Transcript materi 4.2

Color Image Processing
Color Image Processing
• Yang hendak kita bahas adalah:
– Color model
– Pseudo-color Image Processing
– Full-color Image Processing
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
1
Color Model
• Beberapa color model yang populer:
–
–
–
–
RGB (warna primer pada CRT)
CMYK (populer bagi percetakan)
YIQ / YUV (standar bagi TV NTSC / PAL)
HSI / HSV (sesuai dengan persepsi mata manusia)
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
2
RGB
•
Merupakan warna primer cahaya (berdasar mata manusia):
– R (red), G (green) dan B (blue)
•
•
Dimodelkan dalam RGB cube
Sifatnya additive
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
3
RGB contoh
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
4
RGB all-systems-safe 216 colors
•
•
Standarisasi karena masih banyak sistem yang tidak bisa menampilkan
16-juta warna
Hanya kombinasi RGB dengan nilai {00,33,66,99,CC,FF} yang
diperbolehkan
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
5
CMY
• Dalam dunia warna sering disebut sebagai CMYK
• K menunjukkan warna hitam
• Merupakan warna primer bagi percetakan:
– Cyan  Magenta  Yellow 
• Sifatnya subtractive
• Dihitung dari RGB dengan …
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
6
CMY contoh
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
7
YIQ (luminance iphase quadrature)
• Merupakan model warna standar bagi TV
• Dihitung dari RGB dengan
• Lihat hubungan Luminance dengan graylevel !
• Y menyatakan terang-gelap
• I dan Q menyatakan warna
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
8
YIQ contoh
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
9
HSI atau HSV
• Model ini lebih sesuai dengan persepsi mata manusia dalam
menangkap warna
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
10
HSI atau HSV
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
11
RGB ke HSV
•
Mengubah dari RGB ke HSV (lihat Gonzales p. 229-235):
•
Bagaimana mengubah HSV ke RGB? Lihat Gonzales p. 235-237.
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
12
Pseudo-color Image Processing
• Memberi warna pada citra graylevel
• Warna yang diberikan bukan warna objek yang sesungguhnya
• Tujuan utamanya adalah agar citra lebih mudah dilihat/dipahami
oleh mata manusia
• Yang hendak kita bahas:
– Intensity slicing
– Graylevel to color processing
– Filtering approach
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
13
Intensity Slicing (1)
•
•
•
Menyatakan citra dalam fungsi intensitas 2D
Citra diiris oleh bidang yang sejajar dengan bidang xy
Graylevel di atas dan di bawah bidang pengiris diwarnai dengan warna
yang berbeda
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
14
Intensity Slicing (2)
•
•
Mirip dengan thresholding, tapi dengan 2 warna
Pengembangannya: gunakan beberapa bidang pengiris
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
15
Intensity Slicing (3)
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
16
Graylevel to Color
• Masing-masing channel RGB diproses dengan cara yang berbeda
• Apa jadinya bila fase ketiga komponen sama?
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
17
Filtering Approach
•
•
Ketiga komponen RGB diproses dengan cara yang berbeda dalam
domain frekuensi
Filter biasanya berupa lowpass, bandpass/bandreject dan highpass
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
18
Full-color Image Processing
•
•
•
Tujuan utamanya adalah: Image Enhancement
Perhatikan bahwa kebanyakan color model yang digunakan adalah HSI,
bukan RGB. Mengapa?
Yang hendak kita bahas:
–
–
–
–
–
–
Intensity adjustment
Color complement
Histogram equalization
Color images smoothing
Color images sharpening
Noise reduction in color images
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
19
Intensity Adjustment
Diberikan persamaan intensitas sbb:
g(m,n)=kf(m,n)
Dimana k adalah skala yang terletak antara 0<k<1
Maka persamaan dalam HSI adalah:
Dan persamaan dalam RGB adalah:
Persamaan dalam CMY adalah:
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
20
Intensity Adjustment
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
21
Color Complement (1)
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
22
Color Complement (2)
RGB
HSI
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
23
Histogram Equalization (1)
•
•
Lakukan ekualisasi hanya pada komponen I (intensitas)
Lakukan saturation adjustment seperlunya
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
24
Histogram Equalization (2)
Contoh histogram equalization yang
dilakukan pada intensity, lalu saturation
ditambah.
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
25
Smoothing
•
•
Pada RGB akan berpotensi untuk memunculkan warna-warna yang
sebelumnya tidak ada (karena warna baru dihitung dari rata-rata)
Pada HIS hanya I yang difilter … apa efeknya?
RGB
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
HSI
26
Sharpening
•
•
Seperti pada smoothing, sharpening pada RGB akan berpotensi
menimbulkan warna-warna yang sebelumnya tidak ada
Pada HIS hanya I yang difilter … apa efeknya?
RGB
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
HSI
27
Noise Reduction
•
•
•
Pada color image sifat noise pada masing-masing channel RGB bersifat
independent
Noise reduction dengan metode perata-rataan citra dapat dilakukan
(dengan melakukan proses averaging pada tiap channel, dan
menggabungkan hasil akhir).
Noise reduction dengan median filter tidak cocok bagi citra bewarna.
Mengapa?
Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003
28