Pcd (pemrograman citra digital)

Pengertian Citra

Pengolahan Citra Digital

Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra terbagi 2 yaitu citra yang bersifat analog dan ada citra yang bersifat digital. Citra analog adalah citra yang bersifat continue seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar X, dan lain-lain. Sedangkan pada citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer (Sutojo, 2009).

Citra dapat didefinisikan sebagai fungsi f(x,y) berukuran M baris dan N kolom, dengan x dan y adalah koordinat spasial, dan amplitudo f di titik koordinat (x,y) dinamakan intensitas atau tingkat keabuan dari citra pada citra tersebut (Putra, 2010:19).

Perbedaan Citra Analog dan Citra Digital

Citra Analog

Citra analog adalah citra yang bersifat continue, seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar X, foto yang tercetak di kertas foto, lukisan, pemandangan alam, hasil CT scan, gambar-gambar yang terekam pada pita kaset, dan lain sebagainya. Citra analog tidak dapat direpresentasikan dalam komputer, sehingga tidak bisa diproses di komputer secara langsung.

Oleh sebab itu, agar ini dapat diproses di komputer, proses konversi analog ke digital harus dilakukan terlebih dahulu. Citra analog dihasilkan dari alat-alat analog, seperti video kamera analog, kamera foto analog, cam, CT scan, sensor rontgen untuk foto thorax, sensor gelombang pendek pada sistem radar, sensor ultrasound pada sistem USG, dan lain-lain.

Citra Digital

Citra digital merupakan representatif dari citra yang diambil oleh mesin dengan bentuk pendekatan berdasarkan sampling dan kuantisasi. Sampling menyatakan besarnya kotak-kotak yang disusun dalam baris dan kolom. Dengan kata lain, sampling pada citra menyatakan besar kecilnya ukuran pixel (titik) pada citra, dan kuantisasi menyatakan besarnya nilai tingkat kecerahan yang dinyatakan dalam nilai tingkat keabuan (grayscale) sesuai dengan jurnlah bit biner yang digunakan oleh mesin, dengan kata lain kuantisasi pada citra menyatakan jumlah warna yang ada pada citra. (Basuki, 2005:4).

Jenis-Jenis Citra Digital

Ada banyak cara untuk menyimpan citra digital di dalam memori. Cara penyimpanan menentukan jenis citra digital yang terbentuk. Beberapa jenis citra digital yang sering digunakan adalah citra biner, citra grayscale dan citra warna (Sutoyo, 2009:21).

1. Citra Biner (Monokrom). Banyaknya dua warna, yaitu hitam dan putih. Dibutuhkan 1 bit di memori untuk menyimpan kedua warna ini.

2. Citra Grayscale (Skala Keabuan). Banyaknya warna tergantung pada jumlah bit yang disediakan di memori untuk menampung kebutuhan warna ini. Citra 2 bit mewakili 4 warna, citra 3 bit mewakili 8 warna, dan seterusnya. Semakin besar jumlah bit warna yang disediakan di memori, semakin halus gradasi warna yang terbentuk.

3. Citra Warna (True Color). Setiap piksel pada citra warna mewakili warna yang merupakan kombinasi dari tiga warna dasar (RG8 = Red Green Blue). Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan 8 bit = 1 byte, yang berarti setiap warna mempunyai gradasi sebanyak 255 warna. Berarti setiap piksel mempunyai kombinasi warna sebanyak 28 x 28 x 28 = 224 =16 juta warna lebih. Itulah sebabnya format ini dinamakan true color karena mempunyai jumlah warna yang cukup besar sehingga bisa dikatakan hampir mencakup semua warna di alam.

Elemen-elemen Citra Digital

Berikut adalah elemen-elemen yang terdapat pada citra digital (Sutoyo, 2009:24):

1. Kecerahan (Brightness). Brightness merupakan intensitas cahaya yang dipancarkan piksel dari citra yang dapat ditangkap oleh sistem penglihatan. Kecerahan pada sebuah titik (piksel) di dalam citra merupakan intensitas rata-rata dari suatu area yang melingkupinya.

2. Kontras (Contrast). Kontras menyatakan sebaran terang dan gelap dalam sebuah citra. Pada citra yang baik, komposisi gelap dan terang tersebar secara merata.

3. Kontur (Contour). Kontur adalah keadaan yang ditimbulkan oleh perubahan intensitas pada piksel-piksel yang bertetangga. Karena adanya perubahan intensitas inilah mata mampu mendeteksi tepi-tepi objek di dalam citra.

4. Warna. Warna sebagai persepsi yang ditangkap sistem visual terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh objek.

5. Bentuk (Shape). Shape adalah properti intrinsik dari objek 3 dimensi, dengan pengertian bahwa bentuk merupakan properti intrinsik utama untuk sistem visual manusia.

6. Tekstur (Texture). Texture dicirikan sebagai distribusi spasial dari derajat keabuan di dalam sekumpulan piksel-piksel yang bertetangga. Tekstur adalah sifat-sifat atau karakteristik yang dimiliki oleh suatu daerah yang cukup besar, sehingga secara alami sifat-sifat tadi dapat berulang dalam daerah tersebut. Tekstur adalah keteraturan pola-pola tertentu yang terbentuk dari susunan piksel-piksel dalam citra digital. Informasi tekstur dapat digunakan untuk membedakan sifat-sifat permukaan suatu benda dalam citra yang berhubungan dengan kasar dan halus, juga sifat-sifat spesifik dari kekasaran dan kehalusan permukaan tadi, yang sama sekali terlepas dari warna permukaan tersebut.

Pengolahan Citra

Pengolahan citra (image Processing) merupakan proses mengolah piksel-piksel di dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Pada awalnya pengolahan citra ini dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra, namun dengan berkembangnya dunia komputasi yang ditandai dengan semakin meningkatnya kapasitas dan kecepatan proses komputer serta munculnya ilmu-ilmu komputasi yang memungkinkan manusia dapat mengambil informasi dari suatu citra.

Proses pengolahan citra secara diagram proses dimulai dari pengambilan citra, perbaikan kualitas citra, sampai dengan pernyataan representatif citra yang dicitrakan sebagai berikut:

Proses Pengolahan Citra

Dalam perkembangan lebih lanjut, image processing dan computer vision digunakan sebagai mata manusia, dengan perangkat input image capture seperti kamera dan scanner dijadikan sebagai mata dan mesin komputer (dengan program komputasinya) dijadikan sebagai otak yang mengolah informasi. Sehingga muncul beberapa pecahan bidang yang menjadi penting dalam computer vision, antara lain: pattern recognition (pengenalan pola), biometric pengenalan identifikasi manusia berdasarkan ciri-ciri biologis yang tampak pada badan manusia), content based image and video retrieval (mendapatkan kembali citra atau video dengan informasi tertentu), video editing, dan lain-lain (Basuki, 2005:1).

Teknik-Teknik Pengolahan Citra Digital

Secara umum, teknik pengolahan citra digital dibagi menjadi tiga tingkat pengolahan, yakni sebagai berikut:

1. Pengolahan Tingkat Rendah (Low-Level Processing). Pengolahan ini merupakan operasional-operasional dasar dalam pengolahan citra, seperti pengurangan noise (noise reduction), perbaikan citra (image enhancement) dan restorasi citra (image restoration).

2. Pengolahan Tingkat Menengah (Mid-Level Processing). Pengolahan ini meliputi segmentasi pada citra, deskripsi objek, dan klasifikasi objek secara terpisah.

3. Pengolahan Tingkat Tinggi (High-Level Processing). Pengolahan ini meliputi analisis Citra.

kode program mengubah citra berwarna ke citra abu-abu

-------------------------------------------------------------------------

img=imread('c:\image\rino.tif');

x=uint8(0.2989 * double(img(:,:,1))...

+ 0.5870 *double(img(:,:,2)) + 0.1141 *double(img(:,:,3)));

kode program mengetahui susunan warna pada citra

===========================================

a=imread('c:\image\rino.tif');

red =a(:,:,1);

green=a(:,:,2);

blue =a(:,:,3);

subplot(2,2,1);imshow(a),title('empat bola')

subplot(2,2,2);imshow(red),title('empat bola merah')

subplot(2,2,3);imshow(green),title('empat bola hijau')

subplot(2,2,4);imshow(blue),title('empat bola biru')

kode program mengubah citra abu-abu ke citra biner

========================================

img=imread('c:\image\rino.tif');

[tinggi,lebar] = size(img);

ambang=150;

biner=zeros(tinggi, lebar);

for baris=1 : tinggi

for kolom=1 : lebar

if img(baris,kolom) >=ambang

biner(baris, kolom) = 0;

else

biner(baris,kolom) =1;

end

imshow(biner)

mengkonversi citra berwarna ke abu abu dan biner

=======================================

RGB=imread('C:\Image\rino.tif');

YCBCR = rgb2ntsc(RGB);

Y=YCBCR(:,:,1); %Ekstraksi matriks Y

Cb=YCBCR(:,:,2); %Ekstraksi matriks Bc

Cr=YCBCR(:,:,3); %Ekstraksi matriks Br

subplot(2,2,1); imshow(RGB);

subplot(2,2,2); imshow(Y);

subplot(2,2,3); imshow(Cb);

subplot(2,2,4); imshow(Cr);

program histogram citra keabuan

=============================

img=imread('c:\image\rino.tif');

[jum_baris,jum_kolom]=size(img);

histogram=zeros(256,1);

for baris=1 : jum_baris

for kolom=1 : jum_kolom

histogram(img(baris,kolom) + 1) = ...

histogram(img(baris,kolom) + 1) + 1;

end

horijontal=(0:255) ;

bar(horijontal,histogram);

subplot(1,2,1);imshow(img)

subplot(1,2,2);bar(horijontal,histogram)

program pemotongan aras keabuan (menghilangkan derau)

================================================

function [img] = potong(citra,f1,f2)

img=imread(citra);

[jum_baris,jum_kolom]=size(img);

for baris=1 : jum_baris

for kolom=1 : jum_kolom

if img(baris, kolom ) <=f1

img(baris,kolom)=0;

end

if img(baris,kolom) >=f2

img(baris,kolom)=255;

end

end %akhir fungsi

h=potong('c:\image\rino.tif',30,140);

imshow(h)

p=imread('c:\image\rino.tif');

subplot(1,2,1);imshow(p)

subplot(1,2,2);imshow(h)

cara kedua program pemotongan aras keabuan (masih menyimpan debug)

=======================================================

img=imread('c:\image\rino.tif');

[jum_baris,jum_kolom]=size(img);

for baris=1 : jum_baris

for kolom= 1 : jum_kolom

citra=img;

if citra(baris,kolom) <=30

citra(baris,kolom)=0;

end

if citra(baris,kolom) >=150

citra(baris,kolom)=255;

end

program penggeseran citra

---------------------------------------------

f=imread('c:\image\rino.tif');

[jum_baris,jum_kolom]=size(f);

sx=20; %penggeseran arah horizontal

sy=60; %penggeseran arah vertikal

f2=double(f);

g=zeros(size(f2));

for baris=1 : jum_baris

for kolom=1: jum_kolom

xlama=baris - sx;

ylama=kolom - sy;

if (xlama >=1) && (xlama<=jum_baris) && ...

(ylama >=1) && (ylama<=jum_kolom)

g(baris,kolom)=f2(xlama, ylama);

else

g(baris,kolom)=0;

end

h=uint8(g);

subplot(1,2,1);imshow(f)

subplot(1,2,2);imshow(h)

program memutar citra

============================

f=imread('c:\image\rino.tif');

[jum_baris, jum_kolom]=size(f);

sudut=10; %sudut pemutaran

rad=pi * sudut/180;

cosa=cos(rad);

sina=sin(rad);

f2=f;

for y=1 : jum_baris

for x=1 :jum_kolom

x2=round(x * cosa + y * sina);

y2=round(y * cosa - x * sina);

if (x2>= 1) && (x2<=jum_kolom) && ...

(y2 >=1) && (y2<=jum_baris)

g(y,x)=f2(y2,x2);

else

g(y,x)=0;

end

subplot(1,2,1);imshow(f)

subplot(1,2,2);imshow(g)

Program memperbesar Citra dengan fungsi

----------------------------------------------------

function g = perbesar(citra, sy, sx)

f = imread(citra);

[baris, kolom] = size(f);

baris_baru = baris * sy;

kolom_baru = kolom * sx;

f2 = double(f);

for y=1 : baris_baru

y2 = ((y-1) / sy) + 1;

for x=1 : kolom_baru

x2 = ((x-1) / sx) + 1;

g(y, x) = f(floor(y2), floor(x2));

end

h = uint8(g);

end %akhir fungsi

u=imread('c:\image\rino.tif');

z=perbesar('c:\image\rino.tif', 0.25, 0.25);

subplot(1,2,1);imshow(u),title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(z),title('citra perbesar')

program memperbesar citra cara tanpa fungsi

=========================================

f=imread('c:\image\rino.tif');

[baris, kolom] = size(f);

sy=0.5;

sx=2;

baris_baru = baris * sy;

kolom_baru = kolom * sx;

f2=f;

for y=1 : baris_baru

y2 = ((y-1) / sy) + 1;

for x=1 : kolom_baru

x2 = ((x-1) / sx) + 1;

g(y, x) = f(floor(y2), floor(x2));

end

subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g),title('citra perbesar')

memperkecil citra

------------------------------

z=perbesar('c:\image\rino.tif', 0.5, 0.5);

program pencerminan citra secara horizontal dengan fungsi

==============================================

function g = cerminh(f)

[tinggi, lebar] = size(f);

for y=1 : tinggi

for x=1 : lebar

x2 = lebar - x + 1;

y2 = y;

g(y, x) = f(y2, x2);

end

h = uint8(g);

end %akhir fungsi

f=imread('c:\image\rino.tif');

h=cerminh(f);

subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(h),title('citra cermin horizontal')

program pencerminan citra secara horizontal dengan fungsi cara kedua

====================================================

function g = cerminh(f)

[jum_baris, jum_kolom] = size(f);

for baris=1 : jum_baris

for kolom=1 : jum_kolom

x2 = jum_kolom - kolom + 1;

y2 = baris;

g(baris,kolom) = f(y2, x2);

end

%g = uint8(g);

end %akhir fungsi

f=imread('c:\image\rino.tif');

g=cerminh(f);

subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g),title('citra cermin horizontal')

program pencerminan citra secara horizontal tanpa fungsi

==============================================

f=imread('c:\image\hotmaabu.jpg');

[jum_baris, jum_kolom] = size(f);

for baris=1 : jum_baris

for kolom=1 : jum_kolom

x2 = jum_kolom - kolom + 1;

y2 = baris;

g(baris,kolom) = f(y2, x2);

end

subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g),title('citra cermin horizontal')

Program pencerminan citra secara Vertikal dengan fungsi

===========================================

function g = cerminv(f)

% Masukan: f = Citra berskala keabuan

[tinggi, lebar] = size(f);

for y=1 : tinggi

for x=1 : lebar

x2 = x;

y2 = tinggi - y + 1;

g(y, x) = f(y2, x2);

end

h = uint8(g);

end %akhir fungsi

f=imread('c:\image\rino.tif');

h=cerminv(f);

subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(h),title('citra cermin vertikal')

Program pencerminan citra secara Vertikal dengan fungsi cara kedua

===================================================

function g = cerminv(f)

% Masukan: f = Citra berskala keabuan

[jum_baris, jum_kolom] = size(f);

for baris=1 : jum_baris

for kolom=1 : jum_kolom

y2 = jum_baris - baris + 1;

x2 = kolom;

g(baris,kolom) = f(y2, x2);

end

g = uint8(g);

end %akhir fungsi

f=imread('c:\image\rino.tif');

g=cerminv(f);

subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g),title('citra cermin vertikal')

Program pencerminan citra secara Vertikal tanpa fungsi

==========================================

f=imread('c:\image\rino.tif');

[jum_baris, jum_kolom] = size(f);

for baris=1 : jum_baris

for kolom=1 : jum_kolom

y2 = jum_baris - baris + 1;

x2 = kolom;

g(baris,kolom) = f(y2, x2);

end

subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g),title('citra cermin vertikal')

Program mencari tepi biner objek dengan fungsi

===========================================

function [g] = tepibiner(f)

% tepi biner Berguna untuk mendapatkan tepi objek

% pada citra biner

[jum_baris, jum_kolom] = size(f);

g = zeros(jum_baris, jum_kolom);

for q = 2 : jum_baris - 1

for p = 2 : jum_kolom - 1

p0 = f(q, p+1);

p1 = f(q-1, p+1);

p2 = f(q-1, p);

p3 = f(q-1, p-1);

p4 = f(q, p-1);

p5 = f(q+1, p-1);

p6 = f(q+1, p);

p7 = f(q+1, p+1);

sigma = p0 + p1 + p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7;

if sigma == 8

g(q, p) = 0;

else

g(q, p) = f(q, p);

end

end % akhir fungsi

u=imread('c:\image\rino.tif');

g=tepibiner(u);imshow(g)

program mencari tepi biner objek tanpa fungsi

===========================================

f=imread('c:\image\rino.tif');

[jum_baris, jum_kolom] = size(f);

g=f;

g = zeros(jum_baris, jum_kolom);

for q = 2 : jum_baris - 1

for p = 2 : jum_kolom - 1

p0 = f(q, p+1);

p1 = f(q-1, p+1);

p2 = f(q-1, p);

p3 = f(q-1, p-1);

p4 = f(q, p-1);

p5 = f(q+1, p-1);

p6 = f(q+1, p);

p7 = f(q+1, p+1);

sigma = p0 + p1 + p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7;

if sigma == 8

g(q, p) = 0;

else

g(q, p) = f(q, p);

end

subplot(1,2,1);imshow(f)

subplot(1,2,2);imshow(g)

function hasil=perim1(bw)

u=inbound_tracing(bw);

hasil=length(u) -1;

end %akhir fungsi

img=imread('c:\image\rino.tif');

perim1(img)

program perimeter/keliling tanpa inbound_tracing

=========================================

img=imread('c:\image\rino.tif');

perimeter=length(img) -1

program mencari luas objek citra biner denga fungsi

===========================================

function hasil = luas(bw)

% Untuk menghitung luas citra bw (citra biner)

[tinggi, lebar] = size(bw);

hasil = 0;

for p = 1 : tinggi

for q = 1 : lebar

if bw(p, q) == 1

hasil = hasil + 1;

end

end % akhir fungsi

Daun = imread('c:\image\rino.tif');

luas(Daun)

program mencari luas objek citra biner tanpa fungsi

==========================================

x = imread('c:\image\rino.tif');

[tinggi, lebar] = size(x);

hasil = 0;

for p = 1 : tinggi

for q = 1 : lebar

if x(p, q) == 1

hasil = hasil + 1;

end

luas_citra_daun_bin=hasil

output

luas_citra_daun_bin = 31862

program diameter objek biner dengan fungsi (masih debug)

================================================

function [diameter, x1, y1, x2, y2] = peroleh_diameter(BW)

U = get_contour(BW);

n = length(U);

jarak_maks = 0;

piksel1 = 0;

piksel2 = 0;

for p=1 : n-1

for q=p+1 : n

jarak = sqrt((U(p,1)-U(q,1)) ^ 2 + (U(p,2)-U(q,2)) ^ 2);

if jarak > jarak_maks

jarak_maks = jarak;

piksel1 = p;

piksel2 = q;

end

y1 = U(piksel1, 1);

x1 = U(piksel1, 2);

y2 = U(piksel2, 1);

x2 = U(piksel2, 2);

diameter = jarak_maks;

end %akhir fungsi

rino = imread('c:\image\rino.tif.tif');

[d,x1,y1,x2,y2] = peroleh_diameter(rino);

program diameter objek biner tanpa fungsi

==============================

x= imread('c:\image\rino.tif');

n = length(x);

jarak_maks = 0;

piksel1 = 0;

piksel2 = 0;

for p=1 : n-1

for q=p+1 : n

jarak = sqrt((x(p,1)-x(q,1)) ^ 2 + (x(p,2)-x(q,2)) ^ 2);

if jarak > jarak_maks

jarak_maks = jarak;

piksel1 = p;

piksel2 = q;

end

diameter = jarak_maks

program pusat massa dan fitur menggunakan pusat massa dengan fungsi

==========================================================

function [pusat_x, pusat_y] = centroid(BW)

% CENTROID Untuk memperoleh pusat massa sebuah objek

% yang terletak pada citra biner BW

[tinggi, lebar] = size(BW);

pusat_x = 0;

pusat_y = 0;

luas = 0;

for q = 1 : tinggi

for p = 1 : lebar

if BW(q, p) == 1

luas = luas + 1;

pusat_x = pusat_x + p;

pusat_y = pusat_y + q;

end

pusat_x = pusat_x / luas;

pusat_y = pusat_y / luas;

end %akhir fungsi

rino = imread('C:\Image\rino.tif');

[x, y] = centroid(rino); imshow(rino);

[panjang, lebar] = size(rino);

line([0 lebar], [round(y) round(y)],’Color’,’b’)

line([round(x) round(x)], [0 panjang],’Color’,’b’)

program pusat massa dan fitur menggunakan pusat massa tanpa fungsi

==========================================================

objek = imread('C:\Image\rino.tif');

[tinggi, lebar] = size(objek);

pusat_x = 0;

pusat_y = 0;

luas = 0;

for q = 1 : tinggi

for p = 1 : lebar

if objek(q, p) ==1

luas = luas + 1;

pusat_x = pusat_x + p;

pusat_y = pusat_y + q;

end

pusat_x = pusat_x / luas;

pusat_y = pusat_y / luas;

imshow(objek);

line([0 lebar], [round(pusat_y) round(pusat_y)],’Color’,’b’)

line([round(pusat_x) round(pusat_x)], [0 tinggi],’Color’,’b’)

Program Citra berwarna RGB Ke CMYK dengan fungsi sudah dimodifikasi hotma

=====================================================================

function [c,m,y,k] = rgbkecmyk(r,g,b)

if max(max(r)) > 1.0 || max(max(g)) > 1.0 || max(max(b)) > 1.0

r = double(r) / 255;

g = double(g) / 255;

b = double(b) / 255;

end

u = 0.5;

be = 1;

[tinggi, lebar] = size(r);

for baris=1: tinggi

for kolom=1: lebar

kb = min([(1-r(baris,kolom)) (1-g(baris,kolom)) (1-b(baris,kolom))]);

if kb == 1

c(baris,kolom) = 0;

m(baris,kolom) = 0;

y(baris,kolom) = 0;

else

c(baris,kolom) = (1.0 - r(baris,kolom) - u * kb);

m(baris,kolom) = (1.0 - g(baris,kolom) - u * kb);

y(baris,kolom) = (1.0 - b(baris,kolom) - u * kb);

k(baris,kolom) = be * kb;

end

% Konversikan ke jangkauan [0,255]

c = uint8(c * 255);

m = uint8(m * 255);

y = uint8(y * 255);

k = uint8(k * 255);

end %akhir fungsi

[c,m,y,k] = rgbkecmyk(171, 215, 170)

konversi rgb ke cmyk dengan nilai =

c = 64

m = 20

y = 65

k = 40

img = imread('c:\Image\rino.tif');

[c,m,y,k] = rgbkecmyk(img(:,:,1), img(:,:,2), img(:,:,3));

subplot(1,2,1);imshow(img)

subplot(1,2,2);imshow([c,m,y,k])

Program Citra berwarna RGB Ke CMYK dengan fungsi dari buku

==============================================

function [C,M,Y,K] = RGBkeCMY(R,G,B)

if max(max(R)) > 1.0 || max(max(G)) > 1.0 || max(max(B)) > 1.0

R = double(R) / 255;

G = double(G) / 255;

B = double(B) / 255;

end

u = 0.5;

b = 1;

[tinggi, lebar] = size(R);

for m=1: tinggi

for n=1: lebar

Kb = min([(1-R(m,n)) (1-G(m,n)) (1-B(m,n))]);

if Kb == 1

C(m,n) = 0;

M(m,n) = 0;

Y(m,n) = 0;

else

C(m,n) = (1.0 - R(m,n) - u * Kb);

M(m,n) = (1.0 - G(m,n) - u * Kb);

Y(m,n) = (1.0 - B(m,n) - u * Kb);

K(m,n) = b * Kb;

end

% Konversikan ke jangkauan [0,255]

C = uint8(C * 255);

M = uint8(M * 255);

Y = uint8(Y * 255);

K = uint8(K * 255);

end %akhir fungsi

[C,M,Y,K] = RGBkeCMY(171, 215, 170)

hasil konversi RGB ke CMYK=

C = 64

M = 20

Y = 65

K = 40

img = imread('C:\Image\rino.tif');

[C,M,Y,K] = RGBkeCMY(img(:,:,1), img(:,:,2), img(:,:,3));

subplot(1,2,1);imshow(img)

subplot(1,2,2);imshow([C,M,Y,K])

program cmyk ke rgb dengan fungsi dari buku

=======================================

function [R,G,B] = CMYkeRGB(C,M,Y,K)

% CMYkeRGB digunakan untuk mengonversi CMYK ke RGB

% Berdasarkan Pratt (2001)

% Dasar: b=1 dan u = 0,5

% Normalisasi CMY ke [0, 1]

C = double(C);

M = double(M);

Y = double(Y);

K = double(K);

if max(max(C)) > 1.0 || max(max(M)) > 1.0 || ...

max(max(Y)) > 1.0 || max(max(K)) > 1.0

C = double(C) / 255;

M = double(M) / 255;

Y = double(Y) / 255;

K = double(K) / 255;

end

u = 0.5;

b = 1;

[tinggi, lebar] = size(C);

for m=1: tinggi

for n=1: lebar

Kb = K(m,n) / b;

if Kb == 1

R(m,n)=0;

G(m,n)=0;

B(m,n)=0;

else

R(m,n) = 1 - (C(m, n) + u * Kb);

G(m,n) = 1 - (M(m, n) + u * Kb);

B(m,n) = 1 - (Y(m, n) + u * Kb);

end

% Konversikan ke jangkauan [0,255]

R = uint8(R * 255);

G = uint8(G * 255);

B = uint8(B * 255);

end %akhir fungsi

[R,G,B] = CMYkeRGB(64,20,65,40)

hasil konversi CMYK ke RGB =

R = 171

G = 215

B = 170

img=imread('c:\image\rino.tif');

[R,G,B] = CMYkeRGB(img(:,:,1), img(:,:,2), img(:,:,3));

Program rgb ke yiq dengan fungsi sudah dimodifikasi Hotma

==================================================

function [y, i, q] = rgbkeyiq(r,g,b)

if max(max(r)) > 1 || max(max(g)) > 1 || max(max(b)) > 1

r = double(r) / 255;

g = double(g) / 255;

b = double(b) / 255;

end

[tinggi, lebar] = size(r);

for m=1: tinggi

for n=1: lebar

y(m,n) = 0.299 * r(m,n) + 0.587 * g(m,n) + 0.114*b(m,n);

i(m,n) = 0.596 * r(m,n) - 0.274 * g(m,n) - 0.322*b(m,n);

q(m,n) = 0.211 * r(m,n) - 0.523 * g(m,n) + 0.312*b(m,n);

end

% Konversikan ke jangkauan [0,255]

y = uint8(y * 255);

i = uint8(i * 255);

q = uint8(q * 255);

end %akhir fungsi

[y,i,q] = rgbkeyiq(171, 20, 250)

hasil konversi RGB ke YIQ =

Y = 91

I = 16

Q = 104

img = imread('C:\Image\rino.tif');

[y,i,q] = rgbkeyiq(img(:,:,1), img(:,:,2), img(:,:,3));

subplot(1,2,1);imshow(img)

subplot(1,2,2);imshow([y,i,q])

Program RGB ke YIQ dengan fungsi

======================================

function [Y, I, Q] = RGBkeYIQ(R,G,B)

% RGBkeYIQ digunakan untuk mengonversi RGB ke YIQ

% Normalisasi RGB ke [0, 1]

R = double(R);

G = double(G);

B = double(B);

if max(max(R)) > 1.0 || max(max(G)) > 1.0 || max(max(B)) > 1.0

R = double(R) / 255;

G = double(G) / 255;

B = double(B) / 255;

end

[tinggi, lebar] = size(R);

for m=1: tinggi

for n=1: lebar

Y(m,n) = 0.299 * R(m,n) + 0.587 * G(m,n) + 0.114*B(m,n);

I(m,n) = 0.596 * R(m,n) - 0.274 * G(m,n) - 0.322*B(m,n);

Q(m,n) = 0.211 * R(m,n) - 0.523 * G(m,n) + 0.312*B(m,n);

end

% Konversikan ke jangkauan [0,255]

Y = uint8(Y * 255);

I = uint8(I * 255);

Q = uint8(Q * 255);

end %akhir fungsi

[Y,I,Q] = RGBkeYIQ(171, 20, 250)

hasil konversi RGB ke YIQ =

Y = 91

I = 16

Q = 104

img = imread('C:\Image\rino.tif');

[Y,I,Q] = RGBkeYIQ(img(:,:,1), img(:,:,2), img(:,:,3));

subplot(1,2,1);imshow(img)

subplot(1,2,2);imshow([Y,I,Q])

Program RGB ke YCB dengan fungsi dari buku

=========================================

function [Y, Cb, Cr] = RGBkeYCB(R,G,B)

% RGBkeYCB digunakan untuk mengonversi RGB ke YCbCr

% Normalisasi RGB ke [0, 1]

R = double(R);

G = double(G);

B = double(B);

if max(max(R)) > 1.0 || max(max(G)) > 1.0 || ...

max(max(B)) > 1.0

R = double(R) / 255;

G = double(G) / 255;

B = double(B) / 255;

end

[tinggi, lebar] = size(R);

for m=1: tinggi

for n=1: lebar

Y(m,n)=0.299*R(m,n)+0.587*G(m,n)+ 0.114*B(m,n);

Cb(m,n)=-0.1687*R(m,n)-0.33126*G(m,n)+0.5*B(m,n);

Cr(m,n)=0.5*R(m,n)-0.41869*G(m,n)-0.08131*B(m,n);

end

Y = Y * 255;

Cb = Cb * 255;

Cr = Cr * 255;

end %akhir fungsi

[Y,Cb,Cr] = RGBkeYCB(9, 16, 250)

hasil konversi RGB ke YCB dengan angka

Y = 40.583

Cb = 118.18

Cr = -22.527

perintah untuk melihat konversi dengan citra

=======================================

img = imread('C:\Image\rino.tif');

[Y,Cb,Cr] = RGBkeYCB(img(:,:,1), img(:,:,2), img(:,:,3));

subplot(1,2,1);imshow(img)

subplot(1,2,2);imshow([Y,Cb,Cr])

Program derau gaussian dengan fungsi

==================================================

function [g] = gaussian(f, sigma, mu)

% g = Menghasilkan citra yang telah diberi derau menggunakan gaussian.

% f = citra masukan berskala keabuan

% sigma = standar deviasi fungsi gaussian

% mu = rerata fungsi Gaussian

if nargin < 3

mu = 0; % Nilai bawaan mu

end

if nargin < 2

sigma = 1; % Nilai bawaan standar deviasi

end

[m, n] = size(f);

g = double(f);

for i=1 : m

for j=1 : n

derau = randn * sigma + mu;

g(i,j) = round(f(i, j) + derau);

if g(i,j) >= 255

g(i,j) = 255;

elseif g(i,j) <= 0

g(i,j) = 0;

end

g = uint8(g);

end %akhir fungsi

f = imread('c:\image\rino.tif');

g = gaussian(f, 150);

subplot(1,2,1);imshow(f), title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g), title('citra keluaran')

Program garam dan merica dengan fungsi

=================================

function [g] = gamer(f, probabilitas)

if nargin < 2

probabilitas = 0.05; % Nilai bawaan

end;

[m, n] = size(f);

g = double(f);

for i=1 : m

for j=1 : n

nilai_acak = rand;

if nilai_acak <= probabilitas / 2

g(i,j) = 0;

elseif (nilai_acak > probabilitas / 2) && ...

(nilai_acak <= probabilitas)

g(i,j) = 255;

end

g = uint8(g);

end %akhir fungsi

f = imread('c:\image\rino.tif');

g = gamer(f, 0.05);

subplot(1,2,1);imshow(f), title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g), title('citra keluaran')

Program derau periodik dengan fungsi

=======================================================

function [G] = drperiodik(F, a, bx, by)

% DRPERIODIK Menghasilkan citra yang teklah ditambahi

% derau periodis.

% F = Citra berskala keabuan

% b = penegas derau (1, 2, 3, ...)

% ax dan ay menentukan kemiringan derau

if nargin < 4

a = 3; bx = 3; by = 5;

end

[m, n] = size(F);

for i=1:m

for j=1:n

X(i,j) = j;

Y(i,j) = i;

end

derau = a * sin(X/bx + Y/by) + 1;

G = uint8(double(F) + derau);

end %akhir fungsi

f = imread('c:\image\rino.tif');

g = drperiodik(f, 10,3,4);

subplot(1,2,1);imshow(f), title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g), title('citra keluaran')

program penghilangan derau rerata aritmatik dengan fungsi

=============================================

function [G] = filarithmean(F, ukuran)

% FILARITHMEAN Melakukan penghilangan derau dengan

% menggunakan filter rerata aritmetik

% F = Citra berskala keabuan

% ukuran = ukuran jendela

% G = Citra hasil pemrosesan

if nargin < 2

ukuran = 5;

end

[m, n] = size(F);

setengah = floor(ukuran / 2);

F = double(F);

G = zeros(m-2*setengah, n-2*setengah);

for i=1+setengah : m-setengah

for j=1+setengah: n-setengah

jum = 0;

for p = -setengah : setengah

for q = -setengah : setengah

jum = jum + F(i+p, j+q);

end

G(i-setengah, j-setengah) = jum / (ukuran * ukuran);

end

G = uint8(G);

end %akhir fungsi

F = imread('C:\Image\rino.tif');

G = filarithmean(F);

subplot(1,2,1);imshow(F)

subplot(1,2,2);imshow(G)

Program filter harmonik dengan fungsi

=======================================================

function [G] = filharmonik(F, ukuran)

% FILHARMONIK Melakukan penghilangan derau dengan

% menggunakan filter rerata harmonik

% F = Citra berskala keabuan

% ukuran = ukuran jendela

% G = Citra hasil pemrosesan

if nargin < 2

ukuran = 3;

end

[m, n] = size(F);

setengah = floor(ukuran / 2);

F = double(F);

G = zeros(m-2*setengah, n-2*setengah);

for i=1+setengah : m-setengah

for j=1+setengah: n-setengah

jum = 0;

for p = -setengah : setengah

for q = -setengah : setengah

jum = jum + 1 / F(i+p, j+q);

end

G(i-setengah, j-setengah) = (ukuran * ukuran) / jum;

end

G = uint8(G);

end %akhir fungsi

F = imread('C:\Image\rino.tif');

G = filharmonik(F, 5);

subplot(1,2,1);imshow(F)

subplot(1,2,2);imshow(G)

Program pengambangan dwi-aras dengan fungsi sudah di modif

================================================================

function [g] = ambang(f, t)

% fungsi ambang Menentukan nilai ambang yang digunakan

% untuk melakukan pengambangan

% f = Citra Masukan berskala keabuan

% t = nilai ambang

% Keluaran: g = citra biner

[m, n] = size(f);

for i=1 : m

for j=1:n

if f(i,j) <= t

g(i,j) = 0;

else

g(i,j) = 1;

end

end %akhir fungsi

f = imread('c:\image\rino.tif');

g = ambang(f, 100);

subplot(1,2,1);imshow(f)

subplot(1,2,2);imshow(1-g)

f = imread('c:\image\rino.tif');

g = ambang(f, 100);

subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra Masukan')

subplot(1,2,2);imshow(1-g),title('citra Keluaran')

f = imread('c:\image\rino.tif');

g = ambang(f, 100);

subplot(1,2,1);imshow(f),title('citra Masukan')

subplot(1,2,2);imshow(1-g),title('citra Keluaran')

Program pengambangan aras jamak dengan fungsi sudah di modif

================================================

function [g] = arasjamak(f, t1, t2)

% Pengambanan dengan dua nilai ambang

% f = Citra berskala keabuan

% t1 = nilai ambang bawah

% t2 = nilai ambang atas

% Masukan : f = citra biner

% Keluaran: g = citra biner

[m, n] = size(f);

for i=1 : m

for j=1:n

if f(i,j) <= t1 || f(i,j) >= t2

g(i,j) = 0;

else

g(i,j) = 1;

end

end %akhir fungsi

f = imread('c:\image\rino.tif');

g = arasjamak(f, 50, 100);

subplot(1,2,1);imshow(f), title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g), title('citra keluaran dengan t1=50 dan t2=100')

Program pengambangan adaftif dengan fungsi sudah dimodif

======================================================

function [g] = adapmean(f, w, c)

% adapmean Melakukan pengambangan adaptif dengan menggunakan mean.

% f = variabel Citra masukan berskala keabuan

% w = ukuran jendela

% c = nilai konstan

% g = variabel citra keluaran

if nargin == 0

disp('Penggunaan adapmean(Citra, ukuran, konstanta');

return;

end

if nargin == 1

w = 2;

c = 0;

end

if nargin == 2

c = 0;

end

% Lakukan pemrosesan citra

[m, n] = size(f);

delta = floor(w/2);

if c < 0

g = zeros(m, n); % Diasumsikan berlatarbelakang 0

else

g = ones(m, n); % Diasumsikan berlatarbelakang 1

end

f=double(f);

for y=1+delta : m-delta

for x=1+delta : n-delta

rerata = 0.0;

jum = w * w;

for p=1 : w

for q=1 : w

rerata = rerata + f(y-round(w/2)+p, ...

x-round(w/2)+q);

end

rerata = floor(rerata / jum) - c;

if f(y,x) >= rerata

g(y, x) = 1;

else

g(y, x) = 0;

end

end %akhir fungsi

f = imread('c:\image\rino.tif');

g = adapmean(f, 2, 0);

subplot(1,2,1);imshow(f) , title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g) , title('citra keluaran dengan w=2 dan c=0')

f = imread('c:\image\rino.tif');

g = adapmean(f, 2, 0);

subplot(1,2,1);imshow(f) , title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g) , title('citra keluaran dengan w=2 dan c=0')

f = imread('c:\image\rino.tif');

g = adapmean(f, 13, 15);

subplot(1,2,1);imshow(f) , title('citra masukan')

subplot(1,2,2);imshow(g) , title('citra keluaran dengan w=13 dan c=15')

program segmentasi warna denga fungsi

===========================

function [RGB] = segwarna(nama_file)

% SEGWARNA Digunakan untuk melakukan segmentasi citra

% berdasarkan warna

% F = citra berwarna

% Keluaran:

% G = citra berwarna yang telah disegmentasi

Img = imread(nama_file);

[tinggi, lebar, dim] = size(Img);

if dim < 3

error('Masukan harus berupa citra berwarna');

end

% Konversi ke HVS

[H,S,L] = RGBkeHSL(Img(:,:,1),Img(:,:,2),Img(:,:,3));

for y=1: tinggi

for x=1: lebar

h = H(y,x);

% Ubah warna

if h < 11

h = 0;

elseif h < 32

h = 21;

elseif h < 54

h = 43;

elseif h < 116

h = 85;

elseif h < 141

h = 128;

elseif h < 185

h = 170;

elseif h < 202

h = 191;

elseif h < 223

h = 213;

elseif h < 244

h = 234;

else

h = 0;

end

% Ubah komponen H

H(y,x) = h;

% Ubah komponen S

if S(y,x) >= 200

S(y,x) = 255;

elseif S(y,x) <= 20

S(y,x) = 0;

else

S(y,x) = 128;

end

% Ubah komponen L

if L(y,x) >= 200

L(y,x) = 255;

elseif L(y,x) <= 20

L(y,x) = 0;

else

L(y,x) = 128;

end

[R, G, B] = HSLkeRGB(H, S, L);

RGB(:,:,1) = R;

RGB(:,:,2) = G;

RGB(:,:,3) = B;

return

end %akhir fungsi

G = segwarna('C:\Image\rino.tif'); imshow(G)

Program tanda tangan kontur dengan fungsi

==========================================

function [Jarak] = tandatangan(BW)

% TANDATANGAN Digunakan untuk memperoleh jarak-jarak antara

% piksel dalam batas objek dri citra biner BW

% Keluaran: Jarak - Berisi sejumlah pasangan Y, X

% yang menyatakan jarak

[m,n] = size(BW);

Batas = double(BW);

[jum, z] = size(Batas);

[pusat_x, pusat_y] = centroid(BW);

Jarak = zeros(1,m);

for p=1 : jum

Jarak(p) = sqrt((Batas(p,1)-pusat_y)^2 + ...

(Batas(p,2)-pusat_x)^2);

end

% Plot jarak

X = 1: p;

plot(X, Jarak);

end %akhir fungsi

img =imread('C:\Image\rino.tif');

jarak = tandatangan(img, 0.5);

function [G] = fiturFourier(F, n)

% FITURFOURIER Memperoleh fitur Fourier sebanyak n buah.

% Masukan:

% F : Deskriptor Fourier yang lengkap

% n : Jumlah fitur yang dikehendaki

% Keluaran:

% G : Deskriptor Fourier sebanyak n buah

jum = length(F);

if jum > n

K1 = fftshift(F);

delta = round((jum-n) / 2);

K2 = K1(1 + delta : n+delta);

G = ifftshift(K2);

else

G = F;

end

end %akhir fungsi

F=imread('c:\image\rino.tif')

G = fiturFourier(F, 20);

imshow(G)

function [G] = plotFD(F)

% PLOTFD Menampilkan kontur berdasarkan deskriptor Fourier.

% Masukan: F = Deskriptor Fourier

jum = length(F);

if jum > 0

G = ifft(F); % Transformasi balik

G = [G; G(1)]; % Tambahkan elemen pertama

plot(G);

axis off;

end

end %akhir fungsi

F=imread('c:\image\rino.tif');

G=plotFD(F) ;

imshow(G)

function [F] = perolehFD(Kontur)

% PEROLEHFD Memperoleh deskriptor Fourier berdasarkan

% kontur suatu bentuk.

% Masukan: Kontur = kontur objek

% Keluaran: F = deskriptor Fourier

jum = length(Kontur);

% Atur supaya jumlah elemen genap

if rem(jum, 2) == 1

Kontur = [Kontur; Kontur(1,:)];

end

% Peroleh bentuk Fourier kontur

K = Kontur(:, 2) - i * Kontur(:,1);

F = fft(K);

end %akhir fungsi

Img = im2bw(imread('C:\Image\rino.tif'), 0.5);

Kontur = inbound_tracing(Img);

F = perolehFD(Kontur);

length(F)

[m,n]=size(Img); m * n

function [] = amatiFD(berkas)

% AMATIFD Digunakan untuk mengamati deskriptor Fourier

% yang telah dinormalisasi.

Img = im2bw(imread(berkas),0.5);

K = inbound_tracing(Img);

F = perolehFD(K);

G = fiturFourier(F,30);

H = normalisasiFD(G);

bar(H);

end %akhir fungsi

amatiFD('C:\Image\rino.tif');

Kesimpulan

Manfaat pengolahan citra adalah menunjang kebutuhan kehidupan seharisahari khususnya untuk : Memfasilitasi penyimpanan dan transmisi citra seperti menentukan metode penyimpanan citra yang efisien dalam suatu kamera digital sehingga mempercepat proses pengirim citra dari jarak jauh misalkan dari planet Mars ke Bumi. Menyiapkan untuk ditampilkan di monitor atau di cetak. Proses yang dilakukan adalah melakukan merubah ukuran citra yang harus disesuaikan dengan ukuran media tampilan serta proses halftoning untuk proses pencetakan. Meningkatkan dan memperbaiki citra dengan menghilangkan goresan-goresan pada ataupun meningkatkan visibilitas citra. Ekstrasi informasi citra misalkan character recognizing, pengukuran plusi air dari citra aerial.

Cari Blog Ini

Photograpy

Pcd (pemrograman citra digital)

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

SUNMORI CEK