Pertemuan 4 - Color Image Processing - Citra Digital
Download as PPT, PDF1 like4,837 views
Dokumen ini menjelaskan berbagai model warna dalam pemrosesan citra warna, termasuk RGB, CMYK, YIQ, dan HSI/HSV. Selain itu, dibahas juga teknik pemrosesan citra seperti pseudo-coloring, penyesuaian intensitas, dan pengurangan noise. Tujuan utama dari teknik-teknik ini adalah untuk meningkatkan visualisasi dan pemahaman citra oleh mata manusia.
Pertemuan 4 - Color Image Processing - Citra Digital
- 1. Materi ke 4
- 3. Color Image Processing 1 • Yang hendak kita bahas adalah: – Color model – Pseudo-color Image Processing – Full-color Image Processing STIKOM Artha Buana
- 4. Color Model 2 • Beberapa color model yang populer: – RGB (warna primer pada CRT) – CMYK (populer bagi percetakan) – YIQ / YUV (standar bagi TV NTSC / PAL) – HSI / HSV (sesuai dengan persepsi mata manusia) STIKOM Artha Buana
- 5. RGB 3 • Merupakan warna primer cahaya (berdasar mata manusia): – R (red), G (green) dan B (blue) • Dimodelkan dalam RGB cube • Sifatnya additive STIKOM Artha Buana
- 6. RGB contoh 4 asli STIKOM Artha Buana
- 7. RGB all-systems-safe 216 colors 5 • Standarisasi karena masih banyak sistem yang tidak bisa menampilkan 16-juta warna • Hanya kombinasi RGB dengan nilai {00,33,66,99,CC,FF} yang diperbolehkan diuraikan STIKOM Artha Buana
- 8. CMY 6 • Dalam dunia warna sering disebut sebagai CMYK • K menunjukkan warna hitam • Merupakan warna primer bagi percetakan: – Cyan Magenta Yellow • Sifatnya subtractive • Dihitung dari RGB dengan … STIKOM Artha Buana
- 9. CMY contoh 7STIKOM Artha Buana
- 10. YIQ (luminance iphase quadrature) 8 • Merupakan model warna standar bagi TV • Dihitung dari RGB dengan • Lihat hubungan Luminance dengan graylevel ! • Y menyatakan terang-gelap • I dan Q menyatakan warna STIKOM Artha Buana
- 11. YIQ contoh 9STIKOM Artha Buana
- 12. HSI atau HSV 10 • Model ini lebih sesuai dengan persepsi mata manusia dalam menangkap warna STIKOM Artha Buana
- 13. HSI atau HSV 11STIKOM Artha Buana
- 14. RGB ke HSV 12 • Mengubah dari RGB ke HSV (lihat Gonzales p. 229-235): • Bagaimana mengubah HSV ke RGB? Lihat Gonzales p. 235-237. STIKOM Artha Buana
- 15. Pseudo-color Image Processing 13 • Memberi warna pada citra graylevel • Warna yang diberikan bukan warna objek yang sesungguhnya • Tujuan utamanya adalah agar citra lebih mudah dilihat/dipahami oleh mata manusia • Yang hendak kita bahas: – Intensity slicing – Graylevel to color processing – Filtering approach STIKOM Artha Buana
- 16. Intensity Slicing (1) 14 • Menyatakan citra dalam fungsi intensitas 2D • Citra diiris oleh bidang yang sejajar dengan bidang xy • Graylevel di atas dan di bawah bidang pengiris diwarnai dengan warna yang berbeda STIKOM Artha Buana
- 17. Intensity Slicing (2) 15 • Mirip dengan thresholding, tapi dengan 2 warna • Pengembangannya: gunakan beberapa bidang pengiris STIKOM Artha Buana
- 18. Intensity Slicing (3) 16STIKOM Artha Buana
- 19. Graylevel to Color 17 • Masing-masing channel RGB diproses dengan cara yang berbeda • Apa jadinya bila fase ketiga komponen sama? STIKOM Artha Buana
- 20. Filtering Approach 18 • Ketiga komponen RGB diproses dengan cara yang berbeda dalam domain frekuensi • Filter biasanya berupa lowpass, bandpass/bandreject dan highpass STIKOM Artha Buana
- 21. Full-color Image Processing 19 • Tujuan utamanya adalah: Image Enhancement • Perhatikan bahwa kebanyakan color model yang digunakan adalah HSI, bukan RGB. Mengapa? • Yang hendak kita bahas: – Intensity adjustment – Color complement – Histogram equalization – Color images smoothing – Color images sharpening – Noise reduction in color images STIKOM Artha Buana
- 22. Diberikan persamaan intensitas sbb: g(m,n)=kf(m,n) Dimana k adalah skala yang terletak antara 0<k<1 Maka persamaan dalam HSI adalah: Dan persamaan dalam RGB adalah: Persamaan dalam CMY adalah: Intensity Adjustment 20 CITRA INPUT k adalah konstanta, r sama dg penjelasan yg lalu STIKOM Artha Buana
- 23. Intensity Adjustment 21STIKOM Artha Buana
- 24. Color Complement (1) 22 Warna saling berkomplemen dg sebaliknya (lihat panahnya) STIKOM Artha Buana
- 25. Color Complement (2) 23 RGB HSI STIKOM Artha Buana
- 26. Histogram Equalization (1) 24 • Lakukan ekualisasi hanya pada komponen I (intensitas) • Lakukan saturation adjustment seperlunya h s v Diratakan dulu di sini STIKOM Artha Buana
- 27. Histogram Equalization (2) 25 Contoh histogram equalization yang dilakukan pada intensity, lalu saturation ditambah. STIKOM Artha Buana
- 28. Smoothing Pengolahan Citra Digital © Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2003 26 • Pada RGB akan berpotensi untuk memunculkan warna-warna yang sebelumnya tidak ada (karena warna baru dihitung dari rata-rata) • Pada HIS hanya I yang difilter … apa efeknya? RGB HSI STIKOM Artha Buana
- 29. Sharpening menggunakan Highpass Spatial 27 • Seperti pada smoothing, sharpening pada RGB akan berpotensi menimbulkan warna-warna yang sebelumnya tidak ada • Pada HIS hanya I yang difilter … apa efeknya? RGB HSI STIKOM Artha Buana
- 30. Noise Reduction 28 • Pada color image sifat noise pada masing-masing channel RGB bersifat independent • Noise reduction dengan metode perata-rataan citra dapat dilakukan (dengan melakukan proses averaging pada tiap channel, dan menggabungkan hasil akhir). • Noise reduction dengan median filter tidak cocok bagi citra bewarna. Mengapa? Karena dg media warna, maka warna dianggap noise, sehingga akan dihilangkan. Cocok untuk gray dan hitam & putih STIKOM Artha Buana
Editor's Notes
- #26: Yang kiri pakai RGB, yang kanan pakai HSI