COMPUTER VISION

4.   Computer Vision

         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 disiplin ilmu, 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 menghasilkan Visual 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 istilah visualisasi data.

Computer Vision adalah kombinasi antara :

-    Pengolahan Citra (Image Processing), bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar (image). Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik.

-   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 :

4.1   Fungsi atau Proses Pada Computer Vision

        Untuk menunjang tugas Computer Vision, terdapat beberapa fungsi pendukung ke dalam sistem ini, yaitu :

1.  Proses penangkapan citra (Image Acquisition)

-   Image Acqusition pada manusia dimulai dengan mata, kemudian informasi visual diterjemahkan ke dalam suatu format yang kemudian dapat dimanipulasi oleh otak.

-  Senada dengan proses di atas, computer vision membutuhkan sebuah mata untuk menangkap sebuah sinyal visual.

-   Umumnya mata pada computer vision adalah sebuah kamera video.

-   Kamera menerjemahkan sebuah scene atau image.

-   Keluaran dari kamera adalah berupa sinyal analog, dimana frekuensi dan amplitudonya (frekuensi berhubungan dengan sinyal listrik yang dihasilkan) mempresentasikan dtail ketajaman (Brightness) pada scene.

-  Kamera mengamati sebuah kejadian pada satu jalur dalam satu waktu, memidainya dan membaginya menjadi ratusan garis horizontal yang sama.

-  Tiap-tiap garis membuat sebuah sinyal analog yang amplitudonya menjelaskan perubahan brighness sepanjang garis sinyal tersebut.

-   Kemudian sinyal listrik ini diubah menjadi bilangan biner yang akan digunakan oleh komputer untuk pemrosesan.

-   Karena komputer tidak bekerja dengan sinyal analog, maka sebuah analog-to-digital converter (ADC), dibutuhkan untuk memproses semua sinyal tersebut oleh komputer.

-   ADC ini akan mengubah sinyal analog yang direpresentasikan dalam bentuk informasi sinyal tunggal ke dalam sebuah aliran (stream) sejumlah bilangan biner.

-   Bilangan biner ini kemudian disimpan di dalam memori dan akan menjadi data raw yang akan diproses.

2.   Proses pengolahan citra (Image Processing)

-   Tahapan berikutnya computer vision akan melibatkan sejumlah manipulasi utama (Initial Manipulation) dari data binary tersebut.

-   Image Processing membantu peningkatan dan perbaikan kualitas image, sehingga dapat dianalisa dan diolah lebih jauh secara lebih efisien.

-   image processing akan meningkatkan perbandingan sinyal terhadap noise (signal-to-noise ratio = s/n).

-   Sinyal-sinyal tersebut informasi yang akan merepresentasikan objek yang ada dalam image.

-   Sedangkan noise adalah segala bentuk interferensi, kekurangpengaburan, yang terjadi pada sebuah objek.

3.   Analisa data citra (Image Analysis)

-   Image analysis akan mengeksplorasi scene ke dalam bentuk karakteristik utama dari objek melalui suatu proses investigasi.

-   Sebuah program komputer akan mulai melihat melalui bilangan biner yang merepresentasikan informasi visual untuk mengidentifikasikan fitur-fitur spesifik dan karakteristiknya.

-   Lebih khusus lagi program image analysis digunakan untuk mencari tepi dan batas-batasan objek dalam image.

-   Sebuah tepian (Edge) terbentuk antara objek dan latar belakangnya atau antara dua objek yang spesifik.

-   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)

-    Ini adalah langkah terakhir dalam proses computer vision, yang nama spesifik objek dan hubungannya diidentifikasi.

-    Pada bagian ini akan melibatkan kajian tentang teknik-teknik artificial intelligent.

-    Understanding berkaitan dengan template matching yang ada dalam sebuah scene.

-    Metode ini menggunakan program pencarian (Search Program) dan teknik penyesuaian pola (Pattern Matching Techniques).

4.2 Penerapan Computer Vision

1.    Bidang Pengolahan Citra Medis

    Hal ini dicirikan dengan ekstraksi informasi dari data gambar untuk tujuan membuat diagnosis medis pasien. Hal ini juga dapat pengukuran dimensi organ, aliran darah, dan lain-lain area aplikasi ini juga mendukung penelitian medis dengan memberikan informasi baru, misalnya, tentang struktur otak, atau tentang kualitas perawatan medis.

2.   Bidang Industri

   Kadang-kadang disebut visi mesin, dimana informasi ini diekstraksi untuk tujuan mendukung proses manufaktur. Salah satu contohnya adalah kendali mutu dimana rincian atau produk akhir yang secara otomatis diperiksa untuk menemukan cacat. Mesin visi juga banyak digunakan dalam proses pertanian untuk menghilangkan bahan makanan yang tidak diinginkan dari bahan massal,  proses yang disebut sortir optik.

3.    Bidang Fisika

   Fisika merupakan bidang lain yang terkait erat dengan Computer vision. Sistem Computer vision bergantung pada sensor gambar yang mendeteksi radiasi elektromagnetik yang biasanya dalam bentuk baik cahaya tampak atau infra-merah. Sensor dirancang dengan menggunakan fisika solid-state. Proses di mana cahaya merambat dan mencerminkan off permukaan dijelaskan menggunakan optik. Sensor gambar canggih bahkan meminta mekanika kuantum untuk memberikan pemahaman lengkap dari proses pembentukan gambar. Selain itu,  berbagai masalah pengukuran fisika dapat diatasi dengan menggunakan Computer vision, untuk gerakan misalnya dalam cairan.

4.   Bidang Neurobiologi

    Khususnya studi tentang sistem biological vision Selama abad terakhir, telah terjadi studi ekstensif dari mata, neuron, dan struktur otak dikhususkan untuk  pengolahan rangsangan visual pada manusia dan berbagai hewan. Hal ini menimbulkan gambaran kasar, namun rumit, tentang bagaimana “sebenarnya” sistem visi beroperasi dalam menyelesaikan tugas-tugas visi tertentu yang terkait.

5.   Bidang Matematika

     Murni Sebagai contoh, banyak metode dalam visi komputer didasarkan pada statistik, optimasi atau geometri. Akhirnya, bagian penting dari lapangan dikhususkan untuk aspek pelaksanaan visi komputer, bagaimana metode yang ada dapat diwujudkan dalam berbagai kombinasi perangkat lunak dan perangkat keras, atau bagaimana metode ini dapat dimodifikasi untuk mendapatkan kecepatan  pemrosesan tanpa kehilangan terlalu banyak kinerja .

6.      Bidang Pemrosesan

    Sinyal Banyak metode untuk pemrosesan sinyal satu-variabel, biasanya sinyal temporal, dapat diperpanjang dengan cara alami untuk pengolahan sinyal dua variabel atau sinyal multi-variabel dalam visi komputer. Namun, karena sifat spesifik gambar ada banyak metode dikembangkan dalam visi komputer yang tidak memiliki mitra dalam pengolahan sinyal satu-variabel.

7.    Bidang Pertahanan Dan Keamanan (Militer)

       Contoh jelas adalah deteksi tentara musuh atau kendaraan dan bimbingan rudal. Lebih sistem canggih untuk panduan mengirim rudal rudal ke daerah daripada target yang spesifik, dan pemilihan target yang dibuat ketika rudal mencapai daerah berdasarkan data citra diperoleh secara lokal. Dalam hal ini, pengolahan otomatis data yang digunakan untuk mengurangi kompleksitas dan informasi sekering dari sensor ganda untuk meningkatkan keandalan.

8.    Bidang Didalam Kendaraan Otonom

      Meliputi submersibles , berbasis kendaraan darat (robot kecil dengan roda, mobil atau truk), kendaraan udara, dan kendaraan udara tak berawak (UAV). Tingkat  berkisar otonomi dari sepenuhnya otonom (berawak) kendaraan untuk kendaraan di mana sistem visi berbasis komputer mendukung driver atau pilot dalam  berbagai situasi. Hal ini juga dapat digunakan untuk mendeteksi peristiwa- peristiwa tugas tertentu yang spesifik, misalnya, sebuah UAV mencari kebakaran hutan. kendaraan otonom menggunakan visi komputer, misalnya,  NASA Mars Exploration Rover dan ESA exomars Rover.

9.      Bidang Kecerdasan Buatan

     Keterkaitan dengan perencanaan otonom atau musyawarah untuk sistem robotical untuk menavigasi melalui lingkungan. Pemahaman yang rinci tentang lingkungan ini diperlukan untuk menavigasi melalui mereka. Informasi tentang lingkungan dapat diberikan oleh sistem visi komputer, bertindak sebagai sensor visi dan memberikan informasi tingkat tinggi tentang lingkungan dan robot. Buatan kecerdasan dan visi lain berbagi topik komputer seperti pengenalan pola dan teknik pembelajaran. Akibatnya, visi komputer kadang-kadang dilihat sebagai bagian dari bidang kecerdasan buatan atau ilmu bidang komputer secara umum.

10.    Bidang Industri Perfilman

         Semua efek-efek di dunia akting , animasi, dan penyotingan adegan film semua di fs rekam dengan perangkat elektronik yang dihubungkan dengan komputer. Animasinya juga di kembangkan mempergunakan animasi yang dibuat dengan aplikasi komputer. Sebagai contoh film-film Hollywood berjudul TITANIC itu sebenarnya tambahan animasi untuk menggambarkan kapal raksasaya.