citra digital menunjuk pada pemrosesan gambar 2 dimensi menggunakan komputer Darma Putra, 2010 : 12. Biasanya kegiatan pengolahan citra digital digunakan
untuk memperbaiki kualitas suatu objek gambar sehingga dapat lebih mudah di interpretasikan atau dilihat oleh mata manusia, selain itu juga digunakan untuk
mengolah informasi yang terdapat pada suatu gambar sehingga dapat mengenali suatu objek citra secara otomatis.
Secara terminologi pengolahan citra digital berbeda dengan mesin visual walaupun keduanya hampir mirip. Usman Ahmad 2005 : 3 mengemukakan bahwa
pengertian pengolahan citra Image Processing sedikit berbeda dengan pengertian mesin visual Machine Vision, meskipun keduanya seolah
– olah dapat dipergunakan dengan maksud yang sama. Terminologi pengelohan citra dipergunakan bila hasil
pengolahan data berupa citra, adalah juga berbentuk citra hasil yang lain, yang mengandung atau memperkuat informasi khusus pada citra hasil pengolahan sesuai
dengan tujuan pengolahannya. Sedangkan terminologi mesin visual digunakan bila data hasil pengolahan citra langsung diterjemahkan dalam bentuk lain, misalnya
grafik yang siap diinterpretsdiksn untuk tujusn tertentu, gerak peralatan atau bagian dari mekanis, atau aksi lainnya yang berarti bukan merupakan citra lagi.
2.4.1. Akusisi Citra
Pada pengolahan citra digital, akusisi citra merupakan proses awal yang harus dilakukan karena tanpa melakukan akusisi citra maka pengolahan citra digital tidak
bisa dilakukan. Proses akusisi citra merupakan pemetaan suatu pandangan scene menjadi citra kontinu dengan menggunakan sensor Darma Putra, 2010. Intinya
akusisi citra adalah tahap awal untuk mengambil atau mendapatkan citra digital menggunakan suatu perangkat atau alat tambahan tertentu. Tujuannya untuk
menentukan data yang diperlukan dan memilih metode perekaman citra digital.
2.4.2. Pengolahan Warna
Warna yang dimiliki suatu obyek merupakan salah satu informasi yang dimiliki oleh obyek tersebut untuk mendeskripsikan salah satu ciri
– ciri dari obyek tersebut. Informasi warna yang terkandung dalam suatu citra berwarna dihitung dan
dianalisis untuk selanjutnya digunakan dalam suatu proses penilaian atau pengelompokan obyek
– obyek dengan warna tertentu. Salah satunya, pengolahan model warna RGB.
Pengolahan warna menggunakan model RGB sangat mudah dan sederhana, karena informasi warna dalam komputer sudah dikemas dalam model yang sama. Hal
yang perlu dilakukan adalah bagaimana melakukan pembacaan nilai – nilai R, G, dan
B pada suatu pixel, menampilkan dan menafsirkan hasil perhitungan tadi sehingga mempunyai arti sesuai dengan yang diinginkan. Salah satu cara yang mudah untuk
menghitung nilai warna dan menafsirkan hasilnya dalam model RGB adalah dengan melakukan normalisasi terhadap ketiga komponen warna tersebut. Normalisasi
penting dilakukan terutama bila sejumlah citra ditangkap dengan penerangan yang berbeda - beda. Hasil perhitungan tiap komponen warna pokok yang telah
dinormalisasi akan menghilangkan pengaruh penerangan, sehingga nilai untuk setiap komponen warna dapat dibandingkan satu sama lainnya walaupun berasal dari citra
dengan kondisi penerangan yang tidak sama, tetapi tidak terlalu ekstrim perbedannya. Cara melakukan normalisasi dapat dilihat pada persamaan 1, 2, dan 3.
r = ............................................ pers 1
g = ............................................ pers 2
b = ............................................ pers 3
Nilai warna hasil normalisasi ini kemudian ditafsirkan dengan melihat besarannya. Bila ketiga komponen warna yang telah dinormalkan, jika masing
– masing menjadi
indeks warna merah r, indeks warna hijau g, indeks warna biru b, mempunyai nilai yang sama 13, maka obyek tidak berwarna. Bila r lebih besar dari pada g dan
b, maka obyek berarti berwarna merah, dan seterusnya. Dengan kata lain dominasi warna dapat dilihat dari besaran nilai tiap indeks. Warna merah murni akan
mempunyai nilai r sama dengan satu, sementara dua indeks lainnya bernilai nol, dan seterusnya Usman Ahmad, 2005 : 271.
2.4.3. Histogram Citra
