Pengertian Sistem Akuisisi, Perkembangan ,Contoh, dan Dasar pengolahan Citra Digital

Pengertian

Sistem akuisisi data dapat didefinisikan sebagai suatu sistem yang berfungsi untuk mengambil, mengumpulkan dan menyiapkan data, hingga memprosesnya untuk menghasilkan data yang dikehendaki. Jenis serta metode yang dipilih pada umumnya bertujuan untuk menyederhanakan setiap langkah yang dilaksanakan pada keseluruhan proses. Suatu sistem akuisisi data pada umumnya dibentuk sedemikian rupa sehingga sistem tersebut berfungsi untuk mengambil , mengumpulkan dan menyimpan data dalam bentuk siap yang siap untuk diproses lebih lanjut. Gambar 1 menunjukan diagram blok sistem akuisisi data.

Gambar.1.1. Diagram blok sistem akuisisi data

Perkembangannya

Pada mulanya proses pengolahan data lebih banyak dilakukan secara manual olehmanusia. Sehingga pada saat itu perubahan besaran fisis dibuat kebesaran yang langsungbisa diamati panca indra manusia. Selanjutnya dengan kemampuan teknologi pada bidangelektrikal besaran fisis yang diukur sebagai data dikonversikan kebentuk sinyal listrik, data kemudian ditampilkan kedalam bentuk simpangan jarum, pendaran cahaya pada layarrekorder xy dan lain-lain. monitor, Sistem akuisisi data berkembang pesat sejalan dengan kemajuan dibidang teknologi digital dan komputer.Kini, akuisisi data menkonversikan besaran fisis data source ke bentuk sinyal digital dan diolah oleh suatu komputer.Pengolahan dan pengontrolan proses oleh komputer memunkinkan penerapan akuisisi data dengan software. Software memberikan harapan proses akuisisi data bisa divariasi dengan mudah sesuai kebutuhan. Gambar.1.2 menunjukan proses akuisisi data menggunakan komputer.


Gambar. 1.2. Komputer digital untuk kebutuhan akuisisi data


Contohnya

Citra Digital

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 dibawah ini . 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).



Dasar Warna
RGB adalah suatu model warna yang terdiri dari merah, hijau, dan biru, digabungkan dalam membentuk suatu susunan warna yang luas. Setiap warna dasar, misalnya merah, dapat diberi rentang-nilai. Untuk monitor komputer, nilai rentangnya paling kecil = 0 dan paling besar = 255. Pilihan skala 256 ini didasarkan pada cara mengungkap 8 digit bilangan biner yang digunakan oleh mesin komputer. Dengan cara ini, akan diperoleh warna campuran sebanyak 256 x 256 x 256 = 1677726 jenis warna. Sebuah jenis warna, dapat dibayangkan sebagai sebuah vektor di ruang 3 dimensi yang biasanya dipakai dalam matematika, koordinatnya dinyatakan dalam bentuk tiga bilangan, yaitu komponen-x, komponen-y dan komponen-z. Misalkan sebuah vektor dituliskan sebagai r = (x,y,z). Untuk warna, komponen-komponen tersebut digantikan oleh komponen R(ed), G(reen), B(lue). Jadi, sebuah jenis warna dapat dituliskan sebagai berikut: warna = RGB(30, 75, 255). Putih = RGB (255,255,255), sedangkan untuk hitam= RGB(0,0,0).




Citra Gray
Graysacale adalah warna-warna piksel yang berada dalam rentang gradasi warna hitam dan putih.




Pada Color Dialog seperti yang terlihat pada gambar diatas, jika memilih warna solid hitam, putih, atau abu-abu, maka akan berada dalam pita warna Grayscale. Apabila tanda panah digeser ( ke atas menuju putih atau ke bawah menuju ke hitam ) maka red, green dan blue akan memberikan nilai yang sama. Untuk pengubahan warna image menjadi grayscale, cara yang umumnya dilakukan adalah dengan memberikan bobot untuk masing-masing warna dasar red, green, dan blue. Tetapi cara yang cukup mudah adalah dengan membuat nilai rata-rata dari ketiga warna dasar tersebut dan kemudian mengisikannya untuk warna dasar tersebut dengan nilai yang sama ( seperti pada contoh color dialog di atas )


Gbr. Warna image yang belum di ubah.


Gbr. Pengubahan warna image menjadi grayscale.


Dasar Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra (image processing) merupakan proses mengolah piksel-piksel dalam citra digital untuk suatu tujuan tertentu. Beberapa alas an dilakukannya pengolahan citra pada citra digital antara lain :

1. Untuk mendapatkan citra asli dari suatu citra yang sudah buruk karena pengaruh derau. Proses pengolahan bertujuan mendapatkan citra yang diperkirakan mendekati citra sesungguhnya.

2. Untuk memperoleh citra dengan karakteristik tertentu dan cocok secara visual yang dibutuhkan untuk tahap lebih lanjut dalam pemrosesan analisis citra. Dalam proses akuisisi, citra yang akan diolah ditransformasikan dalam suatu representasi numerik. Pada proses selanjutnya representasi tersebutlah yang akan diolah secara digital oleh komputer. Pengolahan citra pada umumnya dapat dikelompokkan dalam dua jenis kegiatan, yaitu :

1. Memperbaiki citra sesuai kebutuhan
2. Mengolah informasi yang terdapat pada citra

Kegiatan yang kedua ini sangat erat kaitannya dengan computer aided analysis yang umumnya bertujuan untuk mengolah suatu objek citra dengan cara mengekstraksi informasi penting yang terdapat di dalamnya. Dari informasi tersebut dapat dilakukan proses analisis dan klasifikasi secara cepat memanfaatkan algoritma perhitungan komputer. Dari pengolahan citra diharapkan terbentuk suatu sistem yang dapat memproses citra masukan hingga citra tersebut dapat dikenali cirinya. Pengenalan ciri inilah yang sering diaplikasikan dalam kehidupan sehari-hari. Aplikasi yang dibahas pada laporan ini adalah dasar dari aplikasi yang dapat dipergunakan dalam berbagai bidang, misalnya bidang agro, bidang perdagangan, dll.

Operasi Pengolahan Citra
Operasi-operasi yang dilakukan dalam pengolahan citra banyak ragamnya, namun secara umum operasi pengolahan citra dapat diklasifikasikan dalam beberapa jenis sebagai berikut:

1. Perbaikkan Kualitas Citra (image enhancement)
Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Dengan operasi ini, cirri-ciri khusus yang khusus yang terdapat didalam citra lebih ditonjolkan.
Contoh-contoh operasi perbaikkan citra:
a. Perbaikkan kontras gelap/terang
b. Perbaikkan tepian objek (edge enhancement)
c. Penajaman (sharpening)
d. Pemberian warna semu (pseudocoloring)
e. Penapisan derau (noise filtering)

2. Pemugaran Citra (image restoration)
Operasi ini bertujuan menghilangkan cacat pada citra. Tujuan pemugaran citra hampir sama dengan operasi perbaikkan citra. Bedanya, pada pemugaran citra penyebab degradasi gambar diketahui.
Contoh-contoh operasi pemugaran citra :
a. Penghilangan kesamaran (deblurring)
b. Penghilangan derau (noise)

3. Pemampatan Citra (image compression)
Jenis operasi ini dilakukan agar citra dapat direpresentasikan dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam pemampatan citra adalah citra yang telah dimampatkan harus tetap mempunyai kualitas gambar yang bagus.

4. Segmentasi Citra (image segmentation)
Jenis operasi ini bertujuan untuk memecah suatu citra kedalam beberapa segmen dengan suatu criteria tertentu. Jenis operasi ini berkaitan erat dengan pengenalan pola.

5. Pengorakan Citra (Image Analysis)
Jenis operasi ini bertujuan menghitung besaran kuantitif dari citra untuk menghasilkan diskripsinya. Tehnik pengolahan citra mengekstraksi cirri-ciri tertentu yang membantu dalam identifikasi objek. Proses segmentasi kadang kala diperlukan untuk melokalisasi objek yang diinginkan dari sekelilingnya.
Contoh-contoh operasi pengorakan citra :
a. Pendeteksian tepian objek (edge detection)
b. Ekstraksi batas (boundary)
c. Representasi Daerah (region)

6. Rekonstruksi Citra (Image Reconstruction)
Jenis operasi ini bertujuan untuk membentuk ulang objek dari beberapa citra hasil proyeksi. Operasi rekonstruksi citra banyak digunakan dalam bidang medis.