TUGAS PENGOLAHAN CITRA
Oleh:
Nama : ZULFAHMI
LUTFI
KATA
PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa,
yang telah berkenan memberi petunjuk dan kekuatan kepada penulis sehingga makalah,
“Pengolahan Citra” ini dapat diselesaikan.
Makalah ini disusun dan dibuat bertujuan agar dapat menambah
pengetahuan dan wawasan penulis dalam mengolah suatu citra dan juga sebagai
salah satu tugas dari mata kuilah Pengolahan Citra.
Makalah ini sangatlah jauh dari kesempurnaan, untuk itu
sebagai penulis saya mohon kritik dan saran yang membangun untuk menjadi lebih
baik di hari esok.
Penulis
Bab
I
PENDAHULUAN
a.
Latar
Belakang Masalah
Pada
zaman sekarang teknologi semakin berkembang dan lebih menarik buat semua orang
dalam menggunakanya.teknologi semakin menarik karena adanya multimedia yang
membuat sebuah teknologi yang dulunya disajikan hanya berupa sebuah teks, namun
sekarang sudah berupa gambar,music,video dan lain lain.
diera
teknologi informasi sekarang, multimedia sangat berperan penting dalam
perkembangan teknologi.contohnya sebuah HP dalam mengirimkan sebuah pesan
kepenarima,dulunya hanya berupa teks saja,namun sekarang bisa menggunakan
gambar dan video.
b.
Maksud
dan tujuan
Tujuan
dari makalah ini untuk memenuhi tugas matakuliah pengolahan citra,juga untuk
menambah pengetahuan bagi penulis pada matakuliah Pengilahan citra,dan semoga
bisa bermanfaat bagi pembaca.
Bab
II
PEMBAHASAN
A. Penagantar Pengolahan
Citra
Pengolahan citra adalah salah satu cabang dari ilmu informatika. Pengolahan citra berkutat pada usaha untuk
melakukan transformasi suatu citra/gambar menjadi citra lain dengan menggunakan
teknik tertentu. Pengolahan citra merupakan bidang
yang bersifat multidisiplin, yang terdiri dari banyak aspek, antara lain
fisika, elektronika, matematika, seni dan teknologi komputer. Pengolahan citra (image
processing) memiliki hubungan yang sangat erat dengan disiplin ilmu yang
lain. jika sebuah ilmu disiplin ilmu dinyatakan dengan bentuk proses suatu
input menjadi output, maka pengolahan citra memiliki input berupa citra serta
output juga berupa citra.
a)
Citra
Citra
adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda.
Citra dapat dikelompokan menjadi citra tampak (foto, lukisan dll) dan citra tak
tampak (citra ). Diantara jenis-jenis citra tersebut, hanya citra yang dapat diolah menggunakan komputer.
Setiap citra mempunyai beberapa
karakteristik, antara lain ukuran citra, resolusi, dan format nilainya. Umumnya
citra berbentuk persegi panjang yang
memiliki lebar dan tinggi tertentu.
Citra ke
dalam bentuk piksel
Ukuran
ini biasanya dinyatakan dalam banyaknya titik atau piksel, sehingga ukuran
citra selalu bernilai bulat. Ukuran citra dapat juga dinyatakan secara fisik
dalam satuan panjang. Dalam hal ini tentu saja harus ada hubungan antara ukuran
titik penyusunan citra dengan satuan panjang. Hal tersebut dinyatakan dengan
resolusi yang merupakan ukuran banyaknya titik untuk setiap satuan panjang.
Biasanya satuan yang digunakan adalah dpi. Makin besar resolusi makin banyak
titik yang terkandung dalam citra dengan ukuran fisik yang sama, sehingga hal
ini memberikan efek pemampatan citra menjadi semakin halus.
Pengelompokan
jenis-jenis citra
Karena berbentuk data numeris, maka citra digital dapat diolah dengan komputer. Dalam bidang computer
vision, secara umum proses yang terjadi seperti terlihat di atas. Suatu
citra digital melalui
pengolahan citra digital (image
processing) menghasilkan citra digital yang baru, termasuk di dalamnya adalah perbaikan
citra (image restoration) dan peningkatan kualitas citra (image
enhancement). Sedangkan analisis citra digital (image analysis) menghasilkan suatu keputusan
atau suatu data, termasuk di dalamnya adalah pengenalan pola (pattern recognition).
Sampling
adalah proses untuk menentukan warna pada piksel tertentu pada citra dari
sebuah gambar yang kontinu.Pada proses sampling biasanya dicari warna
rata-rata dari gambar analog yang kemudian dibulatkan.Proses sampling sering
juga disebut proses digitisasi.
Dalam proses sampling, Ada kalanya, warna rata-rata yang didapat di
relasikan ke level warna tertentu. Contohnya apabila dalam citra hanya terdapat
16 tingkatan warna abu-abu, maka nilai rata-rata yang didapat dari proses
sampling harus diasosiasikan ke 16 tingkatan tersebut. Proses mengasosiasikan
warna rata-rata dengan tingkatan warna tertentu disebut dengan kuantisasi.
Derau (Noise) adalah gambar atau piksel yang mengganggu
kualitas citra. Derau dapat disebabkan oleh gangguan fisis(optik) pada alat
akuisisi maupun secara disengaja akibat proses pengolahan yang tidak sesuai.
Contohnya adalah bintik hitam atau putih yang muncul secara acak yang tidak
diinginkan di dalam citra. bintik acak ini disebut dengan derau salt &
pepper.
b) Definisi Pengolahan Citra
Meskipun sebuah citra kaya informasi, namun seringkali citra
yang kita miliki mengalami penurunan mutu (degradasi), misalnya mengandung
cacat atau derau (noise), warnanya terlalu kontras, kurang tajam, kabur
(blurring), dan sebagainya. Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit
diinterpretasi karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut menjadi
berkurang.
Agar citra yang mengalami gangguan mudah diinterpretasi
(baik oleh manusia maupun mesin), maka citra tersebut perlu dimanipulasi
menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik. Bidang studi yang menyangkut
hal ini adalah pengolahan citra (image processing).Pengolahan citra adalah
pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra yang
kualitasnya lebih baik.Umumnya, operasi-operasi pada pengolahan citra
diterapkan pada citra bila:
1. perbaikan atau memodifikasi citra
perlu dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek
informasi yang terkandung di dalam citra,
2. elemen di dalam citra perlu
dikelompokkan, dicocokkan, atau diukur,
3. sebagian citra perlu digabung dengan
bagian citra yang lain.
Operasi yang dilakukan untuk
mentransformasikan suatu citra menjadi citra lain dapat dikategorikan
berdasarkan tujuan transformasi maupun cakupan operasi yang dilakukan terhadap
citra.
Berdasarkan tujuan transformasi operasi pengolahan citra
dikategorikan sebagai berikut :
· Peningkatan
Kualitas Citra (Image Enhancement) Operasi peningkatan kualitas citra
bertujuan untuk meningkatkan fitur tertentu pada citra.
· Pemulihan
Citra (Image Restoration)
Operasi pemulihan citra bertujuan untuk mengembalikan
kondisi citra pada kondisi yang diketahui sebelumnya akibat adanya pengganggu
yang menyebabkan penurunan kualitas citra.
Berdasarkan cakupan operasi yang
dilakukan terhadap citra, Operasi pengolahan citra dikategorikan sebagai
berikut :
- Operasi titik, yaitu operasi yang dilakukan terhadap
setiap piksel pada citra yang keluarannya hanya ditentukan oleh nilai
piksel itu sendiri.
- Operasi area, yaitu operasi yang dilakukan terhadap
setiap piksel pada citra yang keluarannya dipengaruhi oleh piksel tersebut
dan piksel lainnya dalam suatu daerah tertentu. Salah satu contoh dari
operasi berbasis area adalah operasi ketetanggaan yang nilai keluaran dari
operasi tersebut ditentukan oleh nilai piksel-piksel yang memiliki
hubungan ketetanggaan dengan piksel yang sedang diolah.
- Operasi global, yaitu operasi yang dilakukan tehadap
setiap piksel pada citra yang keluarannya ditentukan oleh keseluruhan
piksel yang membentuk citra.
Operasi-operasi yang dilakukan
didalam pengolahan citra dapat diklasifikasikan dalam beberapa jenis sebagai
berikut :
1. Perbaikan citra (image restoration)
2. Perbaikan kualitas citra (image
enhancement)
3. Pemampatan citra (image compression)
4. Segmentasi Citra (Image
Segmentation)
5. Analisis Citra (Image Analysis)
6. Rekonstruksi citra (image
reconstruction
B.
Pengolahan Citra Digital (PCD)
Pengolahan Citra Digital adalah pemrosesan citra digital
dengan menggunakan komputer digital.
Tipe
pemrosesan komputer :
- Pemrosesan Level Rendah (Low
Level Process) : terdapat operasi primitif, seperti pemrosesan
citra untuk mengurangi noise, perbaikan kontras, dan penajaman
gambar. Ciri-ciri : input dan output sama-sama citra.
- Pemrosesan Level Menengah (Mid
Level Process) : terdapat task, seperti segmentasi (pembagian
citra menjadi region-region / objek-objek), mendeskripsikan objek-objek
untuk mengubahnya menjadi bentuk yang sesuai untuk pemrosesan komputer,
dan klasifikasi (mengenali objek-objek tertentu). Ciri-ciri : input berupa
citra, output berupa atribut-atribut yang diekstrak dari citra (contoh :
garis, kontur)
- Pemrosesan Level Tinggi (High
Level Process) : termasuk menjadikan objek-objek yang sudah dikenali
menjadi lebih berguna, berkaitan dengan aplikasi, serta melakukan
fungsi-fungsi kognitif yang diasosiasikan dengan vision.
Contoh
penerapan PCD dan computer vision :
- Absensi pegawai dengan sidik
jari
- Program untuk mengenali wajah
seseorang
- Sistem temu kembali citra
berdasarkan isinya, contoh : dengan memasukkan keyword gunung akan
muncul citra-citra yang ada gunung
- Mendeteksi garis putih supaya
robot dapat berjalan di atasnya
- Lampu lalu lintas otomatis
dengan kamera untuk mendeteksi kepadatan
- Palang kereta otomatis
- Mendeteksi keropos tulang dari
citra kerangka manusia
Image
sampling
dan quantization : output sensor biasanya berupa gelombang voltase kontinyu.
Untuk membuat citra digital harus mengubah data kontinyu menjadi bentuk
digital.
- Sampling : melakukan digitisasi
terhadap nilai koordinat (x,y)
- Quantization : melakukan digitisasi
terhadap nilai amplitudo f
C. Teks, Gambar &
Grafik
a)
Teks
Teks adalah data dalam bentuk karakter.Teks dalam hal ini adalah
kode ASCII (American Standard Code
for
Information Interchange) dan ASCII extension
seperti UNICODE murni. Tiap-tiap karakter direpresentasikan oleh 7 bit “binary
digit” (desimal = 0-127).
Jenis-jenis teks:
1. Plain Text (Unformatted Text)
2. Formatted Text (Rich Text Format)
3. Hypertext
b)
Gambar (Image)
Gambar (image) merupakan suatu representasi spatial dari suatu
obyek, dalam pandangan 2D atau 3D.Gambar digital merupakan suatu fungsi dengan
nilai-nilai yang berupa intensitas
cahaya pada tiap-tiap titik pada bidang yang telah diquantisasikan
(diambil sampelnya pada interval diskrit).
Format File Gambar :
- Bitmap (.BMP)
- Joint Photographic Expert Group (.JPEG/JPG)
- Graphics Interchange Format (.GIF)
- Portable Network Graphics (.PNG)
c)
Grafik (Graphics)
. Ada 2 jenis grafik:
1. Raster: dimana setiap pixel
didefinisikan secara terpisah.
2. Vector: dimana formula matematika
digunakan untuk menggambar graphics rimitives (garis, kotak, lingkaran,elips,
dll) dan menggunakan attributnya
D. Aplikasi Pengolahan
Citra Dan Pengenalan Pola
Pengolahan citra mempunyai aplikasi yang sangat luas dalam
berbagai bidang kehidupan. Di bawah ini disebutkan beberapa aplikasi dalam
beberapa bidang [MEN89].
1. Bidang perdagangan
(a) Pembacaan kode barang (bar code) yang
tertera pada barang (umum digunakan 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 USG
4. Bidang biologi
Pengenalan
jenis kromosom melalui gambar mikroskopik
5. Komunikasi data
Pemampatan
citra yang ditransmisi.
6. Hiburan
Pemampatan
video (MPEG)
7. Robotika
Visualy-guided
autonomous navigation
8. Pemetaan
Klasifikasi
penggunaan tanah melalui foto udara/LANDSAT
9. Geologi
Mengenali
jenis batu-batuan melalui foto udara/LANDSAT
10. Hukum
(a) Pengenalan sidik jari
(b) Pengenalan foto narapidana.
Cara
kerja pada matlab :
·
Buka
aplikasi Matlab
·
Setelah
muncul tampilan seperti di bawah ini pilih new M-file
·
Setelah
muncul jendela editor, ketikkan source code programnya.
·
Setelah source code di ketik,
sekarang jalankan program tsb dengan mengklik tombol run pada toolbar
ü
Hasil
yang di peroleh
·
gambar
awal ‘chip_gaussian’
·
menggunakan Gaussian
filtered
· menggunakan LoG
(Laplacian of Gaussian)
·
menggunakan Highboost Filtering
§ gambar awal ‘chip_salt_pepper’
§ menggunakan
Gaussian filtered
§
menggunakan
LoG (Laplacian of Gaussian)
§ menggunakan
Highboost
Filtering
ü karnel
yang di gunakan
Bab III
PENUTUP
a.
Kesimpulan
Dari uraian diatas dapat kita simpulkan bahwa multimedia
tidak terlepas dari kehidupan kita sehari-hari. Banyak manfaat yang kita
peroleh dengan adanya multimedia dalam pengiriman data dan informasi. Salah
satu bentuk dari informasi multimedia adalah dalam bentuk gambar. Dengan gambar
kita dapat mengambil banyak sekali informasi yang bisa disampaikan.
b.
Saran dan Kritik
Dalam penulisan makalah ini jauh
dari kata sempurna. Oleh karena itu penulis mengharapkan saran dan kritik yang
membangun dari para pembaca untuk meningkatkan kualitas dari isi makalah ini
dikemudian hari.
DAFTAR PUSTAKA
Anda sedang membaca artikel berjudul 
nice share
BalasHapusditunggu posting menarik lainnya mengenai pengolahan citra
terima kasih