1 / 27

Akuisisi Citra

Akuisisi Citra. Pengolahan Citra Digital Materi 2. Eko Prasetyo Teknik Informatika UMG- UPN Veteran Jatim 2012. Struktur Mata Manusia. Diameter rata-rata mata manusia 20 mm

jerzy
Télécharger la présentation

Akuisisi Citra

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Akuisisi Citra Pengolahan Citra Digital Materi 2 Eko Prasetyo TeknikInformatika UMG-UPN Veteran Jatim 2012

  2. Struktur Mata Manusia • Diameter rata-rata matamanusia 20 mm • Tigamembran yang melindungimataadalahcorneadansclerasebagaipelindungluar; choroid; danretina. • Korneaadalahlapisankerasdantransparan yang melindungipermukaanmata. • Sclera adalahmembranburam yang menempel, sisadari globe optik. • Choroid beradadibawah sclera, membrane iniberisijaringanpembuluhdarah yang menyediakansumberutamanutrisimata. • Lensa • Terbuatdariconcentric layeratauterbuatdariserabut cell danmenempelkebodiciliary. • Berisi 60-70% air, sekitar 6% lemakdanlebihbanyak protein dibandinglapisan yang lain dalammata • Retina, berupagarisdalambagiandinding. • Ketikamatadifokuskandenganbenar, cahayaobyekdiluarmatadigambarpada retina. • Polamatadihasilkanolehdistribusireseptorcahayadiskritpadapermukaan retina

  3. Cones dan Rods • Duakelompokreseptor: conesdanrods. • Jumlah cones padasetiapmata 6 - 7 juta, ditempatkanterutamadalambagianpusat retina yang disebutfovea, dantingginyasensitifterhadapwarna. • Manusiadapatmembedakandenganbaik cone-cone inikarenasetiap cone dihubungkankesyarafnyasendiri-sendiri • Jumlah rod sekitar 75 - 150 juta yang terdistribusidiataspermukaan retina

  4. Cones • Ada 6 sampai 7 juta cones dalam mata manusia dapat dibagi ke dalam tiga kategori utama, yaitu red, green, dan blue. • 65% sensitif terhadap cahaya merah (red), • 33% sensitif terhadap cahaya hijau (green), dan • hanya kira-kira 2% sensitif terhadap cahaya biru (blue) • (tapi cones biru yang paling sensitif) • NB: PembahasanwarnaselengkapnyadiMATERI 3.

  5. Pengambilan Citra dengan Sensor Array

  6. Pengambilan Citra dengan Sensor Array • Pembuatancitra digital: (kiriatas) Continuous image; (kananatas) scan line dari A k B; (kiribawah) sampling dankuantisasi; (kananbawah) digital scan line

  7. Citra Analog dan Digital • Sebuahgambarlebihbermaknadaripadaribuankata. • Citra dibedakanmenjadidua, citrakontinudancitra digital. • Citra kontinu/analog: citra yang diperolehdarisistemoptik yang menerimasinyal analog, sepertimatamanusiadankamera analog. • Citra digital adalahgambarduadimensi yang dihasilkandarigambar analog duadimensi yang kontinumenjadigambardiskritmelaluiproses sampling. • Citra digital dapatmempunyaimakna : • Fungsiintensitascahayaf(x,y), • Harga x dan y merupakankoordinatspasialdanhargafungsitersebutpadasetiaptitik(x,y)merupakantingkatkecemerlanganatauintensitascahayacitrapadatitiktersebut; • Citra f(x,y)dimanadilakukandiskritisasikoordinatspasial (sampling) dandiskritisasitingkatkecemerlangannya/keabuan (kwantisasi); • Suatumatriksdimanaindeksbarisdankolomnyamenyatakansuatutitikpadacitratersebutdanelemenmatriksnya. • Elementersebutdisebutsebagaielemengambar/ pixel / picture element / pels) yang menyatakantingkatkeabuanpadatitiktersebut.

  8. Citra Digital • Citra digital sebenarnyaadalahmatrik 2 atau 3 dimensidimanasetiappikselmerupakansebuahelemenmatrik. • Jika M adalahjumlahbaris, sedangkan N adalahjumlahkolom,makajumlahpiksel yang digunakandalamcitratersebutadalahsebanyakMxN. Citra kontinu Citra digital Matrik citra Citra obyek

  9. Resolusi Citra Resolusikeabuan • Untuk level warna yang digunakanakanmempengaruhihasilwarna yang didapatkan • Semakintingginilai a yang digunakanmakajumlah level warnaakansemakinbanyakdanpenampakancitraakansemakinhaluskarenajumlahkombinasiwarna yang didapatkanjugasemakinbanyak. • Disebutjugaresolusibrightness/kecemerlangan • Resolusispasial • Berkaitandenganjumlahpiksel yang digunakanolehsetiapsatuanpersegicitrakontinu, semakintinggiresolusispasialsebuahcitra digital makasemakinhalusbentukobyek yang ditampilkandalamcitra digital. • Resolusi yang seringdiperhatikanolehorang-orangdalammenilaikualitascitra digital selainresolusikeabuan 256 level keabuan Resolusi keabuan 8danresolusispasial 165x120 Resolusi keabuan 4 Resolusi spasial 11x8

  10. Sampling danKuantisasi • Citra digital dapatdiperolehdariprosesdigitalisasi. • Ada 2 prosesdigitalisasi, yaitu: Sampling,danKuantisasi • Sampling • Prosespengambilannilaidiskritkoordinatruang(x,y)denganmelewatkancitrakontinumelalui grid (celah) • Didapatkanukuranresolusicitra • Kuantisasi • Proses untuk menentukan warna pada piksel tertentu pada citra dari sebuah gambar yang kontinu. • Dicari warna rata-rata dari gambar analog yang kemudian dibulatkan. • Pengelompokannilaitingkatkeabuancitrakontinukedalamsejumlah level (prosesmembagiskalakeabuan) [0,L-1] menjadi L buah level yang dinyatakandengansuatunilaibilanganbulat (integer), dinyatakansebagai L = 2a, L adalahderajatkeabuan, a : bilanganbulatpositif.

  11. Kontrassimultan

  12. IlusiOptik

  13. Representasi Citra Digital • Citra didefinisikansebagaifungsiduadimensi f(x,y), • x dan y adalahkoordinatspasial, • amplitudodari f padasembarangpasangankoordinat (x,y) disebutintensitascitra (gray level/level keabuan) padatitiktersebut. • Warnacitradibentukolehkombinasicitra 2-D individual. • Misal: sistemwarna RGB, warnacitraterdiridaritigakomponenindividu: red, green, blue. • Hasildari sampling dankuantisasiadalahmatriksdengantipe data real. • Citra f(x,y) menghasilkancitra yang mempunyaibaris M dankolom N, disebutcitraberukuran M x N. • Nilaidarikoordinat (x,y) adalahkuantitasdiskrit. • Image origin (titikawalcitra) didefinisikanpada (x,y) = (0,0). • Nilaikoordinatberikutnyasepanjangbarispertamacitraadalah (x,y) = (0,1). • Notasi (0,1) digunakanuntukmenandaicontohkeduasepanjangbarispertama • Range x mulaidari 0 sampai M – 1 dan y mulaidari 0 sampai N – 1 dalam increment integer

  14. Representasi Citra Digital • Setiapelemen array inidisebutimage element, picture element, pixel,ataupel. • Representasicitrasebagaimatriks MATLAB dimana f(1,1) = f(0,0) • M dan N untukmenyatakanjumlahbarisdankolommatriks. • Matriks 1 x N disebutrow vector, sedangkanmatriks M x 1 disebutcolumn vector • Matrik 1x1 disebutskalar

  15. PembacaancitradiMatlab • Membaca/me-loadcitrakevariabel • imread(‘namafile’) • Mendapatkandimensibarisdankolomcitra • [M, N] = size(i); • Menampilkaninformasitambahandari array • whos <namavariabel> Format citra yang dapatdiolahdi MATLAB

  16. Menampilkancitra • imshow(f, G) • f adalah array citra • G adalahjumlah level intensitas yang digunakanuntukmenampilkannya. • Jika G diabaikanmakaakanmenggunakan default 256. • imshow(f, [low high]) • akanmenampilkanwarnahitampadasemuanilai yang kurangdariatausamadengan low danputihpadasemuanilai yang lebihbesaratausamadengan high. • imshow(f, [ ]) • men-set variabel low kenilai minimum dari array f dan high kenilaimaksimumnya. • Sangatbergunauntukmenampilkancitra yang mempunyai range dinamis yang rendahataumempunyainilaipositifdannegatif. • Fungsipixvaldigunakanuntukmenampilkannilaiintensitaspikselmasing-masingsecarainteraktif

  17. Menyimpancitra • Citra dapatdisimpanke disk menggunakanfungsiimwrite • imwrite(f, ‘namafile’) • String yang menjadiisi parameter ‘nama file’ harusmemasukkanekstensi format file yang dikenali • >> imwrite(i, ‘rice_01.tif’); • >> imwrite(i, ‘rice_01’,’tif’);

  18. Kelas Data

  19. Fungsiuntukmengonversiantarkelas

  20. Peng-indeks-an matrik • Array berdimensi 1 x N disebutrow vector (vektorbaris) • >> v = [1 3 5 7 9] • >> v(2) • transpose operator (.’): • >> w = v.' • mengaksessejumlahelemendapatmenggunakantandatitikdua • >> v(2:4) • mengakseselemenketigasampaiterakhir: • >> v(3:end) • Notasi 1:2:end artinyadimulaidarielemenpertamakemudianelemenke 1+2, ke 3+2 danseterusnyasampaielementerakhir • >> v(1:2:end) • Fungsilinspacedengansintaks: • >> x = linspace(a, b, n) • akan men-generate vektorbaris x dari n elemensecara linear pada space diantaradantermasuk a dan b

  21. Peng-indeks-an matrik • Matrikssebagaiseurutanvektorbaris yang dibatasikurungsikudandipisahkandengantandatitikkoma. • Membuatmatrik 2 dimensi • >> A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] • Mengekstrakelemenpadabariskeduadankolomketiga: • >> A(2,3) • Operator titikduadigunakanuntukmemilihblokelemenduadimensidarimatriks: • >> A(:,2) • >> A(3,:) • >> A(1:2, 1:end) • Untukmembuat array B samadengan array A, tetapinilaikolomketigasamadengan 0: • >> B = A; • >> B(:, 3) = 0 • Operasimenggunakan end dapatdilakukandengancara yang sama: • >> A(end, end) • >> A(end, end - 2) • >> A(2:end, end:-2:1)

  22. Peng-indeks-an matrik • Penggunaantitikduasebagaiindeksdalammatriksuntukmemilihsemuaelemen array (basis kolom per kolom) dandisusundalambentukvektorkolom: • >> A(:) • Penggunaantitikduajugasangatbergunaketikainginmenjumlahkansemuaelemenmatriks: • >> s = sum(A(:)) • >> s = sum(A) • >> s = sum(sum(A)) • Operasi flip vertikal • >> fv = i(end:-1:1,:); • Subsampling • >> fc = i(87:200 , 240:400); • Resize • >> fs = i(1:2:end, 1:2:end);

  23. Operator aritmetika

  24. Operator relasional

  25. Operator Logika

  26. Flow Kontrolpada M-file

  27. To Be Continued … Materi 3 – Transformasidan Model Warna Citra ANY QUESTION ?

More Related