Computer Vision

Semester Ganjil 2014/2015

Tugas 1

Tujuan:

Tujuan pemberian tugas ini adalah agar mahasiswa menjadi terbiasa dengan metode-metode dasar

image processing. Tugas ini juga akan membuat mahasiswa memiliki kemampuan dasar OpenCV.

Setelah selesai mengerjakan tugas ini, mahasiswa akan memiliki kemampuan:

1. Membuka (Open) dan membaca (Read) file citra(image)

2. Melakukan operasi matematika sederhana pada citra

3. Membuat dan memanipulasi image pyramids

4. Melakukan pengaturan posisi (alignment) dengan cara translasi

5. Melakukan pengaturan (adjustment) dan pemulihan (restoration) citra

Tugas:

Sergei Prokudin-Gorsky (1863-1944) adalah seorang fotogrrafer Rusia dan juga seorang ahli kimia

yang memiliki koleksi foto yang spesial. Koleksinya adalah koleksi foto berwarna yang pertama ada

dan yang masih bertahan hingga sekarang.

Dia menggunakan sebuah kamera yang mengambil 3 gambar hitam-putih terpisah dengan

menggunakan filter berwarna biru, merah, dan hijau. Dengan memproyeksikan ketiga citra tersebut

menggunakan cahaya berwarna sesuai, orang bisa melihat warna obyek aslinya. Jika ingin tahu

detailnya, lihat di sini.

Di awal abad 20, Prokudin-Gorsky melakukan serangkaian proyek untuk mendokumentasikan

kehidupan di Kerajaan Rusia dengan teknologi fotografi warnanya. Dia lalu membawa banyak negatif

film-nya ketika dia ber-emigrasi di tahun 1917 karena terjadi revolusi di Rusia. Pada akhirnya, US

Library of Congress membeli koleksi tersebut dan mendigitalkannya.

Tujuan dari tugas ini adalah untuk membuat rekonstruksi citra berwarna dari negatif film Prokudin-

Gorsky menggunakan teknik image processing sederhana.

Gambar aslinya harus dipotong menjadi 3 bagian, satu untuk tiap kanal warna (colour channels).

Masing-masing potongan haruslah diatur posisinya sedemikian rupa sehingga terbentuk sebuah citra

warna yang jelas dan fokus. Untuk tugas ini, lakukan translasi pada sumbu x dan y.

Mahasiswa haruslah membuat tugas ini menggunakan library OpenCV.

Langkah-langkah:

Tahap 1

Copy file zip citra negatif dari dosen pengampu. Buat program yang membaca informasi dari citra-

citra tersebut sebagai input dan kemudian membuat citra berwarna sebagai output. Citra asli

haruslah dipotong menjadi 3 bagian, lalu mengatur posisi (align) potongan citra kedua dan ketiga

terhadap potongan citra pertama.

Cara sederhana untuk melakukan pengaturan posisi adalah dengan mencari (search) semua

kemungkinan posisi (offset) dalam range yang dianggap sesuai (misal: 20 pixel untuk citra resolusi

rendah) sambil menghitung nilai (score) yang mengindikasikan kualitas alignment. Tiga metode

penghitungan nilai yang dapat dipakai adalah: sum of squared differences (SSD), sum of absolute

differences (SAD), and the normalised cross correlation (NCC).

Tahap 2

Mencari/Searching semua kemungkinan posisi bisa jadi membutuhkan waktu dan daya komputasi

yang besar. Untuk mempercepat proses alignment, kita bisa menggunakan teknik piramida citra /

image pyramid. Sebuah piramida citra adalah sebuah citra yang dipisah menjadi beberapa ukuran.

Skala yang digunakan bisanya kelipatan dua. Pemposisian/alignment dilakukan secara berurut: mulai

dari level tertinggi dan secara terus-menerus mengupdate translasi x & y ketika program menuruni

piramida citra.

Perhatikan bahwa mahasiswa haruslah sudah membuat program yang mampu melakukan

rekonstruksi pada citra resolusi rendah (Tahap 1) dan barulah kemudian memodifikasi programnya

untuk dapat memproses citra resolusi tinggi (Tahap 2 – gunakan ulang/reuse coding yang sudah

ada).

Tugas Pilihan/Optional: Coba tingkatkan kualitas visual citra. Beberapa pilihannya: pengaturan warna

(color adjustment), pengaturan kontras (contrast adjusment), menghapus tepi citra secara otomatis,

atau gunakan teknik alignment yang lebih kompleks.

Proses evaluasi: program mahasiswa akan diuji coba dengan menggunakan citra-citra lain.

Mahasiswa haruslah menunjukkan kinerja programnya terhadap citra resolusi rendah dan citra

resolusi tinggi. Untuk tugas pilihan/optional, mahasiswa dipersilahkan memilih sendiri citra dari

koleksi Library of Congress yang menunjukkan kinerja terbaik programnya.

Tugas ini memiliki bobot penilaian total 25%. Tahap 1 memiliki bobot nilai 10. Tahap 2 memiliki

bobot nilai 13. 2 poin sisanya didapatkan dari penilaian tugas pilihan/optional.

Sebagai tambahan, mahasiswa juga harus membuat laporan singkat (maksimum 1 halaman) tercetak

waktu demo. Laporan ini menjelaskan dengan singkat metode yang digunakan pada program di

Tahap 1, dan bagaimana Tahap 2 dilakukan. Jelaskan juga metode yang digunakan untuk Tugas

pilihan/optional.

Demo: Pekuliahan minggu ke 4 (16 September 2014). Lokasi di Lab SI atau Lab TIA.

Yonathan Ferry Hendrawan

Prodi Teknik Informatika

Universitas Trunojoyo Madura