TUGAS CITRA DIGITAL

Di dalam suatu citra terdapat banyak informasi pada warna, dan informasi tersebut juga dapat digunakan untuk menyederhanakan analisis citra, seperti identifikasi objek atau ekstraksi citra. Terdapat tiga macam kuatisasi yang dapat digunakan untuk menggambarkan warna, yaitu:

• Hue, ditentukan oleh dominan panjang gelombang. Warna yang dapat dilihat oleh mata memmiliki panjang gelombang antara 400nm (violet) – 700nm (red) pada spectrum elektromagnetik seperti gambar berikut.

• Saturation, ditentukan oleh tingkat kemurnian, dan tergantung pada jumlah sinar putih yang tercampur dengan hue. Suatu warna hue murni adalah secara penuh tersaturasi, yaitu tidak ada sinar putih yang tercampur. Hue dan saturation digabungkan untuk menentukan chromaticity suatu warna. Intensitas ditentukan oleh jumlah sinar yang diserap. Semakin banyak sinar yang diserap maka semakin tinggi intensitas warnanya.
• Sinar Achromatic tidak memiliki warna, tetapi hanya ditentukan oleh atribut intensitas. Tingkat keabuan (graylevel) adalah ukuran intensitas yang ditentukan oleh energy, sehingga merupakan suatu kuantitas fisik. Dalam hal ini brightness atau luminance ditentukan oleh persepsi warna.

Warna secara utuh bergantung pada sifat pantulan (reflectance) suatu objek. Warna yang dilihat merupakan yang dipantulkan, sedangkan yang lainnya diserap. Sehingga sumber sinar perlu diperhitungkan, begitu pula sifat alami sistem visual manusia ketika menangkap suatu warna.

Model warna merupakan cara standar untuk menspesifikasikan suatu warna tertentu, dengan mendefinisikan suatu sistem koordinat 3D, dan suatu ruang bagian yang mengandung semua warna yang dapat dibentuk ke dalam suatu model tertentu. Suatu warna yang dapat dispesifikasikan menggunakan suatu model akan berhubungan ke suatu titik tunggal dalam suatu ruang bagian yang didefinisikannya. Masing-masing warna diarahkan ke salah satu standart hardware tertentu (RGB, CMY, YIQ), atau aplikasi pengolahan citra (HSI).

Sekarang, mari kita kupas satu persatu mengenai jenis-jenis model warna.

1. Model RGB

Suatu citra dalam model RGB terdiri dari tiga bidang citra yang saling lepas, masing-masing terdiri dari warna mrah, hijau, dan biru. Suatu warna dispesifikasikan sebagai campuran sejumlah komponen warna utama. Gambar di samping adalah gambar yang menunjukkan bentuk geometri dari model warna RGB untuk menspesifikasikan warna menggunakan sistem koordinat Cartesian. Spektrum grayscale (tingkat keabuan) merupakan warna yang dibentuk dari gabungan tiga warna utama dengan jumlah yang sama, berada pada garis yang menghubungkan titik hitam dan putih.

Warna direpresentasikan dalam suatu sinar tambahan untuk membentuk warna baru, dan berhubungan untuk membentuk sinar campuran. Gambar di bawah ini menunjukkan campuran dengan menambahkan warna utama merah, hijau, dan biru untuk membentuk warna sekunder kuning(merah+hijau), cyan(biru+hijau), magenta(merah+biru) dan putih (merah+hijau+biru).

2. Model CMY

Model CMY (Cyan, Magenta, Yellow) adalah suatu model substractive yang berhubungan dengan penyerapan warna, misalnya pigment warna cat. Suatu permukaan yang dicat warna cyan kemudian diiluminasi sinar putih, maka tidak ada sinar merah yang dipantulkan, dan similar untuk warna magenta dengan hijau, dan kuning dengan biru. Relasi model CMY adalah sebagai berikut:

Model CMY biasa digunakan untuk mencetak warna, namun karena ketidaksempurnaan tinta, CMY tidak dapat menghasilkan warna hitam. Karena itu model CMY disempurnakan menjadi model CMYK dengan K menyatakan warna keempat dengan perhitungan

K = min(C,M,Y)

C = C – K

Y = Y – K

3. Model HSI

Warna juga dapat dispesifikasikan oleh tiga kuantisasi hue, saturation, intensity (disebut model HSI). Gambar di atas bagian sebelah kiri merupakan bentuk solid HIS dan di bagian sebelah kanan adalah model segitiga HIS yang merupakan bidang datar dari pemotongan model solid HIS secara horizontal pada tingkat intensitas tertentu. Hue ditentukan dari warna merah, saturation ditentukan berdasarkan jarak dari sumbu. Warna pada permukaan model solid dibentuk dari saturasi penuh, yaitu warna murni dan spectrum tingkat keabuan. Konversi nilai antar model RGB dan HSI adalah sebagai berikut:

dimana kuantitas R, G, dan B adalah jumlah komponen warna merah, hijau, biru, dan normalisasi ke [0,1]. Intensitas adalah nilai rata-rata kompnen merah, hijau, dan biru. Nilai saturation ditentukan sebagai berikut:

4. Model YIQ

Model warna YIQ digunakan untuk standart televisi. Y berkoresponden dengan luminasi, I dan Q adalah uda komponen kromatik yang disebut inphase dan quarature. Model warna YIQ bisa didapatkan dari proses konversi model RGB menggunaan perhitungan sebagai berikut:    

Komponen luminasi (Y) berisi semua informasi yang diperlukan untuk televise hitam putih dan menangkap persepsi mata manusia terhadapa warna gelap-terang pada warna tertentu. Kita melihat warna hijau lebih terang daripada warna merah, dan warna merah lebih terang dari warna biru, hal ini ditandai dengan bobot perspektif masing-masing yaitu 0.587, 0.299, dan 0.114 pada baris pertama matriks konversi di atas. Bobot ini harus digunakan ketika mengkonversi citra warna (RGB) menjadi citra keabuan (grayscale), jika diinginkan persepsi tingkat kecerahan yang sama.

 

 

Semoga bermanfaat bagi saudara-saudara :-) selamat belajar ... GBU O:)

CITRA DIGITAL

Hallo !!!! . Bagaimana kabar? Baik? hehe. Semoga masih diberikan kesehatan, sehat walafiat untuk kita semua. Amin :D

kali ini saya akan memposting sedikit tentang materi Korelasi dan Konklusi dan salah satu contoh gambar yang sudah buat dalam konversi warna ,, mari kita liat saudara-saudara apa yang terjadi... hhhe 

KORELASI

Korelasi adalah operasi yang digunakan dalam berbagai aplikasi dalam bidang pengolahan isyarat secara digital. Korelasi merupakan ukuran derajat kesamaan antara dua isyarat atau sekuens. Jika diketahui x[n] dan y[n] dengan energi yang terbatas maka kros-korelasi antara x[n] dan y[n]

KONVOLUSI

Konvolusi (convolution) adalah sebuah proses dimana citra dimanipulasi dengan menggunakan eksternal mask / subwindows untuk menghasilkan citra yang baru. Sedangkan Filtering tanpa menggunakan ekternal mask tetapi hanya menggunakan pixel tetangga untuk mendapatkan pixel yang baru.

Konvolusi sangat banyak dipergunakan dalam pengolahan citra untuk memperhalus (smoothing), menajamkan (crispening), mendeteksi tepi (edge detection), serta efek lainnya. Seperti:

A. Embossing

Embossing yaitu membuat citra seolah diukir pada permukaaan selembar nikel. Koefisien jendela konvolusi memiliki bobot tengah bernilai 0 & jumlah seluruh bobot =0.

B. Blurring

Blurring (Pengaburan) yaitu filter spasial low-pass yang melenyapkan detil halus dari suatu citra. Pengaburan dicapai melalui konvolusi dari seluruh koefisien mask bernilai sama. Blurring ini perataan nilai pixel-pixel tetangga, makin besar ukuran mask maka makin besar efek pengaburan

C. Sharpening

Sharpening (Penajaman) yaitu memperjelas detil suatu citra(menambah kontras) dengan penjumlahan atas citra tepi dengan citra aslinya maka bagian tepi objek akan terlihat berbeda dengan latarnya, sehingga citra terkesan lebih tajam.

D. Edge Detection

Deteksi tepi yaitu proses menentukan lokasi titik-titik yang merupakan tepi objek.

Contoh konvolusi ini yaitu:

gambar=imread('love.jpg');
mask = [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1];
gray=rgb2gray(gambar);
thresh=graythresh(gray);
imbw=im2bw(gray,thresh);
hasil=conv2(double(imbw),mask,'valid');
imshow(gambar)
figure, imshow(hasil)

hasil :

Untuk perhitungan proses konvolusi secara manual:

Rumus : 

kali ini kita akan mencoba menghitung secara manual proses konvolusi dari gambar di atas.

matrik dari gambar asli                  matrik filter
 

e = (8*0)+(-1*0)+(-1*0)+(-1*255)+(-1*0)+(-1*255)+(-1*0)+(-1*0)+(-1*255)

e = (0)+(0)+(0)+(-255)+(0)+(-255)+(0)+(0)+(-255)

e = – 765