MENINGKATKAN MUTU CITRA DENGAN PENINGKATAN KONTRAS TINGKAT KEABUAN CITRA
Tugas Akhir
Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Sains (S.Si.)
Program Studi Ilmu Komputer
Oleh :
Nama : Elia Krismanta Nim. : 003124012
PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER JURUSAN MATEMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS SANATA DHARMA
IMPROVING THE IMAGE QUALITY BY INCREASING THE
CONTRAST RATE OF IMAGE’S GRAYSCALE
Final Paper
Presented as Partial FullFilment of the Requirements To Obtain Sarjana Sains (S.Si.) Degree
Computer Science Study Program
By :
Name : Elia Krismanta Student ID : 003124012
COMPUTER SCIENCE STUDY PROGRAM MATHEMATICS DEPARTMENT SCIENCE AND TECHNOLOGY FACULTY
SANATA DHARMA UNIVERSITASY YOGYAKARTA
MOTO
Iman adalah dasar dari segala sesuatu dari yang kita harapkan dan bukti dari segala sesuatu yang tidak kita lihat.
(Ibrani 11:1)
Tetapi carilah dahulu kerajaan Allah dan kebenarannya, maka semuanya itu akan ditambahkan kepadamu.
(Matius 6:33)
PERSEMBAHAN
Tulisan ini kupersembahkan kepada: - kedua orang tuaku yang telah membiayai sekolahku,
ABSTRAK
Tampilan yang tidak baik mutu suatu citra merupakan masalah yang sangat kompleks yang harus ditanggulangi. Tampilan yang tidak baik biasanya terjadi pada saat perekaman citra. Tampilan yang tidak baik tersebut adalah citra terlalu gelap atau terang, sehingga tampilan/kwalitas citra tidak baik.
Salah satu cara memperbaiki tampilan mutu citra adalah dengan peningkatan kontras tingkat keabuan dengan cara ekualisasi histogram, yaitu membuat histogram piksel memenuhi seluruh bagian atas/bawah dari daerah tingkat keabuan sehingga mutu citra menjadi baik.
Dari makalah ini diketahui bahwa dengan peningkatan kontras tingkat
ABSTRACT
The poor images are complex problem and have to repaired. It occurred at recording time. The categories of poor image are too dark or too bright namely underexposed or overexposed, with the bad result on it’s quality appearance.
One of many methods for repair poor image is improving contrast image’s grayscale with histogram equalization, which is fulfill all of up or down grayscale area of pixel histogram. This action will make better the image’s quality appearance.
Increasing contrast of grayscale image with histogram equalization can repair poor image which possibly caused at recording time.
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepada Tuhan Allah yang telah memberikan rahmatNya kepada penulis sehingga makalah dengan judul ”Meningkatkan Mutu Citra dengan Peningkatan Kontras Tingkat Keabuan” dapat penulis selesaikan. Makalah ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Program Studi Ilmu Komputer, Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi di Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.
Makalah ini dapat terwujud seperti sekarang ini karena bantuan pembimbing dan dorongan berbagai pihak. Oleh karena itu penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu dan memberi dorongan serta tuntunan selama ini kepada penulis. Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada :
1. Bapak Iwan Binanto, S.Si yang dengan penuh kesabaran dan ketelitian membimbing, serta memotivasi penyusunan makalah ini. 2. Ibu Paulina Heruningsih Prima Rosa S.Si,M.Sc Selaku Kepala
Program Studi Ilmu Komputer yang selalu memberi semangat pada penulis.
3. Orang tua,kakak-kakakku yang selalu memberikan doa dan semangat guna terselesainya makalah ini.
4. Natalie selaku teman mahasiswi UNJ yang selalu memberikan semangat dan doa guna terselesainya makalah ini.
6. Yosef Ilko Badai temanku Program Studi Ilmu Komputer angkatan 2000 yang selalu memberi semangat.
7. Dyan, Sigit, Marina temanku Program Studi Ilmu Komputer angkatan 2000 yang selalu memberi semangat.
8. Yulia Purnamasari temanku SMA 1 Grobogan yang selalu memberi semangat.
9. Teman – teman Program Studi Ilmu Komputer angkatan 2000, yang selalu memberikan semangat pada penulis.
10. Didik mahasiswa Program Studi Manajemen USD yang selalu memberikan semangat.
11. Sahabat dan saudaraku tercinta yang selama ini memberikan cinta kasih, perhatian, motivasi dan doa kepada penulis untuk terus maju dan tidak putus asa guna terselelesainya makalah ini.
12. Pihak – pihak yang tidak dapat disebutkan satu – persatu yang telah membantu dalam penyelesaian makalah ini.
Penulis menyadari bahwa karya ini jauh dari sempurna. Penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun guna menyempurnakan.Penulis berharap semoga makalah ini berguna bagi pembaca.
Yogyakarta, 30 September 2007 Penulis
(Elia Krismanta)
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ……… i
HALAMAN PERSETUJUAN ……… ii
HALAMAN PENGESAHAN ………. iii
HALAMAN MOTO ……… .. iv
2.2 Pengertian Kontras Tingkat Keabuan dalam Peningkatan Citra …. 9 2.3 Perangkat Pengolah Citra ……… . 13
a. Sistem Perekaman Citra ……… 13
c. Perangkat Lunak Perekam Citra ……… 15
2.4 Manipulasi Citra ……… 17
a. Penggeseran dan pelebaran histogram ………... 17
b. Perataan histogram ……… 17
c. Pemodelan histogram ……… 18
d. Ekualisasi histogram ………. 18
e. Inversi ……… 19
f. Penapisan(filter) ………. 19
g. Kontras biner ………. 19
2.5 Algoritma Peningkatan Mutu Citra dengan Kontras Tingkat Keabuan di Matlab ……….. 20
BAB III IMPLEMENTASI dan PEMBAHASAN ……… 22
3.1 Implementasi Program ……… 22
a. Listing Program Perbaikan Citra untuk Citra yang mengalami overexposed ………. 22
BAB I PENDAHULUAN
1. Latar Belakang
Menurut Aniati Murni Arymurthytampilan yang tidak baik suatu citra merupakan masalah yang sangat kompleks yang harus ditanggulangi. Seringkali terjadi ada banyak kasus tentang tampilan yang tidak baik suatu citra, misalnya: gambar/citra terlalu terang/gelap sehingga tampilan citra tidak baik. Tampilan yang tidak baik suatu citra ini bisa terjadi dikarenakan waktu perekaman gambar/citra karena pencahayaan kurang.
Peningkatan kontras tingkat keabuan citra merupakan salah satu solusi omputer ve untuk menyelesaikan masalah tampilan yang tidak baik citra. Metode peningkatan mutu citra dengan kontras tingkat keabuan ini akan membuat histogram piksel citra merata memenuhi bagian atas dan bawah dari daerah tingkat keabuan sehingga nantinya akan diperoleh atau menghasilkan tampilan citra yang baik dengan ekualisasi histogram.
2
mutu citra, diantaranya adalah metode peningkatan kontras tingkat keabuan citra dengan ekualisasi histogram.
Peningkatan mutu citra dengan peningkatan kontras tingkat keabuan ini merupakan salah satu cara untuk memperbaiki tampilan suatu citra dari citra yang mengalami underexposed/gambar tidak baik karena terlalu gelap dan memperbaiki citra yang mengalami overexposed/ gambar terlalu terang sehingga nantinya tampilan citra akan menjadi baik dengan memakai ekualisasi histogram.
2. Permasalahan
Bagaimana memperbaiki kualitas citra yang tidak baik karena mengalami underexposed atau overexposed.
3. Batasan Masalah
Dalam makalah tugas akhir ini, diambil batasan masalah yang akan dibahas, yaitu memperbaiki tampilan kwalitas/mutu suatu citra dengan cara membuat histogram piksel merata memenuhi semua bagian atas dan bawah dari daerah tingkat keabuan melalui ekualisasi histogram.
Perangkat lunak yang digunakan untuk membuat program adalah program Matlab V.6.1 pada system operasi WindowsXP Profesional.Dan Perangkat keras yang digunakan untuk membuat program adalah seperangkat
RAM 128 megabyte
Monitor on S3 ViRGE DX/GX resolusi 800 x 600 pixel 4. Tujuan
Tujuan dari pembuatan makalah tugas akhir ini memperbaiki kwalitas/tampilan suatu citra yang mengalami underexposed/overexposed
melalui peningkatan kontras tingkat keabuan citra dengan ekualisasi histogram.
5. Metodologi
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Citra
Menurut Aniati Murni Arymurthy citra sebagai keluaran dari suatu sistem perekaman data yang dapat bersifat optis berupa foto, bersifat analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada piringan magnetis.
Menurut Agustinus Nalwan citra ada dua yaitu citra tampak dan citra tidak tampak. Citra tampak adalah citra non digital, yaitu seperti foto, gambar, lukisan. Citra tidak tampak adalah citra digital, yaitu data foto/gambar yang tersimpan dalam file. Citra digital merupakan fungsi dua dimensi f(x,y) dimana x dan y adalah koordinat spasial (bidang) dan amplitudo f pada pasangan koordinat (x,y) merupakan intensitas atau tingkat keabuan. Citra digital merupakan suatu matriks di mana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut yang disebut elemen gambar/piksel. Citra digital berukuran N x M (tinggi=N, lebar M) dinyatakan dengan matriks N x M di mana:
N : jumlah baris 0 < y < N -1 M : jumlah kolom 0 < x < M -1 L : maksimum warna intensitas (derajat keabuan) 0 < f(x,y) < L -1
Citra digital secara visualisasi biasanya berbentuk persegi panjang, dimensi ukurannya dinyatakan sebagai tinggi x lebar, dan ukurannya dinyatakan dalam titik atau piksel dan dinyatakan dalam satuan panjang.
6
Menurut Agustinus Nalwan dasar dari pengolahan citra adalah pengolahan warna RGB pada posisi tertentu. Dalam pengolahan citra warna dipresentasikan dengan nilai hexadesimal dari 0x00000000 sampai 0x00ffffff. Warna hitam adalah 0x00000000 dan warna putih adalah 0x00ffffff. Definisi nilai warna di atas seperti gambar 2.1, variabel 0x00 menyatakan angka dibelakangnya yaitu hexadeximal.
Terlihat bahwa setiap warna mempunyai range nilai 00 (angka desimalnya adalah 0) dan ff (angka desimalnya adalah 255), atau mempunyai nilai derajat keabuan 256= Dengan demikian range
Dari definisi di atas untuk menyajikan warna tertentu dapat dengan mudah dilakukan, yaitu dengan mencampurkan ketiga warna dasar RGB, tabel 1 berikut memperlihatkan contoh-contoh warna yang bisa digunakan.
Tabel 1. Contoh-contoh warna dalam hexadesimal
Nilai Warna 0x00AAFF00 Hijau muda 0x00AA00FF Merah muda 0x00AAFFFF Kuning muda 0x000088AA Coklat 0x00AA0088 Ungu
Untuk mengetahui kombinasi warna, perlu dibuat suatu program yang dapat menempilkan warna sesuai dengan nilai yang dimasukkan sehingga dapat dicoba berbagai macam kombinasi warna RGB seperti gambar 2.2.
8
a. Citra Biner
Setiap titik atau piksel dalam citra bernilai 0 dan 1.Warna hitam=0 dan putih=1.
Contoh=
b. Citra skala keabuan
Citra skala keabuan mempunyai kemungkinan warna antara hitam(minimal) dan putih(maksimal).contoh:
skala keabuan 4 bit
jumlah kemungkinan =16 warna
kemungkinan warna 0(minimum)sampai 15 (maksimal)
c. Citra warna
Red = nilai minimal putih, warna maksimal merah. Green = nilai minimal putih, warna maksimal hijau. Blue = nilai minimal putih, warna maksimal biru.
Misal warna kuning = kombinasi warna merah dan hijau sehingga nilai RGB-nya = 255 255 0. Warna ungu muda = kombinasi warna merah dan biru sehingga nilai RGB-nya = 150 0 150. Jadi setiap titik pada citra warna membutuhkan data 3 byte, dan jumlah kemungkinan kombinasi warna lebih dari 16 juta warna dan disebut true colour karena dianggap mencakup semua warna yang ada.
2.2 Pengertian Kontras Tingkat Keabuan dalam Peningkatan Citra
Citra sebagai suatu keluaran sistem perekaman data yang dapat bersifat optis berupa foto, bersifat analog berupa sinyal video seperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada piringan magnetis.
10
Transform adalah salah satu proses yang bersifat pemetaan baku untuk
kemudahan dan keefektifan sesuai tujuan peningkatan mutu citra dengan kontras tingkat keebuan menggunakan teknik perataan histogram. Teknik perataan histogram dalam peningkatan kontras tingkat keabuan adalah teknik untuk mendapatkan citra dengan daerah tingkat keabuan yang penuh dan dengan distribusi piksel yang merata pada setiap daerah keabuan.
Tingkat keabuan citra merupakan citra skala keabuan yang memberi kemungkinan warna lebih banyak. Dikatakan memberi kemungkinan warna yang lebih banyak karena mempunyai nilai, diantaranya adalah nilai minimum (0) dan nilai maksimumnya tergantung dengan jumlah bit yang dipakai. Pada umumnya warna yang dipakai pada kontras tingkat keabuan citra adalah warna hitam sebagai warna minimum dan warna putih sebagai warna maksimum , sehingga warna antaranya adalah abu–abu.
Contoh citra yang kontras tingkat keabuannya tidak baik karena terlalu terang yang dalam istilah fotografi disebut overexposed, dapat dilihat dalam gambar 3.1a. berikut ini:
Gambar 3.1a. di atas mengalami overexposed karena histogram piksel citra hanya menggunakan setengah bagian atas dari daerah tingkat keabuan yang disediakan, seperti terlihat pada histogram berikut ini:
Gambar 3.1b. Histogram dari gambar 3.1a yang mengalami overexposed
Nilai 0,5 merupakan unshap yang mengontrol bentuk dari filter yang mempunyai nilai antara 0 sampai 1. Unshap artinya memberikan kecerahan pada citra. Di mana angka 0, 0.5 dan 1 adalah untuk menunjukkan intensitas cahaya yang memberikan kecerahan citra. Angka 0, 5 dan 10 untuk menentukan banyaknya piksel yang memenuhi bagian citra. Sehingga dengan melihat gambar 3.1b di atas dapat diketahui kalau citra mengalami
overexposed. Citra dikatakan mengalami overexposed karena histogram pikxel
dari angka 0 dan 10 banyak yang memenuhi bagian atas dari daerah tingkat keabuan, yaitu banyaknya histogram pikxel citra yang memenuhi daerah kecerahan yang mendekati angka 1 maka citra akan mengalami overexposed.
12
Gambar 3.2a. Gambar underexposed diambil dari www.ulead.com
Gambar 3.2a. di atas mengalami underexposed karena histogram piksel citra hanya menggunakan setengah bagian bawah dari daerah tingkat keabuan yang disediakan, seperti terilihat pada histogram berikut ini:
Gambar 3.2b. Histogram dari gambar 3.2a yang mengalami underexposed
Nilai 0,5 merupakan unshap yang mengontrol bentuk dari filter yang mempunyai nilai antara 0 sampai 1. Unshap artinya memberikan kecerahan pada citra. Di mana angka 0, 0.5 dan 1 adalah untuk menunjukkan intensitas cahaya yang memberikan kecerahan citra. Angka 0, 5 dan 10 untuk menentukan banyaknya piksel yang memenuhi bagian citra. Sehingga dengan melihat gambar 3.1b di atas dapat diketahui kalau citra mengalami
underexposed. Citra dikatakan mengalami underexposed karena histogram
daerah kecerahan yang mendekati angka 0 maka citra akan mengalami
underexposed.
Contoh citra baik yang mempunyai histogram piksel citra dengan daerah tingkat keabuan merata memenuhi seluruh bagian atas dan bagian bawah dari tingkat keabuan yang disediakan, dapat dilihat pada gambar 3.3a berikut ini:
Gambar 3.3a. Gambar kontras baik diambil dari www.ppigroningen.nl Histogram dari gambar di atas adalah sebagai berikut:
Gambar 3.3b. Histogram dari gambar dengan kontras yang baik 2.3 Perangkat Pengolah Citra
a. Sistem Perekaman Citra
14
selain melelahkan, memakan waktu yang lama dan hanya mungkin untuk citra dengan resolusi rendah. Citra digital dapat diperoleh secara otomatis dari sistem penangkapan citra sewaktu pengolahan citra, yaitu saat perekaman citra. Sistem tersebut merupakan bagian dari sistem pengolahan citra dalam perekaman suatu citra, seperti dapat dilihat dari gambar 3.4. berikut :
Citra Citra masukan digital
Gambar 3.4. Elemen - elemen dari sistem pengolah citra dalam perekaman suatu citra
b. Perangkat Keras Perekam Citra
Menurut Aniati Murni Arymurthy sistem perekaman citra seperti pada gambar 3.4, dapat dilihat bahwa komponen utama dari perangkat keras perekam citra secara digital adalah komputer. Komputer tersebut bisa dari jenis komputer multi-guna atau jenis yang khusus dirancang untuk pengolah citra digital. Skala dari perangkat keras ini bisa mulai dari jenis komputer mikro sampai dengan jenis komputer super yang dapat melakukan ratusan juta instruksi perdetik. Dasar pemilihan skalanya ditentukan oleh besarnya pekerjaan pengolahan citra yang harus ditangani. Komputer dalam sistem perangkat keras merupakan bagian yang bersifat multiguna karena dilengkapi dengan alat masukan dan alat keluaran seperti alat penyimpanan dan pembaca dan alat pencetak.
c. Perangkat Lunak Perekam Citra
16
tertentu mulai dari skala mikro, mini, dan mungkin juga komputer super. Contoh paket perangkat lunak yang digunakan dalam pengolahan citra adalah MATLAB. Matlab menyediakan beberapa fasilitas antara lain adalah fasilitas untuk memproses atau menampilkan citra. Berikut contoh statement dalam matlab untuk menampilkan citra :
Statement ini digunakan untuk memanggil file yang bernama
over.gif di mana statement ini akan membaca berkas tersebut dan menampilkan gambar yang filenya bernama over.gif. Indek citra dari file yang terbaca dimasukkan kedalam x dan hal ini akan dimasukkan kedalam colourmap kedalam map. Sehingga tampilan dan warna citra sama persis dengan aslinya.
Sebagai contoh program singkatnya sebagai berikut:
2.4 Manipulasi Citra
Menurut Aniati Murni Arymurthy manipulasi citra adalah memperbaiki, meningkatkan mutu/kwalitas citra. Dalam manipulasi citra terdapat:
a. Penggeseran dan pelebaran histogram
Penggeseran dan pelebaran histogram merupakan penambahan intensitas setiap piksel dengan konstanta dan juga dengan cara pengurangan intensitas setiap piksel dengan konstanta. Dengan melakukan penambahan intensitas piksel dengan konstanta akan memberikan efek gambar menjadi terang, karena setiap piksel akan bergeser kearah kontras tingkat keabuan dari warna putih.
b. Perataan histogram
Menurut Aniati Murni Arymurthy perataan histogram ini merupakan langkah untuk mendapatkan hasil yang hampir sama dengan hasil yang diperoleh dari teknik penggeseran dan pelebaran histogram , yaitu untuk mendapatkan citra dengan daerah kontras tingkat keabuan yang penuh dan dengan distribusi piksel pada setiap kontras tingkat keabuan yang merata.
18
c. Pemodelan histogram
Pemodelan histogram ini merupakan langkah untuk memodifikasi citra sehingga dapat terbentuk sesuai keinginan.Dalam hal ini berguna untuk pelebaran kontras pada citra yang mempunyai aras kontras rendah, sehingga melihat histogram citra dapat ditentukan kekurangan kontrasnya.
d. Ekualisasi histogram
Menurut Aniati Murni Arymurthy ekualisasi histogram bertujuan memperoleh citra dengan histogram yang seragam, yaitu dengan merentangkan histogram piksel sehingga histogram piksel memenuhi daerah bagian atas dan bagian bawah dari daerah tingkat keabuan citra. Proses ekualisasi histogram secara ideal seperti gambar 4.1 berikut :
Gambar 4.1 Proses ekualisasi histogram
e. Inversi
Inversi ini untuk mengubah bagian citra yang berwarna gelap menjadi terang dan yang berwrna terang menjadi gelap.
f. Penapisan (filter)
Menurut Aniati Murni Arymurthy filter/penapisan adalah pengelompokan tingkat keabuan menjadi kategori obyek yang dilakukan secara iteratif dan berdasarkan distribusi intensitas kontras tingkat keabuan dari suatu gambar / citra.
g. Kontras biner
Kontras biner adalah penggunaan hanya dua tingkat keabuan. Citra yang akan diteliti diberi warna yang jelas misalnya hitam dengan intensitas tingkat keabuan 1, sedangkan lainnya dapat diberi warna yang sama yaitu sama dengan warna latar belakang misalnya warna putih dengan intensitas tingkat keabuan 0. Pemetaan tingkat keabuan dapat dilakukan berdasarkan histogram piksel dari gambar aslinya,misalnya untuk semua piksel yang mempunyai histogram setengah bagian atas dari tingkat keabuan diberi warna latar belakang, sedangkan histogram piksel dari gambar yang mempunyai histogram setengah bagian bawah diberi warna yang jelas.
20
2.5Algoritma Peningkatan Mutu Citra dengan Kontras Tingkat Keabuan di Matlab
Algoritma tidak lebih dari sekedar logika, menenentukan langkah pertama, baru yang kedua dan seterusnya. Dalam dunia komputer ada istilah
"script in mind", maksudnya algoritma/logikanya dulu dipikirkan baru buat
programnya
Algoritma adalah dasar dan pondasi untuk membuat suatu program komputer yang akan menghasilkan program yang tersusun rapi untuk menyelesaikan suatu permasalahan secara bertahap.
Algoritma dari peningkatan mutu suatu citra dengan peningkatan kontras tingkat keabuan citra melalui ekualisasi perataan histogram dalam matlab dapat digambarkan sebagai berikut:
Langkah 1:= Memanggil suatu citra, dan citra itu harganya disimpan dalam array X yang dimasukkan kedalam colourmap dengan perintah:
[x,map]=imread('………');
Diisi nama file dari citra yang mau diperbaiki
Langkah 2:= Memperbesar kontras tingkat keabuan citra menggunakan ekualisasi histogram dengan perintah :
newmap=histeq(map,… )
Langkah 4:= memanggil citra asli yang tersimpan dalam map dengan perintah:
Subimage(x,map);
Langkah 5:= memanggil citra hasil ekualisasi yang tersimpan di dalam newmap dengan perintah:
Subimage(x,newmap);
Langkah 6:= memanggil hasil histogram dengan perintah:
BAB III
IMPLEMENTASI dan PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Program
Berdasarkan algoritma 2.5 Algoritma Peningkatan Mutu Citra dengan Kontras Tingkat Keabuan di Matlab maka dibuat:
a. Listing Program Perbaikan Citra untuk Citra yang mengalami overexposed
clear, close all, clc;
[x,map]=imread('over.gif'); % membaca citra newmap=histeq(map,8);
title('citra hasil ekualisasi histogram'); subplot(2,2,3);
imhist(map);
title('histogram indeks warna asli'); subplot(2,2,4);
imhist(newmap);
title('histogram hasil ekualisasi');
Hasil Program:
b. Listing Program Perbaikan Citra untuk Citra yang mengalami underexposed
clear, close all, clc;
[x,map]=imread('under.gif'); % membaca citra newmap=histeq(map,8);
figure;
subplot(2,2,1); subimage(x,map); title('citra asli'); subplot(2,2,2);
subimage(x,newmap);
title('citra hasil ekualisasi histogram'); subplot(2,2,3);
imhist(map);
title('histogram indeks warna asli'); subplot(2,2,4);
imhist(newmap);
24
Hasil Program:
c. Keterangan Program
[x,map]=imread(‘over.gif’);
Statement ini digunaan untuk memanggil file citra yang bernama
[x,map]=imread(‘under.gif’);
Statement ini digunaan untuk memanggil file citra yang bernama
under.gif, dimana statement ini akan membaca file under.gif
tersebut dengan memberikan warna yang sama dengan citra aslinya. Indek citra dari file under.gif yang terbaca dimasukkan kedalam x, dan hal ini akan dimasukkan kedalam colourmap yang mempunyai nilai skala antara 0 dan 1, kemudian dimasukkan kedalam map.Map adalah array 2 dimensi
newmap=histeg(map,8);
Tujuannya adalah untuk memperbesar kontras dengan menggunakan ekualisasi histogram. Maksudnya mentransformasikan nilai di dalam colourmap sehingga histogram dari indek komponen yang berwarna keabu-abuan dari citra dalam map akan sesuai. Ini akan ditransformasikan kembali oleh colourmap di dalam newmap. Sesuai dengan perintah di atas nilai kontras yang diberikan sebesar 8. Semakin besar nilai kontras akan semakin terang citra hasil ekualisasinya. Nilai kontras yang kecil adalah 2.
Subimage(x,map);
26
Subimage(x,newmap);
Statement untuk memanggil citra hasil ekualisasi yang tersimpan di dalam newmap.
Imhist(map) dan imhist(newmap);
BAB IV PENUTUP
4.1 Kesimpulan
Tampilan citra yang kurang baik karena citra terlalu gelap/terang dapat diperbaiki dengan meningkatan kontras tingkat keabuan, yaitu dengan cara ekualisasi histogram dengan membuat histogram piksel memenuhi seluruh bagian atas dan bawah daerah tingkat keabuan.
4.2 Saran
Makalah sistem peningkatan mutu citra dengan peningkatan kontras tingkat keabuan dengan cara ekualisasi histogram yang sederhana ini,
DAFTAR PUSTAKA
Aniati Murni Arymurthy dan Suryana Setiawan. (1992). Pengantar Pengolahan
Citra. Penerbit PT Elex Media Komputindo Kelompok Gramedia-
Jakarta.
Aniati Murni Arymurthy. (1983). Penggunakan teknik digital image processing dan computer graphics pada system manajemen sumber daya alam.
Konferensi Komputer Nasional, Jakarta.
Agustinus Nalwan. (1997). Pengolahan Citra Secara Digital. Elex Media Komputindo
Jain, Anil K. (1989). Fundamental of Digital Image Processing. Prentice Hall, New Jersey.
Riyad Mubarak. Modul Kuliah Pemrosesan Citra. USD.
