WARNA.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Putu Indah Ciptayani S.Kom
Advertisements

Color Image Processing
Interaksi Manusia dan Komputer - part 2 Danny Kriestanto, S.Kom., M.Eng.
Session 1 GUI (grafik user interface dan Pengenalan warna)
Mahmud Yunus, S.Kom., M.Pd., M.T.
Surface Rendering dan Warna
COLOR SPACE Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya.
Pengertian grafis Desain Grafis adalah salah satu bentuk seni lukis (gambar) terapan yang memberikan kebebasan pada sang desainer (perancang) untuk memilih,
Citra Berwarna.
PENGANTAR DESKTOP PUBLISHING
S1 Tekinik Informatika Disusun Oleh Dr. Lily Wulandari
Pengolahan Citra 2-Akuisisi Citra Dari berbagai sumber
Pengolahan Citra Diah Octivita ( ) Hadi Ismanto ( ) Jan Peter ( ) Yenni Rahmawati ( )
Aplikasi Pengolahan Citra DETEKSI WARNA
Representasi RGB pada Citra Digital
Feature / Ciri / Object Descriptor
Operasi-operasi dasar Pengolahan Citra Digital~3
COLOR MANAGEMENT.
Features / Ciri / Deskripsi Obyek
Pengolahan Citra Digital
Teori Warna Grafik Komputer 2.
Jurusan Perencanaan Wilayah dan Kota Fakultas Teknik Universitas Indonusa Esa Unggul Topik 10 Teori Warna.
Grafika Warna Dewi Octaviani S.T, M.C.s.
W A R N A 4/14/2017.
Citra Abu-abu, Biner, Berwarna,
Pengolahan Citra Berwarna
Metodologi Hybrid Berdasar Informasi Spasial dan Spektral Unsupervised dan Supervised Prof.Dr. Aniati Murni (R 1202) Dina Chahyati, M.Kom, (R 1226) Fakultas.
RENDERING (Warna & Pencahayaan)
Konsep dan Terminologi
IMAGE ENHANCEMENT (PERBAIKAN CITRA)
Pengolahan Citra Berwarna
Warna Tanah.
PENGOLAHAN WARNA CITRA
Basic Design Principles
DASAR DESAIN GRAFIS.
6th Meeting Color (Warna).
Hieronimus Edhi Nugroho, M.Kom
Image Processing 1. Pendahuluan.
Pertemuan 3 : Persepsi Citra & Warna
EDY WINARNO fti-unisbank-smg 31 maret 2009
Digital Image Fundamentals
Warna Tanah.
BAB II. PEMBENTUKAN CITRA
Color Image Processing
Pertemuan 24 Matakuliah : R0054/Pengantar Perancangan Arsitektur
Transformasi dan Model Warna Citra Digital
Sketsa Ide/Image Store Pertemuan 22-24
Informatics Engineering Dept
COLOR MANAGEMENT.
PENILAIAN INDERAWI II.
Teori Warna Grafik Komputer 2.
SIFAT FISIK PRODUK PERTANIAN "WARNA"
Operasi Aritmatika dan Geometri pada citra
Informatics Engineering Dept
Nilai & Warna, Ruang, Gerakan
EDY WINARNO fti-unisbank-smg 14 April 2009
TINGKAT KEABUAN DAN WARNA CITRA
DESAIN GRAFIS IMK 2015 Laseri, S.Kom.
Features / Ciri / Deskripsi Obyek
Pengolahan Citra Digital
PENINGKATAN KUALITAS CITRA (Image Enhancement)
Pengolahan Citra Digital
Dosen Pengampu Mata Kuliah : Muhammad Fauzi. M.Ds
Pengertian Pixel Pixel :
Pengolahan Citra Digital. Pembentukan Citra Citra dibagi menjadi 2 macam : 1.Citra kontinyu : adalah citra yang dihasilkan dari sistem optik yang menerima.
COLOURCOLOUR 1.MERAH : RED 2.PUTIH : WHITE 3.BIRU : BLUE 4.HIJAU : GREEN 5.KUNING: YELLOW 6. ABU-ABU : GREY 7. COKLAT: BROWN 8. UNGU : PURPLE 9. MERAH.
KONSEP DASAR CITRA DIGITAL (2) dan SISTEM PEREKAMAN CITRA
Bekerja dengan Warna.
PERSENTASE Dasar Desain Grafis Sekolah: SMK Telkom Makassar Program Keahlian : Teknologi Komunikasi Dan Informatika Kompetensi Keahlian : Teknik Komputer.
Mengenal Warna. Warna dapat didefinisikan secara obyektif/fisik sebagai sifat cahaya yang dipancarkan, atau secara subyektif/psikologis merupakan bagian.
Transcript presentasi:

WARNA

Dasar-dasar warna

Color fundamentals (cont.) Warna yang diterima oleh mata dari sebuah objek = warna sinar yang dipantulkan oleh objek tersebut scene Illumination source reflection eye objek berwarna hijau karena objek tersebut memantulkan sinar biru dengan panjang gelombang 450 sampai 490 nanometer (nm)

Visible light (warna sinar yang dapat direspon oleh mata) Sinar tampak (visible spectrum) dengan panjang gelombang (electromagnetic spectrum - EM) dengan panjang gelombang berkisar 400 to 700 nm

Primary Color Warna pokok Kombinasi warna yang memberikan rentang warna yang paling lebar adalah red (R), green (G), dan blue (B). Warna-warna lain dapat diperoleh dengan mencampurkan ketiga warna pokok tersebut dengan perbandingan tertentu Secondary Color

Ruang Warna RGB Sering disebut sebagai warna additive Karena dengan menambah seluruh warna akan menghasilkan warna putih Warna putih merupakan warna ketika seluruh gelombang cahaya yang mungkin ditransimisikan, dapat ditransmisikan kembali seluruhnya kepada mata Contoh : warna pada layar monitor Warna yang terbentuk dihasilkan dari emisi cahaya red, green, dan blue Device dependent

Merah = [255,0,0] Hijau = [0,255,0] Biru = [0,0,255] Kuning = [255,255,0] Cyan = ? Magenta = ?

Atribut warna

PENGANTAR Selain RGB, warna juga dapat dimodelkan berdasarkan atribut warnanya Atribut warna tersebut, meliputi: Intensity Hue Saturation

Hue Menyatakan warna sebenarnya, seperti merah, violet, dan kuning. Hue digunakan untuk membedakan warna-warna dan menentukan kemerahan (redness), kehijauan (greenness), dsb, dari cahaya. Hue berasosiasi dengan panjang gelombang cahaya, dan bila kita menyebut warna merah, violet, atau kuning, kita sebenarnya menspesifikasikan hue-nya Hue dikuantisasi dengan nilai dari 0 sampai 255; 0 menyatakan merah, lalu memutar nilai-nilai spektrum tersebut kembali lagi ke 0 untuk menyatakan merah lagi. Ini dapat dipandang sebagai sudut dari 0° sampai 360°

Hue dikuantisasi dengan nilai dari 0 sampai 255

Saturation Menyatakan tingkat kemurnian warna cahaya, yaitu mengindikasikan seberapa banyak warna putih diberikan pada warna. Sebagai contoh, warna merah adalah 100% warna jenuh (saturated color), sedangkan warna pink adalah warna merah dengan tingkat kejenuhan sangat rendah (karena ada warna putih di dalamnya). Jika hue menyatakan warna sebenarnya, maka saturation menyatakan seberapa dalam warna tersebut. Jika suatu warna mempunyai saturation = 0, maka warna tersebut tanpa hue, yaitu dibuat dari warna putih saja. Jika saturation = 1, maka tidak ada warna putih yang ditambahkan pada warna tersebut. Saturation dapat digambarkan sebagai panjang garis dari titik pusat lingkaran ke titik warna

Saturation dikuantisasi dari 0 sampai 1

Intensity Disebut juga sebagai Brigthness / Luminance Atribut yang menyatakan banyaknya cahaya yang diterima oleh mata tanpa mempedulikan warna. Kisaran nilainya adalah antara gelap (hitam) dan terang (putih). Nilainya dari gelap sampai terang (dalam praktek, gelap = 0, terang = 1). I Intensity dapat digambarkan sebagai garis vertikal yang menembus pusat lingkaran

Value dikuantisasi dari 0 sampai 1

HSV Color Space More intuitive to describe color, Invariant to the changes of illumination and the direction of capture, Easy to transform from RGB to HSV and vice versa (Long, Zhang, &Feng, 2002)

max = maximum value of RGB Triplet min = minum value of RGB Triplet Normalised RGB If S = 0, Hue is undefined Elseif R = max and G = min, Hue = 60(5+B’) Elseif R = max and G ≠ min, Hue = 60(1-G’) Elseif G = max and B = min, Hue = 60(R’+1) Elseif G = max and B ≠ min, Hue = 60(3-B’) Elseif R = max, Hue = 60(3+G’) Else Hue = 60(5-R’) max = maximum value of RGB Triplet min = minum value of RGB Triplet S = (max-min) / max V = max Calculate Hue

SISTEM KOORDINAT WARNA

PENGANTAR CIE (Commission International de l’Eclairage) atau International Lighting Committee lembaga yang membakukan warna pada tahun 1931 menstandarkan panjang gelombang warna-warna pokok sebagai berikut: R : 700 nm G : 546.1 nm B : 435.8 nm RGB bukan satu-satunya warna pokok yang dapat digunakan untuk menghasilkan kombinasi warna

CIE mendefinisikan model warna dengan menggunakan warna-warna fiktif warna yang secara fisik tidak dapat direalisasikan Dilambangkan dengan X, Y, dan Z Dikenal sebagai model warna XYZ Keuntungan utama dari model ini adalah luminance atau brigthness sinyal disediakan langsung oleh Y Y memberikan citra greyscale dari citra berwarnanya.

KROMATISITAS (chromaticity of color) masing-masing warna pokok, menunjukkan persentase relatif suatu warna pokok di antara warna pokok lainnya pada warna yang diberikan

TRANSFORMASI SISTEM KOORDINAT WARNA CIE XYZ Primaries, 1931

RUANG WARNA NTSC National Television Systems Committee (NTSC) menggunakan model warna RGB khusus untuk menampilkan citra berwarna pada layar CRT Terdiri dari 3 komponen, yaitu: Luminance (Y) Hue (I) Saturation (Q) Komponen pertama, yaitu Y menyatakan data greyscale, sedangkan dua komponen terakhir membentuk chrominance

Ruang warna cmy - cmyk

CMYK Color Space Cyan, Magenta, Yellow, (Black) Sering disebut sebagai subtractive color cyan, magenta, dan yellow pigmen dapat dikombinasikan untuk mengabsorbsi seluruh cahaya dan memproduksi warna hitam Device dependent

(lanjutan) Contoh : Penggunaan tinta untuk mencetak Penambahan black karena tinta yang dicetakan tidak memiliki kemurnian atau intensitas maksimal dari setiap warnanya, sehingga pencampuran maksimal ketiga warna hanya mampu menghasilkan warna coklat gelap

RGB CMY CMYK

RUANG WARNA IHS

Mengapa IHS? Lebih mudah mengidentifikasi objek dengan perbedaan hue-nya dengan cara memberikan nilai ambang pada rentang nilai-nilai hue (panjang helombang spektrum) yang melingkupi objek

Mengapa IHS? Melakukan pemampatan secara terpisah pada setiap nilai R, G, dan B tidak disarankan data yang dimampatkan 3 kali lebih banyak waktu pemampatannya 3 kali lebih lama daripada waktu pemampatan citra grayscale. Pemampatan citra berwarna lebih relevan apabila warna RGB dikonversi ke HIS Algoritma pemampatan pada citra grayscale dilakukan pada komponen I Nilai H dan S dikodekan dengan cara lain dengan sedikit atau sama sekali tidak ada degradasi

Konversi RGB ke HIS - 1

Konversi IHS ke RGB

Ruang warna cielab - CIELuv

CIE Color Space Commission Internationale d'Eclairage (CIE) – tahun 1931 Terdapat dua jenis : CIELab CIELuv Linier terhadap persepsi visual Device independent Kurang intuitive meskipun parameter L memiliki korelasi yang baik dengan lightness yang dirasakan

Tiga Koordinat CIELab Koordinat L* Koordinat a Koordinat b Merepresentasikan lightness Merupakan koordinat gray-level (ketika a = 0 dan b = 0) Skala : 0 (black) – 100 (white) Koordinat a Merepresentasikan koordinat red/green Skala : -127 (pure green) s/d +127 (pure red) Koordinat b Merepresentasikan koordinat yellow/blue. Skala : -127 (pure blue) s/d +127 (pure yellow)

CIELab Color Space

Konversi RGB - CIELab RGB XYZ CIELab dimana :

XYZ Color Space CIE RGB color space Memiliki hubungan linier dengan non-gamma corrected RGB, berdasarkan persamaan sebagai berikut :

Proses Konversi RGB - XYZ dimana

RGB XYZ Konversi RGB - CIELuv

COLOR AS FEATURES

Color Features Dua hal yang harus diperhatikan pada saat mengekstraksi fitur warna, yakni : Color Space (Ruang Warna) Pilihan metode untuk menentukan, membuat, dan memvisualisasikan warna Color Feature Descriptor Deskriptor untuk merepresentasikan warna

Color Space RGB HSV CIE XYZ CMY – CMYK IHS / HSI CIELab - CIELuv

Color Histogram

Berapa Dimensi dari RGB Color Histogram 256 bin?

Color Moments Diusulkan oleh by Stricker & Orengo (1995) Kelebihan : Efektif dan efisien untuk merepresentasikan distribusi warna Tiga jenis color moments: mean, standard deviation, skewness.

Reference Ford, A., & Roberts, A. (1998). Colour Space Conversions. Retrieved June 22, 2011, from http://www.poynton.com/PDFs/coloureq.pdf Penggunaan Warna Mode - Modul Pelatihan Multimedia. (2006). Retrieved September 10, 2014, from http://www.fali.unsri.ac.id/userfiles/Penggunaan Warna (K).pdf