BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Citra
Menurut arti secara harfiah, citra image adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus continue
dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Sumber cahaya menerangi objek, kemudian objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya. Pantulan cahaya
ini ditangkap oleh alat-alat optic, seperti mata pada manusia, kamera, pemindai scanner, dan lain-lain sehingga bayangan objek dalam bentuk citra dapat terekam
Sitorus, Syahriol dkk, 2006.
Citra didefinisikan sebagai fungsi intensitas cahaya dua-dimensi f x,y dimana x dan y menunjukkan koordinat spasial, dan nilai f pada suatu titik x,y sebanding
dengan tingkat kecerahan gray level dari citra di titik tersebut Gonzalez dalam Purwanto, Ari.
Citra sebagai output dari suatu sistem perekaman data dapat bersifat Sitorus, Syahriol dkk, 2006:
1. Optik berupa foto.
2. Analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televisi.
3. Digital yang dapat langsung disimpan pada media penyimpan magnetic.
Universitas Sumatera Utara
Citra dapat dikelompokkan menjadi dua bagian yaitu citra diam still images dan citra bergerak moving images. Citra diam adalah citra tunggal yang tidak
bergerak. Sedang citra bergerak adalah rangkaian citra diam yang ditampilkan secara beruntun sekuensial, sehingga memberi kesan pada mata sebagai gambar yang
bergerak. Setiap citra didalam rangkaian itu disebut frame. Gambar-gambar yang tampak pada film layar lebar atau televisi pada hakekatnya terdiri dari ratusan sampai
ribuan frame Sitorus, Syahriol dkk, 2006.
Citra juga dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu citra tampak seperti foto, gambar, lukisan, apa yang nampak di layar monitortelevisi, hologram, dan lain
sebagainya. Sedangkan citra tidak tampak seperti data fotogambar dalam file, citra yang direpresentasikan dalam fungsi matematis Hestiningsih, Idhawati.
Citra digital adalah citra dengan f x,y yang nilainya didigitalisasikan baik dalam koordinat spasial maupun dalam gray level. Digitalisasi dari koordinat spasial
citra disebut dengan image sampling. Sedangkan digitalisasi dari gray level citra disebut dengan gray-level quantization. Citra digital dapat dibayangkan sebagai suatu
matriks dimana baris dan kolomnya merepresentasikan suatu titik di dalam citra, dan nilai elemen matriks tersebut menunjukkan gray level di titik tersebut Gonzalez
dalam Purwanto, Ari. Hal tersebut diilustrasikan oleh Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Citra Digital
Universitas Sumatera Utara
Teknologi dasar untuk menciptakan dan menampilkan warna pada citra digital berdasarkan pada penelitian bahwa sebuah warna merupakan kombinasi dari tiga
warna dasar, yaitu merah, hijau, dan biru Red, Green, Blue - RGB. Komposisi warna RGB tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.2.
Gambar 2.2 Komposisi Warna RGB
Beberapa kegiatan yang berhubungan dengan citra Idhawati Hestiningsih:
1. Pencitraan imaging
Pencitraan merupakan kegiatan mengubah informasi dari citra tampakcitra non digital menjadi citra digital. Beberapa alat yang dapat digunakan untuk
pencitraan antara lain sperti scanner, kamera digital, dan kamera sinar-xsinar infra merah.
2. Pengolahan Citra
Pengolahan citra merupakan kegiatan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusiamesin komputer. Masukannya adalah citra dan
keluarannya juga citra tapi dengan kualitas lebih baik daripada citra masukan, misal suatu citra warnanya kurang tajam, kabur blurring, mengandung noise
misal bintik-bintik putih, dan lain-lain sehingga perlu ada pemrosesan untuk
Universitas Sumatera Utara
memperbaiki citra karena citra tersebut menjadi sulit diinterpretasikan karena informasi yang disampaikan menjadi berkurang.
3. Analisis Citra
Analisis citra merupakan kegiatan menganalisis citra sehingga menghasilkan informasi untuk menetapkan keputusan biasanya didampingi bidang ilmu
kecerdasan buatan atau Aritificial Inteligence yaitu pengenalan pola atau sering disebut pattern recognition.
Gambar 2.3 Tiga kegiatan yang berkaitan dengan citra
Tiga bidang studi yang berkaitan dengan data citra dalam ilmu komputer Sitorus, Syahriol dkk, 2006:
1. Grafika Komputer Computer Graphic.
2. Pengolahan Citra Image Processing.
3. Pengenalan Pola Pattern RecognitionImage Interpretation.
Hubungan dari ketiga bidang ilmu tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.4.
Citra nondigital
Pencitraan Pengolahan
Citra Citra
digital Citra
digital baru
Analisis Citra
Informasi Keputusan
Pengolahan Citra
Citra Citra
Deskripsi Deskripsi
Gafika Komputer
Pengenalan Pola
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.4 Tiga bidang studi yang berkaitan dengan citra Grafika komputer bertujuan menghasilkan citra yang lebih tepat disebut grafik
atau picture dengan primitif geometri, seperti garis, lingkaran, volume, dan lain-lain. Primitif geometri tersebut memerlukan data deskriptif untuk melukis elemen-elemen
gambar. Contoh dari data deskriptif adalah koordinat titik, panjang garis, jari-jari lingkaran, tebal garis, warna dan lain-lain. Grafika komputer memainkan peranan
penting dalam visualisasi dan virtual reality. Untuk lebih jelas, perhatikan Gambar 2.5.
Gambar 2.5 Contoh Grafika Komputer
Pengolahan citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin dalam hal ini komputer. Teknik-teknik
pengolahan citra yaitu mentransformasi citra menjadi citra yang lain. Dalam pengolahan citra, masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra, tetapi citra
keluaran mempunyai kualitas lebih baik daripada citra masukan. Termasuk dalam bidang ini juga adalah pemampatan citra. Proses pengolahan citra antara lain
penghilangan derau noise dan penapisan filtering citra. Untuk lebih jelas, perhatikan Gambar 2.6.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.6 Penghilangan noise pada Pengolahan Citra
Pengenalan pola adalah suatu aktivitas untuk mengelompokkan data numerik dan simbolik termasuk citra secara otomatis oleh mesin dalam hal ini komputer.
Tujuan dari pengelompokan adalah untuk mengenali suatu objek di dalam citra. Manusia dapat mengenali objek yang dilihatnya karena otak manusia telah belajar
mengklasifikasi objek yang terdapat di alam, sehingga mampu membedakan suatu objek dengan objek lainnya. Kemampuan sistem visual manusia inilah yang dicoba
untuk ditiru oleh mesin. Komputer menerima masukan berupa citra objek yang diidentifikasi, memproses citra dan memberikan keluaran berupa deskripsi objek di
dalam citra. Untuk lebih jelas, perhatikan Gambar 2.7.
Gambar 2.7 Contoh Pengenalan Pola Tanda Tangan
Universitas Sumatera Utara
Computer vision adalah aplikasi lain dalam artificial intelligence yang berkaitan erat dengan citra. Computer vision merupakan alat analisis dan evaluasi
informasi visual dengan menggunakan komputer. Teknik artificial intelligence memungkinkan komputer bisa menguji sebuah gambar atau adegan nyata dengan
mengidentifikasi objek, ciri-ciri, atau pola-polanya Suparman dan Marlan, 2007.
Computer vision merupakan proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra, pengenalan
dan membuat keputusan. Computer vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia human vision yang sesungguhnya sangat kompleks. Manusia melihat objek
dengan indera penglihatan mata, lalu citra objek diteruskan ke otak untuk diinterpretasi sehingga manusia mengerti objek apa yang tampak dalam pandangan
mata. Hasil interpretasi ini digunakan untuk pengambilan keputusan Hestiningsih, Idhawati.
2.2 Pengenalan Pola
Kategori