OPERASI PENGOLAHAN CITRA

         Pengolahan citra adalah salah satu cabang dari ilmu informatika. Pengolahan citra berkutat pada usaha untuk melakukan transformasi suatu citra/gambar menjadi citra lain dengan menggunakan teknik tertentu . Operasi yang dilakukan untuk mentransformasikan suatu citra menjadi citra lain dapat dikategorikan berdasarkan tujuan transformasi maupun cakupan operasi yang dilakukan terhadap citra.Berdasarkan tujuan transformasi operasi pengolahan citra dikategorikan sebagai berikut Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement) Operasi peningkatan kualitas citra bertujuan untuk meningkatkan fitur tertentu pada citra. Pemulihan Citra (Image Restoration) Operasi pemulihan citra bertujuan untuk mengembalikan kondisi citra pada kondisi yang diketahui sebelumnya akibat adanya pengganggu yang menyebabkan penurunan kualitas citra.

A.   Operasi-operasi Pengolahan Citra

Citra digital direpresentasikan dengan matriks. Operasi pada citra dijital pada dasarnya adalah memanipulasi elemen-elemen matriks. Elemen matriks yang dimanipulasi dapat berupa elemen tunggal (sebuah pixel). Sekumpulan elemen yang berdekatan atau keseluruhan elemen matriks

     

     1. Aras komputasi

      Ada empat aras (level) komputasi pada pengolahan citra, yaitu :

a.                  Aras titik

2. Aras lokal
3. Aras global
4. Aras Objek

ARAS TITIK

Operasi pada aras titik hanya dilakukan pada pixel tunggal di dalam citra.Operasi titik dikenal juga dengan nama operasi pointwise. Operasi ini terdiri dari pengaksesan pixel pada lokasi yang diberikan, memodifikasinya dengan operasi-operasi lanjar (linear) dan nonlanjar (nonlinear), dan menempatkan nilai pixel baru pada lokasi yang bersesuaian di dalam citra yang baru. Operasi lanjar adalah operasi yang dapat dinyatakan secara matematis sebagai persamaan lanjar, kebalikannya adalah operasi nonlanjar

Ada 3 macam operasi pada aras titik yaitu Berdasarkan intensitas,Berdasarkan geometri,Gabungan intensitas dan geometri

Berdasarkan Intensitas

•         Nilai intensitas u suatu pixel diubah dengan transformasi h menjadi nilai intensitas baru v :

                  v = h(u),                      u,v ∈[0, L]

•         Contoh operasi titik berdasarkan intensitas adalah operasi pengambangan (thresholding), pada operasi ini nilai intensitas pixel dipetakan ke salah satu dari 2 nilai, a₁ atau a₂, berdasarkan nilai ambang (threshold) T.

Jika a₁ = 0 dan a₂ = 1, maka operasi pengambangan mentransformasikan citra hitam putih ke citra biner. Dengan kata lain, nilai intensitas pixel semula dipetakan ke dua nilai saja : hitam dan putih.

Nilai ambang yang dipakai dapat berlaku untuk keseluruhan pixel atau untuk wilayah tertentu saja (berdasarkan penyebaran nilai intensitas pada wilayah tersebut)

Contoh operasi pengambangan

Persamaan di atas menyatakan bahwa pixel-pixel yang nilai intensitasnya dibawah 128 diubah menjadi hitam (nilai intensitas = 0), sedangkan pixel-pixel yang nilai intensitasnya di atas 128 diubah menjadi putih (nilai intensitas = 1).

Berdasarkan Geometri

Posisi pixel diubah ke posisi yang baru, sedangkan intensitasnya tidak berubah, contoh operasi titik berdasarkan geometri misalnya pemutaran (rotasi), pergeseran (translasi), penskalaan (dilatasi) dll.

 Gabungan intensitas dan geometri

Operasi ini tidak hanya mengubah nilai intensitas pixel, tapi juga mengubah posisinya.

2. ARAS LOKAL

Operasi pada aras lokal menghasilkan citra keluaran yang intensitas suatu pixel bergantung pada intensitas pixel-pixel tetangganya.

f_B(x,y)’ = O_lokal {f_A(x_i,y_j); (x_i,y_j) ∈ N(x,y)}

Dimana : N = neighborhood, yaitu pixel-pixel yang berada di sekitar (x,y)

3. ARAS GLOBAL

Operasi pada aras global menghasilkan citra keluaran yang intensitas suatu pixel bergantung pada intensitas keseluruhan pixel.

f_B(x,y)’ = O_global{f_A(x,y)}

4. ARAS OBJEK

Operasi jenis ini hanya dilakukan pada objek tertentu di dalam citra. Tujuan operasi ini adalah untuk mengenali objek tersebut, misalnya dengan menghitung rata-rata intensitas, ukuran, bentuk, dan karakteristik lain dari objek.

2.    Operasi Aritmatika

•       Penjumlahan atau pengurangan antara 2 buah citra.
•       Perkalian dua buah citra
•       Operasi Bolean pada Citra

1. Penjumlahan atau pengurangan antara 2 buah citra

Persamaannya adalah :

      C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)

C adalah citra baru yang intensitas setiap pixelnya adalah jumlah dari intensitasnya. Jika lebih besar dari 255, maka intensitasnya dibulatkan ke 255.

•         Penjumlahan

Operasi penjumlahan citra dapat digunakan untuk mengurangi pengaruh derau (noise) di dalam data, dengan cara merata-ratakan derajat keabuan setiap pixel dari citra yang sama yang diambil berkali-kali.Misalnya untuk citra yang sama direkam dua kali f₁ dan f₂, lalu dihitung intensitas rata-rata untuk setiap pixel.

            f’(x,y) = ½ {f₁(x,y) + f₂(x,y)}

•         Pengurangan

Persamaannya C(x,y) = A(x,y) – B(x,y)

C adalah citra baru yang intensitas setiap pixelnya adalah selisih antara intensitas pixel pada A dan B.

Ada kemungkinan hasil operasi ini menghasilkan nilai negatif, oleh karena itu, operasi pengurangan citra perlu melibatkan operasi clipping. Contoh operasi pengurangan citra adalah untuk memperoleh suatu objek dari dua buah citra . Citra pertama misalnya foto sebuah ruangan yang kosong, citra kedua adalah foto ruangan yang sama tetapi ada orang didalamnya.

           

2. Perkalian Citra

Persamaannya : C (x,y) = A(x,y) B(x,y)

Perkalian citra sering digunakan untuk mengoreksi kenirlanjaran (non linear) sensor dengan cara mengalikan matriks citra dengan matriks koreksi. Hasil operasi mungkin bernilai riil, karena itu semua nilai dibulatkan ke atas.

3.    Operasi Bolean pada Citra

Selain operasi aritmetika, pemrosesan citra dijital juga melibatkan operasi Boolean (and, or, dan not):

C(x, y) = A(x, y) and B(x, y),

C(x, y) = A(x, y) or B(x, y),

C(x, y) = not A(x, y).

(dalam notasi Bahasa C, ketiga operasi di atas ditulis sebagai:

C[x][y]=A[x][y]&B[x][y]

C[x][y]=A[x][y]|B[x][y]

C[x][y]=!A[x][y]

Operasi Boolean mempunyai terapan yang penting pada pemrosesan morfologi pada citra biner. Pada citra biner, operasi not dapat digunakan untuk menentukan komplemen dari citra.

4.    Operasi Geometri pada Citra

Pada operasi geometrik, koordinat pixel berubah akibat transformasi, sedangkan intensitasnya tetap.Operasi geometri yang dilakukan misalnya translasi, rotasi, penskalaan citra. Pengubahan geometri dari citra f(x,y) menjadi citra baru f’(x,y) dapat ditulis sebagai : f’(x’,y’) = f(g₁(x,y),g₂(x,y)).

Dimana g₁(x) dan g₂(y) adalah fungsi transformasi geometrik. Dengan kata lain :

            x’ = g₁(x,y)

            y’ = g₂(x,y)

a.      Translasi

Rumus translasi citra

            x’ = x + m

            y’ = y + n

            dimana :

            m = besar pergeseran dalam arah x

            n  = besar pergeseran dalam arah y

Jika citra semula adalah A dan citra hasil translasi adalah B, maka translasi dapat diimplementasikan dengan menyalin citra A ke B.

            B [x][y] = A [x + m][y + n]

b.      Rotasi

Jika citra semula adalah A dan citra hasil translasi adalah B, maka translasi dapat diimplementasikan dengan menyalin citra A ke B.

            B [x][y] = A [x + m][y + n]

Jika citra semula A dan citra hasil rotasi adalah R, maka rotasi citra dari A ke B :

            B[x’][y’] = B[x cos q - y sin q][x sin q +

                                       + y cos q] = A[x][y]

  

c.       Penskalaan Citra

Penskalaan citra (image zooming), yaitu pengubahan ukuran citra membesar/zoom out atau mengecil/zoom in)

Rumus penskalaan citra :

            x’ = s_x . X

            y’ = s_y . Y

            Dimana :

            S_x, S_y = faktor skala arah x dan arah y

Jika citra semula adalah A dan citra hasil penskalaan adalah B, maka penskalaan citra dinyatakan sebagai :

            B[x’][y’] = B[s_x . y][s_y . y] = A[x][y]

Operasi zoom out dengan faktor 2 (yaitu, s_x = s_y = 2) diimplementasikan dengan menyalin setiap pixel sebanyak 4 kali. Jadi citra 2 x 2 pixel akan menjadi 4 x 4 pixel. Operasi zoom in dengan faktor 1/2 dilakukan dengan mengambil rata-rata dari 4 pixel yang bertetangga menjadi 1 pixel. Jadi citra 2 x 2 pixel akan menjadi 1 x 1 pixel



sumber :

Ilmukomputer.org/2014/02/13/operasi-dasar-pengolahan-citra-digital/