Perpustakaan Digital ITB

Pencocokan citra merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengotomasi sistem pembentukan model 3D. Dalam aplikasi pemetaan, metode ini digunakan pada sistem fotogrametri dan citra satelit. Sistem ini merupakan suatu metode untuk menentukan titik atau objek yang bertasrif (conjugate points/objects) pada citra yang bertampalan. Pencocokan citra umumnya mempunyai dua metode yaitu berbasis area dan berbasis unsur. Dalam pencocokan citra berbasis area, titik atau objek yang bertasrif tersebut ditentukan dengan cara menghitung besarnya koefisien korelasi. Pada citra multikanal, nilai koefisien korelasi dihitung menggunakan rata-rata dari nilai korelasi setiap kanal. Umumnya dalam hitungan tersebut koefisien korelasi setiap kanal diberi bobot yang sama. Pembobotan yang sama untuk setiap kanal mengakibatkan harga rata-rata koefisien korelasi menjadi tidak proporsional sehingga dapat berpengaruh kepada keberhasilan pencocokan citra. Secara teoritis, setiap kanal memiliki panjang gelombang yang berbeda dengan tingkat penyerapan (absorption) gelombang yang berbeda pula pada setiap objek yang terekam oleh sensor, sehingga hitungan harga rata-rata koefisien korelasi dapat dimodifikasi dengan memberi bobot yang sesuai dengan karakteristik objek yang terekam pada masing-masing kanal. Metode ini disebut metode nilai rata-rata korelasi kanal terpisah berbobot (NRKKTB). Selain permasalahan bobot yang sama kendala yang sering terjadi adalah rendahnya keberhasilan pencocokan citra pada daerah yang homogen. Hal ini disebabkan karena daerah homogen mempunyai perbedaan digital number (DN) yang relatif kecil. Perbedaan DN yang kecil mengakibatkan rendahnya intepretabilitas citra sehingga mempengaruhi keberhasilan pencocokan citra. Upaya yang dapat dilakukan adalah dengan cara memperbesar perbedaan DN tersebut. Perbedaan DN diperbesar dengan cara amplifikasi amplitudo sinyal pada data citra yang telah ditransformasi kedalam ranah frekuensi. Dalam ranah frekuensi informasi karakteristik amplitudo sinyal dapat dimunculkan, sehingga proses amplifikasi memungkinkan untuk dilakukan. Namun dengan amplifikasi ini muncul konsekuensi lain yaitu terjadinya peningkatan derau yang masih ada pada sinyal. Untuk itu penghilangan derau harus dilakukan terlebih dahulu dengan cara melakukan penapisan (filtering). Salah satu metode penapisan yang dapat dilakukan adalah metode penapisan lolos rendah (lowpass filtering) sehingga derau pada sinyal tersebut dapat direduksi. Penelitian disertasi ini melakukan konversi data citra dari ranah spasial ke ranah frekuensi, yang antara lain dapat dilaksanakan dengan transformasi wavelet. Berbeda dengan transformasi Fourier, kelebihan dari transformasi wavelet adalah adanya pemunculan unsur spasial. Kelebihan lainnya apabila digunakan pada proses pencocokan citra adalah pada pendekatan multiresolusi dan melalui proses dekomposisi. Proses ini dilakukan dalam rangka meningkatkan keberhasilan pencocokan citra. Untuk mengetahui besarnya peningkatan keberhasilan pencocokan citra dilakukan analisis perbandingan nilai koefisien korelasi antara metode rata-rata nilai korelasi kanal terbobot sebelum dan setelah reduksi derau dan amplifikasi citra di dalam ranah frekuensi. Aspek yang dianalisis adalah selisih dan persentase perubahan nilai koefisien korelasi maksimum, syarat penerimaan nilai koefisien korelasi serta aspek geometri. Aspek geometri dianalisis berdasarkan pergeseran posisi antara posisi bertasrif dari hasil hitungan metode korelasi dengan posisi bertasrif yang dianggap benar hasil pengamatan stereoskopik sebagai validasi posisi bertasrif. Secara keseluruhan, penelitian ini telah memberikan kontribusi berupa metodologi peningkatan keberhasilan pencocokan citra menggunakan metode nilai rata-rata korelasi kanal terpisah berbobot secara proporsional pada kanal berbeda untuk citra teramplifikasi pada ranah frekuensi. Berdasarkan hasil analisis dapat disimpulkan bahwa metodologi ini dapat memberikan peningkatan nilai koefisien korelasi sampai dengan 18,2%. Hal ini disebabkan karena nilai koefisien korelasi meningkat sejalan dengan peningkatan level dekomposisi setelah dilakukan transformasi wavelet untuk mereduksi derau dan amplifikasi amplitudo. Begitu pula, kualitas geometri posisi bertasrif meningkat sampai dengan 11,5%. Kualitas geometri ini diukur berdasarkan pergeseran posisi yang diindikasikan oleh besarnya RMSerror untuk semua titik sampel. Besarnya RMSerror sampai level kedua adalah mengecil, sehingga kualitas geometri hasil hitungan nilai koefisien korelasi berbobot meningkat. Beberapa saran-saran untuk pengembangan penelitian lebih lanjutnya disampaikan dalam penelitian disertasi ini guna mengurangi kelemahan-kelemahan yang ada baik itu dari aspek data, metodologi dan pengolahan, serta alat-alat analisis penelitian.