Rika Oktaviani

dokumen-dokumen yang mirip
Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital

Operasi-Operasi Dasar pada Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

A. Aras Komputasi. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik 3/18/2017

Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Dijital

Pengolahan Citra Digital. Esther Wibowo Erick Kurniawan

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

1. TRANSLASI OPERASI GEOMETRIS 2. ROTASI TRANSLASI 02/04/2016

LAPORAN RESMI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MODUL 1 Operasi Aritmatika dan Geometri

Fajar Syakhfari. Pendahuluan. Lisensi Dokumen:

Pertemuan 2 Representasi Citra

Mengenal Lebih Jauh Apa Itu Point Process

Kory Anggraeni

BAB II LANDASAN TEORI

Batra Yudha Pratama

PENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN SPATIAL

Operasi Geometri (2) Kartika Firdausy UAD blog.uad.ac.id/kartikaf. Teknik Pengolahan Citra

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

MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner

Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.

Operasi Geometri (1) Kartika Firdausy UAD blog.uad.ac.id/kartikaf. Teknik Pengolahan Citra

Setelah mempelajari materi ini, mahasiswa diharapkan mampu:

IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN

Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1) Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc

Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt

Operasi Titik Kartika Firdausy

PENGOLAHAN CITRA Pengampu : Idhawati Hestiningsih

SAMPLING DAN KUANTISASI

BAB 2 TINJAUAN TEORETIS

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

Yudi Ahmad Hambali Pendahuluan. Area Process. Lisensi Dokumen:

Batra Yudha Pratama

10/11/2014. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 4 Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra. Operasi Aljabar. Efek Penjumlahan pada Citra

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. a. Spesifikasi komputer yang digunakan dalam penelitian ini adalah

BAB II LANDASAN TEORI

Eko Purwanto WEBMEDIA Training Center Medan

(IMAGE ENHANCEMENT) Peningkatan kualitas citra di bagi menjadi dua kategori yaitu :

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

Setelah mempelajari materi ini, mahasiswa diharapkan mampu:

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL. Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK

BAB 2 LANDASAN TEORI

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

BAB II LANDASAN TEORI

CHAPTER 3. Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Operasi Aljabar: Aritmatika & Boolean Operasi Geometri. Universitas Telkom

Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt

BAB II LANDASAN TEORI

Segmentasi Dan Pelabelan Pada Citra Panoramik Gigi

Pembentukan Citra. Bab Model Citra

KOMPRESI CITRA. Pertemuan 12 Mata Pengolahan Citra

BAB 2 LANDASAN TEORI

Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

Model Citra (bag. I)

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

LANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital

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

BAHAN AJAR. Mata Kuliah Pengolahan Citra. Disusun oleh: Minarni, S. Si., MT

Pendekatan Statistik Pada Domain Spasial dan Frekuensi untuk Mengetahui Tampilan Citra Yustina Retno Wahyu Utami 1)

KULIAH 1 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA PENGANTAR MATRIKS

BAB 1V HASIL SIMULASI DAN ANALISIS

Modifikasi Histogram

SYSTEM IDENTIFIKASI GANGGUAN STROKE ISKEMIK MENGGUNAKAN METODE OTSU DAN FUZZY C-MEAN (FCM)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

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

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN

Representasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma

COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA

Implementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel

Peningkatan Kualitas Pada Citra Dengan Metode Point Operation

BAB-7 TRANSFORMASI 2D

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

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

KULIAH 2 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA HISTOGRAM CITRA

Program Aplikasi Komputer Pengenalan Angka Dengan Pose Jari Tangan Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Anak Usia Dini

BAB II LANDASAN TEORI

GLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness

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

MAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 )

BAB 2 LANDASAN TEORI

... BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Citra

Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation

Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness

BAB 2 LANDASAN TEORI

7.7 Pelembutan Citra (Image Smoothing)

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERTEMUAN - 5 PENGOLAHAN CITRA

BAB II LANDASAN TEORI

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Sesi 3 Operasi Pixel dan Histogram. : M. Miftakul Amin, S. Kom., M. Eng.

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang

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

ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR

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

PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN

Transkripsi:

Operasi Operasi Dasar Pengolahan Citra Digital Rika Oktaviani rika.jtk11@gmail.com Lisensi Dokumen: Copyright 2003 IlmuKomputer.Com Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas untuk tujuan bukan komersial (nonprofit), dengan syarat tidak menghapus atau merubah atribut penulis dan pernyataan copyright yang disertakan dalam setiap dokumen. Tidak diperbolehkan melakukan penulisan ulang, kecuali mendapatkan ijin terlebih dahulu dari IlmuKomputer.Com. Matriks merupakan representasi dari citra digital, oleh karena itu operasi pada citra digital adalah memanipulasi elemen elemen matriks. Operasi dasar pengolahan citra terbagi menjadi empat bagian, yaitu aras komputasi, operasi aritmetika, operasi boolean pada citra, dan operasi geometri pada citra. ARAS KOMPUTASI Operasi operasi pada pengolahan citra dikelompokkan menjadi empat aras komputasi, yaitu aras titik, aras lokal, aras global, dan aras objek. a. Aras titik Karakteristik titik pada citra yaitu koordinat yang menunjukkan lokasi titik pada citra. Operasi dilakukan pada pixel tunggal di dalam citra yang dikenal dengan pointwise. Secara matematis, aras titik dinyatakan sebagai berikut. fb(x, y) = Otitik{fA(x, y)} Keterangan: f A = pixel citra sebelum diolah = pixel citra setelah diolah f B Operasi titik terbagi menjadi tiga macam, yaitu berdasarkan intensitas, berdasarkan geometri, dan berdasrkan keduanya. - Berdasarkan intensitas Contoh operasi titik berdasrkan intensitas adalah operasi pengembangan (thresholding), negatif digital, pemotongan (clipping), dan perubahan brightness. Operasi Pengembangan (thresholding) Operasi pengambangan digunakan untuk mengubah citra dengan format skala keabuan (gray scale transformation/gst), yang mempunyai kemungkinan nilai lebih dari 2 ke citra 1

biner yang memiliki 2 buah nilai (yaitu 0 dan 1). Jika a 1 = 0 dan a 2 = 1, maka operasi pengambangan mentranformasikan citra hitam putih ke citra biner. Contoh: f ( x, y), a1, a2, f ( x, y) T f ( x, y) T Negatif Digital Mengurangi nilai intensitas pixel dari nilai keabuan maksimum. Ko = Kmax Ki Misal pada citra dengan 256 derajat keabuan (8 bit) Kmax = 255 maka, Ko = 255 Ki atau f(x,y) =255 f(x,y) Pemotongan (clipping) Operasi ini dilakukan jika nilai intensitas pixel hasil suatu operasi pengolahan citra terletak di bawah nilai intensitas minimum atau di atas nilai intensitas maksimum: 2

Perubahan Brightness Memperbaiki kecerahan citra dengan menambahkan atau mengurangi sebuah konstanta kepada atau dari pixel di dalam citra. f(x,y) = f(x,y) + C - Berdasarkan geometri Mengubah pixel pixel citra ke posisi tertentu, tetapi nilai intensitasnya tidak berubah. Contohnya rotasi, translasi, dilatasi, pencerminan, dan distorsi geometri. - Berdasarkan keduanya Mengubah nilai intensitas dan posisinya. Contonya yaitu image morphing. b. Aras lokal Operasi melibatkan intensitas pixel tetangganya (neighborhood). fb(x, y) = Olokal{fA(xi, yj); (xi, yj) N(x, y) } Keterangan: N = neighborhood, pixel yang berada di sekitar (x,y) Contohnya operasi konvolusi untuk mendeteksi tepi. 3

Citra Asli Hasil deteksi tepi c. Aras global Operasi ini menghasilkan citra yang intensitasnya bergantung pada intensitas keseluruhan pixel. fb(x, y) = Oglobal{fA(x, y)} Contohnya operasi penyetaraan histogram. Citra Asli Citra Diolah dengan Histogram Equalization d. Aras objek Operasi yang dilakukan pada objek tertentu di dalam citra. 4

OPERASI ARITMETIKA Operasi aritmetika terbagi menjadi empat jenis operasi yaitu penjumlahan, pengurangan, penjumlahan dengan skalar, pengurangan dengan skalar, perkalian, dan pembagian. a. Penjumlahan dua buah citra, dengan rumus: C(x, y) = A(x, y) + B(x, y) b. Pengurangan dua buah citra, dengan rumus: C(x, y) = A(x, y) B(x, y) c. Penjumlahan citra dengan skalar, dengan rumus: C(x, y) = A(x, y) + c d. Pengurangan citra dengan skalar, dengan rumus: C(x, y) = A(x, y) c e. Perkalian, dengan rumus: C(x, y) = A(x, y) B(x, y) f. Perkalian citra dengan skalar, dengan rumus: C(x, y) = A(x, y). c g. Pembagian citra dengan skalar, dengan rumus: C(x, y) = A(x, y) / c OPERASI BOOLEAN PADA CITRA Operasi boolean pada citra terbagi menjadi tiga, yaitu: a. C(x, y) = A(x, y) and B(x, y) b. C(x, y) = A(x, y) or B(x, y) c. C(x, y) = not A(x, y) Operasi not dapat digunakan untuk menentukan komplemen dari citra, misalnya: OPERASI GEOMETRI PADA CITRA Pada operasi geometri mengakibatkan perubahan koordinat pixel sedangkan nilai intensitasnya tetap sama. Yang termasuk ke dalam operasi geometri yaitu translasi, pencerminan (flipping), rotasi/pemutaran (rotating), pemotongan (cropping), penskalaan (scaling/zooming). a. Translasi Translasi yaitu pergeseran sehingga terjadi perubahan koordinat. Rumus translasi sebagai berikut: x = x + m y = y + n Keterangan: m = besar pergeseran dalam arah x n = besar pergeseran dalam arah y 5

maka didapat, B(x,y) = A(x+m,y+n) dengan A sebagai citra semula dan B sebagai citra hasil translasi. b. Pencerminan (flipping) Flipping terbagi menjadi tiga jenis, yaitu: - Horizontal : pencerminan terhadap sumbu y B(x,y) = A(N-x,y) - Vertikal : pencerminan terhadap sumbu x - Titik asal B(x,y) = A(x,M-y) B(x,y)=A(N-x, M-y) dengan N sebagai jumlah kolom citra dan M sebagai jumlah baris citra. c. Rotasi/pemutaran (rotating) Rumus untuk operasi rotasi pada citra dengan asumsi ө berlawanan arah jarum jam, yaitu: maka didapat, x =x cos(ө) y sin(ө) y =x sin(ө) + y cos(ө) A(x,y)=B(x cos(ө) y sin(ө), x sin(ө) + y cos(ө)) dengan A sebagai citra semula dan B sebagai citra hasil rotasi. d. Pemotongan (cropping) Cropping memiliki rumus sebagai berikut, x = x xl untuk x = xl sampai xr y = y yt untuk y = yt sampai yb (xl,yt) dan (xr,yb) adalah koordinat titik pojok kiri atas dan pojok kanan bawah citra yang akan di-crop. Ukuran citra menjadi : w = xr xl h = yb YT e. Penskalaan (scaling/zooming) Rumus penskalaan citra: x =s x.x y =s y.y s x dan s y adalah faktor penyekalaan, masing-masing dalam arah x dan y. Maka didapat: B(x,y )=B(s x.x, s y.y)=a(x,y) Dengan A sebagai citra semula dan B sebagai citra hasil penskalaan. 6

Referensi 1. Munir, Rinaldi. Pengolahan Citra Digital. Accessed: 05 02 2014. http://sisfo.itp.ac.id/bahanajar/bahanajar/minarni/pengolahancitra/bab_4_operasi%20d ASAR.pdf 2. Hestiningsih, Idhawati. Pengolahan Citra. Accessed: 07 02 2014. http://www.ittelkom.ac.id/staf/kru/ta/andri/6_referensi/%23referensi%20pengenala n%20digital%20image%20processing/pengolahan%20citra%20sangat%20lengkap.pdf Biografi Penulis Rika Oktaviani. Mahasiswi Politeknik Negeri Bandung jurusan Teknik Komputer dan Informatika, program studi diploma III Teknik Informatika tahun ajaran 2011. 7