Tahap pengenalan bertujuan untuk memberi label pada sebuah objek yang informasinya disediakan oleh descriptor, sedangkan tahap interpretasi bertujuan
untuk memberi arti atau makna kepada kelompok objek-objek yang dikenali 6.
Basis Pengetahuan Basis pengetahuan berguna untuk memandu berbagai operasi dan digunakan
sebagai referensi pada template matching atau pada pengenalan pola [20].
2.2.2. Representasi Citra Digital
Setiap piksel memiliki nilai value atau number yang menunjukkan intensitas keabuan pada piksel tersebut. Derajat keabuan dimana Merepresentasikan grey level atau kode
warna. Kisaran nilai ditentukan oleh bit yang dipakai dan akan menunjukkan resolusi aras abu-abu grey level resolution.Berikut adalah kisaran nilainya:
1. 1 bit –2 warna: [0,1]
2. 4 bit –16 warna: [0,15]
3. 8 bit –256 warna: [0,255]
4. 24 bit –16.777.216 warna true color
5. Kanal Merah -Red R: [0,255]
6. Kanal Hijau - Green G: [0,255]
7. Kanal Biru - Blue B: [0,255] [13].
Pada umumnya citra digital berbentuk empat persegi panjang, dan dimensi ukurannya dinyatakan sebagai tinggi x lebar atau lebar x panjang. Citra digital yang tingginya N,
lebarnya M, dan memiliki L derajat keabuan dapat dianggap sebagai fungsi dengan persamaan 2.1 di halaman berikut ini [19] dimana x adalah baris dan y adalah kolom,
baris berada antara 0 hingga M-1, kolom berada antara 0 hingga N-1, dan fungsi derajat keabuan f berada antara 0 hingga L-1 255 :
{
Universitas Sumatera Utara
Persamaan 2.2 dan gambar 2.1 di bawah ini menjelaskan bahwa citra digital yang berukuran N x M lazim dinyatakan dengan matriks yang berukuran N baris dan M kolom
sebagai berikut [14]: [
]
Gambar 2.1 Representasi Citra Digital [13]
2.2.3 Jenis-jenis Citra Digital 2.2.3.1 Citra Biner Monokrom
Masing- masing piksel hanya berwarna hitam dan putih. Pada citra biner, setiap titik bernilai 0 dan 1, masing
– masing merepresentasikan warna tertentu, maka hanya diperlukan 1 bit per piksel. Oleh karena itu citra biner sangat efisien disimpan dalam
tempat penyimpanan [8]
1
Universitas Sumatera Utara
Dimana bit 0 = warna hitam dan bit 1 = putih [20], gambar 2.2 berikut ini adalah contoh citra biner.
Gambar 2.2 Citra Biner [13]
2.2.3.2 Citra Grayscale Skala Keabuan
Masing-masing piksel berisikan warna abu-abu dimana citra skala keabuan ini memberi kemungkinan warna yang lebih banyak daripada citra biner, karena ada nilai
– nilai diantara nilai minimum biasanya = 0 dan nilai maximum [8]. Banyaknya kemungkinan
nilai minimum dan nilai maksimumnya bergantung pada jumlah bit yang digunakan. Contoh
skala keabuan 8 bit, maka jumlah kemungkinan nilainya adalah 256, dan nilai maksimumnya adalah 256
–1 = 255. Contoh lain citra 2 bit memiliki 4 warna dengan gradasi warna sebagai berikut [13]:
1 2
3
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.3 Citra Greyscale [13]
Gambar 2.3 di atas merupakan gambar citra grayscale yang menjelaskan bahwa sebuah blok atau daerah dalam citra greyscale juga merupakan representasi dari matriks
juga.
2.2.3.3 Citra RGB
Pada citra warna, setiap titik mempunyai warna yang paling spesifik yang merupakan kombinasi dari 3 warna dasar, yaitu merah red, hijau green dan biru blue. Ada
perbedaan warna dasar untuk dasar cahaya. misalnya display di monitor komputer dan untuk cat misalnya cetakan di atas kertas. Untuk cahaya, warna dasarnya adalah red
green dan blue RGB, sedangkan untuk cat warna dasarnya adalah cyan, magenta, kuning cyan-magenta-yellow,CMY dimana keduanya saling berkomponen [13].
Universitas Sumatera Utara
Dalam 1 piksel citra RGB terdiri atas beberapa persen warna merah, hijau, dan biru seperti pada gambar 2.4 di bawah ini [13]:
Gambar 2.4 Citra RGB [13]
2.3 Perbaikan Kualitas Citra
Peningkatan kualtitas citra adalah suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Cara-cara yang bisa dilakukan
misalnya dengan fungsi transformasi, operasi matematis, pemfilteran, dan lain-lain. Tujuan utama dari peningkatan kualitas citra adalah untuk memproses citra sehingga citra
yang dihasilkan lebih baik daripada citra aslinya untuk aplikasi tertentu. Peningkatan kualitas citra dibagi dalam dua kategori, yaitu metode domain spasial
dan metode domain frekuensi, dimana teknik domain spasial adalah memanipulasi piksel citra dan teknik domain frekuensi adalah berdasarkan perubahan transformasi fourier
pada citra [20]. Ada beberapa teknik dalam perbaikan kualitas citra diantaranya:
1. Histogram
Dimana histogram adalah grafik yang menunjukkan frekuensi intensitas gradasi warna sebagai indikasi untuk menentukan skala keabuan sehingga citra yang
dihasilkan nantinya lebih cemerlang dan kontrasnya berubah.
Universitas Sumatera Utara
2. Transformasi Intensitas citra
Dimana peningkatan kualitas citra dapat dilakukan melalui transformasi intensitas setiap piksel diubah tetapi posisi piksel tetap dan memiliki fungsi. Fungsi ini
memetakan fungsi input fix,y sebagai input menjadi fungsi output f
o
x,y sebagai citra output, beberapa operasi itu adalah:
a. Operasi Negasi Invers
b. Kecerahan Brightness
c. Kontras Contrast
d. Operasi Ambang Batas Thresholding
e. Transformasi Logaritmik
f. Transformasi Power Law
2.4 Operasi Berbasis Bingkai
Operasi ini melibatkan beberapa citra sebagai inputan yang nantinya akan dioperasikan untuk menghasilkan citra keluaran
2.4.1 Operasi Penjumlahan Citra Image Blending
Image Blending atau biasa disebut Image Morphing [7] atau Image Mosaicing [21] merupakan penggabungan beberapa citra dengan cara menjumlahkan sebuah citra dengan
citra yang lain seperti yang terlihat pada proses di bawah ini. Penggabungan ini biasa dilakukan juga bila jumlah citra yang digabungkan lebih dari dua buah. Secara matematis
persamaan penggabungan citra dapat dituliskan seperti persamaan 2.3 di bawah ini : [20]
∑ Keterangan :
= masing-masing bobot untuk citra = beberapa citra yang akan digabungkan
i = citra yang akan diproses
Universitas Sumatera Utara
n = banyaknya citra yang akan diproses Catatan :
+ +
+… + = 1
Contoh Perhitungan Digital Penggabungan Citra : Misalkan diketahui dua buah citra Ax,y seperti pada gambar 2.5 di bawah ini dan citra
Bx,y seperti pada gambar 2.6 di bawah ini akan digabungkan dengan bobot w
A
= 0.6 dan w
B
= 0.4 sehingga menghasilkan citra baru Cx,y seperti pada gambar 2.7 di bawah ini maka persamaan matematisnya adalah : Cx,y = 0.6 Ax,y + 0.4 Bx,y
CITRA Ax,y
CITRA Bx,y
CITRA Cx,y
Dimana Piksel citra Cx,y = 36 diperoleh dari 0.640 + 0.4 30. 40
60 50 70 30 40 50 50 60 50
70 30 60 40 30 40 70 50 30 60
50 60 70 40 30
30 60 70 50 90
80 70 70 60 70 50 90 60 80 90
80 50 70 90 60 70 60 50 80 90
36 60 58 62 54 56 58 58 60 58
62 54 60 56 54 56 62 58 54 60
58 60 62 56 54
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.5 Citra A [16]
Gambar 2.6 Citra B [16]
Gambar 2.7 Citra C Penggabungan Citra A dan B [16]
Universitas Sumatera Utara
2.4.2. Operasi Pengurangan Citra
