PERTEMUAN - 2 PENGOLAHAN CITRA

dokumen-dokumen yang mirip
Pengantar Pengolahan Citra. Ade Sarah H., M. Kom

Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma, 2005

Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer

Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

One picture is worth more than ten thousand words

Pengantar Pengolahan Citra

Pengolahan Citra Digital 201

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )

Intensitas cahaya ditangkap oleh diagram iris dan diteruskan ke bagian retina mata.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya

BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

MAKALAH APLIKASI KOMPUTER 1 SISTEM APLIKASI KOMPUTER GRAFIK KOMPUTER DAN KONSEP DASAR OLAH CITRA. Diajukan sebagai Tugas Mandiri Mata Kuliah NTM

CS3214 Pengolahan Citra - UAS. CHAPTER 1. Pengantar Pengolahan Citra

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

BAB I PENDAHULUAN. Citra (image) istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen

Konsep Dasar Pengolahan Citra. Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI

BAB II LANDASAN TEORI

GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.

Representasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma

Pengolahan Citra : Konsep Dasar

Pengolahan Citra INTERACTIVE BROADCASTING. Yusuf Elmande., S.Si., M.Kom. Modul ke: Fakultas Ilmu Komunikasi. Program Studi Penyiaran

Implementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA

Pertemuan 2 Representasi Citra

PERBEDAAN GRAFIKA COMPUTER DAN IMAGE PROCESSING. by Ocvita Ardhiani

BAB 2 TINJAUAN TEORETIS

Model Citra (bag. I)

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

BAB II TEORI PENUNJANG

BAB II CITRA DIGITAL

DATA/ INFO : teks, gambar, audio, video ( = multimedia) Gambar/ citra/ image : info visual a picture is more than a thousand words (anonim)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pembentukan Citra. Bab Model Citra


BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. merekam suatu adegan melalui media indra visual. Citra dapat dideskripsikan

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR IDENTIFIKASI OBJEK BERDASARKAN BENTUK DAN UKURAN Dika Adi Khrisna*, Achmad Hidayatno**, R.

BAB 2 LANDASAN TEORI

Model Citra (bag. 2)

BAB 2 LANDASAN TEORI

KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1. Nugroho hary Mindiar,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pengolahan Citra (Image Processing)

PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA

PENGINDERAAN JAUH. --- anna s file

BAB 2 LANDASAN TEORI

Digital Image Fundamentals

BAB I PENDAHULUAN. Bab ini berisi tentang latar belakang, tujuan, dan sistematika penulisan. BAB II KAJIAN LITERATUR

BAB 2 TINJAUAN TEORETIS

PENGANTAR GRAFIK KOMPUTER DAN OLAH CITRA. Anna Dara Andriana, S.Kom., M.Kom

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENDETEKSI DAN VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE IMAGE DOMAIN SPASIAL. Abstrak

SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING

Implementasi Principal Component Analysis (PCA) Untuk Pengenalan Wajah Manusia

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital

IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH

Pemampatan citra dengan menggunakan metode pemampatan kuantisasi SKRIPSI. Oleh : Sumitomo Fajar Nugroho M

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. dilakukan oleh para peneliti, berbagai metode baik ekstraksi fitur maupun metode

ANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PENGOLAHAN CITRA Pengampu : Idhawati Hestiningsih

BAB 2 LANDASAN TEORI

SAMPLING DAN KUANTISASI

BAB II LANDASAN TEORI

PENGENALAN POLA PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS CHAIN CODE

Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation

Kesepakatan. Kuliah Sopan : Toleransi terlambat masuk kelas : 15 Menit Duduk terpisah : laki - perempuan

BAB II LANDASAN TEORI. Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah data digital yang normal,

ULANGAN HARIAN PENGINDERAAN JAUH

BAB 2 LANDASAN TEORI

APLIKASI PENGHAPUSAN BAYANGAN PADA IMAGE DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS (FCM) SKRIPSI

BAB II LANDASAN TEORI

PENERAPAN METODE MOST SIGNIFICANT BIT UNTUK PENYISIPAN PESAN TEKS PADA CITRA DIGITAL

BAB 2 LANDASAN TEORI

IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK KONVOLUSI UNTUK PELEMBUTAN CITRA (IMAGE SMOOTHING) DALAM OPERASI REDUKSI NOISE

Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter

PENGENALAN POLA SIDIK JARI

PENGUKURAN GETARAN PADA POROS MODEL VERTICAL AXIS OCEAN CURRENT TURBINE (VAOCT) DENGAN METODE DIGITAL IMAGE PROCESSING

BAB II LANDASAN TEORI

IDENTIFIKASI DAUN BERDASARKAN FAKTOR KEKOMPAKAN DAN FAKTOR KEBUNDARAN BENTUK DAUN

Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching)

Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital

PENCARIAN CITRA VISUAL BERBASIS ISI CITRA MENGGUNAKAN FITUR WARNA CITRA. Abstract

BAB II LANDASAN TEORI. mesin atau robot untuk melihat (

Transkripsi:

PERTEMUAN - 2 PENGOLAHAN CITRA EDY WINARNO fti-unisbank-smg 24 maret 2009

Citra = gambar = image Citra, menurut kamus Webster, adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda - foto Anda mewakili entitas diri Anda sendiri di depan kamera - foto sinar-x thorax mewakili keadaan bagian dalam tubuh seseorang - data dalam suatu file BMP mewakili apa yang digambarkannya

Aplikasi/Terapan Pengolahan Citra pemetaan penggunaan/penutup lahan pemetaan dan monitoring lahan pertanian manajemen sumberdaya pantai dan kelautan eksplorasi bahan tambang mineral eksplorasi minyak bumi manajemen sumberdaya hutan perencanaan permukiman dan perubahannya prencanaan bidang telekomunikasi oseanografi fisik pemetaan geologi dan topografi pemetaan dan deteksi laut-laut es

Sistem Pengolahan Citra Digital Sistem pengolahan data merupakan suatu kesatuan yang saling berhubungan atau terintegrasi untuk membentuk suatu sistem antara data, perangkat keras, perangkat lunak, prosedure pengolahan, dan tenaga pelaksana

Konsep Dasar Pengolahan Citra Digital Pengolahan citra digital merupakan manipulasi dan interprestasi digital dari citra dengan bantuan komputer. Konsep dasar pengolahan citra dengan data masukan pokok (internal data) berupa langkah berikut : 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Pengumpulan data yang relevan, yaitu citra digital Klasifikasi atau pengelompokan dengan cara pengkelasan Penyusunan data sesuai kelas Perhitungan dan manipulasi Pengujian ketelitian dan perhitungan Penyimpulan dan rekapitulasi hasil Informasi

Citra, dari sudut pandang matematis, 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 sebagai keluaran dari suatu sistem perekaman data dapat bersifat : 1. optik berupa foto 2. analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televisi 3. digital yang dapat langsung disimpan pada media penyimpan magnetik

Citra juga dapat dikelompokkan menjadi 2 yaitu : Citra tampak (foto, gambar, lukisan, apa yang nampak di layar monitor/televisi, hologram, dll) Citra tidak tampak (data foto/gambar dalam file, citra yang direpresentasikan dalam fungsi matematis)

Citra digital = citra yang disimpan dalam format digital (dalam bentuk file). Hanya citra digital yang dapat diolah menggunakan komputer. Jenis citra lain jika akan diolah dengan komputer harus diubah dulu menjadi citra digital.

Pencitraan (imaging) = kegiatan mengubah informasi dari citra tampak/citra non digital menjadi citra digital. Beberapa alat yang dapat digunakan untuk pencitraan adalah : scanner, kamera digital, kamera sinarx/sinar infra merah, dll

Pengolahan Citra = kegiatan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia/mesin(komputer). Inputannya adalah citra dan keluarannya juga citra tapi dengan kualitas lebih baik dari pada citra masukan >> misal citra warnanya kurang tajam, kabur (blurring), mengandung noise (misal bintikbintik putih), dll sehingga perlu ada pemrosesan untuk memperbaiki citra karena citra tersebut menjadi sulit diinterpretasikan karena informasi yang disampaikan menjadi berkurang.

Analisis Citra = kegiatan menganalisis citra sehingga menghasilkan informasi untuk menetapkan keputusan (biasanya didampingi bidang ilmu kecerdasan buatan/ai yaitu pengenalan pola (pattern recognition) menggunakan jaringan syaraf tiruan, logika fuzzy, dll).

Dalam ilmu komputer sebenarnya ada 3 bidang studi yang berkaitan dengan citra, tapi tujuan ketiganya berbeda, yaitu : 1. Grafika Komputer 2. Pengolahan Citra 3. Pengenalan Pola

Grafika Komputer Adalah proses untuk menciptakan suatu gambar berdasarkan deskripsi obyek maupun latar belakang yang terkandung pada gambar tersebut. Merupakan teknik untuk membuat gambar obyek sesuai dengan obyek tersebut di alam nyata (realism). Bertujuan menghasilkan gambar/citra (lebih tepat disebut grafik/picture) dengan primitif-primitif geometri seperti garis, lingkaran, dsb. Primitif-primitif geometri tersebut memerlukan data deskriptif untuk melukis elemen-elemen gambar. Data deskriptif : koordinat titik, panjang garis, jari-jari lingkaran, tebal garis, warna, dsb. Grafika komputer berperan dalam visualisasi dan virtual reality.

Grafika Komputer

Pengolahan Citra Operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan pada citra bila : 1. Perbaikan atau memodifikasi citra dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan citra/menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra (image enhancement) contoh : perbaikan kontras gelap/terang, perbaikan tepian objek, penajaman, pemberian warna semu, dll 2. Adanya cacat pada citra sehingga perlu dihilangkan/diminimumkan (image restoration) contoh : penghilangan kesamaran (debluring) >> citra tampak kabur karena pengaturan fokus lensa tidak tepat / kamera goyang, penghilangan noise

3. Elemen dalam citra perlu dikelompokkan, dicocokan atau diukur (image segmentation) Operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola. 4. Diperlukannya ekstraksi ciri-ciri tertentu yang dimiliki citra untuk membantu dalam pengidentifikasian objek (image analysis). Proses segementasi kadangkala diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya. Contoh : pendeteksian tepi objek 5. Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain (image reconstruction) contoh : beberapa foto rontgen digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh

6. Citra perlu dimampatkan (image compression) contoh : suatu file citra berbentuk BMP berukuran 258 KB dimampatkan dengan metode JPEG menjadi berukuran 49 KB 7. Menyembunyikan data rahasia (berupa teks/citra) pada citra sehingga keberadaan data rahasia tersebut tidak diketahui orang (steganografi & watermarking)

Pengolahan Citra

Pengenalan Pola Adalah mengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh mesin (komputer). Tujuan pengelompokkan 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 yang dicoba ditiru oleh mesin. Komputer menerima masukan berupa citra objek yang akan diidentifikasi, memproses citra tersebut dan memberikan keluaran berupa informasi/deskripsi objek di dalam citra.

Pengenalan Pola

COMPUTER VISION Terminologi lain yang berkaitan erat dengan pengolahan citra adalah Computer Vision. Computer vision = merupakan proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra, pengenalan dan membuat keputusan. Computer vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (human vision) yang sesungguhnya sangat kompleks.

COMPUTER VISION Manusia melihat dengan objek dengan indera penglihatan (mata), lalu citra objek diteruskan ke otak untuk diinterpretasi sehingga manusia mengerti objek apa yang tampak dalam pandangan mata. Hasil interpretasi ini digunakan untuk pengambilan keputusan (misal menghindar kalau melihat ada mobil di depan). Proses-proses dalam computer vision : - memperoleh atau mengakuisisi citra digital - operasi pengolahan citra - menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu, misal memandu robot, mengontrol peralatan, dll. Pengolahan citra merupakan proses awal pada computer vision, pengenalan pola merupakan proses untuk menginterpretasi citra.

CONTOH GRAFIKA KOMPUTER

CONTOH PENGOLAHAN CITRA

CONTOH PENGOLAHAN CITRA

CONTOH PENGOLAHAN CITRA

CONTOH PENGENALAN POLA

BAGAIMANA CITRA DIGITAL DIREKAM Sistem Perekaman Citra Sensor Pasif Sensor Aktif

Sistem Perekaman Citra Citra yang diperoleh tergantung : - karakteristik dari obyek yang direkam - kondisi variabel dari sistem perekaman Citra merupakan gambaran tentang karakteristik suatu obyek menurut kondisi variabel tertentu Contoh: - bandingkan hasil foto manusia dengan kamera / sensor optik dan dengan sensor sinar X (kondisi variabel sistem berbeda) - bandingkan hasil foto pemandangan di tepi laut dan di daerah pegunungan (karakteristik obyek berbeda)

Sensor Pasif Sistem sensor yang merekam data obyek tanpa mengirimkan energi, sumber energi bisa dalam bentuk sinar matahari, sinar lampu, dsb Contoh: sensor optik dari kamera foto, sensor optik pada sistem inderaja

Sensor Aktif Sistem sensor yang merekam data obyek mengirimkan dan menerima pantulan dari energi yang dikirim ke arah obyek, energi yang dikirim bisa berupa gelombang pendek, sinar X, dsb Contoh: sensor Rontgen untuk foto thorax, sensor gelombang pendek pada sistem radar, sensor ultrasound pada sistem USG.

MACAM KOORDINAT SISTEM

Koordinat Piksel = koordinat tampilan di layar monitor

Koordinat Matriks (y=baris, x=kolom)

FORMAT CITRA DIGITAL 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 citra pada titik tersebut Citra digital adalah citra f(x,y) dimana dilakukan diskritisasi koordinat spasial (sampling) dan diskritisasi tingkat kecemerlangannya/keabuan (kwantisasi)

FORMAT CITRA DIGITAL Citra digital merupakan suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar / piksel / pixel / picture element / pels) menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut Citra digital dinyatakan dengan matriks berukuran N x M (baris/tinggi = N, kolom/lebar = M) N = jumlah baris 0 y N 1 M = jumlah kolom 0 x M 1 L = maksimal warna intensitas 0 f(x,y) L 1 (derajat keabuan / gray level)