Pengolahan Citra

Dalam bidang pengolahan citra, istilah citra mengacu pada suatu fungsi intensitas dalam bidang dua dimensi. Pemrosesan citra menggunakan komputer membutuhkan citra digital sebagai masukannya. Oleh karena itu, kita mengenal beberapa macam format citra digital, yang masing-masing memiliki format penyimpanan dan pembacaan data yang berbeda-beda.

Dengan menggunakan toolbox image processing di Matlab, proses pembacaan citra dapat dilakukan dengan mudah, sebagaimana diperlihatkan oleh beberapa contoh berikut:

·         Windows Bitmap (*.bmp)

a=imread('taz_ref.bmp');

figure,imshow(a);

·         Joint Photographic Experts Group (*.jpg)

b=imread('oranges.jpg');

figure,imshow(b);

·         Tagged Image File Format (*.tif)

c=imread('saturn.tif');

figure,imshow(c);

Jumlah warna yang terdapat dalam suatu citra digital berkaitan erat dengan format data digital yang digunakan. Suatu citra 8 bit (misalnya pada format *.bmp 8-bit) dapat memiliki paling banyak 256 jenis warna di dalamnya. Sedangkan suatu citra 24 bit (misalnya pada format *.png 24-bit) memiliki 2²⁴ kombinasi data warna yang dapat ditampilkan.

Suatu citra berwarna dapat dinyatakan dalam banyak cara. Salah satu metode yang paling populer adalah dengan menggunakan metode kanal RGB. Dalam format ini, suatu citra berwarna dinyatakan dalam bentuk gabungan dari tiga buah citra monochrome merah, hijau, dan biru yang berukuran sama. Warna dari setiap piksel citra digital bergantung pada kombinasi ketiga nilai intensitas piksel monochrome yang bersesuaian.

Contoh program untuk mengekstraksi citra monochrome pada toolbox image processing di Matlab adalah sebagai berikut:

d=imread('flowers.tif'); figure, imshow(d);

dR=d(:,:,1); figure,imshow(dR),title('Kanal Merah');

dG=d(:,:,2); figure,imshow(dG),title('Kanal Hijau');

dB=d(:,:,3); figure,imshow(dB),title('Kanal Biru ');

Teknik image enhancement digunakan untuk meningkatkan kualitas suatu citra digital, baik dalam tujuan untuk menonjolkan suatu ciri tertentu dalam citra tersebut, maupun untuk memperbaiki aspek tampilan. Proses ini biasanya didasarkan pada prosedur yang bersifat eksperimental, subjektif, dan amat bergantung pada tujuan yang hendak dicapai.

Read More

Deteksi Tepi

Deteksi Tepi (Edge Detection) menggunakan MATLAB

Seleksi objek biasanya dilakukan langkah deteksi tepi dalam proses pengolahan citra, di MATLAB proses pendeteksian tepi dilakukan dengan perintah/fungsi “edge” dan hanya menggunakan citra/gambar 2D saja . Deteksi tepi (Edge Detection) pada suatu citra suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra, tujuannya adalah :
• Untuk menandai bagian yang menjadi detail citra
• Untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akuisisi citra Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi (edge) dari suatu citra bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya. 

Ada beberapa metode dalam deteksi tepi. Macam-macam metode untuk proses deteksi tepi ini, antara lain:
1. Metode Robert

Metode Robert adalah nama lain dari teknik differensial yang dikembangkan di atas, yaitu differensial pada arah horisontal dan differensial pada arah vertikal, dengan ditambahkan proses konversi biner setelah dilakukan differensial. Teknik konversi biner yang disarankan adalah konversi biner dengan meratakan distribusi warna hitam dan putih. Metode Robert ini juga disamakan dengan teknik DPCM (Differential Pulse Code Modulation)

2. Metode Prewitt
Metode Prewitt merupakan pengembangan metode robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF.

3. Metode Sobel
Metode Sobel merupakan pengembangan metode robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian dan gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Kelebihan dari metode sobel ini adalah kemampuan untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi.

4. Metode Canny
operator Canny merupakan deteksi tepi yang optimal. Operator Canny menggunakan Gaussian Derivative Kernel untuk menyaring kegaduhan dari citra awal untuk mendapatkan hasil deteksi tepi yang halus.

5. Metode Laplacian of Gaussian (log)
Metode ini akan mendeteksi zero crossing ,untuk menentukan garis batas antara hitam dan putih, yang terdapat pada turunan kedua dari citra yang bersangkutan. Kekurangann dari penerapan perator laplacian adalah sangat sensitif terhadap noise, namun demikian edge detection dengan operator ini dapat di tingkatkan hasilnya dengan menerapkan thresholding.

Contoh perintah deteksi tepi dengan Matlab
g = imread(‘adi.jpg’);
gray=rgb2gray(g);
x = edge(gray,’canny’);
imshow(x);

Read More

Sniper Aceh

Teuku Nyak Radja, Sniper Penembak Kohler ...





               Aceh bukan negara dongeng... tapi sebuah negara yang telah BERJAYA (baca buku Kerajaan Aceh karangan Denys Lombard dan buku Bunga Rampai Revolusi Tanah Aceh karangan Ali Hasyimi), hal ini dibuktikan dengan kekuatan bersenjata, salah satunya seorang sniper dibawah pimpinan Imum Lueng Bata  telah menembak mati Kohler dengan 1 tembakan hingga mati.
           O God. Ik ben getroven (Oh Tuhan aku telah kena),” seru Mayor Jenderal J.H.R Kohler ketika peluru seorang penembak jitu Aceh menembus dadanya. Kohler menghembuskan napas terakhirnya tepat di depan Masjid Raya Baiturrahman, Banda Aceh, pada 14 April 1873. Ia tak menyangka kematian menjemputnya secepat itu, hanya berselang beberapa hari sejak pendaratannya di Aceh.
Pohon geulumpang atau kelumpang (sterculia foetida) masih tumbuh di dekat gerbang kiri Masjid Raya sebagai penanda tempat Kohler tertembak. Orang Belanda menyebut pohon itu Kohlerboom atau pohon Kohler.

Read More