18 Pengolahan Citra, Teori dan Aplikasi
a 8 bit b 5 bit
c 4 bit
d 3 bit e 2 bit
f 1 bit
Gambar 2.6Kuantisasi citra dengan menggunakan berbagai bit
Pada kuantisasi dengan 1 bit, jumlah level sebanyak 2 2
1
.Oleh karena itu, warna yang muncul berupa hitam dan putih saja. Perlu diketahui, penurunan
jumlah aras pada tingkat tertentu membuat mata manusia masih bisa menerima citra dengan baik. Sebagai contoh, citra dengan 4 bit Gambar 2.6c dan citra
dengan 8 bit Gambar 2.6a praktis terlihat sama. Hal seperti itulah yang
mendasari gagasan pemampatan data citra, mengingat citra dengan jumlah bit lebih rendah tentu akan membutuhkan tempat dan transmisi yang lebih hemat.
2.3 Kualitas Citra
Di samping cacah intensitas kecerahan, jumlah piksel yang digunakan untuk menyusun suatu citra
mempengaruhi kualitas citra. Istilah resolusi citra biasa dinyatakan jumlah piksel pada arah lebar dan tinggi. Resolusi piksel biasa
dinyatakan dengan notasi m x n, dengan m menyatakan tinggi dan n menyatakan
Mengenal Dasar Citra 19
lebar dalam jumlah piksel. Contoh pada Gambar 2.5 menunjukkan bahwa kalau gambar apel hanya dinyatakan dalam 8 x 8 piksel, citra yang terbentuk sangat
berbeda dengan aslinya. Seandainya jumlah piksel yang digunakan lebih banyak, tentu akan lebih mendekati dengan gambar aslinya. Contoh pada Gambar 2.6
memperlihatkan efek resolusi piksel untuk menampilkan gambar yang sama.
a Citra berukuran 512 x 512 piksel
b Citra berukuran 256 x 256 piksel
c Citra berukuran 128 x 128 piksel d Citra berukuran 64 x 64 piksel
Gambar 2.7 Efek resolusi berdasar jumlah piksel pada citra ketika gambar disajikan dengan ukuran yang sama
Terlihat bahwa pada resolusi tertentu citra menjadi kabur kalau dinyatakan dengan jumlah piksel yang makin sedikit.
20 Pengolahan Citra, Teori dan Aplikasi
Resolusi spasial ditentukan oleh jumlah piksel per satuan panjang. Istilah seperti dpi dot per inch menyatakan jumlah piksel per inci. Misalnya, citra 300
dpi menyatakan bahwa citra akan dicetak dengan jumlah piksel sebanyak 300 sepanjang satu inci. Berdasarkan hal itu, maka citra dengan resolusi ruang spasial
sebesar 300 dpi dicetak di kertas dengan ukuran lebih kecil daripada yang mempunyai resolusi ruang sebesar 150 dpi, meskipun kedua gambar memiliki
resolusi piksel yang sama.
2.4 Membaca Citra
Untuk kepentingan memudahkan dalam memahami hasil proses pengolahan citra, Anda perlu mengenal perintah yang berguna untuk membaca citra yang
tersimpan dalam bentuk file. Octave menyediakan fungsi bernama imread.
Bentuk pemanggilannya: Img = imreadnama_file_citra
Dalam hal ini, nama_file_citramenyatakan namafile citra yang hendak dibaca dan Img menyatakan larik array yang menampung data citra yang dibaca.Perlu
diketahui, format-format gambar yang bisa dibaca oleh imread ditunjukkan pada
Tabel 2.3.
Tabel 2.3Daftar formatfile gambar yang bisa dibaca oleh imread Format
Gambar Ekstensi
Keterangan
TIFF .tif, .tiff
Tagged Image
File Format
merupakan format citra yang mula-mula dibuat boleh Aldus.
Kemudian, dikembangkan oleh Microsoft
dan terakhir
oleh Adobe.
JPEG .jpg, .jpeg
Joint Photographics
Expert Group adalah format citra yang
dirancang agar
bisa memampatkan data dengan rasio
Mengenal Dasar Citra 21
Format Gambar
Ekstensi Keterangan
1:16. GIF
.gif Graphics
Interface Format
merupakan format
yang memungkinkan pemampatan data
hingga 50. Cocok untuk citra yang memiliki area yang cukup
besar dengan warna yang sama. BMP
.bmp Windows
Bitmap merupakan
format bitmap pada Windows. PNG
.png Portable Network Graphics biasa
dibaca ‘ping’. Asal mulanya dikembangkan sebagai pengganti
format GIF
karena adanya
penerapan lisensi
GIF. Mendukung pemampatan data
tanpa menghilangkan informasi aslinya.
XWD .xwd
XWindow Dump
C a t a t a n •
Daftar file citra pada Tabel 2.3 berlaku untuk MATLAB.
• Saat buku ini ditulis, Octave hanya mampu
membaca file citra berformat PNG. Format lain hanya bisa dibaca dengan melibatkan utilitas lain
seperti ImageMagick. Itulah sebabnya, seluruh contoh file citra dalam buku ini menggunakan
format PNG.
22 Pengolahan Citra, Teori dan Aplikasi
Contoh berikut digunakan untuk membaca filecitra bernama mandrill.png yang terdapat pada folder C:\Image.
Img = imread’C:\Image\mandrill.png’;
C a t a t a n •
Dengan cara seperti itu, data citra pada file mandrill.png disimpan diImg. Dalam hal ini, Img berupa larikyang
mengandung M baris dan N baris. Mengingat file tersebut berisi data citra berskala keabuan, maka nilai pada setiap
elemen dalam matriks menyatakan intensitas piksel. Nilai intensitas itu berupa bilangan bulat antara 0 sampai dengan
255. •
Berbagai jenis citra antara lain yang berskala keabuan akan segera dibahas.
•
imread juga mendukung pembacaan citra 16 bit. Namun,
pembahasan di buku ini menggunakan semua file citra
berukuran 8 bit tipe uint8. 2.5 Mengetahui Ukuran Citra
Secara umum, ukuran matriks Imgadalah M x N. Untuk mengetahui nilai M dan N yang sesungguhnya, dapatdigunakan fungsi pada Octave yang bernama
size . Contoh untuk mengetahui dimensi pada matriks Img:
Ukuran = sizeImg Ukuran =
512 512
Dengan cara seperti itu, terlihat bahwa Imgberisi512 baris dan 512 kolom piksel. Untuk mendapatkan jumlah baris dan jumlah kolom secara tersendiri, perlu
diberikan perintah seperti berikut:
Mengenal Dasar Citra 23
jum_baris = Ukuran1; jum_kolom = Ukuran2;
Angka 1 dan 2 pada ukuran menyatakan indeks. Dengan cara seperti itu, jum_baris
berisi jumlah baris padalarikImg dan jum_kolom berisi jumlah kolom pada larikImg.
Sebagai alternatif, dapat ditulis perintah seperti berikut:
[jum_baris, jum_kolom] = sizeImg;
Dengan cara seperti itu, jum_barisberisi jumlah baris pada larikImg dan jum_kolom
berisi jumlah kolom pada larikImg.
2.6 Menampilkan Citra Citra dapat ditampilkan dengan mudah melalui fungsi imshow. Contoh