PERTEMUAN 11 Morfologi Citra

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
CITRA BINER Kuliah ke 11 4/7/2017.
Advertisements

Algoritma Thinning dan Aplikasinya
Morphologi.
Image Thinning Kelompok 11 Aldiantoro Nugroho Cininta Dhini Fitriani N. Rifka N. Liputo Yoga Lestyaningrum Kelompok 11 Aldiantoro Nugroho Cininta Dhini.
Pengertian Citra Dijital
Thinning Arief Purnama [ ] David [ X] Kadek Wisnu Arsadhi [ ] Mika Permana [ ] Mirnasari Dewi [ ]
Kelompok 4 : Haryani Diah S Rinawati Sari Widya Sihwi Sita Annisa R
Tugas 2 Pengolahan Citra
Pengolahan Citra Berwarna
Perbaikan Citra pada Domain Spasial
OPERASI-OPERASI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
VISION.
Pengolahan Citra Digital: Morfologi Citra
Thinning Algorithm Arya Dewa Binsar Tampahan
Pertemuan 7 Pengolahan Citra Digital
ALGORITMA THINNING Kelompok 12: Slamet Eries Nugroho Indra Setiawan
Anna Hendrawati STMIK CILEGON
PENGOLAHAN CITRA DAN POLA
MORFOLOGI CITRA.
Pengolahan Citra Digital Materi 6
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.
CITRA BINER.
MODUL KULIAH 10 Ekstraksi Fitur Bentuk
Modul 1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA
MODUL 12 Aplikasi Pengenalan Kematangan Tomat (Fitur Warna)
Materi 04 Pengolahan Citra Digital
MODUL 3 PERBAIKAN KUALITAS CITRA
Modul 1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA
2 Pengolahan Citra Digital
MODUL 3 PERBAIKAN KUALITAS CITRA
pengolahan citra References:
Materi 08 Pengolahan Citra Digital
MODUL KULIAH 2 FORMASI CITRA
MODUL KULIAH 2 FORMASI CITRA
Materi 07 Pengolahan Citra Digital
MODUL14 Segmentasi Citra
Operasi2 Dasar Merupakan manipulasi elemen matriks :
MODUL 5 Domain Frekuensi dan Filtering Domain Frekuensi
Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra Digital
OPERASI DASAR CITRA DIGITAL
Image Processing 1. Pendahuluan.
MODUL 9 Ekstraksi Fitur Warna
MODUL 4 PERBAIKAN KUALITAS CITRA (2)
MODUL 6 Noise dan Reduksi Noise
EDY WINARNO fti-unisbank-smg 31 maret 2009
MODUL16 Aplikasi Fitur Bentuk
Pengolahan Citra Digital: Morfologi Citra
Pengolahan Citra Digital: Morfologi Citra
Pengolahan Citra Digital: Morfologi Citra
Model Data Spasial.
DETEKSI TEPI.
SIG Model Data Spasial.
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL : TRANSFORMASI CITRA (1)
Nana Ramadijanti, Ahmad Basuki, Hero Yudo Martono
Digital Image Processing
Deteksi Tepi Pengolahan Citra Danar Putra Pamungkas, M.Kom
KONVOLUSI DAN TRANSFORMASI FOURIER
PERTEMUAN KE-1 Sumber :Prof. Sinisa Todorovic
Digital Image Processing
Pengolahan Citra Digital Peningkatan Mutu/Kualitas Citra
Digital Image Processing
PENGENALAN CITRA DIGITAL
IMAGE ENHANCEMENT.
KONSEP DASAR CITRA DIGITAL (2) dan SISTEM PEREKAMAN CITRA
Format citra Oleh : Kustanto 11/10/2018.
Pertemuan 10 Mata Kuliah Pengolahan Citra
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL : TRANSFORMASI CITRA (2)
Morphological processing
OPERASI SEGMENTASI DAN MORFOLOGI
Transcript presentasi:

PERTEMUAN 11 Morfologi Citra Nana Ramadijanti, Ahmad Basuki, Hero Yudo Martono

Materi Kuliah Pengertian Morfologi Dilasi Erosi Opening Closing Transformasi Hit or Miss Thinning

Pemrosesan citra secara morfologis Perbedaan antara pemrosesan citra secara morfologis dengan pemrosesan biasa (yang telah kita pelajari): (sebelumnya kita) memandang sebuah citra sebagai suatu fungsi intensitas terhadap posisi (x,y) Dengan pendekatan morfologi, kita memandang suatu citra sebagai himpunan

Pemrosesan citra secara morfologis Pemrosesan citra secara morfologi biasanya dilakukan terhadap citra biner (hanya terdiri dari 0 dan 1), walaupun tidak menutup kemungkinan dilakukan terhadap citra dengan skala keabuan 0-255 Untuk sementara yang akan kita pelajari adalah pemrosesan morfologi terhadap citra biner

Contoh citra masukan S A S = {(0,0),(0,1),(1,0)} (1,0),(1,1),(1,2), (2,0),(2,1),(2,2)} Objek S dan A dapat direpresentasikan dalam bentuk himpunan dari posisi-posisi (x,y) yang bernilai 1 (1=hitam/abu-abu, 0 = putih)

Operasi Morfologi Secara umum, pemrosesan citra secara morfologi dilakukan dengan cara mem-passing sebuah structuring element terhadap sebuah citra dengan cara yang hampir sama dengan konvolusi. Structuring element dapat diibaratkan dengan mask pada pemrosesan citra biasa (bukan secara morfologi)

Structuring Element Structuring element dapat berukuran sembarang Structuring element juga memiliki titik poros (disebut juga titik origin/ titik asal/titik acuan) Contoh structuring element seperti objek S dengan titik poros di (0,0) -> warna merah

Beberapa operasi morfologi Beberapa operasi morfologi yang dapat kita lakukan adalah: Dilasi, Erosi Opening, Closing Thinning, shrinking, pruning, thickening, skeletonizing dll

Dilasi Dilasi merupakan proses penggabungan titik-titik latar (0) menjadi bagian dari objek (1), berdasarkan structuring element S yang digunakan. Cara dilasi adalah: Untuk setiap titik pada A, lakukan hal berikut: letakkan titik poros S pada titik A tersebut beri angka 1 untuk semua titik (x,y) yang terkena / tertimpa oleh struktur S pada posisi tersebut

Dilasi S = {(0,0),(0,1),(1,0)} = {poros,(+0,+1),(+1,+0)} Posisi poros ( (x,y) ∈ A ) Sxy (0,0) {(0,0),(1,0),(0,1)} (0,1) {(0,1),(1,1),(0,2)} (0,2) {(0,2),(1,2),(0,3)} ..... ...... (2,2) {(2,2),(2,3),(3,2)} D Capture proses pada saat posisi poros S ada di (2,2)

Contoh Dilasi (Images from Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, 2nd Edition.

Contoh Dilasi (Images from Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, 2nd Edition.

Erosi Erosi merupakan proses penghapusan titik-titik objek (1) menjadi bagian dari latar (0), berdasarkan structuring element S yang digunakan. Cara erosi adalah: - Untuk setiap titik pada A, lakukan hal berikut: - letakkan titik poros S pada titik A tersebut - jika ada bagian dari S yang berada di luar A, maka titik poros dihapus / dijadikan latar.

Contoh Erosi Kode S = {(0,0),(0,1),(1,0)} = {poros,(+0,+1),(+1,+0)} A = {(0,0),(0,1),(0,2), (1,0),(1,1),(1,2), (2,0),(2,1),(2,2)} S A E Posisi poros ( (x,y) ∈ A ) Sxy Kode (0,0) {(0,0),(1,0),(0,1)} 1 (0,1) {(0,1),(1,1),(0,2)} (0,2) {(0,2),(1,2),(0,3)} ..... ...... (2,2) {(2,2),(2,3),(3,2)} D Capture proses pada saat posisi poros S ada di (2,2). Titik (2,2) akan dihapus karena ada bagian dari S yang berada di luar A

Contoh Erosi (Images from Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, 2nd Edition.

Opening Opening adalah proses erosi yang diikuti dengan dilasi. Efek yang dihasilkan adalah menghilangnya objek-objek kecil dan kurus, memecah objek pada titik-titik yang kurus, dan secara umum men-smooth-kan batas dari objek besar tanpa mengubah area objek secara signifikan Rumusnya adalah:

Contoh Opening A ⊗ S ( ) ⊕

Contoh Opening

Closing Closing adalah proses dilasi yang diikuti dengan erosi. Efek yang dihasilkan adalah mengisi lubang kecil pada objek, menggabungkan objek-objek yang berdekatan, dan secara umum men-smooth-kan batas dari objek besar tanpa mengubah area objek secara signifikan Rumusnya adalah:

Contoh Closing A ⊕ S ( ) ⊗

Contoh Closing

Contoh opening dan closing

Transformasi Hit-or-Miss Suatu structuring element S dapat direpresentasikan dalam bentuk (S1,S2) dimana S1 adalah kumpulan titik-titik objek (hitam) dan S2 adalah kumpulan titik-titik latar (putih)

Transformasi Hit or Miss Contoh: S1= {b,e,h} S2={a,d,g,c,f,i} a b c d e f g h i Hit-and-misss transform A*S adalah kumpulan titik-titik dimana S1 menemukan match di A dan pada saat yang bersamaan S2 juga menemukan match di luar A.

Transformasi Hit or Miss Yang match dipertahankan Yang tidak match dihapus

Varian dari erosi dan dilasi Shrinking: Erosi yang dimodifikasi sehingga piksel single tidak boleh dihapus. Hal ini berguna jika jumlah objek tidak boleh berubah Thinning: Erosi yang dimodifikasi sehingga tidak boleh ada objek yang terpecah. Hasilnya adalah berupa garis yang menunjukkan topologi objek semula.

Thinning Tujuan: me-remove piksel tertentu pada objek sehingga tebal objek tersebut menjadi hanya satu piksel. Thinning tidak boleh: - Menghilangkan end-point - Memutus koneksi yang ada - Mengakibatkan excessive erosi Salah satu kegunaan thinning adalah pada proses pengenalan karakter/huruf Ada banyak cara mengimplementasikan thinning, salah satu diantaranya adalah dengan hit- or-miss transform

Thinning Thinning dapat didefinisikan sebagai: Thinning(A,{B}) = A – (A * {B}) = A – ((...(A*B1)*B2)..Bn) Dengan B1, B2, B3..Bn adalah Structuring element. Note: A-(A*B) berarti kebalikan dari A*B Yang match dihapus Yang tidak match dipertahankan

Contoh Thinning A-(AxB1)

Contoh Thinning

Soal-Soal Latihan Lakukan proses Thinning pada inisial nama anda (2 huruf) masing-masing ukuran citra 20 x 20 !

Terima Kasih