ANALISA OPERASI TITIK MENGGUNAKAN METODE BRIGHTNESS, CONTRAST DAN TRESHOLDING
ANALISA OPERASI TITIK
MENGGUNAKAN METODE BRIGHTNESS, CONTRAST DAN TRESHOLDING
Nida Khoiruroh (1115101296)
PROGRAM STUDI
TEKNIK INFORMATIKA
|
1
|
|
1
|
Abstrak
Untuk mengetahui macam-macam operasi
titik yang ada pada operasi dasar pengolahan citra kita memerlukan beberapa
metode. Untuk mengetahui operasi titik
maka harus ada implementasi terhadap citra digital. Implementasi yang digunakan
yaitu citra india karena citra india dilihat dari sekilas pandangan kurang baik
namun jika bisa kita olah menjadi citra yang lebih baik maka akan terlihat
lebih jelas dari citra asalnya.
Untuk mengatasi masalah tersebut,
maka ada 3 metode yang dipakai yaitu brightness untuk memperjelas pencahayaan
pada citra tersebut, metode yang kedua menggunakan metode contrast agar citra india
terlihat lebih bisa dibaca oleh mata, selanjutnya menggunakan metode
tresholding agar mengetahui skala keabuan dari citra india tersebut. Prosesnya
dimulai dengan menginput citra digital, selanjutnya dilakukan proses segmentasi
citra digital dengan menggunakan metode brightness, metode contrast dan metode
tresholding.
Hasil dari penelitian ini adalah sebuah
citra yang lebih baik dari sebelumnya. Pencahayaan serta pengetahuan tentang
skala keabuan dari citra india. Keseluruhan proses ini dilakukan dengan
menggunakan MATLAB R2009a.
Kata kunci :
operasi titik, matlab.
1.
PENDAHULUAN
Citra atau gambar sebagai salah satu komponen
multimedia yang memegang peranan informasi yang sangat penting dalam visual.
Gambar mempunyai karakteristik yang tidak sama dengan karakteristik teks, gambar
yaitu citra yang kaya dengan sebuah informasi. Peribahasa “satu buah gambar
bermakna lebih dari seribu kata”. Maksudnya yaitu tentu sebuah gambar bisa memberikan
informasi yang lebih dari informasi yang tertulis.
Meskipun sebuah gambar atau citra
mengandung ribuan informasi namun terkadang sebuah gambar atau citra mengandung
mutu yang rendah, misalnya pencahayaan dalam citra tersebut kurang, kurangnya
ketajaman gambar dan mengandung kecacatan gambar dan yang lainya. Tentu saja
hal semacam ini tidaklah asing untuk dilihat dari sebuah gambar atau citra
namun karena hal semacam inilah membuat informasi yang disampaikan menjadi
tidak maksimal dan sulit dipahami. Agar informasi yang disampaikan tidak
melenceng dari tujuan, maka gambar ataupun citra perlu dimanipulasi atau
diperbaiki menjadi citra yang mutunya lebih baik menggunakan pengolahan citra.
2.
LANDASAN TEORI
2.1 Citra
Citra merupakan kumpulan elemen gambar
yang secara keseluruhan merekam suatu adegan melalui media indera visual. Citra
dapat dideskripsikan sebagai data 2 dimensi dalam bentukk matrix M x N. Yang
terdiri atas baris dan kolom untuk menyatakan sebuah titik pada citra dan
elemen nilai matrik yang berupa nilai diskret menyatakan tingkat keabua pada
titik tersebut. Citra digital tiap elemen dikenal sebagai elemen gambar atau
pixel.
2.2 Operasi Titik
Operasi -operasi
yang dilakukan pada pengolahan citra dapatdikelompokkan ke dalam empat aras (
level) komputasi , yaitu aras titik, aras lokal, aras global, dan aras objek
[JAI95]. Kita mulai pembahasan komputasi pada aras titik. Operasi
pada aras titik hanya dilakukan pada pixeltunggal di dalam citra. Operasi titik
dikenal juga dengan nama operasi
pointwise. Operasi ini terdiri dari pengaksesan pixelpada lokasi yang diberikan,
memodifikasinya dengan operasi operasi lanjar ( linear) atau nirlanjar (
nonlinear), dan menempatkan nilai pixel baru
pada lokasi yang bersesuaian di dalam citra yang baru. Operasi ini diulangi
untuk keseluruhan pixeldi dalam citra. Secara
matematis, operasi pada aras titik dinyatakan sebagai :
fB(x, y) = Otitik{fA(x, y)}
Dalam hal ini fA dan fB masing -masing adalah citra masukan dan
citra keluaran, Otitik dapat berupa
operasi lanjar ( linear) atau nirlanjar ( nonlinear). Yang dimaksud dengan
operasi lanjar adalah operasi yang dapat dinyatakan secara matematis sebagai
persamaan lanjar, kebalikannya adalah
persamaan nirlanjar. Operasi pada aras titik dapat dibagi menjadi tiga
macam: berdasarkan intensitas, berdasarkan geometri, atau gabungan keduanya.
3.
METODE
PENELITIAN
3.1 Contrast
Jika
sebuah citra yang mempunyai nilai keabuan yang tidak terlalu berbeda untuk
semua titik, dimana titik tergelap dalam citra tidak mencapai hitam pekat dan
titik paling terang dalam citra tidak berwarna putih cemerlang. Dengan
peningkatan kontras maka titik yang cenderung gelap menjadi lebih gelap dan
yang cenderung terang menjadi lebih cemerlang. Peningkatan kontras dapat
dilakukan dengan bermacam rumus, salah satunya adalah : Ko = G (Ki – P) + P
G = Koefisien
penguatan kontras
P = Nilai skala
keabuan yang dipakai sebagai pusat pengontrasan
3.2 Brightness
Brightness adalah proses untuk kecerahan citra, jika
intensitas pixel dikurangi dengan nilai tertentu maka citra akan menjadi lebih
gelap, dan sebaliknya jika intensitas pixelnya ditambah dengan nilai tertentu
maka akan lebih terang. Brightness adalah nama lain dari tingkat
kecerahan/intensitas cahaya. Elemen ini menyatakan banyaknya cahaya yang
diterima oleh mata. Elemen ini dapat dirasakan sebagai lampu penerang berwarna
putih ketika kita melihat suatu benda. Semakin terang cahaya lampu tersebut
(Tingkat kecerahan/brightness tinggi), benda yang kita lihat akan semakin
putih. Semakin redup (Tingkat kecerahan/brightness rendah), benda yang kita
lihat semakin gelap. Dan ketika tidak ada cahaya lampu (Tingkat
kecerahan/brightness = 0), benda yang kita lihat berwarna hitam. Elemen
brightness ini dapat kita peroleh dengan menggunakan rumus:
B1 = B0(x,y) + konstanta
3.3 Tresholding
Thresholding
digunakan untuk mengatur jumlah derajat keabuan yang ada pada citra. Dengan
menggunakan thresholding maka derajat keabuan bisa diubah sesuai keinginan,
misalkan diinginkan menggunakan derajat keabuan 16, maka tinggal membagi nilai
derajat keabuan dengan 16. Proses thresholding ini pada dasarnya adalah proses
pengubahan kuantisasi pada citra, sehingga untuk melakukan thresholding dengan
derajat keabuan dapat digunakan rumus: dimana :
w = nilai derajat keabuan sebelum
thresholding
x = nilai
derajat keabuan setelah thresholding
4.
HASIL PEMBAHASAN
4.1 Contrast
Contrast
dari perbandingan gambar asli dengan gambar hasil terlihat bahwa pada gambar
asli bagian kejelasan gambar tidak terlalu terlihat akan tetapi jika gambar
tersebut di ubah kedalam Contrast maka terlihat jelas garis yang dipertegas dan
warna terlihat sehingga gambar menjadi
jelas.
citra=imread('india.jpg');
g=2;
p=30;
[m,n] = size(citra);
hasil=citra;
for x=1:m
for
y=1:n
hasil(x,y)=g*(citra(x,y)-p)+
p;
end
end
subplot(1,2,1);imshow(citra);title('citra asal');
subplot(1,2,2);imshow(hasil);title('citra hasil');
4.2 Brightness
Brightness dari
perbandingan gambar asli dengan gambar hasil terlihat bahwa pada gambar asli
bagian belakang tersebut terlihat gelap buram ketika di ubah brightness pada
bagian belakang lebih terlihat terang.
citra=imread('india.jpg');
hasil=(citra);
[m,n] = size(citra);
konstanta=100;
for x=1:m
for
y=1:n
hasil(x,y)=citra(x,y)+konstanta;
end
end
subplot(1,2,1);imshow(citra);title('original');
subplot(1,2,2);imshow(hasil);title('brightness');
4.3 Tresholding
Thersolding dari
perbandingan gambar asli dengan gambar hasil dapat dijelaskan bahwa ketika
gambar asli pada bagian script di beri batasan tingkat keabu-abuan (ambang=80)
maka hasil gambar tersebut menjadi gambar negatif.
citra=imread('india.jpg');
ambang=80;
hasil=citra;
[m,n]=size(citra);
for x=1:m
for
y=1:n
if(citra(x,y)
< ambang)
hasil(x,y)=255;
else
hasil(x,y)=0;
end
end
end
subplot(2,2,1);imshow(citra);title('citra asal');
subplot(2,2,2);imshow(hasil);title('citra hasil');
subplot(2,2,3);imhist(citra);title('histogram asli');
subplot(2,2,4);imhist(hasil);title('histogram hasil');
5.
HASIL UJI COBA
5.1 Hasil
Contrast
Pengimlementasian
dari metode Contrast dengan citra asli yang menghasilkan citra yang lebih tajam
dari citra aslinya. Menggunakan metode ini membuat citra menjadi lebih terang
namun tidak begitu baik.
5.2 Hasil
Brightness
Pengimlementasian
dari metode Brightness dengan citra india yang menghasilkan citra yang lebih
terang dari citra asalnya namun kurang begitu maksimal. Menggunakan metode ini
membuat citra menjadi halus tetapi tidak menjadikan citra lebih baik dari citra
asal.
5.3 Hasil
Tresholding
Implementasi dari metode tresholding ke citra india
yang memiliki ambang 80 menghasilkan citra negatif yang histogramnya
berhimpitan, terlihat perbedaannya pada histogram citra india asli dengan hasilnya.
5.4 Hasil
Implementasi Contrast, Brightness dan Tresholding
Implementasi dari 3 buah metode dari operasi titik
yaitu
Contrast, Brightnes dan tresholding dari citra india menunjukan bahwa ketika
Contrast, Brightnes dan tresholding di gabungkan akan menjadikan hasil sebuah
citra yang kurang baik dari aslinya karena terlihat kurang jelas
dan buram.
citra=imread('india.jpg');
hasil1=(citra);
[m,n] = size(citra);
g=2;
p=30;
for x=1:m
for
y=1:n
hasil1(x,y)=g*(citra(x,y)-p)+ p;
end
end
hasil=hasil1;
konstanta=30;
for x=1:m
for
y=1:n
hasil(x,y)=hasil1(x,y)+konstanta;
end
end
hasil2=hasil;
ambang=100;
for x=1:m
for
y=1:n
if(hasil(x,y)
< ambang)
hasil2(x,y)=255;
else
hasil2(x,y)=0;
end
end
end
subplot(3,2,1);imshow(citra);title('citra asli');
subplot(3,2,2);imshow(hasil1);title('citra hasil
contrast');
subplot(3,2,3);imshow(hasil);title('citra hasil
brightness');
subplot(3,2,4);imshow(hasil2);title('citra hasil
tresholding');
subplot(3,2,5);imhist(citra);title('histogram citra
asli');
subplot(3,2,6);imhist(hasil2);title('histogram citra
hasil tresholding');
KESIMPULAN
Operasi
titik terdiri dari 3 metode yaitu metode Contrast, Brightness, dan Tresholding. Ketiga metode dari setiap metode operasi
titik tersebut memiliki fungsi masing-masing. Fungsi dari contrast sendiri
yaitu untuk
pengaturan ketajaman citra. Dan ketika memakai metode Brightnes
yang berfungsi untuk pengaturan pencahayaan pada sebuah
citra. Dan ketika memakai metode tresholding berfungsi untuk membaca skala keabuan dari sebuah
citra. Maka hasil dari penelitian operasi titik ini yang terdiri
dari Contrast, Brightness, dan Tresholding tersebut yaitu ketika metode ketiga tersebut dikombinasikan akan menghasilkan sebuah
citra yang kurang baik dari citra aslinya karena terlihat seperti kurang jelas dan sedikit buram. Dan ketika diimplementasikan ke citra india hasil dari metode Contrast,
Brightness, Tresholding tidak menghasilkan citra yang lebih baik dari yang
sebelumnya maka penelitian ini dinyatakan tidak berhasil.
SARAN
Dalam
penelitian selanjutnya disarankan jangan memakai metode ini ke citra india dikarenakan tidak membuat citra lebih baik
dari citra aslinya. Tetapi dengan mengembangkan metode dari operasi titik ini
kita bisa mengetahui perbandingan atau referensi lebih banyak walaupun
penelitian ini tidak sesuai harapan untuk menghasilkan citra yang lebih baik
dari aslinya atau bisa juga dikatakan penelitian ini gagal.
DAFTAR PUSTAKA
Kusumanto, Alan Novi,
Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Objek Menggunakan
Pengolahan
Warna Model Normalisasi RGB, 2011, ISBN 979-26-0255-0
Dermawan Erico, Perancangan
Mini Image Editor Versi 1.0 sebagai
Aplikasi Penunjang Mata
Kuliah
Digital Image Processing, 2015, 258-752-1-PB
Noor Candra, Mengubah Citra
Berwarna Menjadi Gray-Scale dan Citra Biner, 2011,
ISSN :
0854-9524
Permata Endi, Identifikasi
Obyek Benda Tajam Menggunakan Pengolahan Citra Digital Pada
Citra X-Ray,
2016, 815-1794-1-PB
Komentar
Posting Komentar