Digital Image Processing Konvolusi
Konvolusi Konvolusi termasuk operasi ketetanggaan piksel Konvolusi didefinisikan sebagai proses untuk memperoleh suatu piksel didasarkan pada nilai piksel itu sendiri dan tetangganya, dengan melibatkan suatu matriks yang disebut kernel yang merepresentasikan pembobotan. Wujud kernel umumnya berbentuk bujur sangkar
Konvolusi Contoh kernel/cadar untuk konvolusi berukuran 3x3 2 3 1 -1 -2
Konvolusi Konvolusi dilakukan dengan menumpangkan suatu jendela (kernel) yang berisi angka-angka pengali pada setiap piksel yang ditimpali. Kemudian nilai rerata diambil dari hasil-hasil kali tersebut Bila angka-angka pengali tersebut semua adalah 1, hasil yang didapat sama saja dengan filter pererataan
Konvolusi Operasi konvolusi dilakukan dengan cara menggeser kernel sepanjang bari dan kolom dalam citra Kernel digerakan di sepanjang baris dan kolom
Konvolusi Proses konvolusi menggunakan persamaan: m2 adalah separuh dari tinggi kernel (m2=floor(m/2)), n2 adalah separuh dari lebar kernel (n2=floor(n/2)), h menyatakan kernel dengan indeks dimulai dari 1. π(π¦,π₯)= π=βπ2 π2 π=βπ2 π2 β(π+π2+1, π+π2+1)π(π¦βπ, π₯βπ)
Konvolusi Ilustrasi konvolusi x-1 x x+1 y-1 28 41 32 y 33 45 40 y+1 35 36 29 Ilustrasi konvolusi 2 3 1 -1 -2
Konvolusi Contoh Maka nilai piksel hasil konvolusi g(y, x)= -1x8 + 0x7 + 1x6 + -2x4 + 0x9 + 2x8 + -1X7 +0x7 + 1x5 = -8 + 0 + 10 - 8 + 0 + 16 β 7 + 0 + 5 = 8 Nilai 9 akan diubah menjadi 8 pada citra keluaran Citra yang berada pada kernel Kernel 5 7 9 4 10 8 -1 1 -2 2
Konvolusi Kernel βQuick Maskβ (Phillips, 2000) -1 4
Konvolusi Latihan soal, lakukan operasi konvolusi pada citra di bawah ini menggunakan kernel Quick mask Citra yang berada pada kernel Quick Mask 5 7 9 4 10 8 -1 4
Konvolusi Jawaban latihan soal g(y, x) = -1x8 + 0x7 + -1x10 + 0x4 + 4x9 + 0x5 + -1x7 + 0x7 + -1x5 = -8 + 0 β 10 + 0 + 36 + 0 β 7 + 0 β 5 = 6 Citra yang berada pada kernel Quick Mask 5 7 9 4 10 8 -1 4
Terimakasih