CamShift Operasi Pengolahan Citra

8. Ulangi langkah tiga 3 untuk setiap pergantian frame citra video. Untuk citra berdistribusi probabilitas warna, daerah mean centroid di dalam search window bisa dicari dengan persamaan: Zeroth moment bisa dicari dengan persamaan [4] : �00= ��, � 2.1 First Moment untk x dan y bisa dicari dengan persamaan: �10= �� �, � 2.2 Maka lokasi mean dalam search window centroid adalah: �� = �10 �00 �� = 2.3 Dengan, M00 = Zeroth Moment M01 = First Moment Xc = Lokasi Search Window pada koordinat X Xy = Lokasi Search Window pada koordinat Y Ix,y = Probabilitas pada pixel dengan koordinat x dan y

2.4. Citra

2.4.1. Definisi Citra

Citra merupakan suatu representasi gambaran, kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau berifat digital yang dapat disismpan pada suatu media penyimpanan. Menurut Rinaldi Munir, citra imageadalah gambar pada bidang dwimatra dua dimensi yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk visual kaya informasi. Meskipun sebuah citra kaya informasi namun sering kali citra mengalami penurunan mutu degradasi, misalnya mengandung cacat atau derau noise warnanya terlalu kontrast, kurang tajam, kabur blurring, dan sebagainya.Tentu saja citra semacam ini menjadi sulit diintepretasi karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut menjadi berkurang. Agar citra yang mengalami gangguan mudah diinterpretasi baik oleh manusia maupun mesin, maka citra tersebut perlu dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik. Bidang study yang menyangkut hal ini adalah pengolahan citra. Gambar 2.2. Proses Pengolahan Citra Peningkatan kualitas citra bertujuan untuk menghasilkan kualitas yang lebih baik dibandingkan dengan citra semula.Analisis citra bertujuan untuk mengidentifikasi paramater yang diasosiaskan dengan ciri dari objek dalam citra untuk selanjutnya parameter tersebut digunakan dalam menginterprestasikan citra.

2.4.2. Citra RGB RGB Images

Citra RGB, yang bias disebut dengan citra true color, disimpan dalam Matlab dalam array berukuran � × � × 3 yang mendefenisikan warna merah, hijau dan warna biru untuk tiap pikselnya. Citra RGB tidak menggunakan palette.Warna pada setiap piksel ditentukan dari kombinasi merah, hijau dan biru. Format file citra menyimpan citra RGB sebagai citra 24 bit dengan komponen merah, hijau dan biru disimpan masing-masing 8 bit ukurannya. Kombinasinya memnjadi 16 juta warna, sehingga disebut true color. Array Matlab RGB dapat bertipe double, unit 8 atau unit 16. Dalam array RGB bertipe double, setiap komponen warna bernilai 0 dan 1.Sebuah pixel dengan komponen warna 0, 0, 0 ditampilkan hitam dan untuk komponen warna 1, 1, 1 ditampilkan putih. Komponen ker=tiga waran disimpan pada ketiga array data [5]. Gambar 2.3. Contoh Citra RGB Bertipe Double[2]

2.4.3. Citra Biner Binary images

Dalam sebuah citra biner, setiap piksel hanya mempunyai dua kemungkinan nilai, seperti on dan off.Sebuah citra biner disimpan dalammatriks dengan nilai 0 off dan 1 on.Sebuah citra biner dapat dianggap sebagai tipe khusus dari citra intesitas yang hanya berisi hitam dan putih.Selain itu, dapat dinyatakan sebagai citra ber-indeks dengan hanya dua warna. Sebuah citra biner dapat dsimpan dengan tipe doubleatau unit8kakas pengolahan citra pada Matlab tidak mendukung citra biner bertipe unti16. Sebuah array bertipe unit8 lebih banak digunakan daripada double, karena tipe unit8 menggunakan lebih sedikit memori.Di bawah ini adalah contoh citra biner [5]. Gambar 2.4. Contoh Gambar Citra Biner [2]

2.5. Model Warna HSV

Warna yang terlihat adalah spektrum cahaya yang dipantulkan oleh benda yang kemudian ditangkap oleh indra penglihatan lalu diterjemahkan oleh otak sebagai warna tertentu. Gambar 2.5. Spektrum Warna [2] Model warna HSV mendefinisikan warna dalam terminologi Hue, Saturation, Value.Hue menyatakan warna sebenarnya, seperti merah, violet, dan kuning. Huedigunakan untuk membedakan warna dan menenetukan kemerahan redness, kehijauan greenness, dari cahaya. Hue berasosiasi dengan panjang gelombang cahaya. Saturation menyatakan tingkat kemurnian suatu warna, yaitu mengidentifikasikan seberapa banyak warna putih diberikan pada warna.Value adaalh atribut yang menyatakan banyaknya cahaya yang diterima oleh mata tanpa mempedulikan warna. Selain itu jarak HSV adalah murni dan konsepnya yang hampir seragam maka proses kuantisasi pada HSVdapat dihasilkan dari mengumpulkan warna yang padat dan lengkap. Nilai hue antara 0 sampai 1 berarti warna antara merah melewati kuning, hijau, cyan, biru dan magenta dan kembali menjadi merah. Nilai saturationantara 0 sampai 1 berarti dari tidak tersaturasi keabuan sampai tersaturasi penuh tidak putih.Nilai Value atau brightness antara 0 sampai 1 berarti warna semakin cerah seperti ditunjukan pada gambar 2.3. Gambar 2.6. Model Warna HSV[2] Karena model warna HSV merupakan model warna yang diturunkan dari model warna RGB, maka untuk medapatkan warna HSV ini diharuskan melakukan proses konversi dari RGB ke HSV.HSV merupakan salah satu cara untuk menfenisikan warna yang didasarkan warna yang didasarkan pada roda warna. Hue merupakan variabel yang menyatakan warna dari merah hingga violet. Hue mengukur sudut sekitar roda warna merah pada 0°, 120° di hijau, dan biru di 240°. Nilai dari hue berkisar antara 0° sampai 360°. Gambar 2.7. Skala Hue Saturationmerupakan variabel yang menyatakan vibrancydari suatu warna, Saturationbisa disebut juga dengan purity.Semakin kecil nilai dari saturation, maka warna yang ditampilkan condong ke warna abu-abu.Skala nilai dari saturationberkisar antara 0 hingga 100. Value menunjukan nilai kecerahan dari suatu warna. Skala dari value berkisar antar 0 hingga 100. Model warna HSV memisahkan komponen intesitas dari citra warna, sehingga model ini merupakan model yang ideal untuk mengembangkan algoritma pemrosesan citra yang intuitif dan natural.

2.5.1. Konversi RGB ke HSV

RGB merupakan kependekan darired, green, blue. Warna-warna yang dibentuk oleh model warna merupakan hasil campuran dari warna-warna primer merah, hijau, dan biru berdasarkan komposisi tertentu. Perhitungan konversi RGB ke HSV dapat dirumuskan sebagai berikut. [2] H = tan[ ] 2.4 � = 1 − ,, 2.5 V = 2.6 Pada rumus di atas, apabila S=0 maka H tidak dapat ditentukan. Untuk itu diperlukan normalisasi RGB terlebih dahulu dengan rumus berikut: r = 2.7 g = 2.8 b = 2.9 Selain nilai r, g, dan b sudah dinormalisasi, maka rumus trasnformasi dari RGB ke HSV sebagai berikut : V = maxr, g, b 2.10 S = 0, ���� � = 0 v − ,, , ����� 0 2.11 � = 0, ���� � = 0 × × , ���� � = � 60×[2 + × ], ���� � = � 60×[4 + × ], ���� � = � 2.12 � = � + 360 ���� � 0 2.13 Dengan, R = Nilai Red r = Nilai Red setelah Normalisas G = Nilai Green g = Nilai Green setelah Normalisasi B = Nilai Blue b = Nilai Blue setelah Normalisasi H = Nilai Hue S = Nilai Saturation V = Nilai Value Gambar 2.8. Gambar Hasil Konversi dari RGB ke HSV

2.5.2. Koversi RGB ke Grayscale

Citra grayscale adalah citra yang nilai piksel-pikselnya berada diantra 0 hitam dan 255 putih. Proses awal yang banyak dilakukan dalam pengolahan citra adalah mengubah citra berwarna menjadi citra grayscale, hal ini digunakan untuk meyederhanakan model citra. Tujuan image grayscale antara lain: a. Mempresentasikan aras abu-abu grayscale atau kode warna. b. Kisaran nilai ditentukan oleh bit yang dipakai dan akan menunujukan resolusi aras abu-abu gray level resolution. 1. 1 bit - 2 aras atau warna : [0,1] 2. 4 bit - 16 warna atau warna : [0,15] 3. 8 bit - 256 aras atau warna : [0,255] 4. 24 bit - 16 juta warna true color a. Kanal merah - red R : [0,255] b. Kanal hijau - green G : [0,255] c. Kanal biru - blue B : [0,255] Warna abu-abu adalah satu-satunya warna pada ruang RGB dengan komponen merah, hijau, dan biru mempunyai intensitas yang sama. Pada citra beraras keabuan hanya perlu menyatakan nilai intesitas untuk tiap pixel sebagai nilai tunggal, sedangkan pada citra berwarna perlu tiga nilai intensitas untuk tiap pixelnya. Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai nilai matrik masing-masing r, g, dan b menjadi citra grayscale dengan nilai s, maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil nilai rata-rata dari nilai r, g, dan b sehingga dapat di tulis sebagai : s = 2.14 Gambar Citra RGB Gambar Greyscale Gambar 2.9. Contoh Gambar RGB dikonversi ke Grayscale.

2.5.3 Konversi Grayscale ke Biner

Konversi grayscale terhadap biner dilakukan dengan operasi pengambngan thresholding.Operasi pengambangan mengelompokkan nilai derajat keabuan setiap pixel ke dalam 2 kelas, hitam dan putih.Pendekatan yg digunakan dalam operasi pengambangan adalah pengambangan secara global dan pengambangan secara lokal.    ≥ = 128 x jika 128 x jika 1 bw x 2.15 Setiap pixel mempunyai nilai derajat keabuan x dengan nilai 0-255.    ≥ = x x jika x x jika 1 bw x 2.16 Setiap pixel mempunyai nilai warna x bw dengan nilai 0 dan 1.

2.6. Operasi Pengolahan Citra

Operasi-operasi pengolahan yang dilakukan pengolahan citra banyak ragamnya. Secara umum, operasi pengolahan citra dapat diklasifikasikan dalam beberapa jenis, yaitu: a. Perbaikan Kualitas Citra Image Enhancement Jenis ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra .Dengan operasi ini cirii-ciri khusus yang terdapat pada citra lebih ditonjolkan. Yang termasuk dalam klasifikasi ini antara lain : 1 Perbaikan kontras gelapterang contrast enhancement 2 Perbaikan tepian objek edge enhancement 3 Penajaman sharpenning 4 Penyaringan derau noise filtering b. Pemugaran Citra Image Restoration Operasi ini bertujuan untuk menghilangkanmeminimumkan cacat pada citra. Tujuan pemugaran citra hampir sama dengan perbaikan. Yang termasuk dalam klasifikasi ini antara lain: 1 Pengilang kesamaran debluring 2 Penghilang derau noise c. Pemampatan Citra Image Compression Operasi ini bertujuan untuk memampatkan citra sehingga memori yang diburuhkan untuk menyimpan citra lebih kecil, tetapi hasil citra yang telah dimampatkan tetap memiliki kualitas gambar yang bagus. d. Segmentasi Citra Image Segmentation Operasi ini bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu.Jenis operasi ini erat kaitannya dengan pengenalan pola. e. Pergerakan Citra Image Analysis Operasi ini bertujuan untuk menghitung besaran kuantitatif citra untuk menghasilkan deskripsinya.Teknik analisis citra mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek. Proses segmentasi kadangkala diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya. Yang termasuk dalam klasifikasi ini antara lain: 1 Pendeteksi tepi edge detection 2 Ekstraksi batas boundary 3 Representasi daerah region f. Rekonstruksi Citra Image Reconstruction Operasi ini bertujuan membentuk ulang objek daari beberapa citra hasil proyeksi.Operasi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam bidang medis.Contohnya adalah foto rontgen dan sinar X yang digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh.

2.7. Video

Video dikatakan sebagai gabungan gambar-gambar mati yang dibaca berurutan dalam suatu waktu dengan kecepatan tertentu. Gambar-gambar yang digabung tersebut dinamakan framedan kecepatan pembancaan gambar disebut frame ratedengan satuan fps frame per second. Karena dimainkan dalam kecepatan tinggi maka tercipta ilusi gerak yang halus, semakin besar nilai frame rata akan semakin halus pergerakan yang akan ditampilkan. Menurut Jubilee, ada beberapa jenis format video yang biasa digunakan dalam pengolahan citra. Adapun beberapa format diantaranya : 1. AVIAUDIO VIDEO INTERLEAVE Format ini termasuk format video yang tidak dikompresi. AVI adalah format standar file video untuk Microsoft Windows 3.1. Video yang menggunakan format ini akan menghasilkan ukuran file yang sangat besasr karena resolusi yang dipakai sesuai dengan resolusi dari sumber videonya, yaitu kaset video. Format inimerupakan salah satu format yang berkualitas tinggi karena mampu menghaslikan pergerakan 15 frame perdetik dalam resolusi maksimal dengan kualitas suara mencapai 11.025 Hz Going to give me 2. MPEG Moving Picture Experts Group Format ini merupakan standar untuk hasil kompresi file digital video audio. MPEG menghasilkan kualitas gambar yang tinggi tapi tidak membutuhkan kapasitas file besar. Kompresi file MPEG terkadang menghilankan sejumlah frame perpindahan sehingga proses transisinya sering tidak nyaman dipandang. Resolusi video yang berformata MPEG mendukung reolusi setengah layar dan satu layar tergantung jenis MPEG-nya. Format ini memiliki beragam standar antara lain MPEG-1, MPEG-2, dan MPEG-4. Versi MPEG-1 hanya mampu menghasilkan kualitas video dibawah video VCR. Sedangkan untuk MEPG-2 mempunyai kecepatan 60 framedetik sehingga mampu mengkompresi video berdurasi 2 jam dalam beberapa Gigabytes saja. Format MPEG-4 dikeluarkan pada saat tahun 1998 dan biasanya digunakan dalam aplikasi internet, ponsel, dan televisi. Dengan kapasitas yang kecil, MPEG-4 dapat menunjan transmisi via jaringan ber-bandwith kecil. 3. MOV Termasuk dalam format video terkompresi.MOV dibuat oleh Apple Computer dan dijalankan pada platfrom Macintosh tetapi sekarang dapat dijalanakn pada windows dengan menginstal Codeck Quicktime.MOV termasuk video yang ditujukan untuk online video, website yang berbasis multimedia, dan CD-ROM. Format ini bisa langsung dihasilkan ponsel berkamera yang memilik fitur membuat video.

2.8. Derau Noise

Derau atau noisemerupakan suatu masalah yang terjadi pada proses pengolahan citra. Derau adalah gambar atau piksel yang menggangu kualitas citra. Derau dapat disebabkan oleh gangguan fisis optik pada alat akuisisi maupun secara disengaja akibat proses pengolahan yang tidak sesuai. Contoh terdapat bintik hitam atau putih yang muncul secara acak yang tidak diinginkan oleh citra, bintik acak ini disebut noise salt and paper[6]. Salah satu proses awal pengolahan citra yaitu untuk memperbaiki kualitas citra yang mengalami masalah atau gangguan. Perbaikan kualitas citra sangat diperlukan karena citra yang dijadikan obyek pembahasan, mempunyai kualitas yang buruk, misal cira mengalami derau pada saat pengiriman melalui saluran transmisi, citra terlalu terang atau gelap, kabur, dan sebagainya. Penulis menggunakan median filter sebagai penghilan noise salt and paper yang terdapat pada pengolahan citra untuk menghilangkan derau yang menggangu kuakitas citra tersebut,