1 / 26

Akuisisi Citra

Akuisisi Citra. Pengolahan Citra Digital Materi 2. Eko Prasetyo Teknik Informatika Universitas Muhamamdiyah Gresik 2011. Struktur Mata Manusia. Diameter rata-rata mata manusia 20 mm

kalliyan-pach
Download Presentation

Akuisisi Citra

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  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 ?

More Related