Konsep Dasar Pengolahan Citra pptx
PENGANTAR
PENGOLAHAN
CITRA
DIGITAL
Konsep Dasar
Pengolahan Citra
PRODI S1 TEKNIK INFORMATIKA :: SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI NURUL
JADID
Outline
Pengertian Citra Digital
Pengolahan Citra Digital
Teknik Sampling dan Kuantisasi
Aplikasi Pengolah Citra
Pengertian Citra
Citra merupakan representasi, kemiripan, atau imitasi
dari suatu objek
Sebagai output, citra dapat :
Bersifat Optik
Bersifat Analog
Bersifat Digital
Citra Anog vs Citra Digital
Citra Analog : Tidak dapat direpresentasikan dalam
komputer. Contoh : Foto yang tercetak, hasil CT-Scan,
dan semacamnya
Citra Digital : Dapat direpresentasikan dan diolah
dalam komputer
Tahapan Pengolahan Citra Digital
Segmentasi
Representas
i & Deskripsi
Preprocessi
ng
Akuisisi
Citra
BASIS PENGETAHUAN
Pengenalan
&
Interpretasi
Akuisisi Citra
Merupakan kegiatan transformasi dari citra tampak
menjadi citra digital.
Alat yang dapat digunakan untuk pencitraan:
Video Kamera
Kamera Digital
Scanner
Photo Sinar-x/Sinar Infra merah
Preprocessing
Peningkatan kualitas Citra (kontras, kecerahan, dll)
Menghilangkan noise
Image Restoration
Image transformation
Menentukan bagian citra yang akan diobservasi
Segmentasi
Proses partisi citra menjadi bagian pokok yang
mengandung informasi penting
Contoh: memisahkan objek dari latar belakang
Representasi & Deskripsi
Menentukan titik koordinat dalam kurva tertutup
dengan deskripsi luasan dan perimaternya
Seleksi ciri untuk memilih informasi kuantitatif dari
ciri yang ada
Ekstraksi ciri untuk mengukur besaran kuantitatif dari
setiap piksel, misalnya rata-rata, standar deviasi, dan
sebagainya
Pengenalan & interpretasi
Pengenalan bertujuan untuk memberikan label pada
sebuah objek yang informasinya disediakan oleh
descriptor
Interpretasi bertujuan untuk memberi arti atau
makna pada kelompok objek yang dikenali
Basis Pengetahuan
Berfungsi untuk memandu operasi dari modul proses
dan mengontrol interaksi antar modul tersebut.
Digunakan sebagai referensi pada proses template
matching atau pada pengenalan pola
Sampling
Merupakan transformasi dari citra kontinyu (anolog)
dengan membaginya menjadi M kolom dan N baris
sehingga menjadi citra diskrit (digital)
Ukuran M dan N mengindikasikan tinggi rendahnya
resolusi yang berpengaruh pada kehalusan gambar
Proses sampling dihasilkan oleh peralatan digital
Kuantisasi
Kuantisasi menunjukkan banyaknya derajat nilai pada
setiap pixel (menunjukkan jumlah bit pada gambar
digital b/w dengan 2 bit, grayscale dengan 8 bit,
true color dengan 24 bit)
Warna yang ada pada masing-masing pixel
ditunjukkan dengan angka mulai dari 0 sampai 2n,
dimana n adalah jumlah bit.
Pada gambar true color, nilai warna pixel terbagi
dalam 3 kelompok (R, B, G) dengan nilai masingmasing mulai 0 sampai 28.
Ilustrasi (1)
Ilustrasi (2)
Aplikasi Pengolahan Citra
Matlab
Octave (tidak berbayar)
Click
Click icon
icon to
to add
add picture
picture
Representai Citra
>> Selanjutnya...
PENGOLAHAN
CITRA
DIGITAL
Konsep Dasar
Pengolahan Citra
PRODI S1 TEKNIK INFORMATIKA :: SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI NURUL
JADID
Outline
Pengertian Citra Digital
Pengolahan Citra Digital
Teknik Sampling dan Kuantisasi
Aplikasi Pengolah Citra
Pengertian Citra
Citra merupakan representasi, kemiripan, atau imitasi
dari suatu objek
Sebagai output, citra dapat :
Bersifat Optik
Bersifat Analog
Bersifat Digital
Citra Anog vs Citra Digital
Citra Analog : Tidak dapat direpresentasikan dalam
komputer. Contoh : Foto yang tercetak, hasil CT-Scan,
dan semacamnya
Citra Digital : Dapat direpresentasikan dan diolah
dalam komputer
Tahapan Pengolahan Citra Digital
Segmentasi
Representas
i & Deskripsi
Preprocessi
ng
Akuisisi
Citra
BASIS PENGETAHUAN
Pengenalan
&
Interpretasi
Akuisisi Citra
Merupakan kegiatan transformasi dari citra tampak
menjadi citra digital.
Alat yang dapat digunakan untuk pencitraan:
Video Kamera
Kamera Digital
Scanner
Photo Sinar-x/Sinar Infra merah
Preprocessing
Peningkatan kualitas Citra (kontras, kecerahan, dll)
Menghilangkan noise
Image Restoration
Image transformation
Menentukan bagian citra yang akan diobservasi
Segmentasi
Proses partisi citra menjadi bagian pokok yang
mengandung informasi penting
Contoh: memisahkan objek dari latar belakang
Representasi & Deskripsi
Menentukan titik koordinat dalam kurva tertutup
dengan deskripsi luasan dan perimaternya
Seleksi ciri untuk memilih informasi kuantitatif dari
ciri yang ada
Ekstraksi ciri untuk mengukur besaran kuantitatif dari
setiap piksel, misalnya rata-rata, standar deviasi, dan
sebagainya
Pengenalan & interpretasi
Pengenalan bertujuan untuk memberikan label pada
sebuah objek yang informasinya disediakan oleh
descriptor
Interpretasi bertujuan untuk memberi arti atau
makna pada kelompok objek yang dikenali
Basis Pengetahuan
Berfungsi untuk memandu operasi dari modul proses
dan mengontrol interaksi antar modul tersebut.
Digunakan sebagai referensi pada proses template
matching atau pada pengenalan pola
Sampling
Merupakan transformasi dari citra kontinyu (anolog)
dengan membaginya menjadi M kolom dan N baris
sehingga menjadi citra diskrit (digital)
Ukuran M dan N mengindikasikan tinggi rendahnya
resolusi yang berpengaruh pada kehalusan gambar
Proses sampling dihasilkan oleh peralatan digital
Kuantisasi
Kuantisasi menunjukkan banyaknya derajat nilai pada
setiap pixel (menunjukkan jumlah bit pada gambar
digital b/w dengan 2 bit, grayscale dengan 8 bit,
true color dengan 24 bit)
Warna yang ada pada masing-masing pixel
ditunjukkan dengan angka mulai dari 0 sampai 2n,
dimana n adalah jumlah bit.
Pada gambar true color, nilai warna pixel terbagi
dalam 3 kelompok (R, B, G) dengan nilai masingmasing mulai 0 sampai 28.
Ilustrasi (1)
Ilustrasi (2)
Aplikasi Pengolahan Citra
Matlab
Octave (tidak berbayar)
Click
Click icon
icon to
to add
add picture
picture
Representai Citra
>> Selanjutnya...