PENAJAMAN DAN PEMFILTERAN CITRA DIGITAL

Mode WYSIWYG
ACARA IV
PENAJAMAN DAN PEMFILTERAN
CITRA DIGITAL

A. TUJUAN
1. Mampu menampilkan dan menganalisis histogram citra digital;
2. Mampu melakukan beberapa teknik penajaman dan pemfilteran citra digital;
3. Mengetahui kegunaan dari teknik penajaman dan pemfilteran citra digital.

B. ALAT DAN BAHAN
1. Citra digital Landsat TM
2. Komputer Personal
3. Perangkat lunak ER Mapper 7.0

C. DASAR TEORI
C.1. Penajaman Kontras
Penajaman kontras diterapkan untuk memperoleh kesan citra yang tinggi. Hal ini dapat dilakukan dengan mentransformasi seluruh nilai kecerahan. Hasilnya berupa nilai citra dengan nilai kecerahan maksimum baru yang lebih tinggi dari nilai maksimum awal, dan nilai minimum baru yang (pada umumnya) lebih rendah dari nilai minimum awal.
a. Perentangan Kontras (linear contrast stretching)
Kontras citra dapat dimanipulasi dengan merentangkan nilai kecerahan pikselnya. Perentangan yang efektif dapat dilakukan dengan memperhatikan bentuk histogramnya. Citra asli, yang biasanya mempunyai julat nilai lebih sempit dari 0 – 255, perlu direntangkan sehingga kualitas citranya menjadi lebih baik. Hasil perentangan ini adalah citra baru, yang bila digambarkan histogramnya berupa kurya yang lebih lebar.
b. Ekualisasi Histogram
Teknik penajaman kontras yang diuraikan di atas adalah suatu teknik penajaman kontras linier. Selain perentangan linier, terdapat teknik penajaman dengan cara ekualisasi hitogram. Secara garis besar, algoritma ekualisasi histogram ini dapat dibagi menjadi tiga tahap. Pertama, dilakukan penghitungan untuk menurunkan histogram citra yang akan dipertajam. Kedua, si operator kemudian menentukan jumlah kelas kecerahan yang baru (misal 32). Data nilai piksel (NP) seluruh citra nantinya akan didistribusikan kembali ke masing-masing kelas tersebut. Ketiga, program akan menghitung dan menandai piksel demi piksel, untuk kemudian mengelompokkan mereka dalamjumlah yang kurang lebih sama ke tiap kelas kecerahan yang tersedia.
Ekualisasi histogram menghasilkan citra dengan kekontrasan maksimum, bila pengambilan julat nilai kecerahannya tepat seperti halnya pada perentangan kontras linier. Pengambilan ini dikatakan tepat bila julat nilai tersebut mewakili populasi terbanyak dalam histogram.

C.2. Pemfilteran
Pemfilteran (spatial filtering) sebenarnya merupakan kelompok operasi tersendiri, dan bukan hanya penajaman. Swain dan Davis (1978) memberikan batasan filter sebagai mekanisme yang dapat mengubah sinyal-sinyal optis, elektronis maupun digital, sesuai dengan kriteria tertentu. Lebih lanjut, keduanya menyatakan bahwa pemfilteran adalah suatu cara untuk ekstraksi bagian data tertentu dari suatu himpunan data, dengan menghilangkan bagian-bagian data yang tidak diinginkan.
Berbeda dengan teknik penajaman kontras, operasi pemfilteran dapat diterapkan dengan mempertimbangkan nilai piksel yang bertetangga. Oleh karena itu, teknik pemfilteran lebih sering disebut sebagai operasi lokal (local operation), sedangkan teknik penajaman yang lain sering disebut operasi titik (point operation) (Galtier, 1989).

D. LANGKAH KERJA
1. Buka program ER Mapper, kemudian buka jendela algoritma baru.
2. Buka file data citra satelit dengan nama DIY_1996.ers.
3. Minimize jendela citra yang ada di dalam algoritma, dan aktifkan algoritma tersebut pada saluran 5.
4. Buka dan amatilah histogram citra saluran 5, lakukan hal yang sama untuk saluran 6.

5. Coba analisa dan simpulkan hasil pengamatan histogram citra saluran 5 dan saluran 6.
6. Kemudian cocokkan hasil analisa anda dengan gambar citra saluran 5 dan saluran 6.
7. Aktifkan ke data citra saluran 5 dan lakukan pemfilteran dengan filter low pass (avg3.ker) dan high pass (sharpen2.ker).
8. Amati perbedaan antara 2 citra hasil pemfilteran low pass dengan high pass.
9. Lakukan pemfilteran dengan filter laplacian dan coba amati perbedaan dengan 2 jenis pemfilteran yang sebelumnya.

E. HASIL PRAKTIKUM
 Hasil pengamatan histogram citra
Saluran 5


Saluran 6


 Hasil pengamatan dari kedua gambar diatas :

No
Hal yang Diamati
Saluran 5
Saluran 6
1 Nilai piksel minimum 0 0
2 Nilai piksel maksimum 247 194
3 Jumlah bukit dalam histogram 2 2
4 Pola persebaran nilai piksel Mengelompok di kiri Mengelompok di kiri

 Hasil Proses Penajaman Kontras
1. Perentangan Kontras (Linear Contrast Stretching)


2. Ekualisasi histogram

 Hasil Proses Pemfilteran
1. Filter low pass (avg3.ker)


2. Filter high pass (sharpen2.ker)


3. Filter laplacian


F. PEMBAHASAN

Pola karakteristik tampilan spektral objek pada citra


Dengan melihat pola karakteristik tampilan spektral diatas, maka setiap objek mempunyai tingkat tampilan spektral tertinggi pada panjang gelombang tertentu. Perbedaan tersebut dapat dilihat pada saluran (band) tertentu.
Pada citra Landsat TM, pembagian tiap saluran adalah sebagai berikut :
Saluran (band) Panjang gelombang Spektrum Keterangan
Band 1 0.45 – 0.52 µm Biru Visible
Band 2 0.52 – 0.6 µm Hijau Visible
Band 3 0.63 – 0.69 µm Merah Visible
Band 4 0.76 – 0.9 µm Inframerah Dekat
Band 5 1.55 – 1.75 µm Inframerah tengah
Band 6 10.4 – 12.5 µm Inframerah thermal
Band 7 2.08 – 2.35 µm Inframerah tengah

Pada praktikum ini, untuk membandingkan objek menggunakan band 5 dan band 6 dengan melihat tampilan histogram pada kedua band tersebut akan diperoleh suatu perbedaan yang jelas antara kedua objek. Pada kedua histogram citra tersebut terdapat 2 bukit yang menunjukkan bahwa ada dua objek utama dalam citra tersebut. Objek bukit yang kecil adalah air dan objek bukit yang besar adalah daratan/tanah/vegetasi.
1. Proses penajaman kontras.
Teknik penajaman kontras diterapkan untuk memperoleh kesan kontras citra yang lebih tinggi. Pada penajaman kontras yang dilakukan dengan ekualisasi histogram (histogram equalization) menghasilkan citra dengan kontras yang lebih tinggi apabila dibandingkan dengan teknik perentangan kontras (contrast stretching). Hasil dari penerapan teknik ini menghasilkan citra baru yang memperlihatkan kenampakan objek lebih jelas.
Ekualisasi histogram Metode penajaman ini sering disebut metode perataan histogram model non linier. Histogram citra asli (original Image histogram) digunakan
sebagai dasar untuk melakukan penajaman. Dari hasil penajaman ini (gambar 3) terlihat kenampakan obyek menjadi lebih kontras dan lebih mudah dibedakan dengan obyek (kenampakan) yang lain,seperti lahan sawah irigasi (hijau cerah), tubuh air(biru), sawah tadah hujan dan tegalan (ungu cerah .ungu tua), hutan berwarna hijau agak gelap sampai hijau gelap. Begitu juga dengan lahan kosong(berwarna merah dan abu . abu cerah).
Kelemahan:
- Penajaman akan mengakibatkan perubahan nilai pixel sehingga tidak bisa digunakan untuk klasifikasi digital.
Keuntungan:
- Jumlah band (channel) pada citra tetap sehingga dimungkinkan pembentukan kombinasi band untuk menyusun citra color composite
- Citra hasil penajaman menjadi lebih kontras sehingga memudahkan untuk interpretasi secaravisual.

2. Proses pemfilteran citra.
 Citra yang dihasilkan dari filter low pass (avg3.ker) kenampakannya lebih smooth tetapi kabur / kurang jelas karena cenderung menghaluskan gambaran pikselnya.
 Hasil pemfilteran dengan filter high pass (sharpen2.ker) menunjukkan kenampakan bukit, lembah dan wilayah perairan yang lebih jelas apabila dibandingkan dengan teknik pemfilteran yang lain.
 Filter laplacian menunjukkan kenampakan-kenamakan kelurusan atau lebih menonjolkan batasan antara satu objek dengan objek yang lain seperti garis pantai dan alur sungai.


G. DAFTAR PUSTAKA
Danoedoro, P., 1996, Pengolahan Citra Digital Teori dan Aplikasinya Dalam Bidang Penginderaan Jauh, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta;
Danoedoro, P., 2002, Pedoman Praktikum Pemrosesan Citra Digital, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta;
Er Mapper, 1997, ER Mapper 5.0 Level One Training Workbook, Earth Resources Mapping Pty. Ltd., California;
Munir, R., 2004, Pengolahan Citra Digital, Informatika, Bandung;
Prahasta, E., 2008, Remote Sensing : Praktis Penginderaan Jauh dan Pengolahan Citra Digital Dengan Perangkat Lunak ER Mapper, Informatika, Bandung.