PENGOLAHAN CITRA DIGITAL BAB 1 (PENGERTIAN & SEJARAH)

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL BAB 1 (PENGERTIAN & SEJARAH)

Oleh Susilo
Pada September 18, 2019



1.1 Pengertian Pengolahan Citra Digital

       Istilah citra digital sangat populer pada masa kini. Banyak peralatan elektronik yang menghasilkan citra digital; misalnya scanner,  kamera digital, mikroskop digital, dan fingerprint reader (pembaca sidik jari). Perangkat lunak untuk mengolah citra digital juga sangat populer digunakan oleh pengguna untuk mengolah foto atau untuk berbagai keperluan lain. Sebagai contoh, Adobe Photoshop dan GIMP (GNU Image Manipulation Program) menyajikan berbagai fitur untuk memanipulasi citra digital. 




          Lalu, apa sebenarnya yang dimaksud dengan pengolahan citra digital? Secara umum, istilah pengolahan citra digital menyatakan “pemrosesan gambar berdimensi-dua melalui komputer digital” (Jain, 1989). Menurut Efford (2000), pengolahan citra adalah istilah umum untuk berbagai teknik yang keberadaannya  untuk memanipulasi dan memodifikasi citra dengan berbagai cara. Foto adalah contoh gambar berdimensi dua yang bisa diolah dengan mudah. Setiap foto dalam, bentuk citra digital (misalnya berasal dari kamera digital) dapat diolah melalui perangkat-lunak tertentu. Sebagai contoh, apabila hasil bidikan kamera terlihat agak gelap, citra dapat diolah agar menjadi lebih terang. Dimungkinkan pula untuk memisahkan foto orang dari latarbelakangnya. Gambaran tersebut menunjukkan hal sederhana yang dapat dilakukan melalui pengolahan citra digital. Tentu saja, banyak hal lain yang lebih pelik yang dapat dilakukan melalui pengolahan citra digital.

1.2 Aplikasi Pengolahan Citra

      Pengolahan citra merupakan bagian penting yang mendasari berbagai aplikasi nyata, seperti pengenalan pola, penginderaan jarak-jauh melalui satelit atau pesawat udara, dan machine vision. Pada pengenalan pola, pengolahan citra antara lain berperan untuk memisahkan objek dari latarbelakang secara otomatis. Selanjutnya, objek akan diproses oleh pengklasifikasi pola. Sebagai contoh, sebuah objek buah bisa dikenali sebagai jeruk, apel, atau pepaya. Pada penginderaan jarak jauh, tekstur atau warna pada citra dapat dipakai untuk mengidentifikasi objek-objek yang terdapat di dalam citra. Pada machine vision (sistem yang  dapat “melihat” dan “memahami” yang dilihatnya), pengolahan citra berperan dalam mengenali bentuk-bentuk khusus yang dilihat oleh mesin. Penggunaan kamera pemantau ruangan merupakan contoh bagian aplikasi pemrosesan citra. Perubahan gerakan yang ditangkap melalui citra dapat menjadi dasar untuk melakukan pelaporan situasi yang terekam.
     Pengolahan citra juga memungkinkan wajah seseorang dikartunkan. Sebagai contoh ditunjukkan pada Gambar 1.2. Aplikasi seperti itu memungkinkan pembuatan kartun yang didasarkan pada objek-objek nyata. Perangkat lunak seperti Microsoft Word 2010 menyertakan fasilitas pengolah gambar yang memungkinkan setiap gambar asli diubah menjadi gambar seperti hasil goresan pensil, kapur, pastel, dan lain-lain, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1.3.



    Aplikasi pengolahan citra memang makin meluas. Di dunia kedokteran, pengolahan citra mempunyai peran yang sangat besar. CT Scan (Computed Tomography Scan) atau kadang disebut CAT Scan (Computerized Axial Tomography Scan) merupakan suatu contoh aplikasi pengolahan citra, yang dapat dipakai untuk melihat potongan atau penampang bagian tubuh manusia. Tomografi  adalah proses untuk menghasilkan citra berdimensi dua dari potongan  objek berdimensi tiga dari sejumlah hasil pemindaian satu-dimensi. Gambar 1.4 memperlihatkan contoh CT Scan dan hasilnya.

     Pengolahan citra juga dapat dimanfaatkan, misalnya, untuk kepentingan penentuan jenis tanaman hias melalui ciri-ciri citra daun. Seseorang yang ingin tahu mengenai suatu tanaman cukup memasukkan citra daun yang ia miliki dan kemudian memunggahkan ke sistem berbasis web. Selanjutnya, sistem web dapat mencarikan informasi yang sesuai dengan citra tersebut. Gambar 1.5 memperlihatkan contoh hasil pencarian jenis tanaman hias.
Berbagai aplikasi pengolahan citra juga telah dilakukan di Indonesia. Beberapa contoh ditunjukkan berikut ini.

v  Identifikasi sidik jari (Isnanto, dkk., 2007)
v  Pencarian database orang melalui foto orang (Aribowo, 2009)

v  Identifikasi kematangan buah tomat (Noor dan Hariadi, 2009)
v  Identifikasi penyakit Diabetes mellitus melalui citra kelopak mata (Rachmad, 2009)
v  Ekstraksi fitur motif batik (Mulaab, 2010)
v  Identifikasi telapak tangan (Putra dan Erdiawan, 2010)

1.3 Prinsip Dasar dalam Pengolahan Citra

        Hal-hal yang diutarakan pada Subbab 1.2 merupakan contoh-contoh aplikasi kegiatan pengolahan citra. Aplikasi-aplikasi seperti itu sesungguhnya menggunakan prinsip dasar dalam pengolahan citra seperti peningkatan kecerahan dan kontras, penghilangan derau pada citra, dan pencarian bentuk objek. Beberapa contoh diberikan berikut ini.

1.3.1 Peningkatan Kecerahan dan Kontras
       Seringkali dijumpai citra yang tidak jelas akibat sinar yang kurang ketika objek dibidik melalui kamera digital. Dengan menggunakan pengolahan citra, citra seperti itu bisa diperbaiki melalui peningkatan kecerahan dan kontras. Gambar 1.3 menunjukkan contoh citra yang kurang cerah dan kurang kontras menjadi citra yang lebih kontras.

1.3.2 Penghilangan Derau 
        Citra yang akan diproses seringkali dalam keadaan terdistorsi atau mengandung derau. Untuk kepentingan tertentu, derau tersebut perlu dibersihkan terlebih dulu. Dalam pengolahan citra, terdapat beberapa metode yang bisa dipakai untuk keperluan tersebut. Salah satu cara dilaksanakan melalui filter notch.

1.3.3 Pencarian Bentuk Objek
         Untuk kepentingan  mengenali suatu objek di dalam citra, objek perlu dipisahkan terlebih dulu dari latarbelakangnya. Salah satu pendekatan yang umum dipakai untuk keperluan ini adalah penemuan batas objek. Dalam hal ini, batas objek berupa bagian tepi objek. Setelah tepi objek diketahui, pencarian ciri terhadap objek bisa dilaksanakan, misalnya berdasar  perbandingan panjang dan lebar daun.  

You may like these posts