Elemen-Elemen Citra Digital Pelembutan Citra Image Smoothing Penajaman Citra Image Sharpening

Untuk mengkonversi objek yang diindera oleh sensor menjadi citra digital dilakukan dua proses yakni Sampling dan Kuantisasi.

1. Sampling

Sampling adalah transformasi citra kontinu menjadi citra digital dengan cara membagi citra analogkontinu menjadi M kolom dan N baris sehingga menjadi citra diskrit. Semakin besar nilai M dan N, semakin halus citra digital yang dihasilkan dan artinya resolusi citra semakin baik .

2. Kuantisasi

Warna sebuah citra digital ditentukan oleh besarnya intensitas piksel-piksel penyusunnya. Warna ini diperoleh dari besar kecilnya intensitas cahaya yang ditangkap oleh sensor. Sedangkan skala intensitas cahaya di alam ini tidak terbatas, yang bisa menghasilkan warna dengan jumlah yang tak terhingga. Belum ada satu sensor pun yang mampu menangkap seluruh gradasi warna tersebut oleh sebab itu kita membuat gradasi warna sesuai dengan kebutuhan. Kuantisasi adalah transformasi intensitas analog yang bersifat kontinu ke daerah intensitas diskrit [12] yang digambarkan pada gambar 2.3. Gambar 2.3 Penggambaran Kuantisasi Sumber: Sutoyo,T. 2009

2.1.3 Elemen-Elemen Citra Digital

Berikut adalah elemen-elemen yang terdapat pada citra digital: 1. Kecerahan brightness Universitas Sumatera Utara Kecerahan merupakan intensitas cahaya yang dipancarkan piksel dari citra yang dapat ditangkap oleh sistem penglihatan. 2. Kontras contrast Kontras menyatakan sebaran terang dan gelap dalam sebuah citra 3. Kontur contour Kontur adalah keadaan yang ditimbulkan oleh perubahan intensitas pada piksel- piksel yang bertetangga. Karena adanya perubahan intensitas inilah maka mampu mendeteksi tepi-tepi objek di dalam citra. 4. Warna Warna sebagai persepsi yang ditangkap sistem visual terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh objek. 5. Bentuk shape Bentuk adalah property intrinsik dari objek 3 dimensi, dengan pengertian bahwa bentuk merupakan propertyintrinsik utama untuk sistem visual manusia. 6. Tekstur texture Tekstur dicirikan sebagai distribusi spasial dari derajat keabuan di dalam sekumpulan piksel-piksel yang bertetangga.

2.1.4 Jenis-Jenis Citra Digital

Beberapa jenis citra digital yang sering digunakan adalah citra biner, citra grayscale, dan citra warna.

1. Citra Biner Monokrom

Banyakna warna: 2, yaitu hitam dan putih Dibutuhkan 1 bit di memori untuk menyimpan kedua warna ini. Universitas Sumatera Utara Gradasi warna : 1 Contoh citra biner dapat dilihat pada gambar 2.4. Gambar 2.4 Contoh citra biner 2. Citra Grayscale Skala Keabuan Banyaknya warna:tergantung pada jumlah bit yang disediakan di memori untuk menampung warna ini. Citra 3 bit mewakili 8 warna berikut: Contoh citra grayscale dapat dilihat pada gambar 2.5. Gambar 2.5 Contoh citra grayscale

3. Citra Warna True Color

Setiap piksel pada citra warna mewakili warna yang merupakan kombinasi dari tiga warna dasar RGB =Red Green Blue. Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan Universitas Sumatera Utara 8 bit= 1 byte ,yang berarti setiap warna mempunyai gradasi sebanyak 255 warna. Itulah sebabnya format ini dinamakan true color karena mempunyai jumlah warna yang cukup besar. Penyimpanan citra warna di dalam memori berbeda dengan citra grayscale. Satu piksel citra true color diwakili oleh 3 byte yang masing-masing byte merepresentasikan warna merah Red, hijau Green, dan Biru Blue[12]. Contoh penyimpanan citra warna dalam memori dapat dilihat pada tabel 2.1. Tabel 2.1 Contoh penyimpanan citra warna di dalam memori. Contoh citra berwarna dapat dilihat pada gambar 2.6. Gambar 2.6 Contoh citra warna R=50 G=65 B=50 R=40 G=45 B=55 R=90 G=90 B=90 R=80 G=65 B=40 R=70 G=65 B=70 R=40 G=85 B=50 R=40 G=80 B=65 R=50 G=45 B=80 R=20 G=35 B=20 R=70 G=75 B=70 R=40 G=45 B=50 R=50 G=60 B=60 R=60 G=75 B=80 R=35 G=65 B=70 R=50 G=55 B=70 R=90 G=65 B=50 R=80 G=90 B=90 R=30 G=45 B=50 R=60 G=35 B=40 R=20 G=20 B=40 R=40 G=40 B=40 R=40 G=60 B=80 R=50 G=50 B=50 R=70 G=60 B=50 R=90 G=80 B=70 Universitas Sumatera Utara

2.1.5 Format Citra Digital

Beberapa format yang umum digunakan dalam pemrograman pengolahan citra diantaranya:

1. JPEG Joint Photographic Expert Group

JPG atau JPEG Joint Photographic Experts Group, adalah format file yang paling umum digunakan dalam digital fotografi. Format ini mendukung kedalaman warna 24 bit 3 saluran warna masing-masing 8 bit. Hampir setiap kamera digital mampu membaca gambar menggunakan format ini dan secara luas dapat dibaca oleh program penampil gambar lainnya. Format citra JPG menghasilkan ukuran file kecil menggunakan kompresi lossy. Setiap kali menyimpan gambar dalam format ini, kualitas degradasi menurun karena kompresi lossy tersebut. Kompresi Lossy Lossy Compression adalah metode memperkecil ukuran file citra dengan membuang beberapa data, hal ini menyebabkan adanya sedikit penurunan kualitas citra. Kompressi Lossy menggunakan analisis matematis yang kompleks untuk menghapus bit dari informasi gambar sehingga mata manusia tidak dapat melihat kekurangan`yang mencolok. JPEG merupakan teknik dan standard universal untuk kompresi dan dekompresi citra tidak bergerak yang digunakan pada kamera digital dan system pencitraan dengan menggunakan komputer .

2. BMP Bitmap

Bitmap adalah representasi dari citra grafis yang terdiri dari susunan titik yang tersimpan di memori komputer. Dikembangkan oleh Microsoft dan nilai setiap titik diawali oleh satu bit data untuk gambar hitam putih, atau lebih bagi gambar berwarna.Kerapatan titik-titik tersebut dinamakan resolusi, yang menunjukkan seberapa tajam gambar ini ditampilkan, ditunjukkan dengan jumlah baris dan kolom. Tipe file ini biasanya digunakan pada sistem operasi Windows dan OS2. Kelebihan tipe file BMP adalah dapat dibuka oleh hampir semua program pengolah gambar. Baik file BMP yang terkompresi maupun tidak terkompresi, file BMP memiliki ukuran yang jauh lebih besar daripada tipe-tipe yang lain. Universitas Sumatera Utara Ukuran file BMP dapat turun menjadi sepersepuluhnya setelah dikonversi menjadi JPG. Meskipun dengan penurunan kualitas gambar, pada gambar-gambar tertentu misalnya pemandangan, penurunan kualitas gambar hampir tidak terlihat mata.

3. PNG Portable Network Graphics

PNG merupakan singkatan dari Portable Network Graphics. Format ini tersedia untuk umum dan versi ini dikembangkan dari Format GIFF. Format ini dapat menangani kedalaman warna hingga 48 bit 3saluran warna masing-masing 16 bit. Format PNG jauh lebih baik untuk transparansi daripada GIF, yang memungkinkan untuk memiliki berbagai tingkat transparansi untuk setiap pixel alpha channel. Dukungan untuk format ini dimulai sejak tahun 1995, dan saat ini penggunaannya sudah cukup luas. Secara keseluruhan, PNG adalah format yang lebih baik daripada GIF, yang menawarkan kompresi yang lebih baik, dapat menyimpan banyak warna, memiliki dukungan transparansi yang lebih baik, dan sebagainya. Satu-satunya kelemahan dari PNG dibandingkan GIFF adalah tidak bisa menyimpan gambar animasi. Karena kedalaman warna yang besar, kompatibilitas browser, dan kompresi yang kecil, format ini disarankan untuk digital fotografi. Dibandingkan dengan JPG, PNG mempunyai kualitas gambar yang lebih baik dengan ukuran file yang lebih besar.

4. GIF Graphics Interchange Format

GIFmerupakan singkatan dari Graphics InterchangeFormat. Format ini dapatmenyimpankedalamanwarnahanya 8 bit256 warna. Format ini mampumenanganitransparansidalam bentuk yang sangatdasar setiap pixel apakah transparanatau tidak. Keuntungan utamadari format file iniadalah dapat digunakanuntuk menyimpananimasi. Selain itukarena merupakanformatini merupakan format lama, sangatkompatibel denganversi lama dariwebbrowserdan perangkat lunak lain. Menggunakankompresi lossy. Formatini telahbanyak digunakanuntuk menampilkangrafis dan animasipada halaman web. Karenapembatasanjumlah warna, format ini tidak dianjurkan untuk digunakan menyimpanfoto digital[6]. Universitas Sumatera Utara

2.2 Peningkatan Kualitas Citra Digital Image Enhancement

Peningkatan kualitas 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 memproses citra sehingga citra yang dihasilkan lebih baik daripada citra aslinya untuk aplikasi tertentu. Adapun parameter-parameter citra yang penting dalam proses pengolahan citra adalah: 1. Resolusi Resolusi citra menyatakan ukuran panjang kali lebar dari sebuah citra. Resolusi citra biasanya dinyatakan dalam satuan piksel-piksel. Semakin tinggi resolusi sebuah citra, semakin baik kualitas citra tersebut. Namun, tingginya resolusi menyebabkan semakin banyaknya jumlah bit yang diperlukan untuk menyimpan dan mentransmisikan data citra tersebut. 2. Kedalaman bit Kedalaman bit menyatakan jumlah bit yang diperlukan untuk merepresentasikan tiap piksel citra pada sebuah frame. Kedalaman bit biasanya dinyatakan dalam satuan bitpiksel. Semakin banyak jumlah bit yang digunakan untuk merepresentasikan sebuah citra, maka semakin baik kualitas citra tersebut. Peningkatan kualitas citra dibagi dalam dua kategori, yaitu metode domain spasial ruang atau waktu dan metode domain frekuensi. Teknik pemrosesan metode domain spasial adalah berdasarkan manipulasi langsung dari piksel di dalam citra. Sedangkan teknik pemrosesan metode domain frekuensi adalah berdasarkan perubahan transformasi fourier citra [12]. Universitas Sumatera Utara

2.2.1 Pelembutan Citra Image Smoothing

Pelembutan Citra bertujuan untuk menurunkan atau menekan gangguan pada citra. Gangguan ini umumnya berupa variasi intensitas pixel yang tidak berkorelasi dengan pixel tetangganya. Pixel yang terkena gangguan umumnya mempunyai frekuensi tinggi. Salah satu metode yang digunakan untuk Image Smoothing adalah Lowpass Filtering Penapis Lolos Rendah dimana metode ini digunakan pada domain frekuensi. Prinsip Lowpass Filtering dilakukan dengan mengurangi nilai FT Fourier Transform pada frekuensi tinggi atau menekan komponen yang berfrekuensi tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah seperti semula [3]. Contoh citra tajam dan citra hasil smoothing dapat dilihat pada gambar 2.7. Gambar 2.7 a citra tajam b citra hasil smoothing

2.2.2 Penajaman Citra Image Sharpening

Penajaman citra bertujuan memperjelas tepi pada objek didalam citra. Penajaman citra dilakukan dengan melewatkan citra pada penapis lolos-tinggi highpass filtering. Karena penajaman citra lebih berpengaruh pada tepi edge objek, maka penajaman citra disebut juga penajaman tepi edge sharpening atau peningkatan kualitas tepi edge enhancement. Akibatnya, pinggiran objek terlihat lebih tajam dibandingkan sekitarnya.Dalam hal ini pixel-pixel tepi ditampilan lebih terang sedangkan pixel-pixel bukan tepi dibuat gelap [4]. Contoh citra grayscale awaldan citra hasil penajaman tepi dapat dilihat pada gambar 2.8. Universitas Sumatera Utara Gambar 2.8 a citra awal bcitra penajaman tepi 2.3 Pengolahan Citra dalam Domain Frekuensi 2.3.1 Transformasi Fourier Disktrit 2-D Transformasi Fourier merupakan salah satu dasar penting dalam pengolahan citra, dapat memproses dengan efisien dan lebih cepat. Dibandingkan dengan linear spatial filtering, maka transformasi Fourier lebih cepat terutama jika ukuran filternya besar. Transformasi Fourier memungkinkan pengolahan dengan cara mengisolasi satu “frekuensi” tertentu pada citra, sehingga dapat digunakan untuk menerapkan LPF dan HPF dengan ketelitian yang cukup tinggi. Karena citra digital merupakan besaran diskrit dua dimensi 2D maka untuk analisis citra hanya dibutuhkan transformasi Fourier diskrit 2D. Untuk menganalisis citra pada domain frekuensi, hasil transformasi Fourier dapat ditampilkan sebagai citra, dimana intensitasnya sebanding dengan besarnya Fu,v atau spectrum Fourier. Formula untuk Transformasi Fourier : ��, � = ∑ ∑ ��, �� −�2� �� � + �� � �−1 �=0 �−1 �=0 ................................................... 2.1 Fu,v : Spectrum Fourier M,N : ukuran citra fx,y : intensitas pixel u:0,1,2,..,M-1 v :0,1,2,..N-1. Untuk mendapatkan nilai fx,y dari persamaan 2.1 di atas, digunakan Invers dari transformasi Fourier diberikan oleh formula: ��, � = 1 �� ∑ ∑ ��, �� −�2� �� � + �� � �−1 �=0 �−1 �=0 ............................................. 2.2 Universitas Sumatera Utara Untuk x= 0,1,2,…M-1 dan y=0,1,2,…N-1. Jadi dengan Fu,v bisa mendapatkan fx,y kembali dengan merata-rata invers DFT. Nilai Fu,v dalam formula ini kadang disebut sebagai Fourier Koefficients dari ekspansi[3]. Pada gambar 2.9a diperlihatkan citra grayscale kemudian pada gambar 2.9b diperlihatkan spektrum transformasi fouriernya yang dipusatkan di tengah. Gambar 2.9 a Citra Grayscale bHasil Transformasi Fourier Sumber : Nilai transformasi pada origin domain frekuensi [F0,0] disebut dengan komponen dc transformasi Fourier. Jika fx,y adalah real, transformasinya secara umum kompleks. Metode prinsip analisis secara visual sebuah transformasi adalah menghitung spektrum dan menampilkannya sebagai citra. Jika Ru,v dan Iu,v merepresentasikan real dan komponen imaginary Fu,v, spektrum Fourier didefinisikan sebagai: commons.wikimedia.org ��, � = �� 2 �, � + � 2 �, � ..................................................... 2.3

2.3.2 DFT Terpusat