Pengolahan Citra Digital

Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari hal-hal yanhg berkaitan dengan perbaikan kualitas gambar(peningkatan kontras, transformasi warna, restorasi citra), transformasi gambar (rotasi, translasi, skala, transformasi geometric), melakukan pemilihan citra ciri (feature images) yang optimal untuk tujuan analisis, melakukan proses penarikan informasi atau deskripsi objek atau pengenalan objek yang terkandung pada citra, melakukan kompresi atau reduksi data untuk tujuan penyimpanan data, transmisi data, dan waktu proses data. Input dari pengolahan citra adalah citra, sedangkan outputnya adalah citra hasil pengolahan.
Tingkat Komputasi
Citra digital pada umumnya mempunyai jumlah data yang cukup besar sehingga memerlukan daya komputasi yang cukup besar pula. Daya komputasi ini sangat menentukan kompleksitas algoritma yang akan digunakan.
Berkaitan dengan daya komputasi atau kompleksitas algoritma, karakteristik operasi dalam pengolahan citra dapat dibedakan menjadi empat macam.
1.Operasi tingkat titik
Pada operasi tingkat titik, hasil proses suatu titik (piksel) tidak tergantung pada titik-titik tetangganya sehingga hanya tergantung pada kondisi titik itu sendiri. Atau, bisa juga dikatakan, nilai output pada koordinat tertentu hanya bergantung pada nilai input pada koordinat tersebut.
Contoh operasi tingkat titik adalah kecerahan (brightness), peningkatan kontras, negasi, konversi citra warna ke citra gray scale dan thresholding.
2.Operasi tingkat lokal
Pada operasi ini hasil proses suatu titik(piksel) tergantung pada titik-titik tetangganya dan titik itu sendiri. Atau, bisa juga dikatakan, nilai output pada koordinat tertentu tergantung dari jilai input tetangganya.
Contoh operasi tingkat local adalah konvolusi, deteksi tepi, penghalusan citra, penajaman citra, eleminasi noise dan efek emboss.
3.Operasi tingkat global Pada operasi tingkat global seluruh bagian citra diperhitungkan sehingga hasilnya akan tergantung pada keadaan citra secara keseluruhan. Atau, bisa juga dikatakan, nilai output pada koordinat tertentu tergantung pada seluruh nilai input citra. Untuk citra yang sama, tetapi kualitasnya berbeda(misalnya citra A, kemudian citra ini kecerahannya dikurangi hingga menjadi citra A yang agak gelap) akan menghasilkan hasil yang berbeda.
Contoh operasi tingkat global adalah ekualisasi histogram.
4.Operasi tingkat objek
Pada operasi ini karakteristik citra, yaitu ukuran, bentuk dan intensitas ratarata, harus dihitung karena karakteristik ini diperlukan untuk mengenali objek yang akan dianalisis.
Langkah-langkah Penting Dalam Pengolahan Citra
Secara umum, langkah-langkah dalam pengolahan citra dapat dijabarkan menjadi beberapa langkah.
1.Akuisisi
Akuisisi citra adalah tahap awal untuk mendapatkan citra digital. Tujuan akuisisi citra adalah untuk menentukan data yang diperlukan dan memilih metode perekaman citra digital. Tahap ini dimulai dari objek yang akan diambil gambarnya, persiapan alat-alat, sampai pada pencitraan. Pencitraan adalah kegiatan transformasi dari citra tampak(foto, gambar, lukisan, patung, pemandangan dan lain-lain) menjadi citra digital. Beberapa alat yang dapat digunakan untuk pencitraan adalah :
a.Video Kamera
b.Kamera Digital
c.Kamera konvensional dan converter analog to digital
d.Scanner
e.Photo sinar-x / sinar infra merah
2.Preprocessing Tahapan ini diperlukan untuk menjamin kelancaran pada proses berikutnya. Hal-hal penting yang dilakukan pada tingkatan ini diantaranya adalah :
a.Peningkatan kualitas citra (kontras, brightness, dan lain-lain)
b.Menghilangkan noise
c.Perbaikan citra (image restoration)
d.Transformasi (image transformation)
e.Menentukan bagian citra yang akan diobservasi
3.Segmentasi
Tahapan ini bertujuan untuk mempartisi citra menjadi bagian-bagian pokok yang mengandung informasi penting. Misalnya, memisahkan objek dan latar belakang.
4.Representasi dan deksripsi
Dalam hal ini representasi merupakan suatu proses untuk merepresentasikan suatu wilayah sebagai suatu daftar titik-titik koordinat dalam kurva tertutup, dengan dekripsi luasan atau perimeternya. Setelah suatu wilayah dapat direpresentasi, proses selanjutnya adalah melakukan deskripsi citra dengan cara seleksi ciri dan ekstrasi ciri (feature extraction and selection). Seleksi ciri bertujuan untuk memilih informasi kuantitatif dari cirri yang ada, yang dapat membedakan kelas-kelas objek secara baik, sedangkan ekstrasi ciri bertujuan untuk mengukur besaran kuantitatif cirri setiap piksel, misalnya rata-rata, standar deviasi, koefisien variasi, SignaltoNoise ratio (SNR), dan lain-lain.
5.Pengenalan dan interpretasi
Tahap pengenalan bertujuan untuk member label pada sebuah objek yang informasinya disediakan oleh descriptor, sedangkan tahap interpretasi bertujuan untuk member arti atau makna kepada kelompok objek-objek yang dikenali.
6.Basis pengetahuan Basis pengetahuan sebagai basis data pengetahuan berguna untuk memandu operasi dan masing-masing modul proses dan mengontrol interaksi antara modul-modul tersebut. Selain itu, basis pengetahuan juga digunakan sebagai referensi pada proses template matcing atau pada pengenalan pola.