Pengolahan Citra Digital

Nama   : Juandi Syahputra Simatupang

NIM    : 140121187

Prody  : TI –VII – Reguler Sore

M.K     : Pengolahan Citra

                                               

1.      Pendeteksian tepi dengan berbagai operator yaitu :

-          Terdapat beberapa teknik yang digunakan untuk mendeteksi tepi menggunakan beberapa operator, antara lain :

2.      a. Citra Digital

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

•      Citra digital adalah citra f(x,y) dimana dilakukan diskritisasi koordinat spasial (sampling) dan diskritisasi tingkat kecemerlangannya/keabuan(kwantisasi);

•      Citra digital merupakan suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar/ piksel/ pixel / picture element / pels) menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut.

b. Digitalisasi Citra

•      Ada2 proses digitalisasi yakni:

•      sampling merupakan proses pengambilan nilai diskrit koordinat ruang (x,y) dengan melewatkan citra melalui grid (celah)

•      Kuantisasi merupakan proses pengelompokkan nilai tingkat keabuan citra kontinu kedalam beberapa level atau merupakan proses membagi skala keabuan (0,L) menjadi G buah level yg dinyatakan dengan suatu harga bilangan bulat (integer),

Dinyatakan sebagai G = 2mG : derajat keabuan, m : bil bulat positif

•      Citra digital berukuran N x M dinyatakan dg matriksygberukuran N baris dan M kolom

•      Berarti penyimpanan untuk citra digital yg disampling dg N x M piksel dan dikuantisasi menjadi 2 ^m level derajat keabuannya membutuhkan memori N x M xm

c. Persamaan Citra Digital

3.      Metode Pemampatan Citra Digital(fractal image compression) adalah metode lossy compression yang relative baru. Metode ini mengeksploitasi kemiripan bagian-bagian di dalam citra dan menghitung transformasi yang memetakan bagian-bagian citra yang memiliki kemiripan tersebut.

4.      Pendeteksian tepi(Edge detection) yaitu: Analisis citra pada dasarnya terdiri dari tiga tahapan : ekstraksiciri (feature extraction), segmentasi, dan klasifikasi. Faktor kunci dalam mengekstraksi cirri adalah kemampuan mendeteksi keberadaan tepi (edge) dari objek di dalam citra. Setelah tepi objek diketahui, langkah lanjutnya dalam analisis citra adalah segmentasi, yaitu mereduksi citra menjadi objek atau region, misalnya memisahkan objek-objek yang berbeda dengan mengekstraksi batas-batas objek (boundary). Langkah terakhir dari analisis citra adalah klasifikasi, yaitu memetakan segmen-segmen yang berbeda kedalam kelas objek yang berbeda

Contoh jenis tepi adalah :

5.      a. Resolusi Citra

•      Menentukan seberapa dekat citra tsb dengan asal (kontinu). Dikenal: resolusi spasial dan resolusi kecemerlangan, berpengaruh pada besarnya informasi citra yang hilang.Transformasi data analog yang bersifat continue kedaerah intensitas diskrit disebut kwantisasi. Bila intensitas piksel berkisar antara 0 dan 255 resolusi kecemerlangan citra adalah 256.Resolusi spasial: halus/ kasarnya pembagian kisi-kisi baris dan kolom. Transformasi citra continue ke citra digital disebut digitisasi (sampling).  Hasil digitisasi dengan jumlah baris 256 dan jumlah kolom256 –resolusi spasial 256 x 256.Resolusi kecemerlangan (intensitas/ brightness):  halus/ kasarnya pembagian tingkat kecemerlangan.

b. Resolusi Spasial-Sampling terdiri dari Sampling Uniform dan Non-uniform

•      Sampling Uniform mempunyai spasi (interval) baris dan kolom yang sama pada seluruh area sebuah citra.  Proses sampling melalui celah yg berukuran sama.

•      Sampling Non-uniform bersif atadaptif tergantung karakteristik citra dan bertujuan untuk menghindari adanya informasi yang hilang. Daerah citra yang mengandung detil yang tinggi di-sampling secara lebih halus.

c. Kuantisasi Uniform, Non Uniform dan Tapered

•      Kuantisasi Uniform mempunyai interval pengelompokan tingkat keabuan yang sama (misal: intensitas1 s/d 10 diberinilai 1, intensitas11 s/d 20 diberi nilai2, dstnya).

•      Kuantisasi Non-uniform: Kuantisasi yang lebih halus diperlukan terutama pada bagian citra yang menggambarkan detil atau tekstur atau batas suatu wilayah obyek, dan kuantisasi yang lebih kasar diberlakukan pada wilayah yang sama pada bagian obyek.

•      Kuantisasi Tapered: bila ada daerah tingkat keabuan yang sering muncul sebaiknya di-kuantisasi secara lebih halus dan diluar batas daerah tersebut dapat lebih kasar(local stretching).

6.      Defenisi fractal

Fraktal adalah benda geometris yang kasar pada segala skala, dan terlihat dapat "dibagi bagi“ dengan cara yang radikal. Fraktal dikatakan memiliki detil yang tak hingga dan dapat memiliki struktur serupa diripada tingkat perbesaran yang berbeda.

7.      Pendekatan Region Based yaitu : Kekurangannya: belum tentu menghasilkan wilayah wilayah yang bersambungan

Prosedur:

-          Memerlukan criteria of uniformity (kriteria)

-          Memerlukanpenyebaran seeds ataudapatjugadenganpendekatan scan line

-          Dilakukan proses region growing.

Konsep Dasar Region Based

Contoh :

8.      a. Histogram Citra

Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran nilai-nilai intensitas pixel dari suatu citra atau bagian tertentu di dalam citra. Dari sebuah histogram dapat diketahui frekuensi kemunculan nisbi (relative) dari intensitas pada citra tersebut. Histogram juga dapat menunjukkan banyak hal tentang kecerahan (brightness) dankontas (contrast) dari sebuah gambar. Histogram adalah alat bantu yang berharga dalam pekerjaan pengolahan citra baik secara kualitatif maupun kuantitatif.

b. Algoritma Histogram

•      Citra masukan mempunyai 256 derajat keabuan yang nilai-nilainya dari 0 sampai 255. Intensitas pixel disimpan di dalam Image[0..N-1][0..M-1], sedangkan histogram disimpan di dalam tabelHist[0..255]

9.      Kurva bongkahan salju Koch yaitu : Sebuah fraktal snowflake Koch dibentuk dengan membuat penambahan secara terus menerus bentuk yang sama pada sebuah segitiga samasisi. Penambahan dilakukan dengan membagi sisi-sisi segitiga menjadi tiga sama panjang dan membuat segitiga sama sisi baru pada tengah-tengah setiap sisi (luar). setiap frame menunjukkan lebih banyak kompleksitas, namun setiap segitiga baru dalam bentuk tersebut terlihat persis seperti bentuk semula. Refleksi bentuk yang lebih besar pada bentuk-bentuk yang lebih kecil merupakan karakteristik semua fractal. Secara teoritis proses tersebut akan meng-hasilkan sebuah gambar yang luasnya ber-hingga namun dengan batas yang panjangnya tak berhingga, yang terdiri atas tak berhingga titik. Dalam istilah matematika, kurva demikian tidak dapat diturunkan (dideferensialkan).Setiap tahap pembentukan, panjang sisi-sisinya bertambah dengan rasio 4 banding 3.Ahli matematika Benoit Mandelbrot telah menggeneralisasi istilah dimensi, disimbolkan dengan D, untuk menyatakan pangkat pada waktu bilangan 3 yang menghasilkan 4, yakni 3D = 4. Dimensi fraktal snowflake Koch, dengan demikian, adalah log 4/log 3 atau mendekati 1,26.

10.      Penjelasan gambar

Yaitu :

•      Dengan menggunakan notasi pada Octavedan MATLAB, citra dinyatakan dengan f(y, x). Sebagai contoh, citra yang berukuran 12x12 yang terdapat pada Gambar Slide 6 (a) memiliki susunan data seperti terlihat pada Gambar 2.2slide 6 (b) menunjukkan contoh penotasian f(y,x).

•      Berdasarkan gambar tersebut maka:

f(2,1) bernilai 6

f(4,7) bernilai 237      

•      Pada citra berskala keabuan, nilai seperti 6 atau 237 dinamakan sebagai intensitas.

Link Terkait :

1.       https://www.academia.edu/35501959/IMPLEMENTASI_TEKNIK_THRESHODING_PADA_SEGMENTASI_CITRA_DIGITAL

2.    jurnal.polgan.ac.id/index.php/juripol/article/download/91/55/