SISTEM VISUAL MANUSIA DAN PENGOLAHAN CITRA DIJITAL SUMBER

SISTEM VISUAL MANUSIA DAN PENGOLAHAN CITRA DIJITAL (SUMBER: GONZALEZ & WOODS, 1992) Ir H Iyus Rusmana MT Jurusan Teknik Elektro Sekolah Tinggi Teknologi Yogyakarta

Cornea Iris Lens Visual Axis Retina Blind Spot Fovea A cross section of the human eye (Gonzalez & Woods, 1992) 2

STRUKTUR & FUNGSI -1 Sklera (bagian putih mata) : merupakan lapisan luar mata yang berwarna putih dan relatif kuat. Konjungtiva : selaput tipis yang melapisi bagian dalam kelopak mata dan bagian luar sklera. 3

STRUKTUR & FUNGSI -2 Kornea : struktur transparan yang menyerupai kubah, merupakan pembungkus dari iris, pupil dan bilik anterior serta membantu memfokuskan cahaya. 4

STRUKTUR & FUNGSI -3 Pupil : daerah hitam di tengah-tengah iris. Iris : jaringan berwarna yang berbentuk cincin, menggantung di belakang kornea dan di depan lensa; berfungsi mengatur jumlah cahaya yang masuk ke mata dengan cara merubah ukuran pupil. 5

STRUKTUR & FUNGSI -4 Lensa : struktur cembung ganda yang tergantung diantara humor aqueus dan vitreus; berfungsi membantu memfokuskan cahaya ke retina. Retina : lapisan jaringan peka cahaya yang terletak di bagian belakang bola mata; berfungsi mengirimkan pesan visuil melalui saraf optikus ke otak. 6

STRUKTUR & FUNGSI -5 Saraf optikus : kumpulan jutaan serat saraf yang membawa pesan visuil dari retina ke otak. 7

STRUKTUR & FUNGSI -6 Humor aqueus : cairan jernih dan encer yang mengalir diantara lensa dan kornea (mengisi segmen anterior mata), serta merupakan sumber makanan bagi lensa dan kornea; dihasilkan oleh prosesus siliaris. Humor vitreus : gel transparan yang terdapat di belakang lensa dan di depan retina (mengisi segmen posterior mata). 8

SISTEM KERJA - 1 Cahaya yang masuk melalui kornea diteruskan ke pupil. Iris mengatur jumlah cahaya yang masuk dengan cara membuka dan menutup, seperti halnya celah pada lensa kamera. 9

SISTEM KERJA - 2 Jika lingkungan di sekitar gelap, maka cahaya yang masuk akan lebih banyak; jika lingkungan di sekitar terang, maka cahaya yang masuk menjadi lebih sedikit. Ukuran pupil dikontrol oleh otot sfingter pupil, yang membuka dan menutup iris. 10

SISTEM KERJA - 3 Lensa terdapat di belakang iris. Dengan merubah bentuknya, lensa memfokuskan cahaya ke retina. Jika mata memfokuskan pada objek yang dekat, maka otot silier akan berkontraksi, sehingga lensa menjadi lebih tebal dan lebih kuat. Jika mata memfokuskan pada objek yang jauh, maka otot silier akan mengendur dan lensa menjadi lebih tipis dan lebih lemah. 11

SISTEM KERJA - 4 Retina mengandung saraf-saraf cahaya dan pembuluh darah. Bagian retina yang paling sensitif adalah makula, yang memiliki jutaan ujung saraf. Banyaknya ujung saraf ini menyebabkan gambaran visuil yang tajam. Retina mengubah gambaran tersebut menjadi gelombang listrik yang oleh saraf optikus dibawa ke otak. 12

Sistem Visual Manusia Fovea di bagian retina terdiri dari dua jenis receptor: Sejumlah cone receptor, sensitif terhadap warna, visi cone disebut photocopic vision atau bright light vision Sejumlah rod receptor, memberikan gambar keseluruhan pandangan dan sensitif terhadap iluminasi tingkat rendah, visi rod disebut scotopic vision atau dim-light vision Blind Spot adalah bagian retina yang tidak mengandung receptor sehingga tidak dapat menerima dan menginterpretasi informasi 13

Sistem Visual Manusia Subjective brightness Merupakan tingkat kecemerlangan yang dapat ditangkap sistem visual manusia; Merupakan fungsi logaritmik dari intensitas cahaya yang masuk ke mata manusia; Mempunyai daerah intensitas yang bergerak dari ambang scotopic (redup) ke ambang photocopic (terang). Brightness adaption Merupakan fenomena penyesuaian mata manusia dalam membedakan gradasi tingkat kecemerlangan; Batas daerah tingkat kecemerlangan yang mampu dibedakan secara sekaligus oleh mata manusia lebih kecil dibandingkan dengan daerah tingkat kecemerlangan sebenarnya. 14

Sistem Visual Manusia Kepekaan dalam pembedaan tingkat kecemerlangan merupakan fungsi yang tidak sederhana, namun dapat dijelaskan antara lain dengan dua fenomena berikut: Mach Band (ditemukan oleh Ernst Mach): pita tengah bagian kiri kelihatan lebih terang dari bagian kanan. 15

Sistem Visual Manusia Simultaneous Contrast: kotak kecil disebelah kiri kelihatan lebih gelap dari kotak kecil disebelah kanan, padahal intensitasnya sama tapi intensitas latar belakang berbeda. Hal sama terjadi bila kertas putih di meja kelihatan lebih putih daripada kertas sama diarahkan ke sinar matahari. 16

Data Acquisition Sistem Perekaman Citra yang diperoleh tergantung: ○ karakteristik dari obyek yang direkam; ○ kondisi variabel dari sistem perekaman; Citra merupakan gambaran tentang karakteristik suatu obyek menurut kondisi variabel tertentu; Contoh: ○ bandingkan hasil foto manusia dengan kamera / sensor optik dan dengan sensor sinar X (kondisi variabel sistem berbeda); ○ bandingkan hasil foto pemandangan di tepi laut dan di daerah pegunungan (karakteristik obyek berbeda). 17

Pengertian Sensor Aktif dan Pasif Sensor Pasif Sistem sensor yang merekam data obyek tanpa mengirimkan enersi, sumber enersi bisa dalam bentuk sinar matahari, sinar lampu, dlsb. nya; Contoh: sensor optik dari kamera foto, sensor optik pada sistem inderaja. Sensor Aktif Sistem sensor yang merekam data obyek mengirimkan dan menerima pantulan dari enersi yang dikirim ke arah obyek, enersi yang dikirim bisa berupa gelombang pendek, sinar X, dlsb. nya; Contoh: sensor Rontgen untuk foto thorax, sensor gelombang pendek pada sistem radar, sensor ultrasound pada sistem USG. 18

Sensor Pasif Optik dan Sensor Aktif Radar Sensor / Active Sensor: Optical Sensor / Passive Sensor: Landsat TM (Land Satellite) - USA, 1982 Landsat MSS - USA, 1984 SPOT (Systeme Probatoire d’Observation de la Terre) - French, 1986/1990 ERS-1 (First European Remote Sensing Satellite) ESA, 1991 FUYO-1 (JERS-1) - Japan, 1992 Radarsat (Radar Satellite) - Canada, 1995 19

Pengertian Citra Dijital Sampler Citra kontinue Citra dijital Resolusi spasial : Tinggi (16 x 16) Matriks citra dengan obyek angka 5 Resolusi kecemerlangan : Rendah (8 x 8) Tinggi (4) Rendah (2) 20

Resolusi Spasial dan Kecemerlangan/Brightness -1 Resolusi Citra Dikenal: resolusi spasial dan resolusi kecemerlangan, berpengaruh pada besarnya informasi citra yang hilang. Resolusi spasial: halus / kasarnya pembagian kisi baris dan kolom. Transformasi citra kontinue ke citra dijital disebut dijitisasi (sampling). Hasil dijitisasi dengan jumlah baris 256 dan jumlah kolom 256 - resolusi spasial 256 x 256. 21

Resolusi Spasial dan Kecemerlangan/Brightness -2 Resolusi Citra Resolusi kecemerlangan (intensitas / brightness): halus / kasarnya pembagian tingkat kecemerlangan. Transformasi data analog yang bersifat kontinue ke daerah intensitas diskrit disebut kwantisasi. Bila intensitas piksel berkisar antara 0 dan 255 resolusi kecemerlangan citra adalah 256. 22

Resolusi Spasial - Sampling Uniform dan Non-uniform Sampling Uniform mempunyai spasi (interval) baris dan kolom yang sama pada seluruh area sebuah citra. Sampling Non-uniform bersifat adaptif tergantung karakteristik citra dan bertujuan untuk menghindari adanya informasi yang hilang. Daerah citra yang mengandung detil yang tinggi di-sampling secara lebih halus, sedangkan daerah yang homogen dapat disampling lebih kasar. Kerugian sistem sampling Nonuniform adalah diperlukannya data ukuran spasi atau tanda batas akhir suatu spasi. 23

Digitizing an image Column of samples Pixel Black Line Spacing Picture Sample Spacing Sampling process Spatial resolution 255 Gray 128 White 0 Brightness Spacing Proses Kwantisasi Brightness Resolution Sumber: Dimodifikasi dari Castlemen, 1996 24

Resolusi Kecemerlangan - Kwantisasi Uniform, Non-uniform, dan Tapered Kwantisasi Uniform mempunyai interval pengelompokan tingkat keabuan yang sama (misal: intensitas 1 s/d 10 diberi nilai 1, intensitas 11 s/d 20 diberi nilai 2, dstnya). Kwantisasi Non-uniform: Kwantisasi yang lebih halus diperlukan terutama pada bagian citra yang menggambarkan detil atau tekstur atau batas suatu wilayah obyek, dan kwantisasi yang lebih kasar diberlakukan pada wilayah yang sama pada bagian obyek. Kwantisasi Tapered: bila ada daerah tingkat keabuan yang sering muncul sebaiknya di-kwantisasi secara lebih halus dan diluar batas daerah tersebut dapat dikwantisasi secara lebih kasar (local stretching). 25

Resolusi Uniform vs Non-Uniform Tidak perlu resolusi spasial yang non-uniform Perlu resolusi spasial yang non-uniform Tidak perlu resolusi kecemerlangan yang nonuniform (untuk warna hitam dan putih) Perlu resolusi kecemerlangan yang nonuniform (untuk warna kehijauan dan kemerahan) 26

Hubungan antara piksel dan pengertian connectivity 4 -tetangga piksel P X X P X 8 -tetangga piksel P X X X P X X Connectivity/Konektivitas: 4 -tetangga atau 8 -tetangga dengan kriteria gray level yang sama, misal: sama-sama 0 atau sama 1 atau sama-sama bedanya tidak lebih dari 5 tingkat keabuan, dlsb. nya 27

Labelling of connected component Dengan kriteria piksel sama-sama bernilai 1: (a) dengan aturan 4 -tetangga dan (b) dengan aturan 8 tetangga: 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 ekivalen dengan 28

Operasi Aritmetik / Lojik pada Citra Operasi Aritmetik antara dua citra + - x / Band ratio antara citra sensor optik Landsat TM band 3 dan band 4 dapat digunakan untuk analisis vegetasi, begitu juga ratio antara selisih dan jumlahnya. Operasi selisih antara dua citra temporal dapat digunakan untuk deteksi perubahan wilayah. 29

Operasi Aritmetik / Lojik pada Citra Operasi selisih antara dua citra temporal dapat digunakan untuk deteksi perubahan wilayah. Jakarta in 1994 Jakarta in 1998 (Lapan, 2001) 30

Operasi Aritmetik / Lojik pada Citra Operasi Lojik antara dua citra OR AND NOT Masking (AND) operation dapat digunakan untuk memisahkan antara bagian obyek dan bagian latar belakang pada citra biomedik. Object of interest ‘jaringan paru’ Mask dengan operasi AND 31

Komponen Sistem Pengolahan Citra Dijital (Gonzalez & Woods, 1992) 32

Elemen Fungsi Dasar Sistem Pengolahan Citra Pembentukan Citra Sensor yang sensitif terhadap gelombang EM menghasilkan sinyal listrik sesuai dengan enersi yang diterima. Analog-to-Digital Converter / Digitizer akan mengubah sinyal listrik tersebut menjadi bentuk dijital. Scanner yang menerima masukan dalam bentuk analog (dokumen, peta, foto) akan mengubah menjadi data dalam bentuk dijital. Penyimpanan Citra Penyimpanan jangka pendek (sedang diproses): memory Penyimpanan on-line (siap dipakai): disk magnetik Penyimpanan arsip: pita atau disk magnetik, CD 33

Elemen Fungsi Dasar Sistem Pengolahan Citra (Lanjutan) Pemrosesan Citra dan Komunikasi Data citra berukuran besar (perlu tempat simpan yang besar serta waktu proses yang lama). Issue penting pada komunikasi: kompresi citra. Issue penting pada pemrosesan citra: proses paralel. Peragaan Citra Dalam bentuk softcopy (layar peraga / monitor). Dalam bentuk hardcopy (printer, film writer, plotter). 34

Elemen-elemen Sistem Analisis Citra (Gonzalez & Woods, 1992) 35

Metodologi Pengolahan Citra Pembentukan Citra (Data Acquisition): Menentukan data yang diperlukan dan memilih metode perekaman citra dijital. Pengolahan Citra Tingkat Awal (Image Preprocessing): Meningkatkan kontras, menghilangkan gangguan geometrik / radiometrik, menentukan bagian citra yang akan diobservasi. Segmentasi Citra (Image Segmentation) dan Deteksi Sisi (Edge Detection): Melakukan partisi citra menjadi wilayah obyek (internal properties) atau menentukan garis batas wilayah obyek (external shape characteristics). Seleksi dan Ekstraksi Ciri (Feature Extraction and Selection): Seleksi ciri memilih informasi kwantitatif dari ciri yang ada, yang dapat membedakan kelas-kelas obyek secara baik. Ekstraksi ciri mengukur besaran kwantitatif ciri setiap piksel 36

Metodologi Pengolahan Citra (Lanjutan) Representasi dan Deskripsi: Suatu wilayah dapat direpresentasi sebagai suatu list titik-titik koordinat dalam loop yang tertutup, dengan deskripsi luasan / perimeternya Pengenalan Pola (Pattern Recognition): Memberikan label kategori obyek pada setiap piksel citra berdasarkan informasi yang diberikan oleh deskriptor atau ciri piksel bersangkutan (pewilayahan jaringan keras dan pewilayahan berbagai jaringan lunak pada citra biomedik) Interpretasi Citra (Image Interpretation): Memberikan arti pada obyek yang sudah berhasil dikenali (dari citra klasifikasi biomedik dapat dilihat adanya penyakit tumor) Penyusunan Basis Pengetahuan: Basis pengetahuan ini digunakan sebagai referensi pada proses template matching / object recognition. 37

Beberapa Aplikasi Pembahasan dibatasi pada 4 contoh aplikasi Pengembangan Sistem Aplikasi Biomedik Pengembangan Sistem Optical Character Recognition (OCR) Pengembangan Sistem Aplikasi Indera jarak jauh Pengembangan Sistem Multitemporal Multisensor Image Classification and Fusion 38

Metodologi Sistem Aplikasi Kedokteran (1) Image Acquisition Image Preprocessing Image Segmentation Object Representation & Description Knowledge Base Object Recognition Analysis Result 39

Metodologi Sistem Aplikasi Kedokteran (2) Prosedur pemrosesan citra Data Acquisition – sistem perekaman citra X-Ray paru yang akan dideteksi apakah mengandung jaringan tumor atau kanker; Image Preprocessing – eliminasi gangguan atau proses deteksi sisi untuk menentukan batas wilayah obyek yang ada pada citra (jaringan paru, jaringan tumor, dan jaringan keras); Image Segmentation – menentukan wilayah setiap obyek yang ada pada citra, bisa menggunakan metode gabungan deteksi sisi atau metode lainnya seperti metode clustering; 40

Metodologi Sistem Aplikasi Kedokteran (3) Obyek yang akan dikenali: Tumor 41

Metodologi Sistem Aplikasi Kedokteran (4) Prosedur pemrosesan citra (Lanjutan) Object Representation and Description – menyiapkan informasi object of interest untuk analisis. Representasi obyek dapat dinyatakan dalam Freeman chain code yang berisi informasi garis batas jaringan tumor dengan deskripsi ciri bentuk wilayah tumor (misal dengan ciri Hough transform) atau representasi dalam bentuk citra wilayah dengan deskripsi sifat tonal atau ciri tekstur setiap wilayah; 42

Metodologi Sistem Aplikasi Kedokteran (5) Prosedur pemrosesan citra (Lanjutan) Object Recognition – membandingkan (object / template matching) wilayah obyek pada citra apakah ada yang sama dengan informasi yang ada pada Knowledge Base yang dibentuk pada tahap pelatihan sistem, misal: apakah ada wilayah dengan intensitas rata-rata yang tinggi {putih) dan bentuk wilayahnya mendekati bulat atau ellips; Analysis Result – merupakan suatu keputusan apakah pada jaringan paru tersebut terdapat jaringan tumor atau kanker. 43

Metodologi OCR – Optical Character Recogniton (1) (MSU, 1990) 44

Metodologi OCR – Optical Character Recogniton (2) Prosedur pemrosesan citra Data Acquisition – masukan berupa dokumen teks, perlu cropping lokasi-lokasi karakter yang akan dikenali; Image Preprocessing – proses yang dibutuhkan adalah deteksi sisi dan thinning atau skeletonizing untuk mendapatkan obyek karakter dengan ketebalan 1 piksel; 45

Metodologi OCR – Optical Character Recogniton (3) Prosedur pemrosesan citra (Lanjutan) Representation & Description – ekstraksi ciri karakter, misal perhitungan ciri moment atau ciri lainnya; Character Recognition – pengambilan keputusan karakter apakah itu dengan membandingkan ciri karakter tersebut dengan knowledge base yang menyimpan ciri-ciri setiap karakter yang dibangun dalam tahap pelatihan; Recognized Character – merupakan hasil pengenalan. 46

Metodologi OCR – Optical Character Recogniton (4) Preprocessing atau intermediate processing Huruf hasil scanning Huruf setelah ‘skeletonizing’ (Edi, 2002) 47

Aplikasi Pengenalan Karakter (Sumber: Skripsi S 1 Juanita Rohali) Hasil Pengenalan Obyek BAP AK BER UANG YANG J AH AT PAD A ZAMAN DAHU L U KALA ADA SE E KOR BER UANG YANG NAKAL DA N JA HAT BER UA NG I TU BE RN AMA XAM I N DIA S UKA ME M AKAN AN AK YANG TI DAK D I SU KAI OLEH I BUN YA SEHINGG A LA M A KELAMAAN ANAK AN AK DI D UNIA ME NJADI MU SNAH B I NASA KAR EN A DI MAKAN OLEH BAPAK BE RUAN G TERS EBUT 48

Metodologi Sistem Aplikasi Inderaja (1) Image Acquisition Image Preprocessing Image Classification Image Postprocessing Thematic Image 49

Metodologi Sistem Aplikasi Inderaja (2) Prosedur pemrosesan citra Data Acquisition – apakah akan menggunakan citra sensor optik atau citra sensor Synthetic Aperture Radar (SAR) tergantung masalah; Image Preprocessing – apakah perlu filtering untuk eliminasi gangguan, apakah perlu registration dengan peta yang ada, apakah perlu dilakukan pemilihan ciri atau band atau panjang gelombang sensor yang paling cocok untuk identifikasi obyek penutup lahan yang diinginkan; 50

Metodologi Sistem Aplikasi Inderaja (3) Prosedur pemrosesan citra (Lanjutan) Image Classification – membagi citra menjadi wilayah -wilayah obyek penutup lahan sesuai dengan kategori obyek yang ditentukan; Image Postprocessing – karena adanya noise / bentuk gangguan pada citra, sering terjadi wilayah dalam ukuran kecil (single-pixel) yang perlu dihilangkan; Thematic Image – merupakan hasil analisis yang diperoleh. 51

Topik-topik Penelitian Akhir (2000 -2003): Multisensor Multitemporal Image Preprocessing Module 52

Topik-topik Penelitian Akhir (2000 -2003): Multisensor Multitemporal Image Classification & Fusion Module Preprocessed Images & Classification Control Parameters Labelled Training Samples Classification and Fusion High-Level Augmented Multiple Cloud Cover Data Vector Classifier Elimination Fusion Approach Mosaic Image Fused Image Classified Image 53

Cloud cover elimination (Sumber: Murni, 1997) Masukan dan Keluaran Pengolahan Citra Digital Mosaic image Fused image 54