Pengantar Pengolahan Citra 3
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 latar belakangnya.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.
C a t a t a n •
Untuk penyederhanaan
penyebutan pada
pembicaraan selanjutnya, istilah “pengolahan citra digital” akan dinyatakan
dengan “pengolahan citra” saja. •
Selain citra digital,terdapat citra analog. Foto yang ditempelkan pada kartu mahasiswa adalah contoh citra analog. Agar foto
tersebut bisa diproses oleh komputer maka harus didigitalkan melalui alat pemindai.
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 aplikasipemrosesan citra.Perubahan gerakan yang ditangkap melalui citra dapat
menjadi dasar untuk melakukan pelaporan situasi yang terekam.
4
Pengolahan dikartunkan.Sebagai
memungkinkan pembua Perangkat lunak sepe
gambar yang memun hasil goresan pensil,
Gambar 1.3.
Gambar 1.2Aplikasi
Pengolahan Citra, Te
n citra
juga memungkinkan
waja ai contoh ditunjukkan pada Gambar 1.2.Apli
mbuatan kartun yang didasarkan pada obje seperti Microsoft Word 2010 menyertakan fasi
ungkinkan setiap gambar asli diubah menjadi nsil, kapur, pastel, dan lain-lain, sebagaimana di
ikasi pengolahan citra untuk mengartunkan
Teori dan Aplikasi
ajah seseorang
plikasi seperti itu objek-objek nyata.
fasilitas pengolah adi gambar seperti
ditunjukkan pada
an wajah orang
Pengantar Pengolahan Citra 5
Gambar 1.3Penggunaan efek gambar pada Microsoft Word 2010 memanfaatkan pengolahan citra
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.
6 Pengolahan Citra, Teori dan Aplikasi
a CT Scan Sumber: http:www.dxhealthcorp.com
b Contoh hasil CT Scan Sumber: http:www.thirdage.com
Gambar 1.4CT Scan
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.
Gambar 1.5 Masukan citra dapat digunakan sebagai dasar pencarian jenis tanaman hias
Berbagai aplikasi pengolahan citra juga telah dilakukan di Indonesia. Beberapa contoh ditunjukkan berikut ini.
Identifikasi sidik jari Isnanto, dkk., 2007
Pengantar Pengolahan Citra 7
Pencarian database orang melalui foto orang Aribowo, 2009 Identifikasi kematangan buah tomat Noor dan Hariadi, 2009
Identifikasi penyakit Diabetes mellitus melalui citra kelopak mata Rachmad,
2009 Ekstraksi fitur motif batik Mulaab, 2010
Identifikasi telapak tangan Putra dan Erdiawan, 2010
1.3 Prinsip Dasar dalam Pengolahan Citra
