Operasi Pengolahan Citra, Restorasi, Kompresi, Segementasi, Analisis

CItra Digital

Operasi Pengolahan Citra, Restorasi, Kompresi, Segementasi, Analisis – kolonginfo.com. Pengolahan citra merupakan proses perubahan dan analisis citra yang banyak melibatkan persepsi visual. Proses ini mempunyai ciri data masukan dan informasi keluaran yang berbentuk citra pula. Beberapa operasi meliputi Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement), Pemugaran Citra (Image Restoration), Pemampatan Citra (Image Compression), Pemilahan Citra (Image Segmentation), Analisis Citra (Image Analysis), Rekonstruksi Citra (Image Recontruction)

Secara umum pengolahan citra didefinisikan sebagai pemrosesan citra dua dimensi dengan computer. Dan secara lebih luas, didefinisikan sebagai pengolahan citra digital yang merupakan barisan bilangan nyata maupun kompleks yang diwakili oleh bit-bit tertentu.

Citra digital Pengolahan Citra

Macam Operasi Pengolahan Citra

Macam-macam operasi pengolahan citra adalah sebagai berikut:

  1. Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement)
  2. Pemugaran Citra (Image Restoration)
  3. Pemampatan Citra (Image Compression)
  4. Pemilahan Citra (Image Segmentation)
  5. Analisis Citra (Image Analysis)
  6. Rekonstruksi Citra (Image Recontruction)

Untuk lebih detail sebagai berikut:

Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement)

Peningkatan kualitas citra merupakan pemrosesan sebuah citra yang ditujukan untuk menghasilkan kondisi tertentu pada citra, metode yang dapat dilakukan berbeda-beda tergantung pada citra yang akan diproses serta kondisi yang diharapkan. Misalnya mempertajam bagian tertentu pada citra, manipulasi kontras dan skala keabuan, dan lainnya.

Tujuan dari peningkatan kualitas citra adalah untuk melakukan pemrosesan terhadap citra agar hasilnya memiliki kualitas yang relative lebih baik dari citra awal untuk aplikasi tertentu.

Peningkatan kualitas citra dapat dibagi menjadi dua, yaitu:

  1. Peningkatan kulaitas citra pada domain spasial
  2. Point processing,
  3. Mask processing,
  4. Peningkatan kualitas citra pada domain frekuensi

Perbaikan ini diperlukan karena citra yang dijadikan objek pembahasan memiliki kualitas yang buruk, misalnya :

  • Citra mengalami derau pada saat transmisi,
  • Citra terlalu gelap atau terlalu terang,
  • Citra kurang tajam, kabur, dan lainnya.

Pemugaran Citra (Image Restoration)

Pemugaran citra merupakan proses penajaman fitur tertentu dari citra (misalnya tepian, wilayah, atau kontras) agar dapat ditampilkan secara lebih baik dan bisa dianalisis secara lebih teliti. Perbaikan citra ini tidak meningkatkan kandungan informasi dari citra, namun melebarkan jangkauan dinamik dari suatu fitur sehingga bisa dideteksi atau diamati secara lebih mudah dan tepat.

Baca Juga:  Extreme Programming (XP), Pengertian, Manfaat, Tahapan

Yang paling penting dalam perbaikan citra adalah penentuan dan kuantisasi kriteria atau fitur yang akan ditingkatkan. Hal tersebut bergantung pada aplikasi dan seringkali dirumuskan secara heuristik.

Tujuan dari perbaikan citra adalah untuk memperbaiki kualitas citra dengan memanipulasi parameter-parameter citra dan lebih menonjolkan ciri citra tertentu untuk kepentingan analisis atau menampilkan citra. Berguna dalam hal ekstraksi ciri, analisisi citra, dan tampilan informasi visual karena dapat menonjolkan ciri-ciri khusus dalam citra tersebut. Contoh operasi perbaikan citra :

  1. Perbaikan kontras gelap/terang
  2. Perbaikan tepian objek (edge enhancement)
  3. Penajaman (sharpening)
  4. Pemberian warna semua (pseudocoloring)
  5. Penapisan derau (noise filtering)

Lingkup proses perbaikan citra :

  1. Pengibahan kecerahan (brightness)
  2. Peregangan kontras (contrast stretching)
  3. Pengubahan histogram
  4. Pelembutan citra (smoothing)
  5. Penajaman tepi (edge sharpening)
  6. Pewarnaan semu (pseudocoloring)
  7. Pengubahan geomatrik

Beberapa teknik perbaikan kualitas citra yang umum digunakan antara lain :

  • Operasi titik
    • Pengubahan kontras
    • Pemotongan noise
    • Mengiris window (windo slicing)
    • Model histogram
  • Operasi spasial
    • Pelembutan noise
    • Filter median
    • Unsharp masking
    • Low-pass, bandpass, high-pass filtering
    • pembesaran
  • Operasi transformasi
    • Linier filter
    • Root filter
    • Homomorphic filter
  • Pseudowarrna
    • False coloring
    • Pseudocoloring

Pemampatan Citra (Image Compression)

Pemampatan citra adalah proses untuk meminimasi jumlah bit yang diperlukan untuk merepresentasikan suatu citra digital atau aplikasi kompresi data yang dilakukan terhadap citra digital. Tujuannya adalah untuk mengurangi redudansi dari data-data yang terdapat pada citra sehingga dapat disimpan atau ditransmisikan secara lebih efisien.

Bermanfaat ketika melakukan pengiriman data, dimana waktu pengiriman data pada saluran komunikasi menjadi lebih singkat. Misalnya pada pengiriman gambar dari fax, video conference, handphone, download dari internet, pengiriman data medis, pengiriman dari satelit, dan lainnya. Selain itu dengan adanya kompresi citra, maka akan lebih menghemat media penyimpanan yang digunakan untuk menyimpan citra tersebut. Karena dengan pengurangin jumlah bit-bit dalam citra secara langsung akan mengurangi ukuran dari citra tersebut.

Baca Juga:  Perbedaan Business Intelligence (BI) dengan Data Science (DS)

Teknik kompresi citra ada dua, yaitu :

1. Lossless Compression

Merupakan teknik pemampatan citra dimana tidak ada satupun informasi dalam citra yang dihilangkan. Hal ini biasanya digunakan pada citra medis dimana setiap bagian dari citra adalah penting dan harus dijaga. Karena itu memungkinkan citra hasil kompresi memiliki ukuran yang lebih besar.

Metode kompresi ini antara lain :

  • Entropy Encoding (Huffman, Aritmatik) : Merepresentasikan karakter yang sering muncul dalam bit yang lebih kecil.
  • Dictionary based (LZW, RLE): Menghasilkan file kompresi yang berisi fixed-length code (12-16 bit) yang merepresentasikan sekuen bytes file asli.

Contoh format file kompresi lossless adalah : GIF, PCX, BMP, TIFF, TRG, PGM

2. Lossy Compressing

Merupakan suatu teknik kompresi dengan menghilangkan beberapa informasi yang terkandung di dalam citra, dimana informasi tersebut masih dapat ditoleransi sehingga tidak terlalu mempengaruhi kualitas citra. Dengan menggunakan teknik ini, maka ukuran file citra menjadi lebih kecil.

Teknik ini mengubah detail dan warna pada citra menjadi lebih sederhana tanpa terlihat perbedaan yang mencolok dalam pandangan manusia. Biasanya digunakan pada citra foto atau image yang tidak terlalu membutuhkan detail citra, dimana kehilangan bit rate foto tidak berpengaruh pada citra. Penggunaan metode pada kompresi ini misalnya :

  • Color Reduction : Untuk warna-warna tertentu yang mayoritas dimana informasi warna disimpan dalam color palette.
  • Chroma Subsampling : Didasarkan fakta bahwa mata manusia lebih peka terhadap gelap terang atau brightness (luminance) daripada wana (chrominance), sehingga dapat dilakukan pengurangan resolusi warna dengan disampling ulang.
  • Transform coding (Transformasi fourier, wavelet) : Menggunakan fourier transform seperti DCT.

Contoh format file dalam kompresi lossy adalah: JPEG, MPEG

Pemilahan Citra (Image Segmentation)

Pemilahan citra merupakan suatu proses yang membagi-bagi sebuah citra menjadi unsur-unsur pokok dari citra itu sendiri. Segmentasi citra merupakan salah satu bagian terpenting dari proses analisis secara otomatis. Konsep ini didasarkan pada discontinuity atau similarity dari tingkatan nilai keabuan piksel-pikselnya. Dapat diterapkan pada cita statis dan citra dinamis (time-varying).

Operasi ini bertujuan untuk memilih dan mengisolasi (memisahkan) suatu objek dari keseluruhan citra. Segmentasi ini terdiri dari downsampling, penapisan dan deteksi tepian.

Baca Juga:  Unduh Logo UGM

Tahap downsampling merupakan proses untu menurunkan jumlah piksel dan menghilangkan sebagian informasi dari citra. Pada penapisan filter median level keabuan citra pada setiap piksel digantikan dengan nilai median dari level keabuan pada piksel yang terdapat pada window filter. Tahap yang terakhir adalah segmentasi yaitu deteksi tepian. Pendeteksian ini dirancang untuk merepresentasikan sebuah tepian yang idel, dengan ketebalan yang diinginkan.

Secara umum proses pemilahan citra terbagi menjadi tiga kelompok, yaitu :

  • Pemilahan citra berdasarkan klasifikasi (classification based segmentation) : Merupakan proses pemilahan citra yang dilakukan dengan mencari kesamaan ukuran dari nilai pada piksel.
  • Pemilahan citra berdasar daerah tepi (edge based segmentation. : Merupakan proses pemilahan citra untuk mendapatkan garis yang ada pada gambar dengan anggapan bahwa garis tersebut merupakan tepi dari objek yang memisahkan objek satu dengan lainnya atau antarobjek dengan background.
  • Pemilahan citra berdasar daerah (region based segmentation) : Merupakan proses pemilhan citra yang dilakukan untuk mendapatkan daerah yang diyakini merupakan sebuah objek. Untuk mendapatkannya dilakukan analisa terhadap kesamaan tekstur, warna pada piksel yang terdapat pada gambar.

Analisis Citra (Image Analysis)

Merupakan operasi yang bertujuan untuk menghitung besaran kuantitatif dari citra masuk untuk menghasilkan deskripsinya. Teknik pengolahan citra mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek. Proses pemilahan citra kadang diperlukan untuk melokaslisasi objek yang diinginkan dari background-nya.

Contoh-contoh dari operasi pengorakan citra antara lain :

  1. Pendeteksian tepi objek (edge detection)
  2. Ekstraksi batas (boundary)
  3. Representasi daerah (region)

Rekonstruksi Citra (Image Recontruction)

Operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi. Banyak digunakan dalam bidang medis, misalnya beberapa foto rontgen dengan sinar X yang digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh.

Demikian penjelasan terkait operasi pengolahan citra, untuk artikel lainnya terkait pengolahan citra, kompresi citra, dll dapat dicari melalui kolom pencarian kolonginfo.com.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*