LAPORAN RESMI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MODUL 1 Operasi Aritmatika dan Geometri

Transkripsi

1 LAPORAN RESMI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL MODUL 1 Operasi Aritmatika dan Geometri Disusun Oleh : TANGGAL PRAKTIKUM NAMA NRP KELAS DOSEN PENGAMPU : KAMIS, 02 OKTOBER 2014 : RACHMAD NURHIDAYAT : : D2 : MULAAB,S.KOM.,M.KOM. Disetujui : Bangkalan,.. KURNIAWAN LABORATORIUM TEKNOLOGI INFORMASI DAN APLIKASI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA T.A

2 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Citra direpresentasikan dalam bentuk matrik. Berbagai macam citra disimpan menggunakan format berbeda seperti bmp, png, gif, jpg atau format lainnya. Umumnya citra warna adalah citra RGB (Red, Green, Blue). Tidak semua citra yang diperoleh menggunakan kamera atau device lain menghasilkan citra berkualitas yang disebabkan oleh faktor pencahayaan, kondisi obyek maupun kamera yang digunakan. Oleh karena itu, diperlukan beberapa metode pengolahan citra untuk memperbaiki kualitas tersebut. Bahasa pemrograman yang digunakan pada praktikum Pengolahan Citra Digital adalah Matlab Tujuan 1. Mahasiswa mampu menggunakan Matlab untuk pengolahan citra digital. 2. Mahasiswa mampu memahami dan mengimplementasikan operasi aritmatika. 3. Mahasiswa mampu memahami dan mengimplementasikan operasi geometri.

3 BAB II DASAR TEORI Citra direpresentasikan dalam bentuk matrik. Berbagai macam citra disimpan menggunakan format berbeda seperti bmp, png, gif, jpg atau format lainnya. Umumnya citra warna adalah citra RGB (Red, Green, Blue). Tidak semua citra yang diperoleh menggunakan kamera atau device lain menghasilkan citra berkualitas yang disebabkan oleh faktor pencahayaan, kondisi obyek maupun kamera yang digunakan. Oleh karena itu, diperlukan beberapa metode pengolahan citra untuk memperbaiki kualitas tersebut. Bahasa pemrograman yang digunakan pada praktikum Pengolahan Citra Digital adalah Matlab. Pada modul 1 ini, bertujuan supaya praktikan mampu mempelajari sekaligus mengimplementasikan operasi aritmatika dan geometri pada obyek citra digital. 1. Operasi titik a. Penambahan, pengurangan, perkalian dan pembagian intensitas citra b. Penambahan, pengurangan, dan perkalian dua buah citra c. Negatif citra d. Histogram dan Ekualisasi Histogram e. Operasi Boolean dua buah citra (and, or, not) 2. Operasi geometri a. Translasi b. Rotasi c. Penskalaan (zoom in dan zoom out) d. Pencerminan (flipping) 1.1.Operasi titik penambahan dan pengurangan intensitas Operasi ini dilakukan dengan melakukan manipulasi nilai gray citra pada setiap titik, misalkan suatu citra cameraman.tif akan ditambah kecarahannya atau dikurangi kecerahannya (misalkan untuk setiap piksel akan ditambah 100 untuk menambah kecerahan dan mengurangi 50 untuk mengurangi kecerahan citra), maka code dalam matlab dapat dilihat pada berikut ini b=a+100; c=a-50; imshow([a b c]); Hasil dari operasi titik dapat dilihat pada Gambar 1.1 berikut ini

4 Gambar 1.1 Hasil Perbaikan Citra Menggunakan Operasi Titik 1.2.Operasi titik melalui ekualisasi histogram Perbaikan citra menggunakan histogram merupakan cara yang paling banyak digunakan oleh para peneliti. Pada prinsipnya ekualisasi histogram melakukan pemerataan distribusi gray yang ada pada citra sebagaimana terlihat pada code berikut ini b=histeq(a); imshow([a b]); hasil dari code tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.2 berikut ini Gambar 1.2 Hasil Perbaikan Citra Menggunakan Ekualisasi Histogram

5 BAB III TUGAS PENDAHULUAN Soal. 1. Berilah penjelasan secara detil materi operasi titik (a sampai e) 2. Berilah penjelasan secara detil materi operasi geometri (a sampai d) Jawab 1. Operasi Titik a. Penambahan, pengurangan, perkalian dan pembagian intensitas citra Operasi ini dilakukan dengan melakukan manipulasi nilai gray citra pada setiap titik, misalkan suatu citra cameraman.tif akan ditambah kecarahannya atau dikurangi kecerahannya (misalkan untuk setiap piksel akan ditambah 100 untuk menambah kecerahan dan mengurangi 50 untuk mengurangi kecerahan citra), maka code dalam matlab dapat dilihat pada berikut ini b=a+100; c=a-50; d=a*20; e=a div 10; b. Penambahan, pengurangan, dan perkalian dua buah citra Penjumlahan atau pengurangan dua buah citra A dan B C(x,y) = A(x,y) ± B(x,y) Perkalian dua buah citra C(x,y) = A(x,y).B(x,y) c. Negatif citra Yaitu mapatkan citra negatif meniru film negatif pada fotografi dengan caramengurangi nilai intensitaspixel dari nilai keabuan maksimum. Misalnya pada citra dengan 256 derajat keabuan (8 bit), citra negatif diperoleh dengan persamaan : f(x,y) = 255-f(x,y) d. Histogram dan Ekualisasi Histogram

6 Perbaikan citra menggunakan histogram merupakan cara yang paling banyak digunakan oleh pada peneliti. Pada prinsipnya ekualisasi histogram melakukan pemerataan distribusi gray yang ada pada citra sebagaimana terlihat pada code berikut ini b=histeq(a); imshow([a b]); e. Operasi Boolean dua buah citra (and, or, not) Operasi Boolean and C(x,y) = A(x,y) ^ B(x,y) Operasi Boolean or C(x,y) = A(x,y) v B(x,y) Operasi Boolean not C(x,y) = ~A(x,y) 2. Operasi Geometri a. Translasi Translasi dilakukan berdasar rumus: x =x+m y =y+n m = besarnya pergeseran dalam arah x n = besarnya pergeseran dalam arah y. Jika A = Gambar asal maka B(x,y)=A(x+m,y+n) b. Rotasi Rotasi dilakukan dengan persamaan: x =x cos(ө) y sin(ө) y =x sin(ө) + y cos(ө) Dalam hal ini, ө adalah sudut rotasi berlawanan dengan arah jarum jam A = Gambar asli

7 B(x,y)=A(x cos(ө) y sin(ө), x sin(ө) + y cos(ө)) c. Penskalaan (zoom in dan zoom out) Penskalaan citra/image zooming: pengubahan ukuran citra (pembesaran/zoom out atau pengecilan /zoom in) Rumus penskalaan citra: x =sx.x y =sy.y sx dan sy adalah faktor penyekalaan, masing-masing dalam arah x dan y Jika citra semula adalah A dan citra hasil penyekalaan adalah B, maka penyekalaan citra dinyatan sebagai: B(x,y)=A(sx.x, sy.y) d. Pencerminan (flipping) Adalah operasi geometri yang sama dengan pencerminan Dua macam flipping: Horisontal Adalah pencerminan terhadap sumbu Y B(x,y)=A(N-x,y) Vertikal Adalah pencerminan terhadap sumbu X B(x,y)=A(x,M-y)

8 BAB IV IMPLEMENTASI 4.1 Tugas Praktikum Soal 1. Tunjukkan citra red, citra green, citra blue dan perpaduan dari ketiga citra warna tersebut (citra kuning, citra ungu, citra orange). Selanjutnya ubahlah citra asal ke dalam citra grayscale dan citra biner (tunjukkan perbedaan dan sebutkan alasannya) 2.Baca citra a (a= imread('cameraman.tif');) Tambahkan setiap piksel citra a dengan 128 dan simpan dengan nama citra b (b=imadd(a,128);) Nilai intensitas a pada koordinat baris 100 kolom 230 (c = a(100, 230);) Kurangkan setiap intensitas piksel citra b dengan 128 (d=imsubtract(b,128);) atau d=uint8(double(c)-128); Kalikan citra a dengan 0.5 dan simpan dengan nama citra b (immultiply(b,0.5); Bagi setiap intensitas elemen dari kolom b dengan 2 (imdivide(b,2); Keterangan : Tidak boleh menggunakan perintah imadd, imsubtract, immultiply dan imdivide. Tetapi menambahkan dan mengurangkan setiap elemen dengan 212. Kemudian lakukan perkalian dan pembagian setiap intensitas piksel dengan 5. Tunjukkan perbandingan dari keempat operasi aritmatika tersebut dan sebutkan alasannya 3. Gunakanlah operasi Boolean untuk mengkombinasikan dua buah citra (Operasi AND, OR, NOT). Tunjukkan hasil kombinasi dua citra tersebut (sebelumnya, ubahlah kedua citra tersebut menjadi citra biner). Mengapa demikian? 4. Operasi Geometri a). Translasi (pergeseran (m,n)). Translasi citra dapat diimplementasikan dengan menyalin citra A ke B: B[x][y] =A[x+m][y+n] Tunjukkan perbedaan citra asal dengan citra translasi m = 25 dan n = 50.

9 b) Rotasi (perputaran). Rotasi citra dapat diimplementasikan dengan rumus: B[x ][y ] = B [x cos (θ) y sin (θ)][ x sin (θ) + y cos (θ)] θ adalah sudut rotasi yang berlawanan dengan arah jarum jam. Tunjukkan perbedaan citra asal dengan citra rotasi 450 dan c). Penskalaan citra dapat diimplementasikan dengan rumus: B[x ][y ] = B[sx. x][ sx. y] Tunjukkan perbedaan citra asal dengan citra zoom in 2 dengan zoom out 2. Berikan penjelasannya. d).pencerminan citra (flipping). Ada dua macam flipping horizontal (pencerminan terhadap sumbu Y) dari citra A menjadi citra B dengan rumus B[x][y] =A[N-x][y] dan flipping vertical (pencerminan terhadap sumbu X) dari citra A menjadi citra B dengan rumus: B[x][y] =A[x][M y]. Pencerminan pada titik asal (cartesian) dari citra A menjadi citra B diberikan oleh: B[x][y] =A[N - x][m - y]. Tunjukkan perbedaan citra asal dengan citra flipping horizontal, flipping vertical dan flipping pada N=25 M=50. Petunjuk: Soal 1 dan 4 wajib dikerjakan, Soal 2 dan 3 praktikan bisa memilih salah satu soal, jadi praktikan wajib mengerjakan 3 soal saat praktikum dilaksanakan Jawab 1. Pengolahan Citra Warn a=imread('leno.jpg'); red=a(:,:,1); green=a(:,:,2); blue=a(:,:,3); [p l d]=size(a); kosong=zeros(p,l); merah_lena = cat(3,a(:,:,1),kosong,kosong); hijau_lena = cat(3,kosong,a(:,:,2),kosong); biru_lena = cat(3,kosong,kosong,a(:,:,3)); kuning_lena = cat(3,a(:,:,1),a(:,:,2),kosong); ungu_lena = cat(3,a(:,:,1),kosong,a(:,:,3));

10 cyan_lena = cat(3,kosong,a(:,:,2),a(:,:,3)); gray =rgb2gray(a); imshow([merah_lena hijau_lena biru_lena; kuning_lena ungu_lena cyan_lena]) imshow(gray) 2.-Penambahan b=imread('cameraman.tif'); [h w x]=size(a); for baris=1:h for kolom=1:w newimg(baris,kolom)=a(baris,kolom)+b(baris,kolo m); if newimg(baris,kolom)>255 newimg(baris,kolom)=255; imshow(newimg)

11 Hasil Penambahan -Pengurangan b=imread('cameraman.tif'); [h w x]=size(a); for baris=1:h for kolom=1:w newimg(baris,kolom)=a(baris,kolom)- b(baris,kolom); if newimg(baris,kolom)<0 newimg(baris,kolom)=0; imshow(newimg) Hasil Pengurangan

12 -Pengalian b=imread('cameraman.tif'); [h w x]=size(a); for baris=1:h for kolom=1:w newimg(baris,kolom)=a(baris,kolom)*b(baris,kolom); imshow(newimg) Hasil Pengalian -Pembagian b=imread('cameraman.tif'); [h w x]=size(a); for baris=1:h for kolom=1:w newimg(baris,kolom)=a(baris,kolom)/b(baris,kolom); imshow(newimg)

13 Hasil pembagian 3.Kombinasi dua buah citra dengan logika Boolean a=fix(rand(5,3)*255); b=fix(rand(5,3)*255); [p l]=size(a); thres=100; for i = 1:p for j=1:l if (a(i,j)>thres) a(i,j)=1; else a(i,j)=0; if (b(i,j)>thres) b(i,j)=1; else b(i,j)=0; c=a&b; d=a b;

14 Hasil Kombinasi 4.Operasi geometri -Rotasi [p l d]=size(a); for i=1:p for j=1:l for k=1:d new(j,p+1-i,k)=a(i,j,k); imshow(a) imshow(new)

15 -Translasi [p l d]=size(a); geserx=25; gesery=50; for i=1:p for j=1:l for k=1:d new(i+geserx,j+gesery,k)=a(i,j,k); imshow(new) Hasil Translasi -Scaling [p l d]=size(a); geserx=25; gesery=50; for i=1:p for j=1:l for k=1:d new(2*i,2*j,k)=a(i,j,k);

16 imshow(a) imshow(new) -Hasil Scaling - Flipping [p l d]=size(a); geserx=25; gesery=50; for i=1:p for j=1:l for k=1:d index=(l+1)-j; new(i,index,k)=a(i,j,k); imshow(a) imshow(new)

17 -Hasil Flipping -Vertical [p l d]=size(a); for i = 1 : p for j = 1 : l for k = 1 : d index=(p+1)-i; new(index,j,k)=a(i,j,k); imshow(a) imshow(new) Hasil Vertical

18

19 BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Tidak semua citra yang diperoleh menggunakan kamera atau device lain menghasilkan citra berkualitas yang disebabkan oleh faktor pencahayaan, kondisi obyek maupun kamera yang digunakan. Oleh karena itu, diperlukan beberapa metode pengolahan citra untuk memperbaiki kualitas tersebut. Operasi titik: Penambahan, pengurangan, perkalian dan pembagian intensitas citra, Penambahan, pengurangan, dan perkalian dua buah citra, Negatif citra, Histogram dan Ekualisasi Histogram, Operasi Boolean dua buah citra (and, or, not) Operasi geometri: Translasi, Rotasi, Penskalaan (zoom in dan zoom out), Pencerminan (flipping) 5.2. Saran