PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 1 Referensi Gonzalez Rafael

PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL 1

Referensi • Gonzalez, Rafael C. , and Woods, Richard E. , 1993, “Digital Image Processing”, Addison-Wesley Publishing Company, Inc. • Sid-Ahmed, Maher A, 1995, “Image Processing : Theory, Algoritms and Architectures”, Mc. Graw Hill. Inc. • Schalkoff, Robert J. , 1992, “Digital Image Processing and Computer Vision”, John Wiley & Son, New York • Abdul Kadir dan Adhi Susanto, “Pengolahan Citra Digital: Teori dan Aplikasi”. Penerbit Andi. Yogyakarta. • T. Sutoyo dkk. , 2009, “Teori Pengolahan Citra Digital”, Andi & UDINUS, Yogyakarta. • Usman Ahmad, 2005, “Pengolahan Citra Digital Dan Teknik Pemrogramannya”, Graha Ilmu, Yogyakarta. • Balza Achmad dan Kartika Firdausy, 2005, “Teknik Pengolahan Citra Digital Menggunakan Delphi”, Ardi Publishing, Yogyakarta. 2

Pengantar Tiga bidang yang berkaitan dengan Pemrosesan Citra Digital 1950 : Image Processing 1970 : Computer Graphics 1960 : Pattern Rocognition 1960 : Artificial Intelligence 1970 : Computer Vision 3

Dimana kita? Display/Printing? Computer Vision? Imaging? Digital Image Processing Computer Graphics? Biological Vision? 4

Apa yang bisa kita lakukan ? Image Processing/ Manipulation Digital Image Processing Image Analysis/ Interpretation Image Coding/ Communication 5

Terminologi Level Pengolahan Citra IMAGE PROCESSING IMAGE ANALYSIS IMAGE MEASUREMENTS IMAGE UNDERSTANDING IMAGE SYMBOLIC DESCRIPTION COMPUTER GRAPHICS SYMBOLIC DESCRIPTION IMAGE 6

Application of Digital Image Processing (DIP); – Astronomy – Radiologi – Ultrasonic Imaging – Microscopy – Remote Sensing – Meteorology – Seismology – Radar – Internet – Autonomous Navigation – Etc. (a) CT Scan (Sumber: http: //www. dxhealthcorp. com) (b) Contoh hasil CT Scan (Sumber: http: //www. thirdage. com/) 7

IMAGE PROCESSING vs. COMPUTER VISION • Image Processing – Research area within electrical engineering/signal processing – Focus on syntax, low level features image • Computer Vision – Research area within computer science/artificial intelligence – Focus on semantics, symbolic or geometric descriptions image Faces People Chairs etc. 8

IMAGE PROCESSING DENOISE 9

Image Processing: Image Enhancement Enhance From [Gonzalez & Woods] 10

Computer Vision IMAGE Garage Bushes Roof Side Grass House Sky Tree 1 Roof Side 1 Side 2 Tree 2 (Ballard, 1992) 11

Visi Komputer (Computer Vision) • Visi Komputer (Computer Vision) merupakan proses menyusun deskripsi tentang obyek yang terkandung pada suatu gambar atau mengenali obyek yang ada pada gambar, Word and Vowel Recognition, Object Structure; • Pengenalan Pola (Pattern Recognition): Speaker Recognition, Segmentation and Classification; • Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence): Speech Understanding, What is illustrated by this image. 12

IMAGE PROCESSING vs. COMPUTER GRAPHIPS Pengolahan Citra; • Memperbaiki kwalitas gambar, dilihat dari aspek radiometrik (peningkatan kontras, transformasi warna, restorasi citra) dan dari aspek geometrik (rotasi, translasi, skala, transformasi geometrik); • Melakukan pemilihan citra ciri (feature images) yang optimal untuk tujuan analisis; • Melakukan proses penarikan informasi atau deskripsi obyek atau pengenalan obyek yang terkandung pada citra; • Melakukan kompresi atau reduksi data untuk tujuan penyimpanan data, transmisi data, dan waktu proses data. 13

Grafika Komputer; • Merupakan 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 (realisme). 14

CITRA DIGITAL • Citra merupakan suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek atau benda. Citra sebagai keluaran dari sistem perekaman data objek, dapat bersifat optik (foto), sinyal analog (video) maupun data digital yang tersimpan pada sebuah media. • Citra Analog merupakan data citra yang bersifat kontinu seperti gambar bergerak atau video yang terekam dalam pita kaset. Citra analog perlu dikonversi ke Citra Digital terlebih dahulu agar dapat diolah lebih lanjut dengan komputer. • Citra Digital merupakan data citra yang merepresentasikan besar intensitas warna dan/atau keabuan tiap piksel penyusun citra dalam besaran digital biner (0/1) 15

CITRA DIGITAL • Pencitraan (Imaging) merupakan proses untuk mentransformasikan data citra analog menjadi data citra digital (digitalisasi citra). Peralatan yang dapat digunakan untuk pencitraan; – Kamera digital – Kamera konvensional dan konverter analog to digital – Scanner, CCTV dll. • Istilah pengolahan citra digital menyatakan “pemrosesan gambar berdimensi-dua melalui komputer digital” (Jain, 1989). • Menurut Efford (2000), pengolahan citra adalah istilah umum untuk berbagai teknik yang keberadaannya untuk memanipulasi dan memodifikasi citra dengan berbagai cara 16

CITRA DIGITAL • Terdapat dua hal yang dilakukan dalam proses digitalisasi citra yaitu (1) mempartisi citra dalam dimensi x kolom dan y baris (Sampling); serta (2) menentukan besar intensitas yang terdapat pada setiap piksel pembentuk citra (Kuantisasi) yang menghasilkan sebuah resolusi citra. • Sampling merupakan proses transformasi citra analog (kontinu) menjadi citra digital dengan cara membagi citra analog (kontinu) menjadi x kolom dan y baris, sehingga menjadi citra diskrit. Dimana tidak semua bagian dari data citra analog terekam menjadi data citra digital (ada yang hilang). • Kuantisasi merupakan proses transformasi intensitas cahaya dari setiap bagian citra yang bersifat kontinu (analog) ke daerah intensitas yang bersifat diskrit. Kuantisasi diperlukan untuk menyatakan besaran gradasi warna yang dibutuhkan untuk mencitrakan sebuah objek. 17

CITRA DIGITAL Sampling Kuantisasi Sampling menunjukkan banyaknya pixel (blok) untuk mendefinisikan suatu gambar Kuantisasi menunjukkan banyaknya derajat nilai pada setiap pixel (menunjukkan jumlah bit pada gambar digital b/w dengan 1 bit, grayscale dengan 8 bit, true color dengan 24 bit 18

CITRA DIGITAL • • • Resolusi Spasial merupakan ukuran halus atau kasarnya pembagian kisi-kisi kolom dan baris saat proses Sampling. Resolusi Spasial digunakan untuk menentukan jumlah piksel per satuan panjang, biasanya dengan satuan dpi (dot per inch) yang sangat berpengaruh pada detil dan perhitungan gambarnya. Contoh: citra dengan resolusi 50 dpi yang artinya setiap 1 inch terdiri dari 50 piksel, dan bila luas citra 1 inch 2 berarti citra tersebut terdiri dari 50 x 50 piksel. Bila ukurannya diperbesar (zooming) menjadi 10 x 10 inch (100 inch 2), maka jumlah pikselnya tetap 50 x 50, tetapi resolusinya berubah menjadi 50: 10 = 5 dpi. Resolusi Intensitas Kecemerlangan (Brightness) disebut juga sebagai Resolusi Kedalaman Warna (Bit Depth) merupakan ukuran halus atau kasarnya pembagian tingkat gradasi warna saat proses Kuantisasi. 1 Bit Depth 2 kemungkinan warna (21); dan 8 Bit Depth 256 kemungkinan warna (28); Setiap citra digital memiliki karakteristik dasar berupa ukuran citra, resolusi dan format citra 19

CITRA DIGITAL • • Pengolahan Citra Digital merupakan proses yang diterapkan pada suatu citra digital untuk menghasilkan citra digital yang baru. Proses yang dilakukan dapat berupa perbaikan citra (image restoration) maupun proses peningkatan kualitas citra (image enhancement). Operasi Pengolahan Citra Digital – Operasi titik merupakan operasi yang mengolah setiap titik secara tidak gayut (bergantung) terhadap titik-titik lainnya – Operasi global merupakan operasi yang memodifikasi nilai setiap titik berdasarkan nilai/karakteristik global keseluruhan titik pembentuk citra (biasanya berupa sifat statistik) – Operasi temporal/berbasis bingkai merupakan operasi untuk memodifikasi sebuah citra dengan mengkombinasikan dengan citra lainnya – Operasi geometri merupakan operasi untuk merubah bentuk, ukuran atau orientasi citra secara geometris – Operasi banyak titik bertetangga/bersebelahan merupakan operasi untuk merubah nilai sebuah titik dengan melibatkan nilai dari titik-titik disebelahnya – Operasi morfologi merupakan operasi yang dapat membentuk struktur objek dalam citra untuk keperluan segmentasi. 20

Metodologi Pengolahan Citra • • • Pembentukan Citra (Data Acquisition): Menentukan data yang diperlukan dan memilih metode perekaman citra dijital. Pengolahan Citra Tingkat Awal (Image Preprocessing): Meningkatkan kontras, menghilangkan gangguan geometrik / radiometrik, menentukan bagian citra yang akan diobservasi. Segmentasi Citra (Image Segmentation) dan Deteksi Sisi (Edge Detection): Melakukan partisi citra menjadi wilayah-wilayah obyek (internal properties) atau menentukan garis batas wilayah obyek (external shape characteristics). Seleksi dan Ekstraksi Ciri (Feature Extraction and Selection): Seleksi ciri memilih informasi kwantitatif dari ciri yang ada, yang dapat membedakan kelas-kelas obyek secara baik. Ekstraksi ciri mengukur besaran kwantitatif ciri setiap piksel Interpretasi Citra (Image Interpretation): Memberikan arti pada obyek yang sudah berhasil dikenali (dari citra klasifikasi biomedik dapat dilihat adanya penyakit tumor) Penyusunan Basis Pengetahuan: Basis pengetahuan ini digunakan sebagai referensi pada proses template matching / object recognition. 21

Intermediate Level Processing Segmentation Representation And Description Recognition And Interpretation Preprocessing Problem Domain Knowledge Base Result Image Acquisition Low Level Processing High Level Processing 22

Digital Image Acquisition Process 23

Matrix Representation Divide into 8 x 8 blocks H=256 W=256 From [Gonzalez & Woods] 24

Image Resolution 25

Image Resolution 26

Bitplanes Original 8 bits/pixel one 8 -bit byte Bitplane 7 Bitplane 6 Bitplane 5 From [Gonzalez & Woods] Bitplane 4 Bitplane 7 Bitplane 0 27

Image Analysis: Edge Detection From [Gonzalez & Woods] 28

Image Analysis: Face Detection From Prof. Xin Li 29

Image Analysis: Image Segmentation From Prof. Xin Li 30

Image Analysis: Image Matching Two deceivingly similar fingerprints of two different people From Prof. Xin Li 31