Blog Archives
Pengolahan Citra Digital
Pengolahan Citra Digital (Digital Image Processing) merupakan bidang ilmu yang mempelajari tentang bagaimana suatu citra itu dibentuk, diolah, dan dianalisis sehingga menghasilkan informasi yang dapat dipahami oleh manusia.
Sebelum mempelajari lebih lanjut mengenai pengolahan citra digital, kita perlu mengetahui definisi dari citra itu terlebih dahulu.
Citra merupakan fungsi dari intensitas cahaya yang direpresentasikan dalam bidang dua dimensi.
Berdasarkan bentuk sinyal penyusunnya, citra dapat digolongkan menjadi dua jenis yaitu citra analog dan citra digital. Citra analog adalah citra yang dibentuk dari sinyal analog yang bersifat kontinyu, sedangkan citra digital adalah citra yang dibentuk dari sinyal digital yang bersifat diskrit.
Citra analog dihasilkan dari alat akuisisi citra analog, contohnya adalah mata manusia dan kamera analog. Gambaran yang tertangkap oleh mata manusia dan foto atau film yang tertangkap oleh kamera analog merupakan contoh dari citra analog. Citra tersebut memiliki kualitas dengan tingkat kerincian (resolusi) yang sangat baik tetapi memiliki kelemahan di antaranya adalah tidak dapat disimpan, diolah, dan diduplikasi di dalam komputer.
Model Ruang Warna Pengolahan Citra
Dalam bidang pengolahan citra digital dikenal berbagai macam ruang warna (color space) citra.
Yang paling umum adalah ruang warna RGB (Red, Green, Blue).
Ruang warna RGB mendefinisikan suatu warna berdasarkan tiga kanal (channel) warna yaitu merah, hijau, dan biru.
Ruang warna RGB untuk citra truecolor 24 bit diilustrasikan oleh gambar berikut:
-read more->
Pengenalan Matlab
Matlab (Matrix Laboratory) merupakan software aplikasi interaktif untuk komputasi numerik dan visualisasi data. Dengan menggunakan bahasa tingkat tinggi (high level language), Matlab sangat mudah untuk dioperasikan oleh penggunanya. Matlab banyak digunakan oleh kalangan akademisi maupun industri. Kita dapat mengunjungi situs resmi matlab di http://www.mathworks.com/products/matlab/
Mathwork Product Overview
Deteksi wajah (face detection) menggunakan algoritma Viola-Jones
Deteksi wajah merupakan tahapan awal dalam sistem pengenalan wajah. Sistem pengenalan wajah banyak diaplikasikan dalam bidang biometrik untuk mengenali identitas pemilik wajah.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk mendeteksi wajah (face detection).
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;
I = imread('visionteam.jpg');
bboxes = step(faceDetector, I);
IFaces = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bboxes, 'Face');
figure, imshow(IFaces), title('Detected faces');
Model warna RGB dan histogram citra
Model warna RGB terdiri dari tiga komponen warna yaitu komponen Red, Green, dan Blue. Perintah untuk memanggil citra RGB adalah sebagai berikut:
I = imread('football.jpg');
figure, imshow(I);
Pemrograman Matlab 