Blog Archives
Contrast Stretching dan Histogram Equalization
Perbaikan kualitas citra (Image Enhancement) merupakan tahapan pre-processing yang umumnya dilakukan sebelum tahapan segmentasi. Dalam materi ini dibahas dua jenis perbaikan kualitas citra yaitu contrast stretching dan histogram equalization. Contrast stretching merupakan metode perbaikan kualitas citra yang bertujuan untuk meningkatkan atau menurunkan kontras suatu citra dengan cara memperlebar atau mempersempit range nilai intensitas piksel citra. Materi mengenai perbedaan kontras tinggi dan rendah dapat dilihat pada halaman berikut ini: Perbedaan citra gelap, terang, kontras rendah, dan kontras tinggi. Sedangkan histogram equalization merupakan metode perbaikan kualitas citra yang bertujuan untuk meratakan persebaran nilai intensitas piksel suatu citra. Materi mengenai histogram equalization lebih lanjut dapat dilihat pada halaman berikut ini: Ekualisasi Histogram pada Citra Digital
Pada materi ini, nilai PSNR dan MSE digunakan sebagai indikator perbandingan citra hasil perbaikan kualitas citra dengan citra asli.
Langkah-langkah pemrograman GUI matlab untuk melakukan contrast stretching dan histogram equalization pada citra digital adalah sebagai berikut:
1. Membuka tampilan GUI awal
Pengolahan Citra MRI Menggunakan Matlab
Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah suatu alat diagnostik untuk memeriksa dan mendeteksi organ tubuh dengan menggunakan medan magnet dan gelombang frekuensi radio (tanpa operasi, penggunaan sinar X ataupun bahan radioaktif). Tampilan pesawat MRI dan proses akuisisi citra ditunjukkan pada gambar berikut ini.
Proses akuisisi citra dengan modalitas MRI
Complement Image (Negative Image)
Citra negatif merupakan citra yang nilai pikselnya berkebalikan dengan citra aslinya. Untuk citra grayscale 8-bit, apabila citra asli disimbolkan dengan I, maka negatif dari citra tersebut adalah I’ = 255-I. Contoh perhitungan nilai piksel dari citra negatif ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman GUI Matlab mengenai citra komplemen/ citra negatif
1. Citra RGB (RGB Image)
Texture Analysis – Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) – GUI Matlab
Analisis tekstur merupakan salah satu jenis ekstraksi ciri yang didasarkan pada ciri statistik citra. Analisis tekstur dapat dilakukan dengan metode ekstraksi ciri orde satu, ekstraksi ciri orde dua, filter gabor, transformasi wavelet, dsb.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman gui matlab untuk analisis tekstur menggunakan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang merupakan ciri statistik orde dua. Ekstraksi ciri dilakukan berdasarkan parameter contrast, correlation, energy, dan homogeneity.
Tampilan GUI Matlab untuk analisis tekstur citra menggunakan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) adalah sebagai berikut:
1. Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dengan pixel distance = 1
-read more->
Penghitungan Otomatis Jumlah Sel Darah Merah Dan Identifikasi Fase Plasmodium Falciparum Menggunakan Operasi Morfologi
Berikut ini merupakan pemrograman GUI Matlab mengenai aplikasi pengolahan citra digital untuk melakukan analisis citra sampel darah mikroskopis yang terjangkit malaria.
GUI yang dirancang merupakan bagian dari penelitian yang berjudul The Automatic Counting of The Number of Red Blood Cells and Identification of Plasmodium Falciparum Phase using Morphological Operations
Tujuan dari penelitian tersebut adalah:
1. Menghitung jumlah sel darah merah total,
2. Menghitung jumlah parasit yaitu plasmodium falciparum, dan
3. Mengidentifikasi fase perkembangan plasmodium falciparum
Proses pemisahan sel bertumpuk dilakukan dengan menggunakan operasi morfologi. Proses pemisahan ini dilakukan agar hasil penghitungan sel darah merah menjadi lebih akurat.
Sedangkan proses penghitungan dan identifikasi fase plasmodium falciparum dilakukan dengan melakukan ekstraksi ciri morfologi parasit.
Perkembangan parasit penyebab malaria terdiri dari tiga fase yaitu fase trophozoite (pertumbuhan), fase schizont (pembiakan), dan fase gametocyte (pembentukan kelamin).
Parasit pada fase trophozoite dikenali dengan ukurannya yang sangat kecil dibandingkan dengan ukuran sel normal. Parasit pada fase schizont dikenali dengan bentuknya yang hampir bulat. Sedangkan parasit pada fase gametocyte dikenali dengan bentuknya yang memanjang atau cenderung elips.
GUI Matlab untuk melakukan analisis citra sampel darah mikroskopis yang terjangkit malaria terdiri dari tiga buah tampilan yaitu:
1. Tampilan menu awal
Pemrograman Matlab 