Basic image processing matlab

MATLAB TUTORIAL Dasar Pengolahan Citr a menggunakan MATLAB Muhammad Iqbal bar code_bima@yahoo.co.id M arine Instrumentation and Telemetry Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor - 2009 TENTANG M ATLAB 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 pakai dimana masalah-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 MATLAB merupakan suatu sistem interaktif yang memiliki elemen data dalam suatu array sehingga tidak lagi kita dipusingkan dengan masalah dimensi. Hal ini memungkinkan kita untuk memecahkan banyak masalah teknis yang terkait dengan komputasi, kususnya yang berhubungan dengan matrix dan formulasi vektor, yang mana masalah tersebut merupakan momok apabila kita harus menyelesaikannya dengan menggunakan bahasa level rendah seperti Pascall, C dan Basic. Nama MATLAB merupakan singkatan dari matrix laboratory. MATLAB pada awalnya ditulis untuk memudahkan akses perangkat lunak matrik yang telah dibentuk oleh LINPACK dan EISPACK. Saat ini perangkat MATLAB telah menggabung dengan LAPACK dan BLAS library, yang merupakan satu kesatuan dari sebuah seni tersendiri dalam perangkat lunak untuk komputasi matrix. Dalam lingkungan perguruan tinggi teknik, Matlab merupakan perangkat standar untuk memperkenalkan dan mengembangkan penyajian materi matematika, rekayasa dan kelimuan. Di industri, MATLAB merupakan perangkat pilihan untuk penelitian dengan produktifitas yang tingi, pengembangan dan analisanya. Fitur-fitur MATLAB sudah banyak dikembangkan, dan lebih kita kenal dengan nama toolbox. Sangat penting bagi seorang pengguna Matlab, toolbox mana yang mandukung untuk learn dan apply technologi yang sedang dipelajarinya. Toolbox toolbox ini merupakan kumpulan dari fungsi-fungsi MATLAB (Mfiles) yang telah dikembangkan ke suatu lingkungan kerja MATLAB untuk memecahkan masalah dalam kelas particular. Area-area yang sudah bisa dipecahkan dengan toolbox saat ini meliputi pengolahan sinyal, system kontrol, neural networks, fuzzy logic, wavelets, dan lain-lain. Kelengkapan pada Sistem MATLAB Sebagai sebuah system, MATLAB tersusun dari 5 bagian utama: 1. Development Environment. Merupakan sekumpulan perangkat dan fasilitas yang membantu anda untuk menggunakan fungsi-fungsi dan file-file MATLAB. Beberapa perangkat ini merupakan sebuah graphical user interfaces (GUI). Termasuk didalamnya adalah MATLAB desktop dan Command Window, command history, sebuah editor dan debugger, dan browsers untuk melihat help, workspace, files, dan search path. 2. MATLAB Mathematical Function Library. Merupakan sekumpulan algoritma komputasi mulai dari fungsi-fungsi dasar sepertri: sum, sin, cos, dan complex arithmetic, sampai dengan fungsifungsi yang lebih kompek seperti matrix inverse, matrix eigenvalues, Bessel functions, dan fast Fourier transforms. 3. MATLAB Language. Merupakan suatu high-level matrix/array language dengan control flow statements, functions, data structures, input/output, dan fitur-fitur object-oriented programming. Ini memungkinkan bagi kita untuk melakukan kedua hal baik "pemrograman dalam lingkup sederhana " untuk mendapatkan hasil yang cepat, dan "pemrograman dalam lingkup yang lebih besar" untuk memperoleh hasil-hasil dan aplikasi yang komplek. 4. Graphics. MATLAB memiliki fasilitas untuk menampilkan vector dan matrices sebagai suatu grafik. Didalamnya melibatkan high-level functions (fungsi-fungsi level tinggi) untuk visualisasi data dua dikensi dan data tiga dimensi, image processing, animation, dan presentation graphics. Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 2 Ini juga melibatkan fungsi level rendah yang memungkinkan bagi anda untuk membiasakan diri untuk memunculkan grafik mulai dari benutk yang sederhana sampai dengan tingkatan graphical user interfaces pada aplikasi MATLAB anda. 5. MATLAB Application Program Interface (API). Merupakan suatu library yang memungkinkan program yang telah anda tulis dalam bahasa C dan Fortran mampu berinterakasi dengan MATLAB. Ini melibatkan fasilitas untuk pemanggilan routines dari MATLAB (dynamic linking), pemanggilan MATLAB sebagai sebuah computational engine, dan untuk membaca dan menuliskan MAT-files. Memulai Matlab Perhatikan Dekstop pada layar monitor PC, anda mulai MATLAB dengan melakukan double-clicking pada shortcut icon MATLAB. Selanjutnya anda akan mendapatkan tampilan seperti pada Gambar berikut ini. Sedangkan untuk mengakhiri sebuah sesi MATLAB, anda bisa melakukan dengan dua cara, pertama pilih File -> Exit MATLAB dalam window utama MATLAB yang sedang aktif, atau cara kedua lebih mudah yaitu cukup ketikkan type quit dalam Command Window. Menentukan Direktori Tempat Bekerja Anda dapat bekerja dengan MATLAb secara default pada directory Work ada di dalam Folder MATLAB. Tetapi akan lebih bagus dan rapi jika anda membuat satu directory khusus dengan nama yang sudah anda kususkan, “IQBAL” atau nama yang lain yang mudah untuk diingat. Hal ini akan lebih baik bagi anda untuk membiasakan bekerja secara rapi dan tidak mencampur program yang anda buat dengan program orang lain. Untuk itu Arahkan pointer mouse anda pada kotak bertanda … yang ada disebelah kanan tanda panah kebawah (yang menunjukkan folder yang sedang aktif). Pilih new directory, selanjutnya ketikkan “IQBAL”, dan diikuti dengan click Ok. Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 3 Memulai Perintah Sederhana Langkah kita yang pertama adalah dengan menentukan variable scalar dengan cara melakukan pengetikan seperti berikut: » x = 2 (selanjutnya tekan “Enter”) x = 2 » y = 3 y = 3 » z = x + y z = 5 Tidak terlalu menjadi masalah bagi anda? Saya percaya anda tidak mengalami kesulitan, sebab anda adalah orang yang sangat cerdas. Nah bagaimana dengan yang satu berikutnya ini? Disini kita mulai dengan mendefinisikan dua buah vector, yaitu vector x dan vector y: » x = [1 2 3] x = 1 2 3 » y = [4 5 6] y = 4 5 6 Selajutnya ketik: >> y(1) ans = 4 dan ulangi untuk y(2) and y(3). Matlab menggunakan integer positif untuk index array. Elemen pertama adalah y(1), elemen kedua adalah y(2), dan seterusnya. Nol atau bilangan negatif tidak diperbolehkan untuk indek array. Sekarang kita jumlahkan keduanya: Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 4 » x+y ans = 5 7 9 dan sekarang hitung inner product: » x*y' ans = 32 Jawabannya adalah 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32! Catat, bahwa y' adalah transpose pada y dan merupakan suatu vector kolom. Untuk memeriksanya, ketikkan perintah berikut: >> y' ans = 4 5 6 Cara lain pada pengkombinasian dua vector adalah diakukan melalui perkalian elementdemi- element: >> x.*y ans = 4 10 18 Catat periode sebelum perkalian simbol. Sekarang kita dapat mendefinisikan suatu matrix: » A = [1 2 3 4 5 6 7 8 9]; Catat bahwa matrik tidak diulang kalau kita menggunakan semi colon. Kita sekarang kalikan A dengan transpose dari x: » A*x' ans = 14 32 50 Sekarang kita harus mentranspose x untuk memenuhi perkalian suatu matrik dan suatu vector kolom. Matrik-matrik ini dapat juga dikalikan satu sama lain diantara mereka: » B = [1 2 3 4 5 6 7 8 7 6 5 4]; » A*B ans = 32 32 32 32 71 74 77 80 110 116 122 128 Sekarang coba anda lakukan penjumlahan antara A dan B: » A+B ??? Error using ==> + Matrix dimensions must agree. Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 5 Baiklah, kita tidak dapat menambah suatu matrik 3 kali 3 dengan matrix 3 kali 4 , dan Matlab akan mendeteksi dimensi yang mismatch dan selanjutnya memeberikan pesan error. Sekarang kita cari cara lain untuk mendefinisikan matrik dan vektor. Sebagai contoh suatu matrik nol dengan dimensi 3 baris dan 6 kolom dapat dinyatakan sebagai: >> zeros(3,6) ans = 000000 000000 000000 tentu saja jika anda tambahkan suatu ";" setelah zeros(3,6), jawabannya tidak akan ditampilkan di layar monitor anda. Angka pertama, 3 menunjukkan jumah baris, sedangkan angka kedua, 6, adalah jumlah kolom. Kita dapat pula melakukan hal yang sama untuk menampilkan angka satu seperti berikut: >> ones(3,6) ans = 111111 111111 111111 Pendefinisian Vektor-vektor Besar Suatu vektor 1 kali 100 yang menyusun sample pada sinyal cosinus dapat dibangkitkan dengan >> x = cos(0.1*pi*(0:99)); Untuk membangkitkan suatu "ramp" dari 1 sampai 50 coba: >> x = [1:1:50]; bilangan kedua mengindikasikan step kenaikan dari dari 1 sampai 50. Untuk membangkitkan suatu fungsi "ramp" dari 1 sampai 50 coba berikut ini: >> x = [1:1:50]; Ketika anda tidak memasukkan angka kedua pada perintah diatas, maka secara otomatis (default) step kenaikan ditetapkan bernilai “1”: >> x = [1:50]; Anda bisa juga secara khusus mendefinisikan suatu rentang nilai pada x sebagai berikut:: >> x(51:100) = [50:-1:1] Ini merupakan metode yang sangat bermanfaat untuk mensepsifikasi nilai “waktu” untuk penggambaran. Sebagai contoh, ditetapkan interval sampling dalam contoh diatas adalah 1 detik. Selanjutnya anda dapat mendefisnisikan seperti berikut: >> time = [0:0.001:0.099]; Penggambaran Grafik Salah satu kelebihan dari Matlab adalah kemudahan dalam mengolah grafik. Sehingga anda tidak perlu kesulitan untuk melihat suatu respon system, misalnya pada kasus melijhat bentuk sinyal dalam domain waktu anda cukup mengikuti langkah berikut. Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 6 Sekarang ketikkan: >> >> >> >> >> time = [0:0.001:0.099]; x = cos(0.1*pi*(0:99)); plot(time,x) xlabel('time (msec)') ylabel('x(t)') ini akan menghasilkan gambar seperti berikut: Sedangkan cara untuk menampilkan sederetan nilai fungsi waktu diskrit adalah dengan menggunakan perintah "stem". Dari contoh deretan perintah coba anda rubah beberapa bagian dengan perintah berikut >> stem(time,x) >> xlabel('time (msec)') >> ylabel('x(t)') Apakah hasilnya seperti berikut ini? Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 7 Menyusun Progam Sederhana Anda dapat mengedit suatu file text yang tersusun dari beberapa perintah Matlab. Ini dapat dilakukan dengan menekan double-click pada icon "New M-File" icon in the Matlab toolbar. Selanjutnya anda akan mendapatkan sebuah tampilan Matlab Editor yang masih kosong seperti ini. Selanjutnya anda buat program seperti pada contoh sebelumnya Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 8 Lanjutkan dengan menekan toolbar Debug, dan jangan lupa anda pilih Save anda Run. Disitu anda harus menuliskan nama program. Anda tuliskan coba_1, secara otomatis akan menjadi file coba_1.m dan akan anda lihat tampilan hasilnya. Seperti apa ya? Program kedua anda Cobalah untuk membuat program seperti berikut ini pada Matlab editor, dan jangan lupa anda simpan dengan nama coba_2 x(1:52) = [0 0 1:1:50]; x(53:102) = [50:-1:1]; h = [1 2]; for n = 3:101, y(n) = 0; for m = 1:2, y(n) = y(n) + h(m)*x(n-m); end end plot(y) Hasil apa yang anda dapatkan ? Dalam hal ini anda harus memahami arti setiap perintah yang anda tuliskan dalam Matlab, tidak ada salahnya anda bertanya kepada instruktur apa arti perintah-perintah tersebut. Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 9 Program ketiga anda Satu contoh lain program untuk for adalah pembangkitan gambar seperti berikut. %File Name:coba_3.m n=201; delx=10/(n-1); for k=1:n x(k)=(k-1)*delx; y(k)=sin(x(k))*exp(-0.4*x(k)); end %plot(x,y) plot(x,y,'linewidth',4) title('Grafik yang pertama') xlabel('x');ylabel('y'); Bagiamana hasilnya? Fungsi dalam Matlab Matlab juga mampu untuk menuliskan fungsi yang didefinisikan oleh pemakainya. Buat sebuah fungsi dengan menuliskan program berikut ini: function y = x2(t) y = t^2; Anda simpan dengan nama "x2.m" selanjutnya anda dapat memanfaatkan fungsi tersebut melalui Matlab line command dengan cara berikut: >>t=0:1:10; >> y_2=x2(t) Hasilnya adalah seperti berikut: y_2 = 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 Anda bisa juga memanggil fungsi tersebut melalui program pada panggil_1.m file yang anda buat seperti berikut: t=0:1:10; y_2=x2(t) Hasilnya adalah sama seperti menggunakan command line window. Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 10 Pendahuluan Paper ini akan menjelaskan tentang dasar-dasar pengolahan citra menggunakan M ATLAB. Seperti telah diketahui bahw a M ATLAB merupakan bahasa komputasi yang memilki banyak sekali fungsi built -in berkaitan dengan matrik dan persamaan-persamaan yang biasa digunakan pada bidang tertentu sehingga sangat memudahkan pengguna untuk melakukan pemrograman sehingga pengguna tidak terlalu dipusingkan dengan logika pemrograman dan lebih fokus terhadap logika 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 biasanya ditulis dalam koordinat kartesian x-y, dan setiap koordinat merepresentasikan satu sinyal terkecil dari objek yang biasanya koordinat terkecil ini disebut sebagai piksel. Karena merupakan sistem koordinat yang memiliki nilai maka biasanya image dianggap sebagai sebuah matrik x-y yang berisi nilai piksel. Represntasi dari matriks tersebut dapat ditulis sebagai berikut: Dan di M ATLAB representasi ini biasa ditulis menjadi Yang perlu diperhatikan adalah bahw a indeks matriks pada M ATLAB selalu dimulai dengan anggak 1 sehingga untuk f(0,0) akan sama dengan f(1,1) pada m atlab. Bentuk matrik ini kemudian diolah menurut teori-teori tertentu yang bertujuan untuk memecahkan masalah tertentu, bentuk matriks adalah perw ujudan dari bentuk sinyal digital sehingga proses pemecahan dan pengolahan matriks dari gambar ini biasanya disebut dengan digital image processing. Pembacaan Image Pada matlab fungsi untuk melakukan pembacaan image standar yaitu: imread(‘filename’) Perintah ini digunakan untuk membaca beberapa format file diantaranya: Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 11 Format TIFF JPEG GIF BM P PNG XW D Deskripsi Tagged Image File Format Join Photographics Expert’s Group Graphics Interchange Format Window s Bitmap Portable Netw ork Graphics X-Window Dump Recognized Extension .tif .jpg .tiff .jpeg .gif .bmp .png .xw d Hasil dari pembacaan imread(‘filename’) bisa berupa matriks dua dimensi jika gambar yang dibaca adalah gambar grayscale dan matrik 3 dimensi jika berupa gambar 3 dimensi. Ekstraksi Nilai Piksel Red, Green dan Blue (RGB) Hampir setiap pengolahan citra yang berbasis w arna perlu dilakukan pemisahan band-band yang ada pada citra khususnya citra RGB, M ATLAB menyediakan fasilitas yang cukup baik dalam memisahkan ketiga w arna RGB, yaitu sebagai berikut: gambar=imread(‘gambarkoe.jpg’); %--------membaca file gambar red=gambar(:,:,1); %memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah green=gambar(:,:,2);% memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah blue=gambar(:,:,3); %memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah %----------menampilkan gambar--------------------imshow(gambar) imshow(red) imshow(green) imshow(blue) Terlihat bahw a untuk mengambil nilai piksel merah memiliki indeks 1, w arna hijau memiliki indeks 2 dan w arna biru memiliki indeks 3. Konversi Gambar RGB ke Grayscale Untuk merubah gambar RGB ke gambar grayscale di M ATLAB disediakan fungsi khusus yaitu rgb2gray(mat rik_gambar), tetapi kadangkala diinginkan untuk perubahan bentuk grayscale ini tidak menggunakan fungsi M ATLAB yang sudah ada yang merupakan nilai rata-rata piksel RGB tetapi masing-masing nilai RGB diberi nilai bobot yang berbeda-beda, hal ini dengan mudah dilakukan dengan menggunakan pemisahan nilai seperti yang telah dilakukan diatas seperti contoh berikut: gambar=imread(‘gambarkoe.jpg’); %--------membaca file gambar red=gambar(:,:,1); %memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah green=gambar(:,:,2);% memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah blue=gambar(:,:,3); %memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah gray2=0.3*red+0.5*green+0.2*blue ; M embuat Histogram Image Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 12 Fungsi yang disediakan M ATLAB untuk membuat histogram dari gambar yaitu dengan fungsi imhist (mat rik_1_dimensi_image) Perlu diperhatikan bahw a imhist hanya dapat digunakan untuk matrik image 1 dimensi sehingga bila diimplementasikan pada matriks gambar maka hanya berupa matriks merah saja, hijua saja, biru saja atau grayscale. Contoh penggunaan Histogram dari Image yaitu: gambar=imread(‘gambarkoe.jpg’); %--------membaca file gambar red=gambar(:,:,1); %memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah green=gambar(:,:,2);% memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah blue=gambar(:,:,3); %memanggil matriks gambar yang hanya berisi piksel warna merah merahgray2=0.3*red+0.5*green+0.2*blue ; imhist(red) imhist(green) imhist(blue) imhist(gray) contoh Hasil: Crop Image Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 13 M atlab juga menyediakan fungsi untuk melakukan cropping (pemotongan bagian tertentu dari gambar menjadi matrik baru yang independen). Fungsi tersebut yaitu Imcrop(mat rik_gambar,mat rik_t it iksudut _crop); Contoh implementasinya adalah: gambar=imread('turtle.jpg'); crop=imcrop(gambar,[627 237 230 250]) imshow(gambar), figure, imshow(crop) contoh hasil keluaranya dari program diatas yaitu: Penentuan titik yang akan diambil yaitu menggunakan mat rik_t it iksudut _crop yaitu yang merepresentasikan nilai [x,y,a,b] dimana x dan y adalah titik aw al (sudut kiri atas) dari image yang akan dikrop sedangakan a adalah jumlah piksel memanjang kearah sumbu-x dan b adalah jumlah piksel ke arah sumbu-y. Region Of Interest (ROI) Kelemahan proses cropping jika itu merupakan daerah yang kita tertarik maka proses cropping hanya dapat digunakan untuk bent uk kotak (rect angular ). Untuk bentuk lain atau area yang berbentuk tidak beraturan yang ingin dipisahkan dari image induk maka didefinisikan sebagai ROI (Region of Int erest ) dimana di M ATLAB terdapat banyak sekali fungsi yang bisa digunakan, salah satunya yaitu roipoly(I,c,r) dimana I adalah matrik gambar, c adalah matrik titik kolom daerah yang menjadi ROI dan r adalah matrik titik baris daerah yang menjadi ROI. Contoh penggunaan ROI yaitu: I=imread('turtle.jpg'); c = [625 685 733 798 816 753 667]; r = [327 282 247 288 221 402 427]; BW = roipoly(I,c,r); figure, imshow(I) figure, imshow(BW) Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 14 Contoh implementasi real ROI gambar=imread('turtle.jpg'); I=gambar(:,:,1); c = [625 685 733 798 816 753 667]; r = [327 282 247 288 221 402 427]; BW = roipoly(I,c,r); j = roifill(I,c,r); figure, imshow(gambar) figure, imshow(I) figure, imshow(BW) figure, imshow(j) Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 15 Pengolahan Citra dengan Domain Frekuensi Pada Domain frekuensi, citra dinyatakan sebagai kombinasi dari gelombang penyusun dengan frekuensi berbeda. Beberapa fungsi M ATLAB yang biasa digunakan untuk pengolahan sinyal untuk domain frekuensi yaitu:   fft, fft 2 dct, dct 2 FFT (Fast Fourier Transform) FFT didefiniskan berdasarkan persamaan berikut: Ada dua cara unt uk menampilkan hasil FFT yaitu berdasarkan magnitude yaitu dari FFT yaitu log dan log . Berikut contoh program implementasi penggunaan fft: gambar=imread('Toco.jpg'); red=gambar(:,:,1); green=gambar(:,:,2); blue=gambar(:,:,3); f=fft2(gambar); ff=abs(f); flog=log(ff); imshow(ff(:,:,3),[0 200]), colormap(jet),colorbar figure,imshow(ff(:,:,3),[0 12]), colormap(jet),colorbar Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 16 DCT (Discrete Cosine Transform) Persamaan DCT biasanya ditulis seperti dibaw ah ini: DCT biasanya digunakan untuk kompresi karena mampu mengurangi terjadinya perulangan piksel yang sama pada daerah yang berdekatan. Contoh penggunaan DCT yaitu: gambar=imread('Toco.jpg'); gray=rgb2gray(gambar); f=dct2(gray); imshow(gray), colormap(jet),colorbar figure,imshow(f), colormap(jet),colorbar contoh hasilnya yaitu: Konversi Citra ke Citra Biner Binerisasi citra adalah salah satu proses penting yang biasanya dilakukan dalam pemrosesan image, M ATLAB menyediakan beberapa fungsi untuk melakukan proses ini. Sebagai contoh proses tersebut seperti pada langkah dibaw ah ini: gambar=imread('turtle.jpg'); gray=rgb2gray(gambar); thresh=graythresh(gray); imbw=im2bw(gray,thresh); imshow(gambar) figure, imshow(imbw) Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 17 Ada 2 fungsi penting dalam proses diatas yaitu thresh=graythresh(gray); yang digunakan untuk mendapatkan nilai ambang batas dan imbw=im2bw(gray,thresh); yang melakukan proses binerisasi citra itu sendiri. M orphological Image Processing M erupakan pengolahan citra yang berhubungan dengan bentuk dan struktur dari suatu objek, ada beberapa contoh teknik yang digunakan seperti dilasi, erosi dan objek counting. Dilasi Contoh: gambar=imread('turtle.jpg'); gray=rgb2gray(gambar); se = strel('ball',5,5); dilat=imdilate(gray,se); imshow(gambar) figure, imshow(gray) figure, imshow(dilat) Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 18 EROSI Contoh: gambar=imread('turtle.jpg'); gray=rgb2gray(gambar); se = strel('ball',5,5); dilat=imerode(gray,se); imshow(gambar) figure, imshow(gray) figure, imshow(dilat) Object Counting Yaitu proses menghitung objek berdasarkan konektivitasnya terhadapap piksel disekitarnya, bisa berdasarkan 4 piksel koneksi atau menggunakan 8 piksel koneksi. Fungsi yang digunakan untuk menghitung objek yaitu: [labeled,numObject s] = bwlabel(imbw ,4); Sedangkan fungsi yang digunakan untuk memberi label dan w arna yang berbeda pada setiap objek yaitu: imlabel = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle'); untuk contoh implementasi dapat dilihat pada kode berikut: gambar=imread('turtle.jpg'); gray=rgb2gray(gambar); thresh=graythresh(gray); imbw=im2bw(gray,thresh); [labeled,numObjects] = bwlabel(imbw,8); imlabel = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle'); imshow(imbw) figure,imshow(imlabel) Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 19 Konvolusi Image Konvolusi adalah salah satu proses filtering image yang sering dilakukan pada proses pengolahan gambar. Pada M ATLAB terdapat banyak sekali cara yang dapat dilakukan untuk melakukan proses konvolusi. Proses konvolusi dilakukan dengan menggunakan matriks yang biasa disebut mask yaitu matriks yang berjalan sepanjang proses dan digunakan untuk menghitung nilai representasi lokal dari beberapa piksel pada image. Contoh implementasi konvolusi ini yaitu: gambar=imread('turtle.jpg'); mask = [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1]; gray=rgb2gray(gambar); thresh=graythresh(gray); imbw=im2bw(gray,thresh); hasil=conv2(double(imbw),mask,'valid'); imshow(gambar) figure, imshow(hasil) Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 20 Filtering Image Proses filtering secara khusus oleh matlab menggunakan fungsi built-in fspecial(special filter) dimana syntax umumnya adalah fspecial(filtername,parameter,..) dimana:           fspecial adalah jenis filter yang digunakan average = filter rata-rata disk = circular averaging filter gaussian = filter gauss laplacian = aproximasi operator 2-D laplace log= laplacian of gaussian filter motion= motion filter prew itt : Prew itt horizontal edge-emphasizing filter sobel : Sobel horizontal edge-emphasizing filter unsharp : unsharp contrast enhancement filter filter yang tersusun diatas kemudian diimplementasikan pada fungsi imfilt er untuk image RGB (3-D) dan filt er2 untuk image grayscale atau 2-D. Adapun contoh penggunaanya seperti contoh berikut dimana filter yang digunakan adalah filter gaussian dengan matriks 12x12, dan terlihat bahw a gambar hasil menjadi blur. gambar=imread('turtle.jpg'); gaussianFilter = fspecial('gaussian', [12, 12], 5) hasil = imfilter(gambar, gaussianFilter, 'symmetric', 'conv'); subplot(1,2,1), image(gambar); subplot(1,2,2), image(hasil), title('Blurred Turtle, blur matrix size 12'); Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 21 Deteksi Tepi Seleksi objek biasanya selanjutnya dilakukan langkah deteksi tepi dalam proses pengolahan citra, di M ATLAB proses pendeteksian tepi dilakukan dengan perintah/ fungsi edge. Ada beberapa metode yang dapat dilakukan pada deteksi tepi menggunakana M ATLAB yaitu metode sobel, prew itt, roberts, laplacian of gaussian, metode zero cross, dan Canny. Yang penting diperhatikan pada deteksi tepi bahw a hanya dapat dilakukan menggunakan citra grayscale atau citra 2-D. Contoh penggunaan metode deteksi tepi: I = imread('turtle.jpg'); gray=rgb2gray(I); BW1 = edge(gray,'prewitt'); BW2 = edge(gray,'canny'); BW3 = edge(gray,'sobel'); BW4 = edge(gray,'roberts'); imshow(BW1); figure, imshow(BW2) figure, imshow(BW3) figure, imshow(BW4) Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 22 Image Reconstruction Pada banyak kasus pengolahan citra baik proses binerisasi maupun deteksi tepi menghasilkan citra yang pada umumnya masih belum baik, oleh karena itu perlu dilakukan perbaikan citra / reconstruksi citra kembali. Di matlab proses rekonstruksi dilakukan menggunakan fungsi imfill . Contoh penggunaan rekonstruksi image yaitu: gambar = imread('turtle.jpg'); [X,map] = rgb2ind(gambar, 128); I = ind2gray(X,map); thresh=graythresh(gray); imbw=im2bw(gray,thresh); Ifill = imfill(imbw,'holes'); figure, imshow(imbw);figure, imshow(Ifill) Terlihat gambar diatas gambar ke-2 terlihat lebih baik jika dibandingkan dengan gambar hasil binerisasi. Dasar Pemrosesan Image di M ATLAB berbasis Video Camera M endeteksi Jenis Video Camera Sebelum memulai mengambil data dari video camera perlu dipastikan bahw a adapter kamera kita sudah terbaca dengan baik oleh matlab, untuk melakukan hal tersebut dapat digunakan perintah imaqhwinfo >> imaqhwinfo ans = InstalledAdaptors: MATLABVersion: ToolboxName: ToolboxVersion: {'coreco' 'winvideo'} '7.7 (R2008b)' 'Image Acquisition Toolbox' '3.2 (R2008b)' Terlihat dari hasil diatas bahw a kamera yang terinstal pada komputer bermerk coreo dan menggunakan driver w invideo. Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 23 M engambil dan menampilkan Gambar Video Camera Proses selanjutnya dalam pemrosesan video yaitu mengambil data dengan menggunakan perintah videoinput dan menentukan parameter seperti video resolusi, lebar, panjang dan band dari video kemudian membuat sebuah handle yang menampung image frame tersebut. Setelah handle image didapatkan maka biasanya video dapat ditampilkan menggunakan perintah preview . Contoh sederhana dari menampikan video pada matlab seperti dibaw ah ini. vid = videoinput('winvideo'); vidRes = get(vid, 'VideoResolution'); imWidth = vidRes(1); imHeight = vidRes(2); nBands = get(vid, 'NumberOfBands'); hImage = image( zeros(imHeight, imWidth, nBands) ); preview(vid, hImage); pause(30); stoppreview(vid); delete(vid) clear vid Live Histogram Histogram sangat penting dalam pengolahan citra termasuk video oleh karena itu pembuatan histogram secara live juga sangat dibutuhkan dalam proses interpretasi objek yang akan dianalisis. Contoh pembuatan histogram pada matlab dilakukan seperti dibaw ah ini: utilpath = fullfile(matlabroot, 'toolbox', 'imaq', 'imaqdemos', 'helper'); addpath(utilpath); vidobj = videoinput('winvideo'); set(vidobj, 'ReturnedColorSpace', 'grayscale') vidRes = get(vidobj, 'VideoResolution'); f = figure('Visible', 'off'); imageRes = fliplr(vidRes); subplot(1,2,1); hImage = imshow(zeros(imageRes)); Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 24 axis image; setappdata(hImage,'UpdatePreviewWindowFcn',@update_livehistogram_display); preview(vidobj, hImage); pause(30); stoppreview(vidobj); delete(f); delete(vidobj) clear vidobj Dasar Image Processing M enggunakan M ATLAB, M uhammad Iqbal 25