Citra biner hanya memiliki dua nilai derajat keabuan: hitam dan putih. Citra biner digunakan untuk mengkodekan informasi seperti barcode dan QR code, serta untuk segmentasi objek dan analisis bentuk pada citra digital.

2. CITRA YANG HANYA
MEMPUNYAI DUA NILAI
DERAJAT KEABUAN: HITAM
DAN PUTIH

3. Barcode
QR code
VR marker
OCR text

4. •Pixel-pixel objek bernilai 1 dan pixel-pixel
latar belakang bernilai 0
•Pada waktu menampilkan gambar, 0
adalah putih dan 1 adalah hitam. Jadi,
pada citra biner, latar belakang berwarna
putih sedangkan objek berwarna hitam

5. • Kebutuhan memori kecil karena nilai derajat keabuan hanya
membutuhkan representasi 1 bit. Kebutuhan memori untuk
citra biner masih dapat berkurang secara berarti dengan
metode pemampatan run-length encoding (RLE)
• Waktu pemrosesan lebih cepat dibandingkan dengan citra
hitam-putih karena banyak operasi pada citra biner yang
dilakukan sebagai operasi logika (AND, OR, NOT, dll)
ketimbang operasi aritmetika bilangan bulat

6. • RLE is a very simple form of lossless data compression in which
runs of data (that is, sequences in which the same data value
occurs in many consecutive data elements) are stored as a single
data value and count, rather than as the original run
• Ex:
Original data :
WWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWBBBWWW
WWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWBWWWWWWWW
WWWWWW
RLE compression data : 12W1B12W3B24W1B14W

7. Berikut beberapa alasan kenapa konversi citra greyscale ke biner
dilakukan:
1. Untuk mengidentifikasi keberadaan objek, yang
direpresentasikan sebagai daerah (region) di dalam citra.
2. Untuk lebih memfokuskan pada analisis bentuk morfologi, yang
dalam hal ini intensitas pixel tidak terlalu penting dibandingkan
bentuknya
3. Untuk menampilkan citra pada piranti keluaran yang hanya
mempunyai resolusi intensitas satu bit, yaitu piranti penampil
biner seperti printer
4. Mengkonversi citra yang telah ditingkatkan kualitas tepinya
(edge enhancement) ke penggambaran garis-garis tepi

8. Setiap pixel di dalam citra dipetakan ke dua nilai, 1 atau 0
dalam hal ini, fg(i, j) adalah citra hitam-putih, fB(i, j) adalah citra
biner, dan T adalah nilai ambang yang dispesifikasikan. Dengan
operasi pengambangan tersebut, objek dibuat berwarna gelap
(1 atau hitam) sedangkan latar belakang berwarna terang (0
atau putih)

9. T = 90
T = 100
T = 128
T = 150

10. BW = im2bw(I, level)
BW = im2bw(X, map, level)
BW = im2bw(RGB, level)

11. Proses awal yang dilakukan dalam menganalisis
objek di dalam citra biner adalah segmentasi
objek. Proses segmentasi bertujuan
mengelompokkan pixel-pixel objek menjadi
wilayah (region) yang merepresentasikan objek

12. 1. Segmentasi berdasarkan batas wilayah (tepi dari objek),
pixel-pixel tepi ditelusuri sehingga rangkaian pixel yang
menjadi batas (boundary) antara objek dengan latar
belakang dapat diketahui secara keseluruhan (algoritma
boundary following)
2. Segmentasi ke bentuk-bentuk dasar (misalnya segmentasi
huruf menjadi garis-garis vertikal dan horizontal,
segmentasi objek menjadi bentuk lingkaran, elips, dan
sebagainya)

13. Pada citra biner, batas antara objek dengan latar
belakang terlihat jelas. Pixel objek berwarna
hitam sedangkan pixel latar belakang berwarna
putih. Pertemuan antara pixel hitam dan putih
dimodelkan sebagai segmen garis. Penelusuran
batas wilayah dianggap sebagai pembuatan
rangkaian keputusan untuk bergerak lurus,
belok kiri, atau belok kanan

14. Pixel yang bertanda menyatakan pixel yang sedang ditelaah.
Penelusur harus menentukan arah pixel tepi berikutnya bergantung pada
pixel-pixel sekitarnya.

15. 
if DepanTidakSama(arah,x,y) then
Belok kanan (arah,x,y)
else
if SilangSama(arah,x,y) then
Belok kiri (arah,x,y)
else
Lurus (arah,x,y)
endif
endif

16. Wilayah (region) di dalam citra biner dapat direpresentasikan
dalam beberapa cara. Salah satu cara yang populer adalah
representasi wilayah dengan quadtree.
Setiap simpul di dalam pohon-empatan merupakan salah
satu dari tiga ketagori: putih, hitam, dan abu-abu. Pohon-
empatan diperoleh dengan membagi citra secara rekursif.
Wilayah di dalam citra dibagi menjadi empat buah upa-
wilayah yang berukuran sama.

17. • Untuk setiap upa-wilayah, bila pixel-pixel di dalam wilayah
tersebut semuanya hitam atau semuanya putih, maka proses
pembagian dihentikan
• Sebaliknya, bila pixel-pixel di dalam upa-wilayah
mengandung baik pixel hitam mapupun pixel putih (kategori
abu-abu), maka upawilayah tersebut dibagi lagi mejadi
empat bagian
Demikian seterusnya sampai diperoleh upa-wilayah yang
semua pixel-nya hitam atau semua pixel-nya putih.

19. 

