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

dokumen-dokumen yang mirip
Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016

Pengantar Pengolahan Citra. Ade Sarah H., M. Kom

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )

Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma, 2005

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

Pengolahan Citra : Konsep Dasar

Pengantar Pengolahan Citra

Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer

BAB II LANDASAN TEORI

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

PERTEMUAN - 2 PENGOLAHAN CITRA

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

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

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

Apa Compressed Sensing?

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

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

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

PEMANFAATAN OPERASI MORPHOLOGI UNTUK PROSES PENDETEKSIAN SISI PADA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

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

BAB II TEORI PENUNJANG

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Pengantar Mata Kuliah Pengolahan Citra

Judul : APLIKASI PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB 7. 1 Nama : MELISA NPM :

Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation

Pengantar PENGOLAHAN CITRA. Achmad Basuki PENS-ITS Surabaya 2007

SILABUS MATAKULIAH. Indikator Pokok Bahasan/Materi Aktifitas Pembelajaran

Pengenalan Pola Untuk Deteksi Uang Koin

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

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDETEKSI UANG LOGAM DENGAN METODE EUCLIDEAN

One picture is worth more than ten thousand words

KAMERA PENDETEKSI GERAK MENGGUNAKAN MATLAB 7.1. Nugroho hary Mindiar,

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP)

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI. mesin atau robot untuk melihat (

Implementasi Noise Removal Menggunakan Wiener Filter untuk Perbaikan Citra Digital

PERBEDAAN GRAFIKA COMPUTER DAN IMAGE PROCESSING. by Ocvita Ardhiani

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MEMPERBAIKI CITRA DIGITAL

Pembentukan Citra. Bab Model Citra

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

BAB 1 PENDAHULUAN. keakuratan dari penglihatan mesin membuka bagian baru dari aplikasi komputer.

PENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION

Image Processing. Nana Ramadijanti Laboratorium Computer Vision Politeknik Elekltronika Negeri Surabaya PENS-ITS 2010

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 2 LANDASAN TEORI

PENGKONVERSIAN IMAGE MENJADI TEKS UNTUK IDENTIFIKASI PLAT NOMOR KENDARAAN. Sudimanto

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)

BAB II DASAR TEORI. CV Dokumentasi CV berisi pengolahan citra, analisis struktur citra, motion dan tracking, pengenalan pola, dan kalibrasi kamera.

BAB 1 PENDAHULUAN. berupa gambar, audio (bunyi, suara, musik), dan video. Keempat macam data atau

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA

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

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN

Pengolahan Citra Digital FAJAR ASTUTI H, S.KOM., M.KOM

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter

BAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan

Dr. Ir. Endra Pitowarno, M.Eng PENS-ITS. Seminar New Concept Robotics: Robot Vision 22 Februari 2007 Universitas Gunadarma - Jakarta.

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

IDENTIFIKASI WAJAH SESEORANG BERDASARKAN CITRA BIBIR MENGGUNAKAN METODE EIGEN FUZZY SET ABSTRAK

Penggunaan Filter Frekuensi Rendah untuk Penghalusan Citra (Image Smoothing)

BAB II CITRA DIGITAL

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

BAB I PENDAHULUAN. semakin berkembang. Semakin banyak penemuan-penemuan baru dan juga

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

IMPLEMENTASI METODE RETINEX UNTUK PENCERAHAN CITRA

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM PENDETEKSIAN OBJEK MENGGUNAKAN METODE YCBCR PADA ROBOWAITER DRU99RWE4-V13

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

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

BAB I PENDAHULUAN. sesuai dengan berbagai macam pemikiran manusia. Banyak teori-teori maupun


BAB 1 PENDAHULUAN. dalam kehidupan manusia. Perkembangan robot dari zaman ke zaman terus

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Perancangan Perangkat Lunak untuk Ekstraksi Ciri dan Klasifikasi Pola Batik

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. metode yang digunakan sebagai pengawasan kendaraan yang menggunakan pengenalan

BAB II LANDASAN TEORI

PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN

Teori Warna. S1 Tekinik Informatika. Disusun Oleh Dr. Lily Wulandari

BAB I PENDAHULUAN. telinga, wajah, infrared, gaya berjalan, geometri tangan, telapak tangan, retina,

ANALISIS PENGARUH EXPOSURE TERHADAP PERFORMA ALGORITMA SIFT UNTUK IMAGE MATCHING PADA UNDERWATER IMAGE

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 14 Pemrosesan Warna. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORETIS

sehingga tercipta suatu pergerakan partikel partikel atom yang bermuatan di

BAB I PENDAHULUAN. a. Universal (universality), dimana karakteristik yang dipilih harus dimiliki oleh setiap orang.

Drawing, Viewport, dan Transformasi. Pertemuan - 02

BAB 1 PENDAHULUAN. sehingga memungkinkan peneliti mendapatkan informasi yang diperlukan. Output alatalat

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam bahasa Inggris ada pepatah yang mengatakan a picture is worth a

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN

Transkripsi:

CS3214 Pengolahan Citra - UAS CHAPTER 1. Pengantar Pengolahan Citra Fakultas Informatika IT Telkom

CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis) = fungsi yang kontinu dari intensitas cahaya pada bidang 2 dimensi. Sumber cahaya menerangi objek,dipantulkan kembali dan di tangkap oleh alat-alat optik = Citra (a) Dog (b) Lena 2

Definisi Pengolahan Citra Pengolahan Citra = memproses suatu citra sehingga menghasilkan citra yang sesuai dengan keinginan kita atau kualitasnya menjadi lebih baik. (a) Citra Lena yang agak kabur (b) Citra Lena yang diperbaiki 3

Definisi Pengolahan Citra Umumnya, operasi-operasi pengolahan citra diterapkan pada citra bila : 1. Perbaikan atau modifikasi citra untuk meningkatkan kualitas visual atau menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra. 2. Elemen di dalam citra perlu di kelompokkan, dicocokkan atau diukur. 3. Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain. 4

Definisi Pengolahan Citra Di dalam bidang komputer, ada 3 bidang studi yang berkaitan dengan citra, namun tujuan ketiganya berbeda, yaitu : Grafika Komputer (Computer Graphics) Pengolahan Citra (Image Processing) Pengenalan Pola (Pattern Recognition/image interpretation) Citra Pengolahan Citra Citra Grafika Komputer Pengenalan Pola Deskripsi Deskripsi 5

Computer Vision Computer Vision mencoba meniru Human Vision Computer Vision = proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti : Akuisisi citra Pengolahan citra Klasifikasi Pengenalan (Recognition) Membuat Keputusan. Vision = Geometry + Measurement + Interpretation examples 6

Computer Vision Proses-proses dalam computer vision dapat dibagi menjadi 3 aktivitas : 1. Memperoleh atau mengakuisisi citra digital 2. Melakukan teknik komputasi untuk memproses atau memodifikasi data citra (operasi-operasi pengolahan citra) 3. Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu, misalnya mengontrol peralatan, memantau proses manufaktur, memandu robot, dll. 7

Computer Vision CITRA Scene Alat Input ex: kamera digital, scanner Prepocessing POLA Deskripsi Gambar Pattern Recognition Intermediate Processing 8

Proses dalam Computer Vision Hirarkhi Pemrosesan Contoh Algoritma Prepocessing Lowest-level feature extraction Noise Removal Contrast Enhancement Edge Detection Texture Detection Intermediate-level feature identification Pattern Matching High-level scene interpretation via images Model-base recognition 9

Operasi Pengolahan Citra 1. Image Enhancement Image Enhancement bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan. Contoh : Perbaikan contrast, brightness Penajaman (sharpening) Noise Filtering 10

Operasi Pengolahan Citra Contoh Sharpening Noise Filtering 11

Operasi Pengolahan Citra 2. Image Restoration Image Restoration bertujuan untuk menghilangkan/ meminimumkan cacat pada citra. Tujuan image restoration hampir sama dengan operasi image enhancement. Bedanya, pada image restoration penyebab degradasi gambar diketahui. Contoh : blur deblurring 12

Operasi Pengolahan Citra 3. Image Compression Jenis operasi ini dilakukan agar citra memerlukan memori atau media penyimpanan lebih sedikit, tanpa mengurangi kualitas citra. Lena.bmp Lena.jpg dengan Quality 80 Lena.jpg dengan Quality 20 13

Operasi Pengolahan Citra 4. Image Segmentation Jenis operasi ini bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. 14

Operasi Pengolahan Citra 5. Image Analysis Teknik image analysis mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek Contoh Edge Detection 15

Operasi Pengolahan Citra 6. Image Reconstruction Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi. 16

Aplikasi Pengolahan Citra 1. Bid.Perdagangan 2. Bid.Militer 3. Bid.Kedokteran 4. Bid.Biologi 5. Komunikasi Data 6. Hiburan 7. Robotika 8. Pemetaan 9. Geologi 10. Hukum 17

Aplikasi Pengolahan Citra 1. Bid.Perdagangan a. Pembacaan barcode b. Pengenalan huruf/angka pada suatu formulir secara otomatis 2. Bid.Militer a. Mengenali sasaran peluru kendali melalui sensor visual b. Mengidentifikasi jenis pesawat musuh 3. Bid.Kedokteran a. Mammografi b. Rekontruksi foto janin hasil USG 4. Bid.Biologi a. Pengenalan jenis kromosom melalui citra mikroskopik 5. Komunikasi Data a. Kompresi citra yang akan ditransmisikan 18

Aplikasi Pengolahan Citra 6. Hiburan a. Game b. Kompresi Video 7. Robotika a. Visualy-Guided autonomous navigation 8. Pemetaan a. Klasifikasi penggunaan tanah melalui foto udara/landsat 9. Geologi a. Mengenali jenis batu-batuan melalui foto udara/landsat 10.Hukum a. Pengenalan sidik jari b. Pengenalan foto narapidana 19

Color Space [1] Apa itu warna? Newton : sinar yang dilewatkan melalui prisma akan menghasilkan warna-warna pelangi sinar dibentuk dari banyak warna yang berbeda Maxwell : warna gambar dapat dibentuk dari 3 warna : RGB (dan campurannya). 20

Color Space [2] 21

Color Space [3] Dari gambar spektrum gelomabang maka warna dapat dimodelkan sebagai gelombang elektromagnetik yang berjalan dengan kecepatan 3.10 8 m/s dengan frekuensi tergantung dari panjang gelombang (λ). 22

Color Space [4] Model warna yang sering digunakan: RGB CMYK HSV atau HIS YCbCr Tugas 1: Membuat paper untuk melakukan konversi color space 23

CIE 1931 color space chromaticity diagram

R Y C G Cb M B Cr Y 25 K