Blog Archives
Kedalaman bit suatu citra grayscale
Setiap piksel dalam citra grayscale memiliki nilai intensitas yang jumlah variannya tergantung pada jumlah bit yang menyusunnya. Sebagai contoh pada citra grayscale 1-bit, setiap pikselnya memiliki 2^1 = 2 varian nilai intensitas yaitu nilai 0 dan 1, di mana nilai 0 direpresentasikan oleh warna hitam sedangkan nilai 1 direpresentasikan oleh warna putih. Citra grayscale 1-bit disebut juga dengan citra biner. Sedangkan pada citra grayscale 2-bit, setiap pikselnya memiliki 2^2 = 4 varian nilai intensitas yaitu nilai 0,1,2, dan 3, di mana nilai 0 direpresentasikan oleh warna hitam, nilai 1 warna abu-abu gelap, nilai 2 warna abu-abu terang, dan nilai 3 warna putih. Varian nilai intensitas pada citra grayscale ditunjukkan oleh tabel di bawah ini:
| Bit Depth (n) | Varian (biner) | Varian (desimal) | Banyaknya varian (2^n) |
| 1 | 0,1 | 0,1 | 2 |
| 2 | 00,01,10,11 | 0,1,2,3 | 4 |
| 3 | 000,001,010,011,100,101,110,111 | 0,1,2,3,4,5,6,7 | 8 |
| 4 | 0000,0001,0010,0011,0100…,1111 | 0,1,2,3,4,5,6,7,…,15 | 16 |
| 5 | 00000,00001,00010,…,11111 | 0,1,2,3,4,5,6,7,…,31 | 32 |
| 6 | 000000,000001,000010,…,111111 | 0,1,2,3,4,5,6,7,…,63 | 64 |
| 7 | 0000000,000001,…,1111111 | 0,1,2,3,4,5,6,7,…,127 | 128 |
| 8 | 00000000,00000001,…,11111111 | 0,1,2,3,4,5,6,7,…,255 | 256 |
Contoh citra grayscale dengan berbagai kedalaman bit ditunjukkan pada gambar berikut:
1. Citra grayscale 1-bit (citra biner)
-read more->
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
Pengolahan Citra Digital (RGB, Grayscale, dan Biner) Menggunakan GUI Matlab
Berdasarkan jenis warnanya, citra digital dapat dibedakan menjadi tiga jenis yaitu citra RGB, citra grayscale, dan citra biner. Citra RGB (Red, Green, Blue) merupakan citra yang nilai intensitas pikselnya tersusun oleh tiga kanal warna yaitu merah, hijau, dan biru. Citra grayscale adalah citra yang nilai intensitas pikselnya berdasarkan derajat keabuan. Sedangkan citra biner adalah citra yang hanya memiliki dua nilai intensitas yaitu 0 (hitam) dan 1 (putih). Materi lebih lanjut mengenai dasar-dasar citra digital dapat dilihat pada laman berikut ini: Pengolahan Citra dan Histogram Citra.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman GUI Matlab untuk dasar-dasar pengolahan citra digital. Koding dapat dijalankan minimal menggunakan matlab r2014b (karena menggunakan komponen baru yaitu uitab dan fungsi baru yaitu histogram)
1. Membaca citra RGB dan menampilkan kanal merah
Efek Sepia pada Foto Digital
Dalam dunia fotografi dan foto editing, sepia adalah efek warna kecoklatan yang banyak dilihat pada kamera abad 19 dan 20-an. Berikut ini merupakan pemrograman matlab untuk memberikan efek sepia pada foto digital.
| Foto Asli | Efek Sepia |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
True Color and Pseudo Color
Citra truecolor merupakan citra yang memiliki warna sejati yaitu warna yang berasal dari kombinasi warna dasar merah, hijau, dan biru. Citra truecolor 24-bit memiliki kombinasi warna sebanyak 2^24 atau 16.777.216 warna yang tersusun dari tiga buah kanal warna (merah, hijau, dan biru) di mana masing-masing kanal warna memiliki range nilai intensitas sebesar 2^8 atau 256 (8-bit).
Berikut ini merupakan contoh citra truecolor 24-bit beserta kanal-kanal warna penyusunnya:
1. Citra truecolor 24-bit (Truecolor Image 24-bit)
2. Kanal Merah 8-bit (Red Channel 8-bit)
-read more->
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)
Cara Menghitung Luas , Keliling , dan Centroid suatu Citra
Proses pengenalan objek dalam citra umumnya membutuhkan suatu ciri yang dapat membedakan antara objek yang satu dengan objek lainnya. Ciri yang dapat diekstrak antara lain adalah ciri ukuran (luas dan keliling) dan posisi (koordinat centroid) dari suatu objek.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk menghitung centroid, luas, dan keliling objek dalam suatu citra grayscale. Centroid merupakan koordinat titik tengah dari suatu objek. Luas merupakan banyaknya piksel yang menyusun suatu objek. Sedangkan keliling merupakan banyaknya piksel yang berada pada boundary objek. Hasil penghitungan geometris tersebut dapat digunakan sebagai ciri masukan dalam tahapan pengenalan pola morfologi/ bentuk.
Langkah-langkah pemrograman untuk menghitung luas, keliling, dan centroid suatu citra adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra grayscale
-read more->
Perbedaan citra gelap, terang, kontras rendah, dan kontras tinggi
Citra digital merupakan fungsi dari intensitas cahaya yang direpresentasikan oleh sekumpulan piksel (picture element) yang membentuk suatu matriks berukuran M x N di mana M merupakan jumlah baris (lebar citra) dan N merupakan jumlah kolom (panjang citra). Setiap piksel mempunyai dua informasi yaitu koordinat (x,y) dan intensitas f(x,y).
Sedangkan histogram citra merupakan diagram yang menggambarkan distribusi frekuensi nilai intensitas warna dalam suatu citra. Sumbu horizontal merupakan nilai intensitas warna sedangkan sumbu vertikal merupakan frekuensi/jumlah piksel.
Berikut ini merupakan contoh citra 8-bit berserta karakteristik berdasarkan histogramnya:
1. Citra gelap
Citra gelap merupakan citra yang memiliki banyak piksel dengan nilai intensitas mendekati 0. Distribusi nilai intensitas citra gelap cenderung berada pada daerah sebelah kiri histogram.
Geometric Image Transformations
Dalam bidang pengolahan citra digital, terkadang diperlukan suatu proses transformasi geometri untuk memudahkan dalam pengolahan selanjutnya yang lebih kompleks. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman GUI Matlab mengenai Geometric Image Transformations berupa operasi flip dan rotasi.
Tampilan GUI Matlab untuk transformasi geometri citra adalah:
1. Citra Asli (Original Image)
Morphological Operation – GUI Matlab
Operasi morfologi citra merupakan suatu proses yang bertujuan untuk mengubah bentuk objek pada citra asli. Proses tersebut dapat dilakukan pada citra grayscale maupun citra biner.
Jenis-jenis operasi morfologi di antaranya adalah dilasi, erosi, closing, dan opening. Secara berurutan, persamaan yang digunakan untuk masing-masing operasi yaitu:
di mana A adalah citra asli dan B adalah structuring element. Structuring element merupakan matriks operator yang dapat berbentuk garis, persegi, disk, diamond, dll.
Contoh aplikasi pemrograman GUI Matlab untuk operasi morfologi adalah sebagai berikut:
1. Membaca dan menampilkan citra asli
Pemrograman Matlab 