Pengertian Pengolahan Citra

Pengolahan citra atau dalam bahasa inggri dikenal sebagai Image Processing merupakan mata kuliah gue semester ini, berhubungan dekat dengan gambar. Dan, universitas gue yang kecil ini mengenalkan gue pada pengolahan citra, walaupun sedikit yang bisa gue ambil, soalnya konsentrasi gue terbagi antara kampus dan kerja, gue mencoba menulis materi ini biar ga lupa.

Nah, Pengolahan Citra adalah 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.

Umumnya citra digital berbentuk persegi panjang atau bujur sangkar (pada beberapa sistem pencitraan ada pula yang berbentuk segienam) yang memiliki lebar dan tinggi tertentu. Ukuran ini biasanya dinyatakan dalam banyaknya titik atau piksel sehingga ukuran citra selalu bernilai bulat. Setiap titik memiliki koordinat sesuai posisinya dalam citra. Koordinat ini biasanya dinyatakan dalam bilangan bulat positif, yang dapat dimulai dari 0 atau 1 tergantung pada sistem yang digunakan. Setiap titik juga memiliki nilai berupa angka digital yang merepresentasikan informasi yang diwakili oleh titik tersebut.

Format data citra digital berhubungan erat dengan warna. Pada kebanyakan kasus, terutama untuk keperluan penampilan secara visual, nilai data digital merepresentasikan warna dari citra yang diolah. Format citra digital yang banyak dipakai adalah Citra Biner (monokrom), Citra Skala Keabuan ( gray scale ), Citra Warna ( true color ), dan Citra Warna Berindeks.

Operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan pada citra bila :

Perbaikan atau memodifikasi citra dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan citra/menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra (image enhancement). contoh : perbaikan kontras gelap/terang, perbaikan tepian objek, penajaman, pemberian warna semu, dll

Adanya cacat pada citra sehingga perlu dihilangkan/diminimumkan (image restoration)contoh : penghilangan kesamaran (debluring) 􀃆 citra tampak kabur karena pengaturan fokus lensa tidak tepat / kamera goyang, penghilangan noise

Elemen dalam citra perlu dikelompokkan, dicocokan atau diukur (image segmentation)Operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola.

Diperlukannya ekstraksi ciri-ciri tertentu yang dimiliki citra untuk membantu dalam pengidentifikasian objek (image analysis).Proses segementasi kadangkala diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya. Contoh : pendeteksian tepi objek

Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain (image reconstruction)contoh : beberapa foto rontgen digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh

Citra perlu dimampatkan (image compression) contoh : suatu file citra berbentuk BMP berukuran 258 KB dimampatkan dengan metode JPEG menjadi berukuran 49 KB

Menyembunyikan data rahasia (berupa teks/citra) pada citra sehingga keberadaan data rahasia tersebut tidak diketahui orang (steganografi & watermarking)

Citra —>Pengolahan Citra—>Citra

Pengenalan Pola

Adalah mengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh mesin (komputer).

Tujuan pengelompokkan adalah untuk mengenali suatu objek di dalam citra.

Manusia bisa mengenali objek yang dilihatnya karena otak manusia telah belajar mengklasifikasi objek-objek di alam sehingga mampu membedakan suatu objek dengan objek lainnya. Kemampuan sistem visual manusia yang dicoba ditiru oleh mesin.

Komputer menerima masukan berupa citra objek yang akan diidentifikasi, memproses citra tersebut dan memberikan keluaran berupa informasi/deskripsi objek di dalam citra.

Citra—>Pengenalan Pola—>Informasi / deskripsi objek

COMPUTER VISION

Terminologi lain yang berkaitan erat dengan pengolahan citra adalah Computer Vision.

Computer vision = merupakan proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra, pengenalan dan membuat keputusan.

Computer vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (human vision) yang sesungguhnya sangat kompleks.

Manusia melihat dengan objek dengan indera penglihatan (mata), lalu citra objek diteruskan ke otak untuk diinterpretasi sehingga manusia mengerti objek apa yang tampak dalam pandangan mata. Hasil interpretasi ini digunakan untuk pengambilan keputusan (misal menghindar kalau melihat ada mobil di depan).