PENGEMBANGAN APLIKASI UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL FILM RADIOGRAFI

SEMINAR NASIONAL IV SDM TEKNOLOGI NUKLIR YOGYAKARTA, 25-26 AGUSTUS 2008 ISSN 1978-0176

PENGEMBANGAN APLIKASI UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL FILM RADIOGRAFI MUHTADAN, DJIWO HARSONO Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir - BATAN Jl. Babarsari Kotak Pos 6101 YKBB Yogyakarta 55281 Telp : (0274) 48085, 489716 ; Fax : (0274) 489715

Abstrak Pengembangan Aplikasi untuk Perbaikan Citra Digital Film Radiografi. Telah dilakukan pengembangan perangkat lunak untuk melakukan perbaikan citra digital film radiografi. Aplikasi ini dilakukan untuk mendapatkan hasil berupa citra digital yang memiliki kualitas yang lebih baik dalam mempertajam pola cacat film radiografi. Aplikasi ini dikembangkan dengan Matlab 7.1, dan pengolahan citra digital untuk perbaikan citra meliputi tahapan yaitu perbaikan kontras dengan ekualisasi histogram, peredaman derau dengan filter dan pendeteksian tepi untuk empat buah sampel film dengan pola cacat yang diketahui. Hasil pengembangan berupa aplikasi berbasis Graphical User Interface (GUI) yang dapat menghasilkan citra digital dengan pola cacat yang lebih jelas dan dapat diketahui tepi pola biner cacat film. Kata kunci : Pengolahan citra digital, film radiografi.GUI

Abstract Software Development for Digital Image Restoration of Radiographic Film. A software development for digital image restoration of radiographic film has been constructed. This application is used to produce a digital image that has a better quality in sharpening defect pattern of radiographic film. This application is developed using Matlab 7.1 and digital image processing technique is used for image restoration involving several steps to process four sample films with known defect pattern. Those steps are contrast enhancement using histogram equalization, filtering for noise reduction, and edge detection. The result of this development is a Graphical User Interface (GUI)-based application that can produce a digital image with better defect pattern and the binary pattern of film defect edges can be shown. Keywords : Digital image processing, radiographic film, GUI

PENDAHULUAN Radiografi industri merupakan salah satu metode dalam bidang NDT (Non Destructive Test) atau uji tak rusak yang digunakan untuk mendeteksi kerusakan (defect) atau diskontinuitas internal dari suatu sambungan las pada benda uji (welded joints). Radiografi memanfaatkan ionisasi dari sumber radiasi berupa sinar-x atau gamma, untuk mengionisasi film sehingga menghasilkan pencitraan dari struktur benda uji. Perkembangan teknologi dewasa ini membuat sistem komputer memiliki Muhtadan, dkk

kemampuan komputasi tinggi untuk meningkatkan pengolahan data menjadi sebuah informasi. Salah satu data tersebut bisa berupa gambar atau citra digital suatu film radiografi yang mampu diolah untuk mendapatkan informasi yang lebih baik dan efisien karena pengolahan data tersebut dilakukan oleh sistem komputer. Informasi dari suatu film radiografi diantaranya adalah pola dari defektologi atau diskontinuitas pada film yang menunjukkan cacat yang terjadi pada suatu spesimen atau benda uji yang dilakukan uji tak rusak dengan radiografi

467

Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir - BATAN


Penglihatan mesin atau computer vision mampu menghasilkan informasi dari suatu objek misal citra digital sehingga dapat mengenali pola untuk bisa diolah lebih lanjut untuk mendapatkan informasi secara otomatis. Namun agar komputer mampu melakukan pengenalan pola (pattern recognition) suatu citra digital film radiografi, maka citra digital tersebut perlu dilakukan perbaikan citra (image restoration) untuk menghasilkan citra digital yang mampu dikenali oleh komputer. Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya menggunakan komputer digital untuk menghasilkan citra manipulasi yang kualitasnya lebih baik dari sebelumnya, sehingga citra tersebut dapat diinterpretasikan baik oleh manusia maupun mesin. Penelitian ini bermaksud untuk mengembangkan sebuah aplikasi untuk melakukan pengolahan citra digital (digital image processing) dari suatu film radiografi dalam rangka memperbaiki kualitas citra sehingga dapat dihasilkan citra digital yang berkualitas dalam elemen-elemennya seperti tingkat intensitas, penghilangan derau (noise) serta pendeteksian tepi yang dapat digunakan untuk penelitian lanjutan yaitu pengenalan pola citra digital film radiografi dengan kecerdasan buatan. LANDASAN TEORI Citra Digital Citra (image) adalah representasi optis dari sebuah obyek yang disinari oleh sebuah sumber radiasi[1]. Pada dasarnya citra yang dilihat terdiri atas berkas-berkas cahaya yang dipantulkan oleh benda-benda disekitarnya, jadi secara alamiah fungsi intensitas cahaya merupakan fungsi sumber cahaya yang menerangi obyek, serta jumlah cahaya yang dipantulkan oleh obyek, dinotasikan[2]:

f ( x, y ) = i ( x, y ).r ( x, y )

(1)

0 < i(x,y) < ∞ merupakan iluminasi sumber cahaya 0 < r(x,y) < 1 merupakan koefisien pantul obyek Salah satu bentuk citra adalah citra yang mengandung abstrak dari citra matematis yang berisi fungsi kontinyu dan fungsi diskrit atau

citra digital[3]. Citra yang memiliki fungsi diskrit inilah yang dapat diolah oleh komputer Setiap citra digital memiliki beberapa karakterstik, antara lain ukuran citra, resolusi dan format nilainya. Untuk itu citra digital harus mempunyai format tertentu yang sesuai sehingga dapat merepresentasikan obyek pencitraan dalam bentuk kombinasi data biner. Format citra digital yang banyak digunakan adalah citra biner, skala keabuan (grayscale), warna dan warna berindeks. Film radiografi merupakan citra fisik yang menunjukkan distribusi materi atau energi dari radiasi pengion dimana radiasi pengion menghitamkan film sehingga tingkat kehitaman merupakan wujud dari densitas benda uji, sedangkan bentuk dari struktur benda uji ditunjukkan dengan bentuk citra yang nampak dalam film. Pengolahan citra digital memfokuskan transformasi suatu citra pada format digital dan pengolahannya oleh komputer digital. Input dan output dari sistem pengolahan citra digital adalah citra digital[1]. METODE PENELITIAN Pada penelitian untuk pengembangan aplikasi perbaikan citra digital film radiografi dilakukan beberapa tahapan sebagai berikut : 1. Menentukan suatu film radiografi yang digunakan sebagai sampel untuk obyek penelitian. 2. Pembuatan aplikasi atau software dengan MATLAB 7.0 Release 14 service pack 1. 3. Dalam program aplikasi dilakukan beberapa langkah pengolahan citra digital sebagai berikut: a. Pengambilan citra digital dari suatu file digital. b. Perbaikan intensitas citra digital c. Peredaman derau dengan menguji beberapa filter dalam menapis derau. d. Pendeteksian tepi citra digital e. Penyimpanan citra hasil pengolahan kedalam file.

dimana :


DESAIN SISTEM Penentuan Film Radiografi Film radiografi yang digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini adalah film radiografi yang diperoleh dari sebuah film standar yang diketahui jenis dari cacat atau

468

Muhtadan, dkk


defektologinya. Film radiografi yang digunakan berupa citra digital yang diperoleh dengan cara meletakkan film pada viewer kemudian menggunakan kamera digital diambil tampilan film radiografi tersebut. Sampel yang digunakan adalah film radiografi dengan jenis cacat yang sudah

diketahui yaitu longitudinal crack, external undercut, exsesive penetration dan distributed porosity. Sampel tersebut berupa citra digital yang memiliki tipe truecolor atau RGB, format file jpg dan dengan kedalam warna adalah 24 bit. Gambar 1 adalah salah satu film radiografi yang digunakan sebagai sampel.

Gambar 1 Citra Digital Jenis Cacat Longitudinal Crack Sebagai Sampel

Desain Algoritma Aplikasi Aplikasi yang dikembangkan menggunakan Matlab 7.0 dengan membuat program dan menggunakan interface GUI (Graphical User Interface), sehingga aplikasi ini diharapkan mudah digunakan bagi user. Algoritma program aplikasi ini dikembangkan untuk melakukan proses seperti dijelaskan pada Gambar 3.

Aplikasi Berorientasi Obyek Aplikasi GUI yang dibuat mengguanakan Matlab 7.1 telah menerapkan sistem berorietasi obyek. Penggunaan ini ditunjukkan dengan adanya struktur Handles. Semua hal yang muncul dalam figure Matlab merupakan sebuah Handles Graphics, karena setiap obyek dalam layar memiliki identifier yang unik, disebut handle, hal ini menjadikan untuk kembali dan memodifikasi obyek setiap saat[6]. Gambar 2 merupakan hirarki dari sistem berorientasi obyek dalam Handle Graphics dalam Matlab.

Gambar 2 Hirarki obyek dalam Handles Graphics [6] Gambar 3 Flowchart Program Aplikasi

Pengambilan Citra Digital Pengambilan citra digital dilakukan dengan membuka jendela dialog untuk Muhtadan, dkk

469



membuka file citra yang akan diproses, dalam Matlab digunakan perintah imshow untuk membaca sebuah file. Selain melakukan proses pengambilan file citra digital ini, juga sekaligus dilakukan pengubahan tipe citra, yang semula bertipe RGB dirubah menjadi tipe grayscale atau skala keabuan. Konversi tipe citra ini dimaksudkan untuk mempermudah analisis citra lebih lanjut,

karena tipe citra skala keabuan memiliki kedalaman warna 8 bit yaitu dari 0 hingga 255 dan 16 bit yaitu dari 0 hingga 65535 sehingga dapat dilakukan pengolahan dengan ekualisasi histogram. Dalam aplikasi ini, setiap citra yang diambil dikonversi menjadi citra dengan skala keabuan 8 bit. Gambar 4 merupakan contoh tampilan GUI yang digunakan untuk membuka file citra digital

Gambar 4 Tampilan GUI untuk Pengambilan Citra Digital

Fungsi untuk melakukan pengambilan file citra digunakan perintah uigetfile yang akan menampilkan jendela pembuka file serta digunakan argumen untuk memfilter tipe file yatu bmp, jpeg atau semua file. Berikut program yang terdapat dalam aplikasi GUI ketika penekanan tombol Ambil Citra dilakukan. [nama_file1,nama_path1]=uigetfile({ '*.bmp;*.jpg','file citra (*.bmp,*.jpg)'; '*.bmp','file bitmap (*.bmp)';'*.jpg','file jpg (*.jpg)';'*.*','semua file (*.*)'},'buka file citra host/asli'); if ~isequal(nama_file1, 0) handles.data1=imread(fullfile(nama_ path1,nama_file1)); guidata(hobject,handles); axes(handles.axes1); imshow(handles.data1); else return; end


set(handles.text2,'string',nama_fil e1); set(handles.text5,'string',size(han dles.data1,1)); set(handles.text6,'string',size(han dles.data1,2));

Program di atas setelah mengambil file citra, maka citra digital tersebut akan ditampilkan dalam axes yaitu fungsi GUI MATLAB untuk menampilkan grafik maupun gambar. Perintah untuk menampilkan gambar adalah imshow(nama_citra). Citra yang digunakan merupakan citra dengan format berupa citra skala keabuan 8 bit. Perbaikan Intensitas Citra Citra digital yang telah diambil, maka akan diolah agar memiliki intensitas citra yang lebih baik. Beberapa metode yang digunakan untuk melakukan perbaikan intensitas citra adalah ekualisasi histogram, penapisan derau dan pendeteksian tepi.

470

Muhtadan, dkk


Histogram dan ekualisasi histogram Histogram citra merupakan grafik yang mewakili frekuensi kemunculan relatif dari nilai piksel suatu citra. Dengan teknik pemodelan histogram dapat memodfikasi citra sesuai dengan bentuk histogram yang diinginkan. Penggunaan dari histogram ini dapat melebarkan kontras pada citra leve kontras rendah, sehingga dapat ditentukan kekurangan kontrasnya. Pendekatan yang baik dalam pengolahan citra digital adalah dengan membandingkan suatu citra f(i,j) sebagai variabel acak yang memiliki probability density function (pdf) pf(f)[1]. Histogram merupakan fungsi probabilitas dari suatu citra, dimana hiatogram pf(f) dirumuskan sebagai [1] :

p f ( fk ) =

nk n

(2)

k = 0,1,…, L-1 nk = piksel dari intensitas k n = jumlah total piksel pada skala keabuan. L = skala keabuan dari citra, biasanya 0 – 255 untuk 8 bit Fungsi berikut untuk menampilkan histogram dan hasil dari histogram suatu citra terlihat pada Gambar 5, adalah sebagai berikut : film=imread('longitudinal_crack.bmp '); figure; subplot(2,1,1),imshow(film); title('citra film radiografi');

subplot(2,1,2),imhist(film); title('histogram film radiografi');

Gambar 5. Histogram Citra Skala Keabuan

Teknik untuk mendapatkan kontras yang optimal dalam sebuah citra adalah dengan mendistribusikan kembali nilai-nilai skala keabuan citra untuk memperoleh kurva histogram yang datar atau seragam[7]. Untuk citra skala keabuan k bit yang berukuran tinggi h dan lebar w, maka jumlah titik untuk setiap tingkat keabuan adalah seragam sebesar

w.h 2k

(3)

Untuk memperoleh hasil seperti itu, distribusi titik dalam citra asli harus disebarkan secara lebih merata ke seluruh nilai keabuan. Proses ekualisasi histogram terlihat dalam Gambar 6.

Gambar 6 Proses Ekualisasi Histogram Ideal[7]

Secara matematis proses ekualisasi histogram dapat dilakukan dengan persamaan berikut[7] :

Muhtadan, dkk

471

(

) ⎞⎟

⎛ Ci . 2 k − 1 K o = round ⎜⎜ w.h ⎝

⎟ ⎠

(4)



Dimana Ci adalah cacah kumulatif nilai skala keabuan ke-i dari citra asli dan fungsi round adalah untuk pembulatan ke bilangan bulat terdekat[7]. Script Matlab untuk melakukan perbaikan citra dengan ekualisasi histogram dapat dilihat sebagai berikut : film=imread('longitudinal_crack.bmp '); j=histeq(film,16); figure; subplot(2,2,1),imshow(film);

title('citra asli film radiografi'); subplot(2,2,2),imhist(film); title('histogram citra asli'); subplot(2,2,3),imshow(j,16); title('perbaikan citra dengan ekualisasi histogram'); subplot(2,2,4),imhist(j,16); title('histgram citra hasil ekualisasi');

Fungsi di atas menghasilkan kualitas citra yang lebih baik seperti pada Gambar 7.

Gambar 7 Ekualisasi Histogram Pada Film Radiografi

Dengan teknik ekualisasi histogram maka dapat meningkatkan kualitas citra sehingga cacat film akan lebih jelas dapat diketahui polanya. Peredaman Derau Citra digital tidak bisa lepas dari derau (noise), hal ini terjadi baik pada saat dilakukan akuisisi atau pada saat transmisi citra. Derau akuisisi citra adalah derau fotoelektronik (pada sensor fotoelektronik) atau derau butiran film[1]. Untuk mengurangi derau digunakan filtering, dalam penelitian ini penapisan derau digunakan filter median dan filter adaptif (wiener). Filter median sangat bermanfaat untuk menghilangkan outliners, yaitu nilai-nilai


piksel yang ekstrim. Filter median menggunakan sliding neighborhood untuk memproses suatu citra, yaitu suatu operasi dimana filter ini akan menentukan nilai masingmasing piksel keluaran dengan memeriksa tetangga m × n disekitar piksel masukan yang bersangkutan. Filtering median mengatur nilainilai piksel dalam satu tetangga dan memilih nilai tengah atau median sebagai hasil[3]. Untuk menguji filter median maka, akan dicoba suatu citra diberikan derau salt and pepper kemudian dihilangkan dengan filter median. Gambar 8 merupakan hasil pengujian filter median untuk penghilangan derau.

472

Muhtadan, dkk


Gambar 8 Penghilangan Derau dengan Filter Median

Selain menggunakan filter median, juga akan digunakan filter adaptif (wiener), dimana filter ini mempertahankan tepi dan bagian frekuensi tinggi yang lain pada citra. Filter wiener bekerja dengan baik jika derau berupa derau aditif konstan seperti gaussian white noise[3]. Gambar 9 merupakan hasil pengujian perbaikan citra yang terdapat derau menggunakan tapis wiener.

Gambar 9. Penghilangan Derau denganTapis Wiener

Muhtadan, dkk

473

Pendeteksian Tepi Pola Cacat Film Setelah dilakukan perbaikan intensitas citra dan penggunaan filter untuk menghilangkan noise, maka aplikasi akan melakukan pendeteksian tepi dari suatu pola cacat yang tampak dari film radiografi. Edge atau sisi adalah tempat dimana tingkat perubahan intensitas paling tinggi. Tempat perubahan intensitas dan sekitarnya dikonversi menjadi bernilai nol atau satu sehingga mengubah citra menjadi citra biner. Kriteria untuk menentukan lokasi terjadinya tingkat perubahan intensitas yang mendadak ada dua jenis yaitu[4] : 1. Citra dengan nilai turunan pertama intensitasnya lebih besar dari magnitude pada ambang tertentu. 2. Citra dengan turunan kedua intensitasnya mempunyai zero crossing Prinsip pendeteksian tepi merupakan operasi konvolusi dengan sejumlah derivative mask atau kernel knvolusi. Aplikasi ini akan menggunakan dua macam teknik pendeteksian tepi yaitu Sobel edge operator dan Prewitt edge operator. Deteksi Tepi Sobel Pendeteksi tepi dengan operator Sobel menggunakan dua buah kernel konvolusi seperti Gambar 10. Setiap titik dari citra akan dikonvolusikan dengan kedua kernel tersebut. Salah satu kernel merespon secara maksimal untuk menghasilkan tepi horisontal dan kernel lainnya tepi vertikal. Nilai maksimum dari kedua konvolusi merupakan nilai output piksel[5] Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir - BATAN


Deteksi Tepi Prew\itt

Gambar 10 Operator Tepi Sobel[5]

Program aplikasi akan memanggil fungsi pendeteksi tepi Sobel ketika user memilih operator Sobel sebagai pendeteksi tepi. Citra yang dilakukan deteksi tepi sebelumnya dilakukan peningkatan kualitas dengan ekualisasi histogram. Gambar 11 merupakan hasil pendeteksian tepi dengan operator Sobel.

Pendeteksian tepi dengan operator Prewitt memiliki kernel konvolusi seperti gambar di bawah. Sama halnya dengan operator Sobel, tiap titik dari citra dikonvolusikan dengan kedua kernel dan nilai maksimum merupakan output. Kernel operator Prewitt ditunjukkan ada Gambar 12.

Gambar 12 Operator Tepi Prewitt[5]

Aplikasi Perbaikan Citra Film Radiografi

Gambar 11 Hasil Pendeteksian Tepi Sobel

Aplikasi perbaikan citra dibuat dengan membuat Graphical User Interface yang tersedia pada software Matlab 7.1 menggunakan fasilitas GUIDE. Berdasarkan diagram alir yang terdapat pada Gambar 3 di atas. Komponen untuk perbaikan citra digital di atas, selanjutnya diterapkan pada aplikasi dengan menggunaan komponen control GUI yaitu pushbutton, checkbox, radio button, static text, edit text, axes dan GUI menu. Berikut Tabel 1 merupakan komponen control GUI yang digunakan.

Tabel 1 Komponen Control yang Digunakan Komponen control

Properti String

Properti Tag

Pushbutton1

Ambil citra

Button_ambil

Pushbutton2

Proses

Button_proses

Checkbox1

Ekualisasi Histogram

Checkbox_histeq

Radiobutton1 Radiobutton2 Radiobutton3 Radiobutton4

Median Wiener Sobel Prewitt

Rb_median Rb_wiener Rb_sobel Rb_prewitt

Memanggil fungsi untuk membuka file citra digital Memanggil fungsi proses untuk menjalankan fungsi-fungsi perbaikan citra yng digunakan Pilihan untuk melakukan ekualisasi histogram dari citra Pilihan fungsi filter median Pilihan fungsi filter wiener Pilihan fungsi edge detection Sobel Pilihan fungsi edge detection Prewitt

Static text

Nama file

Text1

Menampilkan teks statis

Edit text

-

Text2

Menampilkan teks yang berubah

Axes

Ambil citra, Simpan, Keluar

Axes1 Mn_ambil, mn_simpan, mn_keluar

Menampilkan citra film radiografi Membuat menu bar buka file, simpan dan keluar

Menu


474

fungsi

Muhtadan, dkk


dihasilkan sistem perbaikan citra film radiografi seperti terlihat dalam Gambar 13 di bawah,

HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan perancangan sistem di atas, dan pembuatan aplikasi dengan GUI, maka

Gambar 13 Aplikasi yang Dihasilkan

Pertama kali aplikasi dijalankan, maka tombol ataupun menu yang aktif adalah Ambil citra dan Keluar, kemudian setelah user membuka file maka seluruh fungsi komponen akan aktif, Gambar 14 berikut merupakan hasil ketika aplikasi membuka file. Selanjutnya user dapat melakukan proses perbaikan citra dengan memberikan jenis proses restorasi citra yang akan dilakukan seperti

ekualisasi histogram, filter dan pendeteksian tepi untuk melihat pola biner dari citra. Dari hasil percobaan menunjukkan bahwa tiap sampel film memerlukan proses perbaikan yang berbeda-beda untuk menghasilkan keluaran citra perbaikan. Berikut Tabel 2 merupakan hasil perbaikan citra dari beberapa sampel film radiografi.

Gambar 14 Tampilan Aplikasi dengan Pengambilan Citra

Muhtadan, dkk

475



Tabel 2 Hasil Perbaikan Citra Beberapa Sampel Sampel

Citra awal

Citra Hasil

Longitudinal_crack

External_undercut

Exsesive_penetration

Distributed_porosity

Hasil di atas menunjukkan bahwa dengan perbaikan citra digital, mampu memertajam bentuk dan pola cacat (defect) dari film radiografi. Pada film longitudinal crack, perbaikan citra menghasilkan citra yang lebih tajam kontrasnya dan bentuk crack dapat diperjelas. Citra asli film external undercut menunjukkan letak dan bentuk cacat yang kurang jelas, setelah diperbaiki dengan aplikasi ini mampu menghasilkan citra dengan bentuk dan letak cacat yang lebih jelas pada bagian tepi las-lasan (welded joint). Pada film exsesive penetration, aplikasi mampu memperbaiki citra sehingga dapat mempertajam letak kelebihan pengelasan.


Sedangkan pada film distributed porosity, citra asli menunjukkan porositas yang menyebar tidak jelas lokasi dan posisi porositasnya, namun setelah diperbaiki dengan aplikasi ini, ctra yang dihasilkan mampu mempertajam porositas yang terjadi dan sebarannya. Penggunaan deteksi tepi dimaksudkan untuk mendapatkan tepi pola cacat berupa citra biner sehingga hasil citra nantinya dapat digunakan sebagai masukan dalam sistem kecerdasan buatan untuk mengenali pola cacat dari beberapa masukan sampel film. Berikut hasil dari pendeteksian tepi dari sampel film yang digunakan ditunjukkan dalam Tabel 3.

476

Muhtadan, dkk


Tabel 3 Hasil Pendeteksian Tepi Citra Beberapa Sampel Sampel

Citra Hasil

Hasil pendeteksian tepi biner

Longitudinal_crack

External_undercut

Exsesive_penetration

Distributed_porosity

KESIMPULAN Berdasarkan perancangan dan pembahasan maka penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut : Perbaikan citra digital dapat dilakukan untuk mengetahui pola cacat (defect) film radiografi Pengolahan citra digital untuk perbaikan citra film radiografi dapat digunakan proses ekualisasi histogram, penapisan derau dan pendeteksian tepi untuk mengetahui pola biner cacat. Dihasilkan aplikasi untuk perbaikan citra digital film radiografi berbasis Graphical User Interface dan mampu menghasilkan citra digital yang lebih tajam pola cacatnya karena adanya keseragaman nilai-nilai skala keabuan yang diperoleh dengan proses ekualisasi histogram.

2. WIJAYA M.C.dan PRIJONO A, 2007, “Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab”, Informatika, Bandung. 3. BASUKI W., 2000, ”Analisis Perbaikan Citra untuk Data Medis Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan”, Thesis. 4. ANONIM, 2004, ”Image Processing Toolbox User’s Guide”, The MathWorks Inc. 5. CASTLEMAN K. R., 1996, ”Digital Image Processing”, Prentice Hall. 6. ANONIM, 1997, ”Matlab, The Language of Technical Computing, Computating, Visualization, Programming, Building GUIs with Matlab version 5”, The MathWorks Inc. 7. ACHMAD B., FIRDAUSY K., 2005, ”Teknik Pengolahan Citra Digital menggunakan Delphi”, Ardi Publishing, Yogyakarta.

DAFTAR PUSTAKA 1. PITAS I., 1993, “Digital Image Processing Algorithms” , Prentice Hall.

Muhtadan, dkk

477



PERTANYAAN Apa manfaat film yang telah diproses dengan software ini ? (M. Khoiri) 2. Pada pengambilan gambar radiografi dengan film biasa (tidak digital), bagaimana pengambilan gambar dari film tersebut sehingga dapat diolah dengan software aplikasi ini? (Sutanto) 1.

JAWABAN 1. Manfaat film yang telah dilakukan perbaikan dengan aplikasi ini adalah film digital yang memiliki kualitas citra yang lebih baik khususnya dalam menampakkan bentuk cacat yang lebih tajam. Citra digital ini nantinya juga dapat digunakan untuk masukan sistem pendeteksi cacat dengan kecerdasan buatan. 2. Pengambilan gambar/citra dari film yang sebenarnya, dinamakan digitisasi. Digitisasi dilakukan dengan mengambil gambar dari film yang diletakkan dalam viewer dengan kamra digital sehingga akan dihasilkan citra bertipe .jpg dengan true color. Maka software ini akan merubah hasil digitisasi menjadi tipe grayscale untuk dilakukan pengolahan selanjutnya.


478

Muhtadan, dkk

PENGEMBANGAN APLIKASI UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL FILM RADIOGRAFI

Recommend Documents