MENINGKATKAN MUTU CITRA DENGAN PENINGKATAN KONTRAS TINGKAT KEABUAN CITRA. Tugas Akhir

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

MENINGKATKAN MUTU CITRA DENGAN PENINGKATAN KONTRAS TINGKAT KEABUAN CITRA Tugas Akhir

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Sains (S.Si.) Program Studi Ilmu Komputer

Nama Nim.

Oleh : : Elia Krismanta : 003124012

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2007


IMPROVING THE IMAGE QUALITY BY INCREASING THE CONTRAST RATE OF IMAGE’S GRAYSCALE Final Paper

Presented as Partial FullFilment of the Requirements To Obtain Sarjana Sains (S.Si.) Degree Computer Science Study Program

By : Name

: Elia Krismanta

Student ID :

003124012

COMPUTER SCIENCE STUDY PROGRAM MATHEMATICS DEPARTMENT SCIENCE AND TECHNOLOGY FACULTY SANATA DHARMA UNIVERSITASY YOGYAKARTA 2007


ii


iii


MOTO

Iman adalah dasar dari segala sesuatu dari yang kita harapkan dan bukti dari segala sesuatu yang tidak kita lihat.

(Ibrani 11:1)

Tetapi carilah dahulu kerajaan Allah dan kebenarannya, maka semuanya itu akan ditambahkan kepadamu.

(Matius 6:33)

iv


PERSEMBAHAN

Tulisan ini kupersembahkan kepada: -

kedua orang tuaku yang telah membiayai sekolahku,

-

saudara dan teman-temanku yang selalu memberi dukungan serta doa guna selesainya makalah ini.

v


vi


ABSTRAK Tampilan yang tidak baik mutu suatu citra merupakan masalah yang sangat kompleks yang harus ditanggulangi. Tampilan yang tidak baik biasanya terjadi pada saat perekaman citra. Tampilan yang tidak baik tersebut adalah citra terlalu gelap atau terang, sehingga tampilan/kwalitas citra tidak baik. Salah satu cara memperbaiki tampilan mutu citra adalah dengan peningkatan kontras tingkat keabuan dengan cara ekualisasi histogram, yaitu membuat histogram piksel memenuhi seluruh bagian atas/bawah dari daerah tingkat keabuan sehingga mutu citra menjadi baik. Dari makalah ini diketahui bahwa dengan peningkatan kontras tingkat keabuan citra dengan ekualisasi histogram dapat memperbaiki tampilan yang tidak baik citra yang kemungkinan disebabkan pada saat perekaman data.

vii


ABSTRACT

The poor images are complex problem and have to repaired. It occurred at recording time. The categories of poor image are too dark or too bright namely underexposed or overexposed, with the bad result on it’s quality appearance. One of many methods for repair poor image

is

improving contrast

image’s grayscale with histogram equalization, which is fulfill all of up or down grayscale area of pixel histogram. This action will make better the image’s quality appearance. Increasing contrast of grayscale image with histogram equalization can repair poor image which possibly caused at recording time.

viii


KATA PENGANTAR

Puji syukur kepada Tuhan Allah yang telah memberikan rahmatNya kepada penulis sehingga makalah dengan judul ”Meningkatkan Mutu Citra dengan Peningkatan Kontras Tingkat Keabuan” dapat penulis selesaikan. Makalah ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Program Studi Ilmu Komputer, Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi di Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. Makalah ini dapat terwujud seperti sekarang ini karena bantuan pembimbing dan dorongan berbagai pihak. Oleh karena itu penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu dan memberi dorongan serta tuntunan selama ini kepada penulis. Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada : 1.

Bapak Iwan Binanto, S.Si yang dengan penuh kesabaran dan ketelitian membimbing, serta memotivasi penyusunan makalah ini.

2.

Ibu Paulina Heruningsih Prima Rosa S.Si,M.Sc Selaku Kepala Program Studi Ilmu Komputer yang selalu memberi semangat pada penulis.

3.

Orang tua,kakak-kakakku yang selalu memberikan doa dan semangat guna terselesainya makalah ini.

4.

Natalie selaku teman mahasiswi UNJ yang selalu memberikan semangat dan doa guna terselesainya makalah ini.

5.

Yustin temanku yang jadi guru di Priok Jakarta.

ix


6.

Yosef Ilko Badai temanku Program Studi Ilmu Komputer angkatan 2000 yang selalu memberi semangat.

7.

Dyan, Sigit, Marina temanku Program Studi Ilmu Komputer angkatan 2000 yang selalu memberi semangat.

8.

Yulia Purnamasari temanku SMA 1 Grobogan yang selalu memberi semangat.

9.

Teman – teman Program Studi Ilmu Komputer angkatan 2000, yang selalu memberikan semangat pada penulis.

10.

Didik mahasiswa Program Studi Manajemen USD yang selalu memberikan semangat.

11.

Sahabat dan saudaraku tercinta yang selama ini memberikan cinta kasih, perhatian, motivasi dan doa kepada penulis untuk terus maju dan tidak putus asa guna terselelesainya makalah ini.

12.

Pihak – pihak yang tidak dapat disebutkan satu – persatu yang telah membantu dalam penyelesaian makalah ini.

Penulis menyadari bahwa karya ini jauh dari sempurna. Penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun guna menyempurnakan.Penulis berharap semoga makalah ini berguna bagi pembaca.

Yogyakarta, 30 September 2007 Penulis

(Elia Krismanta)

x


DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL …………………………………………………………… i HALAMAN PERSETUJUAN ………………………………………………… ii HALAMAN PENGESAHAN …………………………………………………. iii HALAMAN MOTO ………………………………………………………… .. iv HALAMAN PERSEMBAHAN ……………………………………………. .. v PERNYATAAN KEASLIAN ………………………………………………... vi ABSTRAK ………………………………………………………..…………… vii ABSTRACT …………………………………………………………….….... viii KATA PENGANTAR …………………………………………………………. ix DAFTAR ISI …………………………………………………………………… xi BAB

I PENDAHULUAN …………………………...………………...……… 1 1.

Latar Belakang …………………………………………………. 1

2.

Permasalahan ……………………………………………………. 2

3.

Batasan masalah …………… ………………………...….…….. 2

4.

Tujuan …………………………………………………………... 3

5.

Metodologi ……………………………………………………… 3

BAB II LANDASAN TEORI ………………………………………………… 4 2.1 Pengertian Citra ............................................................................... 4 2.2 Pengertian Kontras Tingkat Keabuan dalam Peningkatan Citra …. 9 2.3 Perangkat Pengolah Citra ……………………………………… . 13 a. Sistem Perekaman Citra ……………………………………… 13 b. Perangkat Keras Perekam Citra ……………………………...

xi

15


c. Perangkat Lunak Perekam Citra ……………………………… 15 2.4 Manipulasi Citra ………………………………………………… 17 a. Penggeseran dan pelebaran histogram …………………….....

17

b. Perataan histogram …………………………………………… 17 c. Pemodelan histogram ………………………………………… 18 d. Ekualisasi histogram …………………………………………. 18 e. Inversi ………………………………………………………… 19 f. Penapisan(filter) ………………………………………………. 19 g. Kontras biner …………………………………………………. 19 2.5 Algoritma Peningkatan Mutu Citra dengan Kontras Tingkat Keabuan di Matlab …………………………………………….. 20 BAB III IMPLEMENTASI dan PEMBAHASAN …………………………

22

3.1 Implementasi Program …………………………………………

22

a. Listing Program Perbaikan Citra untuk Citra yang mengalami overexposed ………………………………………………….

22

b. Listing Program Perbaikan Citra untuk Citra yang mengalami underexposed ……………………………………………….

23

c. Keterangan Program …………………………………………

24

BAB IV PENUTUP …………………………………………………………

27

4.1 Kesimpulan …………………………………………………….

27

4.2 Saran …………………………………………………………….

27

DAFTAR PUSTAKA ………………………………………………………… 28

xii


BAB I PENDAHULUAN

1. Latar Belakang Menurut Aniati Murni Arymurthy tampilan yang tidak baik suatu citra merupakan masalah yang sangat kompleks yang harus ditanggulangi. Seringkali terjadi ada banyak kasus tentang tampilan yang tidak baik suatu citra, misalnya: gambar/citra terlalu terang/gelap sehingga tampilan citra tidak baik. Tampilan yang tidak baik suatu citra ini bisa terjadi dikarenakan waktu perekaman gambar/citra karena pencahayaan kurang. Peningkatan kontras tingkat keabuan citra merupakan salah satu solusi omputer ve untuk menyelesaikan masalah tampilan yang tidak baik citra. Metode peningkatan mutu citra dengan kontras tingkat keabuan ini akan membuat histogram piksel citra merata memenuhi bagian atas dan bawah dari daerah tingkat keabuan sehingga nantinya akan diperoleh atau menghasilkan tampilan citra yang baik dengan ekualisasi histogram. Ketika mencari penyelesaian suatu masalah, maka dicari solusi yang terbaik dan dianggap termudah dari semua kemungkinan solusi yang ada. Kumpulan semua kemungkinan solusi tersebut berada dalam suatu metode. Setiap metode merupakan satu solusi yang mungkin dan dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah mutu/kwalitas tampilan suatu citra. Banyak metode yang dikenal untuk menemukan solusi yang layak untuk peningkatan

1


2

mutu citra, diantaranya adalah metode peningkatan kontras tingkat keabuan citra dengan ekualisasi histogram. Peningkatan mutu citra dengan peningkatan kontras tingkat keabuan ini merupakan salah satu cara untuk memperbaiki tampilan suatu citra dari citra yang mengalami underexposed/gambar tidak baik karena terlalu gelap dan memperbaiki citra yang mengalami overexposed/ gambar terlalu terang sehingga nantinya tampilan citra akan menjadi baik dengan memakai ekualisasi histogram.

2. Permasalahan Bagaimana memperbaiki kualitas citra yang tidak baik karena mengalami underexposed atau overexposed.

3. Batasan Masalah Dalam makalah tugas akhir ini, diambil batasan masalah yang akan dibahas, yaitu memperbaiki tampilan kwalitas/mutu suatu citra dengan cara membuat histogram piksel merata memenuhi semua bagian atas dan bawah dari daerah tingkat keabuan melalui ekualisasi histogram. Perangkat lunak yang digunakan untuk membuat program adalah program Matlab V.6.1 pada system operasi WindowsXP Profesional.Dan Perangkat keras yang digunakan untuk membuat program adalah seperangkat omputer dengan fasilitas sebagai berikut: Intel Pentium III processor 500 MHz


3

RAM 128 megabyte Monitor on S3 ViRGE DX/GX resolusi 800 x 600 pixel 4. Tujuan Tujuan dari pembuatan makalah tugas akhir ini memperbaiki kwalitas/tampilan suatu citra yang mengalami underexposed/overexposed melalui peningkatan kontras tingkat keabuan citra dengan ekualisasi histogram.

5. Metodologi Dalam menulis makalah tugas akhir ini metodologi yang dipergunakan adalah studi literatur dan praktek langsung dengan Matlab.


BAB II LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Citra Menurut Aniati Murni Arymurthy citra sebagai keluaran dari suatu sistem perekaman data yang dapat bersifat optis berupa foto, bersifat analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada piringan magnetis. Menurut Agustinus Nalwan citra ada dua yaitu citra tampak dan citra tidak tampak. Citra tampak adalah citra non digital, yaitu seperti foto, gambar, lukisan. Citra tidak tampak adalah citra digital, yaitu data foto/gambar yang tersimpan dalam file. Citra digital merupakan fungsi dua dimensi f(x,y) dimana x dan y adalah koordinat spasial (bidang) dan amplitudo f pada pasangan koordinat (x,y) merupakan intensitas atau tingkat keabuan. Citra digital merupakan suatu matriks di mana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut yang disebut elemen gambar/piksel. Citra digital berukuran N x M (tinggi=N, lebar M) dinyatakan dengan matriks N x M di mana: N : jumlah baris

0 < y < N -1

M : jumlah kolom

0 < x < M -1

L : maksimum warna intensitas (derajat keabuan)

0 < f(x,y) < L -1

4


5

Citra digital secara visualisasi biasanya berbentuk persegi panjang, dimensi ukurannya dinyatakan sebagai tinggi x lebar, dan ukurannya dinyatakan dalam titik atau piksel dan dinyatakan dalam satuan panjang. Menurut Agustinus Nalwan citra digital ada dua resolusi, yaitu resolusi spasial dan resolusi kecemerlangan/intensitas/brightness. Resolusi adalah banyaknya titik untuk setiap satuan panjang. Makin besar resolusi makin banyak titik yang terkandung dalam citra sehingga menjadi lebih halus. Resolusi spasial adalah untuk menentukan pembagian kisi-kisi baris dan kolom, misal hasil digitalisasi citra bukan digital ke citra digital dengan jumlah baris 256 dan jumlah kolom 256. Maka resolusi spasialnya adalah 256 x 256. Dan

resolusi

kecemerlangan/brightness/intensitas

adalah

untuk

menentukan pembagian tingkat kecemerlangan, misal bila intensitas piksel berkisar antara 0 dan 255,maka resolusi kecemerlangan citra adalah 256.


6

Menurut Agustinus Nalwan dasar dari pengolahan citra adalah pengolahan warna RGB pada posisi tertentu. Dalam pengolahan citra warna dipresentasikan dengan nilai hexadesimal dari 0x00000000 sampai 0x00ffffff. Warna hitam adalah 0x00000000 dan warna putih adalah 0x00ffffff. Definisi nilai warna di atas seperti gambar 2.1, variabel 0x00 menyatakan angka dibelakangnya yaitu hexadeximal.

Terlihat bahwa setiap warna mempunyai range nilai 00 (angka desimalnya adalah 0) dan ff (angka desimalnya adalah 255), atau mempunyai nilai derajat keabuan 256=

Dengan demikian range

warna yang digunakan adalah

(atau yang dikenal

dengan istilah True Colour pada Windows). Nilai warna yang digunakan di atas merupakan gabungan warna cahaya merah, hijau dan biru seperti yang terlihat pada gambar 2.2. Sehingga untuk menentukan nilai dari suatu warna yang bukan warna dasar digunakan gabungan skala kecerahan dari setiap warnanya.


7

Dari definisi di atas untuk menyajikan warna tertentu dapat dengan mudah dilakukan, yaitu dengan mencampurkan ketiga warna dasar RGB, tabel 1 berikut memperlihatkan contoh-contoh warna yang bisa digunakan.

Tabel 1. Contoh-contoh warna dalam hexadesimal Nilai Warna 0x00000000 Hitam 0x000000FF Merah 0x0000FF00 Hijau 0x00FF0000 Biru 0x0000FFFF Kuning 0x00FF00FF Magenta 0x00FFFF00 Cyan 0x00FFFFFF Putih 0x0000AAFF Orange 0x00888888 Abu-abu 0x00FF00AA Ungu 0x00AAFF00 Hijau muda 0x00AA00FF Merah muda 0x00AAFFFF Kuning muda 0x000088AA Coklat 0x00AA0088 Ungu Untuk mengetahui kombinasi warna, perlu dibuat suatu program yang dapat menempilkan warna sesuai dengan nilai yang dimasukkan sehingga dapat dicoba berbagai macam kombinasi warna RGB seperti gambar 2.2. Menurut Agustinus Nalwan macam/type citra berdasarkan format penyimpanan nilai warnanya ada citra biner, citra skala keabuan, citra warna.


8

a. Citra Biner Setiap titik atau piksel dalam citra bernilai 0 dan 1.Warna hitam=0 dan putih=1. Contoh=

b. Citra skala keabuan Citra skala keabuan mempunyai kemungkinan warna antara hitam(minimal) dan putih(maksimal).contoh: skala keabuan 4 bit jumlah kemungkinan

=16 warna

kemungkinan warna 0(minimum)sampai 15 (maksimal)

c. Citra warna Setiap titik (piksel) pada citra warna mewakili warna yang merupakan kombinasi dari tiga warna dasar yaitu merah, hijau, biru (Reg Green Blue). Setiap warna dasar mempunyai intensitas sendiri dengan nilai maksimum 255 (8 bit).


9

Red = nilai minimal putih, warna maksimal merah. Green = nilai minimal putih, warna maksimal hijau. Blue = nilai minimal putih, warna maksimal biru. Misal warna kuning = kombinasi warna merah dan hijau sehingga nilai RGB-nya = 255 255 0. Warna ungu muda = kombinasi warna merah dan biru sehingga nilai RGB-nya = 150 0 150. Jadi setiap titik pada citra warna membutuhkan data 3 byte, dan jumlah kemungkinan kombinasi warna

lebih dari 16 juta warna dan

disebut true colour karena dianggap mencakup semua warna yang ada. 2.2 Pengertian Kontras Tingkat Keabuan dalam Peningkatan Citra Citra sebagai suatu keluaran sistem perekaman data yang dapat bersifat optis berupa foto, bersifat analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada piringan magnetis. Peningkatan citra bertujuan untuk memperbaiki tampilan suatu citra atau gambar. Tampilan gambar/citra diperbaiki karena tampilan sebuah gambar atau citra tersebut mengalami gangguan, misalnya terlalu terang/gelap sehingga tampilan tidak baik. Salah satu alat bantu yang paling sederhana dan sangat berguna dalam pengolahan citra digital adalah peningkatan kontras tingkat keabuan citra. Teknik peningkatan citra dengan kontras tingkat keabuan adalah untuk memetakan setiap tingkat abu–abu ke tingkat abu–abu lainnya dengan menggunakan suatu transform.


10

Transform adalah salah satu proses yang bersifat pemetaan baku untuk kemudahan dan keefektifan sesuai tujuan peningkatan mutu citra dengan kontras tingkat keebuan menggunakan teknik perataan histogram. Teknik perataan histogram dalam peningkatan kontras tingkat keabuan adalah teknik untuk mendapatkan citra dengan daerah tingkat keabuan yang penuh dan dengan distribusi piksel yang merata pada setiap daerah keabuan. Tingkat keabuan citra merupakan citra skala keabuan yang memberi kemungkinan warna lebih banyak. Dikatakan memberi kemungkinan warna yang lebih banyak karena mempunyai nilai, diantaranya adalah nilai minimum (0) dan nilai maksimumnya tergantung dengan jumlah bit yang dipakai. Pada umumnya warna yang dipakai pada kontras tingkat keabuan citra adalah warna hitam sebagai warna minimum dan warna putih sebagai warna maksimum , sehingga warna antaranya adalah abu–abu. Contoh citra yang kontras tingkat keabuannya tidak baik karena terlalu terang yang dalam istilah fotografi disebut overexposed, dapat dilihat dalam gambar 3.1a. berikut ini:

Gambar 3.1a. Gambar overexposed diambil dari www.anglepark.com


11

Gambar 3.1a. di atas mengalami overexposed karena histogram piksel citra hanya menggunakan setengah bagian atas dari daerah tingkat keabuan yang disediakan, seperti terlihat pada histogram berikut ini:

Gambar 3.1b. Histogram dari gambar 3.1a yang mengalami overexposed

Nilai 0,5 merupakan unshap yang mengontrol bentuk dari filter yang mempunyai nilai antara 0 sampai 1. Unshap artinya memberikan kecerahan pada citra. Di mana angka 0, 0.5 dan 1 adalah untuk menunjukkan intensitas cahaya yang memberikan kecerahan citra. Angka 0, 5 dan 10 untuk menentukan banyaknya piksel yang memenuhi bagian citra. Sehingga dengan melihat gambar 3.1b di atas dapat diketahui kalau citra mengalami overexposed. Citra dikatakan mengalami overexposed karena histogram pikxel dari angka 0 dan 10 banyak yang memenuhi bagian atas dari daerah tingkat keabuan, yaitu banyaknya histogram pikxel citra yang memenuhi daerah kecerahan yang mendekati angka 1 maka citra akan mengalami overexposed. Contoh gambar yang kontras tingkat keabuannya kurang baik karena kurang terang yang istilah fotografi disebut underexposed dapat dilihat pada gambar 3.2a. berikut ini:


12

Gambar 3.2a. Gambar underexposed diambil dari www.ulead.com

Gambar 3.2a. di atas mengalami underexposed karena histogram piksel citra hanya menggunakan setengah bagian bawah dari daerah tingkat keabuan yang disediakan, seperti terilihat pada histogram berikut ini:

Gambar 3.2b. Histogram dari gambar 3.2a yang mengalami underexposed

Nilai 0,5 merupakan unshap yang mengontrol bentuk dari filter yang mempunyai nilai antara 0 sampai 1. Unshap artinya memberikan kecerahan pada citra. Di mana angka 0, 0.5 dan 1 adalah untuk menunjukkan intensitas cahaya yang memberikan kecerahan citra. Angka 0, 5 dan 10 untuk menentukan banyaknya piksel yang memenuhi bagian citra. Sehingga dengan melihat gambar 3.1b di atas dapat diketahui kalau citra mengalami underexposed. Citra dikatakan mengalami underexposed karena histogram pikxel dari angka 0 dan 10 banyak yang memenuhi bagian bawah dari daerah tingkat keabuan, yaitu banyaknya histogram pikxel citra yang memenuhi


13

daerah kecerahan yang mendekati angka 0 maka citra akan mengalami underexposed. Contoh citra baik yang mempunyai histogram piksel citra dengan daerah tingkat keabuan merata memenuhi seluruh bagian atas dan bagian bawah dari tingkat keabuan yang disediakan, dapat dilihat pada gambar 3.3a berikut ini:

Gambar 3.3a. Gambar kontras baik diambil dari www.ppigroningen.nl Histogram dari gambar di atas adalah sebagai berikut:

Gambar 3.3b. Histogram dari gambar dengan kontras yang baik 2.3 Perangkat Pengolah Citra a. Sistem Perekaman Citra Menurut Aniati Murni Arymurthy komputer

hanya dapat

memproses suatu citra dalam bentuk digital saja. Pada cara konvensional, pemasukan data citra dilakukan melalui papan ketik terminal biasa. Di sini data yang dimasukkan berupa nilai – nilai integer yang menunjukkan nilai intensitas cahaya atau tingkat keabuan setiap elemen gambar. Cara ini


14

selain melelahkan, memakan waktu yang lama dan hanya mungkin untuk citra dengan resolusi rendah. Citra digital dapat diperoleh secara otomatis dari sistem penangkapan citra sewaktu pengolahan citra, yaitu saat perekaman citra. Sistem tersebut merupakan bagian dari sistem pengolahan citra dalam perekaman suatu citra, seperti dapat dilihat dari gambar 3.4. berikut :

Citra

Citra

masukan

digital

Gambar 3.4. Elemen - elemen dari sistem pengolah citra dalam perekaman suatu citra Sistem penangkapan citra digital sendiri terdiri dari tiga komponen dasar, yaitu sensor citra yang bekerja sebagai pengukur intensitas cahaya, perangkat yang bertugas merekam hasil pengukuran intensitas pada seluruh bagian citra, dan analog-digital menjadikan citra digital sehingga dapat diproses oleh komputer.


15

b. Perangkat Keras Perekam Citra Menurut Aniati Murni Arymurthy sistem perekaman citra seperti pada gambar 3.4, dapat dilihat bahwa komponen utama dari perangkat keras perekam citra secara digital adalah komputer. Komputer tersebut bisa dari jenis komputer multi-guna atau jenis yang khusus dirancang untuk pengolah citra digital. Skala dari perangkat keras ini bisa mulai dari jenis komputer mikro sampai dengan jenis komputer super yang dapat melakukan ratusan juta instruksi perdetik. Dasar pemilihan skalanya ditentukan oleh besarnya pekerjaan pengolahan citra yang harus ditangani. Komputer dalam sistem perangkat keras merupakan bagian yang bersifat multiguna karena dilengkapi dengan alat masukan dan alat keluaran seperti alat penyimpanan dan pembaca dan alat pencetak.

c. Perangkat Lunak Perekam Citra Paket perangkat lunak pengolahan citra biasanya mencakup banyak aplikasi seperti bidang – bidang: riset dan pengembangan, seni grafis, film animasi dan lain sebagainya. Paket tersebut biasanya menyediakan pustaka rutin pengolahan citra dasar yang dapat digunakan atau dipanggil oleh program – program yang dikembangkan oleh pemakai sistem. Dalam penerapannya paket perangkat lunak tersebut sering dilengkapi dengan alat bantu pengembangan aplikasinya, sehingga akan memudahkan tugas pemakai dalam mengembangkan aplikasi khususnya. Paket jenis ini biasanya dapat diterapkan pada beberapa jenis komputer multi – guna


16

tertentu mulai dari skala mikro, mini, dan mungkin juga komputer super. Contoh paket perangkat lunak yang digunakan dalam pengolahan citra adalah MATLAB. Matlab menyediakan beberapa fasilitas antara lain adalah fasilitas untuk memproses atau menampilkan citra. Berikut contoh statement dalam matlab untuk menampilkan citra :

Statement ini digunakan untuk memanggil file

yang bernama

over.gif di mana statement ini akan membaca berkas tersebut dan menampilkan gambar yang filenya bernama over.gif. Indek citra dari file yang terbaca dimasukkan kedalam x dan hal ini akan dimasukkan kedalam colourmap kedalam map. Sehingga tampilan dan warna citra sama persis dengan aslinya. Sebagai contoh program singkatnya sebagai berikut:

Dari contoh program tersebut akan menampilkan gambar yang filenya bernama over.gif.


17

2.4 Manipulasi Citra Menurut

Aniati

Murni

Arymurthy

manipulasi

citra

adalah

memperbaiki, meningkatkan mutu/kwalitas citra. Dalam manipulasi citra terdapat: a. Penggeseran dan pelebaran histogram Penggeseran dan pelebaran histogram merupakan penambahan intensitas setiap piksel dengan konstanta dan juga dengan cara pengurangan intensitas setiap piksel dengan konstanta. Dengan melakukan penambahan intensitas piksel dengan konstanta akan memberikan efek gambar menjadi terang, karena setiap piksel akan bergeser kearah kontras tingkat keabuan dari warna putih. b. Perataan histogram Menurut Aniati Murni Arymurthy perataan histogram ini merupakan langkah untuk mendapatkan hasil yang hampir sama dengan hasil yang diperoleh dari teknik penggeseran dan pelebaran histogram , yaitu untuk mendapatkan citra dengan daerah kontras tingkat keabuan yang penuh dan dengan distribusi piksel pada setiap kontras tingkat keabuan yang merata. Perataan histogram ini digunakan untuk meningkatkan kontras tingkat keabuan citra dari suatu citra dengan cara mentranformasikan derajat keabuan agar histogram citra memenuhi seluruh selang skala keabuan. Pada operasi ini akan memberikan perbaikan kemunculan citra.


18

c. Pemodelan histogram Pemodelan

histogram

ini

merupakan

langkah

untuk

memodifikasi citra sehingga dapat terbentuk sesuai keinginan.Dalam hal ini berguna untuk pelebaran kontras pada citra yang mempunyai aras kontras rendah, sehingga melihat histogram citra dapat ditentukan kekurangan kontrasnya. d. Ekualisasi histogram Menurut Aniati Murni Arymurthy ekualisasi histogram bertujuan memperoleh citra dengan histogram yang seragam, yaitu dengan merentangkan histogram piksel sehingga histogram piksel memenuhi daerah bagian atas dan bagian bawah dari daerah tingkat keabuan citra. Proses ekualisasi histogram secara ideal seperti gambar 4.1 berikut :

Gambar 4.1 Proses ekualisasi histogram Pada gambar 4.1 di atas, histogram citra hasil yang ideal memiliki jumlah titik yang sama untuk setiap tingkat keabuan, jadi distribusi titik dalam citra asli harus disebarkan secara lebih merata keseluruh nilai keabuan.


19

e. Inversi Inversi ini untuk mengubah bagian citra yang berwarna gelap menjadi terang dan yang berwrna terang menjadi gelap. f. Penapisan (filter) Menurut

Aniati

Murni

Arymurthy

filter/penapisan

adalah

pengelompokan tingkat keabuan menjadi kategori obyek yang dilakukan secara iteratif dan berdasarkan distribusi intensitas kontras tingkat keabuan dari suatu gambar / citra. g. Kontras biner Kontras biner adalah penggunaan hanya dua tingkat keabuan. Citra yang akan diteliti diberi warna yang jelas misalnya hitam dengan intensitas tingkat keabuan 1, sedangkan lainnya dapat diberi warna yang sama yaitu sama dengan warna latar belakang misalnya warna putih dengan intensitas tingkat keabuan 0. Pemetaan tingkat keabuan dapat dilakukan berdasarkan histogram piksel dari gambar aslinya,misalnya untuk semua piksel yang mempunyai histogram setengah bagian atas dari tingkat keabuan diberi warna latar belakang, sedangkan histogram piksel dari gambar yang mempunyai histogram setengah bagian bawah diberi warna yang jelas.


20

2.5 Algoritma Peningkatan Mutu Citra dengan Kontras Tingkat Keabuan di Matlab Algoritma tidak lebih dari sekedar logika, menenentukan langkah pertama, baru yang kedua dan seterusnya. Dalam dunia komputer ada istilah "script in mind", maksudnya algoritma/logikanya dulu dipikirkan baru buat programnya Algoritma adalah dasar dan pondasi untuk membuat suatu program komputer yang akan menghasilkan program yang tersusun rapi untuk menyelesaikan suatu permasalahan secara bertahap. Algoritma dari peningkatan mutu suatu citra dengan peningkatan kontras tingkat keabuan citra melalui ekualisasi perataan histogram dalam matlab dapat digambarkan sebagai berikut: Langkah 1:= Memanggil suatu citra, dan citra itu harganya disimpan dalam array X yang dimasukkan kedalam colourmap dengan perintah: [x,map]=imread('………'); Diisi nama file dari citra yang mau diperbaiki Langkah 2:= Memperbesar kontras tingkat keabuan citra menggunakan ekualisasi histogram dengan perintah : newmap=histeq(map,… )

diisi nilai kontras, misalnya 8 Langkah 3:= figure


21

Langkah 4:= memanggil citra asli yang tersimpan dalam map dengan perintah: Subimage(x,map); Langkah 5:= memanggil citra hasil ekualisasi yang tersimpan di dalam newmap dengan perintah: Subimage(x,newmap); Langkah 6:= memanggil hasil histogram dengan perintah: imhist(map); dan imhist(newmap);


BAB III IMPLEMENTASI dan PEMBAHASAN

3.1 Implementasi Program Berdasarkan algoritma 2.5 Algoritma Peningkatan Mutu Citra dengan Kontras Tingkat Keabuan di Matlab maka dibuat: a. Listing Program Perbaikan Citra untuk Citra yang mengalami overexposed clear, close all, clc; [x,map]=imread('over.gif'); % membaca citra newmap=histeq(map,8); figure; subplot(2,2,1); subimage(x,map); title('citra asli'); subplot(2,2,2); subimage(x,newmap); title('citra hasil ekualisasi histogram'); subplot(2,2,3); imhist(map); title('histogram indeks warna asli'); subplot(2,2,4); imhist(newmap); title('histogram hasil ekualisasi');

22


23 Hasil Program:

b. Listing Program Perbaikan Citra untuk Citra yang mengalami underexposed clear, close all, clc; [x,map]=imread('under.gif'); % membaca citra newmap=histeq(map,8); figure; subplot(2,2,1); subimage(x,map); title('citra asli'); subplot(2,2,2); subimage(x,newmap); title('citra hasil ekualisasi histogram'); subplot(2,2,3); imhist(map); title('histogram indeks warna asli'); subplot(2,2,4); imhist(newmap); title('histogram hasil ekualisasi');


24

Hasil Program:

c. Keterangan Program [x,map]=imread(‘over.gif’); Statement ini digunaan untuk memanggil file citra yang bernama over.gif, dimana statement ini akan membaca file over.gif tersebut dengan memberikan warna yang sama dengan citra aslinya. Indek citra dari file over.gif yang terbaca dimasukkan kedalam x, dan hal ini akan dimasukkan kedalam colourmap yang mempunyai nilai skala antara 0 dan 1, kemudian dimasukkan kedalam map.Map adalah array 2 dimensi


25

[x,map]=imread(‘under.gif’); Statement ini digunaan untuk memanggil file citra yang bernama under.gif, dimana statement ini akan membaca file under.gif tersebut dengan memberikan warna yang sama dengan citra aslinya. Indek citra dari file under.gif yang terbaca dimasukkan kedalam x, dan hal ini akan dimasukkan kedalam colourmap yang mempunyai nilai skala antara 0 dan 1, kemudian dimasukkan kedalam map.Map adalah array 2 dimensi

newmap=histeg(map,8); Tujuannya adalah untuk memperbesar kontras dengan menggunakan ekualisasi histogram. Maksudnya mentransformasikan nilai di dalam colourmap sehingga histogram dari indek komponen yang berwarna keabu-abuan dari citra dalam map akan sesuai. Ini akan ditransformasikan kembali oleh colourmap di dalam newmap. Sesuai dengan perintah di atas nilai kontras yang diberikan sebesar 8. Semakin besar nilai kontras akan semakin terang citra hasil ekualisasinya. Nilai kontras yang kecil adalah 2.

Subimage(x,map); Statement ini untuk memanggil citra asli yang tersimpan dalam map.


26

Subimage(x,newmap); Statement untuk memanggil citra hasil ekualisasi yang tersimpan di dalam newmap.

Imhist(map) dan imhist(newmap); Statement ini digunakan untuk memanggil hasil histogramnya.


BAB IV PENUTUP

4.1 Kesimpulan Tampilan citra yang kurang baik karena citra terlalu gelap/terang dapat diperbaiki dengan meningkatan kontras tingkat keabuan, yaitu dengan cara ekualisasi histogram dengan membuat histogram piksel memenuhi seluruh bagian atas dan bawah daerah tingkat keabuan.

4.2 Saran Makalah sistem peningkatan mutu citra dengan peningkatan kontras tingkat keabuan dengan cara ekualisasi histogram yang sederhana ini, diharapkan bisa dikembangkan terutama untuk ilmu pengolahan citra.

27


DAFTAR PUSTAKA

Aniati Murni Arymurthy dan Suryana Setiawan. (1992). Pengantar Pengolahan Citra. Penerbit PT Elex Media Komputindo Kelompok GramediaJakarta. Aniati Murni Arymurthy. (1983). Penggunakan teknik digital image processing dan computer graphics pada system manajemen sumber daya alam. Konferensi Komputer Nasional, Jakarta. Agustinus Nalwan. (1997). Pengolahan Citra Secara Digital. Elex Media Komputindo Jain, Anil K. (1989). Fundamental of Digital Image Processing. Prentice Hall, New Jersey. Riyad Mubarak. Modul Kuliah Pemrosesan Citra. USD.

28

MENINGKATKAN MUTU CITRA DENGAN PENINGKATAN KONTRAS TINGKAT KEABUAN CITRA. Tugas Akhir

Recommend Documents