Jumat, 23 Maret 2018

Bagian 1 PENGANTAR



1.      Pengertian Citra
Menurut Hornby (1974) ada tiga Pengertian Citra Dalam Oxford Advanced Learner’s Dictionary of Current English sebagai berikut :
·         Keserupaan atau tiruan seseorang atau sesuatu barang terutama yang dibuat dari kayu, batu, dan sebagainya
·          Gambar mental atau gagasan, konsep tentang sesuatu barang atau seseorang
·         Gambar yang tampak pada cermin atau lensa kamera
Menurut Simoret et.al (1989) mengemukakan dua pengertian yakni sebagai berikut :
·         Gambaran obyek yang dibuahkan oleh pantulan atau pembiasan sinar yang difokuskan oleh sebuah lensa atau sebuah cermin
·         Gambar rekaman suatu obyek (biasanya berupa gambaran pada foto) yang dibuat dengan kata optic, elektro optic, optic mekanik

2.      Pengertian Image dan Imagery dalam Penginderaan Jauh
Dalam bahasa Inggris ada dua istilah yang diterjemahkan dengan citra, yaitu image dan imagery. Untuk membedakannya berikut ini dikemukakan bahasanya menurut Ford (1979) :
·         Image Adalah gambaran suatu objek atau pewujudan, suatu obyek pada umumnya berupa sebuah gambar atau foto
·         Imagery adalah gambaran visual tenaga



Citra
Secara Harafiah, Citra (image) adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya tersebut. Pantulan cahaya ini ditangkap oleh alat-alat optic sehingga bayangan objek yang disebut citra direkam. 
Menurut Murni (1992) citra sebagai keluaran dari suatu system perekaman data dapat bersifat :
·         Optik berupa foto
·         Analog berupa sinyal video
·         Digital

3.      Citra Diam (sail images) dan Citra Bergerak (moving images)

·         Citra diam adalah citra tunggal yang tidka bergerak, gambar pada halaman berikut adalah dua buah citra diam. Untuk selanjutnya cita diam sering disebut citra diam saja
·         Citra Bergerak adalah rangkaian citra diam yang ditampilkan secra berurutan (sekuensial) sehingga memberi kesan pada mata yang melihat sebagai gambar yang bergerak. Setiap didalam rangkaian itu disebut frame. Gambar-gambar yang tampak pada layar lebar atau sumber pada hakikatnya tersendiri atas ratusan sampai ribuan frame.
Contoh Citra Diam

Gambar 1. Citra Diam


4.      Pengolahan Citra
Meskipun sebuah citra kalah informasi, namun seringkali citra yang kita miliki mengalami penurunan mutu (degredasi), misalnya mengandung cacat atau derau (noise) warnanya terlalu kontras dan kurang tajam kabur (blurring, dan sebagainya tentu saja citra semacam ini menjadi lebih sulit diinterpreasi karena informasi yang disampaikan oleh citra tersebut menjadi berkurang dan agar citra tidak mengalami gangguan.
Pengolahan Citra : pemrosesan citra : pemrosesan citra khususnya dengan menggunakan computer yang kualitasnya lebih baik
  
5.      Operasi pengolahan citra
Operasi yang dilakukan citra banyak ragamnya. namun secara umum diklasifikasikan dalam beberapa jenis :
·         Perbaikan kualitas citra (image enhancement)
Perbaikan kualitas citra bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dalam operasi ini, ciri-ciri khusus yang terdapat dalam citra lebih ditunjukan. Contoh-contoh operasi perbaikan citra
a.       perbaikan kontras gelap/terang
b.      perbaikan tepian objek (edge enhancement)
c.       penajaman (sharpening)
d.      pemberian warna semu (pseudocoloring)
e.       penapisan derau (noise fillening)

·         Pemugaran citra (image resretation)
Pemugaran citra bertujuan untuk menghilangkan/meminimalkan cacat pada citra. tujuannya hamper sama dengan operasi perbaikan citra. bedanya pada pemugaran citra penyebab degredasi gambar. Contoh-contoh operasi pemugaran citra
a.       menghilangkan kesamaran (deblurning)
b.      menghilangkan derau (noise)
c.       koreksi geometri
d.      koreksi radiometric

·         Pemampatan citra (image compression)
Pemampatan citra dilakukan agar citra dapat dipresentasikan dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan citra.

·         segmentasi citra (image segmentation)
Segmentasi citra bertujuan untuk memecah suatu citra kedalam beberapa segmen dengan kriteria tertentu.

·         pengorakan citra (image Analisis)
Pengorakan citra bertujuan untuk menghitung besaran kuantitatif dari citra untuk menghasilkan deskripsinya. Teknik pengorakan citra mengekstraksi ciri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya. Contoh-contoh operasi pengorakan citra
a.       Pendeteksian tepi objek
b.      Ekstraksi batas
c.       Representasi daerah

·         Rekontruksi citra
Rekontruksi Citra bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi operasi terkontruksi banyak digunakan dalam bidang medis.

6.      Pengertian interpretasi citra
Interpratasi citra merupakan perbuatan mengkaji foto udara dan atau citra dengan maksud untuk mengidentifikasi objek dan memiliki arti penting objek tersebut (estes and simnett, 1975).
Dalam Interpretasi citra, penafsiran citra mengkaji citra dan berupa melalui proses penalaran untuk mendeteksi mengidentifikasi dan menilai arti penting objek yang tergambar pada citra. dengan kata lain, penafsiran citra berupaya untuk mengenali objek yang tergambar pada citra dan menerjemahkannya kedalam disiplin ilmu tertentu seperti geologi, geografi, oceanografi dan lain-lain. Didalam pengenalan objek yang tergambar pada citra terdapat 3 rangakaian
a.       Deteksi : pengamatan atas adanya suatu objek misalnya pada gambaran sungai terdapat objek yang bukan air.
b.      Identifikasi : Upaya mencirikan objek yang telah dideteksi dengan menggunakan keterangan yang cukup
c.       Analisis adalah keterangan lebih lanjut misalnya mengamati jumlah penumpang  

7.      Pendekatan interpretasi menurut jenis data
Data pengindraan jauh dapat berupa data numeric maupun data visual oleh karena itu Menurut Susanto, 1987) Interpretasi data dapat dilakukan secara digital maupun secara visual.

8.      Pengenalan pola
Pola adalah intensitas yang terdefinisi dan dapat diidentifikasi melalui ciri-cirinya (features) menurut Hendrajaya B, 1995)Ciri-ciri tersebut digunakan untuk membedakan suatu pola dengan pola lainnya dan ciri pada suatu pola diperoleh dari hasil pengukuran terhadap objek uji
Pola
Ciri
Huruf
Tinggi, tebal, titik sudut, lengkungan garis
Suara
Amplitudo, frekuensi, nada, intonasi
Tanda Tangan
Panjang, kerumetan, tekanan
Sidik Jari
Lengkungan, jumlah garis, dll
Ciri – ciri yang diperoleh berasal dari informasi
-        Spasial : intensitas, pixel, histogram
-        Tepi : arah, kekuatan
-        Kontur : garis, elips, lingkaran
-        Wilayah/bentuk : keliling, luas, pusat massa




Pengenalan pola dapat membedakan objek yang lain.  Dua pendekatan pengenalan pola yaitu statistik dan struktural.
Terdapat dua fase pengenalan pola yaitu
a.       Fase Pelatihan
Pada fase pelatihan, beberapa contoh citra dipelajari untuk menentukan ciri yang akan digunakan dalam proses pengenalan serta prosedur klasifikasinya. Pada fase pengenalan, citra diambil cirinya kemudian ditentukan kelas kelompoknya.
·         Preprocessing
Proses awal yang dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra (edge enhancement) dengan menggunakan teknik-teknik pengolahan citra yang sudah diejelaskan pada bab-bab sebelum ini.  
·         Feature Extraction
Proses mengambil ciri-ciri yang terdapat pada objek di dalam citra. Pada proses ini objek di dalam citra mungkin perlu dideteksi seluruh tepinya, lalu menghitung properti-properti objek yang berkaitan sebagai ciri. Beberapa proses ekstraksi ciri mungkin perlu mengubah citra masukan sebagai citra biner, melakukan penipisan pola, dan sebagainya. Classification Proses mengelompokkan objek ke dalam kelas yang sesuai.
·         Feature Selection
Proses memilih ciri pada suatu objek agar diperoleh ciri yang optimum, yaitu ciri yang dapat digunakan untuk membedakan suatu objek dengan objek lainnya.
·         Learning
Proses belajar membuat aturan klasifikasi sehingga jumlah kelas yang tumpang tindih dibuat sekecil mungkin.
Kumpulan ciri dari suatu pola dinyatakan sebagai vektor ciri dalam ruang bahumatra (multi dimensi). Jadi, setiap pola dinyatakan sebagai sebuah titik dalam ruang bahumatra. Ruang bahumatra dibagi menjadi sejumlah uparuang (sub-ruang). Tiap uparuang dibentuk berdasarkan pola-pola yang sudah dikenali kategori dan ciri-cirinya (melalui fase pelatihan). 
b.      Fase Pengenalan
·         Pengenalan Pola secara Sintaktik
Pendekatan ini menggunakan teori bahasa formal. Ciri-ciri yang terdapat pada suatu pola ditentukan primitif dan hubungan struktural antara primitif kemudian menyusun tata bahasanya. Dari aturan produksi pada tata bahasa tersebut kita dapat menentukan kelompok pola. Gambar 2 memperlihatkan sistem pengenalan pola dengan pendekatan sintaktik.
Pengenalan pola secara sintaktik lebih dekat ke strategi pengenalan pola yang dilakukan manusia, namun secara praktek penerapannya relatif sulit dibandingkan pengenalan pola secara statistik. 

Gambar 2. Pengenalan Pola secara sintatik