PENGEMBANGAN APLIKASI CITRA DIGITAL UNTUK MENGUBAH CITRA GREYSCALE MENJADI CITRA BERWARNA

dokumen-dokumen yang mirip
PENGEMBANGAN APLIKASI CITRA DIGITAL UNTUK MENGUBAH CITRA GREYSCALE MENJADI CITRA BERWARNA

PENGEMBANGAN APLIKASI PEMBUATAN POLA MOTIF BATIK DENGAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. Oleh

PENGEMBANGAN APLIKASI PEMBUATAN POLA MOTIF BATIK DENGAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. Oleh

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

Pengembangan Aplikasi Konversi Video Digital Greyscale Menjadi Video Digital Berwarna Dengan Menggunakan Metode Global Image Matching

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Dari keseluruhan perangkat lunak (aplikasi) yang dibuat pada skripsi ini akan

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Chandra. Perusahaan ini bergerak dalam bidang jasa fotografi. Famous Photo Studio

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Digital image processing adalah istilah untuk memproses gambar (picture) dua

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

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

SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN WEBCAM UNTUK ABSENSI DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING

BAB I PENDAHULUAN. Dalam bab ini membahas latar belakang, rumusan masalah, tujuan dari tugas akhir, batasan-batasan masalah, dan metodologi.

Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI) Volume 2, Nomor 1, Januari 2013

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA MENGGUNAKAN METODE KECERAHAN CITRA KONTRAS DAN PENAJAMAN CITRA DALAM MENGHASILKAN KUALITAS GAMBAR

IMPLEMENTASI METODE RETINEX UNTUK PENCERAHAN CITRA

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN

ANALISA PERBANDINGAN VISUAL METHOD DAN LIQUID PENETRANT METHOD DALAM PERBAIKAN CITRA FILM RADIOGRAFI

APLIKASI PENGOLAHAN CITRA PERBAIKAN KUALITAS IMAGE CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE HARMONIC MEAN FILTER

STMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2010/2011

APLIKASI PENGAMANAN DATA TEKS PADA CITRA BITMAP DENGAN MENERAPKAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT (LSB)

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK FILTERING ADAPTIVE NOISE REMOVAL PADA GAMBAR BERNOISE

BAB 3 PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM

ANALISIS METODE MASKING-FILTERING DALAM PENYISIPAN DATA TEKS

Aplikasi Pengolahan Citra Dalam Pengenalan Pola Huruf Ngalagena Menggunakan MATLAB

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

PEMBIMBING : Dr. Cut Maisyarah Karyati, SKom, MM, DSER.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

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

corak lukisan dengan seni dekorasi pakaian, muncul seni batik tulis seperti yang kita kenal sekarang ini. Kain batik merupakan ciri khas dari bangsa I

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

PERANGKAT LUNAK PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MODEL RGB DAN IHS DENGAN OPERASI PENINGKATAN KONTRAS

PENGEMBANGAN SISTEM IDENTIFIKASI JENIS KELAMIN JANIN PADA CITRA USG. Oleh I Made Dendi Maysanjaya

BAB 1 PENDAHULUAN Pengantar

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

ANALISA PENGARUH HISTOGRAM EQUALIZATION TERHADAP KARAKTERISASI STATISTIK TERMAL CITRA TERMOGRAM KANKER PAYUDARA DINI

KLASIFIKASI CITRA BUAH JERUK KINTAMANI BERDASARKAN FITUR WARNA DAN UKURAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN EUCLIDEAN DISTANCE

BAB 1 PENDAHULUAN. beragam produk seperti tampilan suara, video, citra ditawarkan oleh perusahaan untuk

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation

SATIN Sains dan Teknologi Informasi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. digunakan untuk identitas citra adalah nama file, tanggal pengambilan,

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

APLIKASI PENGENALAN DAUN UBI JALAR UNTUK JENIS UBI JALAR UNGU, MERAH, PUTIH DAN KUNING MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

1. PENDAHULUAN Bidang perindustrian merupakan salah satu bidang yang juga banyak menggunakan kecanggihan teknologi, walaupun pada beberapa bagian, mas

Grafik Komputer dan Pengolahan Citra. Pengolahan Citra : Representasi Citra. Universitas Gunadarma Pengolahan Citra : Representasi Citra 1/16

Steganografi dalam Penurunan dan Pengembalian Kualitas Citra konversi 8 bit dan 24 bit

PERTEMUAN - 5 PENGOLAHAN CITRA

IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH

PENGEMBANGAN APLIKASI PERHITUNGAN JUMLAH OBJEK PADA CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MATHEMATICAL MORPHOLOGY

RANCANG BANGUN APLIKASI PENGABURAN GAMBAR

IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENGHITUNG RESISTANSI RESISTOR MENGGUNAKAN METODE BACK PROPAGATION

oleh: M BAHARUDIN GHANIY NRP

PERANCANGAN APLIKASI MENENTUKAN EFEK RESOLUSI BERDASARKAN JUMLAH PIXEL PADA CITRA MENGGUNAKAN METODE RETINEX

Pengembangan Algoritma Pengubahan Ukuran Citra Berbasiskan Analisis Gradien dengan Pendekatan Polinomial

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

SISTEM PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM dan EUCLIDEAN DISTANCE

SISTEM INFORMASI DATA GURU SE-KABUPATEN KARO PADA DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN KARO. Dibuat Oleh: David Super Natanail Ginting 1A112034

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

BAB III. Metode Penelitian

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN

BAB I PENDAHULUAN. teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai

PENERAPAN SEGMENTASI MULTI KANAL DALAM MENDETEKSI SEL PARASIT PLASMODIUM SP. I Made Agus Wirahadi Putra 1, I Made Satria Wibawa 2 ABSTRAK

PEMANFAATAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DALAM MENENTUKAN KEMATANGAN BUAH KAKAO MENGGUNAKAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN. negatif terutama bagi pemilik asli citra digital. Sisi positif dari kemudahan

Penerapan Metode Adaptif Dalam Penyembunyian Pesan Pada Citra

BAB I APLIKASI STEGANOGRAFI LSB (LEAST SIGNIFICANT BIT) MODIFICATION UNSUR WARNA MERAH PADA DATA CITRA DIGITAL

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

BAB I PENDAHULUAN. paling populer di dunia. Internet memiliki banyak fasilitas dan kemudahan

PENERAPAN ALGORITMA IMAGE TINTING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE STATISTICAL REGION MERGING

IMPLEMENTASI METODE HARMONIC MEAN FILTERDAN CANNY UNTUK MEREDUKSI NOISEPADA CITRA DIGITAL

RANCANG BANGUN APLIKASI UNTUK MENTRANSFER WARNA DARI CITRA YANG BERWARNA KE CITRA GRAYSCALE DENGAN METODE GLOBAL IMAGE MATCHING TUGAS AKHIR

APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN PROSES PERKALIAN DAN PEMBAGIAN UNTUK PENGGESERAN BIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE BITSHIFT OPERATORS

SEGMENTASI CITRA MEDIK MRI (MAGNETIC RESONANCE IMAGING) MENGGUNAKAN METODE REGION THRESHOLD

Perbandingan Metode Pergeseran Rata-Rata, Pergeseran Logaritma, dan Alpha Blending Dalam Proses Metamorfosis dari Dua Gambar Dijital

BAB 2 TINJAUAN TEORETIS

Mengubah Citra Berwarna Menjadi Gray Scale dan Citra biner

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latarbelakang

Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson

ANALISIS PERBANDINGAN HISTOGRAM EQUALIZATION DAN MODEL LOGARITHMIC IMAGE PROCESSING (LIP) UNTUK IMAGE ENHANCEMENT

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN

PEMBIMBING : Dr. Cut Maisyarah Karyati, SKom, MM, DSER.

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang 1.2. Perumusan Masalah

SISTEM PENJEJAK POSISI OBYEK BERBASIS UMPAN BALIK CITRA

KONVERSI FORMAT CITRA RGB KE FORMAT GRAYSCALE MENGGUNAKAN VISUAL BASIC

Gambar 4.1 Menu Login Form

PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK SISTEM TEMU BALIK CITRA MENGGUNAKAN JARAK HISTOGRAM DENGAN MODEL WARNA YIQ SKRIPSI AYU SATYARI UTAMI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PENCARIAN CITRA BERDASARKAN BENTUK DASAR TEPI OBJEK DAN KONTEN HISTOGRAM WARNA LOKAL

DAFTAR ISI. DAFTAR ISI... vii. DAFTAR GAMBAR... x. DAFTAR TABEL... xii I. PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah...

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI

PERBANDINGAN SEGMENTASI CITRA BERWARNA DENGAN FUZZY CMEANS CLUSTERING PADA BEBERAPA REPRESENTASI RUANG WARNA

PENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION

... BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra

Transkripsi:

ISSN 289-8673 PENGEMBANGAN APLIKASI CITRA DIGITAL UNTUK MENGUBAH CITRA GREYSCALE MENJADI CITRA BERWARNA I Md Agus Wirahadi P, Made Windu Antara Kesiman, Dessy Seri Wahyuni Jurusan Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha Email: wirahadi335@gmail.com, dekndu@yahoo.com ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sebuah aplikasi pewarnaan citra greyscale secara otomatis, dengan mengimplementasikan algoritma Global Image Matching. Inputan dari aplikasi ini adalah citra yang berekstensi bitmap (*.bmp). Terdapat 2 macam pilihan pewarnaan citra greyscale yaitu colorization dan image sequences. Kedua pemrosesan tersebut memiliki perbedaan pada jumlah citra input dan citra output. Pada colorization,citra input yang digunakan adalah buah citra greyscale dan buah citra warna dan akan menghasilkan buah citra output sedangkan pada image sequences menggunakan buah citra greyscale dan 3 buah citra warna dimana pada pemrosesan ini akan menghasilkan 2 citra output. Berdasarkan hasil pengujian, aplikasi pewarnaan citra greyscale mampu melakukan proses pewarnaan citra greyscale secara mudah. Perangkat lunak aplikasi pewarnaan citra greyscale dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman Delphi 2. Kata Kunci : Citra Digital, Global Image Matching, Colorization, Image Sequences. 36

ISSN 289-8673 I. PENDAHULUAN Persepsi visual citra berwarna (color image) umumnya lebih kaya dibandingkan dengan citra skala keabuan (image Greyscale). Warna dalam citra merupakan powerful descriptor dimana sebuah warna sering digunakan dalam penyederhanaan pengenalan objek dan ekstraksi dari suatu objek. Selain itu, dalam warna terkandung informasiinformasi khusus sehingga tanpa adanya warna yang jelas, terkadang seseorang dapat salah dalam menginterpretasikan suatu objek di dalam suatu citra. Citra yang memiliki warna greyscale cenderung kurang menarik utuk dilihat dibandingkan dengan citra berwarna., karena kamera pada jaman dahulu hanya mampu menghasilkan citra dengan format warna greyscale, sehingga hasil citra tersebut menjadi kurang menarik untuk dilihat. Padahal, banyak citra zaman dahulu memiliki nilai sejarah yang cukup tinggi yang semestinya disampaikan dari generasi kegenerasi. Dalam mewarnai citra greyscale dibutuhkan waktu yang cukup lama serta biaya yang tidak sedikit, karena dalam proses pewarnaan citra greysacale menjadi citra berwarna, dibutuhkan seseorang yang ahli dalam bidang seni dan desain grafis. Berdasarkan permasalahan tersebut perlu dikembangkannya suatu aplikasi yang dapat membuat citra dengan format greyscale tersebut menjadi berwarna, sehingga dapat mengurangi beban biaya serta waktu yang dibutuhkan dan juga dapat dilakukan oleh orang awam. II. METODOLOGI 2. Global Image Matching Transfer warna dari citra warna ke dalam citra Greyscale dilakukan dengan mencocokkan tingkat kecerahan dan tekstur diantara dua gambar (Primoze, 22). Teknik yang digunakan dalam pentransferan warna dari citra warna ke dalam citra greyscale adalah teknik Global Image Matching dimana dalam metode ini campur tangan manusia sangat sedikit, selain itu dalam proses pentransferan warna dengan menggunakan teknik Global Image Matching dibutuhkan beberapa tahapan yang harus dilakukan. Berikut adalah penjelasan dari tahapan-tahapan tersebut (Dewi, 23). 37

ISSN 289-8673 2.. Merubah Ruang Warna RGB ke dalam Ruang Warna lαβ Ruang warna lαβ merupakan ruang warna yang dikembangkan oleh Ruderman. Ruang warna ini memiliki 3 buah channel dimana l merupakan luminance, komponen α merupakan komponen penyusun warna yaitu dari kuning sampai biru dan komponen β merupakan komponen penyusun warna yaitu dari merah sampai dengan hijau. Cara untuk mengubah citra dengan ruang warna RGB menjadi citra dengan ruang warna lαβ, dapat menggunakan matriks konversi sebagai berikut: ι.38.5783.42.967.7244.782.24.288.8444 3 2 6 2 2..2 Penyesuaian Tingkat Kecerahan Warna Citra warna dan citra greyscale memiliki perbedaan tingkat kecerahan yang cukup tinggi, hal ini dapat berpengaruh di dalam proses pewarnaan sehingga diperlukan adanya suatu proses luminance remapping, yaitu suatu proses menggeser dan menskalakan tingkat kecerahan citra warna agar sesuai dengan tingkat kecerahan citra greyscale (Dewi,23). Terdapat beberapa tahapan dalam melaksanakan proses penyesuain tingkat kecerahan citra, adapun tapan tersebut adalah sebagai berikut: a. Membuat histogram tingkat kecerahan gambar warna b. Membuat histogram tingkat kecerahan gambar greyscale c. Melakukan proses luminance remapping 2..3 Menghitung Statistik Pixel Proses ini bertujuan untuk mencari kecocokkan antara citra warna dengan citra greyscale. Terdapat beberapa tahapan yang harus dilakukan untuk mencari kecocokkan antara citra warna dengan citra greyscale yaitu 38

ISSN 289-8673 a. Pemilihan sampel pixel warna pada citra warna Sampel warna merupakan contoh pixel warna yang nantinya akan diambil nilai comatik warnanya yang akan digunakan sebagai pigmen warna pixel pada citra greyscale. Penggunaan sampel warna juga bertujuan untuk mengurangi jumlah pembanding sampel warna, sehingga dapat mempercepat proses. b. Perhitungan statistik Perhitungan statistik yang dimaksud disini adalah perhitungan mean (rata-rata) dan perhitungan standar deviasi (simpangan baku). Perhitungan statistik dilakukan pada kedua citra inputan. Pada citra warna, perhitungan dilakukan pada masing-masing sampel sedangkan pada citra greyscale dilakukan pada keseluruhan masing-masing pixel. Dalam perhitungan nilai rata-rata dan simpangan baku setiap pixel dilakukan dengan menggunakan matriks 5 X 5. 2..4 Mencocokan Pixel Gambar. Gambar Pixsel 5 X 5 Setiap pixel pada citra greyscale dicocokkan dengan pixel sampel yang didapat dari citra warna. Proses pencocokan dilakukan dengan menghitung bobot rata-rata dan simpangan baku di sekelilingnya. 39

ISSN 289-8673 Gambar 2. Pencocokan Mean dan Standar Deviasi Citra Greyscale Dan Citra Warna (Dewi, 23) 2..5 Pewarnaan Citra Greyscale Untuk merubah citra dengan ruang warna lαβ ke dalam ruang warna RGB dibutuhkan matriks konversi 2 4.4679.286.497 3 3 6 6 2 2 3.5873 2.389.2439.93.624.245 2.2 Blending Blending merupakan penggabuangan dua buah citra menjadi satu citra, dengan kata lain dilakukan operasi penjumlahan terhadap citra yang ada dengan pemberian bobot pada masing-masing citra C(x,y) = wa * A(x,y) + wb * B(x,y) (Putra, 2) Wa dan wb adalah bobot untuk citra A dan B, dan nilai jumlah total dari bobot adalah. 4

ISSN 289-8673 2.3 Analisis Masalah dan Usulan Solusi Berdasarkan analisis dari proses pewarnaan citra greyscale sebelumnya, terdapat kelemahan-kelemahan dalam proses pewarnaan citra greyscale. Adapun permasalahannya adalah sebagai berikut a. Dalam proses pewarnaan citra greyscale menjadi citra berwarna sebelumnya masih menggunakan cara yang konvensional dimana proses ini dilakukan dengan proses pewarnaan menggunakan kuas serta cat. Sehingga membutuhkan seseorang yang ahli dalam bidang lukis. Selain menggunakan cara konvensional proses pewarnaan juga dapat dilakukan dengan bantuan komputer. Software yang digunakan biasanya merupakan software khusus desain grafis sehingga membutuhkan seseorang yang ahli dalam bidang desain grafis. b. Membutuhkan orang yang ahli dalam bidang desain grafis dan seni serta memerlukan waktu yang cukup lama dan biaya yang tidak sedikit. c. Tidak adanya variasi citra output dari aplikasi pewarnaan citra greyscale pada aplikasi sebelumnya. Berdasarkan analisis masalah di atas, solusi yang dapat diusulkan adalah sebuah perangkat lunak aplikasi pewarnaan citra greyscale menjadi citra berwarna. Adapun solusi yang ditawarkan pada aplikasi adalah: a. Proses pewarnaan citra greyscale dapat ditangani langsung oleh sistem secara otomatis dengan meminimalisir bantuan user. Sehingga dengan demikian proses pewarnaan citra greyscale dapat dilakukan oleh orang awam. Karena dapat dilakukan oleh orang awam maka biaya serta waktu pembuatan dapat diminimalisir. b. Dengan menggunakan 3 buah citra acuan (citra warna) maka akan menghasilkan 3 buah citra output dengan variasi warna yang berbeda yang kemudian akan mengalami proses blending sehingga akan menghasilkan 2 citra output. 4

ISSN 289-8673 2.4 Analisis Perangkat Lunak Berdasarkan analisis terhadap pengembangan aplikasi pewarnaan citra greyscale, terdapat beberapa proses yang dapat diimplementasikan, yaitu : a. Melakukan operasi perubahan ruang warna dari ruang warna RGB ke dalam ruang warna lαβ dan juga sebaliknya dari ruang warna lαβ ke ruang warna RGB b. Melakukan operasi penyesuaian tingkat kecerahan gambar. Penyesuaian tingkat kecerahan kedua gambar dilakukan dengan dua pemerosesan yaitu dengan terlebih dahulu melakukan histogram equalization dan diteruskan ke proses luminance remapping. c. Melakukan operasi statistika, yaitu mencari mean dan standar deviasi terhadap masing-masing citra inputan. d. Melakukan operasi pencocokan nilai pixel. Pencocokan nilai pixel didasarkan atas nilai perhitungan pada operasi statistik. e. Melakukan proses pewarnaan. Pada proses ini pixel-pixel yang sudah dicocokan maka akan ditransfer ke nilai kromatik pada citra gryscale dengan tetap mempertahan nilai luminance dari citra greyscale. f. Melakukan proses blending citra output untuk menghasilkan citra output yang memiliki variasi warna. Keenam proses tersebut merupakan gambaran umum dari perangkat lunak yang akan dibangun 2.5 Perancangan Perangkat Lunak Perancangan perangkat lunak aplikasi pewarnaan citra greyscale memiliki 2 pilihan proses pewarnaan yaitu colorization dan image sequences dimana kedua proses tersebut memiliki perbedaan pada jumlah citra yang diinputkan dan juga citra yang dihasilkan. Pada pemrosesan colorization, user hanya menginputkan buah citra greyscale dan satu buah citra warna sehingga hanya menghasilkan buah citra output sedangkan pada pemrosesan image sequences menggunakan buah citra greyscale dan 3 buah citra warna. Pada pemrosesan image sequences menghasilkan 3 buah citra 42

ISSN 289-8673 greyscale yang kemudian mengalami proses blending sehingga menghasilkan 2 citra output. Berikut merupakan arsitektur perangkat lunak yang akan dibangun Aplikasi Pewarnaan citra greyscale Proses Colorization Proses Image Sequences Pengolohan Informasi Citra Mengconvert ruang warna Mengconvert ruang warna Menyesuaikan Kecerahan Warna Menyesuaikan Kecerahan Warna Statistik Statistik Mencocokan Pixel Mencocokan Pixel Pewarnaan Pewarnaan Blending Gambar 3. Structure Chart Perangkat Lunak Aplikasi Pewarnaan citra greyscale III. Pembahasan 3. Implementasi Perangkat Lunak Pewarnaan Citra Greyscale Data Flow Diagram (DFD) dan Structure Chart perangkat lunak aplikasi pewarnaan citra greyscale diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Delphi 2. Berikut ini pemetaan unit serta tampilan form utama dari aplikasi pewarnaan citra greyscale. 43

Panitia :: Seminar Nasional Pendidikan Teknik Informatika :: SENAPATI :: 22 Gambar 4. Pemetaan Unit Aplikasi Pewarnaan Citra Greyscale 44

ISSN 289-8673 Gambar 5. Form Menu Utama 3.2 Pengujian Perangkat Lunak Pewarnaan Citra Greyscale Secara umum hasil pengujian fungsional menunjukan bahwa sistem sudah dapat menangani data masukan yang tidak valid dan dapat melakukan proses pewarnaan citra greyscale disetiap proses dengan baik. Hasil pengujian koseptual menunjukan bahwa sistem telah melaksanakan algoritma Global Image Matching sesuai dengan apa yang diharapkan. 3.2. Pengujian Colorization Pengujian colorization menggunakan 2 buah citar inputan,yaitu citra warna sebagai sumber warna dan citra greyscale sebagai citra yang akan mengalami proses pewarnaan. Proses colorization menggunakan 3 buah form yaitu form parameter, form image greyscale, dan form input color. Form parameter berperan sebagai unit kontrol dimana pada form parameter, user menginputkan jumlah sampel yang akan digunakan. Jumlah sampel yang dimaksud disini adalah banyaknya contoh-contoh pixel warna yang diabil dari citra warna yang akan digunakan di dalam proses colorization. Form parameter ditunjukan pada gambar 6. 45

ISSN 289-8673 Pengujian colorization menggunakan citra inputan Zora.bmp sebagai citra warna dan matthew.bmp sebagai citra greyscale. Jumlah sampel yang digunakan sebanyak 275 pixel sampel. Gambar 7 merupakan citra inputan. (a) (b) Gambar 7. Citra Input ( a. Citra greyscale, b. Citra warna ) Hasil pengolahan colorization menghasilkan citra greyscale yang sudah berwarna. Proses pewarnaan ini tidak merubah tekstur dari citra greyscale. Pada citra yang dihasilkan memiliki warna dominan coklat, ini didasarkan atas citra warna yang digunakan sebagai citra sampel memiliki warna yang dominan coklat. Hasil proses colorization dapat dilihat pada Gambar 8. Gambar 8. Citra Output 46

ISSN 289-8673 3.2.2 Pengujian Image Sequences Proses image sequences merupakan pengembangan dari proses colorization. Pengujian image sequences menggunakan 4 buah citra inputan, yaitu 3 buah citra warna dan buah citra greyscale. Seperti halnya dalam proses colorization, dalam proses image sequences user menginputkan jumlah pixel yang akan digunakan. Jumlah sampel disini adalah banyaknya jumlah sampel pixel warna yang diambil di setiap citra input warna. Pengujian image sequences menggunakan citra input bamboo.bmp sebagai citra greyscale. Sedangkan untuk citra warna yang digunakan adalah peckham_lake.bmp, fleur2.bmp dan rumput.bmp. Citra input dapat dilihat pada Gambar 9. Gambar 9. Citra Input (a. Citra greyscale, b.citra warna, c.citra warna 2, d. Citra warna 3) Pewarnaan citra greyscale dengan menggunakan proses image sequences menghasilkan 3 buah citra utma, adapun 3 bauh citra utama tersebut dapat dilihat pada Gambar -a, Gambar -e, dan Gambar -i. Dengan menerapkan algoritma blending 25:75, blending 5:5, dan belnding 75:25 maka menghasilkan 2 citra. Gambar -b sampai dengan Gambar -d merupakan citra hasil blending antara Gambar -a dan Gambar -e. Gambar -f sampai dengan Gambar -h merupakan citra hasil blending 47

ISSN 289-8673 antara Gambar -e dan Gambar--i. Sedangkan gambar -j samai dengan Gambar -f merupakan citra hasil blending Gambar -I dan Gambar -a. Gambar. Citra Output IV. PENUTUP 4. Simpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan yaitu Pengembangan Aplikasi Citra Digital untuk Mengubah Citra Greyscale Menjadi Citra Berwarna yaitu ) Kesesuaian sistem dalam melakukan proses pewarnaan sangat ditentukan oleh citra input yang digunakan. Semakin dekat tingkat kecerahan warna antara kedua buah citra input, maka 48

ISSN 289-8673 peluang keberhasilan sistem dalam melakukan proses pewarnaan menyerupai aslinya semakin besar., 2) Kecepatan dalam pewarnaan citra greyscale ditentukan oleh ukuran citra yang diinputkan. Semakin besar ukuran citra maka waktu yang dibutuhkan akan semakin lama, begitu juga sebaliknya semakin kecil ukuran citra maka waktu yang dibutuhkan akan semakin sedikit, 3) Dengan adanya penambahan algoritma blending, citra output yang dihasilkan akan semakin beragam sehingga user mendapat pilihan citra output yang beragam. 4.2 Saran Sesuai dengan penelitian Pengembangan Aplikasi Citra digital Untuk Mengubah Citra Greyscale Menjadi Citra Berwarna, penelitian menyarankan untuk pengembangan yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut: ) Format file citra yang mampu ditangani oleh perangkat lunak pewarnaan citra greyscale tidak hanya file bmp tetapi lebih beragam seperti JPEG, GIF dan lain-lainya, 2) Adanya pengembangan algoritma yang digunakan sehingga waktu yang diperlukan dalam melakukan proses pewarnaan semakin sedikit, 3) Adanya perbaikan dalam algoritma pencocokan warna sehingga nantinya ketika menemukan citra greyscale yang memiliki kerapatan tingkat kecerahan warna yang kecil dapat diatasi. V. DAFTAR PUSTAKA Crane, Randy. 997. A Simplified Approach to Image Processing. New Jersey: Prentice-Hall. Dewi, Lilyana. 23. Perencanaan Dan Pembuatan Aplikasi Untuk Transfer Warna Ke Gambar Greyscale Dengan Metode Global Image Matching..Skripsi (diterbitkan). Teknik Informatika S, Universitas Kristen Petra. Erik Reinhard, Erum Arif Khan. 28. Color Imaging Fundamentals and Applications. Wellesley,Massachusetts: A K Peters, Ltd. Forsyth, David, Jean Ponce.28. Computer Vision A Modern Approach. New Jersey: Prentice-Hall. Gunung Rinjani, Ni Made Ayu. 2. Studi Implementatif Digitalisasi Dan Restorasi Citra Digital Lontar Kuno Bali. Skripsi (tidak diterbitkan). Jurusan Pendidikan Teknik Informatika, Undiksha Singaraja. 49

ISSN 289-8673 Munir, Rinaldi. 24. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung: Infomatika. Putra, Darma. 2. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi. Reinhard, Erik. 2. Color Transfer Between Images. http://www.thegooch.org/publications/pdfs/colortransfer.pdf. (diakses tgl 26 Nopember 2). Wales, Jimmy BMP File Format. http://en.wikipedia.org/wiki/bmp_file_format (diakses tgl 26 Nopember 2). 5