Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

1 Pertemuan 2 Citra Dijital dan Persepsi Visual Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "1 Pertemuan 2 Citra Dijital dan Persepsi Visual Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1."— Transcript presentasi:

1 1 Pertemuan 2 Citra Dijital dan Persepsi Visual Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1

2 2 Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Menerangkan pembentukan citra dijital dan berbagai definisi serta pengertian dalam persepsi visual

3 3 Outline Materi Pembentukan citra dan representasi citra dijital Sampling dan kuantisasi Human visual system Vs Computer vision system Brightness, contrast dan model warna

4 4 A/D Converter & Video Controller Frame Buffer D/A Converter FRAME STORE MICROCOMPUTER OBJECTS Storage VDU High Resolution Monochrome Monitor CAMERA Conventional Imaging System

5 5 OBJECTS CAMERA PC/Workstation VGA, AGP dan Frame Grabber sudah menjadi satu modul Today’s Imaging System

6 6 Imaging System (an overview)

7 7  Citra adalah fungsi 2 dimensi dari intensitas cahaya. Intensitas disebut juga sebagai brightness (tingkat kecerahan) atau grey level (tingkat keabuan)  Fungsi Citra f(x,y) ditentukan oleh 2 komponen yaitu iluminasi dan refleksi sehingga f (x,y) = i (x,y) r (x,y) dimana i(x,y) adalah iluminasi yang datang dari sumber cahaya dan r(x,y) adalah koefisien refleksi/transmisi obyek  Proses sampling dan kuantisasi merubah f(x,y) kontinyu menjadi f(x,y) diskrit Model Citra (Image Model)

8 8 Kolom Baris Sebuah Citra dijital direpresentasikan oleh matriks (array) piksel 2 dimensi dimana masing-masing piksel memiliki sebuah nilai intensitas (brightness/ grey level) yaitu 0 <=f(x,y)< 2 b dengan b = jumlah bit per piksel f(x,y) dimana x = 0…..M-1 dan y = 0…..N-1 X Y 0,0 M-1,N-1 Citra Dijital (Digital Images)

9 9  Umumnya ukuran citra adalah M = N = 2 k dimana k adalah bilangan integer.  Jumlah bit per piksel (bpp) umumnya adalah 1, 8, 12 dan 24 (3 bytes). 1 bpp menghasilkan citra biner sedangkan 8 bpp menghasilkan citra dengan variasi intensitas (brightness) antara 0 dan 255  Citra berwarna (color images) terdiri dari 24 bpp dengan 8 bpp untuk masing-masing komponen warna R, G dan B  Untuk ukuran citra 128 x 128 dengan 8 bpp diperlukan bytes atau 16 K memory penyimpan Citra Dijital (cont’d)

10 10 Sampling adalah proses pemetaan fungsi kontinyu ke fungsi diskrit (spatial digitization) x y f(x,y) s(x,y) Proses sampling menghasilkan f s (x,y) = f (x,y). s(x,y) dimana s(x,y) = 1 untuk setiap harga x dan y grid Image Sampling

11 11 24 x x x x 72 Image Sampling

12 12 3 rd level 2 nd level 1st level 0 th level Input Intensity 5 th level 4 th level Output Intensity Kuantisasi adalah proses pemetaan variabel kontinyu ke variabel diskrit (amplitude digitization) Image Quantization

13 13 1 bit/piksel 3 bit/piksel 2 bit/piksel 8 bit/piksel Image Quantization

14 14  Noise (derau) terjadi karena adanya fluktuasi secara acak (stochastic) pada nilai intensitas citra.  Kualitas citra ditentukan oleh ratio(perbandingan) antara sinyal dan noise (derau) yaitu : SNR = max signal/s noise s noise = standard deviasi Signal to Noise Ratio

15 15 Untuk memahami “citra” harus dipahami terlebih dahulu bagaimana manusia merespons visual stimulus dengan tujuan antara lain : memahami kontras dan memahami bagaimana manusia mendeteksi perubahan pada citra memahami sifat-sifat fotometrik benda-benda fisik mengerti persepsi visual warna mempelajari bagaimana menggunakan pemahaman di atas untuk merancang sistem pencitraan (imaging system Visual Perception of Images

16 16 Retina – focal plane array pada permukaan belakang mata yang mendeteksi dan mengukur cahaya Photoreceptor – syaraf pada retina yang mendeteksi cahaya Fovea – area sempit pada retina dengan resolusi spatial yang tinggi Blind spot – area sempit pada retina yang tidak memiliki photoreceptors

17 17 Rods – jenis photoreceptor yang digunakan untuk mengindra (sensing) cahaya akromatik (scotopic vision) Cones – jenis photoreceptor yang digunakan untuk cahaya kromatik/berwarna (photopic vision) Long, medium dan short cones – cones yang sensitive terhadap panjang gelombang merah (L), hijau (M) dan biru (S). RODS CONES

18 18  Luminance adalah komponen akromatik dari sebuah citra  Energy cahaya antara l 1 dan l 2 =  y(l) adalah faktor sensitivitas visual HVS, fungsi dari l (400 nm – 700 nm)  Luminance didefinisikan sebagai Luminance, Brightness dan Contrast

19 19 Intensity Steps Colour Contrast

20 20

21 21 Model warna RGB digunakan untuk warna pada layar monitor komputer Rentang nilai R, G, B dari 0 (darkest) – 255 (brightest) Perubahan pada color sensation selalu diikuti perubahan terhadap brightness (intensitas) Model Warna RGB

22 22 Model Warna HIS (HSV)


Download ppt "1 Pertemuan 2 Citra Dijital dan Persepsi Visual Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google