Dasar Image Processing menggunakan Matlab

Matlab adalah sebuah bahasa dengan (high-performance) kinerja tinggi untuk komputasi masalah teknik. Matlab mengintegrasikan komputasi, visualisasi dan pemrograman dalam suatu model yang sangat mudah untuk dipakai, dimana masalah dan penyelesaiannya diekspresikan dalam notasi matematika yang familiar. Penggunaan Matlab meliputi bidang-bidang:

·         Matematika dan Komputasi

·         Pembentukan Algorithm

·         Akusisi Data

·         Pemodelan, simulasi dan pembuatan prototipe

·         Analisa data, explorasi, dan visualisasi

·         Grafik Keilmuan dan bidang Rekayasa

Kelengkapan pada Sistem MATLAB

Sebagai sebuah system, MATLAB tersusun dari 5 bagian utama:

1.       Development Environment.

Merupakan sekumpulan perangkat dan fasilitas yang membantu untuk menggunakan fungsi-fungsi dan file-file MATLAB. Perangkat ini merupakan sebuah graphical user interfaces (GUI).

2.       MATLAB Mathematical Function Library.

Merupakan sekumpulan algoritma komputasi mulai dari fungsi-fungsi dasar seperti: sum, sin cos, dan complex arithmetic, sampai dengan fungsi-fungsi yang lebih komplek seperti matrix inverse, matrix eigenvalues, Bessel functions, dan fast Fourier transforms.

3.       Matlab Language.

Merupakan suatu high-level matiks/array language dengan control flow statements, functions, data structures, input-output, dan fitur object-oriented programming.

4.       Graphics.

Merupakan fasilitas untuk menampilkan vector dan metrices sebagai suatu grafik. Dimana didalamnya melibatkan hig-level functions untuk visualisasi data dua dimensi dan tiga dimensi, image processing, animation dan presentation graphics.

5.       MATLAB Application Program Interface (API)

Merupakan suatu library yang memungkinkan program yang telah ditulis dalam bahasa C dan Fortran mampu berinteraksi dengan MATLAB.

Essay ini membahas tentang dasar-dasar pengelolaan citra menggunakan MATLAB. Seperti  telah diketahui MATLAB merupakan bahasa komputasi yang memiliki banyak fungsi built-in yang berkaitan dengan matrik dan persamaan-persamaan yang biasa digunakan pada bidang tertentu sehingga sangat memudahkan pengguna untuk melakukan pemrograman sehingga penyelesaian masalah yang dihadapi.

Apa itu digital image processing?

Image atau gambar adalah representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya dalam bidang dua dimensi yang ditulis dalam koordinat kartesian x-y, dan setiap koordinat mempresentasikan satu sinyal terkecil dari objek, koordinat terkecil biasanya disebut sebagai piksel. Karena merupakan sistem koordinator yang memiliki nilai maka image dianggap sebagai sebuah matrik x-y yang berisi nilai pixel.

Representasi dari matriks tersebut dapat ditulis sebagai berikut:

Dan di MATLAB representasi ini bisa ditulis menjadi:

Perlu diperhatikan bahwa indeks matriks pada MATLAB selalu dimulai dengan angka 1 sehingga untuk f(0,0) =f(1,1) pada matlab. Bentuk matriks adalah perwujudan dari bentuk sinyal digital sehingga proses pemecahan dan pengolahan matriks dari gambar disebut digital image processing.

Pembacaan Image

Pada matlab fungsi untuk melakukan pembacaan image standar yaitu:

Imread(‘filename’)

Dan dimana hasil pembacaanya bisa berupa matiks dua dimensi jika gambar yang dibaca adalah gambar grayscale dan matrik 3 dimensi jika berupa gambar 3 dimensi.

Perintah ini digunakan untuk membaca beberapa file diantaranya:

Format	Deskripsi	Recognized Extension
TIFF	Tagged Image File Format	.tif; .tiff
JPEG	Join Photographics Expert’s Group	.jpg; .jpeg
GIF	Graphics Interchange Format	.gif
BMP	Window Bitmap	.bmp
PNG	Portable Network Graphics	.png
XWD	X-Window Dump	.xwd

Ekstraksi nilai Piksel Red, Green dan Blue (RGB)

Pengelolaan citra yang berbasis warna perlu dilakukan pemisahan band-band yang ada pada citra khususnya citra RGB, Matlab menyediakan fasilitas yang cukup baik dalam memisahkan ketiga warna RGB, yaitu sebagai berikut:

Konversi Gambar RGB ke Grayscale

Untuk mengubah gambar RGB ke gambar grayscale di matlab disediakan fungsi khusus yaitu rgb2gray(matrik_gambar), tetapi kadang-kadang untuk perubahan bentuk grayscale tidak menggunakan fungsi yang sudah ada, tetapi langsung memberikan bobot yang berbeda ke masing-masing nilai RGB. Pemisahan nilai seperti ini dapat dilakukan seperti contoh berikut:

Membuat Histogram Image

Fungsi yang disediakan matlab untuk membuat histogram dari gambar yaitu dengan funggsi imhist(matrik_1_dimensi_image). imhist hanya dapat digunakan untuk matrik image 1 dimesi sehingga bila diimplementasikan pada matriks gambar akan menghasilkan 1 warna saja atau grayscale.

Contoh penggunaan histogram dari image yaitu:

Crop Image

Matlab juga menyediakan fungsi untuk melakukan cropping (memotong bagia tertentu dari gambar menjadi matrik baru yang independen). Fungsi tersebut yaitu :

imcrop(matrik_gambar,matrik_titiksudut_crop);

contoh implementasinya adalah :

Dan berikut merupakah hasil keluaran program diatas.

Penentuan titik yang diambil yaitu menggunakan matriks_titiksudut_crop yaitu yang mempresentasikan nilai [x,y,a,b] dimana x dan y adalah titik awal (sudut kiri ats) dari image yang akan dikrop sedangkan a adalah jumlah piksel memanjang kearah sumbu-x dan b adalah jumlah piksel ke arah sumbu-y.

Region Of Interest(ROI)

Kelemahan proses cropping yaitu hanya dapat digunakan untuk bentuk kotak (rectangular). Untuk bentuk lain atau area yang berbentuk tidak beraturan yang ingin dipisahkan dari image induk didefinisikan sebagai ROI, dimana di matlab terdapat banyak fungsi yang bisa digunakan, salah satunya yaitu roipoly(I,c,r) dimana I adalah matriks gambar, c adalah matriks titik kolom yang menjadi ROI dan r adalah titik baris daerah yang menjadi ROI.

Contoh penggunaan ROI yaitu:

Kesimpulan

Dari lima bagian sistem Matlab yaitu salah satunya tentang Graphics. Dimana pada bagian graphics ini didalamnya melibatkan fungsi level tinggi untuk visulialisasi data dua dimensi, 3 dimensi , image processing , animation dan lain-lain. Dimana dalam image processing kita memanfaatkan tools matlab sebagai ekstrasksi nilai piksel ke RGB, konversi gambar RGB ke grayscale, crop image, ROI, membuat histogram image dan lain-lain.

Sumber :

https://rakata89.files.wordpress.com/2012/01/13574039-basic-image-processing-matlab.pdf