HVS = Human Visual System Image adalah untuk di lihat! Problem Image = Problem Visual

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "HVS = Human Visual System Image adalah untuk di lihat! Problem Image = Problem Visual"

Leony Gunardi
6 tahun lalu
Tontonan:

1 HVS? HVS = Human Visual System Image adalah untuk di lihat! Problem Image = Problem Visual Bagaimana proses penerimaan dan penyimpanan informasi visual adalah hal yang tidak semuanya dapat dijelaskan 2

2 A pa Persepsi Anda Thd Image Dibawah Ini 3

3 Optical Illusions 4

4 Display dan Representasi Image Perceptual tidak sama dengan numerical Pemrosesan image didasarkan pada informasi perceptual Fokus pada informasi yang secara perceptual penting. Mengabaikan informasi perceptual tidak terlalu yang secara penting. 5

5 Model Untuk Sistem Visual Manusia Human Eye Schematic 6

6 Mata Manusia Diameter: 20 mm Terdapat 3 membran yang menyusun mata Cornea & Choroid Retina sclera 7

7 Ilustrasi Susunan Mata Manusia The amount of light entering the eye is controlled by the pupil, which dilates and contracts accordingly. The cornea and lens, whose shape is adjusted by the ciliary body, focus the light on the retina, where receptors convert it into nerve signals that pass to the brain. A mesh of blood vessels, the choroid, supplies the retina with oxygen and sugar. 8

8 Bentuk Image Pada Mata Contoh : Jarak antara pusat lensa dan retina (focal length) berkisar antara mm. Bila obyek jaraknya adalah 3 m atau lebih jauh lagi, maka f= 17mm dengan kemampuan membiaskan sinar yg paling rendah. 15 x x 2.55mm 9

9 Visual Psychophysics Visual psychophysics: Adalah karakteristik respon HVS stimuli (input) yang berbeda. Terdiri dari : Brightness Adaptation Spatial Threshold Vision Weber ratio Visual Masking Mach Effect Temporal vision Frequency Threshold Vision terhadap 10

10 Brightness Adaptation Range dari level intensitas cahaya dapat ditangkap oleh HVS berada besaran yang pada Brightness dapat dipandang oleh HVS sebagai fungsi logaritmik dari intensitas cahaya yang masuk ke mata. Untuk satu kondisi tertentu, level sensitivitas dari HVS disebut sebagai brightness adaptation level 11

11 Brightness Adaptation & Discrimination Mata juga dapat membedakan perubahan brightness pada adaptasi setiap level. I c I Weber ratio Where: I c : the increment of illumination discriminable 50% of the time I : background illumination and 12

12 Weber Ratio Adalah sensitivitas HVS terhadap perbedaan intensitas backgroud yang berbeda. Weber ratio: I/I: hanya mencatat perbedaan intensitas dengan intensitas backgroud. Dinyatakan dalam fungsi log I. I I+ I 13

13 Brightness Adaptation & Discrimination Nilai yang rendah dari Weber ratio berarti memiliki nilai yang baik untuk brightness discrimination (begitu juga sebaliknya). Pada level iluminasi yang rendah, brightness discrimination bernilai jelek dan meningkat secara signifikan bila background juga bertambah. akan iluminasi 14

14 Pada gambar diatas, penampakan brightness dari lingkaran didalam terasa berbeda karena nilai intensitas background yang berbeda, walaupun sebenarnya nilai brightness dari lingkaran tersebut adalah sama. 15

15 Basics Of Color Elements of color: 16

16 Colour as Spectral Distributions 400 Wavelength nm 700 Spectral Energy Distribution 17

17 Visible Spectrum

18 Schematic Representation of Colour Spectra 19

19 Basics of Color Physics: Illumination Electromagnetic spectra Reflection Material properties Surface geometry and microgeometry versus matte versus brushed) Perception Physiology Perceptual and neurophysiology psychology (i.e., polished 20

20 Unsur Cahaya Chromatic Radiance (watt): Jumlah energi yang mengalir dari sumber cahaya. Luminance (lumens, lm): Ukuran jumlah energi dalam pandangan observer yang berasal dari sumber cahaya. Jumlah tersebut ditentukan oleh jarak dari sumber, panjang gelombang dll. Brightness: Menjelaskan kondisi color. 21

21 Karakteristik Warna Warna juga dapat dipandang dari tiga unsur utama brightness, hue, dan saturation. Hue: Suatu atribut yang berasosiasi dengan panjang gelombang yang dominan dalam suatu kumpulan gelombang cahaya. Merupakan representasi warna yang dominan yang dipandang oleh observer. Saturation: Jumlah dari cahaya putih yang bercampur dalam hue. Hue dan saturation secara bersama-sama dipandang sebagai chromaticity. : 22

22 Computer scientists umumnya menggunakan istilah dibawah ini : Hue Warna yg terlihat oleh mata Saturation Sejauh mana warna tersebut mendekati warna putih (misal warna pink lebih saturated dibandingkan dengan warna merah) Brightness (Luminance) Sejauh mana ketajaman dari warna 23

23 HSV Color Space H = Hue S = Saturation V = Value (or brightness) Saturation Value Hue 24

24 Editing saturation of colors (Kiri) Image asli yang diambil dari camera digital; (Tengah) Nilai saturasi dari setiap pixel berkurang 20%; (Kanan) Nilai saturasi dari setiap pixel bertambah 40%. 25

25 T STMIK AMIKOM PURWOKERTO Sintesa Warna erdapat 4 metode untuk sintesa warna : additive, subractive, optical dan diffuse additive the perceived color is combination of colored lights computer monitors use typically red, green and blue lights the perceived color is brighter and more saturated than its components color models: RGB-model, HSV-model subtractive the perceived color is reflection from combination of color pigments printers use typically cyan, magenta, yellow and black the perceived color is darker and less saturated than its components color model: CMY(K)-model optical the perceived color is blending of moving colors no use in computer graphics diffuse the perceived color is mixture of colors. Eye uses a kind of low-pass filter to generate colors dithering uses this method. Typically color laser printers use dithering methods to generate colors. 26

26 Color Models RGB color model: monitor, video CMY (CMYK) color model: printing HIS: close to HVS 27

27 Combining Colors Additive (RGB) Shining colored lights on a white ball Subtractive (CMYK) Mixing paint colors and illuminating with white light 28

28 Primary and Secondary Colors Primary colors of pigment (subtractive): magenta, cyan, and yellow. 29

29 RGB Red, Green, Blue additive synthesis color monitors basic components (colors): red, green, blue perceived color is white when each component has full intensity, perceived color is black when each component has no intensity 30

30 Warna Utama Primary colors of light (additive): Red (700 nm), 65% cones sensitive to red light. Green (546.1nm), 33% Blue(435.8nm). 2% cones sensitive to blue light. Mixing of R,G,B may NOT generate ALL visible colors. 31

RGB Color Model R, G, B at 3 axis ranging in [0 1] each Gray scale along the diagonal If each component is quantized into 256 levels [0:255], the total number of different

31 RGB Color Model R, G, B at 3 axis ranging in [0 1] each Gray scale along the diagonal If each component is quantized into 256 levels [0:255], the total number of different colors that can be produced is (2 8 ) 3 = 2 24 = 16,777,216 colors. RGB safe color: Quantize each components into from 0 to levels 24-bit RGB color cube RGB safe color cube 32

32 33

CMY(K) Cyan, Magenta, Yellow (Black) subractive synthesis color printers basic components (colors): cyan, magenta, yellow perceived color is white when each component has no intensity, perceived

33 CMY(K) Cyan, Magenta, Yellow (Black) subractive synthesis color printers basic components (colors): cyan, magenta, yellow perceived color is white when each component has no intensity, perceived color is black when each component has full intensity (theoretically) in practice (printing press) use four-color printing and use black (K) as a fourth color. Intensities for colors in four-color printing are defined as K = min(c,m,y) C = C - K M = M - K Y = Y - K 34

34 Connection between RGB and CMY(K) RGB and CMY are complement color models. That means if we know either RGB or CMY components, it is possible to calculate the others using following equations (1 is full intensity): R = 1 - C G = 1 - M B = 1 - Y dan C = 1 - R M = 1 - G Y = 1 - B 35

35 HSV Hue, Saturation, Value user oriented, previous ones were hardware oriented use color perception quantities: hue, saturation and value Hue defines color Saturation refers how far color is from a equal intensity gray of Value defines the lightness/brightness of the color 36

36 HSI Color Model Hue: an attribute describing pure color Saturation: The degree of which a pure color is diluted by white light. HSI model Hue and saturation lie in a plane perpendicular to an intensity axis. 37

37 Color Coordinate Transform RGB HSI RGB CYM C Y M R G B HSI RGB H cos 360 B G 0 H 120 o 3 min(r, G, B) B I (1 S ) S 1 R G B S cos H R I 1 I R G B / 3 cos(60 o H ) G 1 (R B) Others see text book 1 (R G) (R B) / 2 2 (R G) (R B)(G B) B G 38

38 Comparing color codes 39

39 Tugas 1 Gunakan Adobe Photoshop. Ambil satu contoh color image. Lakukan eksplorasi dengan Adobe untuk memanipulasi warna asli dari image. Berikan penjelasan secara singkat hasil eksplorasi yang telah anda lakukan. 40

dokumen-dokumen yang mirip

COLOR SPACE. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya

COLOR SPACE. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya COLOR SPACE Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Materi: 1. Konsep Warna 2. Standard Color Space RGB dan CMYK HSV CIE Lab, Luv, Yuv dan YCrCb 3. Color Gamut 4. Konversi Color Spaces KONSEP