Representasi citra

1. Pertemuan 2 Representasi citra

2. SIFAT CITRA • Citra yang terlihat merupakan cahaya yang direfleksikan dari sebuah obyek. Sumber cahaya menerangi obyek, obyek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut dan pantulan cahaya ditangkap oleh alat-alat optik misal mata manusia, kamera, scanner, sensor satelit dsb kemudian direkam • Citra sebagai keluaran dari suatu sistem dapat bersifat : 1. Optik berupa foto 2. Analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televisi. 3. Digital yang dapat langsung disimpan pada media penyimpan magnetik.

3. PENGELOMPOKAN CITRA • Citra Tampak contoh : foto, gambar, lukisan, display di layar monitor/televisi, hologram, dll • Citra Tidak Tampak contoh : data foto/gambar dalam file, citra yang direpresentasikan dalam fungsi matematis.

4. CITRA DIGITAL • Citra digital adalah citra yang disimpan dalam format digital (dalam bentuk file). • Hanya citra digital yang dapat diolah menggunakan komputer. • Jenis citra lain jika akan diolah dengan komputer harus diubah dulu menjadi citra digital.

5. ISTILAH CITRA • Pencitraan (Imaging) adalah kegiatan mengubah informasi dari citra tampak/ citra non digital menjadi citra digital. Beberapa alat yang dapat digunaka untuk pencitraan adalah : scanner, kamera digital, kamera sinar-x/sinar infra merah dll. • Pengolahan Citra adalah kegiatan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasikan oleh manusia/mesin (komputer). Input adalah citra dan keluarannya adalah citra dengan kualitas lebih baik

6. Analisis Citra adalah kegiatan menganalisis citra sehingga menghasilkan informasi untuk menetapkan keputusan

7. GRAFIKA KOMPUTER • adalah proses untuk menciptakan suatu gambar berdasarkan deskripsi obyek maupun latar belakang yang terkandung pada gambar tersebut. • Merupakan teknik untuk membuat gambar obyek sesuai dengan obyek tersebut di alam nyata (realism). • Bertujuan untuk menghasilkan gambar/citra (grafik/picture) dengan primitif-primitif geometri seperti garis, lingkaran, dsb.

8. Primitif-primitif geometri tersebut memerlukan data deskriptif untuk melukis elemen-elemen gambar. • Data deskriptif : koordinat titik, panjang garis, jari-jari lingkaran, tebal garis, warna dsb. • Grafika komputer berperan dalam visualisasi dan virtual reality.

9. PENGOLAHAN CITRA Operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan pada citra bila : • Perbaikan atau memodifikasi citra dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan citra/ menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra (image enhancement). Contoh : perbaikan kontras gelap/terang, perbaikan tepian obyek, penajaman, pemberian warna semu, dll.

10. Adanya cacat pada citra sehingga perlu dihilangkan/diminimumkan (image restoration). Contoh : penghilangan kesamaran (deblurring); citra tampak kabur karena pengaturan fokus lensa tidak tepat/kamera goyang, penghilangan noise. • Elemen dalam citra perlu dikelompokkan, dicocokkan atau diukur (image segmentation). Operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola.

11. Diperlukan ekstraksi ciri-ciri tertentu yang dimiliki citra untuk membantu dalam pengidentifikasian obyek (image analysis). Proses segmentasi kadangkala diperlukan untuk melokalisasi obyek yang diinginkan dari sekelilingnya. Contoh : pendeteksian tepi obyek. • Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain (image reconstruction). Contoh : beberapa foto rontgen digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh

12. Citra perlu dimampatkan (image compression). Contoh : suatu file citra berbentuk bmp berukuran 258 kb dimampatkan dengan metode JPEG menjadi berukuran 49 kb. • Menyembunyikan data rahasia (berupa teks/citra) pada citra sehingga keberadaan data rahasia tersebut tidak diketahui orang (steganografi & watermarking)

13. PENGENALAN POLA • adalah mengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh mesin (komputer). • tujuan pengelompokkan adalah untuk mengenali suatu obyek dalam citra. • Manusia bisa mengenali obyek yang dilihatnya karena otak manusia telah belajar mengklasifikasikan obyek-obyek di alam sehingga mampu membedakan suatu obyek dengan obyek lainnya. Kemampuan sistem visual manusia yang coba ditiru oleh mesin.

14. Komputer menerima masukan berupa citra obyek yang akan diidentifikasikan, memproses citra tersebut dan memberikan keluaran berupa informasi/ deskripsi obyek di dalam citra.

15. COMPUTER VISION • Computer vision merupakan proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra, pengenalan dan membuat keputusan. • Citra vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (human vision). • Manusia melihat dengan obyek dengan indera penglihatan (mata), lalu citra obyek diteruskan ke otak untuk diinterpretasi sehingga manusia mengerti obyek apa yang tampak dalam pandangan mata. Hasil interpretasikan ini digunakan untuk pengambilan keputusan.

16. Proses-proses dalam computer vision : - memperoleh atau mengakuisisi citra digital. - operasi pengolahan citra. - menganalisis dan menginterpretasikan citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu mis : memandu robot, mengontrol peralatan dll. • Pengolahan citra merupakan proses awal pada computer vision, pengenalan pola merupakan proses untuk menginterpretasikan citra.

17. SISTEM PEREKAMAN CITRA • Citra yang diperoleh tergantung : - karakteristik dari obyek yang direkam. - kondisi variabel dari sistem perekaman • Citra merupakan gambaran tentang karakteristik suatu obyek menurut kondisi variabel tertentu. Contoh : bandingkan hasil foto manusia dengan kamera/sensor optik dan dengan sensor sinar X (kondisi variabel sistem berbeda) bandingkan hasil foto pemandangan di tepi laut dan di daerah pegunungan (karakteristik obyek berbeda)

18. SENSOR PASIF • Sistem sensor yang merekam data obyek tanpa mengirimkan energi, sumber energi bisa dalam bentuk sinar matahari, sinar lampu, dsb. Contoh : sensor opti dari kamera foto, sensor optik pada sistem indera.

19. SENSOR AKTIF • Sistem sensor yang merekam data obyek mengirimkan dan menerima pantulan dari energi yang dikirim ke arah obyek, energi yang dikirim bisa berupa gelombang pendek, sinar X, dsb. Contoh : Sensor rontgen untuk foto thorax, sensor gelombang pendek pada sistem radar, sensor ultrasound pada sistem USG.

20. MACAM KOORDINAT SISTEM • Koordinat Cartesian

21. Koordinat Pixel = koordinat tampilan di layar monitor

22. Koordinat Matriks (y = baris, x = kolom)

23. CITRA DIGITAL • 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 adalah citra f(x,y) dimana dilakukan dikritisasi koordinat spasial (sampling) dan dikritisasi tingkat kecemerlangannya/ keabuan (kuantisasi)

24. Citra digital merupakan suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar/pixel/ picture element (pels)) menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut. • Citra digital dinyatakan dengan matriks NXM N = jumlah baris 0≤ y ≤ N – 1 M = jumlah kolom 0 ≤ x ≤ M – 1

25. L = maksimal warna intensitas (derajat keabuan/gray level) 0 ≤ f(x,y) ≤ L - 1

27. FORMAT CITRA • Citra digital biasanya berbentuk persegi panjang, secara visualisasi dimensi ukurannya dinyatakan sebagai lebar x tinggi. • Ukurannya dinyatakan dalam titik atau pixel (picture element). • Ukurannya dapat pula dinyatakan dalam satuan panjang (mm atau inci = inch). • Resolusi = banyaknya titik untuk setiap satuan panjang (dot per inch). • Makin besar resolusi makin banyak titik yang terkandung dalam citra sehingga menjadi lebih halus dalam visualisasinya

28. RESOLUSI CITRA • Resolusi spasial dan resolusi kecemerlangan, berpengaruh pada besarnya infomasi citra yang hilang. • Resolusi spasial = halus/kasarnya pembagian kisi-kisi baris dan kolom. • Transformasi citra kontinu ke citra digital disebut digitalisasi (sampling). • Misal hasil digitalisasi dengan jumlah baris 256 dan jumlah kolom 256 maka disebut resolusi spasial 256 x 256.

29. Resolusi kecemerlangan (intensitas/brightness) adalah halus/kasarnya pembagian tingkat kecemerlangan. • Transformasi data analog yang bersifat kontinu ke daerah intensitas diskrit disebut kuantisasi. • Bila intensitas pixel berkisar antara 0 dan 255 maka resolusi kecemerlangan citra adalah 256.

30. REPRESENTASI CITRA DALAM FILE • Misal representasi sebuah lukisan dengan palet dan kanvas. • Palet dalam citra diibaratkan sebagai kumpulan warna yang dapat membentuk citra (= palet berisi warna cat air). • Setiap warna berbeda dalam palet diberi nomor (angka). • Contoh palet citra monokrom (putih-abu, abu-hitam).

31. Kanvas pada citra berupa sebuah matriks dimana setiap elemen dari matriks tersebut bisa kita isikan dengan salah satu warna dari palet. • Sebuah file citra dalam komputer hanya perlu menyimpan angka-angka yang merepresentasikan sebuah warna. Sebuah citra direpresentasikan dalam sebuah matriks yang berisi angka-angka