KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA
Pengolahan citra merupakan proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer .
Operasi-operasi pada pengolahan citra secara umum dapat diklasifikasikan sebagai berikut:
- Perbaikan kualitas citra (image enhancement)
- Pemugaran citra (image restoration)
- Pemampatan citra (image compression)
- Segmentasi citra (image segmentation)
- Analisa citra (image analysis)
- Rekonstruksi citra (image recronstruction)
Dari keenam operasi pengolahan citra , yang akan dibahas lebih lanjut yaitu mengenai PERBAIKAN KUALITAS CITRA .
A. Pengertian Perbaikan Kualitas Citra
Perbaikan kualitas citra merupakan proses penajaman fitur tertentu dari suatu citra atau proses memperbaiki kualitas citra dengan memanipulasi parameter-parameter citra
B. Konsep Perbaikan Kualitas Citra
Operasi perbaikan citra :
•Perbaikan kontras gelap/terang
•Perbaikan tepian objek (edge enhancement)
•Penajaman (sharpening)
•Pemberian warna semu(pseudocoloring)
•Penapisan derau (noise filtering)
Ada dua metode yang digunakan sebagai dasar perbaikan kualitas citra
a. Metode yang bekerja pada domain spasial
1. Point Processing
Cara ini merupakan cara termudah , proses yang dilakukan hanya melibatkan satu pixel saja , salah satu contohnya yaitu histogram . Histogram merupakan diagram yang menunjukkan distribusi kemunculan level keabuan suatu citra .
Beberapa jenis perbaikan kualitas citra dengan point processing yaitu :
· Image Negative
Hasilnya mirip dengan negatif film (klise)
· Contrast Stretching
Proses ini bertujuan untuk mengatasi kekurangan cahaya (gelap) atau sebaliknya kelebihan cahaya (terang) pada saat pengambilan citra . Caranya dengan memperluas sebaran nilai keabuan pixel . Mengubah kontras dari suatu image dengan cara mengubah greylevel pixel-pixel pada citra menurut fungsi s = T(r) tertentu
r1 ≤ r2, s1 ≤ s2
r1 = r2, s1 = s2 tidak ada perubahan
r1 = r2, s1 = 0, s2 = 255 tresholding menjadi citra biner dengan ambang r1
Citra masukan yang grey level nya tidak penuh dari 0 – 255 (low constrast) diubah menjadi citra yang grey level nya berkisar dari 0 – 255 (high contrast)
· Histogram Equalization
Pada histogram equalization terdapat dua jenis yaitu :
a. Pemrosesan histogram yang dilakukan secara global
Mengubah pemetaan greylevel agar kontrasnya lebih menyebar pada kisaran 0-255
b. Pemrosesan histogram yang dilakukan secara lokal
Biasa juga disebut Specification Histogram yaitu histogram equalization yang dilakukan pada area atau bagian tertentu saja .
· Image Subtracting
Dilakukan jika kita ingin mengambil bagian tertentu saja dari citra
· Image Averaging
Dilakukan jika beberapa citra yang bergambar sama , namun semua citra memiliki noise . Noise satu citra berbeda dengan citra lainnya (tidak berkorelasi) . Cara memperbaikinya adalah melakukan operasi rata-rata terhadap semua citra tersebut
2. Mask Processing
Jika pada point processing hanya dilakukan operasi terhadap masing-masing pixel , mka pada mask processing dilakukan operasi terhadap suatu jendela ketetanggaan pada citra . Kemudian menerapkan suatu mask terhadap jendela tersebut . Mask sering disebut filter . Perbedaan dengan point processing yaitu pada point processing , nilai suatu pixel tidak dipengaruhi oleh nilai tetangganya
b. Metode yang bekerja pada domain frekuensi
C. Contoh :
Sebelum
Citra Lena yang terlalu gelap Histogram
(kontras rendah)
Sesudah
Citra Lena yang bagus (normal) Histogram
(kontras bagus)
Komentar
Posting Komentar