Konsep Dasar Pengolahan Citra

Aplikasi Pengolahan Citra
Matlab
Octave (tidak berbayar)

Akuisisi Citra
Merupakan kegiatan transformasi dari citra tampak menjadi citra digital.
Alat yang dapat digunakan untuk pencitraan:
Video Kamera
Kamera Digital
Scanner
Photo Sinar-x/Sinar Infra merah
Tahapan Pengolahan Citra Digital
BASIS PENGETAHUAN
Akuisisi Citra
Preprocessing
Segmentasi
Representasi & Deskripsi
Pengenalan & Interpretasi

Citra Anog vs Citra Digital
Citra Analog : Tidak dapat direpresentasikan dalam komputer. Contoh : Foto yang tercetak, hasil CT-Scan, dan semacamnya
Citra Digital : Dapat direpresentasikan dan diolah dalam komputer

Pengertian Citra
Citra merupakan representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek
Sebagai output, citra dapat :
Bersifat Optik
Bersifat Analog
Bersifat Digital
Outline
Pengertian Citra Digital
Pengolahan Citra Digital
Teknik Sampling dan Kuantisasi
Aplikasi Pengolah Citra
Preprocessing
Peningkatan kualitas Citra (kontras, kecerahan, dll)
Menghilangkan noise
Image Restoration
Image transformation
Menentukan bagian citra yang akan diobservasi
Segmentasi
Proses partisi citra menjadi bagian pokok yang mengandung informasi penting
Contoh: memisahkan objek dari latar belakang
Representasi & Deskripsi
Menentukan titik koordinat dalam kurva tertutup dengan deskripsi luasan dan perimaternya
Seleksi ciri untuk memilih informasi kuantitatif dari ciri yang ada
Ekstraksi ciri untuk mengukur besaran kuantitatif dari setiap piksel, misalnya rata-rata, standar deviasi, dan sebagainya
Representai Citra
>> Selanjutnya...
Ilustrasi (1)

Kuantisasi
Kuantisasi menunjukkan banyaknya derajat nilai pada setiap pixel (menunjukkan jumlah bit pada gambar digital b/w dengan 2 bit, grayscale dengan 8 bit, true color dengan 24 bit)
Warna yang ada pada masing-masing pixel ditunjukkan dengan angka mulai dari 0 sampai 2n, dimana n adalah jumlah bit.
Pada gambar true color, nilai warna pixel terbagi dalam 3 kelompok (R, B, G) dengan nilai masing-masing mulai 0 sampai 28.
Sampling
Merupakan transformasi dari citra kontinyu (anolog) dengan membaginya menjadi M kolom dan N baris sehingga menjadi citra diskrit (digital)
Ukuran M dan N mengindikasikan tinggi rendahnya resolusi yang berpengaruh pada kehalusan gambar
Proses sampling dihasilkan oleh peralatan digital
Basis Pengetahuan
Berfungsi untuk memandu operasi dari modul proses dan mengontrol interaksi antar modul tersebut.
Digunakan sebagai referensi pada proses template matching atau pada pengenalan pola
Pengenalan & interpretasi
Pengenalan bertujuan untuk memberikan label pada sebuah objek yang informasinya disediakan oleh descriptor
Interpretasi bertujuan untuk memberi arti atau makna pada kelompok objek yang dikenali
Ilustrasi (2)

Konsep Dasar Pengolahan Citra
Prodi S1 teknik informatika :: Sekolah tINGGi teknologi nurul jadid
Pengantar
pengolahan
Citra
digital
Click to edit Master title style
Click to edit Master text styles
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
3/29/2015

#
Click to edit Master subtitle style
3/29/2015

#
Click icon to add picture
3/29/2015

#
3/29/2015

#
3/29/2015

#
"
"
3/29/2015

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
3/29/2015

#
3/29/2015

#
3/29/2015

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
3/29/2015

#
3/29/2015

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
3/29/2015

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
3/29/2015

#
3/29/2015

#
3/29/2015

#
3/29/2015

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
3/29/2015

#
Second level
Third level
Fourth level
Fifth level
3/29/2015

#

Konsep Dasar Pengolahan Citra

Recommend Documents