CITRA DIGITAL

Citra digital merupakan fungsi intensitas cahaya f(x,y) pada bidang 2D, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan nilai fungsi tersebut pada setiap titik (x,y) merupakan tingkat kecemerlangan citra pada titik tersebut

- Citra digital merupakan suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar / piksel / pixel / picture element / pels) menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut.

f (x, y) = i(x, y).r(x, y)

dimana:

f (x, y) : intensitas cahaya (brightness) pada titik (x,y) dengan nilai berkisar antara nol sampai tak berhingga (0 < f(x,y) < ∞) karena cahaya merupakan salah satu bentuk energi.

i (x, y) : iluminasi (jumlah cahaya) yang berasal dari sumber cahaya dengan nilai berkisar antar nol sampai tak berhingga (0 < i(x,y) < ∞)

r (x, y) : derajat kemampuan obyek memantulkan cahaya (reflection) yang berasal dari sumber cahaya dengan nilai berkisar antara nol sampai satu (0 < r(x,y) < 1). Nilai r(x,y) ditentukan oleh karakteristik obyek di dalam citra. Jika r(x,y)=0 maka terjadi penyerapan total sedangkan r(x,y)=1 menandakan terjadinya pemantulan total.

ResolusiCitra

Menentukan seberapa dekat citra tersebut dengan asal (kontinu). Dikenal: resolusi spasial dan resolusi kecemerlangan, berpengaruh pada besarnya informasi citra yang hilang.

–Resolusi spasial: halus/ kasarnya pembagian kisi-kisi baris dan kolom. Transformasi citra continue ke citra digital disebut digitisasi (sampling). Hasil digitisasi dengan jumlah baris 256 dan jumlah kolom 256 – resolusi spasial 256 x 256.

–Resolusi kecemerlangan (intensitas/brightness): halus/ kasarnya pembagian tingkat kecemerlangan. Transformasi data analog yang bersifat continue ke daerah intensitas diskrit disebut kwantisasi. Bila intensitas piksel berkisarantara0 dan255 -resolusikecemerlangancitraadalah256.

Beberapa jenis citra yang sering digunakan adalah sebagai berikut:

1. Citra Biner (Monokrom)

Citra biner merupakan citra yang telah melalui proses pemisahan piksel-piksel berdasarkan derajat keabuan yang dimiliki. Citra biner adalah citra yang hanya direpresentasikan nilai tiap pikselnya dalam satu bit (satu nilai binary). Banyaknya warna yang terdapat pada citra biner adalah dua, yaitu hitam dan putih.

2. Citra Grayscale (Skala Keabuan) Citra warna grayscale menggunakan warna tingkatan warna abu-abu. Warna abu-abu merupakan satu-satunya warna pada ruang RGB dengan komponen merah, hijau, dan biru mempunyai intensitas yang sama. Banyaknya warna yang ada tergantung pada jumlah bit yang disediakan di memori untuk menampung kebutuhan warna ini.

3. Citra Warna Setiap piksel yang terdapat pada citra warna mewakili warna yang merupakan kombinasi dari tiga warna dasar (RGB = Red Green Blue). Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan 8 bit = 1 byte, yang berarti setiap warna memiliki gradasi sebanyak 255 warna. Berarti setiap piksel memiliki kombinasi warna sebanyak = lebih dari 16 juta warna. Itulah sebabnya format ini dinamakan true color karena memiliki jumlah warna yang cukup besar.

HISTOGRAM CITRA

Histogram citra adalah grafik yang menggambarkan penyebaran nilai-nilai intensitas pixel dari suatu citra atau bagian tertentu di dalam citra. Dari sebuah histogram dapat diketahui frekuensi kemunculan nisbi(relative) dari intensitas pada citra tersebut. Histogram juga dapat menunjukkan banyak hal tentang kecerahan (brightness) dan kontas (contrast) dari sebuah gambar. Karena itu, histogram adalah alat bantu yang berharga

h i = , i = 0, 1, …, L – 1

ni = jumlah pixel yang memiliki derajat keabuan in = jumlah seluruh pixel di dalam citra

Rumus lain yang dapat digunakan untuk menghitung histogram equalization pada citra dengan

skala keabuan k bit adalah seperti pada persamaan berikut: dimana

Ci = distribusi kumulatif dari nilai skala keabuan ke –i dari citra asli

round = fungsi pembulatan ke bilangan yang terdekat

Ko = nilai keabuan hasil histogram equalization

w = lebar citra

h = tinggi citra

FILTER IMAGE

Pemfilteran citra pada ruang lingkup frekuensi akan mengubah citra ke domain frekuensi, mengalikannya Domain Pemfilteran Citra dengan sebuah fungsi filter/penapis frekuensi, kemudianmentransformasikan kembali hasilnya ke ruang lingkup spasial.

Pada pengolahan citra digital, filter digunakan untuk

(1) menekan frekuensi tinggi pada citra seperti pada memperhalus citra (smoothing), atau(2) menekan frekuensi rendah seperti pada memperjelas atau Pemfilteran Citra (Image Filtering) mendeteksi tepi pada citra.

• Tujuan: membuat citra menjadi tampak lebih baik, atau tampak lebih jelas untuk analisis.

• Fungsi filter bekerja untuk mengurangi (attenuates) frekuensi tertentu dan memperkuat frekuensi lainnya, misalnya fungsi lowpass sederhana menghasilkan nilai 1 untuk frekuensi kurang dari ambang dan 0 untuk lainnya.

DETEKSI TEPI

deteksi tepi (Edge Detection) pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra, tujuannya adalah Untuk menandai bagian yang menjadi detail citra Untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akuisisi citra Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi (edge) dari suatu citra bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya.

Proses deteksi tepi (edge detection) sendiri masing dapat dikelompokkan berdasarkan

operator atau metode yang digunakan dalam proses pendeteksian tepi suatu citra (edge

detection) untuk memperoleh citra hasil. Adapun ketiga metode tersebut adalah :

1. Metode Robert

Metode Robert adalah nama lain dari teknik differensial pada arah horisontal

dan differensial pada arah vertikal, dengan ditambahkan proses konversi biner setelah

dilakukan differensial. Teknik konversi biner yang disarankan adalah konversi biner

dengan meratakan distribusi warna hitam dan putih.. Metode Robert ini juga disamakan

dengan teknik DPCM (Differential Pulse Code Modulation).

Operator Robert menggunakanoperator gradient berukuran2 x 2 :

Gradient magnitude dari operator Robert adalah sebagai berikut :

Karenaoperator Robert hanya menggunakan convolution mask berukuran 2 x 2,

maka operator Robert sangat sensitive terhadap noise.

2. Metode Prewitt

Metode Prewitt merupakan pengembangan metode robert dengan

menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil

prinsip dari fungsi laplacian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF.

Operator Prewitt menggunakan delapan buah kernel operator gradient :

3. Metode Sobel

Metode Sobel merupakan pengembangan metode robert dengan menggunakan

filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari

fungsi laplacian dan gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF.

Kelebihan dari metode sobel ini adalah kemampuan untuk mengurangi noise sebelum

melakukan perhitungan deteksi tepi.

Operator Sobel menggunakan kernel operator gradient 3 x 3 :

Operator Sobel melakukan deteksi tepi dengan memperhatikan tepi vertical dan

horizontal. Gradient Magnitude dari operator Sobel adalah sebagai berikut :