2.2.3. Citra warna color image
Citra warna memiliki piksel dimana warna yang dimiliki oleh tiap piksel tersebut merupakan kombinasi dari tiga warna dasar, yaitu merah, hijau, dan biru. Tiap warna
dasar menggunakan 8 bit penyimpanan, sehingga tingkatan warna yang tersedia adalah 256. Jadi untuk tiga warna dasar pada setiap piksel memiliki kombinasi warna
sebanyak 2
24
atau sekitar 16777216 warna. Contoh citra warna ditunjukkan pada Gambar 2.4. Gonzales at al., 2002
Gambar 2.4. Citra warna Gonzales at al., 2002
2.3. Pengolahan Citra
Pengolahan citra adalah metode yang digunakan untuk memproses atau memanipulasi citra digital sehingga menghasil citra baru. Tujuan utama dari pengolahan citra adalah
bagaimana mengolah dan menganalisis citra sebaik mungkin sehingga dapat memberikan informasi baru yang lebih bermanfaat. Beberapa teknik pengolahan citra
yang digunakan adalah sebagai berikut. Gonzales at al., 2002 2.3.1. Cropping
Cropping berfungsi untuk menghasil bagian spesifik dari sebuah citra dengan cara memotong area yang tidak diinginkan atau area berisi informasi yang tidak
diperlukan. Cropping dapat digunakan untuk menambah fokus pada objek, membuang
Universitas Sumatera Utara
bagian citra yang tidak diperlukan, memperbesar area tertentu pada citra, mengubah orientasi citra, dan mengubah aspect ratio dari sebuah citra. Cropping menghasilkan
citra baru yang merupakan bagian dari citra asli dengan ukuran yang lebih kecil. Jika citra cropping digunakan untuk proses lain, waktu pemrosesan akan lebih cepat karena
bagian yang diproses hanya bagian yang diperlukan saja. Gonzales at al., 2002 2.3.2. Scaling
Scaling merupakan salah satu operasi yang paling banyak digunakan dalam pengolahan citra. Scaling digunakan untuk mengubah resolusi dari sebuah citra, baik
itu memperkecil atau memperbesar resolusi citra. Scaling juga dapat digunakan untuk menormalisasi ukuran semua citra sehingga memiliki ukuran yang sama. Pratt, 2007
2.3.3. Grayscaling
Grayscaling merupakan proses mengubah citra warna RGB menjadi citra keabuan. Grayscaling digunakan untuk menyederhanakan model citra RGB yang memiliki 3
layer matriks, yaitu layer matriks red, green, dan blue menjadi 1 layer matriks keabuan. Grayscaling dilakukan dengan cara mengalikan masing-masing nilai red,
green, dan blue dengan konstanta yang jumlahnya 1, seperti ditunjukkan pada persamaan 2.2. Pratt, 2007
2.2 Dimana :
= piksel citra hasil grayscaling = konstanta yang hasil penjumlahannya 1
= nilai red dari sebuah piksel = nilai green dari sebuah piksel
= nilai blue dari sebuah piksel
Green channel merupakan salah satu jenis grayscaling yang mengganti nilai setiap piksel pada citra hanya dengan nilai green dari piksel citra tersebut, seperti
ditunjukkan pada persamaan 2.3.
Universitas Sumatera Utara
2.3 Grayscaling pada citra mata menggunakan green channel dikarenakan citra
green channel memiliki contrast yang lebih baik sehingga mampu membedakan antara fitur pembuluh darah, eksudat, mikroneurisma dengan permukaan mata secara
lebih jelas Putra, 2010.
2.3.4. Perbaikan citra Image enhancement
Perbaikan citra merupakan proses yang dilakukan untuk meningkatkan kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter pada citra sehingga ciri pada citra dapat lebih
ditonjolkan. Perbaikan citra memungkinkan informasi yang ingin ditampilkan atau diambil dari sebuah citra menjadi lebih baik dan jelas. Perbaikan citra yang dilakukan
adalah perbaikan kontras dengan menggunakan metode contrast stretching. Contrast Stretching mampu mengatasi kekurangan cahaya atau kelebihan cahaya pada citra
dengan memperluas sebaran nilai keabuan piksel. Contrast stretching merupakan metode perbaikan citra yang bersifat point processing, yaitu pemrosesan hanya
bergantung pada nilai intensitas keabuan masing-masing piksel, tidak tergantung dari piksel lain yang ada disekitarnya. Contrast stretching dilakukan dengan persamaan
2.4. Gonzales at al., 2002
2.4
Dimana : = piksel citra hasil perbaikan
= piksel citra asal = nilai minimum dari piksel citra input
= nilai maksimum dari piksel citra input = nilai grayscale maksimum
2.3.5. Thresholding
Salah satu teknik yang digunakan untuk mengubah citra keabuan menjadi citra biner adalah thresholding. Thresholding sering disebut dengan proses binerisasi.
Universitas Sumatera Utara
Thresholding dapat digunakan dalam proses segmentasi citra untuk mengidentifikasi dan memisahkan objek yang diinginkan dari background berdasarkan distribusi
tingkat keabuan atau tekstur citra Liao, 2001. Proses thresholding menggunakan nilai batas threshold untuk mengubah
nilai piksel pada citra keabuan menjadi hitam atau putih. Jika nilai piksel pada citra keabuan lebih besar dari threshold, maka nilai piksel akan diganti dengan 1 putih,
sebaliknya jika nilai piksel citra keabuan lebih kecil dari threshold maka nilai piksel akan diganti dengan 0 hitam. Proses thresholding dilakukan dengan persamaan 2.5.
Liao, 2001
{ 2.5
Dimana : = piksel citra hasil binerisasi
= piksel citra asal T
= nilai threshold Sebuah metode nonparametrik dan tanpa pengawasan otomatis temukan
threshold untuk menampilkan segmentasi citra. Sebuah threshold optimal dipilih oleh kriteria diskriminan, yaitu dengan cara memaksimalkan keterpisahan dari kelas yang
dihasilkan dalam tingkat keabuan citra. Prosedur ini sangat sederhana, hanya menggunakan zeroth dan urutan pertama saat kumulatif histogram tingkat keabuan.
Hal ini berbanding lurus untuk memperluas metode berkaitan dengan masalah multi- threshold. Otsu, 1979
Ambil nilai piksel dari citra yang diberikan diwakili tingkat keabuan L 1, 2, …, L. Jumlah piksel pada tingkat i dilambangkan dengan n
i
dan jumlah piksel dengan N = n
1
+ n
2
+ …+ n
L
. Untuk menyederhanakan diskusi, histogram gray-level dinormalkan dan dianggap sebagai distribusi probabilitas: Otsu, 1979
∑ 2.6
Universitas Sumatera Utara
2.4. Histogram Equalization
