Understanding Digital Image Processing: Acquisition, Processing, and Structure

1. Akuisisi Citra Pengolahan Citra Digital Materi 2 Eko Prasetyo TeknikInformatika UniversitasMuhamamdiyah Gresik 2011

2. Struktur Mata Manusia • Diameter rata-rata matamanusia 20 mm • Tigamembran yang melindungimataadalahcorneadansclerasebagaipelindungluar; choroid; danretina. • Korneaadalahlapisankerasdantransparan yang melindungipermukaanmata. • Sclera adalahmembranburam yang menempel, sisadari globe optik. • Choroid beradadibawah sclera, membrane iniberisijaringanpembuluhdarah yang menyediakansumberutamanutrisimata. • Lensa • Terbuatdariconcentric layeratauterbuatdariserabut cell danmenempelkebodiciliary. • Berisi 60-70% air, sekitar 6% lemakdanlebihbanyak protein dibandinglapisan yang lain dalammata • Retina, berupagarisdalambagiandinding. • Ketikamatadifokuskandenganbenar, cahayaobyekdiluarmatadigambarpada retina. • Polamatadihasilkanolehdistribusireseptorcahayadiskritpadapermukaan retina

3. Cones dan Rods • Duakelompokreseptor: conesdanrods. • Jumlah cones padasetiapmata 6 - 7 juta, ditempatkanterutamadalambagianpusat retina yang disebutfovea, dantingginyasensitifterhadapwarna. • Manusiadapatmembedakandenganbaik cone-cone inikarenasetiap cone dihubungkankesyarafnyasendiri-sendiri • Jumlah rod sekitar 75 - 150 juta yang terdistribusidiataspermukaan retina

4. Pengambilan Citra dengan Sensor Array

5. Pengambilan Citra dengan Sensor Array • Pembuatancitra digital: (kiriatas) Continuous image; (kananatas) scan line dari A k B; (kiribawah) sampling dankuantisasi; (kananbawah) digital scan line

6. Citra Analog dan Digital • Sebuahgambarlebihbermaknadaripadaribuankata. • Citra dibedakanmenjadidua, citrakontinudancitra digital. • Citra kontinu/analog: citra yang diperolehdarisistemoptik yang menerimasinyal analog, sepertimatamanusiadankamera analog. • Citra digital adalahgambarduadimensi yang dihasilkandarigambar analog duadimensi yang kontinumenjadigambardiskritmelaluiproses sampling. • Citra digital dapatmempunyaimaknasebagaiberikut : • Fungsiintensitascahayaf(x,y), • Harga x dan y merupakankoordinatspasialdanhargafungsitersebutpadasetiaptitik(x,y)merupakantingkatkecemerlanganatauintensitascahayacitrapadatitiktersebut; • Citra f(x,y)dimanadilakukandiskritisasikoordinatspasial (sampling) dandiskritisasitingkatkecemerlangannya/keabuan (kwantisasi); • Suatumatriksdimanaindeksbarisdankolomnyamenyatakansuatutitikpadacitratersebutdanelemenmatriksnya. • Elementersebutdisebutsebagaielemengambar/ pixel / picture element / pels) yang menyatakantingkatkeabuanpadatitiktersebut.

7. Citra Digital • Citra digital sebenarnyaadalahmatrik 2 atau 3 dimensidimanasetiappikselmerupakansebuahelemenmatrik. • Jika M adalahjumlahbaris, sedangkan N adalahjumlahkolom,makajumlahpiksel yang digunakandalamcitratersebutadalahsebanyakMxN. Citra kontinu Citra digital Matrik citra Citra obyek

8. Sampling danKuantisasi • Citra digital dapatdiperolehdariprosesdigitalisasi. • Ada 2 prosesdigitalisasi, yaitu: Sampling,danKuantisasi • Sampling • Prosespengambilannilaidiskritkoordinatruang(x,y)denganmelewatkancitrakontinumelalui grid (celah) • Proses untuk menentukan warna pada piksel tertentu pada citra dari sebuah gambar yang kontinu. • Proses sampling biasanya dicari warna rata-rata dari gambar analog yang kemudian dibulatkan. • Proses sampling disebut proses digitalisasi. • Kuantisasi • Prosespengelompokannilaitingkatkeabuancitrakontinukedalamsejumlah level, ataumerupakanprosesmembagiskalakeabuan [0,L-1] menjadi L buah level yang dinyatakandengansuatunilaibilanganbulat (integer), dinyatakansebagai L = 2a, L adalahderajatkeabuan, a : bilanganbulatpositif.

9. Resolusi Citra Resolusikeabuan • Untuk level warna yang digunakanakanmempengaruhihasilwarna yang didapatkan • Semakintingginilai a yang digunakanmakajumlah level warnaakansemakinbanyakdanpenampakancitraakansemakinhaluskarenajumlahkombinasiwarna yang didapatkanjugasemakinbanyak. • Disebutjugaresolusibrightness/kecemerlangan • Resolusispasial • Berkaitandenganjumlahpiksel yang digunakanolehsetiapsatuanpersegicitrakontinu, semakintinggiresolusispasialsebuahcitra digital makasemakinhalusbentukobyek yang ditampilkandalamcitra digital. • Resolusiinilah yang seringdiperhatikanolehorang-orangdalammembuatsebuahkualitascitra digital selainresolusikeabuan 256 level keabuan Resolusi keabuan 8danresolusispasial 165x120 Resolusi keabuan 4 Resolusi spasial 11x8

10. Kontrassimultan

11. IlusiOptik

12. Representasi Citra Digital • Citra didefinisikansebagaifungsiduadimensi f(x,y), • x dan y adalahkoordinatspasial, • amplitudodari f padasembarangpasangankoordinat (x,y) disebutintensitascitra (gray level/level keabuan) padatitiktersebut. • Warnacitradibentukolehkombinasicitra 2-D individual. • Misal: sistemwarna RGB, warnacitraterdiridaritigakomponenindividu: red, green, blue. • Hasildari sampling dankuantisasiadalahmatriksdengantipe data real. • Asumsikanbahwacitra f(x,y) dicobasehinggamenghasilkancitra yang mempunyaibaris M dankolom N, sehinggadisebutcitraberukuran M x N. • Nilaidarikoordinat (x,y) adalahkuantitasdiskrit. • Image origin (titikawalcitra) didefinisikanpada (x,y) = (0,0). • Nilaikoordinatberikutnyasepanjangbarispertamacitraadalah (x,y) = (0,1). • Notasi (0,1) digunakanuntukmenandaicontohkeduasepanjangbarispertama • Range x mulaidari 0 sampai M – 1 dan y mulaidari 0 sampai N – 1 dalam increment integer

13. Representasi Citra Digital • Setiapelemen array inidisebutimage element, picture element, pixel,ataupel. • Representasicitrasebagaimatriks MATLAB dimana f(1,1) = f(0,0) • M dan N untukmenyatakanjumlahbarisdankolommatriks. • Matriks 1 x N disebutrow vector, sedangkanmatriks M x 1 disebutcolumn vector • Matrik 1x1 disebutskalar

14. PembacaancitradiMatlab • Membaca/me-loadcitrakevariabel • imread(‘namafile’) • Mendapatkandimensibarisdankolomcitra • [M, N] = size(i); • Menampilkaninformasitambahandari array • whos <namavariabel> Format citra yang dapatdiolahdi MATLAB

15. Menampilkancitra • imshow(f, G) • f adalah array citra • G adalahjumlah level intensitas yang digunakanuntukmenampilkannya. • Jika G diabaikanmakaakanmenggunakan default 256. • imshow(f, [low high]) • akanmenampilkanwarnahitampadasemuanilai yang kurangdariatausamadengan low danputihpadasemuanilai yang lebihbesaratausamadengan high. • imshow(f, [ ]) • men-set variabel low kenilai minimum dari array f dan high kenilaimaksimumnya. • Sangatbergunauntukmenampilkancitra yang mempunyai range dinamis yang rendahataumempunyainilaipositifdannegatif. • Fungsipixvaldigunakanuntukmenampilkannilaiintensitaspikselmasing-masingsecarainteraktif

16. Menyimpancitra • Citra dapatdisimpanke disk menggunakanfungsiimwrite • imwrite(f, ‘namafile’) • String yang menjadiisi parameter ‘nama file’ harusmemasukkanekstensi format file yang dikenali • >> imwrite(i, ‘rice_01.tif’); • >> imwrite(i, ‘rice_01’,’tif’);

17. Kelas Data

18. Fungsiuntukmengonversiantarkelas

19. Peng-indeks-an matrik • Array berdimensi 1 x N disebutrow vector (vektorbaris) • >> v = [1 3 5 7 9] • >> v(2) • transpose operator (.’): • >> w = v.' • mengaksessejumlahelemendapatmenggunakantandatitikdua • >> v(2:4) • mengakseselemenketigasampaiterakhir: • >> v(3:end) • Notasi 1:2:end artinyadimulaidarielemenpertamakemudianelemenke 1+2, ke 3+2 danseterusnyasampaielementerakhir • >> v(1:2:end) • Fungsilinspacedengansintaks: • >> x = linspace(a, b, n) • akan men-generate vektorbaris x dari n elemensecara linear pada space diantaradantermasuk a dan b

20. Peng-indeks-an matrik • Matrikssebagaiseurutanvektorbaris yang dibatasikurungsikudandipisahkandengantandatitikkoma. • Membuatmatrik 2 dimensi • >> A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] • Mengekstrakelemenpadabariskeduadankolomketiga: • >> A(2,3) • Operator titikduadigunakanuntukmemilihblokelemenduadimensidarimatriks: • >> A(:,2) • >> A(3,:) • >> A(1:2, 1:end) • Untukmembuat array B samadengan array A, tetapinilaikolomketigasamadengan 0: • >> B = A; • >> B(:, 3) = 0 • Operasimenggunakan end dapatdilakukandengancara yang sama: • >> A(end, end) • >> A(end, end - 2) • >> A(2:end, end:-2:1)

21. Peng-indeks-an matrik • Penggunaantitikduasebagaiindeksdalammatriksuntukmemilihsemuaelemen array (basis kolom per kolom) dandisusundalambentukvektorkolom: • >> A(:) • Penggunaantitikduajugasangatbergunaketikainginmenjumlahkansemuaelemenmatriks: • >> s = sum(A(:)) • >> s = sum(A) • >> s = sum(sum(A)) • Operasiflip vertikal • >> fv = i(end:-1:1,:); • Subsampling • >> fc = i(87:200 , 240:400); • Resize • >> fs = i(1:2:end, 1:2:end);

22. Operator aritmetika

23. Operator relasional

24. Operator Logika

25. Flow Kontrolpada M-file

26. To Be Continued … Materi 3 – Citra biner, berwarna, thresholding, transformasi ANY QUESTION ?