PENGANTAR
TELEMATIKA
ARTIKEL
COMPUTER VISION
1.
DEFINISI
Computer Vision adalah
ilmu dan teknologi mesin yang melihat, di mana mesin mampu mengekstrak
informasi dari gambar yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas tertentu.
Sebagai suatu disiplinilmu, visi komputer berkaitan
dengan teori di balik sistem buatan bahwa ekstrak informasi dari gambar. Data
gambar dapat mengambil banyak bentuk, seperti urutan video, pandangan dari
beberapa kamera, atau data multi-dimensi dari scanner medis. Sedangkan sebagai
disiplin teknologi, computer vision berusaha untuk menerapkan
teori dan model untuk pembangunan sistem computer vision.
Computer Vision
didefinisikan sebagai salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari
bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati. Cabang ilmu ini bersama
Artificial Intelligence akan mampu menghasilkanVisual Intelligence System.
Perbedaannya adalah Computer Vision lebih mempelajari
bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati. Namunkomputer grafik lebih ke arah pemanipulasian gambar (visual)
secara digital. Bentuk sederhana dari grafik komputer adalah grafik
komputer 2D yang kemudian berkembang menjadi grafik komputer 3D, pemrosesan
citra, dan pengenalan pola. Grafik komputer sering dikenal dengan istilahvisualisasi data.
Computer Vision adalah
kombinasi antara :
1.
Pengolahan Citra (Image Processing),
bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar (image). Proses
ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik.
2.
Pengenalan Pola (Pattern Recognition),
bidang ini berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada citra atau
interpretasi citra. Proses ini bertujuan untuk mengekstrak informasi/pesan yang
disampaikan oleh gambar/citra.
Hubungan dari kombinasi
tersebut dapat dilihat pada gambar berikut :
2.
FUNGSI/PROSES
KOMPUTER VISION
Untuk menunjang tugas
Computer Vision, terdapat beberapa fungsi pendukung ke dalam sistem ini, yaitu
:
1.
Proses penangkapan citra (Image Acquisition)
A. Image
Acqusition pada manusia dimulai dengan mata, kemudian informasi visual
diterjemahkan ke dalam suatu format yang kemudian dapat dimanipulasi oleh otak.
B. Senada
dengan proses di atas, computer vision membutuhkan sebuah mata untuk menangkap
sebuah sinyal visual.
C. Umumnya
mata pada computer vision adalah sebuah kamera video.
D. Kamera
menerjemahkan sebuah scene atau image.
E. Keluaran
dari kamera adalah berupa sinyal analog, dimana frekuensi dan amplitudonya
(frekuensi berhubungan dengan jumlah sinyal dalam satu detik, sedangkan
amplitudo berkaitan dengan tingginya sinyal listrik yang dihasilkan)
merepresentasikan detail ketajaman (brightness) pada scene.
F. Kamera
mengamati sebuah kejadian pada satu jalur dalam satu waktu, memindainya dan
membaginyamenjadi ratusan garis horizontal yang sama.
G. Tiap‐tiap garis membuat
sebuah sinyal analog yang amplitudonya menjelaskan perubahan brightness
sepanjang garis sinyal tersebut.
H. Kemudian
sinyal listrik ini diubah menjadi bilangan biner yang akan digunakan oleh
komputer untuk pemrosesan.
I. Karena
komputer tidak bekerja dengan sinyal analog, maka sebuah analog‐to‐digital converter
(ADC), dibutuhkan untuk memproses semua sinyal tersebut oleh komputer.
J. ADC
ini akan mengubah sinyal analog yang direpresentasikan dalam bentuk informasi sinyal
tunggal ke dalam sebuah aliran (stream) sejumlah bilangan biner.
K. Bilangan
biner ini kemudian disimpan di dalam memori dan akan menjadi data raw yang akan
diproses.
2.
Proses pengolahan citra (Image Processing)
A. Tahapan
berikutnya computer vision akan melibatkan sejumlah manipulasi utama (initial
manipulation) dari data binary tersebut.
B. Image
processing membantu peningkatan dan perbaikan kualitas image, sehingga dapat
dianalisa dan di olah lebih jauh secara lebih efisien.
C. Image
processing akan meningkatkan perbandingan sinyal terhadap noise (signal‐to‐noise ratio = s/n).
D. Sinyal‐sinyal tersebut adalah
informasi yang akan merepresentasikan objek yang ada dalam image.
E. Sedangkan
noise adalah segala bentuk interferensi, kekurangpengaburan, yang terjadi pada
sebuah objek.
3.
Analisa data citra (Image Analysis)
A. Image
analysis akan mengeksplorasi scene ke dalam bentuk karateristik utama dari
objek melalui suatu proses investigasi.
B. Sebuah
program komputer akan mulai melihat melalui bilangan biner yang
merepresentasikan informasi visual untuk mengidentifikasi fitur‐fitur spesifik dan karekteristiknya.
C. Lebih
khusus lagi program image analysis digunakan untuk mencari tepi dan batas‐batasan objek dalam
image.
D. Sebuah
tepian (edge) terbentuk antara objek dan latar belakangnya atau antara dua
objek yang spesifik.
E. Tepi
ini akan terdeteksi sebagai akibat dari perbedaan level brightness pada sisi
yang berbeda dengan salah satu batasnya.
4.
Proses pemahaman data citra (Image
Understanding)
A. Ini
adalah langkah terakhir dalam proses computer vision, yang mana sprsifik objek
dan hubungannya diidentifikasi.
B. Pada
bagian ini akan melibatkan kajian tentang teknik-teknik artificial intelligent.
C. Understanding
berkaitan dengan template matching yang ada dalam sebuah scene.
D. Metoda
ini menggunakan program pencarian (search program) dan teknik penyesuaian pola
(pattern matching techniques).
3.
CONTOH
APLIKASI DARI COMPUTER VISION
Beberapa aplikasi yang
dihasilkan dari Computer Vision antara lain :
1.
Psychology, AI – exploring representation and computation in natural vision
2.
Optical Character Recognition – text reading
3.
Remote Sensing – land use and environmental monitoring
4.
Medical Image Analysis – measurement and interpretation of many types of images
5. Industrial
Inspection – measurement, fault checking, process control
6.
Robotic – navigation and control
Sumber :
https://eziekim.wordpress.com/2011/11/23/computer-vision/
Penulis : Yusuf Effendi
(20), Sistem Informasi, Universitas Gunadarma.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar