Transcript PERTEMUAN 3 - WordPress.com

PERTEMUAN 3
Anna Hendrawati
STMIK CILEGON
Rekayasa Histogram
• Histogram Equalisasi, konsep dasar
dari histogram equalisation adalah
dengan men-strecth histogram,
sehingga perbedaan pixel menjadi
lebih besar atau dengan kata lain
informasi menjadi lebih kuat
sehingga mata dapat menangkap
informasi tersebut.
Juli 2010
image processing
Rekayasa histogram
• Histogram equalisation, mendistribusikan
nilai intensitas dalam citra sedemikian
rupa sehingga sejumlah nilai intensitas
mempunyai nilai yang relatif sama atau
uniform, sehingga disebut juga histogram
uniform
• Histogram spesifikasi, mengubah
histogram sesuai dengan yang diinginkan
atau spesifikasi tertentu seperti pelebaran,
penggeseran dari histogram, penskalaan
warna, autoscale.
Juli 2010
image processing
Histogram Equalization
in all grey level and all area
Contoh: citra dengan derajat keabuan berkisar 0-8
Citra awal:
Citra Hasil:
35554
????
54544
Derajat
0
1 2
3
4
5
53444
Keabuan
45663
Kemunculan
0
0 0
3
8
7
Juli 2010
Probabilitas
Kemunculan
0
0
0
Probabilitas
kemunculan
kumulatif
0
0
0
Probabilitas
ke munculan
*7
0
0
Derajat
keabuan baru
0
0
7
2
0
0.4
0.35
0.1
0
0.15
0.5
5
0.90
1
1
0
1.05
3.8
5
6.3
7
7
0
1
4
6
7
7
image processing
0.15
6
• Gambarkan Histogram
Equalisasinya!!!!
Juli 2010
image processing
Penskalaan Warna
• Histogram direkayasa dengan
menggunakan fungsi transformasi
terhadap pemetaan suatu warna ke
warna lain.
Y=x+5
• Contoh
Y = 2x
Y = 2x
Y=x+5
Y=X
Juli 2010
image processing
Contoh penskalaan warna
3
2
2
2
3
3
3
3
3
1
1
1
Y=2x
3x4x4
Juli 2010
6
4
4
4
6
6
6
6
6
2
2
2
3x4x8
image processing
Autoscale
• Penskalaan otomatis dengan
menskalakan intensitas minimum
dan maksimum dari citra.
Menghasilkan efek kenaikan nilai
kontras dan brightness
• Disebut juga histogram stretching.
Juli 2010
image processing
Contoh autoscale
3
3
3
3
3
4
4
4
3
5
4
4
5
5
4
6
6
5
5
4
6
6
6
5
4
Fmin = 3
Fmak = 6
Gi  (derajatkeabuan 1) ( Fi  F min)
( Fm ak F min)
0
2
2
7
7
0
2
2
7
7
0
2
5
5
7
0
0
5
5
5
0
5
2
2
2
G3 = (7/3)(3-3)=0
G4 = (7/3)(4-3)=2.33
G5 = (7/3)(5-3)=4.66
G6 = (7/3)(6-3)=7
Juli 2010
image processing
Pergeseran Histogram
• Dilakukan dengan menambahkan
atau mengurangkan nilai intensitas
yang akan memberikan lebih terang
atau gelap, penambahan akan
membrikan nilai terang dan
pengurangan akan membuat citra
gelap,
• Terang = Y=x+a
• Gelap = Y=x-a
Juli 2010
image processing
Penambahan dan pengurangan nilai
intensitas piksel untuk perbaikan citra
1. Menambah atau mengurangkan nilai intensitas
piksel dengan bilangan yang sama.
2. Penentuan bilangan penambah dengan
mengambil selisih nilai intensitas piksel tertinggi
dan nilai tertinggi data yang ditampung. Begitu
sebaliknya dengan pengurangan.
Contoh:Sebuah citra gray scale 4 bit,
mempunyai nilai intensitas piksel tertinggi 12,
maka bilangan penambah adalah 3, sebab nilai
maksimum adalah 15.
Juli 2010
image processing
Penambahan nilai intensitas piksel
4
4
7
7
7
7
10 10
12 11 11 11
15 14 14 14
12 11 9
9
15 14 12 12
12 12 9
9
15 13 12 12
4 x 4 x 16
Y = x + a, dimana a = 3
Juli 2010
image processing
Pengurangan nilai intensitas piksel
4
4
7
7
0
0
3
3
12 11 11 11
9
8
8
8
12 11 9
9
9
8
5
5
12 12 9
9
9
9
5
5
4 x 4 x 16
Y = x - a, dimana a = 4
Juli 2010
image processing
Pelebaran Histogram
• Dilakukan dengan melakukan
perkalian atau pembagian nilai
intensitas yang akan memberikan
citra terang atau gelap.
• Terang Y= Xx2
• Gelap Y=X/2
Juli 2010
image processing
OPERASI TITIK
Operasi titik adalah operasi terhadap
citra dimana setiap titik diolah secara
tak gayut dengan titik-titik yang lain.
Hanya nilai dari titik itu sendiri yang
dimodifikasi.
Juli 2010
image processing
1. Konversi citra berwarna ke
gray scale
• Untuk citra berwarna yang
mempunyai nilai matrik masingmasing R, G, B menjadi citra gray
scale dengan nilai S, maka konversi
dapat dilakukan dengan mengambil
rata-rata dari nilai R, G, dan B
sehingga dapat ditulis menjadi:
s
Juli 2010
R G  B
3
image processing
2. Modifikasi Brightness
Brightness adalah proses penambahan
kecerahan dari nilai derajat keabuan.
(Pada prinsipnya sama dengan pergeseran
histogram) Proses brightness ini dilakukan
dengan menambahkan nilai derajat
keabuan dengan suatu nilai penambah,
xb = x+b
di mana
x = nilai derajat keabuan
b = nilai penambahan
xb = hasil brightness
Juli 2010
image processing
Brightness adalah suatu pergeseran
histogram ke kiri dan ke kanan untuk
menurunkan atau menaikkan tingkat
kecerahan pada citra. Pergeseran ke
kanan akan menyebabkan citra lebih
putih dan pergeseran ke kiri akan
menyebabkan citra lebih gelap.
Juli 2010
image processing
3. Kontras
Kontras dari suatu citra adalah proses
pengaturan nilai range interval pada
setiap nilai derajat keabuan. Didefinisikan
dengan:
xk = x * k
di mana
x = nilai derajat keabuan
k = nlai kontras, dimana rangenya dari 0
– 2, nilai kontras 1 sama dengan citra asli
xk = nilai setelah pengaturan kontras
Untuk citra normal, harga k adalah 0.
Juli 2010
image processing
Kontras adalah mengubah range
pada histogram, atau dengan kata
lain kontras adalah melebarkan atau
menyempitkan range histogram.
Juli 2010
image processing
4. NEGASI
Operasi negasi dilakukan dengan
mengubah nilai keabuan titik dalam
citra dengan nilai ‘negatif’nya.
Fo =F mak- F i
Juli 2010
image processing
Thresholding
• Pengambangan ganda (thresholding)
adalah pengubahan gambar
grayscale ke gambar biner.
Juli 2010
image processing