Download Free PSP: Tugas Pengolahan Citra : HISTOGRAM EQUALISATION

KELAS : 4IA05

NAMA:
1. MUHAMMAD ALI PASYA (50407963)
2. DALMA DUNGA UTOMO (50407224)

Untuk memenuhi tugas pengolahan citra maka kami membuat sebuah aplikasi pengolah gambar dengan menggunakan pemrograman Delphi. aplikasi ini dapat mengolah gambar dengan menggunakan prinsip histogram equalisation.

KEGUNAAN HISTOGRAM DALAM PENGOLAHAN CITRA.

Pernahkah anda mendapatkan suatu citra yang terlalu terang atau terlalu gelap? Atau pernah kah anda yakin merasa bahwa pada suatu bagian pada citra yang sedang anda amati memiliki informasi yang lebih kaya ketimbang apa yang mata anda lihat? jawabanya adalah dengan histogram equalisation. Mengapa? Karena kadang kala, informasi yang terkandung dalam sebuah citra terlalu lemah sehingga mata kita tidak dapat menangkap informasi tersebut. kenapa seperti itu? Memangnya dalam bentuk apa sih informasi tersebut? Salah satunya dalam bentuk frekuensi. Seringkali mata kita tidak dapat menangkap perbedaan beberapa pixel yang memiliki frekuensi yang kecil (lemah), dan tidak tertutup kemungkinan mata kita menganggap bahwa pixel-pixel tersebut memiliki warna yang sama. Histogram equalisation itu salah satunya untuk melihat apakah distribusi informasi yang ada dalam suatu citra sudah baik atau belum, Histogram juga banyak digunakan dalam texture analysis

SEKILAS TENTANG HISTOGRAM EQUALISATION

Histogram itu didefinisikan sebagai sebuah bentuk visual dari tabulated frequencies, dan biasa digambarkan dalam bentuk bars. Konsep dasar dari histogram equalisation adalah dengan men-strecth histogram, sehingga perbedaan pixel menjadi lebih besar atau dengan kata lain informasi menjadi lebih kuat sehingga mata dapat menangkap informasi tersebut. ukuran yang lazim dipakai dalam pengolahan citra adalah range domain pada grey level. grey level nya dapat mempunyai domain antara 0-255 (dalam format data integer). maka pada sumbu x, grey level 0 sampai 255 (0, 1, 2 ,3 ,4, 5...255). Dan sumbu Y adalah jumlah pixel yang bernilai grey level yang sama. Untuk melihat apakah pencahayaan dan contrast suatu citra sudah cukup atau belum (terlalu terang atau terlalu gelap adalah jika Histogram dari suatu citra terlalu terang biasanya cenderung mengumpul di nilai grey level yang tinggi (ke arah nilai 255), sebaliknya histogram dari suatu citra yang terlalu gelap biasanya cenderung mengumpul di nilai grey level yang rendah (ke arah nilai 0).

ALGORITMA EQUALISATION

Sebelum kita ke dalam bahasan matematik dari histogram equalisation, mungkin ada baiknya kita melihat bagaimana metode ini bekerja. Setelah itu kita baru masuk ke dalam rumusan formal matematisnya. Oke, seperti yang kita lihat, bahwa histogram equalisation berhasil men-strech histogram sehingga detil yang tadinya tidak terlihat menjadi lebih terlihat. Pada dasarnya metode ini akan memberikan jarak yang cukup jauh pada dua grey level yang berdekatan tetapi memiliki perbedaan frekuensi yang mencolok.

Apa yang dicapai dalam histogram equalisation sebenarnya adalah suatu colour mapping dari citra awal pada citra hasil. Secara matematis bisa dituliskan sebagai berikut.

Di mana r adalah warna di citra awal, T adalah fungsi mapping, dan s adalah warna pada citra hasil.

Secara singkat, histogram equalisation dapat dituliskan secara matematis sebagai berikut:

Dengan kata lain, setiap grey level value (rk) dari citra awal, akan dimap ke dalam nilai grey level yang baru (sk) dalam citra baru. Seperti yang kita lihat pada gambar dibawah, r1 di map ke dalam s1, r2 di map ke dalam s3, dan r3 serta r4 di map ke dalam s4. untuk mendefinisikan fungsi T(x) yang melakukan mapping sehingga menempatkan pada sk yang jaraknya berbeda jauh pada rk dan r(k-1) yang memiliki perbedaan frekuensi cukup besar.

Inilah definisi matematisnya untuk T(x)