TINGKAT KEABUAN DAN WARNA CITRA

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Putu Indah Ciptayani S.Kom
Advertisements

Konversi citra Satriyo.
Color Image Processing
Interaksi Manusia dan Komputer - part 2 Danny Kriestanto, S.Kom., M.Eng.
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,
INTERAKSI MANUSIA DAN KOMPUTER
Citra Berwarna.
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
Operasi-operasi dasar Pengolahan Citra Digital~3
Pengolahan Citra Digital
GELOMBANG ELEKTROMAGNETIK Pertemuan 21-22
Teori Warna Grafik Komputer 2.
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
RENDERING (Warna & Pencahayaan)
IMAGE ENHANCEMENT (PERBAIKAN CITRA)
Pengolahan Citra Berwarna
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.
WARNA.
PENGOLAHAN WARNA CITRA
Modul 1 PENGANTAR PENGOLAHAN CITRA
2 Pengolahan Citra Digital
DASAR DESAIN GRAFIS.
pengolahan citra References:
MODUL KULIAH 2 FORMASI CITRA
6th Meeting Color (Warna).
Hieronimus Edhi Nugroho, M.Kom
--- anna’s file PENGINDERAAN JAUH --- anna’s file.
Image Processing 1. Pendahuluan.
Pertemuan 3 : Persepsi Citra & Warna
EDY WINARNO fti-unisbank-smg 31 maret 2009
Pengertian grafis Desain Grafis adalah salah satu bentuk seni lukis (gambar) terapan yang memberikan kebebasan pada sang desainer (perancang) untuk memilih,
BAB II. PEMBENTUKAN CITRA
Pengolahan Citra Digital
Color Image Processing
Operasi Aritmatika dan Geometri pada Citra
Transformasi dan Model Warna Citra Digital
Informatics Engineering Dept
Pengantar PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
Teori Warna Grafik Komputer 2.
Operasi Aritmatika dan Geometri pada citra
Informatics Engineering Dept
Nilai & Warna, Ruang, Gerakan
EDY WINARNO fti-unisbank-smg 14 April 2009
PERTEMUAN KE-1 Sumber :Prof. Sinisa Todorovic
PENGOLAHAN CITRA DAN POLA CITRA DIGITAL
Pengolahan Citra Digital
Pertemuan 10 (Lanjutan) F. Menaikkan Kapasitas Penyimpanan Data
PENINGKATAN KUALITAS CITRA (Image Enhancement)
Pengolahan Citra Digital
Dosen Pengampu Mata Kuliah : Muhammad Fauzi. M.Ds
Konsep Dasar Pengolahan Citra
Pengolahan Citra Digital Digital Image Processing RTI127006
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.
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL. URAIAN MATERI PCD Pemberian Evek Pada Gambar Vektor dan Bitmap Penggabungan Teks & Citra Bitmap Penggabungan Teks & Citra Vektor.
KONSEP DASAR CITRA DIGITAL (2) dan SISTEM PEREKAMAN CITRA
Format citra Oleh : Kustanto 11/10/2018.
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:

TINGKAT KEABUAN DAN WARNA CITRA Desita Ria Yusian TB,S.ST.,MT Teknik Informatika Universitas Ubudiyah Indonesia 2017

Sampling dan Kuantisasi Sampling menunjukkan banyaknya pixel (blok) untuk mendefinisikan suatu gambar Kuantisasi menunjukkan banyaknya derajat nilai pada setiap pixel (menunjukkan jumlah bit pada gambar digital  b/w dengan 2 bit, grayscale dengan 8 bit, true color dengan 24 bit

Format Citra Karakteristik citra digital : ukuran, resolusi, cara penyimpanan, kompres data, dll. Citra digital secara visualisasi biasanya berbentuk persegi panjang. Ukurannya dinyatakan dalam titik atau piksel (pixel = picture element). Ukurannya dapat pula dinyatakan dalam satuan panjang (mm atau inci=inch). Resolusi = banyaknya titik untuk setiap satuan panjang (dpi=dot per inch). Makin besar resolusi makin banyak titik yang terkandung dalam citra, sehingga menjadi lebih halus dalam visualisasinya. Format Citra = cara penyimpanan informasi dalam citra. ( citra biner, skala keabuan, warna dan warna berindeks)

Format Citra Jika kita menyimpan gambar kucing tadi ke dalam sebuah file (kucing.bmp), maka yang disimpan dalam file tersebut adalah angka-angka yang diperoleh dari matriks kanvas.

Pengolahan Citra Berwarna Mengapa kita menggunakan citra berwarna (motivasi): Dalam analisa citra otomatis, warna merupakan deskriptor yang sangat berguna  menyederhanakan proses identifikasi dan ekstraksi objek pada citra Mata manusia dapat membedakan ribuan warna dan intensitas Bagian dari pengolahan citra berwarna: Pengolahan full-color  citra diperoleh dengan sensor full-color (kamera TV berwarna atau scanner berwarna, dll) Pengolahan pseudo-color  diperoleh dengan cara meng-assign warna pada kisaran keabuan.

Warna Banyak digunakan pada sistem vision manusia Warna menjadikan permasalahan pengenalan menjadi lebih mudah diselesaikan Spektrum yang bisa ditangkap manusia adalah 400 nm (biru) sampai 700 nm (merah) Mesin bisa melihat lebih banyak; mulai dari sinar X, infra merah dan gelombang radio

Spektrum warna Cahaya matahari yang dilewatkan pada prisma menghasilkan spetrum warna. ‘warna’ objek yang diterima oleh penglihatan manusia ditentukan oleh cahaya dipantulkan oleh objek tersebut.

Akromatik vs Kromatik Cahaya akromatik: tidak berwarna, hanya menggunakan intensitas yang diukur dengan tingkat keabuan. Contoh: TV hitam-putih, citra monokrom yang kita gunakan Cahaya kromatik: panjang gelombang 400~700 nm. Tiga satuan yang digunakan untuk mendeskripsikan kualitas dari sumber cahaya akromatik: Radiance Luminance Brightness

Cahaya Kromatik Radiansi: Luminasi: Brightness: jumlah energi yang memancar dari sumber cahaya (dalam satuan watt) Luminasi: jumlah energi yang diterima oleh observer dari sumber cahaya (dalam satuan lumens, lm). contoh: sinar inframerah memiliki radiansi yang besar tapi nyaris tidak dapat dilihat oleh observer Brightness: Deskriptor yang subjektif, mirip dengan pengertian intensitas pada akromatik, walah satu faktor penentu dalam menggambarkan sensasi warna

Gelombang warna

Faktor yang Mempengaruhi Penglihatan Cahaya : spektrum energi yang menerangi permukaan objek Reflectance/Pantulan:perbandingan antara cahaya yang dipantulkan dengan cahaya yang datang Specularity : specular tinggi (mengkilap) vs. permukaan kasar Jarak : jarak dengan sumber cahaya Sudut : sudut antara permukaan objek dan sumber cahaya Sensitivity : Seberapa sensitif sensor yang digunakan

Perbedaan antara Graphics and Vision Pada graphics, kita diberi nilai dari beberapa parameter, dan diminta untuk membuat gambar berdasarkan parameter- parameter tersebut. Pada vision, kita diberi gambar, dan diminta untuk menyimpulkan “apa yang sedang terjadi” di dalam gambar itu. Apa yang sedang terjadi?

Spektrum Elektromagnetik Cahaya putih tersusun atas semua frekuensi yang bisa ditangkap oleh manusia (400-700) Ultraviolet dan sinar X memiliki panjang gelombang yang lebih kecil Infra merah dan gelombang radio memiliki panjang gelombang yang lebih panjang

Warna primer vs warna sekunder (pada cahaya) red (R), green (G), blue (B) perhatikan bahwa komponen RGB saja tidak bisa menghasilkan semua spektrum warna, kecuali jika panjang gelombangnya juga dapat bervariasi Warna sekunder: Magenta (R+B), cyan (G+B), yellow(R+G) Campuran 3 warna primer: putih

Type Citra

Type Citra

Warna primer vs warna sekunder pada pigmen magenta, cyan, yellow Definisi: menyerap warna primer cahaya dan merefleksikan/mentransmisikan dua warna lainnya Warna sekunder: R,G,B Campuran ketiga warna: hitam

Brightness, hue, saturation Tiga karakteristik yang digunakan untuk membedakan satu warna dengan lainnya Brightness: intensitas kromatik Hue: panjang gelombang dominan dalam campuran gelombang cahaya (warna dominan yang diterima oleh observer). Kita menyebut suatu benda ‘merah’ atau ‘biru’ -> berarti kita menyebutkan hue-nya Saturasi: kemurnian relatif (pada spektrum warna murni: merah, oranye, kuning, hijau, biru, dan violet tersaturasi penuh, sedangkan pink saturasinya lebih rendah Hue + saturasi  kromatisitas

Metode Pengkodean RGB adalah sistem aditif (menambahkan warna-warna menjadi hitam) yang digunakan pada display/monitor. CMY adalah sistem subtractive yang digunakan untuk pencetakan. HSI adalah ruang perceptual yang cukup bagus untuk keperluan seni, psikologi dan pengenalan. YIQ digunakan untuk TV (baik untuk kompresi).

Kubus Warna RGB Nilai R, G, B dinormalisasi pada interval (0, 1) Manusia melihat abu-abu (gray) pada kombinasi RGB di diagonal kubus Warna asli (Pure colors) berada di sudut-sudut kubus

Model RGB: kubus warna

Safe RGB Colors Banyak sistem terbatas pada 256 warna walaupun 24-bit citra RGB tersedia Dibentuklah kumpulan warna RGB aman (dapat digunakan pada semua sistem: all-systems-safe) Dari 256 warna tersebut, 40 warna diproses dengan cara yang berbeda oleh bermacam OS, sisanya tinggal 216 warna yang berlaku umum bagi semua sistem.

Safe RGB Colors 216 warna ini telah menjadi standar de facto untuk safe colors, terutama untuk aplikasi internet. Setiap 216 warna ini terdiri dari 3 komponen RGB, tapi masing-masing hanya boleh bernilai 0,51,102, 153, 204, 255 (lihat tabel di bawah) Warna merah murni: FF0000, biru murni: 0000FF, hitam: 000000, putih: FFFFFF

216 safe colors

Color palette dan RGB yang dinormalisasi Segitiga warna untuk koordinat RGB yang dinormalisasi adalah irisan yang melintasi titik [1,0,0], [0,1,0], dan [0,0,1] pada kubus RGB. Sumbu biru, tegak lurus pada halaman ini. Intensitas I = (R+G+B) / 3 Normalized red r = R/(R+G+B) Normalized green g = G/(R+G+B) Normalized blue b = B/(R+G+B) Pada representasi yang sudah dinormalisasi, b = 1 – r –g, Sehingga kita hanya perlu Melihat r dan g untuk menentukan warna.

Model CMY Asumsikan semua nilai warna dinormalisasi menjadi [0,1] Model CMY digunakan untuk membuat output hardcopy CMYK  K adalah warna keempat: hitam; karena CMY yang dicampur tidak dapat menghasilkan warna hitam pekat, sedangkan seringkali kita harus mencetak dengan warna hitam pekat. Rumusan: C = 1 – R M = 1 – G Y = 1 – B

Model HIS (HSV) RGB dan CMY tidak cocok untuk mendeskripsikan colors berdasarkan interpretasi manusia Hue (H), Saturation (S), Intensitas (I) Hue: mendeskripsikan warna murni Saturasi: derajat banyaknya warna murni dilunakkan dengan warna putih Intensitas: menggabungkan informasi warna dari H dan S

Model HSI I (intensity)  garis yang menghubungkan titik black dan white Semua titik pada garis ini adalah abu-abu.

Color hexagon untuk HSI (HSV) Hue adalah sudut (0 sampai 2). Saturasi adalah jarak ke sumbu vertikal (0 to 1). Intensitas adalah ketinggian di sepanjang sumu vertikal (0 to 1). H=120 is green saturation intensity hue I=1 H=180 is cyan H=0 is red H=240 is blue I=0

Pengeditan Saturasi (Kiri) Citra makanan (dari kamera digital); (Tengah) Nilai saturasi setiap piksel diturunkan 20%; (Kanan) Nilai saturasi setiap piksel dinaikkan 40%.

YIQ dan YUV untuk signal TV Memiliki property kompresi yang lebih baik Luminance Y dikodekan dengan menggunakan bit yang lebih banyak dibanding chrominance I dan Q; mata manusia lebih sensitif terhadap Y dibanding I,Q Luminance digunakan pada TV hitam putih. Ketiga nilai Y, I dan Q, digunakan pada TV berwarna. Pengkodean YUV digunakan pada video digital dan kompresi JPEG dan MPEG

Konversi dari RGB keYIQ Transformasi linear dari RGB ke YIQ: Persamaan di atas sering digunakan untuk mengkonversi citra berwarna ke citra keabuan

Sistem Warna CIE untuk Pengenalan Objek Commission Internationale de l'Eclairage – organisasi ini menentukan standard untuk warna dan pencahayaan. Organisasi ini mengembangkan sistem warna Norm (X,Y,Z) dan sistem warna Lab (disebut juga CIELAB Color System).

CIELAB, Lab, L*a*b Satu saluran luminance (L) dan dua saluran warna (a and b). Pada model ini, selisih warna yang kita terima tergantung pada jarak Euclidian dalam CIELab. Sumbu a berjalan dari hijau (-a) ke merah (+a) dan sumbu b dari biru (-b) ke kuning (+b). Brightness (L) bertambah dari bawah ke atas pada model 3-D.

Dua pendekatan pengolahan Pengolahan per-warna: Proses pengolahan dilakukan secara terpisah antara ketiga warna, kemudian baru digabungkan lagi Pengolahan langsung semua warna: Proses pengolahan dilakukan terhadap vektor [R G B]T Kedua pendekatan ini dapat menghasilkan output yang sama

Selesai