II. Mask Processing

Frequency Domain

Image Enhancement

Memproses citra agar hasil lebih baik dari citra

sebelumnya

Metode perbaikan citra ada dua yaitu :

Metode pada domain spasial

Metode pada domain frekuensi

Domain Spasial Teknik pemrosesan didasarkan

pada manipulasi piksel dalam citra secara langsung.

Domain Frekuensi Teknik pemrosesan

didasarkan pada manipulasi terhadap transformasi

Fourier dari suatu citra.

Background

Pada proses domain spasial,dapat dinyatakan dengan

ekspresi sebagai berikut:

Ket: f(x,y) adalah citra input

g(x,y) adalah citra output

T adalah operator pada f

g(x,y) = T[ f(x,y)]

Bentuk paling sederhana dari T (Transformasi)

adalah piksel 1x1

• Nilai g hanya tergantung pada nilai f pada (x,y),

dan T menjadi nilai transformasi gray level yang

berbentuk : S = T(r)

r dan s gray level dari f(x,y) dan g

(x,y) pada sembarang (x,y)

Proses point processing

Gambar (a): Menggelapkan

intensitas di bawah m dan

menerangkan intensitas di

atas m (contrast stretching)

Gambar (b) :

Menghasilkan citra biner

(thresholding)

Jika ukuran neighborhood lebih besar dari 1x1 ,

biasanya digunakan filter (disebut juga kernel atau

window)

Teknik dengan model seperti itu disebut mask processing atau filtering

Transformasi Gray Level

3 Fungsi dasar pada transformasi Gray

Level :

Linear ( negative & Indentity)

Logaritma (log & inverse-log )

Power-law (nth power & nth root)

Image Negative Gray level [0,L-1]

– L = 8 bit

Menggunakan negative

transformation :

Ket :

S = gray level citra output

R = gray level citra input

L = level

Mendetailkan warna putih dan abu- abu pada

background yang dominan gelap

Log Transformation

Bentuk umum :

S = c log(1 + r)

c = konstanta

r ≥ 0

Transformasi log

memetakan rentang

yang sempit pada gray level gelap pada citra

input ke dalam rentang

yang lebih luas

Power Transformation

Basic form :

S = cr

Variasi nilai gamma () akan menghasilkan kurva

transformasi , sbb :

• > 1

• Mempersempit dark values

• Memperluas bright values

• < 1

• Mempersempit dark values

• Memperluas bright values

Beberapa jenis device yang

digunakan untuk

mengambil gambar

menggunakan

power law

Mengatasi

fenomena power law response menggunakan

gamma correction

A

C

B

D

A

C

B

D

Piecewise-Linear Transformation Function

Lebih kompleks dibandingkan fungsi transformasi dasar

Ada 3 fungsi yaitu :

– Contrast Stretching

– Gray-level slicing

– Bit-plane slicing

Contrast Stretching

Citra dengan kekontrasan rendah bisa disebabkan:

Kurangnya pencahayaan

Kurangnya rentang dinamis dari peralatan sensor citra

Setting lensa yang salah saat pengambilan citra

Memperbaiki kontras citra terutama citra yang

memiliki kontras yang rendah

Lokasi titik (r1,s1) dan (r2,s2) mengontrol bentuk dan fungsi transformasi

Jika r1 = s1 dan r2 = s2 maka linear

Jika r1 = r2 , s1=0 dan s2 = L-1 maka thresholding

Gray-Level Slicing

Tujuan mengunakan metode Gray-level Slicing:

menonjolkan rentang tertentu dari gray level yang ada

pada citra

Menampilkan secara lebih terang semua gray level dalam range yang ingin ditonjolkan

menampilkan secara lebih gelap gray level lainnya

Atau Menampilkan secara lebih terang semua gray level dalam range yang ingin ditonjolkan dengan tetap

mempertahankan proporsi gray level lainnya

Bit-Plane Slicing

Menonjolkan rentang gray level tertentu dan

terkadang juga menonjolkan kontribusi dari

tiap bit tertentu.

Intensitas 8 bit citra tersusun atas 8 bidang,

dari bit 0 (least significant bit) sampai bit 7

(the most significant bit)

Thank You