Citra digital dapat didefinisikan sebagai fungsi dua variabel, f(x,y), dimana x dan y adalah koordinat spasial dan nilai f(x,y) adalah intensitas citra pada koordinat tersebut, hal tersebut diilustrasikan pada gambar 2.1. Teknologi dasar untuk menciptakan dan menampilkan warna pada citra digital berdasarkan pada penelitian bahwa sebuah warna merupakan kombinasi dari tiga warna dasar, yaitu merah, hijau, dan biru (Red, Green, Blue-RGB)
Sebuah citra diubah ke bentuk digital agar dapat disimpan dalam memori komputer atau me-dia lain. Proses mengubah citra ke bentuk digital bisa dilakukan dengan beberapa perangkat,misalnya scanner, kamera digital, dan handycam. Ketika sebuah citra sudah diubah ke dalam bentuk digital (selanjutnya disebut citra digital), bermacam-macam proses pengolahan citra dapat diperlakukan terhadap citra tersebut.
Sebuah citra diubah ke bentuk digital agar dapat disimpan dalam memori komputer atau me-dia lain. Proses mengubah citra ke bentuk digital bisa dilakukan dengan beberapa perangkat,misalnya scanner, kamera digital, dan handycam. Ketika sebuah citra sudah diubah ke dalam bentuk digital (selanjutnya disebut citra digital), bermacam-macam proses pengolahan citra dapat diperlakukan terhadap citra tersebut.
Pengolahan citra digital dapat dilakukan dengan cara-cara sebagai berikut :
1.Representasi dan permodelan citra
2.Peningkatan kualitas citra
3.Restorasi citra
4.Analisis citra
5.Rekonstruksi citra
6.Kompresi citra
Kompresi Citra
Kompresi citra bertujuan untuk meminimalkan jumlah bit yang diperlukan untuk merepresentasikan citra. Apabila sebuah foto berwarna berukuran 3 inci x 4 inci diubah ke bentuk digital dengan tingkat resolusi sebesar 500 dot per inch (dpi), maka diperlukan 3 x 4 x 500 x 500 = 3.000.000 dot ( piksel). Setiap piksel terdiri dari 3 byte dimana masing-masing byte merepresentasikan warna merah, hijau, dan biru. sehingga citra digital tersebut memerlukan volume penyimpanan sebesar 3.000.000 x 3 byte +1080 = 9.001.080 byte setelah ditambahkan jumlah byte yang diperlukan untuk menyimpan format (header) citra.Citra tersebut tidak bisa disimpan ke dalam disket yang berukuran 1.4 MB. Selain itu, pen-giriman citra berukuran 9 MB memerlukan waktu lebih lama. Untuk koneksi internet dial-up (56 kbps), pengiriman citra berukuran 9 MB memerlukan waktu 21 menit. Untuk itulah diperlukan kompresi citra sehingga ukuran citra tersebut menjadi lebih kecil dan waktu pen-giriman citra menjadi lebih cepat. Citra yang belum dikompres disebut citra mentah (raw im-age). Sementara citra hasil kompresi disebut citraterkompresi(compressedimage).
Kompresi citra dikembangkan untuk memudahkan penyimpanan dan pengiriman citra. Teknik kompresi yang ada sekarang memungkinkan citra dikompresi sehingga ukurannya menjadi jauh lebih kecil daripada ukuran asli. Ada dua tipe utama kompresi data, yaitu kompresi tipe lossless dan kompresi tipe lossy. Kompresi tipe lossy adalah kompresi dimana terdapatdata yang hilang selama proses kompresi. Akibatnya kualitas data yang dihasilkan jauh lebih ren-dah daripada kualitas data asli. Sementara itu, kompresi tipe lossless tidak menghilangkan informasi setelah proses kompresi terjadi, akibatnya kualitas citra hasil kompresi tidak menurun. Namun demikian, rasio kompresi yang digunakan untukkompresi tipe lossless lebih kecil daripada rasio kompresi pada kompresi tipe lossy.
Kompresi citra dikembangkan untuk memudahkan penyimpanan dan pengiriman citra. Teknik kompresi yang ada sekarang memungkinkan citra dikompresi sehingga ukurannya menjadi jauh lebih kecil daripada ukuran asli. Ada dua tipe utama kompresi data, yaitu kompresi tipe lossless dan kompresi tipe lossy. Kompresi tipe lossy adalah kompresi dimana terdapatdata yang hilang selama proses kompresi. Akibatnya kualitas data yang dihasilkan jauh lebih ren-dah daripada kualitas data asli. Sementara itu, kompresi tipe lossless tidak menghilangkan informasi setelah proses kompresi terjadi, akibatnya kualitas citra hasil kompresi tidak menurun. Namun demikian, rasio kompresi yang digunakan untukkompresi tipe lossless lebih kecil daripada rasio kompresi pada kompresi tipe lossy.
Parameter-parameter citra yang penting dalam proses kompresi diantaranya adalah sebagai
berikut :
Resolusi
Resolusi citra menyatakan ukuran panjang kali lebar dari sebuah citra. Resolusi citra
Resolusi citra menyatakan ukuran panjang kali lebar dari sebuah citra. Resolusi citra
biasanya dinyatakan dalam satuan piksel . piksel. Semakin tinggi resolusi sebuah citra, semakin baik kualitas citra tersebut. Namun, tingginya resolusi menyebabkan
semakin banyaknya jumlah bit yang diperlukan untuk menyimpan dan mentrans-misikan data citra tersebut.
Kedalaman Bit
Kedalaman bit menyatakan jumlah bit yang dipelukan untuk mrepresentasikan tiap piksel citra pada sebuah frame. Kedalaman bit biasanya dinyatakan dalam satuan bit/piksel. Semakin banyak jumlah bit yang digunakan untuk merepresentasikan sebuah citra, maka semakin baik kualitas citra tersebut.
Kedalaman bit menyatakan jumlah bit yang dipelukan untuk mrepresentasikan tiap piksel citra pada sebuah frame. Kedalaman bit biasanya dinyatakan dalam satuan bit/piksel. Semakin banyak jumlah bit yang digunakan untuk merepresentasikan sebuah citra, maka semakin baik kualitas citra tersebut.
Konsep Redundansi
Redundansi merupakan suatu keadaan dimana representasi suatu elemen data tidak bernilai signifikan dalam merepresentasikan keseluruhan data. Keadaan ini menye-babkan data keseluruhan dapat direpresentasikan secara lebih kompak dengan cara menghilangkan representasi dari sebuah elemen data yang redundan. Redundansi yang terdapat pada citra statik adalah redundansi spasial.
Redundansi merupakan suatu keadaan dimana representasi suatu elemen data tidak bernilai signifikan dalam merepresentasikan keseluruhan data. Keadaan ini menye-babkan data keseluruhan dapat direpresentasikan secara lebih kompak dengan cara menghilangkan representasi dari sebuah elemen data yang redundan. Redundansi yang terdapat pada citra statik adalah redundansi spasial.
Metode kompresi citra berdasarkan redundansi spasial diantaranya adalah sebagai
berikut :
Subsampling
Subsampling merupakan metode kompresi dengan mengurangi jumlah piksel yang diperlukan untuk merepresentasikan suatu citra. Subsampling dapat dilakukan den-gan dua cara. Cara pertama adalah mengambil piksel-piksel tertentu dari citra, misal piksel-piksel pada baris dan kolom saja. Cara kedua adalah dengan mengambil rata-rata dari kelompok piksel dan menggunakan nilai tersebut sebagai ganti nilai kelompok piksel ini. Cara ini lebih kompleks, tetapi menghasilkan kualitas yang lebih baik. Subsampling sebanding dengan pengurangan resolusi. Pengurangan kedalaman bit
Metode ini dilakukan dengan mengurangi jumlah bit yang digunakan untuk mre-representasikan suatu piksel. Misalnya dengan mengurangi kedalaman bit dari 16 bit/piksel menjadi 8 bit/piksel. Metode ini mengurangi kualitas citra.
Transformation Coding
Transformation coding merupakan transformasi data dari domain ruang ke domain frekuensi.Cara ini menghasilkan data yang lebih mudah diproses untuk kompresi lebih lanjut. Transformasi yang populer digunakan antara lain Discrete Cosine Transform (DCT) yang diadopsi dalam standar kompresi JPEG dan Discrete Wavelet Transform (DWT) yang digunakan dalam kompresi JPEG 2000.
Transformation coding merupakan transformasi data dari domain ruang ke domain frekuensi.Cara ini menghasilkan data yang lebih mudah diproses untuk kompresi lebih lanjut. Transformasi yang populer digunakan antara lain Discrete Cosine Transform (DCT) yang diadopsi dalam standar kompresi JPEG dan Discrete Wavelet Transform (DWT) yang digunakan dalam kompresi JPEG 2000.
kompresi citra yang sering digunakan adalah JPEG. JPEG dikembangkan oleh Joint Photographic Expert Group pada akhir tahun 80an dan kemudian dikenal karena teknik kompresi-nya yang bagus. Kompresi JPEG berdasarkan pada Discrete Cosine Transform. Pada tahun 1997, komite JPEG memutuskan untuk mengembangkan standar baru untuk kompresi citra. Sejak saat itulah JPEG-2000 mulai dikembangkan.
Berikut ini adalah contoh format citra baik yang lossless maupun lossy8.
Transformasi Wavelet Diskrit (Discrete Wavelet Transform)
Transformasi wavelet diskrit secara umum merupakan dekomposisi citra pada frekuensi sub-band citra tersebut. Komponen subband transformasi wavelet dihasilkan dengan cara pe-nurunan level dekomposisi. Implementasi transformasi wavelet diskrit dapat dilakukan dengan cara melewatkan sinyal melalui sebuah tapis lolos rendah (low pass filter/LPF) dan tapis lolos tinggi (high pass filter/HPF) dan melakukan downsampling pada keluaran masing-masing filter .Untuk citra dua dimensi, prosedur dekomposisi level tunggal terdiri dari citra satu dimensi yang di-filter pada arah mendatar kemudian diikuti oleh citra satu dimensi yang di-filter pada arah tegak yang diutilisasi dengan menggunakan filter tapis rendah dan filter tapis tinggi.
0 komentar:
Posting Komentar