Histogram Warna Pada Image

Konsep Ruang Warna P(r,g,b) Setiap pixel mempunyai warna yang dinyatakan dalam RGB, sehingga merupakan gabungan nilai R, nilai G dan nilai B yang tidak bisa dipisahkan satu dengan lainnya. Hal ini dapat dituliskan dengan P(r,g,b)

Konsep Warna Pada Image 1 2 3 4 [5] 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 (255,0,0) P=[1,5,9,10,15] P=[4,8] P=[13,14] P=[2,3] [2] [2] (255,255,0) (255,255,255) P=[7] P=[6,11,16] [3] (0,255,0) [1] [1] (0,0,255) (128,128,128) P=[12] [2] (255,0,255)

Histogram Warna 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 6 5 4 3 2 Histogram [5] (255,0,0) 1 0 [2] (255,255,0) Merah Kuning Putih Hijau Biru Abu-abu Magenta [2] (255,255,255) [3] [1] [1] [2] (0,255,0) (0,0,255) (128,128,128) (255,0,255) ( I( x, y k) H ( k) = ) = y x Histogram warna ke k adalah jumlah pixel yang mempunyai warna k

Normalisasi Histogram N image b g r H b g r P ),, ( ),, ( = 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 Merah Kuning Putih Hijau Biru Abu-abu Magenta )},, ( { ),, ( ),, ( b g r H Max b g r H b g r P = 0 1 2 3 4 5 6 Merah Kuning Putih Hijau Biru Abu-abu Magenta Histogram 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 Merah Kuning Putih Hijau Biru Abu-abu Magenta Probability Density Function Norm Histogram

Persoalan Dalam Histogram Warna Setiap pixel mempunyai 3 nilai derajat keabuan R,G, dan B yang komposisinya menghasilkan sebuah warna.dengan demikian untuk menyatakan sebuah warna maka harus dinyatakan lengkap w=(r,g,b). Persoalan yang muncul adalah dimensi yang dihasilkan selalu lebih besar dari 1 (Dimensi RGB=3). Bila masingmasing komponen mempunyai derajat keabuan 256 maka jumlah warna yang dihasilkan adalah 256 3! Untuk dapat menyajikan komponen warna yang lebih sederhana diperlukan beberapa teknik histogram antara lain: Histogram R-G-B Histogram indeks Histogram segmen Histogram derajat Hue

Histogram RGB Bila masing-masing komponen R, G dan B mempunyai H(r), H(g) dan H(b) maka H=[H(r) H(g) H(b)] Histogram ini sangat sederhana tetapi mempunyai banyak kelemahan dalam menyatakan fitur warna

Contoh Histogram R-G-B Derajat keabuan =256 Derajat keabuan =16

Warna Sebagai Index Merah 0 s/d 255 Hijau 0 s/d 255 Biru 0 s/d 255 Merah 0 s/d 15 Hijau 0 s/d 15 Biru 0 s/d 15 255 15 255 15 255 Jumlah Index = 256 3 15 Jumlah Index = 16 3

Histogram Indeks Histogram indeks secara langsung mengimplementasikan format warna RGB 3 dimensi dan dituliskan dengan H(r,g,b). Agar histogram indeks ini bisa disajikan maka perlu dilakukan pengurangan kuantisasi nilai derajat keabuan pada masing-masing komponen warna, misalkan dengan kuantisasi 4, 8 atau 16. Histogram ini sudah cukup bagus untuk dapat digunakan sebagai fitur warna.

Contoh Histogram Indeks Derajat keabuan =4 Derajat keabuan =8

Histogram Segmentasi Histogram ini memanfaatkan proses segmentasi warna sebelum pada akhirnya setiap segmen diberi indeks. Beberapa proses segmentasi yang bisa dimanfaatkan untuk histogram ini Segmentasi menggunakan kemiripan (jarak) dari warna acuan yang ditentukan Segmentasi menggunakan teknik-teknik klasifikasi Segmentasi menggunakan teknik-teknik clustering

Histogram Dengan Warna Acuan

Histogram Hue-Index Menggunakan nilai Hue sebagai ganti dari RGB karena nilai Hue menyatakan warna alami tanpa memperhatikan pencahayaan. Nilai Hus diperoleh dari proses konversi RGB ke HSV

Contoh Histogram Hue Index

Contoh Implementasi Identifikasi Kematangan Buah Tomat Tahap 1 Hijau Tahap 2 Campur Tahap 3 Merah

Contoh Implementasi Identifikasi Kematangan Buah Tomat Data Training Histogram Hue Index H(i) Fitur General G(i) Menggunakan Histogram Interseksi Fitur Spesifik F(i)=H(i)-G(i) Fitur General Fitur Spesifik Gambar Test Histogram Hue Index H (i) Fitur Spesifik F (i)=h (i)-g(i) Matching Informasi Kematangan

Contoh Implementasi Identifikasi Kematangan Buah Tomat Histogram Hue Index belum dapat menunjukkan perbedaan signifikan dari ketiga fase di atas, karena adanya background

Contoh Implementasi Identifikasi Kematangan Buah Tomat Histogram Hue Index Fitur general hasil dari histogram interseksi Fitur general adalah fitur yang ada di semua gambar (seperti background), ini tidak baik untuk identifikasi. Untuk identifikasi gunakan fitur spesifik setiap gambar.

Contoh Implementasi Identifikasi Kematangan Buah Tomat Fitur spesifik F=H-G dapat menunjukkan perbedaan yang signifikan dari ketiga fase kematangan.

Contoh Implementasi Identifikasi Kematangan Buah Tomat