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.