More Related Content
What's hot (20)
Similar to Pertemuan 2 Ruang Lingkup Pengolahan Citra.pptx (20)
Recently uploaded (8)
Pertemuan 2 Ruang Lingkup Pengolahan Citra.pptx
- 1. 2 - - - 1 I PENGOLAHAN CITRA RUANG LINGKUP PENGOLAHAN CITRA
- 2. PENDAHULUAN Pengolahan Citra Digital mempelajari tentang apa itu citra digital dan bagaimana memanipulasinya untuk memperoleh hasil tertentu yang diinginkan, yang dapat membantu persepsi visual maupun pengolahan dan pengenalan pola lanjut.
- 4. Sejarah Pengolahan Citra Digital IMAGE DESCRIPTION 1950 Image Processing (Pavlidis, 1986) 1970 Computer Graphics 1960 Pattern Recognition Artificial Intelligence 1970 Computer Vision (Pengolahan Citra)
- 5. Tiga Bidang Berkaitan dengan Proses Citra 1950 Image Processing Image 1960 Pattern Recognition Artificial Intelligence 1970 Computer Vision 1970 Computer Graphics (Pavlidis, 1986) Description
- 6. Bidang Yang Terkait dengan Pengolahan Citra Di dalam ilmu komputer sebenarnya ada 3 bidang studi yang berkaitan dengan citra, tapi tujuan ketiganya berbeda, yaitu: 1. Grafika Komputer (computer graphics). 2. Pengolahan Citra (image processing). 3. Computer Vision: Menggunakan teknik Pengenalan Pola (pattern recognition/ image interpretation).
- 7. HUBUNGAN TIGA DISIPLIN ILMU Computer Graphics menvisualisasikan suatu informasi menjadi citra. Pengolahan Citra Mengolah citra untuk meningkatkan kualitas citra. Computer Vision Yang Terdiri Dari 2 Metode Utama: Pattern Recognition menerjemahkan citra menjadi informasi yang merepresentasikan citra tersebut. Artificial Intellegent menerjemahkan informasi input menjadi informasi lain untuk mengambil keputusan. Citra Deskripsi/ Informasi Pengenalan Pola Grafika Komputer Kecerdasan Buatan Pengolahan Citra
- 8. Deskripsi Deskripsi Image Preprocessing Image Effect Image Manipulation Data Visualization Pattern Generator Pattern Recognation (Native and AI) Feature Detection Segmentation Feature Extraction Ruang Lingkup Pengolahan Citra
- 9. 1. Grafika Komputer (Computer Graphics). Komputer Grafik adalah proses untuk menciptakan suatu gambar berdasarkan deskripsi obyek maupun latar belakang yang terkandung pada gambar tersebut. Merupakan teknik untuk membuat gambar obyek sesuai dengan obyek tersebut di alam nyata (realism). Grafika komputer berperan dalam visualisasi dan virtual reality.
- 10. Tujuan Computer Graphics Bertujuan menghasilkan citra (lebih tepat disebut grafik atau picture) dengan prinsip-prinsip geometri seperti garis, lingkaran, dan sebagainya. Prinsip-prisip geometri tersebut memerlukan data deskriptif untuk melukis elemen-elemen gambar. Contoh data deskriptif adalah koordinat titik, panjang garis, jari-jari lingkaran, tebal garis, warna, dan sebagainya. Data Deskriptif Grafika Komputer Citra
- 11. Elemen-Elemen Pembentuk Komputer Grafik o Pemodelan geometris: menciptakan model matematika dari objek-objek 2D (Bangun datar) dan 3D (Bangun Ruang). o Rendering: memproduksi citra yang lebih solid dari model yang telah dibentuk. o Animasi: Menetapkan/ menampilkan kembali tingkah laku/ behavior objek bergantung waktu.
- 12. Computer Graphics: Input: data, output: pixels. Create, plot and manipulate images using data to render analytic visual result (image primitives, transformations, fractals, 2D and 3D planar projection)
- 14. (Hearn and Baker, 1986) CONTOH GRAFIKA KOMPUTER
- 15. 2. PENGOLAHAN CITRA Pengolahan Citra (Image Processing): Pemrosesan Citra, Khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Input berupa citra dan outputnya berupa citra juga yang kualitasnya lebih baik dari citra input. Pengolahan Citra Preprocessing pada bidang computer vision. Citra Pengolahan Citra Citra
- 16. Tujuan Pengolahan Citra Bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer): Memperbaiki kwalitas gambar, dilihat dari aspek radiometrik (peningkatan kontras, transformasi warna, restorasi citra) dan dari aspek geometrik (rotasi, translasi, skala, transformasi geometrik); Melakukan pemilihan citra ciri (feature images) yang optimal untuk tujuan analisis; Melakukan proses penarikan informasi atau deskripsi obyek atau pengenalan obyek yang terkandung pada citra; Melakukan kompresi atau reduksi data untuk tujuan penyimpanan data, transmisi data, dan waktu proses data. 16
- 17. Digital Image Processing: Input: pixels, output: pixels. Manipulate existing images to achieve desired visual results (image correction, visual effects, transparency, image stitching)
- 21. Ruang Lingkup Pengolahan Citra Perbaikan Citra (image restoration) Operasi Titik Transformasi Citra: Pencerminan (flipping) Rotasi/pemutaran Cropping, Penskalaan Image enhancement: Penggabungan Citra Operasi Logika Penajaman Citra Rekonstruksi citra (Image Reconstruction) Pemfilteran Citra: (Box/kernel filter); Konvolusi; Blur dan Sharpening; Efek-efek lainnya Deteksi Tepi Roberts, Sobel, Prewitt, Kirsch, dll. Segmentasi Segmen; Region Growing; Konsep Quadtree; Splitting and Merging Pengorakan/penguraian citra (Image Analysis)
- 22. Kerangka Sistem Pengolahan Citra Digital
- 23. 3. Computer Vision Computer vision merupakan proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra, klasifikasi, pengenalan (recognition), menyusun deskripsi tentang obyek yang terkandung pada suatu gambar atau mengenali obyek yang ada pada gambar dan membuat keputusan. Vision = Geometry + Measurement + Interpretation Komputer menerima masukan berupa citra objek yang akan diidentifikasi, memproses citra tersebut dan memberikan keluaran berupa informasi/deskripsi objek di dalam citra.
- 24. Sistem Kerja Computer Vision Pada hakikatnya, computer vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (human vision). Human Vision (Sistem Visual Manusia) Manusia Melihat objek diteruskan ke otak diinterpretasikan pengambilan keputusan Computer Vision Akuisisi citra digital operasi-operasi pengolahan citra menganalisis (menginterpretasikan)
- 25. Proses-proses di dalam computer vision: 1. Memperoleh atau mengakuisisi citra digital. 2. Melakukan teknik komputasi untuk memproses atau memodifikasi data citra (operasi-operasi pengolahan citra). 3. Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasilnya untuk tujuan tertentu, misalnya memandu robot, mengontrol peralatan, memantau proses manufaktur, dan lain-lain.
- 26. Hirarki Pemrosesan dalam Computer Vision
- 27. Computer Vision: Input: pixels, output: data. Read images, manipulate if necessary and interprets it (segmentation, thinning, edge detection, isolation, properties extraction)
- 28. Ilustrasi Komputer Vision Garasi Semak Rumput Rumah Awan Pohon1 Pohon2 Atap Dinding Atap Dinding1 Dinding2 (Ballard, 1992)
- 29. Bidang yang terkait dengan computer vision: Pengenalan Pola (Pattern Recognition): Speech Recognition; Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence): Speech Understanding.
- 30. Pengenalan Pola Contoh: 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. Misalnya data masukan huruf A. Dengan menggunakan suatu algoritma pengenalan pola. Diharapkan komputer dapat mengenali bahwa karakter tersebut adalah A. 30 Citra Pengenalan Pola Informasi / Deskripsi Objek
- 32. Pengenalan / deteksi tanda tangan asli/palsu (tanda tangan yang dibuat oleh orang yang sama/berbeda)
- 33. MENGAPA PERLU MEMPROSES CITRA? Acquire an image Correct aperture and color balance Reconstruct image from projections Prepare for display or printing Adjust image size Color mapping, gamma- correction, halftoning Facilitate picture storage and transmission Efficiently store an image in a digital camera Send an image from space Enhance and restore images Touch up personal photo Color enhancement for security screening Preparation for Recognition Read 2-d bar codes Character recognition An essential step in Computer Vision! And many more so ubiquitous!
- 34. IT GOES BEYOND ACNE REMOVING! Photography: Image Stitching
- 35. IT GOES BEYOND ACNE REMOVING! Effects: Image Morphing
- 36. IT GOES BEYOND ACNE REMOVING! Computer vision preprocessing: Face Detection
- 37. IT GOES BEYOND ACNE REMOVING! Security: Face Detection + Blur
- 38. AND FAR MORE
- 39. SUMMARY a) Grafika Komputer menghasilkan citra (Data Deskriptif Grafika Komputer Citra) b) Pengolahan Citra memperbaiki citra (Citra Pengolahan Citra Citra) c) Pengenalan Pola mengenali suatu objek (Citra Pengenalan Pola Deskripsi Objek).
- 40. Latihan 1. Jelaskan hubungan antara komputer grafik, pengolahan citra, dan pengenalan pola! 2. Sebutkan bidang-bidang pengolahan citra dan berikan contoh untuk masing- masing bidang!
- 41. THATS ALL FOLKS! Sampai jumpa minggu depan Sempatkanlah membaca buku Gonzalez bab 1 dan 2.