LAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK KLASIFIKASI DAN PENGENALAN POLA PEMROSESAN AWAL PRAKTIKUM I
oleh: Rayuh Dhilah Hanggara 1501022088
PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS AHMAD DAHLAN YOGYAKARTA 2017
PRAKTIKUM I A. TUJUAN PRAKTIKUM 1. Mahasiswa mampu memproses awal pengenalan pola
2. Memahami cara pembacaan citra 3. Memahami cara pemrosesan awal 4. Memahami histogram sebagai ciri B. DASAR TEORI
Pengenalan merupakan suatu hal yang mudah dilakukan oleh manusia, namun tidak demikian bagi sebuah mesin atau komputer. Pengenalan pola citra telah berkembang pesat seiring dengan meajuan perangkat-perangkat keras dan lunak komputer. Beberapa contoh pengenalan citra seperti : tulis tangan dan tandatangan, citra-citra medis, citra wajah, dll. Pada sistem pengenalan citra diawali dengan proses pengolahan pengolahan citra kemudain dilanjutkan dengan ekstraksi citra dan klasifikasi pola citra. Pengolahan citra merupakan tahap awal atau pemrosesan awal dari suatu sistem pengenalan. Beberapa proses pengenalan pola yang penting dilakukan untuk pengenalan pola seperti : perubahan dari citra berwarna menjadi citra keabuan, konversi dari citra keabuan ke citra biner dengan metode pengambangan (thresholding). Sedangkan untuk ekstraksi ciri dapat digunakan metode hidtogram atau statistik dasar yang lain.
C. LANGKAH PERCOBAAN 1. Pembacaan citra
Pada matlab fungsi untuk melakukan pembacaan citra standar yaitu: Imread(‘namafile’)
Setelah pembacaan citra dapat dilakukan proses seperti: mengubah citra berwarna RGB menjadi berderajat keabuan (grayscale), mengubah menjadi citra negatif dengan perintah dalam skrip berikut :
Catat dan pahami fungsi bawaan matlab rgb2gray dengan eksekusi perintah >>help rgb2gray
2. Membuat konversi citra berwarna menjadi citra skala keabuan (Grayscale) Operasi konversi citra true color keabuan ( grayscale) grayscale) dengan rumus sebagai berikut : Wgrayscale =
(++) 3
Contoh :
Perhatikan hasil eksekusinya dan bandingkan dengan hasil melalui penggunaan fungsi rgb2gray
3. Menbuat citra biner dari citra skala keabuan (Grayscale (Grayscale)) Suatu metode yang digunakan untuk mengubah citra dengan format keabuan menjadi citra biner adalah pengambangan (thresholding (thresholding ). ). Rumus yang digunakan untuk konversi adalah
0, 0, < = {1, ≥
Ko
atau
0, 0, ≥ = {1, <
Ko Contoh :
Ulangi meng-eksekusi file ambang.m diatas dengan mengganti nilai ambang menjadi 100 perhatikan hasilnya, dan ulangi untuk nilai ambang yang lain: 150 jelaskan perbandingan atas hasil ketiganya ! 4. Cropping dan menyimpan citra Perintah untuk melakukan cropping (pemotongan bagian bagian tertentu dari citra), citra ), menggunakan fungsi, Imcrop(matrik citra, titiksudut_crop);
Perintah untuk melakukan penyimpanan citra menggunakan fungsi, Imwrite(matriks citra,namafile,format ekstensi); Contoh :
Catat dan pahami hasil eksekusi-nya! 5. Membuat histogram citra Perintah yang disediakan matlab untuk membuat histogram dari citra yaitu dengan fungsi, Imhist(matriks citra) Contoh :
6. Membuat citra bercampur derau
D. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Pembacaan Citra M-file dibuat untuk mempermudah pengguna MATLAB dalam mengerjakan suatu aktivitas komputasi yang sering atau rutin digunakan serta terdiri dari baris-baris perintah yang akan dikerjakan ketika dipanggil. Seperti pada gambar di bawah ini merupakan penulisan baris perintah di dalam editor m-file untuk implementasi penerapan pembacaan citra pada MATLAB.
Gambar 4.1.1 Program pembacaan citra
Baris perintah yang pertama dan kedua merupakan baris perintah yang hanya berupa komentar. Pada dua baris perintah berikutnya dituliskan perintah untuk membersihkan layar dan juga jendela hasil yang aktif. Ditempatkan nilai citra Peppers.png ke dalam variabel I pada baris perintah ke enam. Dibuat pula jendela figure untuk menampilkan gambar pada perintah ke tujuh, dan begitu pula baris selanjutnya berupa perintah untuk menampilkan citra yang dimasukkan tadi ke jendela figure(1) tepatnya. Di ikuti pemberian nama judul untuk citra yang tertampil. Setelahnya ditambahkan jendela figure kedua yang dimaksudkan untuk citra yang sudah diolah menjadi citra grayscale menggunakan perintah pada baris ke sebelas. Disertai pula perintah menampilkan citra pada figure(2) dengan diikuti penamaan judulnya.
Gambar 4.1.2 Hasil Pemrosesan Citra Hasil dari eksekusi M-file citra.m yaitu menampilkan citra asli pada figur 1 dan citra keabuan pada figur 2. 2. Membuat konversi citra berwarna menjadi citra skala keabuan ( grayscale) grayscale) Selain melakukan pembacaan citra, sebenarnya pada percobaan pertama sudah kita lakukan pemrosesan skala keabuan namun menggunakan library yang disediakan yaitu rgb2gray. Sedangkan pada percobaan kedua ini kita kelola sendiri sendiri perumusan untuk mendapatkan nilai skala keabuan dengan mengambil nilai rerata dari citra yang ada. Berikut di bawah ini gambar yang menunjukkan cara penulisan programnya yang disimpan pada citra2.m.
Gambar 4.2.1 Program konversi citra warna ke skala keabuan Bagian penting dari program konversi citra ini dimulai dari baris program ke delapan hingga ke sebelas. Nilai warna dari tiap elemen warna terlebih dahulu diambil secara terpisah kemudian dikalkulasikan di dalam rumus yang disimpan di dalam variabel gray. Pemrograman selain itu menggunakan konsep yang sama seperti percobaan pertama, yaitu pembuatan tempat untuk citra sebelum dan sesudah di proses dengan hasil seperti gambar di bawah ini.
Gambar 4.2.2 Hasil konversi ke grayscale
3. Membuat citra biner dari skala keabuan ( grayscale) grayscale) Salah satu pemrosesan awal yang lain yaitu menjadikan citra biner atau hanya bernilai 0(hitam) dan 1(putih). Metode yang digunakan yaitu metode thresholding (pengambangan) agar semua nilai yang ada dapat dipilah ke dalam dua kelompok nilai saja. Berikut di bawah ini diperlihatkan gambar penulisan program untuk mengkonversi citra dengan skala keabuan menjadi citra biner.
Gambar 4.3.1 Program konversi citra grayscale ke biner Inti dari program pengkonversian ini ada pada baris ke sembilan hingga ke sembilan belas. Dalam hal ini nilai ukuran citra yang ada disimpan ke dalam matriks untuk mendapatkan nilai baris dan kolom yang ada. Setelah didapati ukuran citra disertai nilai dari tiap elemen citra, kemudian dilakukan pengkonversian ke dalam nilai biner dengan nilai parameter ambang yang sudah ditentukan sebelumnya. Untuk kasus program ini diberikan nilai ambang 120 dengan ketentuan nilai di bawahnya akan menjadi 0 dan 1 ketika nilai yang diperoleh melebihinya. Hasil proses konversinya dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 4.3.2 Hasil konversi citra grayscale ke biner 4. Cropping dan menyimpan citra Pemrosesan awal yang lain yaitu berhubungan dengan ukuran dari citra yang diolah. Pemrosesan ini akan memperkecil dan merincikan citra yang benar-benar ingin diamati dan diambil nilainya kemudian. Berikut gambar penulisan program pemotongan dan pernyimpanan citra.
Gambar 4.4.1 Program image cropping dan dan menyimpannya Proses pemotongan dilakukan pada baris program kelima yaitu dengan memberikan nilai titik sudut yang mengacu pada matriks dari citra yang diolah dan menyimpannya pada variabel I2. Setelah terpotong dengan dapat dilihatnya pada jendela figure yang muncul, citra kemudian disimpan dengan merujuk pada baris program terakhir disertai pemberian nama dan format citra yang diinginkan.
Gambar 4.4.2 Hasil pemotongan citra 5. Membuat histogram citra Tahapan pemrosesan awal yang lain salah satunya yaitu pembuatan histogram citra atau dengan kata lain mengambil nilai dari persebaran nilai nilai elemen citra secara secar a keseluruhan. Berikut di bawah ini gambar program dari pembuatan histogram citra.
Gambar 4.5.1 Program pembuatan histogram citra
Program dibagi ke dalam tiga sub program, pertama persiapan, kedua penambahan derau, dan ketiga penampil histogram. Sub program yang pertama pembersihan command window dan pembacaan citra disertai pengambilan nilai nil ai elemen citra. Sub program p rogram kedua k edua agar didapatkan citra yang memiliki histogram yang bagus maka perlu dibuatkan derau dengan memanfaatkan nilai panjang elemen citra. Kemudian pada sub program ketiga berupa penulisan untuk menampilkan histogram citra disertai citranya yang dibagi ke dalam empat bagian.
Gambar 4.5.2 Histogram citra dengan derau dan tanpa derau 6. Membuat citra bercampur derau Derau yang dimaksudkan di sini sama dengan yang digunakan pada percobaan sebelumnya, namun dalam percobaan i ni langsung kepada hasil gambar yang diproses dan disimpan. Berikut gambar dari program yang dituliskan di dalam editor MATLAB.
Gambar 4.6.1 Program pencampur derau Jika pada percobaan sebelumnya, hasil dari pencampuran citra dengan derau dilakukan tanpa menyimpan citra hasil. Sedangkan pada percobaan ini ditambahkan proses penyimpanan citra cit ra ke dalam bentuk file namun tanpa melakukan proses penampilan citra saat selesai eksekusi pengolahan citra tersebut.
Gambar 4.6.2 Hasil eksekusi program pencampuran citra dengan derau
E. TUGAS 1. Buat fungsi warna2abu.m dengan cara memodifikasi file citra2.m gunakan argumen input: Image dan argumen output: gray
Gambar 5.1 Program warna2abu.m Program di atas merupakan program yang ditulis dari modifikasi citra2.m dengan parameter input menjadi menjadi Image dan juga juga parameter output menjadi gray. 2. Buatlah fungsi abu2bin.m dengan memodifikasi file ambang.m dengan argumen input: citra, nilai_ambang dan argumen output: citraThresholding.
Program di atas merupakan program yang ditulis dari modifikasi ambang.m dengan parameter input menjadi citra dan nila_ambang serta parameter output menjadi citraThresholding. 3. Buatlah file citra baru yang merupakan campuran citra asli rice dan noise yang berbeda-beda dengan cara memodifikasi file citranoise.m. Gunakan faktor pengali pada noise=k*randn(256); dengan menggantiganti nilai k=0.05, 0.1, 0.15 dan 0.2 selanjutnya simpan file citra baru dengan nama yang berbeda-beda pula.
Gambar 5.3 Program citranoise.m Program di atas ditujukan untuk menimbulkan derau pada citra rice.png dengan maksud untuk mensimulasikan terjadinya derau saat proses pengambilan citra secara nyata karena efek caha ya yang minim. Variabel k yang dirubah adalah parameter yang menjadikan citra memiliki tingkat derau berbeda beda. Semakin tinggi nilai k maka semakin tinggi pula tingkat tin gkat citra itu berderau. Berikut di bawah ini citra citra yang diperoleh dari hasil eksekusi program citranoise.m.
(a)
(b)
(c)
(d)
Gambar 5.4 Hasil penambahan derau citra (a) k=0.05 (b) k=0.1 (c) k=0.15 (d) 0.2
F.
KESIMPULAN 1. MATLAB berupa aplikasi yang mampu melakukan operasi terhadap citra; 2. Pembacaan citra dapat dilakukan dengan fungsi Imread(‘namafile’); Imread(‘namafile’); 3. Terdapat fungsi rgb2gray untuk mengolah citra warna menjadi skala keabuan; 4. Proses konversi citra dari skala keabuan menjadi biner adalah dengan metode pengambangan (Thresholding ( Thresholding ). ). 5. Kemampuan lain dari matlab selain mengolah citra dapat pula mengatur ukuran citra yaitu dengan proses cropping ; 6. Citra berderau dapat dijernihkan dengan melakukan penumpukan/perulangan citra yang kemudian kemudian diambil reratanya.
G. REFERENSI
Fadlil, A. (2016) Petunjuk Praktikum Teknik Klasifikasi & Pengenalan Pola, Pola, Yogyakarta: Universitas Ahmad Dahlan.
