biru: Cukup bagus untuk mencampur cat. Namun tidak bagus untuk digunakan dalam mencampur cahaya Retina
Drawing, Viewport, dan Transformasi. Pertemuan - 02
Drawing, Viewport, dan Transformasi Pertemuan - 02 Ruang Lingkup Definisi Drawing Viewport Transfomasi Definisi Bagian dari grafik komputer meliputi: 1. Citra (Imaging) : mempelajari cara pengambilan dan
Intensity and Color. Pertemuan 12
Intensity and Color Pertemuan 12 Warna Kemajuan teknik raster menjadikan teknik warna (grayscale dan warna) merupakan suatu konsep yang terintegrasi dalam teknologi komputer grafik Konsep warna melibatkan
BAB II CITRA DIGITAL
BAB II CITRA DIGITAL DEFINISI CITRA Citra adalah suatu representasi(gambaran),kemiripan,atau imitasi dari suatu objek. DEFINISI CITRA ANALOG Citra analog adalahcitra yang bersifat kontinu,seperti gambar
BAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus dan intensitas cahaya pada bidang dwimatra
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Pengertian Citra Citra (image) atau istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun
BAB II. Computer vision. teknologi. yang. dapat. Vision : Gambar 2.1
BAB II LANDASAN TEORI Computer vision adalah bagian dari ilmu pengetahuan dan teknologi yang membuat mesin seolah-olah dapat melihat. Komponen dari Computer Vision tentunya adalah gambar atau citra, dengan
Aplikasi Teori Kombinatorial Dalam Penomeran Warna
Aplikasi Teori Kombinatorial Dalam Penomeran Warna Felix Terahadi - 13510039 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Pengolahan Citra Berwarna
MK3383 Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Berwarna M. Zidny Naf an, M.Kom. Semester Genap 2015/2016 http://www.colormatters.com/color-and-vision/how-the-eye-sees-color Bagaimana Manusia Melihat Warna?
Citra Digital. Petrus Paryono Erick Kurniawan Esther Wibowo
Citra Digital Petrus Paryono Erick Kurniawan [email protected] Esther Wibowo [email protected] Studi Tentang Pencitraan Raster dan Pixel Citra Digital tersusun dalam bentuk raster (grid atau
Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness
Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness Evan 13506089 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : [email protected]
Gambar 2.1. Anatomi Retina (Sherwood, 2011).
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Fisiologi Penglihatan Warna Fungsi utama mata adalah memfokuskan berkas cahaya dari lingkungan ke sel fotoreseptor retina, yaitu sel batang dan sel kerucut. Fotoreseptor kemudian
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 14 Pemrosesan Warna. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Kuliah 14 Pemrosesan Warna Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Informatika/Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta 2014
Studi dan Eksperimen terhadap Kombinasi Warna untuk Kriptografi Visual Warna Kromatik. Ibnu Alam
Studi dan Eksperimen terhadap Kombinasi Warna untuk Kriptografi Visual Warna Kromatik Abstrak Ibnu Alam 13506024 Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl.
Pengolahan Citra : Konsep Dasar
Pengolahan Citra Konsep Dasar Universitas Gunadarma 2006 Pengolahan Citra Konsep Dasar 1/14 Definisi dan Tujuan Pengolahan Citra Pengolahan Citra / Image Processing Proses memperbaiki kualitas citra agar
Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer
Pengolahan Citra / Image Processing : Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, contoh
Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital
Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital Nurul Fuad 1, Yuliana Melita 2 Magister Teknologi Informasi Institut Saint Terapan & Teknologi
STMIK AMIKOM PURWOKERTO PENGOLAHAN CITRA. Akuisisi dan Model ABDUL AZIS, M.KOM
PENGOLAHAN CITRA Akuisisi dan Model Dasar Image 1 2 Apakah itu image / citra? Gambar atau foto atau data visual lainnya, umumnya dalam bentuk 2D atau 3D. Apakah itu digital image? Sebuah image yang berbentuk
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Digital Citra digital dapat didefinisikan sebagai fungsi dua variabel, f(x,y), dimana x dan y adalah koordinat spasial dan nilai f(x,y) adalah intensitas citra pada koordinat
GLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness
753 GLOSARIUM Adaptive thresholding (lihat Peng-ambangan adaptif). Additive noise (lihat Derau tambahan). Algoritma Moore : Algoritma untuk memperoleh kontur internal. Array. Suatu wadah yang dapat digunakan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1. Steganografi Steganografi adalah mekanisme penanaman atau penyisipan pesan (m) kedalam sebuah cover objek (c) menggunakan kunci (k) untuk berbagi rahasia kepada orang lain,
BAB I PENDAHULUAN. I.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Buta warna adalah cacat mata genetik yang belum dapat disembuhkan [17]. Penderita buta warna selalu dihadapkan pada kelemahannya untuk membedakan warna dari objek atau
KULIAH 1 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA PENGANTAR MATRIKS
KULIAH TEKNIK PENGOLAHAN CITRA PENGANTAR MATRIKS Matriks merupakan sebuah susunan segiempat siku-siku dari bilanganbilangan, dalam baris dan kolom. Bilangan-bilangan tersebut disebut entri atau elemen
Sesi 2: Image Formation. Achmad Basuki PENS-ITS 2006
Sesi 2: Image Formation Achmad Basuki PENS-ITS 2006 Materi Representasi Penglihatan Model Kamera Sampling Dan Kuantisasi Jenis-JenisCitra Mdel Citra Berwarna Format Warna RGB Membaca dan Menampilkan Citra
Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital
Implementasi Algoritma Kompresi Shannon Fano pada Citra Digital Muhammad Khoiruddin Harahap Politeknik Ganesha Medan [email protected] Abstrak Algoritma kompresi Shannon-Fano merupakan salah satu
Representasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma
Representasi Citra Bertalya Universitas Gunadarma 2005 Pengertian Citra Digital Ada 2 citra, yakni : citra kontinu dan citra diskrit (citra digital) Citra kontinu diperoleh dari sistem optik yg menerima
KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA
KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA Copyright @ 2007 by Emy 2 1 Kompetensi Mampu membangun struktur data untuk merepresentasikan citra di dalam memori computer Mampu melakukan manipulasi citra dengan menggunakan
BAB II Tinjauan Pustaka
23 BAB II Tinjauan Pustaka II.1. Pengolahan Citra Digital Citra yang diperoleh dari lingkungan masih terdiri dari warna yang sangat komplek sehingga masih diperlukan proses lebih lanjut agar image tersebut
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun sering
5. IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN. Pendahuluan
5. IDENTIFIKASI JENIS TANAMAN Pendahuluan Tujuan aplikasi berbasis sensor adalah melakukan penyemprotan dengan presisi tinggi berdasarkan pengamatan real time, menjaga mutu produk dari kontaminasi obat-obatan
Membedakan Warna Protanopia, Deuteranopia, Tritanopia. Sudjoko KUSWADJI Yayasan Sudjoko Kuswadji
Membedakan Warna Protanopia, Deuteranopia, Tritanopia Sudjoko KUSWADJI Yayasan Sudjoko Kuswadji Kemampuan Membedakan Merah-Hijau Protanopia (red dichromacy) dan protanomalia; Kekurangpekaan terhadap warna
IMPLEMENTASI DIGITAL IMAGE PROCESSING UNTUK MENGUJI CAHAYA LAMPU PIJAR
IMPLEMENTASI DIGITAL IMAGE PROCESSING UNTUK MENGUJI CAHAYA LAMPU PIJAR Arif Ainur Rafiq 1), Dwi Sudarno Putra 2), Donny Fernandez 3), Hardiman Satia Anugrah 4) 1) Teknik Elektronika, Jurusan Teknik Elektronika,
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Steganografi Kata steganografi berasal dari bahasa yunani yang terdiri dari steganos (tersembunyi) graphen (menulis), sehingga bisa diartikan sebagai tulisan yang tersembunyi.
Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.
Image Enhancement Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Cara-cara yang bisa dilakukan misalnya dengan fungsi transformasi, operasi matematis,
Sistem Visual Manusia
Sistem Visual Manusia Pembentukan Citra oleh Sensor Mata Intensitas cahaya ditangkap oleh diagram iris dan diteruskan ke bagian retina mata. Bayangan obyek pada retina mata dibentuk dengan mengikuti konsep
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR
TEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR Zulkifli Dosen Tetap Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Email : [email protected]
Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2)
Pengenalan Telur Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Yustina Retno Wahyu Utami 2) ISSN : 1693 1173 Abstrak Pengenalan obyek pada citra merupakan penelitian yang banyak dikembangkan. Salah satunya pengenalan
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Bab ini membahas landasan teori yang bersifat ilmiah untuk mendukung penulisan penelitian ini. Teori-teori yang dibahas mengenai pengertian citra, jenis-jenis citra digital, metode
ANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA
ANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA Nurliadi 1 *, Poltak Sihombing 2 & Marwan Ramli 3 1,2,3 Magister Teknik Informatika, Universitas
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Secara umum, citra digital merupakan gambar 2 dimensi yang disusun oleh data digital dalam bentuk sebuah larik (array) yang berisi
BAB II TI JAUA PUSTAKA
BAB II TI JAUA PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang menunjang tugas akhir ini. Antara lain yaitu pengertian citra, pengertian dari impulse noise, dan pengertian dari reduksi noise.
BAB 2 LANDASAN TEORI. Digital image processing adalah istilah untuk memproses gambar (picture) dua
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Definisi Pengolahan Citra Digital image processing adalah istilah untuk memproses gambar (picture) dua dimensi oleh komputer digital (Jain, 989, p). Segala proses yang digunakan
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,
Selama ini dalam pemanenan dan penjualan hasil panen, petani jeruk nipis masih belum melakukan pemilahan mutu yang baik sehingga harga jual sangat
SEMINAR TUGAS AKHIR Dosen Pembimbing: Dr. Ir. Djoko Purwanto M.Eng Dr. Tri Arief Sardjono ST.MT Oleh: OKTAVIANO YUDHA N 2203.109.007 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI
BAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1. Cara kerja di dalam sebuah LED.
BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori dan konsep yang mendasari perancangan sistem teks bergerak tujuh warna yang dibuat pada skripsi, yaitu teori yang membahas tentang konsep dasar dari
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra terbagi 2 yaitu ada citra yang bersifat analog dan ada citra yang bersifat
Teori Warna dan Vektor
Teori Warna dan Vektor Rio Chandra Rajagukguk 13514082 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia [email protected]
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Aspek Interaksi Manusia dan Komputer
HUMAN Manusia merasakan dunia nyata dengan menggunakan piranti yang lazim dikenal dengan panca indera -mata, telinga, hidung, lidah dan kulit- sehingga lewat komponen inilah kita dapat membuat model manusia
Pengantar Pengolahan Citra. Ade Sarah H., M. Kom
Pengantar Pengolahan Citra Ade Sarah H., M. Kom Pendahuluan Data atau Informasi terdiri dari: teks, gambar, audio, dan video. Citra = gambar adalah salah satu komponen multimedia yang memegang peranan
panjang atau bujur sangkar yang secara beraturan membentuk baris-baris dan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Strimin Strimin adalah salah satu nama jenis kain yang digunakan sebagai media menggambar menggunakan benang sulam berwarna. Tekniknya adalah dengan memindahkan atau menggambar
MAKALAH ILUMINASI DISUSUN OLEH : M. ALDWY WAHAB TEKNIK ELEKTRO
MAKALAH ILUMINASI DISUSUN OLEH : M. ALDWY WAHAB 14 420 040 TEKNIK ELEKTRO ILUMINASI (PENCAHAYAAN) Iluminasi disebut juga model refleksi atau model pencahayaan. Illuminasi menjelaskan tentang interaksi
Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan komputer dan alat pengambilan gambar secara digital yang semakin berkembang saat ini, sehingga menghasilkan banyak fasilitas untuk melakukan proses
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Citra menurut kamus Webster adalah suatu representasi atau gambaran, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda, contohnya yaitu foto seseorang dari kamera yang
10/11/2014 SISTEM VISUAL MANUSIA. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 2. Konsep Dasar Citra Digital
CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 2. Konsep Dasar Citra Digital Intelligent Computing and Multimedia (ICM) SISTEM VISUAL MANUSIA 1 2 (1) Intensitas cahaya ditangkap diagram iris dan diteruskan ke bagian
BAB 4 HASIL DAN ANALISA
BAB 4 HASIL DAN ANALISA 4. Analisa Hasil Pengukuran Profil Permukaan Penelitian dilakukan terhadap (sepuluh) sampel uji berdiameter mm, panjang mm dan daerah yang dibubut sepanjang 5 mm. Parameter pemesinan
Bekerja dengan Warna
BAB 3 Bekerja dengan Warna Mode Warna (Color mode) adalah cara representatif warna pada Adobe Photoshop dan aplikasi grafis lainnya yang berdasarkan pada model warna. Sedangkan model warna yang ada saat
Konsep Dasar Pengolahan Citra. Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI
Konsep Dasar Pengolahan Citra Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI Definisi Citra digital: kumpulan piksel-piksel yang disusun dalam larik (array) dua-dimensi yang berisi nilai-nilai real
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )
FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 1 Konsep Dasar Pengolahan Citra Pengertian Citra Citra atau Image merupakan istilah lain dari gambar, yang merupakan
LANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital
LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital 2.1.1 Pengertian Citra Digital Citra dapat didefinisikan sebagai sebuah fungsi dua dimensi, f(x,y) dimana x dan y merupakan koordinat bidang datar, dan harga fungsi f disetiap
Eko Purwanto WEBMEDIA Training Center Medan
Menguasai Adobe Photoshop 7.0 Eko Purwanto [email protected] WEBMEDIA Training Center Medan www.webmediacenter.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi
BAB V PENGATURAN TAMPILAN DAN WARNA
BAB V PENGATURAN TAMPILAN DAN WARNA Pertemuan : 5 Waktu : 100 Menit Kompetensi Dasar : Mahasiswa dapat merancang antarmuka sesuai dengan paradigma IMK Indikator : Mahasiswa dapat mengatur tampilan dan
BAB I PENDAHULUAN. mulai menopang kehidupan manusia. Teknologi merupakan sebuah hasil
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini kebutuhan akan teknologi semakin meningkat seiring dengan kemajuan dan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi itu sendiri. Kemajuan teknologi dengan perkembangan
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab landasan teori ini akan diuraikan mengenai teori-teori yang terkait dengan Content Based Image Retrieval, ekstraksi fitur, Operator Sobel, deteksi warna HSV, precision dan
Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Titik Suatu bentuk kecil yang tidak mempunyai dimensi. Raut titik yang paling umum adalah bundaran seder-hana, mampat, tak bersudut dan tanpa arah
Elemen Desain Elemen elemen tata rupa dapat dikelompokan menjadi 5 bagian Titik Suatu bentuk kecil yang tidak mempunyai dimensi. Raut titik yang paling umum adalah bundaran seder-hana, mampat, tak bersudut
BAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap titik merupakan
