Aplikasi dan Penggunaan
Karena pemrosesan citra digital memiliki aplikasi yang sangat luas dan hampir semua bidang teknis dipengaruhi oleh DIP, kami hanya akan membahas beberapa aplikasi utama DIP.
Pemrosesan gambar digital tidak hanya sebatas mengatur resolusi spasial dari gambar sehari-hari yang ditangkap oleh kamera. Ini tidak hanya terbatas untuk meningkatkan kecerahan foto, dll. Melainkan jauh lebih dari itu.
Gelombang elektromagnetik dapat diartikan sebagai aliran partikel, dimana setiap partikel bergerak dengan kecepatan cahaya. Setiap partikel mengandung sekumpulan energi. Kumpulan energi ini disebut foton.
Spektrum elektromagnetik menurut energi foton ditunjukkan di bawah ini.
Pada spektrum elektromagnetik ini, kita hanya dapat melihat spektrum tampak. Spektrum tampak terutama mencakup tujuh warna berbeda yang biasa disebut (VIBGOYR). VIBGOYR adalah singkatan dari violet, nila, biru, hijau, orange, kuning dan merah.
Tapi itu tidak membatalkan keberadaan hal-hal lain dalam spektrum. Mata manusia kita hanya bisa melihat bagian yang terlihat, di mana kita melihat semua benda. Tetapi kamera dapat melihat hal-hal lain yang tidak dapat dilihat dengan mata telanjang. Misalnya: sinar X, sinar gamma, dll. Maka analisis semua itu juga dilakukan dalam pengolahan citra digital.
Diskusi ini mengarah ke pertanyaan lain yaitu
mengapa kita perlu menganalisis semua hal lain dalam spektrum EM juga?
Jawaban atas pertanyaan ini terletak pada fakta, karena alat lain seperti XRay telah banyak digunakan di bidang medis. Analisis sinar Gamma diperlukan karena digunakan secara luas dalam kedokteran nuklir dan observasi astronomi. Hal yang sama berlaku untuk hal-hal lain dalam spektrum EM.
Aplikasi Pengolahan Citra Digital
Beberapa bidang utama di mana pemrosesan gambar digital banyak digunakan disebutkan di bawah ini
Penajaman dan pemulihan gambar
Bidang medis
Penginderaan jauh
Transmisi dan pengkodean
Visi Mesin / Robot
Pemrosesan warna
Pengenalan pola
Pemrosesan video
Pencitraan Mikroskopis
Others
Penajaman dan pemulihan gambar
Penajaman dan pemulihan gambar merujuk di sini untuk memproses gambar yang telah diambil dari kamera modern untuk menjadikannya gambar yang lebih baik atau memanipulasi gambar tersebut untuk mencapai hasil yang diinginkan. Ini mengacu pada apa yang biasanya dilakukan Photoshop.
Ini termasuk Zooming, blur, sharpening, skala abu-abu menjadi konversi warna, mendeteksi tepi dan sebaliknya, pengambilan gambar dan pengenalan gambar. Contoh umumnya adalah:
Gambar asli
Gambar yang diperbesar
Gambar buram
Gambar tajam
Tepi
Bidang medis
Aplikasi umum DIP di bidang medis adalah
Pencitraan sinar gamma
Pemindaian PET
Pencitraan Sinar X
CT medis
Pencitraan UV
Pencitraan UV
Dalam bidang penginderaan jauh, area bumi dipindai oleh satelit atau dari tempat yang sangat tinggi untuk kemudian dianalisis untuk mendapatkan informasi tentangnya. Salah satu aplikasi khusus pengolahan citra digital di bidang penginderaan jauh adalah untuk mendeteksi kerusakan infrastruktur akibat gempa.
Karena butuh waktu lebih lama untuk memahami kerusakan, bahkan jika fokus pada kerusakan serius. Karena daerah yang terkena gempa terkadang sangat luas, sehingga tidak mungkin untuk memeriksanya dengan mata manusia untuk memperkirakan kerusakan. Meskipun demikian, maka prosedurnya sangat sibuk dan memakan waktu. Jadi solusi untuk ini ditemukan dalam pemrosesan gambar digital. Gambar daerah yang terkena dampak ditangkap dari atas tanah dan kemudian dianalisis untuk mendeteksi berbagai jenis kerusakan akibat gempa bumi.
Langkah-langkah kunci yang termasuk dalam analisis adalah
Ekstraksi tepi
Analisis dan peningkatan berbagai jenis tepi
Transmisi dan pengkodean
Gambar pertama yang dikirim melalui kabel berasal dari London ke New York melalui kabel bawah laut. Gambar yang dikirimkan ditampilkan di bawah ini.
Gambar yang dikirim membutuhkan waktu tiga jam untuk menjangkau dari satu tempat ke tempat lain.
Sekarang bayangkan saja, bahwa hari ini kita bisa melihat live video feed, atau cuplikan cctv langsung dari satu benua ke benua lain hanya dengan jeda beberapa detik. Artinya, banyak pekerjaan telah dilakukan di bidang ini juga. Bidang ini tidak hanya berfokus pada transmisi, tetapi juga pada pengkodean. Banyak format berbeda telah dikembangkan untuk bandwidth tinggi atau rendah untuk menyandikan foto dan kemudian mengalirkannya melalui internet atau dll
Visi Mesin / Robot
Terlepas dari banyaknya tantangan yang dihadapi robot saat ini, salah satu tantangan terbesar yang masih dihadapi adalah meningkatkan visi robot. Membuat robot dapat melihat sesuatu, mengidentifikasinya, mengidentifikasi rintangan, dll. Banyak pekerjaan telah disumbangkan oleh bidang ini dan bidang lain dari computer vision telah diperkenalkan untuk mengerjakannya.
Deteksi rintangan
Deteksi rintangan merupakan salah satu tugas umum yang telah dilakukan melalui pengolahan citra, dengan mengidentifikasi jenis objek yang berbeda pada citra dan kemudian menghitung jarak antara robot dan rintangan.
Robot pengikut garis
Sebagian besar robot saat ini bekerja dengan mengikuti garis dan dengan demikian disebut robot pengikut garis. Ini membantu robot untuk bergerak di jalurnya dan melakukan beberapa tugas. Ini juga dicapai melalui pemrosesan gambar.
Pemrosesan warna
Pemrosesan warna mencakup pemrosesan gambar berwarna dan ruang warna berbeda yang digunakan. Misalnya model warna RGB, YCbCr, HSV. Ini juga melibatkan mempelajari transmisi, penyimpanan, dan pengkodean gambar berwarna ini.
Pengenalan pola
Pengenalan pola melibatkan studi dari pemrosesan gambar dan dari berbagai bidang lain yang mencakup pembelajaran mesin (cabang kecerdasan buatan). Dalam pengenalan pola, pemrosesan gambar digunakan untuk mengidentifikasi objek dalam suatu gambar dan kemudian pembelajaran mesin digunakan untuk melatih sistem untuk perubahan pola. Pengenalan pola digunakan dalam diagnosis dengan bantuan komputer, pengenalan tulisan tangan, pengenalan gambar, dll
Pemrosesan video
Video tidak lain hanyalah gerakan gambar yang sangat cepat. Kualitas video tergantung pada jumlah frame / gambar per menit dan kualitas setiap frame yang digunakan. Pemrosesan video melibatkan pengurangan kebisingan, peningkatan detail, deteksi gerakan, konversi laju bingkai, konversi rasio aspek, konversi ruang warna, dll