Computer vision adalah proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah
besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra,
pengenalan dan membuat keputusan. Dalam aturan pengetahuan, komputer visi
berhubungan dengan teori yang digunakan untuk membangun sistem kecerdasan
buatan yang membutuhkan informasi dari citra (gambar). Data citranya dapat
dalam berbagai bentuk, misalnya urutan video, pandangan dari beberapa kamera,
data multi dimensi yang di dapat dari hasil pemindaian medis.Computer vision mencoba meniru
cara kerja sistem visual manusia (human
vision) yang sesungguhnya sangat kompleks. Untuk itu, computer vision diharapkan
memiliki kemmpuan tingkat tinggi sebagaiman human visual. Kemampuan itu diantaranya adalah:
- Object detection → Apakah sebuah objek ada pada scene? Jika begiru, dimana batasan-batasannya..?
- Recognation → Menempatkan label pada objek.
- Description → Menugaskan properti kepada objek.
- 3D Inference → Menafsirkan adegan 3D dari 2D yang dilihat.
- Interpreting motion → Menafsirkan gerakan.
Pengolahan
Citra (Image Processing)
merupakan bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar
(image). Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih
baik. Sedangkan Pengenalan Pola (Pattern
Recognition) berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada citra
atau interpretasi citra. Proses ini bertujuan untuk mengekstrak informasi/pesan
yang disampaikan oleh gambar/citra.
Untuk
mendukung tugas dari computer
vision, ada beberapa fungsi pendukung yang ditambahkan ke dalam sistem ini,
yaitu :
- Proses penangkapan citra/gamabr (image acquisition)
- Proses pengolahan citra (image processing)
- Analisa data citra (image analysis)
- Proses pemahaman data citra (image understanding)
- Memperoleh atau mengakuisisi citra digital.
- Operasi pengolahan citra.
- Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu, misal memandu robot, mengontrol peralatan, dll.
- Pengolahan Tingkat Rendah (Image to image) → Menghilangkan noise, dan peningkatan gambar (enchament image).
- Pengolahan Tingkat Menengah (Image to dimbolic) → Kumpulan garis / vektor yang merepresentasikan batas sebuah obyek PADA citra.
- Pengolah Tingkat Tinggi (Simbolic to simbolic) → Representasi simbolik batas- batas obyek menghasilkan nama obyek tersebut.
- Informasi apa yang ingin diperoleh dan bagaimana informasi tersebut dimanifestasikan ke dalam citra.
- Pengetahuan apa yang diperlukan untuk memperoleh informasi.
- Untuk menentukan hubungan antara intensitas piksel dan sifat-sifat citra diperlukan suatu model, misalnya adalah:
Ø Scene model: jenis
features, textures, smoothness.
Ø Ilumination model:
posisi dan karakteristik sumber cahaya serta sifat-sifat reflektansi permukaan
obyek .
Ø Sensor model:
posisi dan kinerja optik dari kamera yang digunakan, noise dan distorsi pada
proses dijitasi .
Ø Kecepatan
pemrosesan dan representasi pengetahuan.
Sebagai
teknologi disiplin, visi komputer berusaha untuk menerapkan teori dan model
untuk pembangunan sistem visi komputer. Aplikasi pada visi komputer mencakup
berbagai macam sistem, yaitu:
- Pengendalian proses (misalnya, sebuah robot industri atau kendaraan otonom).
- Mendeteksi peristiwa (misalnya, untuk pengawasan visual atau orang menghitung).
- Mengorganisir informasi (misalnya, untuk pengindeksan database foto dan gambar urutan).
- Modeling benda atau lingkungan (misalnya, industri inspeksi, analisis gambar medis / topografis).
- Interaksi (misalnya, sebagai input ke perangkat untuk interaksi manusia komputer).
- Sub-domain visi komputer meliputi adegan rekonstruksi, acara deteksi, pelacakan video, pengenalan obyek, belajar, pengindeksan, gerak estimasi, dan gambar restorasi.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar