BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Fotogrametri adalah suatu seni, pengetahuan dan teknologi untuk memperoleh informasi yang dapat dipercaya tentang suatu obyek fisik dan keadaan sekitarnya melalui proses perekaman, pengamatan dan interpretasi citra fotografis atau rekaman gambar gelombang elektromagnetik (Dipokusumo, 2004). Informasi dalam fotogrametri didapatkan dari serangkaian proses pengolahan, termasuk proses menentukan dan mengukur derajat kecocokan pasangan titik sekawan pada dua atau lebih foto udara yang bertampalan untuk membentuk model tiga dimensi. Penentuan titik sekawan pada perangkat fotogrametri analog atau analitik dilakukan oleh manusia (operator) dengan menempatkan titik apung (floating mark) pada dua titik objek yang sama dari sebuah model citra yang bertampalan. Penentuan titik sekawan dengan perangkat analog merupakan pekerjaan yang rumit sehingga diperlukan keterampilan dan konsentrasi penuh operator saat proses pengolahan data foto. Teknologi dijital yang berkembang pesat turut mempengaruhi sistem fotogrametri. Perangkat keras fotogrametri analog yang sebelumnya besar, rumit dan mahal tergantikan oleh perangkat lunak (software photogrametry) dengan bantuan komputer. Dijitalisasi membuat fotogrametri lebih mudah, murah, cepat dan berlangsung secara otomatis. Otomatisasi sistem fotogrametri ditujukan untuk membantu operator dengan mengurangi proses pengolahan sehingga mengurangi kesalahan karena keterbatasan fisik manusia. Prinsip otomatisasi fotogrametri dijital adalah mengidentifikasi titik-titik pada obyek yang sama (titik sekawan) secara otomatis pada citra foto yang bertampalan. Identifikasi titik-titik tersebut pada daerah bertampalan dapat dilakukan secara otomatis yang dikenal dengan metode pencocokan citra (image matching). Proses pencocokan citra (image matching) berguna untuk menentukan titik sekawan dalam fotogrametri dijital sehingga titik apung pada titik sekawan dapat ditentukan. Penentuan titik apung pada posisi yang tepat pada citra yang bertampalan menghasilan bentuk tiga dimensi dengan posisi horizontal dan nilai ketinggian yang tepat. Proses pencocokan dilakukan dengan mengidentifikasi dan mengukur pasangan titik sekawan antara citra kiri dengan citra kanan untuk objek yang sama pada daerah yang bertampalan. Fotogrametri dijital melakukan proses orientasi 1
relatif dengan otomatisasi pencocokkan matriks citra pada 6 titik kontrol minor (minimal 5 titik, dan 1 titik kontrol) pada citra kiri dengan titik-titik yang sekawan pada citra kanan. Jika titik sekawan berhasil ditentukan dengan akurat, maka didapatkan model tiga dimensi yang dapat dimanfaatkan lebih lanjut seperti Digital Terrain Model (DTM) dan peta topografi (Dipokusumo, 2007). Pencocokan citra dapat menggunakan dua pendekatan, yaitu pencocokan citra berbasis area (area-based) dan berbasis unsur (feature-based). Pencocokan citra berbasis area, setiap titik yang akan dipasangkan adalah pusat dari sebuah jendela pixel yang kecil pada citra acuan, dan jendela ini dibandingkan dengan jendela yang lain pada citra pencarian dengan ukuran tertentu. Tingkat kecocokan ditinjau dengan nilai korelasi antara kedua citra yang dihasilkan. Pencocokan citra berbasis unsur, pencocokan citra dilakukan berdasarkan ekstraksi unsur-unsur pada citra melalui operasi deteksi tepi (edge detection). Berdasarkan penelitian sebelumnya antara dua metode pencocokan citra tersebut disimpulkan metode area-based lebih mudah digunakan dan lebih cepat dalam memproses data fotogrametri. Pencocokan citra diasumsikan berhasil jika memperoleh nilai korelasi 0.7 (Wolf, et al., 2000). Metode berbasis area akan menghasilkan nilai korelasi yang rendah pada area dengan karakteristik homogen sehingga mengurangi keberhasilan pencocokan citra. Citra homogen adalah citra yang memiliki nilai keabuan yang hampir sama pada setiap pixel-nya. Transformasi domain dari domain spasial menuju domain frekuensi adalah metode lain untuk menganalisis dan manipulasi citra. Domain frekuensi dapat menunjukan detail yang tidak terlihat secara visual dalam plot amplitudo dengan posisi spasial (Munir, 2004). Proses perubahan domain data pada penelitian ini menggunakan transfomasi wavelet yang merupakan pengembangan fungsi matematika tranformasi fourier. Pencarian nilai korelasi titik sekawan akan menggunakan nilai hasil manipulasi domain frekuensi sehingga diharapkan meningkatkan nilai korelasi daerah homogen. Transformasi fourier umum digunakan untuk merepresentasikan sinyal dalam domain frekuensi murni. Keterbatasan transformasi fourier konvensional adalah tidak memiliki informasi waktu dari kemunculan suatu frekuensi (Misiti, et al., 2004). Transformasi wavelet dikembangkan sebagai salah satu alternatif untuk mengatasi kelemahan tranformasi fourier. Karakteristik utama transformasi wavelet adalah kemampuannya memberikan informasi 2
kemunculan komponen frekuensi pada waktu. Transformasi wavelet juga menghasilkan lokalisasi frekuensi rendah dan frekuensi tinggi sehingga dapat memudahkan dalam melakukan analisis citra. Diharapkan dengan memodifikasi frekuensi dalam transformasi wavelet dapat meningkatkan nilai korelasi citra foto udara terutama untuk daerah homogen. I.2 Tujuan dan Sasaran Tujuan tugas akhir ini adalah mengkaji dan meneliti pencocokan citra dengan memanfaatkan transformasi wavelet dua dimensi dan menentukan induk wavelet, level dekomposisi dan besar citra pencarian yang optimal dalam keberhasilan pencocokan citra. Sedangkan sasaran dari pembuatan tugas akhir ini adalah: Mengetahui karakter nilai korelasi pada masing-masing level dekomposisi transformasi wavelet. Mengetahui perbandingan induk wavelet haar dan induk wavelet daubechies terhadap keberhasilan pencocokan citra. Mengetahui perbandingan nilai korelasi sebelum dan sesudah transformasi wavelet. Mengetahui peningkatan keberhasilan korelasi pada citra homogen dengan transformasi wavelet. I.3 Ruang Lingkup Kajian Batasan masalah dalam tugas akhir ini adalah sebagai berikut: Penentuan titik-titik sekawan pada citra homogen dan heterogen yang bertampalan. Sampel pencocokan citra berukuran 11x11 pixel untuk jendela sub citra acuan dan untuk jendela citra pencarian menggunakan 21x21, 31x31, 41x41, 51x51 dan 61x61 pixel. Normalisasi dan maknifikasi citra untuk memperlebar rentang frekuensi citra homogen. 3
Proses pengolahan data menggunakan induk wavelet haar dan induk wavelet daubechies untuk selanjutnya dicari nilai korelasi maksimumnya dan perbandingan antara kedua wavelet tersebut. I.4 Metodologi Penelitian 1. Pemilihan daerah sampel homogen dan heterogen pada titik kontrol minor untuk dua citra foto yang bertampalan. 2. Melakukan transformasi wavelet 2-D pada masing-masing citra dengan menggunakan induk wavelet haar dan induk wavelet deaubechies. 3. Melakukan normalisasi dan maknifikasi pada domain frekuensi citra tertransformasi wavelet untuk memperlebar rentang frekuensi daerah homogen. 4. Mengkorelasikan citra dalam domain frekuensi hasil transformasi wavelet dan citra yang belum ditransformasi. 5. Mencari korelasi maksimum dari citra yang belum ditransformasi wavelet dan citra dalam ranah frekuensi hasil transformasi wavelet. 6. Mencari nilai yang optimal dari kualitas korelasi dan waktu proses untuk setiap induk wavelet, level dekomposisi dan besar jendela citra pencarian. 7. Menampilkan dan membandingkan citra sebelum dan setelah transformasi wavelet berserta histogram frekuensi citranya. 8. Setelah semua proses di atas dirampungkan, dilakukan analisis terhadap proses serta hasilnya, yang kemudian dilanjutkan dengan penarikan kesimpulan. Pengolahan dan penyajian data/informasi pada penelitian ini menggunakan perangkat komputer antara lain: Processor: AMD Athlon 64 X2 3600+ Memory: 2048 MB Metodologi pelaksanaan tugas akhir digambarkan dalam Gambar I-1. 4
Gambar I-1. Diagram Metodologi penelitian 5
I.5 Sistematika Penulisan Penulisan tugas akhir ini akan mengikuti sistematika sebagai berikut: BAB I PENDAHULUAN Bab ini menjelaskan tentang latar belakang, tujuan dan sasaran, ruang lingkup kajian, dan metodologi yang digunakan dalam penelitian, serta sistematika dalam penulisan tugas akhir ini. BAB II DASAR TEORI Bab ini menjelaskan mengenai teori pencocokan citra dalam fotogrametri dan transformasi wavelet dua dimensi yang berhubungan kegiatan penelitian. BAB III HASIL DAN ANALISIS Bab ini menguraikan tentang analisis terhadap proses yang telah dilakukan dalam mencocokkan citra kiri dengan citra kanan serta hasil yang diperoleh dari proses tersebut. BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini menjelaskan tentang kesimpulan dari penelitian ini serta saran yang direkomendasikan untuk penelitian selanjutnya. 6