Pengolahan Citra Digital: Konsep dan Teknik

News

Pengolahan citra digital merupakan proses pengolahan gambar secara digital melalui penggunaan komputer. Dengan kata lain, pengolahan citra digital menggunakan algoritma komputer untuk mendapatkan gambar yang disempurnakan atau mengekstrak berbagai informasi berguna.

Citra digital terdiri dari beberapa elemen, di mana tiap elemen memiliki nilai pada titik tertentu. Elemen-elemen ini disebut sebagai elemen gambar, elemen gambar, dan piksel. Piksel paling banyak digunakan untuk menunjukkan elemen dari sebuah citra digital.

Pengolahan citra digital merupakan metode pengoerasian gambar, di mana ada pemrosesan sinyal. Proses tersebut adalah input gambar dan output gambar atau karakteristik dan fitur yang terkait dengan gambar itu. Saat ini, pengolahan citra digital adalah salah satu teknologi yang berkembang pesat yang menjadi salah satu disiplin ilmu sains komputer.

Teknik pengolahan citra digital mencakup beberapa langkah, yaitu mengimpor gambar melalui alat akuisisi gambar, menganalisis, dan memanipulasi gambar dan output yang hasilnya dapat diubah gambar atau laporan yang didasarkan pada analisis gambar.

Teknik yang digunakan untuk pengolahan citra digital adalah pengolahan citra analog dan digital. Pengolahan citra analog dapat digunakan untuk hard copy, seperti cetakan dan foto. Analisis gambar menggunakan berbagai dasar interpretasi saat menggunakan teknik visual ini.

Teknik pengolahan citra digital membantu dalam manipulasi citra digital dengan menggunakan komputer. Tiga fase umum yang harus dilalui semua jenis data saat menggunakan teknik digital adalah pra-pemrosesan, peningkatan, dan tampilan, ekstraksi informasi.

Pemrosesan Dasar

Pemrosesan citra digital adalah penggunaan algoritma dan model matematika untuk memproses dan menganalisis citra digital. Tujuan pemrosesan citra digital adalah untuk meningkatkan kualitas gambar, mengekstrak informasi yang bermakna dari gambar, dan mengotomatiskan tugas berbasis gambar.

Pemrosesan citra digital kerap digunakan dalam berbagai aplikasi seperti gambar medis, penginderaan jauh, visi komputer, dan multimedia.

Beberapa langkah pemrosesan dasar adalah:

1. Akuisisi gambar

Proses ini melibatkan pengambilan gambar. Pengambilan gambar dapat menggunakan kamera digital atau scanner. Cara lain adalah mengimpor gambar yang ada ke komputer.

2. Representasi dan Deskripsi Gambar

Representasi gambar merupakan teknik yang dapat dianalisis dan dimanipulasi oleh komputer. Proses ini juga dapat menggambarkan fitur gambar melalui cara yang praktis tetapi bermakna.

3. Analisis gambar

Analisis gambar melibatkan penggunaan algoritma serta model matematika. Keduanya diaplikasikan untuk mengekstrak informasi dari gambar. Ekstraksi informasi terdiri dari pengenalan objek, pendeteksian pola, dan pengukuran fitur.

4. Sintesis dan Kompresi Gambar

Proses ini melibatkan pembuatan gambar baru atau kompresi gambar yang sudah ada. Proses ini berfungsi untuk mengurangi persyaratan penyimpanan dan transmisi.

Peningkatan Citra

Proses ini melibatkan peningkatan kualitas visual gambar. Kualitas visual gambar dapat dilakukan dengan beberapa cara. Cara terpopuler adalah peningkatan kontras, pengurangan berbagai noise, serta menghilangkan artefak.

Segmentasi

Proses ini adalah membagi gambar menjadi beberapa segmen. Masing-masing segmen sesuai dengan objek atau fitur tertentu dalam gambar.

Ekstraksi Fitur

Ekstraksi fitur merupakan bagian dari proses pengurangan dimensi. Pengurangan ini adalah pembagian kumpulan data mentah awal untuk direduksi menjadi kelompok yang lebih mudah dikelola demi kemudahan pengolahan. Karakteristik terpenting dari kumpulan data besar ini adalah bahwa data tersebut memiliki sejumlah besar variabel yang membutuhkan banyak sumber daya komputasi untuk diproses.

Ekstraksi fitur memilih dan menggabungkan variabel ke dalam fitur untuk mendapatkan fitur terbaik dari kumpulan data besar. Dengan demikian, jumlah data berkurang secara efektif supaya mudah diproses, tetapi tetap mampu menggambarkan kumpulan data secara akurat dan orisinil. Teknik ini berguna saat banyak kumpulan data, tetapi harus dikurangi tanpa hilangnya informasi penting atau relevan.

Restorasi Citra

Gambar dapat dipulihkan dengan berbagai cara. Biasanya, teknik ini melibatkan penghapusan degradasi dari gambar. Tekniknya adalah pengaburan, noise, dan distorsi. Metode utama restorasi image adalah inverse filtering dan deconvolution.

Inverse filtering atau pemfilteran terbalik adalah metode cepat dan sederhana yang menerapkan kebalikan dari fungsi degradasi pada citra yang terdegradasi. Sayangnya, metode ini cukup sensitif terhadap noise, tetapi memang dapat memperkuat gambar yang dipulihkan. Pemfilteran terbalik hanya sesuai untuk gambar dengan tingkat noise rendah dan fungsi degradasi yang sudah dikenal.

Dekonvolusi merupakan metode yang lebih maju dan tangguh. Metode ini menggunakan algoritma iteratif untuk memperkirakan citra asli dan fungsi degradasi dari citra yang terdegradasi. Dekonvolusi dapat menangani tingkat noise yang lebih tinggi serta fungsi degradasi yang kompleks. Metode ini lebih cocok untuk citra dengan tingkat noise tinggi atau fungsi degradasi yang tidak pasti atau bervariasi.

Pengenalan Pola

Pengenalan pola merupakan proses yang melibatkan algoritma pembelajaran mesin. Arti lainnya adalah klasifikasi data berdasarkan pengetahuan yang telah diperoleh. Pengenalan pola mengacu pada informasi statistik yang diambil dari pola atau representasinya. Salah satu aspek penting dari pengenalan pola adalah potensi penerapannya.

Itu dia penjelasan mengenai konsep dan teknik pengolahan citra digital yang perlu kamu ketahui.