際際滷

際際滷Share a Scribd company logo
PENGOLAHAN CITRA
Citra atau gambar
adalah salah satu bagian dari komponen Multimedia
selain :
Teks, audio, video, dan animasi
yang bisa dinikmati menggunakan
indra penglihatan (secara visual)
Ada sebuah ungkapan :
sebuah gambar bermakna
lebih dari seribu kata
Jika kalian melihat gambar ini,
Apa makna yang kalian tangkap ?
Tanpa perlu dijelaskan,
tentu seseorang sudah paham maknanya..
Dan setiap orang mungkin punya interprestasi yang berbeda
sebuah gambar (visual) juga
bisa lebih mudah dan cepat
dipahami dibandingkan
tulisan/audio
Jika kalian melihat gambar/peringatan ini,
Mana yang kalian mudah dan cepat paham ?
Hati-hati,
jalanan licin
Lebih dalam tentang citra ...
Secara harafiah citra (image)
adalah
Gambar/obyek pada bidang
dwimatra (dua dimensi)
Secara sains,
citra merupakan fungsi menerus (continue)
dari intensitas cahaya pada bidang dwimatra.
Sumber cahaya menerangi objek, objek
memantulkan kembali sebagian dari berkas
cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini
ditangkap oleh oleh alat-alat optik, misalnya
mata pada manusia, kamera,
pemindai (scanner), dan sebagainya,
sehingga bayangan objek yang disebut citra
tersebut terekam.
Sumber cahaya menerangi objek,
Objek memantulkan kembali sebagian dari
berkas cahaya tersebut.
Pantulan cahaya ini ditangkap oleh oleh alat-
alat optik, misalnya mata pada manusia,
kamera,
pemindai (scanner), dan sebagainya,
sehingga bayangan objek yang disebut citra
tersebut terekam.
Meskipun citra mampu memberikan banyak informasi,
akan tetapi
terkadang sebuah citra mengalami cacat, seperti :
kurang/terlalu kontras
kabur (blur)
kurang tajam
cacat ini menyebabkan citra
menjadi sulit diinterprestasikan
atau disalah interprestasikan
Menurut kalian,
gambar apakah ini
?
Agar citra tersebut bisa lebih mudah
diinterpresikan baik oleh manusia/mesin,
maka,
citra tersebut perlu diolah/dimanipulasi
menjadi citra lain
yang lebih baik kualitasnya
Proses memanipulasi/mengolah sebuah citra
menjadi bentuk citra lain disebut dengan
Pengolahan Citra
Umumnya,
pengolahan citra ini menggunakan komputer
dan citra yang diolah adalah citra digital
Median Filtering
Di dalam ilmu komputer, terdapat tiga bidang yang berkaitan
dengan citra, yaitu :
Grafika Komputer (Computer Graphic)
Pengolahan Citra (Image Processing)
Pengenalan Pola (Pattern Recognition)
Hubungan dari ketiganya adalah sebagai
berikut :
Grafika Komputer bertujuan menghasilkan citra
dengan primitif-primitif geometri seperti garis, lingkaran,
dan sebagainya.
Primitif-primitif geometri tersebut memerlukan
data deskriptif untuk melukis elemen-elemen citra.
Contoh data deskriptif adalah
koordinat titik, panjang garis, jari-jari lingkaran, tebal garis,
warna, dan sebagainya
Contoh :
Pengolahan Citra bertujuan
memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh
manusia atau mesin (dalam hal ini komputer).
Teknik-teknik dalam pengolahan citra
fokus pada mentransformasikan citra menjadi citra lain.
Jadi,
masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra,
namun citra keluaran mempunyai kualitas (yang diharapkan)
lebih baik daripada citra masukan.
Contoh :
Pengenalan Pola mengelompokkan data numerik dan
simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh mesin (dalam
hal ini komputer).
Tujuan pengelompokan adalah untuk mengenali
suatu objek di dalam citra agar mampu membedakan
suatu objek dengan objek lainnya.
Komputer menerima masukan berupa citra objek yang akan
diidentifikasi,memproses citra tersebut, dan memberikan
keluaran berupa deskripsi objek di dalam citra.
Contoh (aplikasi Google Draw) :
Operasi Pengolahan Citra
1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement).
2. Pemugaran citra (image restoration)
3. Pemampatan citra (image compression)
4. Segmentasi citra (image segmentation)
5. Pengorakan citra (image analysis)
6. Rekonstruksi citra (image reconstruction)
1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement).
Operasi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra
dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra.
Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih
ditonjolkan.
Contoh-contoh operasi perbaikan citra:
a. perbaikan kontras gelap/terang
b. perbaikan tepian objek (edge enhancement)
c. penajaman (sharpening)
d. pembrian warna semu (pseudocoloring)
e. penapisan derau (noise filtering)
PERT 1 - Citra.ppt
2. Pemugaran citra (image restoration)
Operasi ini bertujuan
menghilangkan/meminimumkan cacat pada citra.
Tujuan pemugaran citra hampir sama dengan operasi perbaikan citra.
Bedanya, pada pemugaran citra penyebab degradasi gambar
diketahui.
Contoh-contoh operasi pemugaran citra:
a. penghilangan kesamaran (deblurring).
b. penghilangan derau (noise)
PERT 1 - Citra.ppt
3. Pemampatan citra (image compression)
dilakukan agar citra dapat direpresentasikan dalam bentuk
yang lebih kompak
sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit.
Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan adalah citra
yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai
kualitas gambar yang bagus.
Contoh :
metode pemampatan citra JPEG.
PERT 1 - Citra.ppt
4. Segmentasi citra (image segmentation)
Jenis operasi ini bertujuan untuk
memecah suatu citra ke dalam beberapa
segmen dengan suatu kriteria tertentu.
Jenis operasi ini berkaitan erat dengan
pengenalan pola.
PERT 1 - Citra.ppt
5. Pengorakan citra (image analysis)
operasi ini bertujuan
menghitung besaran kuantitatif dari citra untuk
menghasilkan deskripsinya.
Teknik pengorakan citra mengekstraksi ciri-ciri
tertentu yang membantu dalam identifikasi objek
Contoh-contoh operasi pengorakan citra:
a. Pendeteksian tepi objek (edge detection)
b. Ekstraksi batas (boundary)
c. Representasi daerah (region)
PERT 1 - Citra.ppt
6. Rekonstruksi citra (image reconstruction)
Jenis operasi ini bertujuan untuk
membentuk ulang objek dari beberapa citra
hasil proyeksi.
Operasi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam bidang medis.
Misalnya beberapa foto rontgen dengan sinar X digunakan untuk
membentuk ulang gambar organ tubuh.
PERT 1 - Citra.ppt
Tugas Minggu 1 :
Berikan contoh penerapan pengolahan citra
dalam kehidupan sehari-hari.
Deskripsikan :
1. Nama penerapannya
2. Cara kerjanya
3. Tujuan Pengolahan Citra tersebut
4. Lampirkan Contoh Gambarnya
Tugas dalam bentuk : .pdf
dikirim ke email :
paling lambat :

More Related Content

What's hot (20)

M05 metode komputer forensik
M05  metode komputer forensikM05  metode komputer forensik
M05 metode komputer forensik
Hafiz312
Struktur Data Tree
Struktur Data TreeStruktur Data Tree
Struktur Data Tree
Siti Khotijah
32296 23 algoritma tf idf32296 23 algoritma tf idf
32296 23 algoritma tf idf
Universitas Bina Darma Palembang
Algoritma pencarian lintasan jalur terpendek
Algoritma pencarian lintasan jalur terpendekAlgoritma pencarian lintasan jalur terpendek
Algoritma pencarian lintasan jalur terpendek
Laili Wahyunita
Pertemuan 2 - Digital Image Processing - Image Enhancement - Citra Digital
Pertemuan 2 - Digital Image Processing - Image Enhancement - Citra DigitalPertemuan 2 - Digital Image Processing - Image Enhancement - Citra Digital
Pertemuan 2 - Digital Image Processing - Image Enhancement - Citra Digital
ahmad haidaroh
Konsep Data Mining
Konsep Data MiningKonsep Data Mining
Konsep Data Mining
dedidarwis
Transformasi 2 Dimensi
Transformasi 2 DimensiTransformasi 2 Dimensi
Transformasi 2 Dimensi
Farichah Riha
basis data lanjut modul
 basis data lanjut modul basis data lanjut modul
basis data lanjut modul
Denny Safardan
Kolaborasi jQuery, AJAX, PHP, dan MySQL
Kolaborasi jQuery, AJAX, PHP, dan MySQLKolaborasi jQuery, AJAX, PHP, dan MySQL
Kolaborasi jQuery, AJAX, PHP, dan MySQL
I Putu Arya Dharmaadi
Optimasi query
Optimasi queryOptimasi query
Optimasi query
Reza Mardiyeni
20731 21 visualisasi data
20731 21 visualisasi data20731 21 visualisasi data
20731 21 visualisasi data
Universitas Bina Darma Palembang
Arsitektur dan Infrastruktur Data Warehouse
Arsitektur dan Infrastruktur Data WarehouseArsitektur dan Infrastruktur Data Warehouse
Arsitektur dan Infrastruktur Data Warehouse
dedidarwis
Perbandingan algoritma brute force , divide and conquer
Perbandingan algoritma brute force , divide and conquerPerbandingan algoritma brute force , divide and conquer
Perbandingan algoritma brute force , divide and conquer
ohohervin
Requirement Engineering
Requirement EngineeringRequirement Engineering
Requirement Engineering
Febryci Legirian
Algoritma Matriks
Algoritma MatriksAlgoritma Matriks
Algoritma Matriks
Icha Dicaprio
Analisis Leksikal - P4
Analisis Leksikal - P4Analisis Leksikal - P4
Analisis Leksikal - P4
ahmad haidaroh
pengolahan-citra
pengolahan-citrapengolahan-citra
pengolahan-citra
fitriyutarihidayah
Pertemuan 3 Data Multi Dimensi
Pertemuan 3 Data Multi DimensiPertemuan 3 Data Multi Dimensi
Pertemuan 3 Data Multi Dimensi
Endang Retnoningsih
Laporan Praktikum PCD (Pengolahan Citra Digital) menggunakan software ENVI
Laporan Praktikum PCD (Pengolahan Citra Digital) menggunakan software ENVILaporan Praktikum PCD (Pengolahan Citra Digital) menggunakan software ENVI
Laporan Praktikum PCD (Pengolahan Citra Digital) menggunakan software ENVI
Ahmad Dani
1 data mining-dm2016
1 data mining-dm20161 data mining-dm2016
1 data mining-dm2016
Cici Erza Safitri
M05 metode komputer forensik
M05  metode komputer forensikM05  metode komputer forensik
M05 metode komputer forensik
Hafiz312
Struktur Data Tree
Struktur Data TreeStruktur Data Tree
Struktur Data Tree
Siti Khotijah
32296 23 algoritma tf idf32296 23 algoritma tf idf
32296 23 algoritma tf idf
Universitas Bina Darma Palembang
Algoritma pencarian lintasan jalur terpendek
Algoritma pencarian lintasan jalur terpendekAlgoritma pencarian lintasan jalur terpendek
Algoritma pencarian lintasan jalur terpendek
Laili Wahyunita
Pertemuan 2 - Digital Image Processing - Image Enhancement - Citra Digital
Pertemuan 2 - Digital Image Processing - Image Enhancement - Citra DigitalPertemuan 2 - Digital Image Processing - Image Enhancement - Citra Digital
Pertemuan 2 - Digital Image Processing - Image Enhancement - Citra Digital
ahmad haidaroh
Konsep Data Mining
Konsep Data MiningKonsep Data Mining
Konsep Data Mining
dedidarwis
Transformasi 2 Dimensi
Transformasi 2 DimensiTransformasi 2 Dimensi
Transformasi 2 Dimensi
Farichah Riha
basis data lanjut modul
 basis data lanjut modul basis data lanjut modul
basis data lanjut modul
Denny Safardan
Kolaborasi jQuery, AJAX, PHP, dan MySQL
Kolaborasi jQuery, AJAX, PHP, dan MySQLKolaborasi jQuery, AJAX, PHP, dan MySQL
Kolaborasi jQuery, AJAX, PHP, dan MySQL
I Putu Arya Dharmaadi
Arsitektur dan Infrastruktur Data Warehouse
Arsitektur dan Infrastruktur Data WarehouseArsitektur dan Infrastruktur Data Warehouse
Arsitektur dan Infrastruktur Data Warehouse
dedidarwis
Perbandingan algoritma brute force , divide and conquer
Perbandingan algoritma brute force , divide and conquerPerbandingan algoritma brute force , divide and conquer
Perbandingan algoritma brute force , divide and conquer
ohohervin
Requirement Engineering
Requirement EngineeringRequirement Engineering
Requirement Engineering
Febryci Legirian
Algoritma Matriks
Algoritma MatriksAlgoritma Matriks
Algoritma Matriks
Icha Dicaprio
Analisis Leksikal - P4
Analisis Leksikal - P4Analisis Leksikal - P4
Analisis Leksikal - P4
ahmad haidaroh
Pertemuan 3 Data Multi Dimensi
Pertemuan 3 Data Multi DimensiPertemuan 3 Data Multi Dimensi
Pertemuan 3 Data Multi Dimensi
Endang Retnoningsih
Laporan Praktikum PCD (Pengolahan Citra Digital) menggunakan software ENVI
Laporan Praktikum PCD (Pengolahan Citra Digital) menggunakan software ENVILaporan Praktikum PCD (Pengolahan Citra Digital) menggunakan software ENVI
Laporan Praktikum PCD (Pengolahan Citra Digital) menggunakan software ENVI
Ahmad Dani

Similar to PERT 1 - Citra.ppt (20)

Pengolahan citra digital1
Pengolahan citra digital1Pengolahan citra digital1
Pengolahan citra digital1
wiktasari
Content based image retrieval tugas softskill kelompok 1 2 ia15
Content based image retrieval tugas softskill kelompok 1 2 ia15Content based image retrieval tugas softskill kelompok 1 2 ia15
Content based image retrieval tugas softskill kelompok 1 2 ia15
Fazar Hidayat
Bab 1 pengantar pengolahan citra
Bab 1 pengantar pengolahan citraBab 1 pengantar pengolahan citra
Bab 1 pengantar pengolahan citra
Syafrizal
Chap 3 - Dasar Pengolahan Citra
Chap 3 - Dasar Pengolahan CitraChap 3 - Dasar Pengolahan Citra
Chap 3 - Dasar Pengolahan Citra
Dhanar Intan Surya Saputra
1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
AchmadFiqhi1
Materi Pengantar Pengolahan Citra
Materi Pengantar Pengolahan CitraMateri Pengantar Pengolahan Citra
Materi Pengantar Pengolahan Citra
Nur Fadli Utomo
PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdfPENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
Adam Superman
Pengolahan Citra Digital (Resume materi kuliah)
Pengolahan Citra Digital (Resume materi kuliah)Pengolahan Citra Digital (Resume materi kuliah)
Pengolahan Citra Digital (Resume materi kuliah)
Abdullah Azzam Al Haqqoni
Pertemuan 2 Ruang Lingkup Pengolahan Citra.pptx
Pertemuan 2 Ruang Lingkup Pengolahan Citra.pptxPertemuan 2 Ruang Lingkup Pengolahan Citra.pptx
Pertemuan 2 Ruang Lingkup Pengolahan Citra.pptx
ssuser910c71
Pengolahan Citra PowerPoint Presentation
Pengolahan Citra PowerPoint PresentationPengolahan Citra PowerPoint Presentation
Pengolahan Citra PowerPoint Presentation
RekayasaPerangkatLun
-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
RekayasaPerangkatLun
2. jurnal dessy purwandani implementasi metode gaussian smoothing untuk peng...
2. jurnal dessy purwandani  implementasi metode gaussian smoothing untuk peng...2. jurnal dessy purwandani  implementasi metode gaussian smoothing untuk peng...
2. jurnal dessy purwandani implementasi metode gaussian smoothing untuk peng...
ym.ygrex@comp
Tugas pengolahan citra digital
Tugas pengolahan citra digitalTugas pengolahan citra digital
Tugas pengolahan citra digital
yeworworem
1-pengantar-pengolahan-citra.pptx
1-pengantar-pengolahan-citra.pptx1-pengantar-pengolahan-citra.pptx
1-pengantar-pengolahan-citra.pptx
HarveiHutahaean1
ppt Pengolahan citra digital pada modalitas MRI
ppt Pengolahan citra digital pada modalitas MRIppt Pengolahan citra digital pada modalitas MRI
ppt Pengolahan citra digital pada modalitas MRI
Nona Zesifa
pengolahan citra digital pertemuan satu dari 18
pengolahan citra digital pertemuan satu dari 18pengolahan citra digital pertemuan satu dari 18
pengolahan citra digital pertemuan satu dari 18
RekayasaPerangkatLun
01-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
01-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx01-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
01-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
GabrielChristian14
Digital image processing
Digital image processingDigital image processing
Digital image processing
Defri Tan
Pengolahan citra digital1
Pengolahan citra digital1Pengolahan citra digital1
Pengolahan citra digital1
wiktasari
Content based image retrieval tugas softskill kelompok 1 2 ia15
Content based image retrieval tugas softskill kelompok 1 2 ia15Content based image retrieval tugas softskill kelompok 1 2 ia15
Content based image retrieval tugas softskill kelompok 1 2 ia15
Fazar Hidayat
Bab 1 pengantar pengolahan citra
Bab 1 pengantar pengolahan citraBab 1 pengantar pengolahan citra
Bab 1 pengantar pengolahan citra
Syafrizal
1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
AchmadFiqhi1
Materi Pengantar Pengolahan Citra
Materi Pengantar Pengolahan CitraMateri Pengantar Pengolahan Citra
Materi Pengantar Pengolahan Citra
Nur Fadli Utomo
PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdfPENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA.pdf
Adam Superman
Pengolahan Citra Digital (Resume materi kuliah)
Pengolahan Citra Digital (Resume materi kuliah)Pengolahan Citra Digital (Resume materi kuliah)
Pengolahan Citra Digital (Resume materi kuliah)
Abdullah Azzam Al Haqqoni
Pertemuan 2 Ruang Lingkup Pengolahan Citra.pptx
Pertemuan 2 Ruang Lingkup Pengolahan Citra.pptxPertemuan 2 Ruang Lingkup Pengolahan Citra.pptx
Pertemuan 2 Ruang Lingkup Pengolahan Citra.pptx
ssuser910c71
Pengolahan Citra PowerPoint Presentation
Pengolahan Citra PowerPoint PresentationPengolahan Citra PowerPoint Presentation
Pengolahan Citra PowerPoint Presentation
RekayasaPerangkatLun
-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
RekayasaPerangkatLun
2. jurnal dessy purwandani implementasi metode gaussian smoothing untuk peng...
2. jurnal dessy purwandani  implementasi metode gaussian smoothing untuk peng...2. jurnal dessy purwandani  implementasi metode gaussian smoothing untuk peng...
2. jurnal dessy purwandani implementasi metode gaussian smoothing untuk peng...
ym.ygrex@comp
Tugas pengolahan citra digital
Tugas pengolahan citra digitalTugas pengolahan citra digital
Tugas pengolahan citra digital
yeworworem
1-pengantar-pengolahan-citra.pptx
1-pengantar-pengolahan-citra.pptx1-pengantar-pengolahan-citra.pptx
1-pengantar-pengolahan-citra.pptx
HarveiHutahaean1
ppt Pengolahan citra digital pada modalitas MRI
ppt Pengolahan citra digital pada modalitas MRIppt Pengolahan citra digital pada modalitas MRI
ppt Pengolahan citra digital pada modalitas MRI
Nona Zesifa
pengolahan citra digital pertemuan satu dari 18
pengolahan citra digital pertemuan satu dari 18pengolahan citra digital pertemuan satu dari 18
pengolahan citra digital pertemuan satu dari 18
RekayasaPerangkatLun
01-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
01-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx01-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
01-Pengantar-Pengolahan-Citra-Bag1-2021.pptx
GabrielChristian14
Digital image processing
Digital image processingDigital image processing
Digital image processing
Defri Tan

PERT 1 - Citra.ppt

  • 2. Citra atau gambar adalah salah satu bagian dari komponen Multimedia selain : Teks, audio, video, dan animasi yang bisa dinikmati menggunakan indra penglihatan (secara visual)
  • 3. Ada sebuah ungkapan : sebuah gambar bermakna lebih dari seribu kata
  • 4. Jika kalian melihat gambar ini, Apa makna yang kalian tangkap ? Tanpa perlu dijelaskan, tentu seseorang sudah paham maknanya.. Dan setiap orang mungkin punya interprestasi yang berbeda
  • 5. sebuah gambar (visual) juga bisa lebih mudah dan cepat dipahami dibandingkan tulisan/audio
  • 6. Jika kalian melihat gambar/peringatan ini, Mana yang kalian mudah dan cepat paham ? Hati-hati, jalanan licin
  • 8. Secara harafiah citra (image) adalah Gambar/obyek pada bidang dwimatra (dua dimensi)
  • 9. Secara sains, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang dwimatra. Sumber cahaya menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh oleh alat-alat optik, misalnya mata pada manusia, kamera, pemindai (scanner), dan sebagainya, sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam.
  • 10. Sumber cahaya menerangi objek, Objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh oleh alat- alat optik, misalnya mata pada manusia, kamera, pemindai (scanner), dan sebagainya, sehingga bayangan objek yang disebut citra tersebut terekam.
  • 11. Meskipun citra mampu memberikan banyak informasi, akan tetapi terkadang sebuah citra mengalami cacat, seperti : kurang/terlalu kontras kabur (blur) kurang tajam cacat ini menyebabkan citra menjadi sulit diinterprestasikan atau disalah interprestasikan
  • 13. Agar citra tersebut bisa lebih mudah diinterpresikan baik oleh manusia/mesin, maka, citra tersebut perlu diolah/dimanipulasi menjadi citra lain yang lebih baik kualitasnya
  • 14. Proses memanipulasi/mengolah sebuah citra menjadi bentuk citra lain disebut dengan Pengolahan Citra Umumnya, pengolahan citra ini menggunakan komputer dan citra yang diolah adalah citra digital
  • 16. Di dalam ilmu komputer, terdapat tiga bidang yang berkaitan dengan citra, yaitu : Grafika Komputer (Computer Graphic) Pengolahan Citra (Image Processing) Pengenalan Pola (Pattern Recognition)
  • 17. Hubungan dari ketiganya adalah sebagai berikut :
  • 18. Grafika Komputer bertujuan menghasilkan citra dengan primitif-primitif geometri seperti garis, lingkaran, dan sebagainya. Primitif-primitif geometri tersebut memerlukan data deskriptif untuk melukis elemen-elemen citra. Contoh data deskriptif adalah koordinat titik, panjang garis, jari-jari lingkaran, tebal garis, warna, dan sebagainya
  • 20. Pengolahan Citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Teknik-teknik dalam pengolahan citra fokus pada mentransformasikan citra menjadi citra lain. Jadi, masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran mempunyai kualitas (yang diharapkan) lebih baik daripada citra masukan.
  • 22. Pengenalan Pola mengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) secara otomatis oleh mesin (dalam hal ini komputer). Tujuan pengelompokan adalah untuk mengenali suatu objek di dalam citra agar mampu membedakan suatu objek dengan objek lainnya. Komputer menerima masukan berupa citra objek yang akan diidentifikasi,memproses citra tersebut, dan memberikan keluaran berupa deskripsi objek di dalam citra.
  • 25. 1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement). 2. Pemugaran citra (image restoration) 3. Pemampatan citra (image compression) 4. Segmentasi citra (image segmentation) 5. Pengorakan citra (image analysis) 6. Rekonstruksi citra (image reconstruction)
  • 26. 1. Perbaikan kualitas citra (image enhancement). Operasi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat di dalam citra lebih ditonjolkan. Contoh-contoh operasi perbaikan citra: a. perbaikan kontras gelap/terang b. perbaikan tepian objek (edge enhancement) c. penajaman (sharpening) d. pembrian warna semu (pseudocoloring) e. penapisan derau (noise filtering)
  • 28. 2. Pemugaran citra (image restoration) Operasi ini bertujuan menghilangkan/meminimumkan cacat pada citra. Tujuan pemugaran citra hampir sama dengan operasi perbaikan citra. Bedanya, pada pemugaran citra penyebab degradasi gambar diketahui. Contoh-contoh operasi pemugaran citra: a. penghilangan kesamaran (deblurring). b. penghilangan derau (noise)
  • 30. 3. Pemampatan citra (image compression) dilakukan agar citra dapat direpresentasikan dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan adalah citra yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai kualitas gambar yang bagus. Contoh : metode pemampatan citra JPEG.
  • 32. 4. Segmentasi citra (image segmentation) Jenis operasi ini bertujuan untuk memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola.
  • 34. 5. Pengorakan citra (image analysis) operasi ini bertujuan menghitung besaran kuantitatif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya. Teknik pengorakan citra mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek Contoh-contoh operasi pengorakan citra: a. Pendeteksian tepi objek (edge detection) b. Ekstraksi batas (boundary) c. Representasi daerah (region)
  • 36. 6. Rekonstruksi citra (image reconstruction) Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi. Operasi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam bidang medis. Misalnya beberapa foto rontgen dengan sinar X digunakan untuk membentuk ulang gambar organ tubuh.
  • 38. Tugas Minggu 1 : Berikan contoh penerapan pengolahan citra dalam kehidupan sehari-hari. Deskripsikan : 1. Nama penerapannya 2. Cara kerjanya 3. Tujuan Pengolahan Citra tersebut 4. Lampirkan Contoh Gambarnya Tugas dalam bentuk : .pdf dikirim ke email : paling lambat :