1 / 33

PENGOLAHAN CITRA DAN POLA

PENGOLAHAN CITRA DAN POLA. PERTEMUAN 4 STIKI INDONESIA 2012. Modifikasi Histogram. Ekualisasi histogram Nilai-nilai intensitas di dalam citra diubah sehingga penyebarannya seragam

avian
Download Presentation

PENGOLAHAN CITRA DAN POLA

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PENGOLAHAN CITRA DAN POLA PERTEMUAN 4 STIKI INDONESIA 2012

  2. Modifikasi Histogram • Ekualisasi histogram • Nilai-nilai intensitas di dalam citra diubah sehingga penyebarannya seragam • Tujuannya untuk memperoleh penyebaran histogram yang merata sehingga setiap derajat keabuan memiliki jumlah pixel yang relatif sama • Dapat dilakukan pada keseluruhan citra atau pada beberapa bagian citra saja Here comes your footer Page 2

  3. Ekualisasi histogram adaptif • Citra dibagi menjadi blok-blok (sub-image) dengan ukuran n x n, kemudian pada setiap blok dilakukan proses ekualisasi histogram • Ukuran blok (n) dapat bervariasi dan setiap ukuran blok akan memberikan hasil yang berbeda • Setiap blok dapat saling tumpang tindih beberapa pixel dengan blok lainnya Here comes your footer Page 3

  4. Ekualisasi Histogram Here comes your footer Page 4

  5. CONTOH • Citra 64x64 pixel, 8 tingkat keabuan, dengan distribusi sebagai berikut : Here comes your footer Page 5

  6. Fungsi Transformasi Here comes your footer Page 6

  7. Pembulatan Here comes your footer  Page 7

  8. Pemetaan Here comes your footer  Page 8

  9. Hasil Rangkuman Transformasi Here comes your footer  Page 9

  10. Histogram dengan Distribusi Seragam Here comes your footer  Page 10

  11. Modifikasi Histogram • Spesifikasi histogram • Nilai-nilai intensitas di dalam citra diubah agar diperoleh histogram dengan bentuk yang dispesifikasikan oleh pengguna Here comes your footer Page 11

  12. CONTOH • Citra 64x64 pixel, 8 tingkat keabuan, dengan distribusi sebagai berikut : Here comes your footer Page 12

  13. Histogram yang Diinginkan Here comes your footer  Page 13

  14. Langkah 1 : Ekualisasi Histogram Here comes your footer  Page 14

  15. Langkah 2 : Fungsi Transformasi Here comes your footer  Page 15

  16. Hasil Fungsi Transformasi Here comes your footer  Page 16

  17. Langkah 3 : Terapkan Inverse Pada Level Histogram Equalisasi NB; G(zk) = Vk Here comes your footer  Page 17

  18. Langkah 4 : Pemetaan dari rk ke zk Here comes your footer  Page 18

  19. Histogram Hasil Here comes your footer  Page 19

  20. Operasi Berbasis Bingkai / Operasi Aritmatika Citra • Proses pengolahan citra dengan memanfaatkan operator aritmatika atau operator logika (boolean) terhadap dua atau lebih citra input • Proses aritmatika citra diterapkan dengan melakukan pengolahan pixel per pixel, sehingga proses ini sebaiknya dilakukan terhadap citra dengan ukuran dan resolusi yang sama Here comes your footer Page 20

  21. Operasi aritmatika citra : • Penjumlahan, pengurangan • Operator Boolean • Bitshift Operators Here comes your footer Page 21

  22. Penjumlahan • Pixel citra hasil merupakan hasil penjumlahan nilai pixel pada citra pertama dengan nilai pixel pada citra kedua • Catatan : w1 + w2 = 1 Here comes your footer Page 22

  23. Pengurangan • Mencari beda antara 2 citra berurutan • Bagian yang tidak bergerak  0 • Bagian yang bergerak ≠ 0 Here comes your footer Page 23

  24. Operator Boolean • Disebut juga operasi logika • Hanya dapat dilakukan pada citra biner Here comes your footer Page 24

  25. Here comes your footer  Page 25

  26. Bitshift Operator • Pergeseran deret bit pada pixel ke arah kanan atau kiri sebesar n bit Here comes your footer Page 26

  27. Operasi Spasial (Filtering) • Pentapisan pada pengolahan citra biasa disebut dengan pentapisan spasial (spatial filtering) • Pada proses pentapisan, nilai pixel baru umumnya dihitung berdasarkan pixel tetangga • Cara perhitungan nilai pixel baru tersebut dapat dikelompokkan menjadi dua : • Nilai pixel baru diperoleh melalui kombinasi linier pixel tetangga (tapis linier) • Nilai pixel baru diperoleh langsung dari salah satu nilai pixel tetangga (tapis non linier) Here comes your footer Page 27

  28. Kernel • Proses penapisan spasial tidak dapat dilepaskan dari teori kernel (mask) dan konvolusi • Kernel adalah matrik yang umumnya berukuran kecil dengan elemen-elemennya berupa bilangan • Kernel disebut juga dengan convolution window, tapis (filter), template, mask, sliding window, structuring element • Ukuran dapat berbeda-beda, seperti 2 x 2, 3 x 3, 5 x 5, dsb • Elemen-elemen kernel disebut juga bobot (weight) merupakan bilangan-bilangan yang membentuk pola-pola tertentu Here comes your footer Page 28

  29. Konvolusi Here comes your footer Page 29

  30. Contoh • Citra f(x,y) berukuran 5 x 5 dengan kernel 3 x 3 Here comes your footer Page 30

  31. Masalah Pixel Pinggir Here comes your footer  Page 31

  32. Solusi • Piksel pinggir diabaikan, tidak dikonvolusi • Duplikasi elemen citra, elemen kolom ke-1 disalin ke kolom M+1, begitu juga sebaliknya lalu konvolusikan • Elemen yang ditandai dengan (?) diasumsikan bernilai 0 atau konstanta yang lain sehingga konvolusi piksel pinggir dapat dilakukan • Konvolusi piksel pinggir tidak memperlihatkan efek yang kasat mata Here comes your footer Page 32

  33. Referensi • Gonzalez,Rafael C. and Woods, Richard E..Digital Image Processing, 2nd Ed.. 2002. New Jersey : Prentice Hall. • Putra, I Ketut Gede Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : Andi Offset. • Sutoyo, T., dkk. 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : Andi Offset. • __________. Materi Pengolahan Citra. Fakultas Informatika IT Telkom. Here comes your footer Page 33

More Related