Model Citra (bag. I)

dokumen-dokumen yang mirip
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

Model Citra (bag. 2)

Pertemuan 2 Representasi Citra

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

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

BAB II CITRA DIGITAL

Representasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma

Pembentukan Citra. Bab Model Citra

BAB II TI JAUA PUSTAKA

BAB II. Computer vision. teknologi. yang. dapat. Vision : Gambar 2.1

BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. foto, bersifat analog berupa sinyal sinyal video seperti gambar pada monitor

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

Pengolahan Citra : Konsep Dasar

BAB II LANDASAN TEORI

PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO. Oky Dwi Nurhayati, ST, MT

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

Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )

BAB II LANDASAN TEORI

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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

One picture is worth more than ten thousand words

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Citra Digital. Petrus Paryono Erick Kurniawan Esther Wibowo

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

LAPORAN PEMROSESAN CITRA DIGITAL

KULIAH 1 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA PENGANTAR MATRIKS

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

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

BAB II TEORI PENUNJANG

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

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

BAB II LANDASAN TEORI

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

BAB II. DASAR TEORI 2.1 CITRA DIGITAL

BAB 2 LANDASAN TEORI

COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA

LANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation

Digital Image Fundamentals

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

Peningkatan Kualitas Pada Citra Dengan Metode Point Operation

STMIK AMIKOM PURWOKERTO PENGOLAHAN CITRA. Akuisisi dan Model ABDUL AZIS, M.KOM

SISTEM VISUAL MANUSIA DAN PEMBENTUKAN CITRA

KOMPRESI CITRA. Pertemuan 12 Mata Pengolahan Citra

KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA

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

BAB II LANDASAN TEORI. dimensi yang dinotasikan dengan f(x,y), dimana nilai x dan y menyatakan

Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner

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

PERTEMUAN - 2 PENGOLAHAN CITRA

Image Formation & Display

IMPLEMENTASI METODE HISTOGRAM EQUALIZATION UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS CITRA DIGITAL

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Sesi 2: Image Formation. Achmad Basuki PENS-ITS 2006

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

KLASIFIKASI USIA MENGGUNAKAN CIRI ORDE DUA

BAB II Tinjauan Pustaka

BAB 2 LANDASAN TEORI

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 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II LANDASAN TEORI

SAMPLING DAN KUANTISASI

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengenalan Citra

BAB III LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

IMPLEMENTASI DIGITAL IMAGE PROCESSING UNTUK MENGUJI CAHAYA LAMPU PIJAR

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Operasi-Operasi Dasar pada Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

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

BAB II LANDASAN TEORI. Data atau informasi tidak hanya disajikan dalam bentuk teks, tapi juga

BAB II LANDASAN TEORI

Gambar 2.1 Perkembangan Alat Restitusi (Dipokusumo, 2004)

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

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital

BAB 2 TINJAUAN TEORETIS

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 5 NO. 2 SEPTEMBER 2012

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

Pengolahan Citra (Image Processing)

Transkripsi:

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 dari sistem optik yg menerima sinyal analog, misal mata manusia & kamera analog. 2. Citra digital (diskrit) : Dihasilkan melalui proses digitalisasi citra kontinyu. Bbrp sistem optik dilengkapi fungsi digitalisasi, shg mampu menghasilkan citra diskrit (digital), misal kamera digital & scanner. 1

2

3

(a) Objek (b) Citra pada bidang 2 dimensi (c) Citra digital Model Citra Sederhana Citra merupakan fungsi kontinu dari intensitas cahaya pd bidang 2D. Secara matematis fungsi intensitas cahaya pd bidang 2D disimbolkan dgn f(x,y). (x,y) : koordinat kartesian f(x,y) : intensitas cahaya (brightness) pd titik (x,y) i(x,y) r(x,y) f(x,y) f(x,y) mempunyai komponen penyusun yaitu: 1. i(x,y) : jumlah cahaya yang berasal dari sumbernya (illumination). 2. r(x,y) : derajat kemampuan obyek memantulkan cahaya (reflection). 4

Model Citra Sederhana Besar f(x,y) merupakan kombinasi perkalian dari keduanya: dimana: 0 < i(x,y) < f(x,y)= i(x,y). r(x,y) dan 0 r(x,y) < 1 ; 0 = penyerapan total, 1 = pemantulan total Maka: 0 f(x,y) < Artinya: jika r(x,y) = 0, maka f(x,y) = 0 jika r(x,y) = 1, maka f(x,y) = i(x,y) Model Citra Sederhana Intensitas f pada titik (x,y) atau f(x,y) disebut sebagai derajat keabuan Nilai derajat keabuan bergerak dari hitam ke putih. Derajat keabuan memiliki rentang nilai: atau atau Imin < f(x,y) < Imax (Imin,Imax) (0,L) dimana: 0 menyatakan hitam L menyatakan putih 5

Digitalisasi Citra Digitalisasi citra adalah proses mengubah citra analog menjadi citra digital. Digitalisasi citra tdd 2 proses: 1. Digitalisasi Spasial (Sampling) 2. Digitalisasi Intensitas (Kuantisasi) Peralatan digital sudah memiliki sistem sampling dan kuantisasi citra digital Sistem ini bertugas memotong motong citra menjadi x kolom dan y baris (sampling) dan menentukan besar intensitas pada titik (x,y). Sampling Digitalisasi Spasial (Sampling) adalah transformasi citra kontinu menjadi citra digital dengan cara membagi citra analog (kontinu) menjadi M kolom dan N baris sehingga menjadi citra diskrit. Persilangan antara baris dan kolom tertentu disebut piksel. Proses sampling dihasilkan peralatan digital, mis: scanner, dan kamera digital. Kamera digital menggunakan sensor optik yang bisa membentuk sebuah larik berukuran M kolom dan N baris. Dari seluruh jumlah cahaya yang ditangkap oleh sensor optik, hanya sebagian saja yang bisa diterima yaitu sebesar ukuran larik (NxM) sehingga beberapa informasi citra hilang (sampling). 6

Kuantisasi Digitalisasi Intensitas (Kuantisasi) adalah transformasi intensitas analog yang bersifat kontinu ke daerah intensitas diskrit. Warna diperoleh dari besar kecilnya intensitas cahaya yang ditangkap sensor. Warna pada citra digital ditentukan intensitas pada piksel-piksel penyusun citra tersebut. Gradasi warna di dunia nyata tak terbatas, sementara gradasi warna yang tersedia pada peralatan digital belum tersedia sebanyak di dunia nyata. Gradasi warna yang bisa dibuat pada peralatan digital sampai sekarang hanya bisa mendekati saja (sesuai dengan kebutuhan). Proses kuantisasi dihasilkan peralatan digital, mis: scanner, dan kamera digital. Kuantisasi Contoh: Memori yang digunakan untuk menyimpan warna = 3 bit, maka gradasi warna citra analog (gambar a) hanya diwakili oleh gradasi warna 3 bit (gambar b) Maka dilakukan kuantisasi seperti berikut: Gambar (a) Gambar (b) 7

Kuantisasi Contoh: Setelah tiap-tiap piksel dikuantisasi, nilai-nilai intensitas diperoleh sbb: Citra digital disimpan oleh memori hanya nilai-nilai intensitas diatas, yang berbentuk matriks berukuran 14 x 11 : Kuantisasi Contoh: Bila citra digital tersebut ditulis dalam bentuk matematis sebagai fungsi f(x,y) maka: f(3,10) = 7 artinya piksel di titik (3,10) mempunyai nilai intensitas sebesar 7 f(6,5) = 4 artinya piksel di titik (6,5) mempunyai nilai intensitas sebesar 4, dst 8