Pengolahan citra digital (digital image processing) adalah sebuah ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah citra. Â Citra yang di maksud di sini adalah gambar diam (foto) maupun gambar bergerak (yang berasal dari webcam). Sedangkan digital di sini mempunyai maksud bahwa pengolahan citra/gambar dilakukan secara digital menggunakan komputer.
Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks dua dimensi f(x,y) yang terdiri dari M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris di sebut piksel atau elemen terkecil pada sebuah citra.
Suatu citra f(x,y) dalam fungsi matematis dapat dituliskan sebagai berikut:
0 x M-1
0 y N-1
0 f(x,y) Â G-1
Di mana:
M=jumlah piksel baris pada array citra
N=jumlah piksel  kolom pada array citra
G=nilai skala keabuan (greyscale)
1. Jenis Citra DigitalÂ
a. Color Image atau RGB (Red, Green, Blue)
Pada color image ini masing-masing piksel memiliki warna tertentu, warna tersebut adalah merah (Red), hijau (Green), dan biru (Blue). Jika masing-masing warna memiliki range 0-255, maka totalnya adalah 255=16.581.375 (16 K) variasi warna berbeda pada gambar,, dimana versi warna ini cukup untuk gambar apapun.
Untuk mengolah gambar dalam format RGB, gambar dipisahkan terlebih dahulu menurut komponen-komponennya. Lalu komponen itu diproses dengan menganggap komponen tersebut sebagai greyscale. Setelah di proses komponen tersebut digabungkan kembali menjadi gambar RGB yang utuh. Color image ini terdiri dari 3 matriks yang mewakili nilai merah, hijau, dan biru untuk setiap pikselnya. Perhatikan gambar berikut:
b. Black and WhiteÂ
Citra digital black and white (greyscalse) setiap pikselnya mempunyai warna gradiasi milai dari putih sampai hitam. Rentang tersebut berarti setiap piksel dapat diwakili oleh 8 bit atau 1 byte. Black and White sebenarnya merupakan hasil rata-rata color image, seperti persamaan di bawah ini:
IBW (x,y) = IR(x,y) + IG(x,y) + IB(x,y) / 3
Dimana:
IR(x,y) = nilai piksel red titik (x,y)
IG(x,y) = nilai piksel green titik (x,y)
IB(x,y) = nilai piksel blue titik (x,y)
Pada gambar kiri adalah representasi dalam bentuk grayscale image, sedangkan gambar pada sebelah kanan merupakan cuplikann isi matriks pada gambar kiri. Jika kita perhatikan bahwa nilai elemen-elemen matriks berada pada rentang 0-255.
c. Binary Image
Setiap piksel hanya terdiri dari warna hitam atau putih, karena hanya ada dua warna untuk setiap piksel, maka hanya perlu 1 bit per piksel ( 0 dan 1 ) atau apabila dalam 8 bit ( 0 dan 255). Sehingga sangat efisien dalam hal penyimpanan.
Binary image merupakan hasil pengolahan dari black and white image, dengan menggunakan fungsi sebagai berikut :Â
Dan dalam bentuk floating point
Di mana:
I Bw (x,y) = nilai piksel gray titik (x,y)
I Bin (x,y) = nilai piksel binary titik (x,y)
T = nilai threshold
Gambar kiri merupakan representasi dalam bentuk gambar binner dan sebelah kanan merupakan cuplikan isi matriks pada gambar kiri.
2. Transformasi Gambar
Dengan melakukan transformasi gambar kita dapat mengubah ukuran, sudut, dimensi & perspektif dari gambar yang sedang kita olah. Transformasi gambar ini dapat direpresentasikan menggunakan perkalian matriks. Salah satu cara untuk melakukan transformasi gambar adalah dengan melakukan transformasi titik koordinat. Hal ini dapat dilakukan menggunakan persamaan affine (affine transformation). Affine transformation merupakan transformasi yang mempertahankan kesejajaran (titik titik dalam sebuah garis akan tetap berada di garis tersebut setelah di lakukan transformasi) dan rasio jarak  objek yang dilakukan transformasi (titik tengah suatu garis akan tetap berada di tengah setelah dilakukan transformasi).
Berikut ini adalah hasil pemrosesan gambar menggunakan perkalian matriks affine
3. Efek Filter pada Gambar
Dengan fitur filter gambar kita dapat meningkatkan ketajaman gambar (contrast), mengatur pencahayaan (brigthenes), memberi efek buram (blur) dan lainnya. Proses pemberian efek itu disebut image convolutionn.
Proses konvolusi matriks berbeda dengan perkalian matriks biasa. Operasi konvolusi dinotasikan dengan simbol * dapat digambarkan sebagai berikut
Operasi  ini akan menghasilkan:
v= (a*1) + (b*2) + (c*3) + (d*4) + (e*5) + (f*6) + (g*7) + (h*8) + (i*9)Â
di dalam pemrosesan matriks
Menggunakan nilai intensitas cahaya pada tiap piksel gambar. Sementara itu, matriks
Â
Disebut juga karnel matriks. Sebuah matriks yang berfungsi sebagai efek filter yang akan di aplikasikan pada gambar
Matriks karnel untuk beberapa efek filter yaitu:
a. Sharpen
Matriks karnel ini meningkatkan intensitas warna piksel di tengah berdasarkan perbedaan intensitas warna piksel di sekelilingnya (atas, bawah, kiri dan kanan). Semakin besar perbedaan intensitas warna piksel dengan sekelilingnya, semakin tinggi peningkatan intensitas warna piksel tersebut. Ini mengakibatkan efek peningkatan ketajaman gambar.
b. Emboss
Dengan matriks ini nilai intensitas piksel yang akan diberikan efek akan cenderung mendekati nilai intensitas piksel tetangganya di bagian kanan-bawah dan cenderung menjauhi nilai intensitas piksel tetangganya di bagian kiri-atas. Hal ini memberikan efek pencahayaan yang datang dari sudut kiri atas gambar.
c. Lighten & Darken
Untuk mengubah tingkat pencahyaan gambar, kita cukup meningkatkan nilai intensitas cahaya pada tiap piksel. Agar nilai intensitas cahaya pada tiap piksel meningkat, kalikan nilainya dengan x, dimana x>1. Begitupun sebaliknya. Apabila nilai x = 1 maka nilai intensitas cahaya piksel tersebut tidak berubah
d. Blur
Proses yang dilakukan oleh karnel efek buram ini adalah merata ratakan nilai intensitas warna piksel beserta piksel di sekelilingnya.
V= (a+b+c+d+e+f+g+h+i)/9
Dengan mengubah nilai intensitas tiap piksel dengan nilai rata-rata intensitas piksel disekelilingnya, maka perbedaan intensitas warna antar piksel-piksel yang bertetangga tidak terlalu besar. Ini mengakibatkan gambar menjadi terlihat buram.
Daftar Pustaka:
Kusumanto, R. D., and Alan Novi Tompunu. "pengolahan citra digital untuk mendeteksi obyek menggunakan pengolahan warna model normalisasi RGB." Semantik 1.1 (2011).
http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/semantik/article/view/153
Purnama, A. (2015). Aplikasi Matriks dalam Pengolahan Gambar. no. December, 2016.
Harianto, K. (2014). Penerapan Teknik Selisih Matriks untuk Menemukan Perbedaan Dua Buah Citra Digital. Sains Dan Teknologi Informasi, 3(1), 16-21.
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H
