PERBEDAAN ANTARA GRAFIK KOMPUTER PENGOLAHAN CITRA DIGITAL & PENGENALAN POLA

(1) Perlu di ketahui bahwa dalam kehidupan sehari-hari kita tidak terlepas dari grafik komputer dan mungkin pengolahan citra digital,pengenalan pola dan sebutkan masing-masing bidang tersebut 2 contoh penerapan aplikasi .Grafik komputer sendiri mempunyai banyak manfaat dan ilmu yang sangat cepat berkembang pada saat ini dan mungkin masa depan. Perkembangan ini didukung oleh munculnya prosesor-prosesor komputer yang cepat dan kartu grafik yang semakin canggih dan hebat.

Sebelum membahas tentang maanfaat ilmu grafik komputer pengolahan citra digital dan pengenalan pola, saya akan menjelaskan pengertianya. Yaitu pengertian grafik yang berbeda dengan citra, citra adalah gambar yang diperoleh dengan alat pengambilan gambar (seperti : mata manusia, kamera, scanner, sensor satelit, dll). Sedangkan grafik adalah gambar yang dibuat dengan cara tertentu.

1. GRAFIK KOMPUTER

Ilmu Grafik Komputer atau grafika computer (computer graphics) merupakan proses untuk menghasilkan atau menciptakan suatu gambar berdasarkan deskripsi obyek maupun latar-belakang yang terkandung pada gambar tersebut dengan menggunakan komputer. Bentuk dari grafik komputer ini berawal dari grafika komputer 2D yang merupakan bentuk sederhana dari grafik komputer yang kemudian berkembang menjadi grafika komputer 3D.

Ilmu komputer mempunyai dua cabang ahli yaitu pemrosesan citra (image processing), dan pengenalan pola (pattern recognition).  Grafik komputer sering dikenal juga dengan istilah visualisasi data. Bagian dari grafika komputer meliputi:

1. Geometri :  mempelajari cara menggambarkan permukaan bidang
2. Animasi :  mempelajari cara menggambarkan dan memanipulasi gerakan
3. Rendering :  mempelajari algoritma untuk menampilkan efek cahaya
4. Citra (Imaging) :  mempelajari cara pengambilan dan penyuntingan gambar.

Contoh Grafik komputer dalam kehidupan sehari – hari :

1. Bidang hiburan,misalkan pada film,grafik komputer menghasilkan efek animasi yang baik. Contoh dalam sebuah Film seperti doraemon.
2. Bidang Pendidikan, grafik komputer pada pendidikan digunakan untuk mempresentasikan objek-objek pada siswa secara nyata, dapat melalui power point ataupun software lainnya. Contoh sebuah Presentasi.
3. Computer Art, Computer art adalah penggunaan komputer grafis untuk menghasilkan karya-karya seni. Hasil dapat berupa kartun, potret, foto, layout media cetak, logo, lukisan abstrak, desain interior atau eksterior, dan lain sebagainya. Contoh: Adobe Photoshop, Corel Painter, GIMP.
4. Video Game, Video game adalah permainan yang melibatkan interaksi dengan user interface untuk menghasilkan umpan balik berupa visualisasi pada perangkat video. Aplikasi banyak beredar di pasaran mulai yang sederhana 2 dimensi, seperti tetris, hingga yang rumit, 3 dimensi, dan memerlukan resource banyak, seperti game sepakbola Winning Eleven. Dari yang yang standalone hingga online network, seperti Ragnarok. Dari PC, console, hingga mobile devices. Gambar Video Game menggunakan Grafik Komputer, Tetris dan PES
5. Computer-Aided Design (CAD), CAD adalah alat bantu berbasis komputer yang digunakan dalam proses analisis dam desain, khusunya untuk sistem arsitektural dan engineering. CAD banyak digunakan dalam mendesain bagunan, mobil,pesawat, komputer, alat-alat elektronik, peralatan rumah tangga, dan berbagai produk lainnya. Contoh Gambar Auto CAD
6. Computer-Aided Sofware Engineering (CASE), CASE mirip dengan CAD tetapi digunakan dalam bidang sofware engineering. CASE digunakan Dalam memodelkan user requirement, pemodelan basisdata, workflow dalam proses bisnis, struktur program, dan sebagainya. Contoh aplikasi: Rational Rose, SyBase Power Designer.
7. Virtual Reality, Virtual Reality adalah lingkungan virtual yang seakan-akan begitu nyata di mana user dapat Berinteraksi dengan objek-objek dalam suasana atau lingkungan 3 dimensi. Perangkat keras khusus digunakan untuk memberikan efek pemadangan 3 dimensi dan memampukan user beriteraksi dengan objek-objek yang ada dalam lingkungan. Contoh: aplikasi VR parachute trainer yang digunakan oleh U.S. Navy untuk latihan terjun payung. Aplikasi ini dapat memberikan keutungan berupa mengurangi resiko cedera selama latihan, mengurangi biaya penerbangan, melatih perwira sebelum melakukan terjun payung sesungguhnya.
8. Visualisasi Data, Visualisasi Data adalah teknik-teknik membuat image, diagram, atau animasi untuk Mengkomunikasikan pesan. Visualisasi telah menjadi cara yang efektif dalam mengkomunikasikan baik data atau ide abstrak maupun nyata sejak permulaan manusia. Contoh: visualisasi dari struktur protein, strutur suatu website, visualisasi hasil data mining.
9. Pengolahan Citra Digital

2. PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer. Teknik pengolahan citra dilakukan dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, misalnya: pemanfaatan citra (image compression). Pengolahan citra merupakan proses awal (preprocessing) dari komputer visi. Pengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) dilakukan secara otomatis oleh komputer agar suatu objek dalam citra dapat dikenali dan diinterpreasi. Pengenalan pola adalah tahapan selanjutnya atau analisis dari pengolahan citra. Citra ada 2 macam:

1. Citra Kontinyu. Dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog. Contoh: mata manusia, kamera analog.
2. Citra Diskrit / Citra Digital dibentuk dari pixel-pixel yang tergabung dalam satu kesatuan yang membentuk sebuah citra yang hanya dapat dibuka dengan komputerisasi.

Contoh pengolahan citra dalam kehidupan sehari – hari :

1. Bidang kesehatan, digunakan untuk rontgen tubuh manusia yang berfungsi untuk mengetahui ada atau tidaknya kelainan di tubuh.
2. Bidang visual, bisa digunakan untuk pemotretan lewat satelit, GPS, foto kamera dan lain-lain.
3. Mikroskop elektron adalah salah satu contoh dari pengolahan citra dalam bidang kedokteran, yang di maksud dengan mikroskop elektron adalah sebuah mikroskop yang dapat memperbesar detail sangat kecil dengan kekutan sehingga menyelesaikan tinggi akibat penggunaan elektron sebagai sumber penerangannya. Pembesaran dalam hal ini di tingkat hingga 2.000.000 kali. Adapun kegunaan dari mikroskop elektron yaitu digunakan dalam patologi anatomi. Patologi anatomi ini berfungsi untuk mengindentifikasi organel dalam sel namun kegunaanya telah sangat dikurangi dengan immunhistochemistry tetapi masih tak tergantikan untuk diagnosis penyakit ginjal, identifikasi sindrom silia immotile dan banyak tugas-tugas lainnya.

Berdasarkan tujuan transformasi operasi pengolahan citra dikategorikan sebagai berikut :

• Perbaikan kualitas citra (image enchacement) tujuan memperbaiki kualitas citra dengan memanipulasi parameter-parameter citra.
• Pemugaran citra (image restoration) tujuan menghilangkan cacat pada citra. Dengan hal ini penyebab degradasi citra diketahui.
• Pemampatan citra (image compression) tujuan citra direpresentasikan dalam bentuk lebih kompak, sehingga dapat mempertahankan kualitas gambar dengan memori yang lebih sedikit (misalnya .BMP menjadi .JPEG).
• Segmentasi citra (image segmentation) tuuan memecah sutu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu criteria tertentu.
• Analisis citra (image analysis) tujuan menghitung besaran kuantitatif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya.
• Rekontruksi citra (image reconstruction) tujuan membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi.

1. Perbedaan Grafik Komputer dan Pengolahan Citra Digital

Perbedaan antara grafik komputer dengan pengolahan citra adalah dalam grafik komputer dilakukan proses untuk menghasilkan suatu gambar dari awal dengan menggunakan komputer. Bentuk sederhana dari grafik computer adalah garfik computer 2D kemudian berkembang menjadi grafik computer 3D, pemrosesan citra / image processing dan pengenalan pola / pattern recognition, contoh : membuat citra realistik untuk seni, game komputer, foto, animasi komputer, dll).

Sedangkan pengolahan citra, gambar di input ke dalam proses pengolah citra / gambar yang sudah tersedia sehingga mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer dengan melakukan transformasi suatu citra menjadi citra baru yang lain.

3. PENGENALAN POLA

Dalam Computer Vision, pengenalan pola (pattern recognition)merupakan tahapan yang dilakukan setelah pengolahan citra (image processing).Berikut ini merupakan langkah-langkah yang umumnya dilakukan dalam merancang sebuah sistem computer vision (pengolahan citra dan pengenalan pola):

1. Akuisisi citra (image acquisition)
Akuisisi citra digital merupakan proses menangkap (capture) atau memindai (scan) citra analog sehingga diperoleh citra digital.

Alat yang dapat digunakan untuk mengakuisisi citra digital antara lain: kamera digital, webcam, smartphone, scanner, mikroskop digital, pesawat rontgen/sinar X, pesawat MRI, pesawat CT Scan, atau pesawat radiodiagnostik lainnya.

Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam proses akuisisi citra di antaranya: resolusi alat akuisisi, jarak dan sudut pengambilan citra, pencahayaan, perbesaran (zoom), pergerakan objek maupun pergerakan kamera (statis atau dinamis), dan format citra hasil akuisisi.

2. Perbaikan kualitas citra (Image enhancement)

Perbaikan kualitas citra merupakan tahapan pre-processing dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas suatu citra.

Indikator citra dengan kualitas baik adalah hasil segmentasi.

Jika tanpa melalui proses perbaikan kualitas citra, citra hasil akuisisi sudah dapat tersegmentasi dengan baik, maka tahapan perbaikan kualitas citra boleh tidak dilakukan.

Namun apabila hasil segmentasi belum baik, maka perlu dilakukan tahapan perbaikan kualitas citra.

Oleh sebab itu, perbaikan kualitas citra dapat dikatakan tahapan yang bersifat opsional.

Selain bersifat opsional, perbaikan kualitas citra juga bersifat subjektif dan eksperimentatif karena tidak ada algoritma yang baku untuk meningkatkan kualitas citra.

Perbaikan kualitas citra dapat dilakukan melalui operasi titik, operasi spasial, maupun operasi transformasi.

Metode perbaikan kualitas citra di antaranya adalah: intensity adjustment, contrast stretching, filtering (median filter, low pass filter, high pass filter, dsb).

3. Segmentasi citra

Dalam pengolahan citra, terkadang dibutuhkan pengolahan hanya pada obyek tertentu saja.

Oleh sebab itu, diperlukan proses untuk memisahkan obyek yang dikehendaki dengan obyek lain yang tidak dikehendaki.

Proses memisahkan antara obyek yang dikehendaki (foreground) dengan obyek lain yang tidak dikehendaki (background) disebut dengan segmentasi citra.

Pada umumnya hasil keluaran proses segmentasi adalah berupa citra biner di mana foregroundberlogika 1 sedangkan background berlogika 0.

Sama seperti perbaikan kualitas citra, segmentasi citra juga bersifat subjektif dan eksperimentatif karena tidak ada algoritma yang pasti untuk memisahkan antara foregrounddengan background.

Apabila seluruh obyek dalam citra adalah obyek yang dikehendaki, maka tidak perlu dilakukan proses segmentasi citra.

Oleh sebab itu, proses segmentasi citra juga bersifat opsional.

Metode segmentasi citra di antaranya adalah thresholding, multithresholding, active contour,deteksi tepi, k-means clustering, filter gabor, fuzzy c-means clustering, watershed, transformasi hough, dsb.

4. Ekstraksi ciri (feature extraction)

Untuk mengenali obyek dalam citra dibutuhkan parameter-parameter yang mencirikan obyek tersebut.

Ciri yang dapat digunakan untuk membedakan obyek satu dengan obyek lainnya di antaranya adalah ciri bentuk, ciri ukuran, ciri geometri, ciri tekstur, dan ciri warna.

Masing-masing obyek diekstrak cirinya berdasarkan parameter-parameter tertentu dan dikelompokkan pada kelas tertentu.

Misalnya untuk mencirikan ukuran suatu obyek yang termasuk dalam kelas ukuran besar maka digunakan parameter luas dan keliling.

Nilai dari parameter-parameter tersebut kemudian dijadikan sebagai data masukan dalam proses identifikasi/ klasifikasi.

Pada proses pengenalan pola yang kompleks dibutuhkan ciri yang kompleks pula, oleh sebab itu perlu dilakukan kajian mengenai ciri apa yang benar-benar dapat membedakan antara obyek satu dengan obyek yang lain.

5. Identifikasi/ klasifikasi

Dalam proses ini, nilai parameter-parameter yang merepresentasikan ciri obyek pada masing-masing kelas dijadikan sebagai data masukan.

Data tersebut kemudian diolah sehingga diperoleh suatu rumusan untuk dapat mengenali obyek.

Dalam tahapan identifikasi, umumnya dilakukan dua proses utama yaitu proses pelatihan dan proses pengujian.

Proses pelatihan dilakukan menggunakan sekumpulan data latih yang memuat parameter ciri/ feature yang digunakan untuk membedakan antara objek satu dengan objek lainnya.

Proses pelatihan memetakan data latih menuju target latih melalui suatu rumusan (algoritma identifikasi/klasifikasi).

Algoritma yang digunakan dipilih berdasarkan pada karakteristik ciri/ feature dari objek.

Algoritma yang biasa digunakan antara lain jaringan syaraf tiruan, support vector machine, k-means clustering, k-nearest neighbor, logika fuzzy, fuzzy c-means clustering, naive bayes, dll.

Akhir dari proses pelatihan adalah suatu rumusan terbaik yang memetakan data latih menuju target latih yang ditunjukkan dengan tingkat akurasi proses pelatihan.

Proses selanjutnya yaitu proses pengujian, pada proses ini rumusan yang dihasilkan dari proses pelatihan digunakan untuk memetakan data uji sehingga diperoleh data keluaran yang kemudian dibandingkan dengan target uji sehingga dapat diperoleh tingkat akurasi dari proses pengujian.

(2) 1. APA ITU CITRA

Untuk menentukan pengertian dari image building atau dalam bahasa Indonesia di sebut sebagai pembentukan citra kita terlebih dahulu menguraikan definisi dari citra (image) itu sendiri.

Citra merupakan kesan atau impresi seseorang terhadap sesuatu. Citra merupakan persepsi yang terbentuk dalam benak manusia. Pembentukan persepsi manusia menurut K. Sereno & Edward M Bodaken yang dikutip dari buku “Ilmu Komunikasi suatu pengantar”, Deddy Mulyana, terdiri dari tiga aktivitas yaitu seleksi, organisasi & intepretasi. Seleksi yang dimaksudkan adalah sensasi dan atensi terhadap stimulus (fisik & psikologis) yang ditangkap oleh indra manusia, kemudian diorganisasikan atau digabungkan dengan stimulus pengetahuan serta pengalaman masa lalu. Penggabungan itu lalu diintepretasikan maknanya.

Menurut Frank Jefkin, citra diartikan sebagai kesan seseorang atau individu tentang sesuatu yang muncul sebagai hasil dari pengetahuan dan pengalamanya. Selanjutnya dalam ilmu Psikologi Komunikasi citra diartikan sebagai penggambaran tentang realitas dan tidak harus sesuai dengan realitas, citra adalah dunia menurut persepsi.

Dari definisi-definisi tersebut diatas maka citra itu pada intinya bisa disimpulkan:
Kesan yang timbul karena pemahaman akan suatu kenyataan
Citra merupakan kesan atau impresi seseorang terhadap sesuatu.
Citra merupakan persepsi yang terbentuk dalam benak manusia
Citra adalah pencapaian tujuan dari kegiatan PR, Citra sesuatu yang abstrak tidak dapat diukur dalam ukuran nominal, tapi dapat dirasakan, dan bisa diciptakan.

Berdasarkan uraian tersebut diatas, maka PR sebagai devisi yang menjalankan fungsi managemen yang salah satu tugasnya adalah membentuk image/citra baik oleh khalayak eksternal maupun khalayak internal maka disini peranan PR sangat penting. Citra yang ada dalam perusahaan / lembaga / organisasi tidaklah sama maka selanjutnya bawah ini disebutkan beberapa jenis image atau citra yang bisa timbul atau tercipta dalam suatu organisasi menurut Frank Jefkins (1996:17-20), yaitu:

1.Citra Bayangan
Citra bayangan adalah citra yang dianut oleh orang-orang dalam (biasanya pimpinan) mengenai pandangan orang luar terhadap organisasi/perusahaannya. Citra ini cenderung positif dan bersifat fantasi. Namun karena ketiadaan informasi yang lengkap, maka citra yang diperoleh itu belum tentu tepat.

2.Citra yang berlaku
Citra yang berlaku adalah citra yang melekat pada orang lain terhadap organisasi/perusahaan. Citra ini sering tidak sesuai kenyataan, karena semata terbentuk karena pengalaman atau pengetahuan orang lain yang beleum tentu memadai. Citra ini cenderung negatif.

3.Citra yang diharapkan
Adalah citra yang diinginkan oleh manajemen namun tidak selalu sama dengan citra sebenarnya. Biasanya citra yang diharapkan adalah lebih baik dari citra sebenarnya.

4.Citra perusahaan
Citra perusahaan juga sering disebut sebagai citra lembaga yaitu citra dari suatu organisasi secara keseluruhan, jadi bukan citra atas produk dan pelayanannya.

5.Citra majemuk
Citra majemuk adalah citra yang dibentuk oleh masing-masing orang di dalam suatu perusahaan yang berbeda-beda satu dengan lainnya dan juga tidak sama dengan citra organisasi atau perusahaan secara keseluruhan.

Selanjutnya frank jefkin juga menjelaskan secara singkat citra itu bisa dikatagorikan atas:
The mirror image (cerminan citra), yaitu bagaimana dugaan (citra) manajemen terhadap publik eksternal dalam melihat perusahaanya.
The Current image (citra masih hangat), yaitu citra yang terdapat pada publik eksternal, yang berdasarkan pengalaman atau miskinnya informasi dan pemahaman publik eksternal.
The wish image (citra yang diinginkan), yaitu manageman menginginkan pencapaian prestasi tertentu.
The multiple image (citra yang berlapis), yaitu sejumlah individu, kantor cabang atau perwakilan perusahaan yang dapat membentuk citra tertentu yang belum tentu sesuai dengan keseragaman citra seluruh organisasi atau perusahaan.

Dari pembagian jenis citra itu maka bisa kita simpulkan bahwa citra itu dapat muncul atau diduga oleh manageman itu sendiri, dibuat oleh masyarakat, diinginkan oleh organisasi dan citra yang berlapis atau berbeda-beda.

2. PEMBENTUKAN CITRA

Citra adalah kesan yang diperoleh seseorang berdasarkan pengetahuan dan pengetiannya yentang fakta-fakta atau kenyataan. Untuk mengetahui citra seseorang terhadap objek dapat diketahui dari sikapnya terhadap objek tersebut. Solomon dalam Rakhmat menyatakan semua sikap bersumber pada organisasi kognitif-pada informasi dan pengetahuan yang kita miliki. Tidak akan ada teori dan sikap atau aksi sosial yang tidak didasarkan pada penyelidikan tentang dasar-dasar kognitif. Efek kognitif dari komunikasi sangat mempengaruhi proses pemebntukan citra seseorang. Citra terbentuk berdasarkan pengetahuan dan informasi-informasi yang diterima seseorang. Komunikasi tidak secara langsung menimbulkan perilaku tertentu, tetapi cenderung mempengaruhi cara kita mengorganisasikan citra kita tentang lingkungan.

Proses pembentukan citra dalam struktur kognitif yang sesuai dengan pengertian sistem komunikasi dijelaskan oleh John S. Nimpoeno, dalam laporan penelitian tentang tingkah laku konsumen, seperti yang dikutif Danasaputra sebagai berikut: “Publik relation digambarkan sebagai input-output, proses intern dalam model ini adalah pembentukan citra, sedangkan input adalah stimulus yang diberikan dan output adalah adalah tanggapan atau perilaku tertentu. Citra itu sendiri digambarkan melalui persepsi kognisi-motivasi-sikap.

Berdasarkan pemahaman mengenai pembentukan persepsi atau pencitraan, maka seringkali pembentukan citra lebih bersifat subyektif dan tidak sesuai dengan realitas yang ada. Oleh karena itu, banyak organisasi kemudian tidak cukup menjalankan program komunikasinya untuk pembentukan citra, melainkan lebih kepada pembentukan reputasi organisasi. Reputasi yang berasal dari kata bahasa Inggris Reputation memiliki arti nama baik. Tujuan program komunikasi PR pada akhirnya tidak hanya membangun atau menciptakan image/citra positif namun juga membangun kepercayaan terhadap public sehingga mereka percaya dengan apa yang dilakukan organisasi adalah yang terbaik dan mengharumkan namanya. Reputasi pada akhirnya dibentuk dari pembuktian yang kuat mengenai apa yang dilakukan organisasi adalah memberikan yang terbaik bagi public sasarannya.

3.CONTOH KASUS

Pada beberapa bulan yang lalu di area publik, telah ditumbuhi aneka bendera partai yang cara pemasangannya serampangan, yang penting berkibar tanpa menghiraukan estetika.

Hal ini masih diramaikan dengan berbagai spanduk dan baliho yang berisi ajakan dan tawaran untuk bergabung dan memilih, dengan kata lain proses penyampaian pikiran atau perasaan oleh seseorang (partai/calon) kepada orang lain (calon pemilih), yang berupa gagasan, informasi, opini dan lain-lain yang muncul dari benaknya untuk dipahami oleh orang lain sehingga gagasannya dimengerti dan menimbulkan tindakan-tindakan dari orang lain seperti yang diharapkan sehingga timbul saling pengertian dan kesepahaman dalam memaknai pesan untuk kemudian dapat dikerjakan secara bersama-sama (memilih dan mendukung partai/calon tertentu).

Iklan dadakan yang cenderung membohongi khalayak ramai karena pesan yang disampaikan masih perlu pembuktian ini semakin banyak kita jumpai. Pepohonan pelindung di tepi jalan pun dimanfaatkan untuk menempelkan aneka poster bergambar wajah yang sedang dijajakan. Jargon-jargon bombatis itu sifatnya normative sekali, intinya sama, yaitu meningkatkan layanan pendidikan,kesehatan dan menguragi pengangguran dengan menciptakan lapangan kerja. hanya beda redaksionalnya yang ditambahi aneka bumbu penyedap sesuai visi misi partai. Televisi pun tak luput dari iklan partai yang mencoba mengkomunikasikan programnya dengan kemasan yang atraktif. Selain media yang disebukan diatas, stiker pun menjadi sarana beriklan. Bisa dilihat di kaca angkot, bus kota, tiang listrik, tembok, halte, telpon umum dan fasilitas umum lainnya tak luput dari tempelan stiker. Sampai-sampai becak dan angkringan pun merelakan diri ditempeli aneka stiker. Mulai gambar mbah Marijan mengiklankan minuman suplemen sampai wajah-wajah para cabup, cagub, caleg pun capres yang menebar senyum penuh janji.

Semua itu adalah simbol yang ingin disampaikan kepada khalayak ramai dalam rangka membangun citra untuk memperoleh minimal 25% suara agar ‘selamat’ dalam pemilu 2009 sehingga bisa turut serta membuat kebijakan kenegaraan.

(3) 1. Apa Sih Pengolahan Citra

Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik dan sesuai dengan keinginan pemakai. Pengolahan citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Teknik-teknik pengolahan citra mentransformasikan citra ke citra yang lain. Jadi masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran atau hasil mempunyai kualitas lebih baik dari pada citra masukan.

Jalanya proses pengolahan citra dapat dilihat pada gambar 2.5.



Gambar 2.5 Alur Proses pengolahan citra

Terdapat beberapa operasi di dalam pengolahan citra yang dapat diklasifikasi dalam beberapa jenis,antara lain :
Perbaikan Kualitas Citra (Image Enhancement) Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki citra dengan cara memanipulasi parameter parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan. Contoh-contoh perbaikan citra adalah:

a. Perbaikan kontras gelap atau terang.

b. Perbaikan tepian obyek (edge enchancement).

c. Penajaman citra (sharpening).

d. Pemberian warna semu (peseudocoloring).

e. Penipisan derau (noise filtering).
Pemugaran Citra (Image restoration) Operasi ini bertujuan untuk menghilangkan atau meminimumkan cacat pada citra. Tujuannya hmpir sama dengan operasi perbaikan citra, bedanya pada pemugaran citra penyebab degradasi gambar diketahui.

Contoh operasinya adalah :

a. Penghilangan kesamaran (deblurring)

b. Penghilangan derau (noise)
Pemampatan Citra (Image Compression) Operasi ini dilakukan agar citra dapat dipresentasikan dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan citra adalah citra yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai kualitas gambar yang bagus. Contoh metode pemampatan citra adalah metode JPEG.
Segmentasi Citra (Image Segmentation) Jenis operasi ini bertujuan untuk memecahkan suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola.
Analisa Citra (Image Analysis)Jenis operasi ini bertujuan menghitung besaran kuantitatif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya. Teknik analisa citra mengekstraksi ciri-ciri tertentu membantu dalam identifikasi obyek. Proses segmentasi terkadang diperlukan untuk mengalokasi obyek yang diinginkan dari sekelilingnya. Contoh-contoh analisa citra antara lain:

a. Pendeteksi tepi obyek (edge detection)

b. Ekstraksi batas (boundary)

c. Representasi daerah (region)
Rekonstruksi Citra (Image Reconstruction) Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang obyek dari beberapa citra hasil proyeksi. Opersi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam dunia medis. Misalnya beberapa foto rontgen dengan sinar X digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh.

Definisi Pengolahan Citra

Umumnya, operasi-operasi pengolahan citra diterapkan pada citra bila :.

1) Perbaikan atau modifikasi citra untuk meningkatkan kualitas visual atau menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra.

2) Elemen di dalam citra perlu di kelompokkan, dicocokkan atau diukur.

3) Sebagian citra perlu di gabung dengan bagian citra yang lain.

Di dalam bidang komputer, ada 3 bidang studi yang berkaitan dengan citra, namun tujuan ketiganya berbeda, yaitu :

 Grafika Komputer (Computer Graphics)

 Pengolahan Citra (Image Processing)

 Pengenalan Pola (Pattern Recognition/image interpretat






Computer Vision

Computer Vision mencoba meniru Human Vision

 Computer Vision = proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti :

 Akuisisi citra

 Pengolahan citra

 Klasifikasi

 Pengenalan (Recognition)

 Membuat Keputusan.

 Vision = Geometry + Measurement + Interpretation

Proses-proses dalam computer vision dapat dibagi menjadi 3 aktivitas :

1) Memperoleh atau mengakuisisi citra digital

2) Melakukan teknik komputasi untuk memproses atau memodifikasi data citra (operasi-operasi pengolahan citra)

3) Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu, misalnya mengontrol peralatan, memantau proses manufaktur, memandu robot, dll.

Aplikasi Pengolahan Citra diantaranya:

1. Bid.Perdagangan

a. Pembacaan barcode

b. Pengenalan huruf/angka pada suatu formulir secara otomatis

2. Bid.Militer

a. Mengenali sasaran peluru kendali melalui sensor visual

b. Mengidentifikasi jenis pesawat musuh

3. Bid.Kedokteran

a. Mammografi

b. Rekontruksi foto janin hasil USG

4. Bid.Biologi

a. Pengenalan jenis kromosom melalui citra mikroskopik

5. Komunikasi Data

a. Kompresi citra yang akan ditransmisikan

6. Hiburan

a. Game

b. Kompresi Video

7. Robotika

a. Visualy-Guided autonomous navigation

8. Pemetaan

a. Klasifikasi penggunaan tanah melalui foto udara/LANDSAT

9. Geologi

a. Mengenali jenis batu-batuan melalui fotom udara/LANDSAT

10. Hukum

a. Pengenalan sidik jari

b. Pengenalan foto narapidana

Format File Bitmap (BMP)

Format citra yang baku di lingkungan sistem operasi Microsoft Windows adalah file bitmap (BMP). Pada saat ini format BMP kurang begitu populer dan mulai jarang digunakan dibanding format JPG atau GIF, karena file BMP pada umumnya tidak dimampatkan, sehingga ukuran relatif lebih besar dari pada file JPG atau GIF.

Terjemahan bebas bitmap adalah pemetaan bit. Artinya nilai intensitas piksel di dalam citra dipetakan ke sejumlah bit tertentu. Peta bit umumnya adalah 8, yang berarti setiap piksel panjangnya 8 bit. Delapan bit ini mempresentasikan nilai intensitas piksel. Dengan demikian ada sebanyak 28 =256 derajat keabuan, mulai dari 0 (00000000) sampai 255 (11111111). Setiap berkas bitmap terdiri atas header berkas, header bitmap, informasi palet dan data bitmap. Header adalah data yang terdapat pada awal bagian berkas citra.

Terdapat tiga macam citra dalam format BMP, yaitu citra biner, citra berwarna dan citra hitam-puth (grayscale). Citra biner hanya memiliki dua nilai keabuan 0 dan 1. Oleh kerena itu 1 bit telah cukup untuk mempresentasikan nilai piksel. Citra berwarna adalah citra yang lebih umum. Warna yang terlihat di dalam citra bitmap merupakan kombinasi dari tiga komponen warna, yaitu : R (Red), G (Green) dan B (Blue). Kombinasi dari tiga warna RGB tersebut menghasilkan warna yang khas untuk piksel yang bersangkutan. Pada citra 256 warna, setiap piksel memiliki panjang 8-bit, akan tetapi komponen RGBnya disimpan dalam tabel RGB yang disebut palet. Pada tabel 2.5 berikut akan memperlihatkan panjang informasi palet untuk setiap versi bitmap, masingmasing untuk citra 16 warna, 256 warna dan 16,7 juta warna. Berkas citra 24-bit tidak mempunyai palet RGB, karena langsung diuraikan ke dalam data bitmap.

Tabel 2.2 : Panjang informasi palet bitmap berwarna

Citra m warna Palet bitmap

Citra 16 warna 64 byte

Citra 256 warna 1024 byte

Citra 16,7 juta warna 0 byte



Informasi palet warna terletak sesudah header bitmap. Informasi palet warna dinyatakan dalam satu tabel RGB. Setiap entry pada tabel terdiri atas tigabuah field yaitu, R (Red), G (Green), dan B (Blue). Data bitmap diletakan sesudahinformasi palet.

Format citra 8-bit dapat dilihat pada gambar 2.7. Format citra 4-bit (16warna), hampir sama dengan format citra 8-bit. Pada citra 4-bit dan citra 8-bit, warna suatu piksel diacu dari tabel informasi palet entry ke-k (k merupakan nilairentang 0-15 untuk citra 16 warna dan 0-155 untuk citra 256 warna). Sebagai contoh pada gambar 2.6, piksel pertama bernilai 2, warna piksel pertama ini ditentukan oleh komponen RGB pada palet warna entry ke-2, yaitu R=14, G=13dan B=16.piksel kedua serupa dengan piksel pertama. Piksel ketiga bernilai 1, warna ditentukan oleh komponen RGB pada palet warna entry ke-1, yaitu R=20, G=45 dan B=24. Demikian seterusnya untuk piksel-piksel lainnya. Khusus untuk citra hitam-putih 8-bit, komponen R,G dan B suatu piksel bernilai sama dengan data bitmap piksel tersebut. Jadi piksel dengan nilai data bitmap 129, memiliki

nilai R=129, G=129 dan B=129.

<header berkas>

<header bitmap>

<palet warna>

R G B

1 20 45 24

2 14 13 16

3 12 17 1 5

… … … …

255 46 78 25

<data bitmap>

2 2 1 1 1 3 5…

Gambar 2.6: Format citra 8-bit (256 warna) (Munir, 2004)

Citra yang lebih kaya warna adalah citra 24-bit. Setiap piksel panjangnya 24-bit, karena setiap bit langsung menyatakan komponen warna merah (8-bit), komponen warna hijau (8-bit) dan komponen warna biru (8-bit). Citra 24-bit juga disebut citra 16 juta warna karena mampu menghasilkan 2􀬶􀬸 =16.777.216 kombinasi warna. Contohnya seperti pada Gambar 2.8 berikut ini, dimana piksel pertama memiliki nilai R=20, G=19 dan B=21. Piksel kedua memiliki nilai R=24, G=23 dan B=24 dan demikian seterusnya.

<header berkas>

<header bitmap>

<data bitmap>

20 19 21 24 24 23 24

2.saudara berikan penjelasan terhadap tool-tool dibawah ini :



A. a. Rectangular Marquee Tool ( )

Rectangular Marquee Tool, digunakan untuk melakukan seleksi, dengan pola

Persegi.

b. Elliptical Marquee Tool ( )

Rectangular Marquee Tool, digunakan untuk melakukan seleksi, dengan pola

Ellips.

c. Single Row Marquee Tool ( )

Rectangular Marquee Tool, digunakan untuk melakukan seleksi, dengan pola

satu baris

d.Single Column Marquee Tool ( )

Rectangular Marquee Tool, digunakan untuk melakukan seleksi, dengan pola

satu kolom.



B. a. Lasso Tool adalah: membuat seleksi dengan tepi yang lurus maupun segmen bebas

b. Tool Polygonal Lasso: digunakan un tuk membuat seleksi segmen lurus dan bebas

c. Tehnik penggunaan tool Magnetic Lasso untuk membuat seleksi didalam image adalah didasarkan atas warna yang terdapat didalam image



C. a. eraser tool adalah untuk menghapus bagian pixel gambar,

b. background eraser tool adalah untuk menghapus background suatu gambar

c. magic eraser tool adalah untuk menghapus bagian gambar yang berwarna solid dan sejenis sehingga menjadi transparant hanya dengan 1x klik

3. Saudara sebutkan dan jelaskan beberapa format file image serta spesifikasinya!
Format file image serta spesifikasinya:

Point Photographic Experts Group (JPEG) adalah format gambar yang banyak digunakan untuk menyimpan gambar-gambar dengan ukuran lebih kecil. Beberapa karakteristik gambar JPEG:
• Memiliki ekstensi .jpg atau .jpeg.
• Mampu menayangkan warna dengan kedalaman 24-bit true color.
• Mengkompresi gambar dengan sifat lossy.
• Umumnya digunakan untuk menyimpan gambar-gambar hasil foto.
JPEG berbeda dengan MPEG (Moving Picture Experts Group) yang menyediakan kompresi untuk video

Graphics Interchange Format (GIF) merupakan salah satu format gambar yang banyak digunakan. Beberapa karakteristik format gambar GIF:
• Mampu menayangkan maksimum sebanyak 256 warna karena format GIF menggunakan 8-bit untuk setiap pixel-nya.
• Mengkompresi gambar dengan sifat lossless
• Mendukung warna transparan dan animasi sederhana
Format GIF pertama kali diperkenalkan oleh CompuServe pada 1987.

Dalam grafik komputer, gambar bitmap adalah sebuah struktur data yang mewakili susunan piksel warna yang ditampilkan pada layar monitor, kertas atau media tampilan lainnya. Secara teknis gambar bitmap digambarkan dengan lebar dan tinggi dalam piksel dan dalam angka bit per piksel. Beberapa format gambar bitmap yang sering dijumpai: GIF, JPEG, BMP dan PNG. PS atau Encapsulated Postscript adalah suatu format berkas grafik, yang dapat berisikan grafik vektor, teks ataupun bitmap. Suatu berkas EPS pada intinya adalah suatu berkas PostScript yang memenuhi pembatasan tambahan. Batasan-batasan yang dimaksud bertujuan membuat piranti lunak menjadi lebih mudah untuk melakukan embedding berkas EPS dalam suatu dokumen Postscript lain. Sebagaimana Postscript EPS pun mendukung berbagai macam modus pewarnaan, misalnya RGB, Lab, CMYK, Duplex, Warna Berindeks, dan Skala Abu-abu. Selain itu EPS juga menuruni kemampuan PostScript dalam menyajikan berbagai jenis font atau tulisan.
Sebagai syarat minimum, suatu berkas EPS berisikan komentar PostScript yaitu BoundingBox sebagai tambahan dari header PostScript, yang menjelaskan daerah persegiempat tempat grafik digambarkan. Program aplikasi dapat memanfaatkan informasi ini untuk menata letaknya dalam suatu halaman di mana berkas EPS ini akan disisipkan, bahkan bila seandainya program yang bersangkutan tidak dapat melakukan proses render di dalamnya secara langsung.
Berkas-berkas EPS ditandai dengan ekstensi berkas .eps atau .epsf, di mana yang terakhir merupakan kependekan dari Encapsulated PostScript File. Isi dari berkas EPS dituliskan dalam format teks polos sehingga merupakan suatu format yang nyaman untuk dihasilkan oleh suatu program aplikasi buatan sendiri

4. . Saudara berikan penjelasan tentang panel layers dibawah ini :
a. Blending Mode : pengaturan efek pad image
b. Opacity : pengaturan contras pada tool yang sedang kita gunakan
c. Fill : memberi warna pada area canvas
d. Indicates Layer Visibility : indikasi layer
e. Link Layers : gabungan dari susunan layer
f. Add a Layer Style : menambah layer style
g. Add a Layer Mask : menambahkan layer mask
h. Fiil or Adjustments Layer : memberikan warna atau pengaturan warna pada layer
i. Create a New Group : membuat group baru pada layer yang sedang aktif
j. Create a New Layer : membuat layer baru pada lembar kerja yang sedang aktif
k. Delete Layer : menghpus layer pada lembar kerja

5.saudara sebutkan dan jelas kan tiga cara untuk menggabungkan beberapa layer !
Tampilkan beberapa layer yang akan digabungkan dan sembunyikan sementara layer yang tidak diperlukan.
Buatlah sebuah layer baru dengan mengklik tombol Create a New Layer pada panel layer. Patikan anda aktif di dalam layer baru tersebut.
Tekan kombinasi tombol Alt + Shift+Ctrl+E untuk menggabungkan semua layer yan tampak di layar ke layar baru yang sudah anda buat.
Sedangkan untuk menggabungkan semua layer yang ada dalam panel Layers menjadi layer tunggal, pilih menu Layer > Flattten Image.

6. Apa fungsi dari:

a. Drop Shadow : membuat bayangan pada image atau teks yang sedang aktif
b. Inner Shadow : membuat bayangan pada bagian dalam image atau teks
c. Outer Glow : memberikan cahaya pada image atau teks bagian luar
d. Inner Glow : memberikan cahaya pada image atau teks bagian dalam
e. Bevel and Emboss : memberikan efek kotak pada image atau teks
f. Satin : memberikan efek satin pada image atau teks
g. Color Overlay : memberikan warna image atau teks secara menyeluruh
h. Gradient Shadow : memberikan efek cahaya pada sebagian sisi image
i. Pattern Overlay : memberikan efek patern atau corak pada image atau teks
j. Stroke : memberikan efek struktur cahaya pada image atau teks

7. . Saudara sebutkan dan jelaskan beberapa efek filter yang digunakan untuk mempercatik dan memperindah tampilan !
1. Blur : memberikan efek blur
2. Sharpen : mencerahkan bagian image
3. Nois : mengurangi bercak-bercak
4. Unshap mask : mengatur brightnes pada bagian yang kita pilih
5. Median nois : mengurangi efek bercak secara halus
6. Gradiant blur : memberikan efek blur pada image

8. . Image foto dengan objek orag yang sedang kepanasan dan berkeringat dibwah terik matahari atau memberikan tampilan keringat yang berlebihan dapat dibuat menggunakan beberapa pengaturan pewarrnaan. Saudara sebutkan cara membuat efek tersebut !
Clone stamp untuk mengkopi bagian image yang tidak terkena sinar matahari
Udjusment lavel untuk mengatur pencahayaan pada image
Selective colour untuk mengatur warna atau untuk menyesuaikan warna sinar
Blur untuk memberi efek samar agar tidak terlalu terilihat efek mataharinya

9. Foto yang tampak biasa menggunakan beberapa efek blur dan mode warna dapat menjadi tampak lebih menarik dan mewah. Saudara sebutkan cara membuat tampilan tersebut !

Klik image yang sedang aktif pada lembar kerja
Kemudian pilih filter pada menu toolbar
Pilih gausian blur aktifkan history brushtool
Kemudian aktifkan history sebelumnya
Pilih history brush tool
Atur brush sesuai dengan kebutuhan

10. Saudara sebutkan langkah-langkah untuk memperbaiki foto orang tua yang sudah berkerut menjadi tampak halus kulitnya !

Klik image yang sedang aktif pada lembar kerja
Pilih level pada menu adjusmanta
Atur input level sesuai keinginan anda
Kemudian pilih filter pada menu toolbar
Pilih gausian blur aktifkan history brushtool
Kemudian aktifkan history sebelumnya
Pilih history brush tool
Atur brush sesuai dengan kebutuhan
Hilangkan plag-plag dengan menggunakan patch tool

1.jelaskan secara jelas dan rinci pengolahan citra itu apa, minimal 2 lembar ?, sebutkan

Pengolahan Citra

Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik dan sesuai dengan keinginan pemakai. Pengolahan citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Teknik-teknik pengolahan citra mentransformasikan citra ke citra yang lain. Jadi masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran atau hasil mempunyai kualitas lebih baik dari pada citra masukan.

Jalanya proses pengolahan citra dapat dilihat pada gambar 2.5.

Citra Asli Proses Pengolahan citra Citra Hasil

Gambar 2.5 Alur Proses pengolahan citra

Terdapat beberapa operasi di dalam pengolahan citra yang dapat diklasifikasi dalam beberapa jenis,antara lain :
Perbaikan Kualitas Citra (Image Enhancement) Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki citra dengan cara memanipulasi parameter parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan. Contoh-contoh perbaikan citra adalah:

a. Perbaikan kontras gelap atau terang.

b. Perbaikan tepian obyek (edge enchancement).

c. Penajaman citra (sharpening).

d. Pemberian warna semu (peseudocoloring).

e. Penipisan derau (noise filtering).
Pemugaran Citra (Image restoration) Operasi ini bertujuan untuk menghilangkan atau meminimumkan cacat pada citra. Tujuannya hmpir sama dengan operasi perbaikan citra, bedanya pada pemugaran citra penyebab degradasi gambar diketahui.

Contoh operasinya adalah :

a. Penghilangan kesamaran (deblurring)

b. Penghilangan derau (noise)
Pemampatan Citra (Image Compression) Operasi ini dilakukan agar citra dapat dipresentasikan dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan citra adalah citra yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai kualitas gambar yang bagus. Contoh metode pemampatan citra adalah metode JPEG.
Segmentasi Citra (Image Segmentation) Jenis operasi ini bertujuan untuk memecahkan suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola.
Analisa Citra (Image Analysis)Jenis operasi ini bertujuan menghitung besaran kuantitatif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya. Teknik analisa citra mengekstraksi ciri-ciri tertentu membantu dalam identifikasi obyek. Proses segmentasi terkadang diperlukan untuk mengalokasi obyek yang diinginkan dari sekelilingnya. Contoh-contoh analisa citra antara lain:

a. Pendeteksi tepi obyek (edge detection)

b. Ekstraksi batas (boundary)

c. Representasi daerah (region)
Rekonstruksi Citra (Image Reconstruction) Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang obyek dari beberapa citra hasil proyeksi. Opersi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam dunia medis. Misalnya beberapa foto rontgen dengan sinar X digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh.

Definisi Pengolahan Citra

Umumnya, operasi-operasi pengolahan citra diterapkan pada citra bila :.

1) Perbaikan atau modifikasi citra untuk meningkatkan kualitas visual atau menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra.

2) Elemen di dalam citra perlu di kelompokkan, dicocokkan atau diukur.

3) Sebagian citra perlu di gabung dengan bagian citra yang lain.

Di dalam bidang komputer, ada 3 bidang studi yang berkaitan dengan citra, namun tujuan ketiganya berbeda, yaitu :

 Grafika Komputer (Computer Graphics)

 Pengolahan Citra (Image Processing)

 Pengenalan Pola (Pattern Recognition/image interpretation)

Pengolahan Citra

Citra Citra






Grafika Pengenalan

komputer Pola

Deskripsi Deskripsi



Computer Vision

Computer Vision mencoba meniru Human Vision

 Computer Vision = proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti :

 Akuisisi citra

 Pengolahan citra

 Klasifikasi

 Pengenalan (Recognition)

 Membuat Keputusan.

 Vision = Geometry + Measurement + Interpretation

Proses-proses dalam computer vision dapat dibagi menjadi 3 aktivitas :

1) Memperoleh atau mengakuisisi citra digital

2) Melakukan teknik komputasi untuk memproses atau memodifikasi data citra (operasi-operasi pengolahan citra)

3) Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu, misalnya mengontrol peralatan, memantau proses manufaktur, memandu robot, dll.

Aplikasi Pengolahan Citra diantaranya:

1. Bid.Perdagangan

a. Pembacaan barcode

b. Pengenalan huruf/angka pada suatu formulir secara otomatis

2. Bid.Militer

a. Mengenali sasaran peluru kendali melalui sensor visual

b. Mengidentifikasi jenis pesawat musuh

3. Bid.Kedokteran

a. Mammografi

b. Rekontruksi foto janin hasil USG

4. Bid.Biologi

a. Pengenalan jenis kromosom melalui citra mikroskopik

5. Komunikasi Data

a. Kompresi citra yang akan ditransmisikan

6. Hiburan

a. Game

b. Kompresi Video

7. Robotika

a. Visualy-Guided autonomous navigation

8. Pemetaan

a. Klasifikasi penggunaan tanah melalui foto udara/LANDSAT

9. Geologi

a. Mengenali jenis batu-batuan melalui fotom udara/LANDSAT

10. Hukum

a. Pengenalan sidik jari

b. Pengenalan foto narapidana

Format File Bitmap (BMP)

Format citra yang baku di lingkungan sistem operasi Microsoft Windows adalah file bitmap (BMP). Pada saat ini format BMP kurang begitu populer dan mulai jarang digunakan dibanding format JPG atau GIF, karena file BMP pada umumnya tidak dimampatkan, sehingga ukuran relatif lebih besar dari pada file JPG atau GIF.

Terjemahan bebas bitmap adalah pemetaan bit. Artinya nilai intensitas piksel di dalam citra dipetakan ke sejumlah bit tertentu. Peta bit umumnya adalah 8, yang berarti setiap piksel panjangnya 8 bit. Delapan bit ini mempresentasikan nilai intensitas piksel. Dengan demikian ada sebanyak 28 =256 derajat keabuan, mulai dari 0 (00000000) sampai 255 (11111111). Setiap berkas bitmap terdiri atas header berkas, header bitmap, informasi palet dan data bitmap. Header adalah data yang terdapat pada awal bagian berkas citra.

Terdapat tiga macam citra dalam format BMP, yaitu citra biner, citra berwarna dan citra hitam-puth (grayscale). Citra biner hanya memiliki dua nilai keabuan 0 dan 1. Oleh kerena itu 1 bit telah cukup untuk mempresentasikan nilai piksel. Citra berwarna adalah citra yang lebih umum. Warna yang terlihat di dalam citra bitmap merupakan kombinasi dari tiga komponen warna, yaitu : R (Red), G (Green) dan B (Blue). Kombinasi dari tiga warna RGB tersebut menghasilkan warna yang khas untuk piksel yang bersangkutan. Pada citra 256 warna, setiap piksel memiliki panjang 8-bit, akan tetapi komponen RGBnya disimpan dalam tabel RGB yang disebut palet. Pada tabel 2.5 berikut akan memperlihatkan panjang informasi palet untuk setiap versi bitmap, masingmasing untuk citra 16 warna, 256 warna dan 16,7 juta warna. Berkas citra 24-bit tidak mempunyai palet RGB, karena langsung diuraikan ke dalam data bitmap.

Tabel 2.2 : Panjang informasi palet bitmap berwarna

Citra m warna Palet bitmap

Citra 16 warna 64 byte

Citra 256 warna 1024 byte

Citra 16,7 juta warna 0 byte



Informasi palet warna terletak sesudah header bitmap. Informasi palet warna dinyatakan dalam satu tabel RGB. Setiap entry pada tabel terdiri atas tigabuah field yaitu, R (Red), G (Green), dan B (Blue). Data bitmap diletakan sesudahinformasi palet.

Format citra 8-bit dapat dilihat pada gambar 2.7. Format citra 4-bit (16warna), hampir sama dengan format citra 8-bit. Pada citra 4-bit dan citra 8-bit, warna suatu piksel diacu dari tabel informasi palet entry ke-k (k merupakan nilairentang 0-15 untuk citra 16 warna dan 0-155 untuk citra 256 warna). Sebagai contoh pada gambar 2.6, piksel pertama bernilai 2, warna piksel pertama ini ditentukan oleh komponen RGB pada palet warna entry ke-2, yaitu R=14, G=13dan B=16.piksel kedua serupa dengan piksel pertama. Piksel ketiga bernilai 1, warna ditentukan oleh komponen RGB pada palet warna entry ke-1, yaitu R=20, G=45 dan B=24. Demikian seterusnya untuk piksel-piksel lainnya. Khusus untuk citra hitam-putih 8-bit, komponen R,G dan B suatu piksel bernilai sama dengan data bitmap piksel tersebut. Jadi piksel dengan nilai data bitmap 129, memiliki

nilai R=129, G=129 dan B=129.

<header berkas>

<header bitmap>

<palet warna>

R G B

1 20 45 24

2 14 13 16

3 12 17 1 5

… … … …

255 46 78 25

<data bitmap>

2 2 1 1 1 3 5…

Gambar 2.6: Format citra 8-bit (256 warna) (Munir, 2004)

Citra yang lebih kaya warna adalah citra 24-bit. Setiap piksel panjangnya 24-bit, karena setiap bit langsung menyatakan komponen warna merah (8-bit), komponen warna hijau (8-bit) dan komponen warna biru (8-bit). Citra 24-bit juga disebut citra 16 juta warna karena mampu menghasilkan 2􀬶􀬸 =16.777.216 kombinasi warna. Contohnya seperti pada Gambar 2.8 berikut ini, dimana piksel pertama memiliki nilai R=20, G=19 dan B=21. Piksel kedua memiliki nilai R=24, G=23 dan B=24 dan demikian seterusnya.

<header berkas>

<header bitmap>

<data bitmap>

20 19 21 24 24 23 24



2.saudara berikan penjelasan terhadap tool-tool dibawah ini :

A. a. Rectangular Marquee Tool ( )

Rectangular Marquee Tool, digunakan untuk melakukan seleksi, dengan pola

Persegi.

b. Elliptical Marquee Tool ( )

Rectangular Marquee Tool, digunakan untuk melakukan seleksi, dengan pola

Ellips.

c. Single Row Marquee Tool ( )

Rectangular Marquee Tool, digunakan untuk melakukan seleksi, dengan pola

satu baris

d.Single Column Marquee Tool ( )

Rectangular Marquee Tool, digunakan untuk melakukan seleksi, dengan pola

satu kolom.

B. a. Lasso Tool adalah: membuat seleksi dengan tepi yang lurus maupun segmen bebas

b. Tool Polygonal Lasso: digunakan un tuk membuat seleksi segmen lurus dan bebas

c. Tehnik penggunaan tool Magnetic Lasso untuk membuat seleksi didalam image adalah didasarkan atas warna yang terdapat didalam image

C. a. eraser tool adalah untuk menghapus bagian pixel gambar,

b. background eraser tool adalah untuk menghapus background suatu gambar

c. magic eraser tool adalah untuk menghapus bagian gambar yang berwarna solid dan sejenis sehingga menjadi transparant hanya dengan 1x klik

3. Saudara sebutkan dan jelaskan beberapa format file image serta spesifikasinya!
Format file image serta spesifikasinya:

Point Photographic Experts Group (JPEG) adalah format gambar yang banyak digunakan untuk menyimpan gambar-gambar dengan ukuran lebih kecil. Beberapa karakteristik gambar JPEG:
• Memiliki ekstensi .jpg atau .jpeg.
• Mampu menayangkan warna dengan kedalaman 24-bit true color.
• Mengkompresi gambar dengan sifat lossy.
• Umumnya digunakan untuk menyimpan gambar-gambar hasil foto.
JPEG berbeda dengan MPEG (Moving Picture Experts Group) yang menyediakan kompresi untuk video

Graphics Interchange Format (GIF) merupakan salah satu format gambar yang banyak digunakan. Beberapa karakteristik format gambar GIF:
• Mampu menayangkan maksimum sebanyak 256 warna karena format GIF menggunakan 8-bit untuk setiap pixel-nya.
• Mengkompresi gambar dengan sifat lossless
• Mendukung warna transparan dan animasi sederhana
Format GIF pertama kali diperkenalkan oleh CompuServe pada 1987.

Dalam grafik komputer, gambar bitmap adalah sebuah struktur data yang mewakili susunan piksel warna yang ditampilkan pada layar monitor, kertas atau media tampilan lainnya. Secara teknis gambar bitmap digambarkan dengan lebar dan tinggi dalam piksel dan dalam angka bit per piksel. Beberapa format gambar bitmap yang sering dijumpai: GIF, JPEG, BMP dan PNG. PS atau Encapsulated Postscript adalah suatu format berkas grafik, yang dapat berisikan grafik vektor, teks ataupun bitmap. Suatu berkas EPS pada intinya adalah suatu berkas PostScript yang memenuhi pembatasan tambahan. Batasan-batasan yang dimaksud bertujuan membuat piranti lunak menjadi lebih mudah untuk melakukan embedding berkas EPS dalam suatu dokumen Postscript lain. Sebagaimana Postscript EPS pun mendukung berbagai macam modus pewarnaan, misalnya RGB, Lab, CMYK, Duplex, Warna Berindeks, dan Skala Abu-abu. Selain itu EPS juga menuruni kemampuan PostScript dalam menyajikan berbagai jenis font atau tulisan.
Sebagai syarat minimum, suatu berkas EPS berisikan komentar PostScript yaitu BoundingBox sebagai tambahan dari header PostScript, yang menjelaskan daerah persegiempat tempat grafik digambarkan. Program aplikasi dapat memanfaatkan informasi ini untuk menata letaknya dalam suatu halaman di mana berkas EPS ini akan disisipkan, bahkan bila seandainya program yang bersangkutan tidak dapat melakukan proses render di dalamnya secara langsung.
Berkas-berkas EPS ditandai dengan ekstensi berkas .eps atau .epsf, di mana yang terakhir merupakan kependekan dari Encapsulated PostScript File. Isi dari berkas EPS dituliskan dalam format teks polos sehingga merupakan suatu format yang nyaman untuk dihasilkan oleh suatu program aplikasi buatan sendiri

4. . Saudara berikan penjelasan tentang panel layers dibawah ini :
a. Blending Mode : pengaturan efek pad image
b. Opacity : pengaturan contras pada tool yang sedang kita gunakan
c. Fill : memberi warna pada area canvas
d. Indicates Layer Visibility : indikasi layer
e. Link Layers : gabungan dari susunan layer
f. Add a Layer Style : menambah layer style
g. Add a Layer Mask : menambahkan layer mask
h. Fiil or Adjustments Layer : memberikan warna atau pengaturan warna pada layer
i. Create a New Group : membuat group baru pada layer yang sedang aktif
j. Create a New Layer : membuat layer baru pada lembar kerja yang sedang aktif
k. Delete Layer : menghpus layer pada lembar kerja

5.saudara sebutkan dan jelas kan tiga cara untuk menggabungkan beberapa layer !
Tampilkan beberapa layer yang akan digabungkan dan sembunyikan sementara layer yang tidak diperlukan.
Buatlah sebuah layer baru dengan mengklik tombol Create a New Layer pada panel layer. Patikan anda aktif di dalam layer baru tersebut.
Tekan kombinasi tombol Alt + Shift+Ctrl+E untuk menggabungkan semua layer yan tampak di layar ke layar baru yang sudah anda buat.
Sedangkan untuk menggabungkan semua layer yang ada dalam panel Layers menjadi layer tunggal, pilih menu Layer > Flattten Image.

6. Apa fungsi dari:

a. Drop Shadow : membuat bayangan pada image atau teks yang sedang aktif
b. Inner Shadow : membuat bayangan pada bagian dalam image atau teks
c. Outer Glow : memberikan cahaya pada image atau teks bagian luar
d. Inner Glow : memberikan cahaya pada image atau teks bagian dalam
e. Bevel and Emboss : memberikan efek kotak pada image atau teks
f. Satin : memberikan efek satin pada image atau teks
g. Color Overlay : memberikan warna image atau teks secara menyeluruh
h. Gradient Shadow : memberikan efek cahaya pada sebagian sisi image
i. Pattern Overlay : memberikan efek patern atau corak pada image atau teks
j. Stroke : memberikan efek struktur cahaya pada image atau teks

7. . Saudara sebutkan dan jelaskan beberapa efek filter yang digunakan untuk mempercatik dan memperindah tampilan !
1. Blur : memberikan efek blur
2. Sharpen : mencerahkan bagian image
3. Nois : mengurangi bercak-bercak
4. Unshap mask : mengatur brightnes pada bagian yang kita pilih
5. Median nois : mengurangi efek bercak secara halus
6. Gradiant blur : memberikan efek blur pada image

8. . Image foto dengan objek orag yang sedang kepanasan dan berkeringat dibwah terik matahari atau memberikan tampilan keringat yang berlebihan dapat dibuat menggunakan beberapa pengaturan pewarrnaan. Saudara sebutkan cara membuat efek tersebut !
Clone stamp untuk mengkopi bagian image yang tidak terkena sinar matahari
Udjusment lavel untuk mengatur pencahayaan pada image
Selective colour untuk mengatur warna atau untuk menyesuaikan warna sinar
Blur untuk memberi efek samar agar tidak terlalu terilihat efek mataharinya

9. Foto yang tampak biasa menggunakan beberapa efek blur dan mode warna dapat menjadi tampak lebih menarik dan mewah. Saudara sebutkan cara membuat tampilan tersebut !

Klik image yang sedang aktif pada lembar kerja
Kemudian pilih filter pada menu toolbar
Pilih gausian blur aktifkan history brushtool
Kemudian aktifkan history sebelumnya
Pilih history brush tool
Atur brush sesuai dengan kebutuhan

10. Saudara sebutkan langkah-langkah untuk memperbaiki foto orang tua yang sudah berkerut menjadi tampak halus kulitnya !

Klik image yang sedang aktif pada lembar kerja
Pilih level pada menu adjusmanta
Atur input level sesuai keinginan anda
Kemudian pilih filter pada menu toolbar
Pilih gausian blur aktifkan history brushtool
Kemudian aktifkan history sebelumnya
Pilih history brush tool
Atur brush sesuai dengan kebutuhan

• Pengolahan Citra
= kegiatan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia/mesin(komputer).
Inputannya adalah citra dan keluarannya juga citra tapi dengan kualitas lebih baik daripada citra
masukan ¬ misal citra warnanya kurang tajam, kabur (blurring), mengandung noise (misal bintik-
bintik putih), dll sehingga perlu ada pemrosesan untuk memperbaiki citra karena citra tersebut
menjadi sulit diinterpretasikan karena informasi yang disampaikan menjadi berkurang.
Pengolahan citra merupakan proses pengolahan dan analisis citra yang banyak melibatkan persepsi visual. Proses ini mempunyai ciri data masukan dan informasi keluaran yang berbentuk citra. Istilah pengolahan citra digital secara umum didefinisikan sebagai pemrosesan citra dua dimensi dengan komputer. Dalam definisi yang lebih luas, pengolahan citra digital juga mencakup semua data dua dimensi. Citra digital adalah barisan bilangan nyata maupun kompleks yang diwakili oleh bit-bit tertentu.

PEMANFAATAN CITRA PENGINDERAAN JAUH Seiring dengan perkembangan tehnologi dalam penginderaan jauh maka manfaat penginderaan jauh juga semakin besar dan semakin banyak orang yang memanfaatkan penginderaan jauh dalam studi geografi. Berikut ini beberapa pemanfaatan penginderaan jauh dalam studi geografi secara umum : A. Dalam kajian fenomena hidrologi Pemanfaatan penginderaan jauh dalam kajian hidrologi antara lain : 1. Pengamatan DAS. Dalam hal ini, informasi spasial di Daerah Aliran Sungai atau daerah sekitar yang mempengaruhinya perlu diketahui sesuai dengan kondisi riil saat ini. Penggunaan data Penginderaan Jauh Landsat dapat memberikan gambaran secara keruangan tentang bencana banjir dan longsor yang menimpa suatu daerah . 2. Pengamatan luas daerah dan intensitas banjir Citra penginderaan jauh satelit, dapat dimanfaatkan sebagai data untuk memahami dan menganalisis luas areal yang tergenang oleh banjir secara spasial. 3. Pemetaan pola aliran sungai. Pola aliran merupakan pola dari organisasi atau hubungan keruangan dari lembah-lembah, baik yang dialiri sungai maupun lembah yang kering atau tidak dialiri sungai. Pola aliran dipengaruhi oleh lereng, kekerasan batuan, struktur, sejarah diastrofisme, sejarah geologi dan geomerfologi dari daerah alairan sungai. Dengan demikian pola aliran sangat berguna dalam interpretasi kenampakan geomorfologis, batuan dan struktur geologi. Citra satelit yang paling baik digunakan untuk pembuatan peta pola aliran adalah citra radar yang menghasilkan kenampakan tiga dimensi yang paling baik. Keunggulan dari citra radar salah satunya adalah sangat baik menggambarkan topografi permukaan bumi. Pola aliran mempunyai berbagai jenis pola, diantaranya ialah dendritic, paralel, radial, trelis, rectangular, centripetal, angular dan multibasinal. Yang semuanya memiliki tipe sendiri-sendiri yang membedakan antara satu pola aliran dengan pola aliran yang lain. 4. Studi sedimentasi sungai. Kaitanya dengan sedimentasi sungai cintra penginderaan jauh dapat digunakan untuk menganalisis perkembangan sedimentasi dari waktu kewaktu dengan cara membandingkan citra dari waktu yang berbeda sehingga dapatb di ketahui perkembangan sedimentasinya. B. Dalam kajian fenomena klimatologi (NOAA, Meteor dan GMS) Pemanfaatan penginderaan jauh dalam kajian hidrologi antara lain : 1. Pengamatan iklim suatu daerah. Sejak tahun 1999 LAPAN telah mengembangkan dan mengoperasionalkan model prediksi curah hujan bulanan di Indonesia berdasarkan suhu permukaan laut Pasifik Tropik. Model prediksi curah hujan ini dapat memprediksi kondisi curah hujan secara global di Indonesia untuk periode 4 bulan 2. Analisis cuaca. Data MTSAT kanal inframerah yang diterima kemudian diolah menjadi suhu kecerahannya (brightness temperature) dan diklasifikasikan potensi hujannya berdasarkan tinggi rendahnya suhu kecerahan awan. Semakin rendah suhu awan akan menyebabkan terjadinya kondensasi sehingga berpotensi tinggi untuk menimbulkan hujan, sebaliknya semakin tinggi suhu awan maka potensi hujannya rendah. 3. Pemetaan iklim dan perubahannya Dengan adanya citra dapat digunakan sebagai basemap dalam pembuatan peta iklim. Dengan menginterpretasi peta akan di ketahui perubahan iklim yang terjadi dari waktu ke waktu. Peta citra merupakan citra yang telah bereferensi geografis sehingga dapat dianggap sebagai peta. Informasi spasial yang disajikan dalam peta citra merupakan data raster yang bersumber dari hasil perekaman citra satelit sumber alam yang berupa iklim secara kontinu. Peta citra memberikan semua informasi yang terekam pada bumi tanpa adanya generalisasi. C. Dalam kajian sumber daya bumi dan lingkungan Pemetaan penggunaan lahan. Inventarisasi penggunaan lahan penting dilakukan untuk mengetahui apakah pemetaan lahan yang dilakukan oleh aktivitas manusia sesuai dengan potensi ataupun daya dukungnya. Penggunaan lahan yang sesuai memperoleh hasil yang baik, tetapi lambat laun hasil yang diperoleh akan menurun sejalan dengan menurunnya potensi dan daya dukung lahan tersebut. Integrasi teknologi penginderaan jauh merupakan salah satu bentuk yang potensial dalam penyusunan arahan fungsi penggunaan lahan. Dasar penggunaan lahan dapat dikembangkan untuk berbagai kepentingan penelitian, perencanaan, dan pengembangan wilayah. Contohnya penggunaan lahan untuk usaha pertanian atau budidaya permukiman. Mengumpulkan data kerusakan lingkungan karena berbagai sebab. Data dan teknologi penginderaan jauh tentu saja dapat dimanfaatkan terutama dalam kegiatan pemantauan bencana alam. Melalui data penginderaan jauh dalam hal ini citra Landsat ETM+ dapat untuk mengetahui tutupan vegetasi di daerah hutan atau adanya indikasi penggundulan hutan. Lapisan tanah yang relatif tebal tersebut terutama sekali tersebar pada bagian lereng-lereng bawah, sebagian tertutupi oleh tumbuhan hutan tropis savana (warna hijau), sebagian dimanfaatkan penduduk setempat untuk tanaman semusim dan sebagian lagi terutama tampak jelas pada citra satelit Landsat ETM+ spot berwarna merah terang yang mengindikasikan lahan yang telah gundul Analisis eksploitasi sumber daya alam. Citra inderaja dengan resolusi spasial menengah (30 meter) dapat memberikan gambaran mengenai wilayah pertambangan cukup baik. Untuk dapat memperoleh gambaran wilayah pertambangan yang lebih detail, penggunaan citra resolusi tinggi diperlukan. Lingkungan pertambangan secara garis besar tampak pada citra dari perubahan kondisi lingkungan fisik seperti misalnya perubahan bentuk mukabumi (landscape), perubahan tutupan vegetasi (land cover) dan akibat dari penggalian tambang, khususnya galian di permukaan bumi. Wilayah pertambangan yang dikelola dengan baik pada umumnya relatif teratur, efisien dan rapih sebaliknya apabila pengelolaannya kurang baik perusakan permukaan tidak teratur dan acak. D. Dalam kajian oceanografi 1. Pengamatan sifat fisis air laut Dalam pengamatan sifat fisis air laut sebagi contoh adalah pengamatan suhu air laut dengan menggunakan citra termal hal ini bisa dianalisis suhu air laut dari waktu kewaktu secara keruangan. 2. Pemetaan perubahan pantai, abrasi, sedimentasi, dan lain-lain. Menggunakan citra dapat diketahui daerah yang mengalami pengurangan dan yang mengalami penambahan material. 3. Pengamatan pasang surut air laut dan gelombang laut. E. Dalam kajian Vulkanologi Data penginderaan jauh untuk kegunungapian dapat memberikan informasi mengenai bentuk dan sebaran produk erupsi seperti endapan piroklastik, aliran dan kubah lava dari bentuknya yang khas. Disamping itu data penginderaan jauh dapat juga memberikan gambaran mengenai komplek vulkanik dan sejarah erupsinya yang tercermin dari perbedaan derajat erosi,gunungapi aktif dengan sebaran piroklastik dan aliran lahar F. Dalam kajian geologi Bencana alam seperti gempa, gerakan tanah, letusan gunungapi dan banjir merupakan jenis bencana yang berkaitan erat dengan proses dinamika bumi. Gejala geologi tersebut sangat umum terjadi di Indonesia karena letaknya di jalur tektonik aktif di satu pihak dan kondisi klimatologi denga curah hujan tahunan tinggi di lain pihak. Bencana alam geologi yang seringkali mengakibatkan korban jiwa dan materi dalam hal tertentu dapat pula berpengaruh terhadap kegiatan sektor pertambangan. Citra satelit penginderaan jauh dapat memberikan informasi mengenai kerawanan bencana alam tersebut secara regional dengan cepat dengan akurasi cukup baik. Dengan menggabungkan dengan data lain yang berkaitan dengan bencana tersebut, informasi lebih detail akan dapat diperoleh dengan lebih baik G. Sebagai alat untuk menemukan fakta Citra yang menyajikan gambaran lengkap merupakan sumber data yang dapat diinterpretasi secara cepat H. Sebagai alat penelitian Citra yang menyajikan gambaran sinoptik merupakan alat yang baik dalam memberikan rekaman objek, gejala, atau daearah I. Sebagai dasar penjelasan Citra yang menyajikan gambaran lengkap dengan ujud dan letak yang mirip wujud dan letak sebenarnya merupkan alat yang baik sekali untuk memahami letak dan susunan gejala di muka bumi. J. Sebagai alat dalam prediksi pengendalian. Citra merupakan alat bantu secara visual yang bermanfaat di dalam prediksi dan pengendalian, yaitu sebagai abstraksi kondisi masa yang akan datang dan sebagai peta kerja

Definisi dan Tujuan Pengolahan Citra

v  Citra = gambar = image

v  Citra, menurut kamus Webster,  adalah  suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda,  misal : 

-          foto Anda mewakili entitas diri Anda sendiri di depan kamera

-          foto sinar-X thorax mewakili keadaan bagian dalam tubuh seseorang

-          data dalam suatu file BMP mewakili apa yang digambarkannya

v  Citra, dari sudut pandang matematis, merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang 2 dimensi. 

v  Citra yang terlihat merupakan cahaya yang direfleksikan dari sebuah objek. Sumber cahaya menerangi objek, objek 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.

Ø  Pengolahan Citra / Image Processing :

o   Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer

o   Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, contoh : pemampatan citra (image compression)

o   Pengolahan citra merupakan proses awal (preprocessing) dari komputer visi.

Ø  Pengenalan pola (pattern recognition) :

o   Pengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh komputer agar suatu objek dalam citra dapat dikenali dan diinterpreasi.

o   Pengenalan pola adalah tahapan selanjutnya atau analisis dari pengolahan citra

Operasi Pengolahan Citra

Ø   Perbaikan Kualitas Citra (Enhancement)

Ø   Pemugaran Citra (Restoration)

Ø   Pengorakan Citra (Image Analysis)

Ø   Segmentasi Citra (Segmentation)

Ø   Rekonstruksi Citra (Reconstruction)

Ø   Pemampatan Citra (Compression)

Perbaikan Kualitas Citra

Perbaikan kualitas citra  (image enhancement)  merupakan salah satu proses awal dalam pengolahan citra (image preprocessing). Perbaikan kualitas diperlukan karena seringkali citra yang dijadikan objek pembahasan mempunyai kua litas yang buruk, misalnya citra mengalami derau ( noise) pada saat pengiriman melalui saluran transmisi, citra terlalu terang/gelap, citra kurang tajam, kabur, dan sebagainya.  Melalui operasi pemrosesan awal inilah kualitas citra diperbaiki  sehingga citra dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut, misalnya untuk aplikasi pengenalan (recognition) objek di dalam citra.

Yang dimaksud dengan perbaikan kualitas citra adalah proses mendapatkan citra yang lebih mudah diinterpretasikan oleh mata  manusia. Pada proses ini, ciri-ciri tertentu yang terdapat di dalam citra lebih diperjelas kemunculannya [DUL97].  Secara matematis,  image enhancement dapat diartikan sebagai proses mengubah citra f(x, y) menjadi f ’(x, y) sehingga ciri -ciri yang dilihat pada f(x, y) lebih ditonjolkan.

Proses-proses yang termasuk ke dalam perbaikan kualitas citra [DUL97]: 

1.       Pengubahan kecerahan gambar (image brightness)

2.       Peregangan kontras (contrast stretching)

3.       Pengubahan histogram citra.

4.       Pelembutan citra (image smoothing)

5.       Penajaman (sharpening) tepi (edge).

6.       Pewarnaan semu (pseudocolouring)

7.       Pengubahan geometric

Beberapa operasi  image enhancemnent  (4 dan 5) dapat dipandang sebagai operasi penapisan untuk memperoleh citra yang lebih baik. Operasi penapisan adalah adalah operasi konvolusi citra f(x, y) dengan penapis h(x, y): 

  f ‘(x, y) = h(x, y) * f(x, y)           

atau dalam ranah frekuensi: 

  F ’(u, v) = H(u, v)F(u, v)            

Pada umumnya,  f(x,y) sudah diketahui sehingga persoalannya adalah memilih  h(x,y)  sedemikian rupa sehingga f ’(x, y) merupakan citra yang menonjolkan ciri tertentu dari  f(x, y).

Tujuan perbaikan kualitas citra:

a)      Agar citra dapat ditampilkan dengan kualitas yang lebih baik

b)      Memudahkan proses analisis citra selanjutnya dan lebih teliti

1.       Pengubahan Kecerahan Gambar (Image Brightness)

Untuk membuat  citra lebih terang atau lebih gelap, kita melakukan pengubahan kecerahan  gambar. Kecerahan/kecemerlangan gambar dapat diperbaiki dengan menambahkan (atau mengurangkan) sebuah konstanta kepada (atau dari) setiap  pixel di dalam citra. Akibat dari  operasi ini, histogram citra mengalami pergeseran.

Secara matematis operasi ini ditulis sebagai 

     f(x, y)’ = f(x, y)  + b           

Jika  b positif, kecerahan gambar bertambah, sebaliknya jika  b negatif kecerahan gambar  berkurang. 

Algoritma p engubahan kecerahan gambar  ditunjukkan pada Algoritma  dibWh ini. 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  hasil pengubahan tetap disimpan di dalam citra Image.

void ImageBrightness(citra Image, int N, int M, int b)

/* Mengubah kecerahan citar Image yang berukuran N  ¥ M dengan penambahan

intensitas setiap pixel sebesar b.

*/

{  int i, j, n; 

 

 for(i=0;i<=N-1;i++)

    for(j=0;j<=M-1;j++)

       Image[i][j]+=b;

}

Nilai pixel hasil pengubahan mungkin £ derajat keabuan minimum (0) atau ³ derajat keabuan  maksimum (255). Karena itu,  pixel tersebut perlu dilakukan  clipping ke nilai keabuan  minimum atau ke nilai keabuan maksimum.

Sebagai contoh, Gambar 1(a) adalah citra Zelda (beserta histogramnya)  yang tampak  gelap, sedangkan Gambar 1(b) adalah citra Zelda (beserta histogramnya) yang lebih terang  (nilai b = 80).

(a)    Gambar Citra Zelda

Histogram Citra Zelda

(b)     Citra Zelda setelah penambahan kecerahan dengan b

Histogram citra Zelda setelah penambahan kecerahan

Gambar 1. Citra Zelda; Atas: sebelum operasi penambahan kecerahan terlihat agak gelap;

Bawah: Zelda setelah operasi penambahan kecerahan dengan b = 80.

2.       Peregangan Kontras

Kontras menyatakan sebaran terang (lightness) dan gelap (darkness) di dalam sebuah gambar. Citra dapat dikelompokkan ke dalam tiga kategori kontras: citra kontras-rendah  (low contrast), citra kontras bagus (good contrast atau  normal contrast), dan citra kontras-tinggi (high contrast). Ketiga kategori ini umumnya dibedakan secara intuitif.

Citra kontras-rendah dicirikan dengan sebagian besar komposisi citranya adalah terang atau sebagian besar gelap. Dari histogramnya terlihat sebagian besar derajat keabuannya terkelompok (clustered) bersama atau hanya menempati sebagian kecil dari rentang nilai-nilai keabuan yang mungkin. Jika pengelompokan nilai -nilai  pixel berada di bagian kiri (yang berisi nilai keabuan yang rendah), citranya cenderung gelap. Jika pengelompokan nilai-nilai pixel berada di bagian kanan (yang berisi nilai keabuan yang tinggi), citranya cenderung terang. Tetapi, mungkin saja suatu citra tergolong kontras-rendah meskipun tidak terlalu terang atau tidak terlalu gelap bila semua pengelompokan nilai keabuan berada di tengah histogram.

Citra kontras-bagus memperlihatkan jangkauan nilai keabuan yang lebar tanpa ada suatu nilai keabuan yang mendominasi. Histogram citranya memperlihatkan sebaran nilai keabuan yang relatif seragam.

Citra kontras-tinggi, seperti halnya ci tra kontras bagus, memiliki jangkauan nilai keabuan yang lebar, tetapi terdapat area yang lebar yang didominasi oleh warna gelap dan area yang lebar yang didominasi oleh  warna terang. Gambar dengan langit terang denganlatar depan yang gelap adalah contoh  citra kontras-tinggi. Pada histogramnya terlihat dua puncak, satu pada  area nilai keabuan yang rendah dan satu lagi pada area nilai keabuan yang tinggi.

Citra dengan kontras-rendah dapat diperbaiki kualitasnya dengan operasi peregangan kontras. Melalui operasi ini, nilai -nilai keabuan pixel akan merentang dari 0 sampai 255 (pada citra 8bit), dengan kata lain seluruh nilai keabuan pixel terpakai secara merata.

Gambar 2  memperlihatkan tiga buah citra Lena yang masing-masing memiliki kontras-rendah, kontras-tinggi, dan kontras-bagus.

(a)  Citra Lena yang terlalu gelap (kontras rendah)

Histogram Citra Lena yang terlalu gelap (kontras rendah)

(b) Citra Lena yang terlalu terang  (kontras tinggi)

                                      Histogram Citra Lena yang terlalu terang (kontras tinggi)

   (c) Citra Lena yang bagus (normal) (kontras bagus)

                                       Histogram  Citra Lena yang bagus (normal) (kontras bagus)

Gambar 2. Tiga buah citra Lena dengan tiga macam kontras.

Algoritma peregangan kontras adalah sebagai berikut: 

1. Cari batas bawah pengelompokan  pixel dengan cara memindai ( scan) histogram dari nilai keabuan terkecil ke nilai keabuan terbesar (0 sampai 255) untuk menemukan pixel pertama yang melebihi nilai ambang pertama yang telah dispesifikasikan. 
2. Cari batas atas pengelompokan  pixel dengan cara memindai histogram dari nilai keabuan tertinggi ke nilai keabuan terendah (255 sampai 0) untuk menemukan  pixel pertama yang lebih kecil dari nilai  ambang kedua yang dispesifikasikan.
3. Pixel-pixel yang  berada di bawah nilai ambang pertama di-set sama dengan 0, sedangkan pixel-pixel yang berada di atas nilai ambang kedua di -set sama dengan 255. 
4. Pixel-pixel yang berada di antara nilai ambang pertama dan nilai ambang kedua dipetakan (diskalakan) untuk memenuhi rentang nilai -nilai keabuan yang lengkap (0 sampai 255) dengan persamaan: 

       S= (r-rmax)/(rmin-rmax)  x 255

yang dalam hal ini, r adalah nilai keabuan dalam citra semula, s adalah nilai keabuan yang baru, rmin adalah nilai keabuan terendah dari kelompok pixel, dan rmax  adalah nilai keabuan tertinggi dari kelompok pixel  (Gambar 3).

Gambar 3  Peregangan kontras

3.        Pengubahan Histogram Citra

Untuk memperoleh histogram citra sesuai dengan keinginan kita, maka penyebaran nilai -nilai

intensitas pada citra harus diubah. Terdapat dua cara pengubahan citra berdasarkan

histogram: 

1.       Perataan historam (histogram equalization)

Nilai -nilai intensitas di dalam citra diubah sehingga penyebarannya seragam (uniform).

2.        Pembentukan histogram (histogram spesification)

Nilai -nilai intensitas di dalam citra diubah agar diperoleh histogram dengan bentuk yang dispesifikasikan oleh pengguna.

4.       Pelembutan Citra (Image Smoothing)

Tujuan:

•      Menurunkan/menekan gangguan (noise) pada citra

Gangguan pada citra umumnya berupa variasi intensitas pixel yang tidak berkorelasi dengan pixel tetangganya.  Pixel yang terkena gangguan umumnya mempunyai frekuensi tinggi. Pelembutan citra dilakukan dengan menekan komponen yang berfrekuensi tinggi dan membiarkan komponen yang berfrekuensi rendah seperti semula.

Contoh: citra yang terkena gangguan spike atau speckle

Gambar citra yang terkena speckle/ spike

•        Contoh hasil pelembutan dengan filter 3x3, hasil tampak kabur (blurring)

Gambar citra hasil pelembutan

5.       Penajaman (sharpening) tepi (edge).

•        Tujuan:

o   Memperjelas tepi objek pada citra

•        Kebalikan pelembutan

•        Metodenya menggunakan Penapis Lolos Tinggi (HighPass Filter)

•        Sering disebut sebagai Penajaman tepi (edge sharpening)

•        Contoh :

Gambar contoh cita sebelum penajaman

Gambar citra sesudah penajaman

6.       Pewarnaan semu (pseudocolouring)

•        Proses pemberian warna tertentu pada nilai pixel citra hitam-putih berdasarkan kriteria tertentu

•        Alasan :Mata manusia bisa membedakan warna

7.       Pengubahan geometric

ü  Perbaikan citra dengan mengubah nilai geometrisnya

ü  Metodenya :

a)      Rotasi

b)      Translasi

c)       Penskalaan/Perbesaran/Pengecilan

d)      Skew, dll

ü  Contoh citra San Francisco, rotasi 6 derajat

gambar citra san Francisco sebelum diubah

Gambar citra san Francisco setelah dirotasi 6 derajat

Sekian Postingan dari saya kali ini, sampai jumpa di postingan selanjutnya...