Post on 24-Jul-2015
BAB IPENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Pengolahan citra merupakan bidang ilmu komputer yang menarik, apalagi
orang yang mempunyai minat dan ketertarikan terhadap dunia gambar, fotografi,
film, dan sebagainya, sayangnya, buku teks berbahasa indonesia yang membahas
bidang ini sangat minim, sehingga kebanyakan orang mengunakan buku teks
berbahasa inggris.
Citra (image) istilah lain untuk gambar untuk salah satu komponen
multimedia memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual.
Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya
dengan informasi.
Citra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai
derajat keabuan yaitu hitam dan putih. Meskipun saat ini citra berwarna lebih
disukai karena member kesan yang lebih kaya daripada citra biner, namun tidak
membuat citra biner mati. Pada beberapa aplikasi citra iner masih dibutuhkan,
misalnya citra logo instansi (yang hanya terdiri atas warna hitam putih), citra
kode batang (bar code) yang tertera pada label barang, citra hasil pemindaian
dokumen teks, dan sebagainya
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas maka terdapat beberapa rumusan
masalah yang akan dibahas dalam makalah ini:
1
a) Bagagaimanah penjelasan citra biner?
b) Bagaimanakah bentuk citra biner?
c) Bagaimanakah aplikasi citra biner?
C. Tujuan
Berdasarkan latar belakang diatas maka terdapat beberapa rumusan
masalah yang akan dibahas dalam makalah ini:
a) Mengetahui penjelasan citra biner.
b) Mengetahui bentuk citra biner.
c) Mengetahui aplikasi yang digunakan citra biner.
2
BAB IIPEMBAHASAN
A. CITRA BINER
Citra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai
derajat keabuan yaitu hitam dan putih. Meskipun saat ini citra berwarna lebih
disukai karena member kesanyang lebih kaya daripada citra biner, namun tidak
membuat citra biner mati. Pada beberapa aplikasi citra iner masih dibutuhkan,
misalnya citra logo instansi (yang hanya terdiri atas warna hitam putih), citra
kode batang (bar code) yang tertera pada label barang, citra hasil pemindaian
dokumen teks, dan sebagainya.
Citra biner hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan yaitu hitam dan
putih. Pixel-pixel objek bernilai 1 dan pixel-pixel lattar belakang bernilai 0. Pada
saat menampilkan gambar, 0 adlah putih dan 1 adalah hitam. Jadi pada citra
biner, latar belakang berwarna putih sedangkan objek berwarna hitam. Sebagai
contoh gambar dibawah ini:
3
(a) Citra logo (b) citra lukisan kuda terbang
Meskipun computer saat ini dapat memproses citra hitm putuih
(grayscale) maupun citra yang berwarna, namun citra biner masih tetap
dipertahankan. Alasan penggunaan citra biner adalah karena ia memiliki
sejumlah keuntungan debagai berikut:
1. Kebutuhan memori kecil karena nilai derajat keabuan hany membutuhkan
representasi 1 bit. Kebutuhan memori untuk citra biner masih dapat
berkurangsecra berarti dengan metode pemampatan run-length encoding
2. Waktu pemrosesan lebih cepat dibandingkan dengan citra hitam-putih
karena banyak operasi pada citra biner yang dilakukan sebagai operasi
logika (AND, OR, NOT,dll).
B. KONVERSI CITRA HITAM-PUTIH KE CITRA BINER
Pengkonverensikan citra hitam-putih (grayscale) menjadi citra biner
dilakukan untuk alasan-alasan ebagai berikut:
1. Untuk mengidentifikasi keberadaan objek, yang dipresentasikan sebagai
daerah (region) dalam citra. Misalnya kita ingin memisahkan (segmentasi)
objek dari gambar latar belakangnya.
2. Untuk lebh memfokuskan pada analisis bentuk morfologi, yang dalam hal ini
intensitas pixel tidak terlalu penting dibandingkan bentuknya.
3. Untuk menamplkan citra dalam piranti keluaran yang hanya mempunyai
resulusi intensitas satu bit, yaitu piranti peampil dua-aras atau biner seperti
pencetak atau (printer)
4
4. Mengkonversi citra yang telah ditingkatkan kualitas tepinya (edge
enhancement) ke pengambaran garis-garis tepi. Ini perlu digunakan untuk
membedakan tepi yang kuat yang berkoresponden dengan batas-batas objek
dengan tepi lemah yang berkoresponden dengan perubahan illumination,
bayangan, dll.
Konversi dari citra hitam putih ke citra biner dilakukkan dengan operasi
pengambangan (tresholding). Operasi pengambangan mengelompokan nilai
derajat keabuan setiap pixel ke dalam 2 kelas, hitam dan putihdua pendekatan
yang digunakan dalam opersi pengambangan adalah pengambangan secara
global dan pengambangan secara local.
a. Pengambangan secara global (global image thresholding)
Setiap pixel di dalam citra dipetakan ke dalam dua nilai, 1 atau 0 dengan
fungsi pengambangan:
Yang dalam hal ini fB(i,j) adalh citra hitam putih, fB(i,j) adalah citra biner, dan
T adalah nilai ambang yang dipersifikasikan. Dengan opersi pengambangan
tersebut, objek dibuat berwarna gelap (1 atau hitam) sedangkan latar belakang
berwarna terang (0 atau putih).
5
Nilai ambang T dipilih sedemikian sehingga galat yang diperoleh sekecil
mungkin. Cara yang umum menentukan nilai T adalah dengan membuat
histogram citra. Jika citra mengandug satu buah objek dan latar belakang
mempunyai nilai intensitas yang homogen, maka citra tersebut umumnya
mempunyai histogram bimodal (mempunyai dua puncak atau dua buah
maksimum local) seperti pada gambar 11.3. :
Nilai T dipilih ada nilai minimum local yang terdapat diantara dua puncak.
Dengan cara seperti ini, kita tidak hanya mengkonversi citra hitam-putih ke
citra biner, sekaligus melakukan segmentasi objek dari latar belakangnya.
Gambar 11.4. memperlihatkan sekmentasi objek (botol dan apel) dari latar
belakan dengan cara mengkoversikan citra hitam putih menjadi citra biner
dengan menggunkan nilai ambang T = 90 dan T = 100. Gambar 11.5.
6
memperlihatkan konversi citra lena menjadi citra biner dengan T = 128 dan T
= 150.
Jika nilai intensitas objek diketahui dalam selang [T1,T2], maka kita dapat
menggunakan fungsi pengambangan :
b. Pengambangan secara local adaptif (locally adaptive image thresholding)
Pengambangan secara global tidak selalu tepat untuk seluruh mcam gambar.
Beberapa informasi penting dalam gambar mungkin hilang karena
pengambangan global ini. Pengambangan secara local dilakukan terhadap
daera-daerah di dalam citra. Dalam hal ini citra dipecah bagian-bagian kecil,
kemudian proses pengambangan dilakukkan secara loka. Nilai ambang untuk
setiap bagan belum temtu sama dengan bagian lain.
C. PENAPIS LUAS
7
Proses pengambangan menghasilkan citra biner. Sering kali citra biner
yang dihasilkan mengandung beberapa daerah yang sering dianggap gangguan.
Biasanya daerah gangguan ini berukuran kecil. Penapis luas dapat digunakan
untuk menghilangkan gagnguan tersebut. Misalkan objek yang dianalisis
diketahui mempunyai luas lebih dari T. Maka, pixel-pixel dari daerah luas
dibawah T dinyatakan dengan 0. Dengan cara ini, daerah yang berupa gangguan
dapat dihilangkan (gambar 11.6 dan 11.7)
D. PENKODEAN CITARA BINER
Citra biner umumnya dikodekan dengan metode run-length enconding
(RLE). Metode pengkodean ini menghasilkan representasi citra yang mampat.
Dua pendekatan yang digunaka dalam penerapan RLE pada citra biner:
a. Posisi awal kelompok nilai dan panjangnya (length of runs)
8
b. Panjang run, dimulai degan pajang run 1.
Contoh 11.1. misalkan citra binernya sebagai berikut
1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1
0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1
Hasil pengkodean dengan metode RLE :
(i). Pendekatan pertama:
(1,3)(7,2)(12,4)(17,2)(20,3)
(5,13)(19,4)
(1,3)(17,6)
(ii).Pendekatan kedua
3,3,2,3,4,1,2,1,3
0,4,13,1,4
3,13,6
E. SEGMENTASI CITRA BINER
Proses awal yang dilakukan dalam menganalisis objek didalam citra biner
adalah segmentasi objek. Segmentasi objek bertujuan untuk mengelompokkan
pixel-pixel objek menjadi wilayah (reion) yang mempresentasikan objek.
Ada dua pendekatan yang digunakan dalam segmentasi objek:
1. Segmentasi berdasarkan wilayah (tepi dari objek)
Pixel-pixel tepi ditelusuri sehingga rangkaian pixel yang menjadi batas antara
objek dengan latar belakang dapat diketahui secara keseluruhan.
9
2. Segmentasi kedalam bentuk-bentuk dasar (misalnya segmentasi huruf menjadi
garis-garis vertical dan horizontal, segmentasi objek menjadi bentuk lingkaran
elips, dan sebagainya).
Metode pendeteksian batas wilayah yang lain adalah pendeteksian
topologi. Pada metode ini, setiap kelompok 4-pixel bertetangnga dan bila
kelompok tersebut sama dengan salah satu bentuk pada gambar 11.9. maka pada
titik tengah dari kelompok pixel tersebut terdapat tepi.
Titik tepi yag dideteksi selanjutnya dihubungkan oleh garis-garis
penghubung. Arah garis penghubung dikodekan dengan kode rantai (chain code).
F. REPRESENTASI WILAYAH
Wilayah (region) di dalam citra biner dapat dipresentasikan dalam
beberapa cara. Salah satu cara yang populeh adalah representasi wilayah dengan
pohon-empatan (quadtree). Setiap simpul didalam pohon-empatan diperoleh
dengan membagi citra secara rekrusif. Wilayah didalam citra dibagi menjadi
10
empat buah upa-wilayah yang berukuran sama. Untuk setiap upa-wilayah, bila
pixel-pixel di dalam wilayah semuanya hitam atau semunya putih, maka proses
pembagian dihentikan. Sebaliknya jika pixel-pixel di dalam upa-wilayah
mengandung baik pixel hitan dan pixel putih (kategori abu-abu), maka upa-
wilayah dibagi menjadi empat bagian. Demikian seterusnya sampai diperoleh
upa-wilayah yang semua pixel-nya hitam atau semua pixel-nya putih. Dinamakan
pohon-empatan karena setiap simpul mempunyai tepat empat anak. Kecuali
simpul daun. Gambar 11.10. memperlihatkan representasi dengan pohon
empatan.
G. PENIPISAN POLA
Penipisan (thinning) adalah operasi pemrosesan citra bier yang dalam hal
ini objek (region) direduksi menjadi rangka yang menghampiri garis sumbu
objek. Tujuan penipisan adalah mengurangi bagian yang tidak perlu (redundant)
sehingga hanya dihasilkan informasi yang esensial saja. Pola hasil penipisan
harus tetap mempunyai bentuk yang menyerupai pola asalnya. Sebagai contoh,
gambar 11.11. adalah huruf “R” dan hasil penipisanya menjadi rangka “R”.
11
Penipisan pola merupakan proses interatif yang menghilangkan pixel-pixel hitam
(mengubahnya menjadi pixel putih) pada tpi-tepi pola. Jadi, alogaritma penipisan
mengelupas pixel-pixel pinggir objek, yaitu pixel-pixel yang terdapat pada
peralihan 0-1.
12
BAB IIIPENUTUP
A. Kesimpulan
Citra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai
derajat keabuan yaitu hitam dan putih. Meskipun saat ini citra berwarna lebih
disukai karena member kesanyang lebih kaya daripada citra biner, namun tidak
membuat citra biner mati.
Jadi pada citra biner, latar belakang berwarna putih sedangkan objek
berwarna hitam. Sebagai contoh gambar dibawah ini:
B. Saran
Kami sebagai penyusun makalah ini, sangat mengharap atas segala saran-
saran dan kritikan yang membangun untuk kesempurnaan makalah ini. Dan saya
menyadari makalah ini masih jauh dari kesempurnaan karena manusia adalah
insan yang tak dapat lepas dari kesalahan.
Semoga makalah ini bermanfaat bagi pembaca khususnya bagi saya
pemakalah, sebagai dasar atau landasan guna menyambut kehidupan di masa
depa. Amien….
13
(b) Citra logo (b) citra lukisan kuda terbang