## APLIKASI REKONSTRUKSI OBJEK 3D DARI KUMPULAN GAMBAR 2D DENGAN ALGORITMA GENERALIZED VOXEL COLORING
Charley C. Corputty 1
Adang Suhendra 2
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
2 Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya no. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 c.corputty@yahoo.com
2 adang@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Di era yang modern ini, informasi sangat dibutuhkan, baik di bidang pendidikan, industri,  kesehatan,  perdagangan  dan  keamanan.  Karena  begitu  pentingnya sebuah  informasi,  data  yang  diproses  untuk  dijadikan  informasi  pun  menjadi lebih  beragam.  Tidak  hanya  data  berupa  huruf,  angka  dan  suara,  kini  data berbentuk  citra  (gambar)  juga  sangat  dibutuhkan  sebagai  bahan  keakuratan sebuah  informasi.  Terdapat  beberapa  metode  dalam  pemodelan  3D  seperti Polygonal Modeling, NURBS Modeling, Digital Sculpting, Image Based Modeling dan  3D  Scanner.  Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka  dibuat  sebuah aplikasi  yang  dapat  merekonstruksi  objek  3D  dari  kumpulan  gambar  2D  yang diambil  dari  berbagai  sudut  pengambilan  dengan  menggunakan  algoritma Generalized Voxel Coloring.
Kata Kunci : GVC, Rekonstruksi 3D, Voxel.

## APPLICATION OF 3D OBJECT RECONSTRUCTION FROM 2D IMAGES USING GENERALIZED VOXEL COLORING ALGORITM

## Abstract
In this modern era, information is needed such as in education, industry, health, trade  and  security.  Due  to  the  information  is  such  an  important  aspect,  data  is processed as information becomes more diverse. Not only the data in the form of letters,  numbers  and  sounds,  the  data  can  be  the  image  (picture)  form  is  also needed as the material accuracy of the information. There are several methods in such  Polygonal  Modeling  3D  modeling,  NURBS  Modeling,  Digital  Sculpting, Image-Based  Modeling  and  3D  Scanner.  Based  on  this  background  then  an application  is  created  that  can  reconstruct  3D  objects  from  a  collection  of  2D images  taken  from  different  angles  by  using  algorithms  Generalized  Voxel Coloring.
Keyword: 3D Reconstruction, GVC, Voxel.

## PENDAHULUAN
Di  era  yang  modern  ini,  infor- masi  sangat  dibutuhkan,  baik  di  bidang pendidikan,  industri,  kesehatan,  perda- gangan  dan  keamanan.  Informasi  di- butuhkan  agar  semua  persoalan  dapat ditangani  secara  mudah  dan  cepat. Pentingnya  sebuah  informasi,  data  yang diproses  untuk  dijadikan  informasi  pun menjadi  lebih  beragam.  Tidak  hanya data berupa huruf, angka dan suara, kini data  berbentuk  citra  (gambar)  juga sangat dibutuhkan sebagai bahan keakuratan sebuah informasi.
Grafik komputer dan pengolahan citra  tidak  hanya  dipakai  dalam  bidang teknik  informasi  saja,  tetapi  hampir dipakai  dalam  semua  bidang  ilmu, seperti  arsitektur,  desain  grafis,  industri, kesehatan dan lain-lain. Grafik komputer adalah  sebuah  ilmu  komputer  yang berkaitan  dengan  pembuatan  dan  mani- pulasi  gambar  (visual)  secara  digital. Bentuk  sederhana  dari  grafik  komputer adalah  grafika  komputer  2D  yang kemudian  berkembang  menjadi  grafik komputer 3D.
Teknologi  yang  sedang  berkem- bang  dalam  bidang  grafik  komputer yaitu  pemodelan  3D.  Dengan  adanya pemodelan 3D ini banyak hal yang dapat dimudahkan  contohnya  dalam  bidang industri  dimana  digunakan  untuk  pe- modelan  arsitektur  yang  akan  dibuat seperti  bangunan,  jembatan,  gedung pencakar  langit  dan  lainnya,  dalam bidang  kesehatan  juga  digunakan  untuk pemodelan  organ  tubuh  manusia,  pada bidang  perfilman  digunakan  sebagai karakter dan objek untuk animasi.
Terdapat beberapa metode dalam pemodelan  3D  seperti  polygonal  mo- deling, NURBS  modeling, digital sculp- ting,  image  based  modeling  dan  3D scanner.  Namun  terdapat  beberapa keterbatasan  dalam  beberapa  metode tersebut  dimana  pada  polygonal  mo-
deling  untuk  mendapatkan  permukaan yang  halus,  dibutuhkan  banyak  bidang polygon .  Pada digital  sculpting mema- kan waktu banyak dalam pemrosesannya dan  dibutuhkan  modal  yang  besar  jika ingin memakai metode 3D scanner . Penelitian  menggunakan voxel coloring telah  dilakukan  oleh  Van  de Sande  dan  Seitz  [2,  5,  6].  Seitz menggunakan voxel  coloring pada photorealistic scene .
Berdasarkan    uraian  masalah  di atas,  maka  pada  penelitian  ini  dibuat sebuah  aplikasi  yang  dapat  merekons- truksi  objek  3D  dari  kumpulan  gambar 2D  yang  diambil  dari  berbagai  sudut pengambilan dengan menggunakan algoritma  g eneralized  Voxel  coloring menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual C# dan Matlab.

## METODE PENELITIAN
Terdapat  beberapa  tahapan  yang dilakukan dalam proses penelitian ini. 1. Studi  Literatur,  yaitu  dengan  me- lakukan  pembelajaran  terhadap  tek- nik  pemrograman  dengan  menggu- nakan  Microsoft  Visual  C#  serta pengumpulan dan pembelajaran algoritma yang dipakai.
2. Perancangan, tahap pembuatan flow- chart untuk  program,  dimana  pada tahap  ini  penulis  melakukan  desain terhadap  tampilan  dan  jalannya program  sehingga  program  dapat berjalan dengan baik.
3. Pembuatan Program, dilakukan dengan  menggunakan  bahasa  pem- rograman  Microsoft  Visual  C#  serta menggunakan  bantuan  Matlab  yang berfungsi  untuk  mempermudah  pe- nulis  dalam  melakukan  persiapan program  dan  input-input  program yang diperlukan.
4. Pengujian  dan  Evaluasi  Program, proses  dilakukannya  pengujian  ter-
hadap program. Pengujian dilakukan dengan  maksud  untuk  mengetahui seberapa    tepat  program  melakukan rekonstruksi objek 3D.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembuatan  aplikasi  ter- dapat  beberapa  tahapan  seperti  meng- ambil  gambar  objek  dengan  menggu- nakan  kamera  dimana  objek  tersebut harus  berada  diatas chessboard  pattern agar  dapat  digunakan  pada  proses camera  calibration yang  dicari  para- meter  intrinsik  kamera  dan  matrik ekstrinsik  dari  tiap  gambar  [4].  Setelah itu  dilakukan  proses segmentation di- mana  objek  akan  dipisahkan  dari  latar belakangnya  untuk  objek  dapat  dikenali dengan  baik.  Pada  proses  selanjutnya yaitu  rekonstruksi  3D  menggunakan program  Microsoft  Visual  C#  dan Matlab  untuk  melakukan  proses  rekon- struksi  [1,  3].  Proses  terakhir  adalah 3D Viewing dimana  hasil  dari  rekonstruksi tersebut akan ditampilkan pada layar.

## Pembuatan Program
Pembuatan  program  dilakukan dengan  membentuk  tiap form mengg- unakan desain dan pengkodean program. Bahasa  yang  digunakan  dalam  tahapan pengkodean adalah Microsoft Visual C# dan  Matlab.  Tahapan  pembuatan  pada aplikasi  rekonstruksi  3D  dari  kumpulan gambar 2D dengan menggunakan algoritma  GVC  terdiri  dari  beberapa form. Pada  pembuatan  aplikasi  ini digunakan  program  Matlab  sehingga form rekonstruksi  3D  ini  harus  di- koneksikan  dengan  Matlab  agar  dapat dilakukan  pemanggilan  fungsi  Matlab dari program Microsoft Visual C#.

## Pengujian Program
Pertama  yang  dilakukan  adalah mengambil gambar objek dengan menggunakan  kamera  dimana  objek tersebut berada diatas chessboard
pattern .  Proses  pengambilan  gambar  ini memiliki  beberapa  batasan  tertentu. Namun,  yang  paling  penting  adalah posisi  gambar chessboard  pattern dan obyek  harus  nyaris  sama,  atau  dengan kata  lain  tidak  bergerak  sama  sekali untuk  menghindari  kesalahan  pada proses  proyeksi  titik  3D.  Setelah melakukan  pengambilan  gambar  maka tahap  selanjutnya  adalah  menentukan parameter  intrinsik  kamera  dan  matrik ekstrinsik  dari  tiap  gambar.  Dalam  hal ini digunakan toolbox Matlab “ Bouguets camera toolbox ”.
Setelah mendapat data parameter intrinsik  kamera  dan  matrik  ekstrinsik maka user menyimpan  data  tersebut kedalam file berekstensi  .cpcc  pada folder  yang  terdapat  kumpulan  gambar 2D  yang  telah  diproses  tadi.  Setelah  itu user  dapat  membuat file berekstensikan .dataset  dengan  menggunakan  notepad dimana  didalam file tersebut  pada line pertama  adalah  nama  folder  terdapat kumpulan gambar 2D, line kedua adalah nama  gambar  pertama  pada  folder tersebut  dan line ketiga  adalah  nomor urut  dari  gambar  tersebut.  Setelah user telah  mendapatkan file yang  berisi  data kumpulan gambar 2D yang ber- ekstensikan .dataset maka aplikasi rekonstruksi  3D  dari  kumpulan  gambar 2D  dengan  menggunakan  algoritma GVC  ini  dapat  dijalankan.  Setelah melakukan  penginputan  dataset  pada aplikasi  ini  maka user dapat  melakukan klik pada Button “Ok”.  Setelah melakukan  klik  pada  Button  Ok  maka akan  muncul  hasil  dari  rekonstruksi  3D dengan  objek  yang  telah  menjadi  objek 3D  dan  dapat  diputar  dan  dilihat  dari berbagai  sisi  sesuai  dengan  keinginan user .

## Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  dari  aplikasi rekonstruksi  objek  3D  dari  kumpulan gambar  2D  dimana  diambil  beberapa perbandingan  hasil  rekonstruksi.  Per-
bandingan yang dilakukan adalah perbedaan  jumlah  inputan  gambar, perbedaan  detail  objek  dan  perbedaan intesitas  cahaya.  Pada  Tabel  1  dapat dilihat  bahwa  hasil  dari  rekonstruksi
objek  3D  dimana  inputan  gambar  yang lebih  sedikit  menghasilkan  objek  yang tidak  sempurna  dibandingkan  inputan gambar yang lebih banyak.
Tabel 1. Tabel Perbandingan Jumlah Inputan Gambar
Nama Objek Jumlah Gambar Input
Output Kaleng Hair Gel 32 16 8 4
Tabel 2. Tabel Perbandingan Perbedaan Detail Objek
Nama Objek Detail Objek Input Output Jeruk Kurang Detail Mobil Mainan Lebih Detail

## Tabel 3. Tabel Perbandingan Perbedaan Intensitas Cahaya
Nama Objek Intensitas Cahaya Input Output
Jeruk Terang Jeruk Gelap
Pada  Tabel  2    terlihat  bahwa semakin detail suatu objek maka semakin sulit dalam melakukan rekonstruksi objek 3D  ini.  Oleh  karena  itu,  jumlah  gambar dalam  pengambilan  objek  yang  detail harus ditingkatkan dan parameter kamera harus diambil dengan sangat teliti. Dalam perbandingan  intensitas  cahaya  dapat dilihat pada Tabel 3. Pada Tabel 3 terlihat bahwa  sangat  diperlukan  cahaya  yang terang  dalam  pengambilan  objek  karena sangat  berpengaruh  besar  untuk  hasil rekonstruksi objek 3D.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pembuatan dan pengujian  dari  aplikasi  rekonstruksi  3D dari  kumpulan  gambar  2D  dengan menggunakan  algoritma  GVC,  proses kalibrasi  kamera  sangat  berpengaruh sehingga  dibutuhkan  proses  kalibrasi kamera  yang  sangat  teliti,  antara  lain berupa  pengambilan  gambar  obyek  dari sudut  yang  benar-benar  tepat,  penentuan titik  koordinat  dalam  kalibrasi  kamera yang  tepat,  dan  sebagainya.  Semakin banyak  gambar  2D  yang  diambil  dari berbagai  sudut  membuat  hasil  re- konstruksi  3D  menjadi  semakin  baik. Hasil rekonstruksi 3D “Kaleng Hair Gel” yang menggunakan 32 gambar lebih baik
daripada hasil rekonstruksi “Kaleng Hair Gel” yang menggunakan 8 gambar atau 4 gambar.
Intensitas  cahaya  dalam  proses pengambilan  gambar  sangat  berpengaruh besar,  intensitas  cahaya  yang  tinggi  atau terang dalam proses pengambilan gambar akan  membuat  hasil  yang  lebih  baik  dari pada  intensitas  cahaya  yang  rendah  atau gelap.
Aplikasi  ini  dapat  dikembangkan pada  metode  pengambilan  gambar  yang lebih  baik  dan  teliti  sehingga  meng- hasilkan hasil yang lebih baik. Selain itu, pemilihan  kriteria  objek  yang  baik  untuk diproses dalam proses rekonstruksi objek. Rekonstruksi  3D  lebih  lanjut  dapat menggunakan  metode  selain  GVC  se- hingga bisa didapat perbandingan metode yang  lebih baik  dalam  melakukan  proses rekonstruksi  dari  gambar  2D  menjadi objek 3D

## DAFTAR PUSTAKA
[1] [Bouguet,  2013]  Bouguet,  J.  Y. 2013. Camera calibration toolbox for Matlab. URL: http://www.vision.caltech.edu/bougu etj/calib_doc.
[2] [Seitz,  et  al,  1997]  Seitz,  S.  M.  and Dyer, Charles R. 1997.
Photorealistic  Scene  Reconstruction by Voxel Coloring . In Proceedings of the  Computer  Vision  and  Pattern Recognition Conference.
[3] [Seputra,  2014]  Seputra,  Y.  E.  A. 2014. Buku Pintar Pemrograman C#. Yogyakarta: MediaKom.
[4] [Van de Sande, 2004] Van de Sande, K. 2004. A Practical Setup for Voxel
Coloring using off-the-shelf
Components. Netherlands: University of Amsterdam. [5] [Van de Sande, 2004] Van de Sande,
K. 2004. Voxel Coloring
Framework. Netherlands : University of Amsterdam.
[6] [Zhang,  1998]  Zhang,  Z.  1998.  A flexible  new  technique  for  camera calibration.