Cara Merubah Gambar Menjadi Matriks Dengan Menggunakan MatLab

Tiga bidang studi yang terkait dengan data citra yaitu :
• Komputer grafik
• Pengolahan Citra
• Pengenalan Pola

Komputer Grafik  adalah segala sesuatu yang berhubungan dengan penyusunan program komputer untuk menghasilkan tampilan grafik

Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, dengan maksud untuk mendapatkan kualitas citra yang diinginkan (lebih baik yang bersifat relatif

Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling.

Matriks adalah suatu kumpulan besaran (variabel dan konstanta) yang dapat dirujuk melalui indeknya, yang menyatakan posisinya dalam representasi umum yang digunakan, yaitu sebuah tabel persegipanjang. Matriks merupakan suatu cara visualisasi variabel yang merupakan kumpulan dari angka-angka atau variabel lain, misalnya vektor. Dengan representasi matriks, perhitungan dapat dilakukan dengan lebih terstruktur. Pemanfaatannya misalnya dalam menjelaskan persamaan linier, transformasi koordinat, dan lainnya. Matriks seperti halnya variabel biasa dapat dimanipulasi, seperti dikalikan, dijumlah, dikurangkan dan didekomposisikan.

Berikut ini adalah gambar yang digunakan untuk dirubah menjadi bentuk matriks.
































Jadi kesimpulan yang dapat penulis tuliskan yaitu untuk merubah image jadi matriks dengan perintah " x = imread('nama file'); " dimana x merupakan sebuah variabel.

Perbandingan Deteksi Tepi Menggunakan Metode Algoritma Prewitt dan Sobel.

Perbandingan Deteksi Tepi sebuah Gambar dengan Menggunakan Operator Prewitt dan SobeL

Tepi(Edge)Adalah perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang cepat atau tiba-tiba (besar) dan dalam jarak yang singkat.

Deteksi tepi(Edge Detection) pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra, tujuannya adalah :

• Untuk menandai bagian yang menjadi detail citra
• Untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akuisisi citra
Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi (edge) dari suatu citra bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya.

Teknik yang digunakan untuk pendeteksian tepi antara lain :

-Operator Gradien Utama (Differential Gradien)

-Operator Turunan Kedua (Laplacian)

-Operator Kompas ( Compas Opertor)

Pada pembuatan program ini kita akan membahas deteksi tepi pada Operator Gradien Utama dan Operator Turunan Kedua. Operator gradien utama terdiri dari 2 metode yaitu :

 

 

 

Metode Prewitt
Metode Prewitt merupakan pengembangan metode robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF.

 
Persamaan gradien pada operator Prewitt sama seperti operator Sobel, tetapi menggunakan nilai c = 1 :

Metode Sobel
Metode Sobel merupakan pengembangan metode robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian dan gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Kelebihan dari metode sobel ini adalah kemampuan untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi.

 

Peninjauan pengaturan pixel di sekitar pixelnya (x,y)  adalah :




Operator sobel adalah magnitudo dari gradien yang dihitung dengan :


Dimana dalam hal ini turunan parsial dihitung dengan :



Dengan konstanta c = 2. Dalam bentuk mask, sy dan sx dapat dinyatakan sebagai :

Arah tepi dihitung dengan persamaan :



Berikut adalah contoh penggunaan operator sobel . Konvolusi pertama dilakukan terhadap pixel yang bernilai 1 (titik pusat mask) :


Nilai 18 pada citra hasil konvolusi didapatkan dengan perhitungan :


 

Metode Robert
Metode Robert adalah nama lain dari teknik differensial yang dikembangkan di atas, yaitu differensial pada arah horisontal dan differensial pada arah vertikal, dengan ditambahkan proses konversi biner setelah dilakukan differensial. Teknik konversi biner yang disarankan adalah konversi biner dengan meratakan distribusi warna hitam dan putih [5. Metode Robert ini juga disamakan dengan teknik DPCM (Differential Pulse Code Modulation)

Setelah kita mengetahui secara teori perbedaan operator Sobel dan Prewitt terletak pada nilai c, dimana sobel menggunakan c=2 dan prewitt menggunakan c=1. Jika kita implementasikan menggunakan MATLAB maka perintah yang digunakan yaitu sebagai berikut :

I=imread(‘nature.jpg’);
gray=rgb2gray(I);
BW1 = edge (gray,’prewitt’);
BW2 = edge (gray,’sobel’);
figure, imshow(BW1);
figure, imshow(BW2);

Imread berfungsi untuk membaca gambar dan variabel I adalah variabel untuk menyimpan file gambar ‘water lilies’ . BW1 adalah variabel untuk menyimpan gambar yang telah diproses menggunakan deteksi tepi operator ‘prewitt’ dan BW2 adalah variabel untuk menyimpan gambar yang telah diproses menggunakan deteksi tepi operator ’sobel’. Untuk menampilkan hasil pemrosesan menggunakan perintah ‘figure, imshow(var)’.

Untuk melihat hasilnya kita menggunakan perintah figure,imhsow(P/S), dimana P untuk Prewitt dan S untuk Sobel. Maka hasilnya seperti berikut:

Operator Prewitt

Operator Sobel

akhir selesai pula materi yang saya buat dalam blog saya,,

semoga bermanfaat bagi kita semua,,,

lebih dan kurangnya saya mohon maaf,,,

Perataan Histogram

Setelah membuat blog ini dengan sangat dek dekan dan berharap dosen saya menunda 1 hari untuk mengecek tugas saya dalam blog ini.

Perataan histogram dalam mata kuliah PENGOLAHAN CITRA... disini kita akan mengulas tentang perataan histogram...

histogram,,,,,, apa itu histogram????
Kata histogram berasal dari bahasa Yunani: histos, dan gramma. Pertama kali digunakan oleh Karl Pearson pada tahun 1895 untuk memetakan distribusi frekuensi dengan luasan area grafis batangan menunjukkan proporsi banyak frekuensi yang terjadi pada tiap kategori dan merupakan salah satu dari 7 basic tools of quality control yaitu :
1. Pareto chart
2.check sheet
3control chart 
4.cause-and-effect diagram
5.flowchart
6. scatter diagram.

Pada bidang statistik, histogram adalah tampilan grafis dari tabulasi frekuensi yang digambarkan dengan grafis batangan sebagai manifestasi data binning. Tiap tampilan batang menunjukkan proporsi frekuensi pada masing-masing deret kategori yang berdampingan dengan interval yang tidak tumpang tindih

Pada bidang Matematik, Histogram adalah pemetaan frekuensi bilangan dari deret observasi berdasarkan rumus:

dimana:

n adalah jumlah bilangan yang ditemukan pada masing-masing deret bin i adalah observasi pada deret bin k adalah total number of bin m adalah bin

dan rumus padanan untuk histogram kumulatif:

Pada bidang Fotografis, Histogram adalah representasi grafis untuk distribusi warna dari citra digital. Sumbu ordinat vertikal merupakan representasi piksel dengan nilai tonal dari tiap-tiap deret bin pada sumbu axis horizontalnya. Sumbu axis terdiri dari deret logaritmik bin densitometry yang membentuk rentang luminasi atau exposure range yang mendekati respon spectral sensitivity visual mata manusia. Deret bin pada density yang terpadat mempunyai interval yang relatif sangat linear dengan variabel mid-tone terletak tepat di tengahnya.

Pada histogram fotografis, grafis batang tidak mempunyai luasan yang menunjukkan jumlah piksel pada tiap bin. Grafis batang menjadi grafis garis vertikal yang mewakili seluruh jumlah piksel pada deret bin luminasi tersebut. Sebagai contoh, sebuah foto ukuran 4288x2848 piksel yang mempunyai 1 tone akan mempunyai histogram dengan 1 garis lurus vertikal pada nilai bin luminasi, bukan berupa 12,212,224 garis vertikal yang mempunyai panjang sama.

Untuk lebih jelas nya mengenai Histogram dapat langsung kita praktikan dengan menggunakan matlab.

Kali ini saya akan merubah gambar dibawah ini menjadi sebuah histogram