Image Processing atau pengolahan citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah
diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Teknik-teknik
pengolahan citra mentransformasikan citra menjadi citra lain. Jadi, masukannya
adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran mempunyai
kualitas lebih baik daripada citra masukan.[1]
Dalam astrofotografi, mengambil citra merupakan suatu langkah awal, untuk
sampai pada citra yang memuaskan, maka harus menghadapi hal-hal seperti
pengurangan noise[2],
kontras dan peningkatan kecerahan, dan koreksi warna.[3]
Tidak ada astrofotografi yang melakukan pemrosesan gambar sama persis.
Program yang baik memiliki tutorial yang menjelaskan cara pengoperasiannya,
pengguna akan menemukan kombinasi yang paling sesuai untuk masing-masing citra,
terutama jika tujuannya adalah untuk menghasilkan "citra terbaik".
Citra yang ilmiah harus mengikuti proses pengolahan ketat langkah demi langkah,
yang dapat didokumentasikan dan tidak membahayakan data.[4]
Banyak yang menggunakan lebih dari satu program untuk melengkapi citra
yang akan diproses, mulai dari kecerahan, kontras, koreksi warna, dan
lain-lain. Oleh sebab itu, sulit untuk meletakkan aturan atau langkah universal
dalam pengolahan gambar. Sehingga sangat dibutuhkan keahlian khusus.[5]
Sebagai pertimbangan, maka perlu kiranya untuk mengetahui batasan-batasan
ilmiah dalam pengolahan gambar.
1.
Hukum Pengolahan Citra Astronomi
Dalam buku The Handbook of Astronomical Image Processing (HAIP),
Richard Berry dan James Burnell menghubungkan "undang-undang pengolahan citra
astronomi." Undang-undang ini tidak hanya didasarkan pada matematika atau
metodologinya, namun juga pengakuan akan realitas pemrosesan citra, yang
dipelajari selama berjam-jam di teleskop yang memperoleh gambar dan di komputer
yang melakukan memprosesnya. Hal ini berlaku dalam seni astrofotografi digital.[6]
Sebelum membahasnya, perlu ditetapkan beberapa prinsip dasar:
a.
Pengolahan citra bukanlah proses yang
ajaib; Ini adalah penerapan aturan manipulasi numerik matematis.
b.
Pengolahan citra membuang beberapa bentuk
informasi gambar untuk meningkatkan bentuk informasi gambar lainnya.
c.
Kalibrasi foto diperlukan untuk
menghilangkan tanda tangan noise sensor dari gambar akhir.
d.
Penskalaan kecerahan dilakukan untuk
menghilangkan latar belakang langit yang tidak diinginkan dan kecerahan bintang
yang berlebihan agar lebih efektif menampilkan galaksi dan nebula.
e.
Unsharp masking[7] dan deconvolution[8]
diterapkan untuk menghilangkan bagian buram yang tidak diinginkan dari gambar
yang menyembunyikan detail yang diinginkan.
f.
Informasi gambar selalu hilang selama
pemrosesan dan penambahan. Hasil akhirnya mungkin lebih baik, namun akan
memiliki data mentah yang kurang.[9]
Berry dan Burnell Laws:
a. Foto
astronomi terbatas. Singkatnya, jika ada cukup foto yang tiba di sensor
pencitraan, maka targetnya tidak akan didiskriminasikan dari latar belakang
langit atau suara sensor. Sifat target astronomi, kondisi atmosfer, ukuran dan
konfigurasi optik instrumen yang digunakan untuk pencitraan, dan karakteristik
respon sensor pencitraan semuanya ikut bermain, dan pada titik tertentu akan
membatasi kemampuan untuk memperoleh gambar yang diinginkan.
b. Terjadinya Artifact. Artifact
adalah ketidaksempurnaan pada gambar yang disebabkan oleh faktor luar seperti
debu pada sensor, ilustrasi sistem optik, ketidaksempurnaan optik dan kesalahan
fokus, pantulan di dalam sistem optik, noise elektron pada sensor, dan
lain-lain. Maka perlu untuk menekan atau menghilangkan artifact selama pemrosesan gambar dengan
mengkalibrasi gambar kita dengan bingkai gelap. Tapi faktanya bahwa gambar
apapun akan memiliki banyak artifact meskipun
upaya terbaik kita untuk menghilangkannya.
c. Jangan
pernah mempercayai satu gambar. Hukum ini tidak berlaku jika objeknya hanya
membuat citra terbaik. Sebenarnya, kebebasan dan lisensi sering kali diambil
dalam pengolahan gambar yang ditujukan hanya untuk kesenangan visual. Jika
melakukan sains atau dengan sengaja mencari sesuatu yang baru, keakuratan apa
yang tercatat pada gambar menjadi sangat penting. Citra digital sangat rentan
terhadap berbagai jenis artifact yang
meniru benda-benda astronomi. Pemogokan sinar kosmik, noise sensor, atau
bahkan pemrosesan yang salah diterapkan dapat menciptakan penampakan yang
realistis pada gambar yang tidak ditampilkan pada grafik bintang yang populer.
Selalu ada kemungkinan ada sesuatu yang baru muncul di langit, tapi semboyannya
adalah pembuktian dan verifikasi. Jika muncul pada dua gambar berturut-turut,
kemungkinan realitas meningkat namun bukan bukti nyata keberadaannya. Jika ada
sesuatu yang muncul dalam dua gambar yang diambil oleh instrumen terpisah,
kemungkinan realitas meningkat secara signifikan sampai pada pencarian
verifikasi dari sumber lain.
d.
Pengolahan citra selalu membuang informasi,
tidak masalah apakah pengolahannya mengumpulkan ilmu dengan pengukuran posisi
atau besaran atau hanya memberikan informasi bergambar tentang subjek. Sifat
mengkalibrasi citra digital dengan mengurangi bingkai gelap akan mengubahnya
menjadi lebih baik. Pengolahan lebih lanjut, atau penyempurnaan, membuang lebih
banyak informasi untuk meningkatkan visibilitas informasi gambar lainnya.
e. Citra yang
diproses dengan baik tidak dapat diperbaiki. Latar belakang langit yang diatur
ke hitam telah membuang informasi gambar tentang bagian gelap gambar, sementara
bintang-bintang yang cerah untuk memenuhi putih murni tidak lagi menyimpan
informasi kecerahan yang sebenarnya. Meningkatkan kontras untuk meningkatkan
visibilitas detail samar skala besar juga telah mengurangi kisaran data yang
tersedia yang terdapat dalam gambar mentah. Setelah diproses, dapat melihat
dengan lebih baik apa yang ada, namun dalam rentang warna dan nada yang lebih
terbatas daripada yang terdapat dalam gambar asli.[10]
Hukum-hukum di atas digunakan saat melakukan pemrosesan gambar.
Transformasi dapat saja terjadi pada gambar, namun harus menyeimbangkan
hasilnya dalam kerangka data mentah dan apa yang matematis yang dapat dicapai
dengan data tersebut. Over-processing gambar tidak bisa menggantikan
kekurangan data mentah.[11]
2.
Image Processing secara Umum
Komputer digunakan sebagai kendali teleskop dan instrumen, untuk
perolehan data digital dari detektor elektronik, untuk tampilan gambar,
analisis, numerik, simulasi, dan lainnya. [12]
Menurut David Ratledge urutan operasi pada citra digital, tepat setelah
akuisisi dan sebelum dapat dianalisis secara efektif dan didokumentasikan
dengan baik. Terdapat tiga syarat, pertama pengurangan offset, yang setara dengan
menentukan titik nol untuk setiap piksel (bias atau offset). Kedua
penghapusan sinyal termal yang dihasilkan pada sensor itu sendiri (disebut arus
gelap atau bingkai gelap). Ketiga mencapai keseragaman piksel di seluruh bidang
citra (disebut bidang datar). [13]
Secara umum, hal-hal yang dilakukan dalam pengolahan citra
astrofotografi adalah sebagai berikut:
a.
Pengurangan/Kalibrasi Gambar
Pengurangan gambar (atau kalibrasi) mengacu pada pembersihan gambar
untuk mengungkapkan data yang diinginkan dalam cahaya terbaik.[14]
Langkah pertama dalam mengolah eksposur harus melakukan pengurangan bidang
gelap dan koreksi bidang datar. Pastikan bidang gelap sesuai dengan suhu, waktu
pemaparan, dan mode dari eksposur cahaya. Melakukan konfirmasikan bahwa bidang
datar sesuai dengan sistem optik cahaya eksposur. Gambar yang dikalibrasi harus disimpan dalam
folder berbeda dari gambar mentah. Dengan cara ini, jika gambar tidak
dikalibrasi dengan benar, maka dapat mengulangi proses pada gambar mentah.
Gambar yang dikalibrasi harus hampir bebas dari piksel panas yang tersebar yang
mengganggu citra mentah. Bayangan vignette dan debu harus ditingkatkan
secara substansial[15]
b.
Menyejajarkan Gambar
Setelah eksposur dikalibrasi dan ukurannya ukurannya sama, maka siap
untuk menyesuaikan dan menggabungkannya. Pendekatan yang lebih baik, paling
tidak sampai mengembangkan dalam proses penyelarasan, yaitu memisahkan dua
proses. Program yang berbeda akan melakukan penyelarasan dengan cara yang
berbeda, dan dengan berbagai tingkat kompleksitas. Alignment dua bintang
akan memperbaiki posisi dan rotasi, namun tidak dalam skala perbedaan. Selalu
periksa gambar setelah penyelarasan untuk memastikan bahwa prosesnya berhasil,
sebelum melanjutkan untuk menggabungkan gambar.
Setiap rutinitas alignment mengkomposisikan gambar, yang
mengenalkan sedikit kabur. Oleh karena itu, coba untuk membatasi keselarasan dengan satu rangkaian program penyelarasan.
Jika keselarasan buruk, kembali ke gambar asli sebelum memodifikasi prosedur
penyelarasan. Jangan tujukan gambar yang sama ke beberapa langkah pelurusan,
dengan risiko mengurangi resolusi[16]
c.
Menggabungkan Gambar
Jika menggunakan gambar yang difilter, maka perlu menggabungkan setiap
saluran filter secara terpisah. Citra selaras dapat dikombinasikan dengan
kombinasi rata-rata, rata-rata hibrida/median, sigma menggabungkan, atau
penyisipan penyimpangan standar. Penambahan dan rata-rata memberikan rasio signal-to-noise
tertinggi, karena semua data digunakan untuk membuat gambar. Rata-rata
menghindari risiko membuat piksel dengan nilai lebih tinggi daripada saturasi.
Penambahan mungkin lebih baik daripada rata-rata untuk gambar yang sangat
redup, seperti yang diperoleh dengan filter pita sempit. Baik penambahan dan
rata-rata memungkinkan klik sinar kosmik dan jalur pesawat tetap menjadi
artifak redup pada gambar akhir.
Menggunakan metode hibrida teknik rata-rata dan median untuk mencoba
memadukan manfaat keduanya. Metode ini membutuhkan setidaknya enam gambar untuk
digabungkan, namun bisa bekerja dengan lebih banyak lagi. Gambar dibagi menjadi
sub kelompok setidaknya tiga gambar. Setiap sub kelompok digabungkan rata-rata,
yang menghilangkan sinar kosmik dan jalur pesawat. Kemudian, gabungan gambar
dari subkelompok dirata-ratakan. Pada prinsipnya, ini mencapai penekanan
artifak gabungan median, dengan beberapa manfaat peningkatan sinyal terhadap
kebisingan yang diberikan oleh rata-rata.
Sigma menggabungkan bekerja dengan baik tidak hanya pada eksposur
cahaya, tapi juga pada bidang gelap, bidang bias, dan medan datar, untuk bidang
gelap, jangan gunakan normalisasi dan jangan cek untuk mengabaikan batas hitam.
Sedangkan untuk bidang datar, gunakan normalisasi sekitar 60% tapi jangan cek
untuk mengabaikan batas hitam. Jika menggunakan rutinitas kalibrasi di Maxim
DL, pastikan bingkai gelap, bias, dan datar masing-masing ditetapkan untuk
menggunakan pengaturan kombinasi yang tepat sebelum diterapkan pada gambar
cahaya.[17]
[1] Priyanto Hidayatullah, Pengolahan Citra Digital; Teori dan Apklikasi Nyata, (Bandung:
Informatika Bandung, 2005), 5.
[2] Noise merupakan sebuah istilah yang
digunakan oleh analis data deret waktu untuk menggambarkan fluktuasi acak yang
mungkin mengaburkan sinyal sebenarnya. Urutan kesalahan, dalam pengamatan
berturut-turut, yang terdiri dari nilai acak bebas dari distribusi normal
dengan artian nol disebut white noise. Lihat http://www.oxfordreference.com, kata
kunci “noise”. Secara singkat Noise disebut sebagai ganguan pada citra.
Diakses pada tanggal 14 februari 2018, pukul 08.45 WIB.
[3] Robert Reeves, Introduction to Digital
Astrophotography; Imaging the Universe with a Digital Camera, (New
York: Congress Cataloging, 2005), PDF e-book, 353.
[7] Unsharp masking merupakan teknik
pemrosesan foto dan gambar untuk mengurangi variasi kecerahan keseluruhan pada
gambar. Topeng negatif dibuat dari aslinya, dengan kepadatan rendah dan sedikit
tidak fokus. Hal ini kemudian terjepit dengan aslinya, sehingga mengurangi
rentang kecerahan yang asli sambil tetap mempertahankan detail halus. Hasilnya
memungkinkan variasi kecerahan kecil terlihat pada gambar dengan sedikit
pengurangan kontrasnya. Lihat http://www.oxfordreference.com,
kata kunci “Unsharp masking”. Diakses pada tanggal 19 Februari 2018,
pukul 11.00 WIB.
[8] Deconvolution merupakan metode
komputasi yang digunakan dalam pemrosesan sinyal untuk memperbaiki sebagian
efek pelebaran atau pengaburan instrumen atau atmosfer. Metode dekonvolusi
digunakan secara ekstensif dalam sintesis aperture untuk mengurangi efek
distorsi dari pola balok teleskop. Lihat http://www.oxfordreference.com, kata
kunci “deconvolution”. Diakses pada tanggal 19 Februari 2018, pukul
11.350 WIB.
[10] Robert Reeves, Introduction to Digital
..., 354-356. Lihat juga Richard Berry & James Burnell, The Handbook of
Astronomical Image Processing, (USA: Willmann-Bell, 2005), PDF e-book, 133-155.
[12] Ian S. McLean, Electronic Imaging in
Astronomy; Detectors and Instrumentation, (California: Springer, 2008), PDF
e-book, 353.
[13] David Ratledge, Digital Astrophotography;
the State of the Art, (London: Springer 2005), PDF e-book, 80.
[14] Adam M. Stuart, M.D, CCD Astrophotography:
High Quality Imaging from the Suburbs, (Florida: Springer, 2006), PDF
e-book, 71.
[15] Ruben Kier, The 100 Best Targets for
Astrophotography, (New York: Springer, 2009), PDF e-book, 340.
0 Comments