Ir Iyus Rusmana MTTeknik Elektro STTNAS

1

PENDAHULUAN

APA YANG SAUDARA

LIHAT DARI GAMBAR

TERSEBUT ?

Ir H Iyus Rusmana M Eng - STTNAS 2

REPRESENTASI CITRA

Ir H Iyus Rusmana M Eng - STTNAS 3

REPRESENTASI CITRASuatu citra bisa didefinisikan sebagai fungsi

2D, f(x,y), dengan :x dan y adalah koordinat spasial amplitudo f pada pasangan koordinat (x,y)

yang disebut intensitas atau tingkat keabuan citra pada titik tersebut

Jika x, y dan f semuanya berhingga, dan nilainya diskrit, kita menyebut citra tersebut sebagai citra digital.

Ir H Iyus Rusmana M Eng - STTNAS 4

Ir H Iyus Rusmana M Eng - STTNAS 5

RGB GREY SCALE BINARY

Palet Warna Bagaimana sebuah citra direpresentasikan dalam

file?Pertama-tama seperti halnya jika kita ingin melukis

sebuah gambar, kita harus memiliki palet dan kanvas Palet: kumpulan warna yang dapat membentuk citra, sama

halnya seperti kita hendak melukis dengan cat warna, kita memiliki palet yang bisa kita isikan berbagai warna cat air

Setiap warna yang berbeda dalam palet tersebut kita beri nomor (berupa angka)

Contoh untuk citra monokrom (warnanya hanya putih-abuabu-hitam), berarti kita memiliki palet sbb:

6

Kanvas & MatriksSetelah itu kita dapat menggambar menggunakan

warna-warna dalam palet tersebut di atas sebuah kanvasSebuah kanvas dapat kita anggap sebagai sebuah

matriks dimana setiap elemen dari matriks tersebut bisa kita isikan dengan salah satu warna dari palet

Informasi tentang palet (korespondensi antara warna dengan angka) disimpan dalam komputer (program pembuka citra seperti Paint, Photoshop, dll) sehingga sebuah file citra dalam komputer hanya perlu menyimpan angka-angka yang merepresentasikan sebuah warna.

sebuah citra direpresentasikan dalam sebuah matriks yang berisi angka-angka

7

Ir H Iyus Rusmana M Eng - STTNAS 8

Contoh

9

201 188 181 185 180 147 140 149 155 138 144 144 145 199 200 201 188 139 132 147 150 143 123 112 102 117 207 221 222 136 90 111 125 145 140 138 122 104 97 231 219 200 90 65 84 84 107 95 92 92 99 89 227 223 181 74 72 89 92 86 77 63 50 55 65 217 211 166 85 47 75 82 83 75 42 42 39 40 208 195 179 131 54 68 66 72 46 21 15 24 19 198 187 181 141 53 54 55 59 37 21 37 66 90 195 184 170 134 52 38 42 45 35 43 98 152 172 186 175 171 169 100 34 34 27 44 85 139 170 184 167 156 142 144 112 48 32 46 84 133 166 172 186 142 139 131 120 108 67 30 76 102 123 153 171 178 145 134 128 125 117 70 38 91 101 105 125 146 157

=

Alur Jika kita menyimpan gambar kucing tadi ke dalam sebuah file

(kucing.bmp), maka yang disimpan dalam file tersebut adalah angka-angka yang diperoleh dari matriks kanvas.

10

File kucing.bmp:

Header

Angka-angka dari matriks

Informasi palet dan format file citra

Program pembuka citra(Paint, Photoshop, dll)

input

Ditampilkan di layar

Representasi dalam FileUntuk Windows Bitmap Files (.bmp)

Ada header berisi informasi jumlah baris dan kolom dalam citra, informasi palet, dll

Header langsung diikuti dengan angka-angka dalam matriks, disusun perbaris

Baris pertama langsung diikuti baris kedua, dstBagaimana mengetahui awal suatu baris? (misal untuk

membedakan citra berukuran 100x200 dengan 200x100) lihat informasi jumlah baris dan jumlah kolom di header

11

Header Baris 1 ….. Baris terakhir

HUBUNGAN TIGA DISIPLIN ILMU

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 12

Citra Deskripsi/Informasi

Pengenalan Pola

Grafika Komputer

Kecerdasan Buatan

Pengolahan Citra

HUBUNGAN TIGA DISIPLIN ILMUPattern Recognition menerjemahkan

citra menjadi informasi yang merepresentasikan citra tersebut

Computer Graphics menvisualisasikan suatu informasi menjadi citra.

Artificial Intellegent menerjemahkan informasi input menjadi informasi lain untuk mengambil keputusan.

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 13

CITRA DAN PENGOLAHAN CITRA

CITRA (Image) Gambar pada bidang dua dimensiCitra dibagi menjadi citra tampak dan citra tak Tampak

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 14

Diskrit(Citra Digital)

Kontinu

Fungsi Matematis

CITRA Citra Tampak

Citra Optis

Gambar

FotoGambar

Lukisan

Pengelompokan Jenis – Jenis Citra

Citra Tak Tampak

CITRA DAN PENGOLAHAN CITRAPengolahan Citra (Image Processing) :

Pemrosesan Citra, Khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik

Input berupa citra dan outputnya berupa citra yang kualitasnya lebih baik dari citra input.

Pengolahan Citra Preprocessing pada bidang computer vision

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 15

OPERASI PENGOLAHAN CITRA

Perbaikan kualitas citra ( Image Enhancement)Pemugaran citra (Image Restoration)Pemampatan citra (Image Compression)Segmentasi citra (Image Segmentation)Pengorakan/penguraian citra (Image Analysis)Rekonstruksi citra (Image Reconstruction)

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 16

APLIKASI PENGOLAHAN CITRA

BIDANG PERDAGANGAN : Pembacaan kode batang (bar code) yang tertera pada produk

yang dijual

Mengenali huruf / angka pada formulir secara otomatis

BIDANG PEMETAAN: Klasifikasi penggunaan tanah melalui foto udara

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 17

APLIKASI PENGOLAHAN CITRA

BIDANG KEDOKTERAN : Pengolahan citra sinar x untuk mammografi

Kedokteran Gigi (Orthodonti);

Kedokteran Biomedik

BIDANG HUKUM : Pengenalan Sidik Jari

Pengenalan foto narapidana

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 18

Aplikasi Kedokteran Gigi (Orthodonti)

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 19

Aplikasi Kedokteran Gigi

Pada citra cephalometri, dapat dideteksi kurva bentuk dahi manusia dari landmark Nasion (lekuk dahi ke hidung) sampai ke Bergman (titik ubun-ubun)

Dari lengkung bentuk dahi dapat dihitung koefisien transformasi Fourier dan transformasi Wavelet

Dari sampel laki2 dan perempuan dapat ditentukan aturan keputusan berdasarkan analisis diskriminan, sehingga jenis kelamin dapat ditentukan berdasarkan bentuk dahi tengkorak manusia

Eksperimen menunjukkan penggunaan transformasi Wavelet menghasilkan tingkat pengenalan yang lebih baik dari transformasi Fourier

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 20

Aplikasi Kedokteran (Biomedik)

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 21

Thorax X-Ray Standard Landmarks Thorax Tissue

Aplikasi Penginderaan Jarak Jauh

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 22

Urut kiri ke kanan atas ke bawah:

Citra Optik; Klasifikasi Optik; Fusi Joint Prob.; Citra Radar; Klasifikasi Radar; Fusi High Rank.

Aplikasi Penginderaan Jarak Jauh

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 23

Urut kiri ke kanan atas ke bawah:

Citra Optik; Klasifikasi Optik; Citra Hasil Mosaik; Citra Radar; Klasifikasi Radar; Citra Hasil Fusi.

Aplikasi Pengenalan Karakter

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 24

Huruf A hasil scanning Huruf A setelah ‘thinning’

Human Biometrics & Features

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 25

Citra Wajah Citra Sidik Jari

SUMMARY1. Mata Kuliah Pengolahan Citra Digital

memberikan pemahaman tentang manfaat pengolahan citra pada berbagai aplikasi.

2. Teknik Pengolahan Citra Digital digunakan dalam dapat digunakan dalam bidang krimininalitas, Kedokteran, dsb

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 26

SUMMARYPengolahan Citra Digital bersifat multidisiplin ilmu antara

lain komputer grafik, kecerdasan buatan dan komputer vision.

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 27

REFERENSI1. Rafael C. Gonzales dan Richard E. Woods, Digital

Image Processing, Edisi 2, Prentice Hall, 20022. Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods dan Steven

L. Eddins, Digital Image Processing using Mathlab, Prentice Hall, 2003

3. Achmad Balza, Firdausy Kartika. Teknik Pengolahan Citra Digital dengan Delphi. Ardi Publishing.Yogyakarta.2005.

19/04/23 PERTEMUAN KE-1 28

Representasi dalam File Ada bermacam format representasi citra dalam file, seperti bmp,

tif, jpg, dan sebagainya. Format BMP merupakan format yang kurang efisien, karena

semua informasi angka dalam baris disimpan semua. Misalkan ukuran header adalah H byte, ukuran citra 100x100 byte monokrom, maka ukuran file bmp tersebut adalah : H + data citra = H + 10000 Byte

Bagian data citra (10000 byte) sebenarnya bisa dikompresi agar ukuran file tidak terlalu besar. Salah satu cara kompresi adalah dengan terlebih dahulu mentransformasikan citra ke ruang yang berbeda (contoh: format file JPEG)

Topik ini lebih lanjut akan kita bahas di bahasan tentang Transformasi

29

Kaitannya dengan frekuensi?Citra ambil 1 baris plot (sumbu x: posisi piksel

dalam baris, sumbu y: intensitas keabuan/warna)

30

Columns 1-9 : 71 70 70 70 73 77 81 83 73 ……………………..Columns 307-315: 92 93 84 93 96 79 121 218 232Columns 316-324: 233 74 0 11 24 14 14 13 11……………………..Columns 397 through 400 : 24 8 13 15

Kaitannya dengan Frekuensi?

Frekuensi dapat dilihat perbaris dan perkolom atau perbidang

31