TK2083 Teknologi Informasi Teknik Komputer

Disusun Oleh: Marlindia Ike Sari, M.T.ike@politekniktelkom.ac.id

Hanya untuk kepentingan pengajaran di lingkungan Politeknik Telkom

Pengolahan Citra Digital

Contents

Pengertian Citra1

Komponen-komponen Citra2

Teknologi Pengolahan Citra3

Pengolahan pada Citra4

PENGERTIAN CITRA DIGITAL

Citra Digital citra diartikan sebagai suatu fungsi intensitas

cahaya dua dimensi, yang dinyatakan oleh f(x,y), di mana nilai atau amplitudo dari f pada koordinat spasial (x,y) menyatakan intensitas (kecerahan) citra pada titik tersebut (Gonzalez dan Woods, 2008).

Citra digital merupakan fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi tersebut pada setiap titik (x,y) merupakan tingkat kecemerlangan citra pada titik tersebut;

Citra digital merupakan suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan letak suatu titik pada citra tersebut dan tingkat keabuan

5

103 59 12 80 56 12 34 30 1 78 79 21 145 156 52 136 143 65 115 129 41 128 143 50 85 106 11 74 96 14 85 97 23 66 74 23 73 82 29 67 76 21 40 48 7 33 39 9 94 54 19 42 27 6 19 10 3 59 60 28 102 107 41 208 88 63 204 75 54 197 82 63 179 63 46 158 62 46 146 49 40 52 65 21 60 68 11 40 51 17 35 37 0 28 29 0 83 50 15 2 0 1 13 14 8 243 173 161 231 140 69 239 142 89 230 143 90 210 126 79 184 88 48 152 69 35 123 51 27 104 41 23 55 45 9 36 27 0 28 28 2 29 28 7 40 28 16 13 13 1 224 167 112 240 174 80 227 174 78 227 176 87 233 177 94 213 149 78 196 123 57 141 72 31 108 53 22 121 62 22 126 50 24 101 49 35 16 21 1 12 5 0 14 16 11 3 0 0 237 176 83 244 206 123 241 236 144 238 222 147 221 190 108 215 170 77 190 135 52 136 93 38 76 35 7 113 56 26

GAMBAR REAL

GAMBAR DIGITAL

Citra Digital

Citra atau Image merupakan istilah lain dari gambar, yang merupakan informasi berbentuk visual.Citra ada dua (2) macam :a. Citra Kontinu

Dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog

Contoh : Mata manusia, kamera analog

b. Citra Diskrit Dihasilkan melalui proses digitalisasi

terhadap citra kontinue Contoh : Kamera digital, scanner

Representasi Citra Digital Bitmap dipresentasikan dalam bentuk matrik, atau dipetakan

dengan menggunakan bilangan biner Gambar Bitmap dipresentasikan dalam bentuk matrik,

atau dipetakan dengan menggunakan bilangan binner atau sistem bilangan lain, memiliki kelebihan untuk memanipulasi warna namun untuk merubah objek lebih sulit.

Grafik Gambar Grafik data tersimpan dalam bentuk vektor

posisi Gambar Grafik data tersimpan dalam bentuk vektor

posisi, dimana yang tersimpan hanya informasi vektor posisinya dengan bentuk sebuah fungsi, lebih sulit dalam merubah warna tapi lebih mudah membentuk objek dengan cara merubah nilai

Representasi Citra Digital Penampilan citra secara visual nilai data

digital yang disimpan oleh komputer, merepresentasikan warna dari citra yang diolah. Citra biner (monokrom): setiap titik bernilai 0

untuk warna hitam atau 1 untuk warna putih. Satu titik pada citra hanya membutuhkan satu bit.

Citra skala keabuan (Gray scale): peluang warna lebih banyak dibanding citra biner. Contoh: u/ skala keabuan 4 bit, maka jumlah kemungkinan nilainya adalah 24 = 16, dan nilai maksimumnya adalah 16-1.

Citra Warna (True Color): pada citra warna, setiap titik mempunyai warna yang spesifik yang merupakan kombinasi dari 3 warna dasar RGB. Setiap warna dasar mempunyai intensitas dengan nilai maksimum 255 (8 bit). Contoh: kuninng merupakan kombinasi dari merah dan hijau sehingga nilai RGB nya adalah: 255 255 0.

KOMPONEN CITRA DIGITAL

Komponen Citra Digital Piksel Warna Resolusi Brightness Contrast Countour Sharp Texture

Piksel Komponen terkecil pada suatu gambar

(0,0) Titik Origin

f(x,y)

x

y

f(x,y)

Sumbu koordinat citra (Sumber: Gonzalez dan

Woods, 2008)

Piksel Citra jika dinotasikan dalam bentuk

matriks/tabelf(0,0) f(1,0) .... f(N-1,0)

f(0,1)

...

f(0,M-1) f(N-1,M-1)

Satuan terkecil dari citra digital disebut piksel (pixel atau picture element). Umumnya citra dibentuk dari kotak-kotak persegi empat yang teratur sehingga jarak horizontal dan vertikal antara piksel adalah sama pada seluruh bagian citra

Citra digital Vs Citra analog Data digital direpresentasikan dalam komputer

berbentuk kode seperti binner, decimal. Contoh data digital : WAV, MP3, RMI, BMP, JPG, GIF, TIF

Data analog tidak direpresentasikan dalam komputer, semua merupakan fakta, contoh : gelombang suara, gambar. Data analog tersimpan dalam pita kaset.

Proses Pengolahan Data Citra

Komputer hanya dapat mengakses data digital, oleh karena itu untuk pengolahan data digital analog terdapat proses konversi yang disebut proses Analog Digital Conversi (ADC). Tujuan dari proses ADC adalah agar dapat diakses komputer, karena data asli atau fakta bersifat analog tidak bisa diolah oleh komputer, komputer hanya mengolah data digital.

15

Gambar Analog Digital Convertion Komputer

Komponen Citra Digital

Brightness, kecerahan atau intensitas cahaya yang dipancarkan pixel dari citra yang dapat ditangkap oleh sistem pengliatan

Contrast, kontras menyatakan sebaran terang “lightness” dan gelap “darkness” di dalam gambar

Countour,kontur merupakan keadaan yang ditimbulkan oleh perubahan intensitas pada pixel yang bertetanggaan

Color, warna sebagai persepsi yang ditangkap sistem visual terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh objek

Sharp, bentuk sebagai properti instristik dari objek 3 dimensi

Texture, tekstur dicirikan sebagai distribusi spasial sari derajat keabuan di dalam sekumpulan pixel yang bertetanggaan.

16

Format Warna RGB CMYK YcYbr Gray Scale

Format Warna RGB

Channel R

Channel G

Channel B

Format Warna RGB

Channel Blue

Channel Green

Channel Red

Representasi biner dalam data digital

20

011010010101100001010011

21

Representasi grey 4 scale

22

         

         

         

118 58 119 159 79 61 216 176 217 ….

Representasi Citra Berwarna

Gambar dan perangkat Display

23

Beberapa gambar real yang ditampilkanpada perangkat display/output

CRT - computer monitor, TV set LCD - portable computer printer - dot matrix, laser printer Tiap tampilan memiliki kualitas masing

masing

24

Gambar pada CRT

Gambar Pada LCD

Printer

Tata warna

25

Sebuah Citra dapat terbentuk dari berbagai warna yang

tertata Palet Warna : kumpulan warna yang membentuk

citra Setiap komponen warna yang berbeda dalam palet

tersebut diberi kode angka Contoh : putih (polikrom -255) hitam ( monokrom-0 ) 0 1 2 3 4 5 6 7 252 253 254 255

26

Umumnya berukuran 24 bit per pixeldengan penjelasan

3 byte: satu merah, satu hijau, satu biru

Penyimpanan warna memori berdekatan dengan ukuran Weightx Heightx 3

Skala Abu

27

Gambar dibagi dalam cells

menentukan teksture dari suatu gambar

Parameter Citra

28

Kualitas gambar Dipengaruhi oleh parameter :1. Resolusi2. Kedalaman Bit

RESOLUSI CITRA

29

Resolusi mengacu pada jumlah piksel dalam gambar. Resousi juga diidentifikasi oleh lebar dan tinggi gambar, serta jumlah piksel dalam gambar.

Sebagai contoh:

Sebuah gambar memiliki 2048 piksel pada ukuran lebar dan 1536 piksel pada ukuran tinggi, atau berisi 2048x1536 = 3145728 piksel (atau 3,1 Megapixels).

RESOLUSI CITRA

30

Resolusi citra biasanya dinyatakan dalam satuan piksel-piksel. Semakin tinggi resolusi sebuah citra, semakin baik kualitas citra tersebut. Semakin tinggi resolusi menyebabkan semakin banyaknya jumlah bit untuk menyimpan dan mentransmisikan data citra tersebut resolusi spasial dan resolusi kecemerlangan, kedua faktor tersebut mempengaruhi pada

kualitas informasi citra Resolusi spasial: mengenai halus / kasarnya pembagian kisi-kisi baris dan kolom.

Transformasi citra kontinue ke citra digital melalui proses sampling. Hasil sampling adalah jumlah baris 256 dan jumlah kolom 256 - resolusi spasial 256 x 256.

Resolusi kecemerlangan (intensitas / brightness): mengenai halus / kasarnya pembagian tingkat kecemerlangan. Transformasi data analog yang bersifat kontinu menjadi intensitas diskrit disebut kuantisasi. Bila intensitas piksel berkisar antara 0 dan 255 - resolusi kecemerlangan citra adalah 256.

Kedalaman Bit (1)

31

Kedalaman Bit menyatakan jumlah bit yang diperlukan untuk merepresentasikan tiap piksel citra pada sebuah frame. Kedalaman bit biasanya dinyatakan dalam satuan bit/piksel. Semakin banyak jumlah bit yang digunakan untuk merepresentasikan sebuah citra, maka semakin baik kualitas citra tersebut

Kedalaman bit menunjukan jumlah komponen warna unik yang tersedia dalam palet warna gambar.

Untuk gambar grayscale, kedalaman bit mengkuantifikasi jumlah warna unik yang tersedia. Gambar dengan kedalaman bit yang lebih tinggi dapat mengkodekan nuansa lebih

Kedalaman Bit (2)

32

Setiap piksel warna dalam sebuah image digital terbentuk dalam beberapa kombinasi warna primer: merah, hijau, dan biru.

Kedalaman Bit dapat dinyatakan dalam - Bit per channel - Bit per pixel

Kedalaman bit untuk setiap warna primer adalah disebut "bit per channel."

Sedangkan "bit per pixel" (bpp) mengacu pada jumlah bit dalam semua tiga jalur warna dan mewakili warna total yang tersedia pada setiap pixel.

Contoh

33

Gambar berwarna kamera digital umumnya memiliki 8-bit per channel Hal ini memungkinkan untuk 28 atau 256 kombinasi yang berbeda untuk setiap warna dasar---Bit per channel

Ketika semua tiga warna primer digabungkan pada setiap pixel, ini memungkinkan untuk sebanyak 28 * 3 atau 16.777.216 warna yang berbeda, Hal ini disebut sebagai 24 bit per pixel karena setiap pixel terdiri dari tiga saluran 8-bit warna.

Jumlah warna yang tersedia untuk setiap gambar X-bit hanya 2X jika X mengacu pada bit per pixel dan 23X jika X mengacu pada bit per channel

34

Kedalaman Bit :8 bit bpp

35

Kedalaman Bit 16 bpp

36

Kedalaman bit 24 bit bpp

37

Pengalamatan Gambar

38

8 bit adalah standard gambar greyscale Sebuah gambar dengan ukuran W x H dapat disimpan dengan

memory Suatu block terdiri dari W x H bytes Penyimpanan pixel ditinjau dari koordinat [x][y] Lokasi memory location base + x +W. y Contoh :

ScanAlyze

Parameter untuk mengetahui alamat suatu piksel

Dibagi atas kolom dan baris between rows and columns of grids

Ditentukan grid Letak piksel terhadap seluruh

citra

Addressing (I)

39

Struktur dasar dari citra harus diketahui

TEKNOLOGI PENGOLAHAN CITRA

Teknologi Pengolahan Citra

41

Transformasi Sampling Segmentasi: klasifikasi piksel apakah menjadi

latar/gambar muka

1. Transformasi:Matriks Transformasi Gambar 2 D

42

PersamaanTransformasi Gambar 2 D

43

44

Latihan

45

Gambar dan hitunglah hasil transformasi representasi biner untuk di atas jika dilakukan rotasi (0,90o)

2.Sampling Citra

46

Proses pengambilan gambar pada kamera adalah mekanisme penangkapan besaran intensitas cahaya pada sejumlah titik, yang sangat dipengaruhi resolusi sebuah kamera. Proses pengambilan titik-titik ini dinamakan dengan sampling

Resolusi Sampling

47

3. Segmentasi citra

48

Jenis operasi ini bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola.

Metode Segmentasi

49

1. Lingkaran permanen2. Lingkaran Adaptive3. Bentuk geometris Adaptive4. Histogram

Aplikasi untuk segmentasi

50

Lingkaran Permanen

51

Lingkaran permanen dengan diameter tetap

Lingkaran Adaptive

52

Diameter membuat lingkaran tiap titik terbagi

Masalah muncul jika terjadi deformasi menjadi elips

Bentuk Geometri Adaptive

53

Bermula dari suatu titik mengarah pada bentuk geometris

Teknik Histogram

54

histogram itu didefinisikan sebagai sebuah bentuk visual dari tabulated frequencies, dan biasa digambarkan dalam bentuk bar.

Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran nilai-nilai intensitas pixel dari suatu citra atau bagian tertentu dari citra.

Dalam histogram citra akan didapatkan frekuensi relative dari intensitas pada citra yang menunjukkan kecerahan (brigthness) dan kontras

Histogram sebagai alat bantu dalam pengolahan citra secara kualitatif maupun kuantitatif.

Histogram terdiri atas sekumpulan bilangan yang menjelaskan presentase pixel dalam citra dengan warna tertentu.

Pembuatan Histogram

55

Jika suatu citra memiliki kedalaman warna atau derajat keabuan c dengan nilai 0 …c-1, dengan resolusi nxm, maka s adalah jumlah seluruh pixel atau nxm

56

Bentuk histogram citra

Citra gelap Citra terang

Citra normal Citra normal, brightness dan contrast

57

3 3 7 7

4 4 6 6

4 4 2 2

2 2 2 2

Ci Fi Hi0 0 01 0 02 6 0,37

53 2 0,12

54 4 0,255 0 06 2 0,12

57 2 0,12

5

4 x 4 x 8

Ci = warna ke iFi = frekuensi warnaS = jumlah pixel (4x4= 16)Hi = Fi/S

Diterjemahkan dalam histogram sbb:

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0 1 2 3 4 5 6 7

58

warna

histogram

59

The choice of background correction method has a larger impact on the log-intensity ratios than the segmentation method used

The morphological opening method provides a better estimate of background than other methods Low within- and between-slide

variability of the log2 R/G

Background adjustment has a larger impact on low intensity spots

Spot, GenePix

ScanAlyze

M = log2 R/GA = log2 √(R•G)

PENGOLAHAN CITRA

Pengolahan Citra/Gambar

61

1. Perbaikan Kualitas Gambar (Image enhancement)

2.Pemugaran Gambar /Citra (Image restoration)

3.Rekonstruksi gambar (Image reconstruction)

4.Kompresi Gambar (Image Compression )

5.Analisa Gambar ( Image analysis) 6.Format Gambar

62

bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan memperbaiki parameter-parameter citra..Contoh-contoh operasi perbaikan citra:a. perbaikan tingkat keterangan( brightness)b. perbaikan tepian objek (edge enhancement)c. peningkatan ketajaman (sharpening)d. pemberian warna semu (pseudocoloring)e. penapisan derau (noise filtering)

1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement).

Contoh peningkatan ketajaman

63

Citra asliCitra hasil setelah ditajamkan bagian pinggirnya

2. Pemugaran citra (image restoration).

64

Operasi ini bertujuan menghilangkan/meminimumkan cacat pada citra. Pada pemugaran citra penyebab degradasi kualitas gambar diketahui.Contoh-contoh operasi pemugaran citra:a. penghilangan kesamaran (deblurring).b. penghilangan derau (noise)

Contoh operasi penghilangan kesamaran

65

Citra asli yang blur Citra hasil setelah deblurring

3. Rekonstruksi gambar (image reconstruction)

66

Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi.

Pengolahan gambar ini banyak digunakan pada medik,penerbangan,pertambangan dll

4. Kompresi Gambar (image compression).

67

bertujuan untuk meminimalkan jumlah bit yang diperlukan untuk merepresentasikan citra. Contoh :

sebuah foto berwarna berukuran 3 inci x 4 inci diubah ke bentuk digital dengan tingkat resolusi sebesar 500 dot per inch (dpi), maka diperlukan 3 x 4 x 500 x 500 = 3.000.000 dot ( piksel). Pada gambar berwarna: tiap piksel terdiri dari 3 byte dimana masing-masing byte merepresentasikan warna merah, hijau, dan biru. Sehingga citra digital tersebut memerlukan volume penyimpanan sebesar 3.000.000 x 3 byte +1080 = 9.001.080 byte setelah ditambahkan jumlah byte yang diperlukan untuk menyimpan format (header) citra.

Tipe Kompresi Data

68

Tipe lossless: tidak menghilangkaninformasi setelah proses kompresi terjadi, akibatnya kualitas citra hasil kompresi tidakmenurun.

kompresi tipe lossy: kompresi dimana terdapat data yang hilang selama proses kompresi.

Contoh kompresi gambar

69

5. Analisa Gambar (image analysis)

70

Jenis operasi ini bertujuan menghitung besaran kuantitif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya.

Teknik ini melakukan ekstraksi ciri-ciri tertentu sebagai indikator objek. Proses segmentasi diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya.

Contoh-contoh operasi analisa Gambar:a. Pendeteksian tepi objek (edge detection)b. Ekstraksi batas (boundary)c. Representasi daerah (region)

Gambar operasi pendeteksian tepi pada citra

71

6. Format Gambar

72

header Baris awal… Baris akhir

Format File Bitmap ( bmp);

- Terdapat header : berisi informasi jumlah baris

dan kolom citra,informasi palet/tata warna

- Payload dalam bentuk baris angka

Berbagai Format File Gambar

73

Format File File ekstention Type of Image File Digunakan

Windows Bitmap  .bmp Bit Map Format  paling  efisien dalam windows 

GIF .gif Bitmap Graphics  Interchange Format;  banyak dipakai di internet

JPEG .Jpg.jpeg

Bitmap Joint  Photographic Expert  Group; merupakan  platform yang independen

TIFF .tif Bitmap Tagged  Image  File Format  (TIFF);  terlalu banyak subformat

PNG .png Bitmap Portable  Network Graphics

Aplikasi Pengolahan Citra dan Pengenalan

74

Di bawah ini disebutkan beberapa aplikasi dalam beberapa bidang

[MEN89].1. Bidang perdagangan(a) Pembacaan kode batang (bar code) yang

tertera pada barang (umumdigunakan di pasar swalayan/supermarket).

(b) Mengenali huruf/angka pada suatu formulir secara otomatis.

2. Bidang militer(a) Mengenali sasaran peluru kendali mela lui

sensor visual.(b) Mengidentifikasi jenis pesawat musuh.3. Bidang kedokteran(a) Pengolahan citra sinar X untuk mammografi

(deteksi kanker payudara)(b) NMR (Nuclear Magnetic Resonance)(c) Mendeteksi kelainan tubuh dari foto sinar X.(d) Rekonstruksi foto janin hasil USG4. Bidang biologiPengenalan jenis kromosom melalui gambar

mikroskopik

5. Komunikasi dataPemampatan citra yang ditransmisi.6. HiburanPemampatan video (MPEG)7. RobotikaVisualy-guided autonomous

navigation8. PemetaanKlasifikasi penggunaan tanah melalui

foto udara/LANDSAT9. GeologiMengenali jenis batu-batuan melalui

foto udara/LANDSAT10. Hukum(a) Pengenalan sidik jari(b) Pengenalan foto narapidana.