Langsung ke konten utama

Spatial Filtering

 Mask Processing

  • Jika pada point processing kita hanya melakukan operasi terhadap masing-masing piksel, maka pada mask processing kita melakukan operasi terhadap suatu jendela ketetanggaan pada citra. 
  • Kemudian kita menerapkan (mengkonvolusikan) suatu mask terhadap jendela tersebut.
  • Mask sering juga disebut filter, window, kernel.

Jenis-jenis filter spasial

Smoothing filters: 
  • Lowpass filter (linear filter, mengambil nilai rata-rata) 
  • Median filter (non-linear filter, mengambil median dari setiap jendela ketetanggan) 
Sharpening filters: 
  • Highpass filter 
  • Roberts 
  • Prewitt 
  • Sobel

Pixel Group Processing

Contoh: Jendela ketetanggan 3x3, Nilai piksel pada posisi x dipengaruhi oleh nilai 8 tetangganya

 




Spatial Filtering

Spatial filtering adalah operasi yang dilakukan terhadap intensitas pixel dari suatu image dan bukan terhadap komponen frekuensi dari image
 
2D Finite Impulse Response (FIR) filtering 
  • Mask filtering: operasi konvolusi image dengan 2 D masking 
  • Aplikasinya antara lain untuk image enhancement:
  • Smoothing: low pass 
  • Sharpening: high pass 
Data-dependent nonlinear filters 
  • Local histogram 
  • Order statistic filters 
  • Medium filter

Smoothing Spatial Filters Linear averaging (lowpass) filters

Smoothing filters digunakan untuk kepentingan : 
  • Reduksi Noise 
  • Smoothing of false contours 
  • Reduksi dari detail yang irrelevant 
Efek lain yang tidak diharapkan dari penggunaan smoothing filters 
  • Blur edges  
Penggunaan Weighted average filter Akan mereduksi efek blurring dalam smoothing process.

Order Statistics Filters

Order-statistics filters adalah filter nonlinear spatial dengan response didasarkan pada urutan / ranking dari pixels yang termuat dalam area image yang dicover oleh filter, kemudian mengganti nilai tengah pixel dengan nilai yang ditentukan oleh urutan tersebut. 


Komentar

Postingan populer dari blog ini

Pengenalan Citra Digital

Pengantar PCD  Pengertian Citra Digital  Citra digital merupakan fungsi intensitas cahaya f(x,y), dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan nilai fungsi tersebut pada setiap titik (x,y) merupakan tingkat keabuan citra pada titik tersebut. Citra digital adalah citra f(x,y) dimana dilakukan diskritisasi koordinat spasial (sampling) dan diskritisasi tingkat keabuan (kuantisasi). Citra digital merupakan suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar / piksel / pixel / picture element / pels) menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut. Tiga Bidang Berkaitan dengan Proses Citra Hal yang dilakukan di PCD Perbaikan kualitas citra (Image Enhancement) Pemugaran citra (Image Restoration) Segmentasi citra (Image Segmentation) Rekonstruksi citra (Image Reconstruction) Penambahan efek citra (Image Stylization) Pemampatan citra (Image Compression) Analisis citra (Image Analysis) Peningk

Morfologi Citra

Apa yang bisa dilakukan oleh morfologi citra ? Operasi morfologi :  Fit dan Hit  Erosi (Erosion)  Dilasi (Dilation)  Operasi Gabungan (Compound Operations) Kegunaan Morfologi Remove Noise  Small Objects  Fill holes  Isolate Objects  Cara Kerja Morfologi Citra  Konversi citra ke dalam bentuk Grayscale  Lakukan binerisasi citra  Thresholding  Morfologi Dapat juga diterapkan pada citra grayscale Morfologi Citra Structuring Elements (SE) dapat terdiri dari sebarang ukuran sesuai dengan kebutuhan  Nilai dari elemen adalah 0 atau 1, namun dimungkinkan memiliki nilai yang lain (termasuk tidak ada nilainya)  Nilai kosong pada SE berarti bebas (don’t care) Aplikasi Menghitung Koin Kesulitan menghitung koin pada gambar di bawah disebabkan tergabungnya object koin  Solusi: Thresholding dan Erosi utk memisahkannya! Compound Operations Menggabungkan operasi Erosion dan Dilation kedalam level operasi yang lebih tinggi (more advanced)  Mencari garis tepi (outline)  Opening: mengisolasi objects dan me

Pengolahan Citra Berwarna

 Model Warna  Tujuan dari model warna adalah untuk memberikan fasilitas spesifikasi warna standard.  Esensinya, model warna lebih ke arah spesifikasi koordinat sistem dimana setiap warna direpresentasikan oleh suatu titik piksel Implementasi Model Warna Orientasi penggunaan model warna  Hardware  Model Warna Monitor  Printer  Aplikasi  Kreasi warna pengolahan gambar Kreasi pewarnaan animasi  Ekstraksi fitur Model Warna RGB Jika masing-masing RGB memiliki graylevel 8-bit, maka dikatakan memiliki kedalaman 24-bit  Total jumlah warna yang dihasilkan adalah 4 (2 8 ) 3=16.777.216 warna Model Warna RGB Model Warna CMY dan CMYK Cyan, Magenta, dan Yellow merupakan warna skunder atau alternatif dari warna primer, yaitu RGB  Merupakan hasil substraksi antara nilai graylevel tertinggi (L-1) dengan suatu nilai pada masing-masing sinyal warna Konversi RGB ke CMY Untuk menghasilkan nilai warna yang lebih baik, CMY diperbaiki dengan CMYK  CMYK ditujukan untuk menambahkan warna yang keempat, yaitu bla