Operasi Aritmatika dan Geometri pada Citra

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Konversi citra Satriyo.
Advertisements

Pengolahan Citra S.NURMUSLIMAH.
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL : Operasi Aritmatik dan Geometri pada Citra
Pengolahan Citra Digital Kuliah Kedua
Sistem Visual Manusia dan Pengolahan Citra Digital
Pengertian Citra Dijital
Pengolahan Citra 2-Akuisisi Citra Dari berbagai sumber
Konsep Dasar Pengolahan Citra. konsep pengolahan citra2 Model Citra Citra merupakan fungsi malar (kontinyu) dari intensitas cahaya. Secara matematis disimbulkan.
OPERASI-OPERASI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Representasi RGB pada Citra Digital
Konsep Dasar Pengolahan Citra
Feature / Ciri / Object Descriptor
CITRA DIGITAL DALAM TINJAUAN ILMU FISIKA*
Operasi-operasi dasar Pengolahan Citra Digital~3
Overview Materi Pengolahan Citra Digital
1 Pertemuan 2 Citra Dijital dan Persepsi Visual Matakuliah: T0283 – Computer Vision Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
Anna Hendrawati STMIK CILEGON
PENGOLAHAN CITRA DAN POLA
Citra Digital dan Pengolahannya
CS3204 Pengolahan Citra - UAS
IMAGE ENHANCEMENT (PERBAIKAN CITRA)
1. Pendahuluan Image Processing 1. Content: 1.Aplikasi Citra 2.Pengertian Citra Digital 3.Pengertian Piksel 4.Sampling 5.Kuantisasi 6.Jenis Citra 7.RGB.
2 Pengolahan Citra Digital
pengolahan citra References:
MODUL KULIAH 2 FORMASI CITRA
MODUL KULIAH 2 FORMASI CITRA
Pengantar Citra Digital
Operasi2 Dasar Merupakan manipulasi elemen matriks :
Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital
OPERASI DASAR CITRA DIGITAL
Image Processing 1. Pendahuluan.
EDY WINARNO fti-unisbank-smg 31 maret 2009
Digital Image Fundamentals
BAB II. PEMBENTUKAN CITRA
Pertemuan 3 Pengolahan Citra Digital
PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA
Informatics Engineering Dept
Pengantar PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Pengolahan Citra Digital Materi 2
Operasi Dasar Pengolahan Citra
Pengolahan Citra Digital Materi 2
Pengolahan Citra Digital Materi 2
EDY WINARNO fti-unisbank-smg 24 maret 2009
Operasi Aritmatika dan Geometri pada citra
OPERASI GEOMETRI Yohana Nugraheni.
Informatics Engineering Dept
Deteksi Tepi Pengolahan Citra Danar Putra Pamungkas, M.Kom
Rotasi Pengolahan Citra Danar Putra Pamungkas, M.Kom
EDY WINARNO fti-unisbank-smg 14 April 2009
PERTEMUAN KE-1 Sumber :Prof. Sinisa Todorovic
Representasi Citra Desita Ria Yusian TB,S.ST.,MT Teknik Informatika
PENGOLAHAN CITRA DAN POLA CITRA DIGITAL
Pengolahan Citra Digital
Pengolahan Citra Digital Peningkatan Mutu/Kualitas Citra
PENINGKATAN KUALITAS CITRA (Image Enhancement)
Pengolahan Citra Digital
Grayscale Pengolahan Citra Danar Putra Pamungkas, M.Kom
Scale Pengolahan Citra Danar Putra Pamungkas, M.Kom
PENGOLAHAN CITRA DAN POLA
CITRA.
Operasi titik / piksel.
Pengolahan Citra Digital. Pembentukan Citra Citra dibagi menjadi 2 macam : 1.Citra kontinyu : adalah citra yang dihasilkan dari sistem optik yang menerima.
IMAGE ENHANCEMENT.
KONSEP DASAR CITRA DIGITAL (2) dan SISTEM PEREKAMAN CITRA
Format citra Oleh : Kustanto 11/10/2018.
Flipping Pengolahan Citra Danar Putra Pamungkas, M.Kom
Negasi Pengolahan Citra Danar Putra Pamungkas, M.Kom
MODUL.1 DATA SPASIAL DAN DATA NON SPASIAL
Pengolahan citra digital
PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA
Transcript presentasi:

Operasi Aritmatika dan Geometri pada Citra Pengolahan Citra Operasi Aritmatika dan Geometri pada Citra Danar Putra Pamungkas, M.Kom danarpamungkas.wordpress.com danar@unpkediri.ac.id

Pembentukan Citra f(x,y) = i(x,y) . r(x,y) i(x,y) Sumber Cahaya  normal Permukaan f(x,y) (x,y)  koordinat pada bidang dua dimensi f(x,y)  intensitas cahaya (brightness) pada titik (x,y) i(x,y)  Jumlah cahaya yang berasal dari sumbernya (illumination) r(x,y)  Derajat kemampuan obyek memantulkan cahaya (Reflection). f(x,y) = i(x,y) . r(x,y)

Digitalisasi Citra Digitalisasi Representasi citra dari fungsi kontinu menjadi nilai – nilai diskrit. Digitalisasi Ukuran dimensi citra digital dinyatakan sebagai : tinggi x lebar (N x M) dan memiliki derajat keabuan L

Brightness Resolution Digitalisasi Citra Proses Digitalisasi ada 2 macam :  Penerokan (sampling)  digitalisasi spasial (x,y)  Kuantisasi  digitalisasi intensitas f(x,y) Column of samples Pixel Black Line Gray 128 Line Spacing White 255 Sample Spacing Sampling process Spatial resolution Brightness Spacing Proses Kwantisasi Brightness Resolution Picture

Digitalisasi Citra - Penerokan Elemen Gambar Elemen Matriks M - 1 Dy y i Dx M Pixel Dy N Pixel (0,0) N-1 Dx j x Hubungan antara elemen gambar dan elemen matriks

Digitalisasi Citra - Kuantisasi Kuantisasi  membagi skala keabuan (0,L) menjadi G level G = 2m G = derajat keabuan m = bilangan bulat positif Skala Keabuan Rentang Nilai Keabuan Pixel Depth 21 0 , 1 1 bit 22 0 sampai 3 2 bit 23 0 sampai 7 3 bit 28 0 sampai 255 8 bit

Format Berkas BITMAP (BMP) Bitmap  Pemetaan Bit. Nilai intensitas pixel di dalam citra dipetakan ke sejumlah bit tertentu. Warna dalam citra bitmap  kombinasi dari 3 warna : Red (R) , Green (G) , Blue (B). Citra dalam BMP ada 3 : 1. Citra biner  nilai keabuannya hanya 0 dan 1 2. Citra greyscale  nilai keabuannya 8-bit 3. Citra berwarna  nilai keabuannya 24-bit

Hubungan Antara Piksel 4-tetangga piksel P 8-tetangga piksel P X X X X X P X X P X Connectivity/Konektivitas: 4-tetangga atau 8-tetangga dengan kriteria gray level yang sama, misal: sama-sama 0 atau sama-sama 1 atau sama-sama bedanya tidak lebih dari 5 tingkat keabuan, dlsb.nya

Labelling Of Connected Component Dengan kriteria piksel sama-sama bernilai 1: (a) dengan aturan 4-tetangga dan (b) dengan aturan 8 tetangga: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 ekivalen dengan

Operasi Aritmatik + - x / Band ratio antara citra sensor optik Landsat TM band 3 dan band 4 dapat digunakan untuk analisis vegetasi, begitu juga ratio antara selisih dan jumlahnya. Operasi selisih antara dua citra temporal dapat digunakan untuk deteksi perubahan wilayah.

Operasi selisih antara dua citra temporal dapat digunakan untuk deteksi perubahan wilayah. Jakarta in 1994 Jakarta in 1998

Pencerminan (flipping) Operasi Geometri Memodifikasi koordinat piksel dalam suatu citra dengan kemungkinan mengubah nilai skala keabuan dari titik dengan pendekatan tertentu. Transformasi Spasial  memetakan koordinat titik – titik citra asal ke koordinat titik – titik di citra hasil. Pencerminan (flipping) Pembelokan (Warping) Rotasi Penskalaan (Scaling)

Thank You! www.themegallery.com