laporan resmi prak 7

Analisa :

1. Tugas 1

a. Histogram citra gray scale : grafik yang menggambarkan hubungan antara suatu nilai dan banyaknya nilai itu muncul pada sebuah data

b. Kumulatif histogram citra gray scale : banyaknya kemunculan suatu nilai pada sebuah data

c. Histogram equalisasi citra gray scale : suatu proses perataan histogram, dimana distribusi nilai derajat keabuan pada suatu citra dibuat rata

2. Tugas 2


Citra yang dihasilkan menggunakan metode penambahan contrass menjadi lebih terang dari citra aslinya. Namun citra yang dihasilkan tidak teralu baik (terlalu terang).

3. Tugas 3

Citra yang dihasilkan menggunakan metode penambahan brightness menjadi lebih terang dari citra aslinya. Namun citra yang dihasilkan tidak terlalu baik (kabur)

4. Tugas 4



Hasil dari hequalization ternyata sesuai dengan yang terdapat pada teori yaitu naik secara linier. Hal tersebut dikarenakan Hequalization (perataan histogram) adalah suatu proses dimana histogram diratakan berdasarkan suatu fungsi linier (garis lurus)

5. Tugas 5

Citra yang didapatkan melalui proses perbaikan citra (enhancement) menggunakan histogram equalisasi ternyata memang lebih baik (jelas) dibandingkan dengan citra aslinya.

Kesimpulan :

1. Metode histogram equalisasi (perataan citra) memang baik digunakan untuk proses enhancement. Citra yang dihasilkan menjadi lebih baik (jelas)
2. Histogram equalization dilakukan dengan cara meratakan distribusi nilai derajat keabuan dari suatu citra.

laporan resmi prak 6

Blogger: PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PENS-ITS - Buat Entri

Analisa :

1. Latihan 1

a. Transformasi citra negative

Inversi citra adalah proses negatif pada citra, dimana setiap nilai citra dibalik dengan acuan threshold yang diberikan. Gambar yang dihasilkan baru sedikit terlihat ketika slider dimaksimalkan. Untuk citra dengan derajat keabuan 256, proses inversi citra didefinisikan dengan: xn = 255 – x

b. Transformasi citra dengan fungsi LOG

Transformasi menggunakan fungsi LOG akan mempengaruhi contras dari suatu citra, citra yang ditransformasi menggunakan metode ini akan terlihat lebih terang.

c.Transformasi citra dengan fungsi inverse LOG

Transformasi menggunakan fungsi LOG akan mempengaruhi contras dari suatu citra, citra yang ditransformasi menggunakan metode ini akan terlihat lebih gelap.

d.Transformasi citra Nth power


Transformasi citra Nth power menghasilkan citra yang menyerupai grayscale.

e.Transformasi citra Nth root power


Transformasi citra Nth root power menghasilkan citra yang lebih contras menyerupai transformasi menggunakan fungsi LOG

2. Latihan 2


• Negative : Semakin besar input gray level yang diberikan maka semakin kecil nilai output gray level yang dihasilkan. Nilai output yang didapatkan linier.
• LOG : Mula-mula nilai output gray level yang didapatkan mengalami peningkatan yang cukup besar seiring bertambahnya nilai input. Namun saat mencapai nilai input tertentu, peningkatan nilai output menjadi menurun hingga mendekati kondisi steady.
• Inverse LOG : Mula-mula nilai gray level yang didapatkan mengalami peningkatan yang kecil seiring bertambahnya nilai output. Namun saat mencapai nilai input tertentu, nilai output mengalami peningkatan yang cukup besar hingga mendekati kondisi steady
• Nth power : Karakteristiknya hamper sama seperti inverse LOG, namun lebih mendekati linier.
• Nth power root : Karakteristiknya hamper sama seperti LOG, namun lebih mendekati linier

Kesimpulan :

1. Transformasi citra dapat dilakukan dengan berbagai cara, diantaranya dengan inverse (negative), proses logaritmik (LOG dan inverse LOG) , dan power law (Nth power dan Nth power root).
2. Untuk transformasi inverse diperlukan nilai maksimum yang didapatkan dari slider. Untuk transformasi LOG dan inverse LOG diperlukan nilai C yang diinputkan melalui text box. Sedangkan untuk transformasi power law dibutuhkan nilai C dan Y yang diinputkan melalui text box

laporan resmi prak 6

Blogger: PENGOLAHAN CITRA DIGITAL PENS-ITS - Buat Entri

Analisa :

1. Latihan 1

a. Transformasi citra negative

Inversi citra adalah proses negatif pada citra, dimana setiap nilai citra dibalik dengan acuan threshold yang diberikan. Gambar yang dihasilkan baru sedikit terlihat ketika slider dimaksimalkan. Untuk citra dengan derajat keabuan 256, proses inversi citra didefinisikan dengan: xn = 255 – x

b. Transformasi citra dengan fungsi LOG

Transformasi menggunakan fungsi LOG akan mempengaruhi contras dari suatu citra, citra yang ditransformasi menggunakan metode ini akan terlihat lebih terang.

c.Transformasi citra dengan fungsi inverse LOG

Transformasi menggunakan fungsi LOG akan mempengaruhi contras dari suatu citra, citra yang ditransformasi menggunakan metode ini akan terlihat lebih gelap.

d.Transformasi citra Nth power


Transformasi citra Nth power menghasilkan citra yang menyerupai grayscale.

e.Transformasi citra Nth root power


Transformasi citra Nth root power menghasilkan citra yang lebih contras menyerupai transformasi menggunakan fungsi LOG

2. Latihan 2


• Negative : Semakin besar input gray level yang diberikan maka semakin kecil nilai output gray level yang dihasilkan. Nilai output yang didapatkan linier.
• LOG : Mula-mula nilai output gray level yang didapatkan mengalami peningkatan yang cukup besar seiring bertambahnya nilai input. Namun saat mencapai nilai input tertentu, peningkatan nilai output menjadi menurun hingga mendekati kondisi steady.
• Inverse LOG : Mula-mula nilai gray level yang didapatkan mengalami peningkatan yang kecil seiring bertambahnya nilai output. Namun saat mencapai nilai input tertentu, nilai output mengalami peningkatan yang cukup besar hingga mendekati kondisi steady
• Nth power : Karakteristiknya hamper sama seperti inverse LOG, namun lebih mendekati linier.
• Nth power root : Karakteristiknya hamper sama seperti LOG, namun lebih mendekati linier

Kesimpulan :

1. Transformasi citra dapat dilakukan dengan berbagai cara, diantaranya dengan inverse (negative), proses logaritmik (LOG dan inverse LOG) , dan power law (Nth power dan Nth power root).
2. Untuk transformasi inverse diperlukan nilai maksimum yang didapatkan dari slider. Untuk transformasi LOG dan inverse LOG diperlukan nilai C yang diinputkan melalui text box. Sedangkan untuk transformasi power law dibutuhkan nilai C dan Y yang diinputkan melalui text box

laporan resmi prak 5

1. Latihan 1

Source code untuk brightness :

Nilai warna pada setiap pixel akan diambil rata-rata red, green dan bluenya kemudian nilai rata-rata itu akan ditambahkan dengan nilai brightness yang didapat dari textbox, nilai warna akan dibatasi dari 0 sampai dengan 255,kemudian semua titik akan diberikan nilai warna baru tersebut 2. Latihan 2 Source code untuk contrass :
Sama dengan proses brightness pada gambar RGB tetapi nilai k tidak ditambahkan dengan rata-rata nilai red, green bluenya melainkan dikalikan

3. Latihan 3Source code untuk autolevel :

Auto level akan mengatur brightness dan contrass gambar secara otomatis, dengan cara mencari nilai terbesar dan terkecil rata-rata red green blue tiap-tiap pixel, setelah itu akan dicari jarak antara nilai terkcil dan terbesar yang akan dijadikan sebagai nilai untuk memperbaiki citra, dalam hal ini citra akan diubah ke format grayscale

Kesimpulan :

1. Brightness adalah proses penambahan kecerahan dari nilai derajat keabuan. Proses brightness ini dilakukan dengan menambahkan nilai derajat keabuan dengan suatu nilai penambah.
2. Mengubah kontras dari suatu citra adalah proses pengaturan nilai range interval pada setiap nilai derajat keabuan

laporan resmi prak 5

1. Latihan 1

Source code untuk brightness :

Nilai warna pada setiap pixel akan diambil rata-rata red, green dan bluenya kemudian nilai rata-rata itu akan ditambahkan dengan nilai brightness yang didapat dari textbox, nilai warna akan dibatasi dari 0 sampai dengan 255,kemudian semua titik akan diberikan nilai warna baru tersebut 2. Latihan 2 Source code untuk contrass :
Sama dengan proses brightness pada gambar RGB tetapi nilai k tidak ditambahkan dengan rata-rata nilai red, green bluenya melainkan dikalikan

3. Latihan 3Source code untuk autolevel :

Auto level akan mengatur brightness dan contrass gambar secara otomatis, dengan cara mencari nilai terbesar dan terkecil rata-rata red green blue tiap-tiap pixel, setelah itu akan dicari jarak antara nilai terkcil dan terbesar yang akan dijadikan sebagai nilai untuk memperbaiki citra, dalam hal ini citra akan diubah ke format grayscale

Kesimpulan :

1. Brightness adalah proses penambahan kecerahan dari nilai derajat keabuan. Proses brightness ini dilakukan dengan menambahkan nilai derajat keabuan dengan suatu nilai penambah.
2. Mengubah kontras dari suatu citra adalah proses pengaturan nilai range interval pada setiap nilai derajat keabuan

laporan resmi prak 4

Analisa :

1. Latihan 1
- Pada pengubahan sebuah gambar menjadi grayscale dapat dilakukan dengan cara mengambil semua pixel pada gambar kemudian warna tiap pixel akan diambil informasi mengenai 3 warna dasar yaitu merah, biru dan hijau (melalui fungsi warnatoRGB), ketiga warna dasar ini akan dijumlahkan kemudian dibagi tiga sehingga didapat nilai rata-rata. Nilai rata-rata inilah yang akan dipakai untuk memberikan warna pada pixel gambar sehingga warna menjadi grayscale, tiga warna dasar dari sebuah pixel akan diset menjadi nilai rata-rata (melalui fungsi RGBtowarna)
- Proses dari rumus keduanya hampir sama, bedanya pada rumus pertama warna pada setiap pixel yang telah dirata-rata akan dikalikan dengan nilai derajat keabuan (th), sehingga terjadi pengelompokan warna menjadi beberapa kelompok sesuai dengan nilai kuantisasinya.

2. Latihan 2
a. Untuk rumus x = 0.2r + 0.2g + 0.5b

b. Untuk rumus x = 0.5r + 0.5g + 0b

c. Untuk rumus x = 0.5r + 0g + 0.5b

Gambar yang paling terang diperoleh pada saat menggunakan rumus ke-2 (x = 0.5r + 0.5g + 0b). Sedangkan gambar paling tidak terang diperoleh saat menggunakan rumus ke-1 (x = 0.2r + 0.2g + 0.5b).

3. Latihan 3
- Thresholding digunakan untuk mengatur jumlah derajat keabuan yang ada pada citra. Dengan menggunakan thresholding maka derajat keabuan bisa diubah sesuai keinginan, misalkan diinginkan menggunakan derajat keabuan 16, maka tinggal membagi nilai derajat keabuan dengan 16. Proses thresholding ini pada dasarnya adalah proses pengubahan kuantisasi pada citra, sehingga untuk melakukan thresholding dengan derajat keabuan dapat digunakan rumus:

dimana :
w adalah nilai derajat keabuan sebelum thresholding
x adalah nilai derajat keabuan setelah thresholding

- Hubungan thresholding dengan kuantisasi citra yaitu kuantisasi citra dapat diperoleh berdasarkan derajat keabuan yang dimasukkan dalam rumus thresholding.

4. Latihan 4
Gambar dengan thresholding 2
Gambar hasil konversi citra ke citra biner

Ternyata gambar yang dihasilkan dengan nilai thresholding 2 dan gambar hasil konversi citra ke citra biner tidak sama. Untuk gambar yang pertama digunakan metode thresholding dengan nilai derajad keabuan sebesar 2.

Kesimpulan :

1. Pada proses thresholding, kuantisasi citra yang bervariasi dapat diperoleh dengan mengubah nilai derajat keabuan pada rumus thresholding.
2. Proses kuantisasi hampir sama dengan grayscale, bedanya warna pada setiap pixel yang telah dirata-rata akan dikalikan dengan nilai derajat keabuan (th), sehingga terjadi pengelompokan warna mejadi beberapa kelompok sesuai dengan nilai kuantisasinya

image retrieval

Ada dua cara yang dapat dilakukan dalam pengambilan kembali suatu image atau image retrieval
a. context-based adalah pengambilan data dengan merujuk pada kandungan semantik berkaitan dengan image, biasanya berhubungan dengan deskripsi image misalnya keyword dari image.
b. content-based adalah pengambilan data dengan merujuk pada fitur image seperti warna, tekstur, bentuk, atau kombinasi atau yang biasa desebut dengan Content Based Image Retrieval (CBIR).
Pada perkembangannya teknik context based menjadi tidak praktis dikarenakan adanya ukuran basis data yang besar dan penilaian subjektif dalam mengartikan image dengan text. Untuk menghindari teknik ini, maka digunakan pendekatan lain dalam image retrieval yaitu content based.CBIR adalah salah satu metodologi untuk pemanggilan kembali data image berdasarkan content sebuah image. Teknik CBIR yang banyak digunakan adalah teknik warna, teknik tekstur, dan teknik bentuk. Pada sistem CBIR, content visual dari image akan diekstraksi dan diuraikan menggunakan metode pengekstrakan ciri. Untuk mendapatkan kembali image, user menginputkan query image. Kemudian sistem akan mengekstrak image tersebut sehingga menghasilkan fitur ciri image. Fitur ciri image query dan image dalam database akan dicari similaritynya. Image yang memiliki nilai similarity yang paling tinggi akan muncul diurutan teratas. Gambar dibawah ini memperlihatkan bentuk umum sistem CBIR. Pada image tersebut terdapat dua jalur utama yaitu query dan database. Pada kedua lajur tersebut terdapat visual content description yang akan digunakan untuk proses similarity comparison, indexing dan retrieval.