Computer Vision dan Pemrosesan Citra adalah dua bidang yang sangat penting dalam pengolahan data visual, tetapi meskipun keduanya berfokus pada gambar dan citra, tujuan dan cakupan keduanya berbeda.
Pemrosesan Citra (Image Processing): Adalah disiplin ilmu yang fokus pada manipulasi dan analisis citra digital untuk meningkatkan kualitas atau ekstraksi informasi.
Tujuan utamanya adalah untuk memodifikasi citra guna menghasilkan output yang lebih baik atau untuk mengekstraksi fitur tertentu dari citra yang dapat digunakan dalam aplikasi lanjutan.
Contoh tugas dalam pemrosesan citra meliputi:
- Peningkatan Citra (Image Enhancement): Mengubah citra agar lebih jelas atau mudah dianalisis, misalnya dengan mengatur kontras atau mengurangi noise.
- Penyaringan (Filtering): Menggunakan teknik filter untuk mengubah citra, seperti mengaburkan citra untuk mengurangi noise atau menggunakan filter tepi untuk mendeteksi objek.
- Pengolahan Citra Biner: Mengubah citra menjadi format biner untuk memudahkan segmentasi atau ekstraksi objek.
- Pengurangan Noise: Menghapus gangguan yang mungkin ada dalam citra untuk meningkatkan kualitas citra yang akan dianalisis.
Computer Vision: Adalah bidang yang lebih luas dan lebih ambisius, yang berfokus pada pemrograman komputer untuk "melihat" dan "memahami" citra atau video dengan cara yang mirip dengan cara manusia memproses penglihatan visual.
Tujuan utamanya adalah memungkinkan komputer tidak hanya menganalisis citra, tetapi juga untuk memahami konteks dan informasi yang ada di dalamnya untuk membuat keputusan atau tindakan berdasarkan analisis tersebut.
Contoh aplikasi computer vision meliputi:
- Deteksi Objek (Object Detection): Mengidentifikasi dan melokalisasi objek dalam gambar atau video.
- Pengenalan Wajah (Face Recognition): Mengidentifikasi individu berdasarkan fitur wajah mereka.
- Segmentasi Citra (Image Segmentation): Membagi citra menjadi beberapa bagian untuk memudahkan analisis lebih lanjut.
- Pelacakan Objek (Object Tracking): Mengikuti pergerakan objek dalam video secara waktu nyata.
- Pengenalan Teks (Optical Character Recognition / OCR): Menyaring teks dari gambar atau dokumen yang dipindai.
Tujuan dan Fokus
Pemrosesan Citra lebih berfokus pada modifikasi dan peningkatan kualitas citra. Tugas-tugas dalam pemrosesan citra sering kali bersifat teknis dan lebih mendalam pada aspek-aspek manipulasi citra, seperti meningkatkan resolusi, mengurangi noise, atau mempersiapkan citra untuk analisis lebih lanjut.
Computer Vision bertujuan untuk memahami isi dan konteks citra. Computer vision tidak hanya memanipulasi citra, tetapi juga mencoba mengekstrak makna atau informasi dari citra, seperti mengenali objek, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan berbasis gambar.
Ruang Lingkup
Pemrosesan Citra cenderung lebih terbatas pada citra statis dan berfokus pada algoritma yang lebih sederhana dan langsung. Pemrosesan citra sering kali tidak membutuhkan "pemahaman" dari citra tersebut, tetapi lebih pada memperbaiki atau mengubahnya dalam bentuk yang lebih berguna untuk analisis lanjutan.
Computer Vision memiliki cakupan yang lebih luas karena mencakup berbagai macam teknik yang berfokus pada pengolahan citra dalam konteks yang lebih tinggi, seperti analisis video atau pengenalan pola di dunia nyata.
Computer vision berhubungan dengan masalah yang lebih kompleks dan seringkali mengharuskan model-model pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam untuk mencapai tujuannya.
Teknik yang Digunakan
Dalam pemrosesan citra, teknik yang digunakan biasanya lebih bersifat algoritmik dan berbasis transformasi matematis sederhana, seperti konvolusi, Fourier Transform, atau teknik filtering.
Dalam computer vision, teknik yang digunakan lebih kompleks dan sering kali berbasis pembelajaran mesin (machine learning), terutama deep learning, untuk memungkinkan model komputer mengenali dan memahami pola dalam citra.
Contoh Aplikasi
Pemrosesan Citra:
- Pengurangan noise dalam gambar medis.
- Filter dan peningkatan kualitas gambar dalam fotografi digital.
- Deteksi tepi atau ekstraksi fitur pada citra industri untuk pemeliharaan mesin.
Computer Vision:
- Deteksi wajah untuk aplikasi keamanan.
- Sistem pengenalan kendaraan otomatis pada kamera CCTV.
- Aplikasi pengenalan gambar dalam mobil otonom untuk mengidentifikasi objek dan rintangan di jalan.
Hubungan antara Computer Vision dan Pemrosesan Citra
Meskipun keduanya memiliki perbedaan, pemrosesan citra sering digunakan sebagai langkah awal dalam computer vision. Sebagai contoh, sebelum komputer dapat mengenali objek dalam sebuah gambar (tugas computer vision), gambar tersebut mungkin perlu diproses terlebih dahulu menggunakan teknik pemrosesan citra untuk meningkatkan kualitasnya, menghapus noise, atau mengisolasi fitur tertentu yang relevan.
Pemrosesan citra sering kali berfungsi sebagai pra-pemrosesan dalam pipeline computer vision. Setelah citra diproses untuk meningkatkan kualitas dan menonjolkan fitur penting, langkah-langkah computer vision seperti deteksi objek atau segmentasi citra dapat dilakukan dengan lebih efektif.
Contoh Sederhana:
- Pemrosesan Citra: Menggunakan filter untuk meningkatkan ketajaman gambar medis sehingga area yang mencurigakan dapat terlihat lebih jelas.
- Computer Vision: Setelah gambar medis ditingkatkan, model computer vision akan mencoba mendeteksi kelainan atau anomali, seperti tumor, berdasarkan pola yang ada dalam citra.
Kesimpulan
- Pemrosesan citra dan computer vision adalah dua bidang yang saling melengkapi namun memiliki tujuan yang berbeda.
- Pemrosesan citra lebih berfokus pada manipulasi teknis citra, seperti peningkatan kualitas dan ekstraksi fitur,
- Computer vision lebih fokus pada memahami dan menginterpretasikan citra untuk melakukan tugas-tugas kompleks seperti pengenalan objek atau pelacakan pergerakan.
Dengan kata lain, pemrosesan citra adalah bagian dari proses yang lebih besar dalam computer vision. Pemrosesan citra menyediakan fondasi teknis yang diperlukan untuk tugas-tugas dalam computer vision, yang memungkinkan komputer tidak hanya melihat citra, tetapi juga memahami dan berinteraksi dengan dunia visual di sekitar kita.
Referensi:
