PENINGKATAN KUALITAS CITRA (Image Enhancement) Dhanar Intan Surya Saputra, M.Kom STMIK AMIKOM PURWOKERTO 2014

Peningkatan Kualitas Citra Image Enhancement Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Cara-cara yang bisa dilakukan misalnya dengan fungsi transformasi, operasi matematis, pemfilteran dan lain sebagainya. Tujuan untuk menghasilkan citra yang lebih baik atau sebaliknya untuk kebutuhan tertentu.

Jenis Citra Nilai suatu piksel (pixel) memiliki nilai dalam rentang tertentu, dari nilai minimum sampai maksimum. Jangkauan yang digunakan berbeda-beda tergantung jenis warnanya. Namun secara umum jangkauannya adalah 0 - 255

Jenis Citra Berdasarkan nilai pikselnya citra dapat digolongkan menjadi : 1. Citra Biner 2. Citra Grayscale 3. Citra Warna (8 bit) 4. Citra Warna (16 bit) 5. Citra Warna (24 bit)

Jenis Citra 1. Citra Biner  Citra digital yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai piksel hitam dan putih.  Disebut juga citra B&W (black and white) atau citra monochrome.  Hanya dibutuhkan 1 bit untuk mewakili nilai setiap piksel dari citra biner.

Jenis Citra 1. Citra Biner gambar citra biner

Jenis Citra 1. Citra Biner gambar citra biner

Jenis Citra 1. Citra Biner gambar citra biner

Jenis Citra 2. Citra Grayscale  Citra digital yang hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap pikselnya, atau nilai bagian dari Red = Green = Blue.  Warna yang dimiliki adalah warna dari hitam sampai putih.

Jenis Citra 2. Citra Grayscale gambar citra grayscale

Jenis Citra 2. Citra Grayscale gambar citra grayscale

Jenis Citra 3. Citra Warna (8 bit)  Setiap piksel dari citra warna (8 bit) hanya diwakili oleh 8 bit dengan jumlah warna maksimum yang dapat digunakan adalah 256 warna.  Citra warna 8 bit menggunakan palet warna 256 dengan setiap paletnya memiliki pemetaan nilai (colormap) RGB tertentu.

Jenis Citra 3. Citra Warna (8 bit)  Setiap piksel memiliki format 8 bit sebagai berikut : Bit-7 Bit-6 Bit-5 Bit-4 Bit-3 Bit-2 Bit-1 Bit-0 R G B

Jenis Citra 3. Citra Warna (8 bit)

Jenis Citra 3. Citra Warna (8 bit)

Jenis Citra 3. Citra Warna (8 bit)

Jenis Citra 4. Citra Warna (16 bit)  Citra highcolor, dengan setiap pikselnya diwakili dengan 2 byte memory (16 bit).  Citra warna 16 bit memiliki 65.536 warna, dalam formasi bit-nya, nilai merah dan biru mengambil tempat di 5 bit di kanan dan kiri. Komponen hijau memiliki 5 bit ditambah 1 bit ekstra.

Jenis Citra 4. Citra Warna (16 bit) Bit-15 Bit-14 Bit-13 Bit-12 Bit-11 9 8 7 6 5 4 3 2 1 R G B

Jenis Citra 4. Citra Warna (16 bit)

Jenis Citra 5. Citra Warna (24 bit)  Setiap piksel diwakili dengan 24 bit sehingga total 16.777.216 variasi warna.  Variasi warna ini sudah lebih dari cukup untuk memvisualisasikan seluruh warna yang dapat dilihat oleh penglihatan manusia.  Setiap poin informasi piksel (RGB) disimpan ke dalam 1 byte data. 8 bit pertama menyimpan nilai Biru, 8 bit kedua nilai Hijau dan 8 bit terakhir merupakan nilai Merah.

Jenis Citra 5. Citra Warna (24 bit)

Jenis Citra 5. Citra Warna (24 bit)

Jenis Citra 5. Citra Warna (24 bit)

Perbandingan Deret Warna

Resolusi Terdapat dua jenis resolusi, yaitu :  Resolusi Spasial  Resolusi Kecemerlangan Setiap citra digital mempunyai karakteristik dasar yaitu : ukuran citra, resolusi dan format.

Resolusi  Resolusi Spasial Resolusi Spasial adalah ukuran halus atau kasarnya pembagian kisi-kisi baris dan kolom pada saat dilakukan sampling. Resolusi Spasial dipakai untuk menentukan jumlah piksel per satuan panjang. Resolusi Spasial sangat berpengaruh pada detail dan perhitungan gambarnya. Satuan resolusi spasial yaitu dpi (dot per inch)

Resolusi  Resolusi Spasial Contoh citra dengan resolusi 50 dpi, artinya :  1 inch mempunyai 50 piksel  bila luas citra : 1 inch2 berarti citra tersebut mempunyai jumlah piksel 50 x 50 piksel.  bila ukuran citra diperbesar menjadi 10 x 10 inch2 maka jumlah piksel tetap yaitu 50 x 50, tetapi resolusi jadi 50 : 10 = 5 dpi.  artinya 1 inch hanya diisi 5 piksel.  hal ini mengakibatkan gambar menjadi kabur atau pecah-pecah dan kasar.

Resolusi  Resolusi Spasial

Resolusi  Resolusi Spasial

Resolusi  Resolusi Kecemerlangan (Intensitas / Brightness) Resolusi Kecemerlangan adalah ukuran halus atau kasarnya pembagian tingkat gradasi warna saat dilakukan kuantisasi. Sebagai kedalaman bit / kedalaman warna (Bit Depth).

Resolusi  Resolusi Kecemerlangan (Intensitas / Brightness) Bit Depth menentukan berapa banyak informasi warna yang tersedia untuk ditampilkan dalam setiap piksel. Semakin besar nilainya, semakin bagus kualitas gambar yang dihasilkan, dan tentu ukurannya semakin besar.

Resolusi  Resolusi Kecemerlangan (Intensitas / Brightness) Sebagai contoh : Suatu gambar mempunyai bit depth = 1, berarti hanya ada kemungkinan 2 warna (21=2) yaitu hitam dan putih. Suatu gambar mempunyai bit depth = 8, berarti ada kemungkinan warna yaitu 28=256

Histogram Hitogram adalah grafik yang menunjukkan frekuensi kemunculan setiap nilai gradasi warna. Bila digrambarkan pada koordinat kartesian maka sumbu X (absis) menunjukkan tingkat warna dan sumbu Y (ordinat) menunjukkan frekuensi kemunculan.

Histogram

Histogram

Histogram  Manfaat Histogram Sebagai indikasi visual untuk menentukan skala keabuan yang tepat sehingga diperoleh kualitas citra yang diinginkan. * Contoh : pengubahan kontras, kecemerlangan Untuk pemilihan batas ambang (threshold) * Contoh : proses segmentasi citra (memisahkan objek dari latar belakangnya)s

Sekian   