7.7 Pelembutan Citra (Image Smoothing)

dokumen-dokumen yang mirip
APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK

MKB Teknik Pengolahan Citra Operasi Ketetanggaan Piksel pada Domain Frekuensi. Genap 2016/2017

MAKALAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. ( Histogram Citra ) Disusun Oleh : : 1. Agus Riyanto (2111T0238) 2. M. Yazid Nasrullah ( 2111T0233 )

Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital

Muhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016

Perbaikan Kualitas Citra

PENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN FREKUENSI. by Emy 2

CHAPTER 4. Konvolusi (Spatial Filter) & Transformasi Fourier Universitas Telkom

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Pendahuluan. Dua operasi matematis penting dalam pengolahan citra :

Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Dijital

Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

1. TRANSLASI OPERASI GEOMETRIS 2. ROTASI TRANSLASI 02/04/2016

10/11/2014 IMAGE SMOOTHING. CIG4E3 / Pengolahan Citra Digital BAB 7 Image Enhancement (Image Smoothing & Image Sharpening)

A. Aras Komputasi. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik. 1. Aras Titik 3/18/2017

Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MEMPERBAIKI CITRA DIGITAL

BAB 2 LANDASAN TEORI Closed Circuit Television (CCTV)

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 5 Neighboorhood Processing. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

BAB 2 LANDASAN TEORI

Yudi Ahmad Hambali Pendahuluan. Area Process. Lisensi Dokumen:

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 4 Neighborhood Processing. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

BAB II LANDASAN TEORI

Pengolahan Citra Digital: Peningkatan Mutu Citra Pada Domain Spasial

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MENDESAIN KARTU UCAPAN

Batra Yudha Pratama

Operasi-Operasi Dasar pada Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma

LANDASAN TEORI. 2.1 Citra Digital Pengertian Citra Digital

Perbaikan Kualitas Citra

Biasa dilakukan untuk menghilangkan efek pada citra digital yang disebabkan oleh keterbatasan sistem pencuplikan

GLOSARIUM Adaptive thresholding Peng-ambangan adaptif Additive noise Derau tambahan Algoritma Moore Array Binary image Citra biner Brightness

IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK KONVOLUSI UNTUK PELEMBUTAN CITRA (IMAGE SMOOTHING) DALAM OPERASI REDUKSI NOISE

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

Operasi Bertetangga KONVOLUSI. Informatics Eng. - UNIJOYO log.i. Citra kualitas baik: mencerminkan kondisi sesungguhnya dari obyek yang dicitrakan

Judul : APLIKASI PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB 7. 1 Nama : MELISA NPM :

ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR

PERANCANGAN APLIKASI PENGURANGAN NOISE PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE FILTER GAUSSIAN

BAB II LANDASAN TEORI

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 7 Restorasi Citra (Image Restoration) Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

BAB II LANDASAN TEORI

DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN OPERATOR ISOTROPIK DENGAN PENGOLAHAN AWAL MENGGUNAKAN PENGATURAN INTENSITAS

Implementasi Reduksi Noise Citra Berwarna dengan Metode Filter Median dan Filter Rata-rata

BAB II TI JAUA PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Edge adalah batas antara dua daerah dengan nilai gray-level yang relatif berbeda atau dengan kata lain edge

PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA

BAB 2 LANDASAN TEORI. citra, piksel, convolution, dan Software Development Life Cycle.

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA

TEKNIK PENGOLAHAN CITRA. Kuliah 6 Restorasi Citra (Image Restoration) Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

Spatial Filtering Dengan Teknik Operasi Konvolusi

V. HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dari intensitas cahaya

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

Pembentukan Citra. Bab Model Citra

Penerapan Metode Kirsch Dalam Mendeteksi Tepi Objek Citra Digital

MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner

Pertemuan 3 Perbaikan Citra pada Domain Spasial (1) Anny Yuniarti, S.Kom, M.Comp.Sc

Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma, 2005

ANALISIS PERBANDINGAN HISTOGRAM EQUALIZATION DAN MODEL LOGARITHMIC IMAGE PROCESSING (LIP) UNTUK IMAGE ENHANCEMENT

BAB 2 LANDASAN TEORI

Operasi Ketetanggaan Piksel. Setelah bab ini berakhir, diharapkan pembaca mendapatkan pengetahuan mengenai hal-hal berikut dan cara mempraktikkannya.

LAPORAN TUGAS MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aplikasi Filter pada Domain Spasial

Muhammad Zidny Naf an, Lc., S.Kom., M.Kom. Genap 2015/2016

Konvolusi dan Transformasi Fourier

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

MENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET

PENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Meter Air. Gambar 2.1 Meter Air. Meter air merupakan alat untuk mengukur banyaknya aliran air secara terus

BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM

MATHunesa (Volume 3: No 2) 2014

Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer

IMPLEMENTASI BOUNDARY BASED SEGMENTATION UNTUK MENGEKSTRASI KONTUR SAPI MADURA

PROSES PENAJAMAN DAN REDUKSI NOISE PADA SEBUAH CITRA DIGITAL DALAM BIDANG FOTOGRAFI

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Remote Sensing (Penginderaan Jauh)

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pendekatan Statistik Pada Domain Spasial dan Frekuensi untuk Mengetahui Tampilan Citra Yustina Retno Wahyu Utami 1)

PENINGKATAN MUTU CITRA (IMAGE ENHANCEMENT) PADA DOMAIN SPATIAL

PENGENALAN POLA PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS CHAIN CODE

Rika Oktaviani

PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN DETEKSI TEPI DAN KOEFISIEN KORELASI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Studi Digital Watermarking Citra Bitmap dalam Mode Warna Hue Saturation Lightness

Transkripsi:

7.7 Pelembutan Citra (Image Smoothing) Pelembutan citra (image smoothing) bertujuan untuk menekan gangguan (noise) pada citra. Gangguan tersebut biasanya muncul sebagai akibat dari hasil penerokan yang tidak bagus (sensor noise, photographic grain noise) atau akibat saluran transmisi (pada pengiriman data). Gangguan pada citra umumnya berupa variasi intensitas suatu piel yang tidak berkorelasi dengan piel-piel tetangganya. Secara visual, gangguan mudah dilihat oleh mata karena tampak berbeda dengan piel tetangganya. Gambar 7.9 adalah citra Lena yang mengalami gangguan berupa spike atau speckle yang tampil pada gambar dalam bentuk bercak putih atau hitam seperti beras. Piel yang mengalami gangguan umumnya memiliki frekuensi tinggi (berdasarkan analisis frekuensi dengan transformasi Fourier). Komponen citra yang berfrekuensi rendah umumnya mempunyai nilai piel konstan atah berubah sangat lambat. Operasi pelembutan citra dilakukan untuk menekan komponen yang berfrekuensi tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah. Gambar 7.9. Citra Lena yang mengalami gangguan berupa spike Operasi pelembutan dapat dilakukan pada ranah spsial maupun pada ranah frekuensi. Pada ranah spasial, operasi pelembutan dilakukan dengan mengganti intensitas suatu piel dengan rata-rata dari nilai piel tersebut dengan nilai piel-piel tetangganya. Jadi, diberikan citra f(,y) yang berukuran N M. Citra hasil pelembutan, g(,y), didefinisikan sebagai berikut: m n g (, y) = f ( r, y s) (7.3) d r= m s= n

yang dalam hal ini d adalah jumlah piel yang terlibat dalam perhitungan rata-rata. Gambar 7. memperlihatkan dua buah skema perata-rataan [GON77]. Pada skema pertama, tetangga sebuah piel adalah piel-piel yang berjarak, sedangkan pada skema kedua tetangga sebuah piel adalah piel-piel yang berjarak paling jauh. Tetangga piel radius = (a) Tetangga piel radius = (b) Gambar 7.. Skema perata-rataan Operasi perata-rataan di atas dapat dipandang sebagai konvolusi antara citra f(,y) dengan penapis h(,y): g(,y) = f(,y) h(,y) (7.) Penapis h disebut penapis rerata (mean filter). Dalam ranah frekuensi, operasi konvolusi tersebut adalah G(u,v) = F(u,v)H(u,v) (7.5)

Contoh penapis rerata yang berukuran 3 3 dan adalah seperti di bawah ini (elemen yang bertanda menyatakan posisi (, ) dari piel yan dikonvolusi)): (i) / 9 / 9 / 9 / 9 /9 / 9 / 9 / 9 / 9 (ii) / / / / Algoritma pelembutan citra dengan penapis 3 3 ditunjukkan pada Algoritma 7.. void PerataanCitra(citra Image, citra ImageResult, int N, int M) /* Melembutkan citra Image yang berukuran N M dengan melakukan konvolusi citra Image dengan penapis rerata yang berukuran 3 3. Hasil pelembutna disimpan di dalam ImageResult. */ { int i, j; } for (i=; i<=n-; i) for(j=; j<=m-; j) { ImageResult[i][j]= Image[i-][j-] Image[i-][j] Image[i-,j] Image[i][j-] Image[i][j] Image[i,j] Image[i][j-] Image[i][j] Image[i,j]; ImageResult[i][j]=ImageResult[i][j]/9; } Algoritma 7.. Operasi pelembutan citra dengan penapis rerata 3 3. Operasi penapisan ini mempunyai efek pemerataan derajat keabuan, sehingga gambar yang diperoleh tampak lebih kabur kontrasnya. Efek pengaburan ini disebut efek blurring. Gambar 7. adalah hasil pelembutan citra Lena dari Gambar 7.9 dengan penapis rata-rata 3 3. Efek pengaburan yang dihasilkan dari penapis rata-rata dapat dikurangi dengan prosedur pengambangan berikut: m n m n f r y s f y g y = d (, ) jika (, ) (, ) r m s n d = = r= m s= n f (, y), lainnya dengan T adalah nilai ambang yang dispesifikasikan. f ( r, y s) > T (7.6)

Gambar 7.. Citra Lena yang sudah dilembutkan dengan penapis rerata 3 3 Penapis h(,y) pada operasi pelembutan citra disebut juga penapis lolos-rendah (low-pass filter), karena penapis tersebut menekan komponen yang berfrekuensi tinggi (misalnya piel gangguan, piel tepi) dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah. Penapis Lolos-Rendah Penapis rata-rata adalah salah satu penapis lolos-rendah yang paling sederhana. Aturan untuk penapis lolos-rendah adalah [GAL95]:. Semua koefisien penapis harus positif. Jumlah semua koefisien harus sama dengan Jika jumlah semua koefisien lebih besar dari, maka konvolusi menghasilkan penguatan (tidak diinginkan). Jika jumlah semua koefisien kurang dari, maka yang dihasilkan adalah penurunan, dan nilai mutlak setiap piel di seluruh bagian citra berkurang. Akibatnya, citra hasil pelembutan tampak lebih gelap. Ilustrasi konvolusi dengan penapis rata-rata 3 3 terhadap citra yang mengandung piel derau diperlihatkan di bawah ini. Piel yang mengalami gangguan dimisalkan bernilai 7, sedangkan nilai piel tetangganya (yang tidak mengalami gangguan) bernilai rendah, misalkan. Efek dari penapis lolos-rendah adalah sbb: piel-piel tetangga tidak mengalami perubahan (kecuali bila terdapat perbedaan nilai atau gradien antara piel-piel yang bertetangga), sedangkan piel derau nilainya turun menjadi 9: 7 (i) sebelum konvolusi 9 9 (ii) setelah konvolusi 3

Nilai 9 ini diperoleh dari hasil perhitungan konvolusi: f (,) = ( 7 )/9 = /9 = 9 Selain dengan penapis rata-rata, penapis lolos-rendah lain yang dapat digunakan pada operasi pelembutan adalah: /6 (i) / /6 / / / /6 / /6 / (ii) / / / / 5 / / / / (iii) /6 / /6 / / / /6 / /6 Jika citra hasil penapisan lolos-rendah dikurangi dari citra semula (yang mengandung derau), maka yang dihasilkan adalah peningkatan relatif komponen citra yang berfrekuensi tinggi tanpa peningkatan komponen derau. Akibatnya, citra hasil pengurangan muncul lebih tajam dari citra semula. Ini dapat digunakan untuk menonjolkan bagian citra yang tidak jelas, misalnya tertutup oleh kabut atau awan. Aplikasi ini dapat diterapkan untuk mendapatkan citra kota Jakarta yang lebih bagus daripada citra kota Jakarta yang tertutup oleh kabut. Penapis lolos-rendah yang disebutkan di atas merupakan penapis la njar (linear). Operasi pelembutan dapat juga dilakukan dengan menggunakan penapis nirlanjar, yaitu: a. Penapis minimum (min filter) b. Penapis maksimum (ma filter) c. Penapis median (median filter) Penapis nirlanjar sebenarnya tidak termasuk kategori operasi konvolusi yang lazim. Cara kerja penapis tersebut berbeda dari penapis lanjar. Operasi dengan penapis nirlanjar dihitung dengan mengurutkan nilai intensitas sekelompok piel, lalu mengganti nilai piel yang sedang diproses dengan nilai tertentu dari kelompok tersebut (misalnya nilai median dari kelompok piel, nilai maksimum atau nilai minimum dari kelompok piel) Penapis Median Penapis nirlanjar yang akan dijelaskan adalah penapis median. Penapis ini dikembangkan oleh Tukey. Pada penapis median, suatu jendela (window) memuat sejumlah piel (ganjil). Jendela digeser titik demi titik pada seluruh daerah citra. Pada setiap pergeseran dibuat jendela baru. Titik tengah dari jendela ini diubah dengan nilai median dari jendela tersebut. Sebagai contoh, tinjau jendela berupa kelompok piel (berbentuk kotak diarsir) pada sebuah citra pada Gambar 7.(a). Piel yang sedang diproses adalah yang mempunyai intensitas 35. Urutkan piel-piel tersebut: 9 35 Median dari kelompok tersebut adalah (dicetak tebal). Titik tengah dari jendela (35) sekarang diganti dengan nilai median (). Hasil dari penapis median diperlihatkan pada Gambar 7.(b). Jadi, penapis median menghilangkan nilai piel yang sangat berbeda dengan piel tetangganya.

3 5 3 5 5 5 35 3 9 3 9 3 9 3 9 (a) Piel bernilai 35 terkena derau (b) 35 diganti dengan median dari kelompok 3 3 piel Gambar 7.. Penghilangan derau dengan penapis median 3 3. Selain berbentuk kotak, jendela pada penapis median dapat bermacam-macam bentuknya, seperti palang (cross), lajur vertikal (vertical strip ), atau lajur horizontal (horizontal strip ). Gambar 7.3 adalah hasil pelembutan citra dari Gambar 7.9 dengan penapis median 3 3. Dari kedua contoh penapis (penapis rerata dan penapis median), dapat dilihat bahwa penapis median memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan penapis rerata untuk citra yang mengalami gangguan dalam bentuk spike berupa bercak-bercak putih. Gambar 7.3. Citra Lena yang dilembutkan dengan penapis median. Cara lain yang dapat dilakukan pada pelembutan citra adalah merata-ratakan derajat keabuan setiap piel dari citra yang sama yang diambil berkali-kali. Misalnya untuk gambar yang sama direkam dua kali, lalu dihitung intensitas rata-rata untuk setiap piel: f (,y) = { f (, y) f (, y) } (7.6) 5

7. Penajaman Citra (Image Sharpening) Operasi penajaman citra bertujuan memperjelas tepi pada objek di dalam citra. Penajaman citra merupakan kebalikan dari operasi pelembutan citra karena operasi ini menghilangkan bagian citra yang lembut. Operasi penajaman dilakukan dengan melewatkan citra pada penapis lolos -tinggi (high-pass filter). Penapis lolos-tinggi akan meloloskan (atau memperkuat) komponen yang berfrekuensi tinggi (misalnya tepi atau pinggiran objek) dan akan menurunkan komponen berfrekuensi rendah. Akibatnya, pinggiran objek telihat lebih tajam dibandingkan sekitarnya. Karena penajaman citra lebih berpengaruh pada tepi (edge) objek, maka penajaman citra sering disebut juga penajaman tepi (edge sharpening) atau peningkatan kualitas tepi (edge enhancement). Gambar 7. adalah citra Lena setelah ditajamkan gambarnya. (a) (b) Gambar 7. (a) Citra Lena semula, (b) Citra Lena setelah penajaman Selain untuk mempertajam gambar, penapis lolos-tinggi juga digunakan untuk mendeteksi keberadaan tepi (edge detection). Dalam hal ini, piel-piel tepi ditampilkan lebih terang (highlight) sedangkan piel-piel bukan tepi dibuat gelap (hitam). Masalah pendeteksian tepi akan dibahas dalam pokok bahasan tersendiri. Penapis Lolos-Tinggi Aturan penapis lolos-tinggi [GAL95]:. koefisien penapis boleh positif, negatif, atau nol. jumlah semua koefisien adalah atau Jika jumlah koefisien =, maka komponen berfrekuensi rendah akan turun nilainya, sedangkan jika jumlah koefisien sama dengan, maka komponen berfrekuensi rendah akan tetap sama dengan nilai semula. 6

7 Contoh-contoh penapis lolos-tinggi: (i) (ii) 9 (iii) 5 = = = (iv) 5 (v) (vi) = = = Nilai koefisien yang besar di titik pusat penapis memainkan peranan kunci dalam proses konvolusi. Pada komponen citra dengan frekuensi tinggi (yang berarti perubahan yang besar pada nilai intensitasnya), nilai tengah ini dikalikan dengan nilai piel yang dihitung. Koefisien negatif yang lebih kecil di sekitar titik tengah penapis bekerja untuk mengurangi faktor pembobotan yang besar. Efek nettonya adalah, piel-piel yang bernilai besar diperkuat, sedangkan area citra dengan intensitas piel konstan tidak berubah nilanya. Gambar 7.5 mempelihatkan konvolusi dengan penapis lolos-tinggi, gambar (a) adalah citra yang tidak mempunyai piel tepi, dan gambar (b) adalah citra yang mempunyai piel tepi. Penapis lolos-tinggi yang digunakan adalah penapis (i) dan (ii). Karena koefisien penapis mengandung nilai negatif, maka konvolusi mungkin saja menghasilkan piel bernilai negatif. Meskipun intensitas bernilai negatif menarik, tetapi kita tidak dapat menampilkannya. Untuk alasan terakhir ini, implementasi konvolusi men-set nilai negatif menjadi nilai. Cara lainnya adalah dengan mengambil nilai mutlaknya atau menskalakan semua nilai-nilai piel secara menaik sehingga nilai yang paling negatif menjadi.

Citra semula: Citra semula: Kurva yang merepresentasikan citra: f(,y) Kurva yang merepresentasikan citra : f(,y) Hasil konvolusi dengan penapis (i): Hasil konvolusi dengan penapis (i): Hasil konvolusi dengan penapis (ii): (a) Hasil konvolusi dengan penapis (ii): (b) Gambar 7.5 Hasil konvolusi dengan penapis lolos-tinggi: (a) citra yang tidak memiliki piel tepi, (b) citra yang mengandung piel-piel tepi

Gambar 7.6 adalah contoh lain penajaman gambar terhadap citra girl, masing-masing dengan penapis (ii), (iii), dan (iv). (a) (b) (c) (d) Gambar 7.6 (a) citra girl sebelum penajaman; (b), (c), dan (d) masing-masing adalah hasil penajaman dengan penapis lolos-tinggi (ii), (iii), dan (iv) 7.9 Pewarnaan Semu Pewarnaan semu adalah proses memberi warna tertentu pada nilai-nilai piel suatu citra skala-abu pada suatu citra berdasarkan kriteria tertentu, misalnya suatu warna tertentu untuk suatu interval derajat keabuan tertentu. Hal ini dilakukan karena mata manusia mudah membedakan banyak jenis warna. 9

7. Koreksi Geometrik Koreksi geometrik dilakukan pada citra yang memiliki gangguan yang terjadi pada waktu proses perekaman citra, misalnya pergeseran koordinat citra (translasi), perubahan ukuran citra, dan perubahan orientasi koordinat citra (skew). Proses koreksi geometri untuk meningkatkan kualitas citra tersebut disebut juga koreksi geometri. Koreksi geometri yang sederhana adalah dengan operasi geometri sederhana seperti rotasi, translasi, dan penskalaan citra. Gambar 7.7 kiri adalah citra kota San Fransisco yang condong (skew) ke kanan. Rotasi sejauh 6 berlawanan arah jarum jam menghasilkan perbaikan yang ditunjukkan pada Gambar. kanan. (a) (b) Gambar 7.7 (a) Citra San Fransisco yang condong ke kanan; (b) Hasil rotasi sejauh 6 berlawanan arah jarum jam.