Lihat ke Halaman Asli

Kikan Pratiwi R.

Universitas Halu Oleo

Pengolahan Citra Menggunakan Matriks Konvolusi

Diperbarui: 12 Juni 2024   07:24

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Gambar 1 : Diambil dari jurnal Rekonstruksi Degradasi dalam Pengolahan Citra Menggunakan Metode Konvolusi

     Pengolahan citra adalah proses yang mengubah gambar asli menjadi gambar yang lebih baik dengan menggunakan matriks yang telah ditentukan atau diinput secara manual. 

1. Konsep Dasar Metode Konvolusi

     Dalam pengolahan citra, diperlukan metode yang dapat memanipulasi atau memperbaiki gambar. Metode yang dapat digunakan adalah metode konvolusi. Metode konvolusi adalah operasi matematika yang menggabungkan dua fungsi untuk menghasilkan fungsi baru. Dalam konteks pengolahan citra, konvolusi melibatkan manipulasi citra menggunakan masker eksternal atau subwindows. Di sisi lain, filtering hanya menggunakan piksel tetangga untuk menghasilkan piksel baru. Penerapan metode konvolusi sangat luas dalam pengolahan citra. Beberapa tujuan utamanya meliputi penghalusan (smoothing), penajaman (crispening), deteksi tepi (edge detection), dan efek visual lainnya.

     Teknik konvolusi, juga dikenal sebagai spatial filtering, merupakan pendekatan yang umum digunakan dalam pengolahan citra. Pada metode ini, titik yang akan diproses bersama dengan titik-titik di sekitarnya ditempatkan dalam matriks dua dimensi berukuran NxM. Matriks ini disebut matrix tetangga(matrix neighbor) karena dimensinya biasanya merupakan kelipatan ganjil, sehingga titik yang akan diproses diletakkan di tengah matriks. Selain matriks tetangga, dalam teknik spatial filtering, kita juga menggunakan matriks konvolusi (mask/kernel) dengan ukuran yang identik. Mask atau kernel dapat diartikan sebagai kumpulan sebuah matrix dengan format NxM. Ukuran kernel dapat bervariasi mulai dari 2x2, 3x3, hingga 5x5 Kolom-kolom pada matriks konvolusi akan diisi dengan angka-angka yang mempengaruhi tampilan citra agar sesuai dengan kebutuhan.

Dalam operasi konvolusi, kita menggeser kernel konvolusi piksel per piksel pada citra, menghitung nilai piksel keluaran f(i,j), dan menyimpannya dalam matriks baru. Konvolusi sangat bermanfaat untuk melakukan operasi penapisan (filtering) pada citra. Dalam pengolahan citra digital, konvolusi dilakukan secara dua dimensi pada sebuah citra dengan menggunakan persamaan berikut:

Keterangan:

  • f(x,y) adalah citra asal
  • h(x,y) adalah matriks konvolusi
  • g(x,y) adalah citra hasil konvolusi

Konvolusi melibatkan dua fungsi, yaitu f(x) dan g(x), yang didefinisikan sebagai berikut:

Gambar 2 : Diambil dari jurnal Penerapan Metode Konvolusi Dalam Pengolahan Citra Digital.

yang dalam hal ini, tanda (*) menyatakan operator konvolusi dan peubah (variable) adalah peubah bantu.

     Dalam pengolahan citra, kita bekerja dengan nilai-nilai diskrit karena koordinat piksel pada citra memiliki nilai yang diskret. Selain itu, filter atau mask yang digunakan dalam pengolahan citra biasanya memiliki ukuran terbatas. Artinya, pengaruh dari titik-titik yang jauh sudah tidak signifikan dan dapat diabaikan (dianggap nol).

     Dalam pengolahan citra, bentuk diskrit dari operasi konvolusi satu dimensi melibatkan penggunaan matriks konvolusi pada data citra didefinisikan sebagai berikut:

Halaman Selanjutnya


BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline