TUGAS PERTEMUAN 11 ( CITRA BERWARNA)

Pengolahan Citra

Nama        :  Fransiskus Xaverius Budi Setiawan 

Kelas        : 17.5A.07

NIM          :17200185

Tentang     : Referensi Citra Berwarna ( Jurnal, e-book, dll)
_____________________________________________________________________________________

(1) PENGOLAH CITRA DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI

CIRI SIDIKJARI BERBASIS MINUTIAE

 

Eka Ardhianto

Fakultas teknologi Informasi, Univesitas Stikubank Semarang

A. PENDAHULUAN

    Biometrik, termasuk di dalamnya fingerprint recognition, secara umum digunakan untuk identifikasi dan verifikasi. Identifikasi ialah mengenali identitas seseorang, dilakukan perbandingan kecocokan antara data biometric seseorang dalam database berisi record karakter seseorang. Biometric recognition merupakan sistem pengenalan atau identifikasi seseorang berdasarkan karakteristik biologis khusus yang dimiliki oleh orang tersebut. Fungsinya antara lain adalah untuk sistem keamanan dengan mengenali identitas seseorang. 

    Teknologi biometrik menawarkan identifikasi secara biologis yang menggunakan sifat atau ciri yang dimiliki oleh individu sehingga memungkinkan sistem untuk dapat mengenali pengguna secara tepat, misalnya adalah iris mata (iris), sidik jari (fingerprint), pola tangan (hand), tanda tangan (signature), wajah (face) dan suara (voice). Setiap orang memiliki sidik jari yang unik terdiri dari pola garis-garis gelap dari kulit yang naik disebut bubungan (ridges). Masing-masing pola garis bubungan menghasilkan suatu bentuk pola area berbeda. Pengolahan gambar atau pengolahan citra yang sering disebut image processing, merupakan suatu proses yang mengubah sebuah gambar menjadi gambar lain yang memiliki kualitas lebih baik

B.GAMBAR DIGITAL

    Sebuah gambar didefinisikan sebagai gambar yang terdapat pada bidang dwi matra atau dua dimensi. Menurut Munir (2004), secara matematis gambar merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Suatu gambar digital terbentuk dari kumpulan titik pembentuk gambar yang disebut dengan pixel (piksel). Ahmad (2005) menyatakan bahwa piksel merupakan sampel dari pemandangan yang mengandung intensitas cahaya yang dinyatakan dalam bilangan bulat. Sehingga gambar digital adalah kumpulan piksel yang dinotasikan dalm bentuk bilangan pada sejumlah baris dan kolom. Gambar yang dimaksud didalam penulisan ini adalah ”gambar diam” yaitu gambar tunggal yang tidak bergerak. Untuk selanjutnya gambar diam akan disebut dengan gambar saja

C.PENGOLAHAN GAMBAR DIGITAL

    Pengolahan gambar atau pengolahan citra yang sering disebut image processing, merupakan suatu proses yang mengubah sebuah gambar menjadi gambar lain yang memiliki kualitas lebih baik untuk tujuan tertentu. Sebagai contoh adalah gambar 2 (a) merupakan gambar sidik jari yang diambil secara langsung, namun untuk mengetahui ciri sidik jari maka gambar awal diolah seperti terlihat pada gambar 2 (b) untuk dilakukan proses lebih lanjut. Image processing pada dasarnya adalah memodifikasi setiap piksel dalam gambar sesuai dengan kebutuhan. Operasi gambar yang digunakan pada penulisan ini adalah grayscalling, pengambangan (thresholding), thinning (penipisan) dan template matching

D. GRAYSCALLING

    Grayscalling adalah proses penyederhanaan gambar dari format gambar berwarna RGB menjadi gambar berwarna abu-abu (gray). Suatu gambar berwarna RGB memiliki tiga lapisan matrik yaitu R-layer, G-layer dan B-layer. Bila setiap proses perhitungan dilakukan pada setiap lapisan, maka satu piksel akan dikenakan tiga kali operasi, sehingga konsep tiga layer RGB disederhanakan menjadi sebuah lapisan yaitu lapisan greyscale. Untuk mengubah gambar berwarna yang mempunyai nilai matrik masing-masing R, G dan B menjadi gambar gray scale dengan nilai k, maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai R, G dan B (Ahmad, 2005) sehingga secara mudah dapat dituliskan seperti persamaan (2.1). 

                                                            k = ( R + G + B ) / 3      (2.1)

    Ahmad (2005) menuliskan juga bahwa karena ketiga warna R, G dan B dianggap tidak seragam dalam hal kemampuan kontribusi terhadap kecerahan, ada yang berpendapat bahwa cara konversi lebih tepat menggunakan persamaan (2.2).

                                                    k = (0,299 R + 0,587 G + 0,114 B)   (2.2)

E. PENGAMBANGAN OTSU (OTSU THRESHOLDING

     Pengambangan atau thresholding merupakan salah satu cara melakukan segmentasi gambar atau pemisahkan gambar menjadi kelompok-kelompok yang mewakili suatu wilayah. Proses segmentasi gambar dengan menggunakan thresholding pada dasaranya adalah memisahkan nilai piksel gambar berdasar sebuah atau beberapa nilai batas (threshold). Dalam penulisan ini gambar sidik jari disegmentasikan menjadi dua wilayah, yaitu wilayah ridge dan wilayah furrows, sehingga gambar hasil hanya akan memiliki satu nilai threshold (T) dengan dua macam warna saja yaitu putih dan hitam atau identik dengan 0 dan 1. 

F. SKELETONIZING (THINNING)

    Suatu pendekatan representasi bentuk struktur dari sebuah objek adalah dengan mereduksi menjadi suatu graph (Gonzallez dan Woods, 1993). Graph yang dimaksud adalah bentuk objek yang lebih tipis atau sebuah garis kerangka (skeleton) yang dihasilkan dari algoritma thinning (penipisan) atau sering disebut dengan skeletonizing. Algoritma penipisan (thinning algorithm) (Davies dan Plummer, 1980) adalah proses berulang (recuring) yang dimaksudkan untuk membuang atau mengurangi bagian dari objek yang tidak perlu sehingga hanya dihasilkan informasi yang mendasar untuk memfasilitasi proses selanjutnya. Dalam Munir (2004), Pitas dan Ioannis menyatakan bahwa algoritma penipisan objek harus memenuhi persyaratan sebagai berikut :

1. Mempertahankan keterhubungan piksel piksel objek. Dengan kata lain, tidak menyebabkan bentuk objek menjadi terputus.

2. Tidak memperpendek ujung lengan dari bentuk yang ditipiskan

G.AKUISISI GAMBAR

    Akuisisi gambar merupakan langkah awal dari proses Pengolahan Sidikjari. Akuisisi gambar dilakukan dengan
cara memindai kertas yang sudah terdapat cap jari melalui alat scanner. Selanjutnya sidik jari diolah dengan alat bantu photoshop untuk mendapatkan ukuran 100 x 100 dengan resolusi standar 72 dpi (dot per inch). Sidik jari diambil pada tiga orang yang berbeda yang kemudian diberi nama yang berbeda 

H. RANCANGAN ANTARMUKA

    Antarmuka merupakan bentuk visual aplikasi yang dimaksudkan sebagai perantara antara pengguna dengan program aplikasi. Bentuk antarmuka yang digunakan terdapat beberapa bagian yaitu: Bagian Gambar sidik jari yang memuat gambar sidik jari asli, Bagian Proses Pengolahan Gambar yaitu menunjukkan langkah-langkah hasil pengolahan gambar, Bagian Pemindaian Minutiae yaitu proses Identifikasi anatomi riges sidik jari dan Bagian Imput data yang digunakan untuk melakukan penyimpanan hasil identifikasi. Model antarmuka 

Sumber  : https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti2/article/view/290

__________________________________________________________________________________

PROSES DIGITALISASI CITRA ANALOG MENGGUNAKAN APLIKASI PENGOLAH CITRA DIGITAL

        Sholehudin1) , Akhmad Fikron Huda2) , Dian Restiani3) , Dhanar Intan Surya Saputra4)

A.  PENDAHULUAN

    Tidak dipungkiri lagi kebutuhan akan data-data dalam bentuk digital sangat dibutuhkan di zaman yang serba modern ini. Tak terkecuali data dalam bentuk citra. Pemanfaatan citra dalam bentuk digital telah meluas di berbagagai bidang kehidupan masyarakat masa kini dan tidak jarang masyarakat yang memanfaatkannya.  Pemanfaatan citra kini sebagian besar telah dalam bentuk digital dan sedikit sekali pemanfaatan citra yang masih dalam bentuk citra analog. Citra analog dapat dikatakan pengambilan citra yang dilakukan belum menggunakan teknologi masa kini seperti kamera digital atau camera smartphone. Citra analog biasanya dihasilkan oleh alat-alat pengambilan citra yang kini jarang penggunaanya, seperti kamera analog yang hasil citra masih disimpan dalam bentuk klise. Untuk memanfaatkan kembali citra yang masih berbentuk analog maka perlu proses digitalisasi. Proses digitalisasi tersebut dapat dilakukan dengan aplikasi pengolah citra yang digunakan untuk mengolah kualitas citra menjadi lebih baik. Dengan hasil citra yang berkualitas maka tentu akan meingkatkan nilai guna dalam memanfaatkan citra

    Penelitian tentang pengolahan citra digital digunakan untuk mendeteksi obyek menggunakan pengolahan warna model normalisasi RGB, pada pengolahan warna gambar, ada bermacam-macam model salah satunya adalah model rgb atau normalisai RGB. Model pengolahan ini merupakan pengolahan warna dengan menghitung prosentase warna RGB dalam sebuah citra. Dengan menggunakan model ini, sebuah obyek dengan warna tertentu dapat dideteksi dan terbebas dari pengaruh perubahan intensitas cahaya dari luar [1]. Model RGB dalam pembahasan jurnal ini juga di gunakan dalam penelitian kami, yaitu untuk memproses gambar dari klise foto agar menghasilkan gambar dengan kualitas baik.

B. PEMBAHASAN

1. Metode Penelitian

    Sebelum melakukan perancangan dalam pembuatan sebuah sistem pengolah citra digital. Diperlukan langkah kerja untuk mempermudah dalam pembuatan sistem pengolah citra digital, didalam penelitian ini menggunakan metode penelitian waterfall [9][10]. Berikut tahapan yang akan dikerjakan seperti gambar 2 dibawah ini :

Gambar 2. Ilustrasi model waterfall

2. HASIL DAN PEMBAHASAN

a) Analisis

    Pada perkembangan teknologi saat ini dalam pengambilan foto menggunakan kamera digital ataupun kamera smartphone, tidak lagi disimpan kedalam sebuah klise (negative foto). Proses penyimpanan sebuah foto yang diambil melalui teknologi digital sudah dapat disimpan kedalam sebuah memory seperti, flashdisk, memory card, CD/DVD dan tempat penyimpanan yang lainnya. Proses tersebut tentunya mempermudah bagi para pengguna fotografi. Namun, permasalahannya adalah bagaimana para pengguna fotografi yang masih memiliki sebuah klise foto (negative foto) ingin mencetak (afdruk) klise foto tersebut, sedangkan saat ini hanya beberapa stuido foto yang masih membuka jasa untuk memproses klise foto untuk dicetak

b) Desain

    Pada tahap ini, membuat suatu tampilan antar muka yang nantinya digunakan untuk memproses klise foto (citra negative) menjadi foto berwarna (true color). Arsitektur sistem secara umum yang akan dibangun dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini :

Gambar 3. Arsitektur sistem secara umum [5]

Desain tampilan aplikasi pengolah citra digital, dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini :

C. Pengujian

Pada tahap ini aplikasi yang telah dibuat dapat diuji, sebagai berikut :

                                        Tabel 1. Tabel Pengujian aplikasi berbasis matlab 

Variable i mempunyai citra „klise.jpg‟ dengan tingkat gray level 255(8bit) sedangkan x menyimpan citra negatifnya. Hasil akan seperti gambar 5 berikut ini : 

Gambar 5. Hasil citra negatif menjadi true color

Sumber:  PROSES DIGITALISASI CITRA ANALOG MENGGUNAKAN APLIKASI PENGOLAH CITRA DIGITAL | Sholehudin | SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE (amikom.ac.id)
___________________________________________________________________________________

(3)Citra Berwarna Citra Biner Monokrom Citra Grayscale Skala Keabuan

Citra di dalam komputer disusun oleh sejumlah titik yang disebut piksel. Setiap piksel mempunyai koordinat, yang dinyatakan dalam bentuk x,y dimana y menyatakan baris dan x menyatakan kolom. Jika suatu citra berukuran M baris dan N kolom atau biasa dinyatakan sebagai M x N, koordinat piksel terbawah dan terkanan berada di koordinat M-1, N-1 Kadir, 2013.

2.5 Jenis Citra Digital

Secara prinsip, citra dapat dibagi menjadi tiga jenis yang dibedakan berdasarkan nilai piksel dari masing-masing citra, yaitu citra biner citra monokrom, citra berskala keabuan grayscale, dan citra berwarna Kadir, 2013.

2.5.1 Citra Berwarna

Citraberwarna true color, merepresentasikan keadaan visual objek-objek yang biasa kita lihat dimana warna objek ikut direkam. Citra berwarna atau yang lenih dikenal sebagai citra RGB adalah citra dimana setiap pikselnya tersusun atas tiga komponen yaitu komponen merah R atau red, komponen hijau G atau green, dan komponen biru B atau blue Kadir Susanto, 2009. Penyimpanan citra true color di dalam memori berbeda dengan citra grayscale. Setiap pixel dari citra grayscale 256 gradasi warna di awali oleh 1 byte. Sedangkan 1 pixel citra true color diwakili oleh 3 byte, dinamakan masing– masing byte mempresentasikan warna merah Red, hijau Green, biru Blue. Tabel 8.1 menunjukkan contoh warna dan nilai R,G dan B. Tabel 2.1.Warna dan Nilai PenyusunWarna Warna R G B Merah 255 Hijau 255 Biru 255 Hitam Putih 255 255 255 Kuning 255 255 Contoh dari citra RGB dapat dilihat pada Gambar 2.2 Gambar 2.2 Contoh Citra RGB

2.5.2 Citra Biner Monokrom

Citra biner adalah citra dimana setiap pikselnya dinyatakan dengan sebuah nilai dari dua nilai yang mungkin yaitu 0 dan 1. Nilai 0 menyatakan warna hitam dan 1 menyatakan warna putih. Citra biner banyak digunakan dalam pengolahan citra, seperti untuk memperoleh tepi suatu objek. Kedua warna ini disimpan dalam 1 bit memori Kadir Susanto, 2013. Contoh gambar biner dapat dilihat pada gambar 2.3. Gambar 2.3 Contoh Citra Biner

2.5.3 Citra Grayscale Skala Keabuan

Citra berskala keabuan grayscale adalah citra yang menggunakan gradasi warna abu-abu yang merupakan kombinasi antara hitam dan putih. Setiap warna di dalam citra berskala keabuan dinyatakan dengan sebuah nilai bulat antara 0 dan 255 untuk yang aras keabuannya sama dengan 256 dan nilai tersebut disebut sebagai intensitas. Di dalam pengolahan citra, citra berwarna seringkali dikonversi terlebih dahulu ke citra berskala keabuan. Kemudian, melalui citra berskala keabuan inilah dilakukan pemrosesan Kadir, 2013. Contoh salah satu gambar dari citra Grayscale dapat dilihat pada gambar 2.4. Gambar 2.4 Contoh Citra Grayscale 2.6 Representasi Citra Digital Citra digital disusun oleh sekumpulan titik yang dinamakan piksel pixel atau “picture element”.Setiap piksel digambarkan sebagai suatu kotak kecil.Setiap piksel mempunyai koordinat tertentu yang digunakan untuk menyatakan citra digital seperti ditunjukan pada Gambar 2.5. N-1 x y M -1 Gambar 2.5 Sistem Koordinat Citra Kadir, 2013 Sebuah piksel mempunyai koordinat berupa x, y, dalam hal ini dinyatakan bahwa, Posisi sebuah piksel x, menyatakan posisi kolom; y, menyatakan posis baris; piksel pojok kiri-atas mempunyai koordinat 0, 0 dan piksel pada pojok kanan-bawah mempunyai koordinat N-1, M-1 Kadir Susanto, 2013. Misalkan sebuah citra digital diwakili oleh sebuah matriks yang dengan M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara baris dan kolom disebut piksel piksel = picture element yang mempunyai dua parameter yaitu koordinat dan intensitas warna pada koordinat x, y dengan nilai fx, y sehingga dapat ditulis sebagai berikut . f0,0 f0,1 ... f0, M-1 fx, y = f1,0 ... ... f1, M-1 ... ... ... ... fN-1,0 fN-1,1 ... fN-1, M-1 Pada proses digitalisasi sampling dan kuantitasi maka diperoleh besar baris M dan kolom N hingga citra membentuk matriks M x N dan L jumlah tingkat keabuan piksel. Besar nilai M, N, bebas ditentukan, tapi biasanya merupakan perpangkatan dari dua, dan L perpangkatan dari dua. M = 2 n ,N = 2 n , dan L= 2 k .....................................................1 Jumlah bit yang dibutuhkan untuk menyimpan citra digital dirumuskan sebagai berikut: b = M x N x k........................................................................... 2 Dimana M = jumlah baris citra, N = jumlah kolom citra, dan k = jumlah bit yang dibutuhkan untuk menyatakan sebuah nilai keabuan Sutoyo Mulyanto, 2009.

Sumber: https://text-id.123dok.com/