Blog Archives
Pengolahan Citra Digital: Mengubah Dunia Melalui Pemrosesan Visual
Pengolahan citra digital adalah suatu bidang ilmu yang mengacu pada teknik-teknik dan metode-metode untuk memanipulasi dan menganalisis gambar atau citra secara digital. Bidang ini telah membawa perubahan revolusioner dalam berbagai sektor, termasuk komputer, teknologi medis, industri, robotika, pertanian, dan banyak lagi. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep-konsep dasar dalam pengolahan citra digital, serta penerapannya yang luas dalam kehidupan sehari-hari.
Identifikasi Jenis Buah Tomat Berdasarkan Analisis Bentuk Dan Tekstur
Analisis bentuk dan tekstur dapat digunakan untuk merancang sebuah sistem identifikasi objek. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman MATLAB untuk mengidentifikasi jenis buah tomat (hijau dan merah) berdasarkan analisis bentuk dan tekstur. Analisis bentuk dilakukan menggunakan parameter metric dan eccentricity, sedangkan analisis tekstur dilakukan menggunakan metode Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) dengan parameter contrast, correlation, energy, dan homogeneity.
Langkah-langkah pemrograman-nya adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan citra buah tomat
Citra yang digunakan berjumlah 8 yang terdiri dari 4 citra buah tomat berwarna hijau dan 4 citra buah tomat berwarna merah
Pengenalan Warna Objek
Komponen Hue dari citra HSV (Hue, Saturation, Value) merupakan suatu komponen yang merepresentasikan warna dari panjang gelombang cahaya tampak (merah, jingga, kuning, hijau, biru, ungu). Oleh karena itu, komponen ini dapat digunakan sebagai acuan untuk melakukan pengenalan warna suatu objek pada citra digital.
Berikut ini merupakan contoh pengolahan citra digital untuk melakukan pengenalan warna suatu objek berdasarkan komponen Hue.
Langkah-langkah pengolahan citra dan pemrograman MATLAB yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra RGB asli
clc; clear; close all; I = imread('stabilo.jpg'); figure, imshow(I);
Pencocokan Citra
Pencocokan citra (image matching) merupakan salah satu bagian dari pengolahan citra yang dilakukan untuk mencari citra lain yang sejenis atau memiliki kemiripan. Salah satu parameter yang merepresentasikan tingkat kemiripan antara dua buah citra adalah jarak euclidean. Semakin kecil jarak euclidean antara dua buah citra maka akan semakin mirip kedua citra tersebut. Persamaan untuk menghitung jarak euclidean adalah sebagai berikut:
Jarak euclidean dapat dihitung berdasarkan ciri khusus yang dimiliki oleh suatu citra. Ciri tersebut di antaranya adalah ciri warna, ciri tekstur, ciri bentuk, ciri geometri, dan ciri ukuran.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi sistem pencocokan citra menggunakan jarak euclidean berdasarkan pada ciri warna. Ciri warna dihitung pada ruang warna HSV yang terdiri dari komponen Hue, Saturation, dan Value. Sistem pencocokan citra diimplementasikan dalam bentuk tampilan GUI menggunakan bahasa pemrograman MATLAB.
Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Mempersiapkan data base citra
Ekstraksi Ciri Citra Grayscale
Ekstraksi ciri merupakan tahapan yang sangat penting dalam pengenalan pola. Tahapan ini bertujuan untuk memperoleh informasi yang terkandung dalam suatu citra untuk kemudian dijadikan sebagai acuan untuk membedakan antara citra yang satu dengan citra yang lain.
Ekstraksi ciri dapat dilakukan setelah tahapan segmentasi citra (memisahkan antara objek dengan background) maupun tanpa segmentasi citra (objek adalah background dan background adalah objek).
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan ekstraksi ciri citra grayscale baik yang didahului dengan tahapan segmentasi maupun tidak.
Langkah-langkah pemrogramannya yaitu:
A. Ekstraksi ciri didahului dengan segmentasi
1. Membaca dan menampilkan citra RGB asli
clc; clear; close all; warning off all;
I = imread('candy.png');
figure, imshow(I);
Segmentasi Warna menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering
Fuzzy c-means clustering merupakan algoritma klustering yang mempartisi data berdasarkan pada jarak antara data masukan dengan pusat kluster terdekat. Sama seperti pada algoritma k-means clustering, pusat cluster selalu diupdate berulang-ulang hingga dihasilkan pembagian kluster yang optimal. Pada algoritma ini, perulangan didasarkan pada minimisasi fungsi objektif.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan segmentasi warna suatu citra digital menggunakan algoritma fuzzy c-means clustering. Citra yang digunakan adalah citra sky-grass.jpg yang memuat dua buah objek yaitu langit dan rumput seperti ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Ekstraksi Ciri Citra RGB
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan proses ekstraksi ciri dari citra rgb. Ciri yang diekstrak adalah berupa ciri statistik dan ciri bentuk. Pada contoh ini digunakan citra fish.jpg di mana foreground adalah berupa ikan sedangkan background adalah berupa air.
Langkah-langkah pemrogramannya adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli
clc;clear;close all;
Img = imread('fish.jpg');
figure, imshow(Img), title('original image');
sehingga diperoleh tampilan:
Pengolahan Citra untuk Deteksi Warna Kulit (Skin Detection)
Deteksi warna kulit (skin color detection) merupakan salah satu proses segmentasi yang memisahkan region objek dalam citra berdasarkan pada perbedaan warna. Objek yang memiliki warna tertentu dipisahkan dengan objek yang memiliki warna lainnya. Hasil segmentasi dapat digunakan untuk proses selanjutnya seperti ekstraksi ciri atau klasifikasi citra. Pada contoh ini, warna kulit didefiniskan dalam ruang warna YCbCr dengan nilai Cb antara 77 s.d 127 dan nilai Cr antara 133 s.d 173.
Deteksi warna kulit merupakan salah satu tahapan awal dalam computer vision untuk mendeteksi hal-hal yang berkaitan dengan manusia (people detection). Deteksi warna kulit dapat dijadikan sebagai metode segmentasi untuk pengenalan wajah (face recognition) maupun pengenalan organ tubuh lainnya. Sistem tersebut dapat dikembangkan lebih lanjut untuk sistem biometrik.
Langkah-langkah proses segmentasi warna kulit adalah sebagai berikut:
1. Melakukan penyeimbangan warna RGB (Color Balanced 24-bit RGB Image)
2. Melakukan transformasi ruang warna RGB menjadi YCbCr
3. Melakukan segmentasi warna kulit berdasarkan nilai Cb antara 77 s.d 127 dan nilai Cr antara 133 s.d 173
4. Menampilkan hasil segmentasi
Hasil segmentasi ditunjukkan pada gambar berikut:
| No | Citra Asli | Hasil Deteksi Warna Kulit |
| 1 |  |
 |
| 2 |  |
 |
| 3 |  |
 |
| 4 |  |
 |
Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengenalan Pola
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk mengklasifikasi bentuk suatu objek dalam citra digital menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan propagasi balik (backpropagation neural network).
Pada contoh ini dilakukan pengklasifikasian terhadap bentuk segi-3, segi-4, dan segi-5. Ciri yang digunakan untuk membedakan ketiga jenis bentuk tersebut adalah metric dan eccentricity.
Metric merupakan nilai perbandingan antara luas dan keliling objek. Sedangkan eccentricity merupakan nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor dengan foci ellips mayor suatu objek. (Materi mengenai ekstraksi ciri lebih lanjut dapat dilihat pada laman berikut ini: Ekstraksi Ciri Citra).
Langkah-langkah pemrograman matlab untuk mengklasifikasi bentuk suatu objek dalam citra digital menggunakan matlab adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan data latih untuk proses pelatihan (training). Pada proses ini digunakan 45 citra data latih yang terdiri dari 15 citra segi-3, 15 citra segi-4, dan 15 citra segi-5.
Ekualisasi Histogram pada Citra Digital
Histogram Citra merupakan diagram yang menunjukkan distribusi nilai intensitas cahaya pada suatu citra. Pada histogram, sumbu-x menyatakan nilai intensitas piksel sedangkan sumbu-y menyatakan frekuensi kemunculan piksel. Dalam bidang pengolahan citra digital, terkadang perlu dilakukan pre-processing yang merupakan proses perbaikan kualitas citra dengan tujuan untuk memudahkan manusia atau komputer untuk merepresentasikan citra. Salah satu metode perbaikan kualitas citra adalah perataan histogram atau yang sering disebut sebagai histogram equalization.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk melakukan ekualisasi histogram citra secara manual.
Langkah-langkahnya adalah:
1. Membaca citra grayscale
clc;clear;close all; I = imread('pout.tif'); figure, imshow(I); title('Original Image')
Pemrograman Matlab 