HISTOGRAM

•           Pertemuan ini membahas tentang :

–          Pembuatan Histogram

–          Algoritma Perhitungan

–          Pengubahan Histogram

–          Perataan Histogram (Histogram Equalization)

–          Spesifikasi Histogram

•           Histogram Citra adalah

•           Dimana

L = derajat keabuan

•           Ciri citranya

a)         Gelap

b)         Terang

c)         Normal

d)         Normal Brightness dan Contrast

•           Contoh, citra 8x8 dengan skala keabuan 0 - 15

•           Contoh citra hitam-putih

•           Contoh citra berwarna

•           Ada dua cara

–          Perataan Histogram

–          Spesifikasi Histogram

•           Rumus histogram ~ rumus peluang

•           Derajat keabuan (k) dinormalkan terhadap derajat keabuan terbesar (L-1).

•           rk = 0 ~ hitam,            rk = 1 ~ putih

•           Contoh, L=8

•           Pengertiannya

–          Mengubah derajat keabuan suatu pixel (r) dengan derajat keabuan yang baru dengan suatu fungsi transformasi T, dimana s=T(r)

•           Sifatnya

–          Nilai s adalah pemetaan 1 ke 1 dari r, sehingga r dapat diperoleh dari transformasi invers  r = T-1(s) , 0 <= s <= 1

–          Untuk 0<= ri <= 1, maka 0 <= T(r) <= 1

•           Contoh, citra 64x64 dengan derajat keabuan (L) = 8

•           Contoh, Histogram sebelum dilakukan perataan histogram

•           Contoh, Perhitungan perataan histogram

•           Contoh, Perhitungan perataan histogram. Pembulatan ke nilai r terdekat

•           Contoh, Perhitungan perataan histogram. Hasil transformasinya

–          Notasinya

•           Contoh, Perhitungan perataan histogram. Hasil rangkuman transformasinya

•           Contoh, Hasil rangkuman histogramnya       

Sebelum

 Sesudah

•           Contoh

•           Perataan histogram cocok untuk pembuatan histogram yang seragam

•          Spesifikasi histogram ~ metode pembuatan histogram yang ditentukan nilainya oleh pengguna, bisa untuk histogram yang tidak seragam

•           Secara matematis

–          T & G ~ Transformasi

           –          Pr(r) ~ histogram citra semula

–          Pz(z) ~ histogram yang diharapkan

–          Perataan histogramnya adalah

–          Jika histogram yang diharapkan telah dispesifikasikan, maka perataan histogramnya

•           Secara matematis

–          Invers dari G

–          Dengan mengganti v dengan s

–          Maka diperoleh nilai intensitas yang diharapkan

–          Hasil tsb merupakan harga harap/pendekatan

–       Dengan kata lain histogram nilai intensitas pada citra semula dipetakan menjadi intensitas z pada citra yang diinginkan dengan fungsi

•           Contoh, citra 64x64 dengan derajat keabuan (L) = 8

Silahkan Download Materinya Disini

Share on Google Plus

About Unknown