Macam-Macam Jenis Format Gambar serta Kelebihan dan Kekurangannya

Format dari sebuah gambar desain grafis yang berhubungan dengan gambar ataupun foto terdapat banyak jenis format atau ekstensi file gambar tersebut. Di postingan kali ini saya akan menjelaskan tentang macam-macam jenis format serta kelebihan dan kekurangannya. Beberapa format atau ekstensi file gambar diantaranya bmp, jpg, jpg 2000, gif, tiff, dan png.

1. BMP (Bitmap Image)

Bitmap adalah representasi dari citra grafis yang terdiri dari susunan titik (pixel) yang tersimpan di memori komputer. Format file ini dikembangkan oleh Microsoft untuk menyimpan gambar (bitmap) dan memungkinkan Windows untuk menampilkan kembali gambar tersebut. 

Struktur bitmap terdiri dari Header, Info Header dan Color Tabel. Header adalah bagian dari file bitmap yang berisi informasi header dari file gambar bitmap. Ukuran dari header ini 14 byte, masing-masing terdiri dari signature 2 bytes (berisi “BM” sebagai tanda gambar mempunyai format bmp), FileSize 4 bytes (besarnya ukuran gambar mempunyai satuan bytes), Reserved 4 bytes (tidak digunakan atau sama diisi dengan nilai nol) dan DataOffset 4 bytes (file offset untuk raster data). 

Info header adalah bagian dari header yang berisi informasi lebih detail dari file gambar bitmap. Letaknya setelah bagian header. Info header mempunyai besar 40 bytes, terdiri dari size 4 bytes (ukuran infoheader dan isinya adalah nilai 40), width 4 bytes (lebar gambar bitmap dalam satu pixel), Height 4 bytes (tinggi gambar bitmap dalam satuan pixel), planes 2 bytes (jumlah warna dalam plane, isinya selalu sama dengan satu), BitCount 2 bytes (Bits per pixel, jika bernilai 1= monochome palete, banyaknya warna =2, jika bernilai 4= 4 bit pallete, banyaknya warna = 16, jika bernilai 8 = 8 bit pallete, banyaknya warna = 256, jika bernilai 16 = 16 bit RGB, banyaknya warna = 65536, jika bernilai 24 = 24 bit RGB, banyaknya warna = 16M), Compression 4 bytes (jenis kompresi yang digunakan, jika bernilai 0, gambar tidak terkompresi, jika bernilai 1 gambar terkompresi 8 bit RLE-run length encoding, jika bernilai 2, gambar terkompresi 4 bit RLE encoding), ImageSize 4 bytes (ukuran gambar dalam bytes atas perkalian dari width dikalikan dengan height), XpixelPerM 4 bytes (resolusi horizontal dalam satuan pixel), YpixelxPerM 4 bytes (resolusi vertikal dalam satuan pixel), ColorUsed 4 bytes (banyaknya warna dalam color table), ColorImportant 4 bytes (banyaknya warna utama). 

Color table adalah table yang berisi warna-warna yang ada pada gambar bitmap. Ukurannya adalah 4 dikalikan dengan ukuran banyakanya warna. Color table berisi RGB-red green blue. Strukturnya teriri dari 1 bytes untuk bagian Rgbblue yang berisi intensitas warna biru 0...255, 1 bytes untuk bagian RgbGreen yang berisi intensitas warna hijau 0...255, 1 bytes untuk bagian RgbRed yang berisi intensitas warna merah 0...255, 1 bytes untuk bagian RgbReserved yang selalu di set sama dengan 0.

Contoh software yang berbasis bitmap adalah Adobe Photoshop, Paint, CorelPhotoPaint, dan lain-lain.

Kelebihan : 

• Dapat dibuka oleh hamper semua program pengolah gambar, baik file BMP yang terkopresi maupun yang tidak terkompresi. 
• File BMP memiliki ukuran yang jauh lebih besar daripada type-type yang lain. 
• Dapat ditambahkan efek khusus tertentu sehingga dapat membuat objek tampil sesuai keinginan. 
• Dapat menghasilkan objek gambar bitmap dari objek gambar vektor dengan cara mudah dan cepat, mutu hasilnya pun dapat ditentukan.

Kekurangan :

• Efek yang diidapat dari objek berbasis bitmap yakni akan terlihat pecah atau berkurang detailnya saat dicetak pada resolusi yang lebih rendah 
• Objek gambar tersebut memiliki permasalahan ketika diubah ukurannya, khususnya ketika objek gambar diperbesar.

2. JPG/JPEG (Joint Photographic Experts Group)

Joint Photographic Experts Group (JPEG) merupakan skema kompresi file bitmap.  Awalnya, file yang menyimpan hasil foto digital memiliki ukuran yang besar sehingga tidak praktis. Dengan format baru ini, hasil foto yang semula berukuran besar berhasil dikompresi (dimampatkan) sehingga ukurannya kecil. 

Dikembangkan awal tahun 1980 oleh Joint Photographic Experts Group (JPEG). JPEG merupakan format paling sering digunakan di internet. Implementasi format JPEG terbaru dimulai sejak tahun 1996 dan semakin berkembang dengan inovasi format baru yang menyertai perkembangan teknologi yang memanfaatkan format JPEG lebih luas. Walaupun format JPEG merupakan metode kompresi gambar yang gratis, sebuah perusahaan bernama Forgent pada tahun 2002 mempatenkan format ini dan akan menarik biaya lisensi. Segera Group JPEG mengumumkan sebuah format JPEG 2000 sebagai sebuah format pengganti. Namun dua hal di atas terlambat, karena JPEG sudah digunakan secara luas dan hak paten belum ditetapkan oleh pengadilan.

Meskipun kompresi gambar JPEG sangatlah efisien dan selalu menyimpan gambar dalam kategori warna true color (24 bit), format ini bersifat lossy compression, yang berarti bahwa kualitas gambar dikorbankan bila tingkat kompresi yang dipilih semakin tinggi. Maka format gambar ini tidak terlalu baik untuk digunakan menyimpan gambar pajangan atau artistik.

Kelebihan :

• Sudah digunakan menjadi standar gambar di internet 
• Jenis data yang bisa dikirim dan dilihat secara bebas 
• Memudahkan dalam mengunduh foto

Kekurangan :

• Tidak begitu baik untuk menyimpan gambar pajangan atau artistic. 
• Tidak ideal untuk penggunaan typography, crips line, atau bahkan hasil fotografi dengan sudut yang tajam, karena objek itu kadang menjadi sama/blur 
• Media penyimpanan terbatas

3. JPG 2000/JPEG 2000

JPEG 2000 adalah teknik kompresi image yang paling terbaru. Jpeg 2000 merupakan pengembangan dari Jpeg, yang jumlah bit error yang relatif rendah, rate distorsi, transmisi dan mempunyai kualitas yang baik dibandingkan dengan Jpeg. Jpeg 2000 menerapkan teknik kompresi lossy dan lossless. Dan penggunan ROI coding (Region of interest coding). JPEG 2000 didesain untuk internet , scanning, digital photograpi, remote sensing , medical imegrey, perpustakaan digital dan E-commerce. 

Teknik kompresi pada JPEG2000 termasuk metode kompresi yang simetris, yaitu proses kompresi dan dekompresinya menggunakan dasar algoritma yang sama, tetapi mempunyai arah yang berlawanan. Berikut ini skema proses kompresi pada JPEG2000:

Kelebihan :

• Dapat digunakan pada bit-rate rendah sehingga dapat digunakan untuk network image dan sensing 
• Menggunakan Lossy dan loseless tergantung kebutuhan bandwidth. Loseless digunakan untuk medical image 
• Transmisi progresif dan akurasi & resolusi pixel tinggi 
• Menggunakan Region of Interest (ROI)

Kekurangan :

• Hasil kompresi dari lossless compressionnya bagus walaupun tidak sebagus (bagus dalam arti file yg lebih kecil) lossy compression.
• memiliki performansi yang rendah pada citra yang berkorelasi rendah

4. GIF (Graphics Interchange Format)

GIF adalah format gambar asli yang dikompres dengan CompuServe. GIF memiliki kombinasi warna lebih sedikit dibanding JPEG, namun mampu menyimpan grafis dengan latar belakang (background) transparan ataupun dalam bentuk animasi sederhana. Format GIF hanya dapat menyimpan gambar dalam 8 bit dan hanya mampu digunakan mode grayscale, bitmap, dan index color. 

Format GIF menggunakan kompresi algoritma dari LZW (Lempel Zev Welch) yang dimiliki oleh Unisys. Pemegang hak cipta GIF kini dipegang oleh CompuServe Incorporated. Awalnya GIF bebas royalti bagi semua pengguna namun tahun 1995. Unisys memutuskan menarik royalti pada vendor pengguna GIF.

GIF menggunakan metode Lossless Compression, untuk membuat ukuran file sekecil mungkin, Lossless Compression adalah kompresi yang tidak mengurangi kualitas pada gambar, namun dapat memperkecil besarnya jumlah file, jadi tidak ada penghilangan data pada saat dilakukan kompresi. 

Berikut struktur file GIF :

• Bagian kepala (Header): Menyimpan informasi identitas file GIF (3 bytes, harus string "GIF") dan versinya (3 bytes, harus string "87a" atau "89a") 
• Global Screen Descriptor: Mendefinisikan logikal screen area di mana masing-masing file GIF ditampilkan. 
• Global Color Table: Masing-masing gambar dalam GIF dapat menggunakan global color table atau tabel warnanya sendiri-sendiri. Penggunaan GCT akan memperkecil ukuran file GIF. 
• gambar1, gambar2, gambar3, ... gambar-n: di mana masing-masing gambar memiliki struktur blok sendiri-sendiri dan terminator antar file. 
• Trailer: Akhir dari sebuah file GIF.

Kelebihan :

• Mendukung animasi gambar 
• Bersifat tidak pecah-pecah 
• Menggunakan kompresi tidak menghilangkan data

Kekurangan :

• Tidak cocok digunakan dalam fotografi modern 
• Penyimpanan data gambar terbatas 
• Gambar GIF berukuran lebih kecil dari pada JPG

5. TIFF (Tagged Image Format File)

TIFF merupakan format file terkompresi yang biasa digunakan dipaket desktop publishing dan juga merupakan format file bagi percetakan yang diindikasikan dengan ekstensi. Format TIFF biasa digunakan untuk kebutuhan pencetakan dengan kualitas gambar yang sangat tinggi. Ukuran berkas untuk format ini biasanya sangat besar.

TIFF dibuat dengan upaya agar penjual desktop scanner pada pertengahan tahun 1980 menyepakati satu scan format file yang sama (atau umum), menggantikan berbagai format milik sendiri (atau swasta). Awal mulanya TIFF hanyalah format gambar binary (hanya memiliki 2 nilai yang mungkin untuk setiap pixel) karena hanya itu yang scanner desktop dapat tangani (atau gunakan). Semakin kuatnya scanner dan semakin banyaknya desktop computer disk space, TIFF mulai dapat mengakomodasi gambar hitam-putih dan lalu gambar berwarna. Sekarang, TIFF, beserta dengan JPEG dan PNG, adalah format gambar populer untuk gambar dengan color-depth tinggi. 

Versi pertama spesifikasi TIFF diterbitkan oleh Aldus Corporation pada musim gugur tahun 1986 setelah 2 publikasi draf awal. Versi tersebut dapat disebut sebagai Revisi 3.0 yang dipublikasikan setelah serangkaian pertemuan dengan berbagai produsen scanner dan developer software. Pada April 1987, Revisi 4.0 dirilis dan sebgian besar mengandung hanya tambahan kecil. Pada Oktober 1988 Revisi 5.0 dirilis dan telah ditambahkan bantuan untuk palet warna dan LZW compression.

TIFF menggunakan lossy atau lossless compression. Beberapa jenis TIFF menawarkan kompresi lossless relatif baik untuk tingkat dua (hitam dan putih, tidak abu-abu) gambar. Beberapa tinggi-akhir kamera digital memiliki pilihan untuk menyimpan gambar dalam format TIFF, menggunakan algoritma kompresi LZW untuk lossless penyimpanan.

Kelebihan :
Menghasilkan gambar dengan kualitas yang tinggi atau gambar yang dihasilkan tampak nyata dan bagus.

Kekurangan :
Gambar yang dihasilkan memiliki kualitas gambar yang tinggi maka ukuran memori yang digunakan pun sangatlah besar.

6. PNG (Portable Network Graphics)

PNG adalah format gambar yang sangat baik untuk grafis internet, karena mendukung transparansi didalam perambah (browser) dan memiliki keindahan tersendiri yang tidak bisa diberikan GIF atau bahkan JPG. Bisa disebut sebagai salah satu format yang merupakan gabungan dari format JPG dan GIF. Untuk tipe ini mampu untuk gradiasi warna.

Tipe file PNG merupakan solusi kompresi yang powerful dengan warna yang lebih banyak (24 bit RGB + alpha). Berbeda dengan JPG yang menggunakan teknik kompresi yang menghilangkan data, file PNG menggunakan kompresi yang tidak menghilangkan data (lossles compression). Kelebihan file PNG adalah adanya warna transparan dan alpha. Warna alpha memungkinkan sebuah gambar transparan, tetapi gambar tersebut masih dapat dilihat mata seperti samar-samar atau bening. File PNG dapat diatur jumlah warnanya hingga 64 bit (true color + alpha) sampai indexed color 1 bit. 

Kelebihan :

• Adanya warna transparan dan alpha yang memungkinkan sebuah gambar transparan tapi gambar tersebut masih dapat dilihat mata seperti samar-samar atau bening. 
• File dapat diatur jumlah warnanya, sehingga kompresi file PNG lebih baik dari pada GIF.
• Kompresi tidak menghilangkan data.
• Solusi kompresi yang powerfull dengan warna yang lebih banyak.
• Penayangan citra secara progresif (progressive display).
• Gamma (pengaturan terang gelapnya citra en:”brightness”).

Kekurangan :

• PNG belum populer sehingga sebagian browser tidak mendukungnya.

Read More

Sistem Koordinat dan Macam-Macam Citra Digital

Citra digital memiliki sebuah koordinat yang disusun agar menjadi citra yang utuh. Untuk post kali ini saya akan menjelaskan apa itu sistem koordinat pada citra dan macam-macam citra. Kita mulai dari sistem koordinat pada citra.

Sistem Koordinat Citra Digital

Citra digital dibentuk oleh kumpulan titik yang dinamakan piksel (pixel atau “picture element”). Pixel merupakan bagian terkecil pada suatu gambar digital. Monitor menampilkan gambar dengan membagi-bagi layar menjadi ribuan (bahkan jutaan) pixel-pixel. Pixel-pixel ini sangat dekat satu sama lain sehingga tampak seperti terhubung satu sama lain. 

Jumlah bit yang digunakan untuk mewakili tiap pixel menentukan berapa banyak warna yang dapat ditampilkan pixel tersebut, ini biasa disebut sebagai color depth. Contohnya, jika monitor menggunakan 8 bit untuk tiap pixel, maka tiap pixel mampu menampilkan 256 warna berbeda (2 pangkat 8). Setiap piksel digambarkan sebagai satu kotak kecil. Setiap piksel mempunyai koordinat posisi. Indeks baris dan kolom (x,y) dalam sebuah piksel dinyatakan dengan bilangan bulat. Piksel (0,0) terletak pada sudut kiri atas pada citra, indeks x bergerak ke kanan dan indeks y bergerak ke bawah.

Dengan sistem koordinat yang mengikuti asas pemindaian pada layar TV standar itu, sebuah piksel mempunyai koordinat berupa (x, y).

Dalam hal ini, x menyatakan posisi kolom; y menyatakan posisi baris;

Secara matematis fungsi intensitas cahaya pada bidang dwimatra disimbolkan dengan f(x, y), yang dalam hal ini: 

(x, y) : koordinat pada bidang dwimatra 

f(x, y) : intensitas cahaya (brightness) pada titik (x, y)

Karena cahaya merupakan bentuk energi, maka intensitas cahaya bernilai antara 0 sampai tidak berhingga, 

0 ≤ f(x, y) < ∞

Citra Grayscale dan Spektral

Intensitas f dari gambar hitam putih pada titik (x, y) disebut derajat keabuan (grey level), yang dalam hal ini derajat keabuannya bergerak dari hitam ke putih, sedangkan citranya disebut citra hitam-putih (greyscale image) atau citra monokrom (monochrome image).

Derajat keabuan memiliki rentang nilai dari lmin sampai lmax, atau lmin < f < lmax 

Selang (lmin, lmax) disebut skala keabuan.

Citra hitam-putih disebut juga citra satu kanal, karena warnanya hanya ditentukan oleh satu fungsi intensitas saja. Citra berwarna (color images) dikenal dengan nama citra spektral, karena warna pada citra disusun oleh tiga komponen warna yang disebut komponen RGB, yaitu merah (red), hijau (green), dan biru (blue). Intensitas suatu titik pada citra berwarna merupakan kombinasi dari tiga intensitas: derajat keabuan merah (fmerah(x,y)), hijau (fhijau(x,y)), dan biru (fbiru(x,y)).

Proses Digitalisasi Citra 

Agar dapat diolah dengan komputer, maka suatu citra harus direpresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit. Representasi citra dari fungsi kontinu menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi. Citra yang dihasilkan inilah yang disebut citra digital (digital image). Pada umumnya citra digital berbentuk empat persegi panjang, dan dimensi ukurannya dinyatakan sebagai tinggi * lebar.

Penggunaan kamera digital dalam digitalisasi harus mempertimbangkan faktor distorsi dan pencahayaan yang berlebihan, karena itu diperlukan light box dan tripod. Lampu di dalam light box harus dirancang agar cahaya merata pada setiap permukaan. Intensitas cahaya yang digunakan adalah 120 watt. Selanjutnya, foto hasil digitaliasi perlu disesuaikan kembali dengan warna aslinya dengan menggunakan skala warna.

Macam-Macam Citra Digital

1. Citra Berwarna

Citra berwarna, atau biasa dinamakan citra RGB, merupakan jenis citra yang menyajikan warna dalam bentuk komponen R (merah), G (hijau), dan B (biru). Setiap komponen warna menggunakan 8 bit (nilainya berkisar antara 0 sampai dengan 255).

Dengan demikian, kemungkinan warna yang bisa disajikan mencapai 255 x 255 x 255 atau 16.581.375 warna.

2. Citra Berskala Keabuan

Citra jenis ini menangani gradasi warna hitam dan putih, yang tentu saja menghasilkan efek warna abu-abu. Pada jenis gambar ini, warna dinyatakan dengan intensitas. Dalam hal ini, intensitas berkisar antara 0 sampai dengan 255. Nilai 0 menyatakan hitam dan nilai 255 menyatakan putih.

3. Citra Biner

Citra biner adalah citra dengan setiap piksel hanya dinyatakan dengan sebuah nilai dari dua buah kemungkinan (yaitu nilai 0 dan 1). Nilai 0 menyatakan warna hitam dan nilai 1 menyatakan warna putih. Citra jenis ini banyak dipakai dalam pemrosesan citra, misalnya untuk kepentingan memperoleh tepi bentuk suatu objek.

Menghitung Ukuran File Citra Digital

Dalam citra digital kita dapat menghitung ukuran file gambar dan foto digital. Ini dibutuhkan untuk mengetahui ukuran hasil setelah pengubahan atau edit foto, yang pada akhirnya diperlukan saat gambar atau foto akan diunggah alias diupload dalam sebuah media online, seperti personal blog dan website.

Contohnya saja apabila kita memiliki citra dengan ukuran 1024 x 800 pixel dengan 512 pixel depth maka kita dapat mengukur ukuran file tersebut dengan cara perkalian atau pembagian dengan menggunakan satuan ukuran 1 Byte = 8 bit, 1 Kilo Byte (KB) = 1024 Byte, 1 Mega Byte (MB) = 1024 KB, 1 Giga Byte (GB) = 1024 MB :

1024 x 800 x 512 = 419.430.400 bit. Karena terlalu banyaknya angka jika dijadikan ke bit kita bisa jadikan ke Byte. 

419.430.400 : 8 = 52.428.800 Byte, akan kita sederhanakan lagi ke Kilo Byte (KB)

52.428.800 : 1024 = 51.200 KB, akan kita sederhanakan lagi ke Mega Byte (MB)

51.200 : 1024 = 50 MB 

Maka dapat kita simpulkan memori yang dibutuhkan untuk menyimpan citra tersebut adalah 50 MB.

Elemen - Elemen Citra Digital

1. Kecerahan (brightness)

Kecerahan adalah kata lain untuk intensitas cahaya. Kecerahan pada sebuah titik (pixel) di dalam citra bukanlah intensitas yang riil, tetapi sebenarnya adalah intensitas rata-rata dari suatu area yang melingkupinya. Sistem visual manusia mampu menyesuaikan dirinya dengan tingkat kecerahan (brightness level) mulai dari yang paling rendah sampai yang paling tinggi.

2. Kontras (contrast)

Kontras menyatakan sebaran terang (lightness) dan gelap (darkness) di dalam sebuah gambar. Citra dengan kontras rendah dicirikan oleh sebagian besar komposisi citranya adalah terang atau sebagian besar gelap. Pada citra dengan kontras yang baik, komposisi gelap dan terang tersebar secara merata.

3. Kontur (contour)

Kontur adalah keadaan yang ditimbulkan oleh perubahan intensitas pada pixel-pixel yang bertetangga. Karena adanya perubahan intensitas inilah mata kita mampu mendeteksi tepi-tepi (edge) objek di dalam citra.

4. Warna (color)

Warna adalah persepsi yang dirasakan oleh sistem visual manusia terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh objek. Setiap warna mempunyai panjang gelombang yang berbeda.

5. Bentuk (shape)

Shape adalah properti intrinsik dari objek tiga dimensi, dengan pengertian bahwa shape merupakan properti intrinsik utama untuk sistem visual manusia. Manusia lebih sering mengasosiasikan objek dengan bentuknya ketimbang elemen lainnya (warna misalnya). Pada umumnya, citra yang dibentuk oleh mata merupakan citra dwimatra (2 dimensi), sedangkan objek yang dilihat umumnya berbentuk trimatra (3 dimensi).

6. Tekstur (texture)

Tekstur dicirikan sebagai distribusi spasial dari derajat keabuan di dalam sekumpulan pixel-pixel yang bertetangga. Jadi, tekstur tidak dapat didefinisikan untuk sebuah pixel. Sistem vissual manusia pada hakikatnya tidak menerima informasi citra secara independen pada setiap pixel, melainkan suatu citra dianggap sebagai suatu kesatuan. Resolusi citra yang diamati ditentukan oleh skala pada mana tekstur tersebut dipersepsi. Sebagai contoh, jika kita mengamati citra lantai berubin dari jarak jauh, maka kita mengamati bahwa tekstur terbentuk oleh penempatan ubin-ubin secara keseluruhan, bukan dari persepsi pola di dalam ubin itu sendiri. Tetapi, jika kita mengamati citra yang sama dari jarak yang dekat, maka hanya beberapa ubin yang tampak dalam bidanng pengamatan, sehingga kita mempersepsi bahwa tekstur terbentuk oleh penempatan pola-pola rinci yang menyusun tiap ubin.

Read More

Grafik Komputer, Pengolahan Citra, dan Pengenalan Pola

Dalam mempelajari citra pastinya kita akan mempelajari tentang komputer grafik, pengolahan citra dan pengenalan citra. Lalu muncul di benak kita “Apa sih bedanya komputer grafik, pengolahan citra digital dan pengenalan pola, dan juga apa sih contoh bidang dari penerapan aplikasinya?” Di dalam artikel ini saya akan menjelaskan tentang citra yang akan dimulai dengan membedakan antara komputer grafik, pengolahan citra digital dan pengenalan pola. Langsung saja..

Grafik Komputer

Grafik Komputer atau disebut juga Computer Graphics merupakan bagian dari ilmu komputer yang berkaitan dengan pembuatan dan manipulasi gambar (visual) secara digital. Bentuk sederhana dari grafik komputer adalah grafik komputer 2D yang kemudian berkembang menjadi grafik komputer 3D.

Beberapa penerapan dari grafik komputer yaitu :

Computer Art

                Penggunaan nya untuk menghasilkan karya-karya seni. Hasilnya dapat berupa kartun, foto, layout, logo, desain interior atau eksterior dan lain sebagainya. Contoh aplikasinya seperti Adobe Photoshop, Corel Painter.

Computer-Aided Design (CAD)

                Alat bantu berbasis komputer yang digunakan dalam proses analisis dan desain, khusunya untuk sistem arsitektural dan engineering. CAD sering digunakan untuk mendesain sebuah bangunan, pesawat, mobil, komputer dan produk lainnya.

Computer-Aided Software Engineering (CASE)

                Hampir sama dengan CAD tetapi CASE digunakan dalam bidang software engineering untuk memodelkan user requirement, pemodelan basis data, struktur program dan sebagainya. Contoh aplikasinya seperti Rational Rose, SyBase Power Designer.

Pengolahan Citra Digital

Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik. Meskipun sebuah citra kaya informasi, namun seringkali citra yang kita miliki mengalami penurunan mutu (degradasi), misalnya mengandung cacat atau derau (noise), warnanya terlalu kontras, kurang tajam, kabur (blurring), dan sebagainya. Tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit diinterpretasi karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut menjadi berkurang. Agar citra yang mengalami gangguan mudah diinterpretasi (baik oleh manusia maupun mesin), maka citra tersebut perlu dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik.

Beberapa penerapan dari pengolahan citra yaitu :

Bidang Militer

• Mengenali sasaran peluru kendali melalui sensor visual.
• Mengidentifikasi pesawat musuh melalui radar.
• Teropong malam hari (night vision).

Bidang Medis/Kedokteran

• Mendeteksi retak/patah tulang dengan CT Scan.
• Rekonstuksi foto janin (USG).
• Mendeteksi kanker (kanker otak).

Bidang Geografi dan Geologi

• Pemetaan batas wilayah melalui foto udara / Landsat.
• Mengenali jenis dan bentuk lapisan batuan bawah permukaan bumi melalui rekonstruksi hasil seismik.

Bidang Kepolisian/Hukum

• Pengelan pola sidik jari (finger print).
• Rekonstruksi wajah pelaku akejahatan.
• Pengenalan pola hasil uji balistik.

Pengenalan Pola

Pengenalan Pola merupakan proses mengenali suatu objek secara indenpenden atau berdasarkan secara kemiripan dengan data-data yang ada sebelumnya, prinsip kerjanya meniru kemampuan manusia mengenali objek-objek berdasarkan ciri-ciri dan pengetahuan yang sudah diamatinya dari objek-objek tersebut.

Beberapa penerapan dari pengenalan pola yaitu :

Machine Vision

Pengenalan pola menjadi dasar dari sistem mesin ini. Mesin ini menangkap sebuah atau sekelompok object dengan kamera dan selanjutnya dianalisa untuk di deskripsikan object atau benda tersebut.

Character recognition (OCR)

Salah satu area pengenalan pola yang secara umum menangani permasalahan otomatisasi dan informasi. Sistem OCR mempunyai front end device yang terdiri dari pembangkit cahaya, lensa scan, document transport dan sebuah detektor.

Speech recognition

Pengenalan pola suara salah satu aplikasi yang berkembang saat ini. Sistem ini mengijinkan kita untuk berkomunikasi antara manusia dengan memasukkan data ke computer. Meningkatakan efisiensi industri manufaktur, mengontrol mesin dengan berbicara pada mesin itu.

Face recognition

Pengenalan wajah adalah sebuah system yang mengenali image wajah manusia yang digunakan dalam otomatisasi dan security sebuah industri.

Setelah kita mengetahui bedanya antara grafik komputer, pengolahan pola, dan pengenalan pola. Kembali lagi ke Citra dan muncul pertanyaan “Apa itu citra dan bagaimana citra terbentuk? “

Citra

Citra (image) adalah gambar yang merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Dari definisi di atas kita simpulkan bahwa citra memerlukan cahaya sebagai parameter utamanya.

Proses terbentuknya citra dapat kita ilustrasikan seperti gambar di bawah ini.

Sejumlah cahaya akan menerangi objek secara berulang dalam kurun waktu tertentu. Oleh objek, cahaya tersebut lalu dipantulkan kembali hingga ditangkap oleh alat-alat optik, contohnya: mata manusia, scanner, kamera dan sebagainya.

Hal yang ditangkap oleh alat optik tersebut akan berupa bayangan dari objek yang direfleksikan pada bidang dua dimensi, dapat pada objek yang dilihat mata manusia, kertas maupun foto. Bayangan di bidang dua dimensi itulah yang kemudian kita sebut dengan citra.

Dari pengertian citra dan proses terbentuknya di atas muncul lagi pertanyaan “Kenapa citra perlu diolah? Apa sih manfaatnya?”

Operasi Pengolahan Citra

Perbaikan kualitas citra (image enhacement)

Tujuan : memperbaiki kualitas citra dengan memanipulasi parameter-parameter citra.

Operasi perbaikan citra :

• Perbaikan kontras gelap/terang
• Perbaikan tepian objek (edge enhancement)
• Penajaman (sharpening)
• Pemberian warna semu(pseudocoloring)
• Penapisan derau (noise filtering)

Pemugaran citra (image restoration)

Tujuan : menghilangkan cacat pada citra.Perbedaannya dengan perbaikan citra : penyebab degradasi citra diketahui.

Operasi pemugaran citra :

• Penghilangan kesamaran (deblurring)
• Penghilangan derau (noise)

Pemampatan citra (image compression)

Tujuan : citra direpresentasikan dalam bentuk lebih kompak, sehingga keperluan memori lebih sedikit namun dengan tetap mempertahankan kualitas gambar (misal dari .BMP menjadi .JPG)

Segmentasi citra (image segmentation)

Tujuan : memecah suatu citra ke dalam beberapa segmen dengan suatu kriteria tertentu.

Berkaitan erat dengan pengenalan pola.

Pengorakan citra (image analysis)

Tujuan : menghitung besaran kuantitatif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya. Diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya

Operasi pengorakan citra :

• Pendeteksian tepi objek (edge detection)
• Ekstraksi batas (boundary)
• Represenasi daerah (region)

Manfaat Pengolahan Citra ( Image Processing)

Pengolahan citra memiliki beberapa manfaat, diantaranya adalah:

1. Digunakan sebagai proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer
2. Digunakan untuk Teknik pengolahan citra dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain contoh : pemampatan citra (image compression)
3. Sebagai proses awal (preprocessing) dari komputer visi.

Read More