Image Restoration

Dalam kuliah ini kita akan membahas teknik restorasi citra yang digunakan untuk menghilangkan noise. Apa restorasi citra? Noise dan model noise Menghilangkan noise menggunakan filter dalam domain spatial Menghilangkan noise menggunkan filter domain frekwensi

Apa Restorasi citra? Restorasi citra mencoba untuk mencoba untuk memperbaiki citra yang telah mengalami degradasi

Noise Sumber noise dalam citra digital muncul selama akuisasi citra (digitasi) dan transmisi Sensor dipengaruhi lingkungan sekitar Interferensi ditambahkan selama proses transmisi

Restorasi citra dan perbaikan citra Sebagian besar prosesnya subyektif Tidak perlu pengetahuan tentang degradasi Restoration: Proses yang lebih objektif Citra degradasi Berupaya untuk memperbaiki citra dengan menggunakan pengetahuan tentang degradasi

Model degradasi citra dan proses restorasi citra

Model Degradasi citra Dua bentuk degradasi Ada penambahan noise Disarankan menggunakan teknik restorasi domain spatial Citra blur Disarankan menggunakan restorasi domain frekwensi

Bentuk bentuk noise Gaussian Noise Rayleigh noise Erlang (Gamma) noise Exponential noise Uniform noise Impulse (salt-and-pepper) noise

Gaussian Noise Noise (image) dapat diklasifikasikan sesuai distribusi dari dari nilai nilai pixel (citra yang bernoise atau histogramnya (normalized) Gaussian noise dinyatakan dengan dua parameter  (mean) dan σ2 (variance), 70% dari nilai z berada pada range range [(-σ),(+σ)] 95% nilai nilai z berada dlm range [(-2σ),(+2σ)]

Gaussian Noise

Rayleigh noise mean dan variansi dinyatakan dengan a dan b dapat diperoleh melalui mean dan variansi

Erlang (Gamma) noise mean dan variansi dinyatakan dengan a dan b dapat diperoleh melalui mean dan variansi

Exponential noise mean dan variansi dinyatakan dengan kasus khusus dari pdf Erlang PDF dengan b=1

Uniform noise mean dan variansi dinyatakan dengan

Other Noise Models Impulse (salt-and-pepper) noise Jika Pa atau Pb adalah nol impulse noise disebut unipolar a dan b biasanya nilai-nilainya extreme

Contoh citra

Effect penamabhan noise pada citra H.R. Pourreza

Effect penamabhan noise pada citra H.R. Pourreza

Estimasi nose crop a relatively large homogeneous region from an image and inspect its histogram

Estimasi dari parameter noise Dalam banyak kasus, hanya mean dan variansi yang diestimasi Yang lain dapat diperoleh dari mean dan variansi yang sudah diestimasi Misalkan sub-image dengan dinotasikan S

Restorasi hanya dengan adanya noise (De-Noising) Mean filter Arithmetic mean filter g(x,y) citra mengalami degradasi Sx,y adalah mask Geometric mean filters Cenderung digunakan untuk mempe tahankan detail citra Harmonic mean filter Baik untuk salt noise tetapi gagal untuk pepper noise Contraharmonic mean filter Positive Q bekerja untuk pepper noise Negative Q untuk salt noise Q=0arithmetic mean filter Q=-1harmonic mean filter H.R. Pourreza

Corrupted by Gaussian Noise De-Noising Corrupted by Gaussian Noise Mean Filtering Geometric Mean Filtering

De-Noising Corrupted by pepper noise Corrupted by salt noise 3x3 Contraharmonic Q=1.5 3x3 Contraharmonic Q=-1.5

De-Noising

Filters berdasarkan Order Statistics (De-Noising) Median filter Max filter :baik untuk menghilangkan pepper noise Min filter :Good for removing salt noise Midpoint filter : Baik untuk Gaussian atau uniform noise

De-Noising Corrupted by salt & pepper noise One pass median filtering Two pass median filtering Three pass median filtering

De-Noising Corrupted by pepper noise Corrupted by salt noise Max Filtering Min Filtering

Alpha-Trimmed Mean Filter (De-Noising) Alpha-trimmed mean filter mengambil rata-rata nilai pixel dari m×n mask setelah menghapus d/2 nilai pixel terendah dan d/2 nilai pixel tertinggi gr(s,t) menyatakan sisa mn-d pixels Digunakan dari berbagai kombinasi dari salt-and-pepper dan gausian Gaussian

De-Noising Added salt & pepper noise Corrupted by additive Uniform noise 5x5 Mean Filtering 5x5 Geo-Mean Filtering 5x5 Median Filtering 5x5 Alpha-trimmed Mean Filtering H.R. Pourreza

Bandreject Filters Bandreject filters menghilangkan band frekwensi tertentu LPF dan HPF Ideal bandreject Butterworth bandreject filter Gaussian bandreject filter

Bandreject Filters Ideal bandreject filter

Butterworth bandreject filter Bandreject Filters Butterworth bandreject filter n =1

Bandreject Filters Gaussian bandreject filter