Implementasi Algoritma Color Constancy Dalam Peningkatan Unsur Rona
Dan Warna Dengan Reflectance Dan Iluminasi Citra
Manja Nauli Rahyana Aruan
Prodi Teknik Informatika,Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia E-mail : Manjaaruan16@gmail.com
ABSTRAK
Citra adalah suatu gambaran, kemiripan atau imitasi dari suatu objek citra dapat menjadi suatu informasi yang dapat dilihat dengan mata. Citra dapat diambil melalui kamera digital. Pada suatu citra gambar yang dihasilkan tidak terlalu bagus terdapat banyak kecacatan dalam suatu gambar. Peningkatan unsur rona dan warna merupakan suatu unsur untuk mengenali suatu objek. Dengan menggunakan unsur rona dan warna makan suatu objek dapat dikenali. Dalam hal ini peneliti mencoba meningkatkan setiap unsur rona dan warna yang terdapat pada suatu gambar. Algoritma yang digunakan adalah algoritma color constancy dimana algoritma tersebut merupakan suatu ketetapan warna yang ada pada citra dengan mengkombinasikan reflectance dan iluminasi citra dalam peningkatan unsur rona dan warna.
Kata Kunci : Algotima Color Constancy, Pengolahan Citra
1.
PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi komputer yang ada saat ini telah banyak mengalami kemajuan yang sangat penting bagi aspek kehidupan bagi negara yang sedang berkembang. Perkembangan teknologi didukung karena tersedianya perangkat keras dan perangkat lunak yang semakin hebat kemampuannya. Salah satu teknologi yang berkembang pesat adalah pengolahan citra. Peralatan elektronik yang digunakan dalam pengolahan citra misalnya scanner, kamera digital, mikroskop digital, dan
fingeprint reader yang menghasilkan sebuah citra digital. Pengolahan citra memiliki perangkat lunak yang mengelola citra digital yaitu dalam perkembangannya menggunakan sebagai contoh adobe photoshop dan gimp yang menyajikan berbagai fitur citra digital.
Citra digital melakukan pengelohan terhadap suatu gambar untuk menghasilkan keluaran berupa image atau gambar. Dalam pengambilan citra banyak gangguan yang terjadi pada gambar tersebut seperti noise, atau gambar yang kabur (blur), kecerahan yang berlebihan terhadap gambar, atau hal lain yang terjadi pada suatu proses pengambilan gambar. Berdasarkan tujuan dari pengolahan citra terjadi menjadi image enhancement (peningkatan kualitas citra) dan image restoration (pemulihan citra). Dalam suatu pengambilan citra terkadang objek tidak kelihatan dengan jelas, dan apalagi suatu gambar yang diambil dari kejauhan, seperti gambar yang di ambil dari satelit. Terkadang gambar yang dihasilkan objeknya tidak kelihatan. Akibatnya objek yang diambil tidak diketahui. Padahal objek tersebut terkadang sangat diperlukan untuk dijadikan suatu informasi yang jelas.
Unsur rona dan warna merupakan unsur interpretasi citra yang digunakan untuk mengenali obyek. Artinya hanya dengan menggunakan unsur rona dan warna ini maka suatu obyek dalam sebuah citra/foto dapat dikenali. Rona tersebut merupakan tingkat kecerahan/kegelapan suatu obyek yang terdapat pada citra. Dalam mengenalin objek-objek tersebut terdapat gangguang pada proses pengambilan citra. Sesuai latar belakang masalah yang dikemukakan agar gambar tersebut lebih jelas terlihat oleh mata manusia dan dapat dijadikan suatu informasi yang bermanfaat bagi manusia. Jurnal yang mendukung dalam
penyelesaian penelitian ini yaitu “Peningkatan Kualitas Citra Digital Berbasis Color Constancy Mengggunakan
Gray World” dengan penulis “Heri Priya Waspada, Supeno
Mardi Susiki Nugroho, Eko Mulyanto Yuniarno [1]”. Kesimpulan Nilai mean total untuk masing-masing penerangan tidak mengalami perubahan nilai ketika diproses gray world lagi pada nilai : penerangan putih = 113.9689, penerangan merah = 127.2274, penerangan hijau = 114.6067, penerangan biru = 109.8314. Color constancygray world dengan menghitung nilai mean dari image menghasilkan gambar yang bisa memunculkan warna yang sebenarnya dari obyek yang ditangkap kamera. Jika ditinjau dengan menggunakan algoritma gray world warna sebenarnya adalah kondisi dimana rata-rata nilai Red, Green, dan Blue pada sebuah gambar setara. Dan “Modified Color Correction Using Clahe & Edge Based Color Constancy” dengan penulis “Irvanpreet Kaur
dan Rajdavinder Singh Boparai [2]” Kesimpulan Keteguhan warna adalah prosedur yang mengukur pengaruh berbagai sumber cahaya pada gambar digital. Foto ditangkap oleh kamera tergantung pada faktor-faktor berikut : konten fisik gambar, sumber cahaya digambar, dan fitur kamera. Tujuan dari keteguhan warna komputasi adalah untuk menjelaskan efek dari menerangi dari banyak tradisi metode gray-world, Max RGB dan metode berbasis pembelajaran digunakan untuk mengukur keteguhan warna gambar digital dipengaruhi oleh sumber cahaya
2.
TEORITIS
2.1 Citra
Citra merupakan suatu gambaran atau imitasi dari suatu objek. Citra adalah suatu sistem perekaman data yang bisa bersifat optik berupa foto bersifat analog berupa sinyal-sinyal video yang tertera pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan di media penyimpanan. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi f (x,y) berukuran M baris dan N kolom dengan x dan
y adalah koordinat spesial dan amplitudo f di titik koordinat (x,y) dinamakan intensitas atau tingkat keabuan dari citra pada titik tersebut.
Color Constancy adalah kemempuan untuk mengenali warna objek yang tetap dari warna sumber cahaya. Hal ini biasanya terdiri dari dua langkah. Pertama, warna sumber cahaya diperkirakan dari data gambar. Kedua, invarian illuminant deskriptor dihitung, yang biasanya dilakukan dengan menyesuaikan gambar untuk warna dari sumber cahaya seperti warna objek menyerupai warna dari objek bawah sumber cahaya dikenal.
Sebuah metode warna keteguhan sederhana, yang disebut max-RGB, perkiraan warna sumber cahaya dari respon maksimal seluruh warna yang berbeda. Yang terkenal dari metode warna keteguhan didasarkan pada hipotesis gray world, yang mengasumsikan bahwa reflektansi rata-rata di tempat kejadian adalah akromatik. Meskipun algoritma yang lebih rumit ada, metode seperti
gray world dan max-RGB masih banyak digunakan karena biaya komputasi rendah [7].
Persamaan untuk color constancy :
ƒ = (R, G, B)T...(2.1) c (λ) = (R(λ), G(λ), B(λ))...(2.2) ƒ = ʃ e(λ) s(λ) c(λ) d(λ)...(2.3) Dimana : f = nilai image λ = panjang gelombang
e(λ) = Permukaan lambertian tergantung pada sumber cahaya
s(λ) = Reflektansi permukaan c(λ) = Sensitivitas Kamera
2.3 Reflectance
Reflectance adalah sinar yang dipantulkan oleh sebuah objek yang terdapatpada panjang gelombang tertentu, sedangkan absorpsi adalah sinar yang diserap oleh sebuah objek yang terdapat pada panjang gelombang tertentu. Setiap objek yang berbeda mematulkan dan menyerap panjang gelombang yang berbeda. Satuan nilai
reflectance dinyatakan dalam Watt/m2. Semakin tinggi nilai reflectance, nilai absorpsi yang dihasilkan akan semakin tinggi. Sebaliknya, semakin rendah nilai
reflectance yang dihasilkan maka semakin rendah nilai absorbsinya.
2.4 Iluminasi (Pencahayaan)
Pencahayaan (iluminasi) merupakan suatu sinar cahaya yang mengenai suatu permukaan bumi. Cahaya yang memiliki suatu panjang gelombang yang tiap gelombangnya berbeda-beda dalam spektrum yang terlihat, yaitu kira-kira 380-780 nm. Mata normal manusia bisa menerima cahaya yang terlihat dengan panjang gelombang sekitar 400-700 nm. Cahaya yang bisa terlihat oleh mata manusia mencakup warna sebagai berikut: a. Ungu 380-450 nm. b. Biru 450-495 nm. c. Hijau 495-570 nm. d. Kuning 570-590 nm. e. Jingga 590-620 nm. f. Merah 620-750 nm.
Cahaya yang tampak, menyatakan setiap gelombang yang kapasitasnya sempit diantara cahaya
ultraviolet (UV) dan energy infra merah (panas) cahaya tersebut mampu terlihat oleh retina mata, yang disebut
dengan pandangan. Maka dari itu mata berfungsi dalam melihat cahaya yang tampak [9].
3.
ANALISA
Analisa Citra (Image Analysis), sebelum melakukan perancangan aplikasi untuk media pengolahannya, maka akan dilakukan penganalisaan terhadap suatu gambar dalam peningkatan unsur rona dan warna dengan
reflectance dan iluminasi citra . Format dalam intensitas koordinat citra berformat JPG dengan ukuran piksel 400x200. Hal ini berguna untuk perancangan aplikasi yang akan dirancang sesuai apa tidaknya metode yang akan digunakan. Reflectance malalukan pantulan cahaya terhadap citra yang akan di proses, serta iluminasi
memberikan pencahayaan terhadap citra.
Gambar 1 A.JPG
400x200 Piksel
dan B Gambar Piksel 20x103.1 Perhitungan Algoritma Color Constancy
Dalam peningkatan unsur rona dan warna algoritma yang digunakan adalah algoritma color constancy. Permukaan lambertian merupakan radiasi yang dipantulkan dengan medan-medan radiasi, yaitu harus mempertimbangkan sudut yang dibentuk oleh medan radiasi.
Dalam penyelesaian algoritma color constancy
gambar di ambil dari RGB dengan ukuran 20 x 10 piksel, seperti gambar dibawah ini :
Gambar 2 RGB 20 x 10 piksel
Berikut merupakan proses perhitungan dalam mencari nilai mean.
a. Nilai 73 berasal dari nilai RGB tepatnya pada nilai red. b. Nilai 1 x 1 berasal dari baris dan kolom yang ada pada
matriks RGB.
c. Nilai 73 berasal dari pembagian nilai red dengan dengan nilai baris dan kolom.
d. Lebih tepatnya dapat dilihat seperti gambar dibawah ini e. Untuk tahapan selanjutnya untuk mencari nilai sama
seperti di atas.
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan mean pada RGB, hasil tersebut dapat dilihat pada tabel berikut : Nilai R= 73 Merupakan nilai hasil dari nilai Rmean
Nilai G= 86 Merupakan nilai hasil dari nilai Gmean
Nilai B= 69 Merupakan nilai hasil dari nilai Bmean
Untuk mencari hasil nilai berikutnya sama seperti cara diatas.
Tabel 1 Hasil Mean
Jumlah total keseluruhan jumlah RGB yang telah dihitung = 869.11
Perhitungan dibawah ini merupakan penjumlahan semua dari hasil nilai mean yang ada pada tabel sehingga mendapatkan hasil seperti dibawah ini.
Total Keseluruhan = 2.227.19 / 200 = 11.13595
Dalam proses perhitungan dibawah ini dijelaskan sebagai berikut.
a. Nilai Kr merupakan nilai koefisien dari nilai RGB tepatnya pada nilai red nilai tersebut adalah nilai hasil perhitungan.
b. Nilai 11.13 merupakan nilai yang diambil dari nilai hasil semua penjumlahan nilai mean.
c. Nilai 73 merupakan nilai yang diambil dari Rmean. d. Nilai 0.15 merupkan nilai hasil dari pembagian nilai
koefisien yang dibagi dengan nilai Rmean mendapatkan hasil seperti berikut.
e. Untuk mencari hasil nilai berikutnya sama seperti cara diata
s.
Berikut ini adalah hasil perhitungan dari pencarian nilai koefisien pada RGB, hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar berikut:
Nilai R= 0.15 Merupakan nilai hasil dari nilai Kr Nilai G= 0.19 Merupakan nilai hasil dari nilai Kg Nilai B= 0.16 Merupakan nilai hasil dari nilai Kb
Tabel 2 Hasil Koefisien
Tabel hasil perhitungan mean dan koefisien untuk masing-masing setiap warna pada algoritma color constancy dalam tabel berikut ini :
Penjelasan yang terdapat pada tabel hasil perhitungan hasil Mean dan Koefisien sebagaia berikut. a. Unsur Rona dan Warna merupkan nilai yang terpadat
pada citra yaitu nilai RGB.
b. Mean merupakan nilai hasil dari perhitungan dari nilai RGB yang dibagi dengan nilai baris dan kolom.
c. Koefisien merupakan nilai dari hasil perhitungan mencari koefisien .
d. Rata-rata total merupakan nilai dari hasil penjumlahan nilai mean RGB dan setelah itu dibagi 3 dapatlah hasil dari nilai rata-rata total.
Tabel 3 Hasil Perhitungan Mean dan Koefisien
Proses Unsur
Warna Mean Koefisien
Rata -rata Total 1 Red Green Blue 73 86 69 0.15 0.19 0.16 76 2 Red Green Blue 72 43 34.5 0.15 0.19 0.16 33.5 3 Red Green Blue 23 29.3 23 0.16 0.18 0.16 25.1 4 Red Green Blue 17 22.25 18 0.16 0.12 0.15 19.08 5 Red Green Blue 14 18.6 15 0.15 0.11 0.15 15.86 6 Red Green Blue 12 15.5 13 0.15 0.11 0.14 13.5 7 Red Green Blue 10.14 13 11.28 0.15 0.12 0.14 9.75 8 Red Green Blue 8.75 11 9.5 0.15 0.12 0.14 8.25 9 Red Green Blue 7.88 9.22 7.66 0.15 0.13 0.16 7.4 10 Red Green Blue 7.3 8.1 6.8 0.15 0.13 0.16 6.63 11 Red Green Blue 6.90 7.09 5.90 0.14 0.14 0.17 6.19 12 Red Green Blue 6.75 6.41 5.41 0.13 0.14 0.17 5.92 13 Red Green Blue 6.69 5.92 5.15 0.12 0.14 0.16 5.73 14 Red Green Blue 6.57 5.64 5 0.12 0.14 0.15 5.57 15 Red Green Blue 6.33 5.46 4.93 0.11 0.11 0.15 5.27 16 Red Green Blue 6 5.18 4.68 0.11 0.13 0.15 5.28 17 Red Green Blue 5.41 5.05 4.35 0.12 0.12 0.15 5.93 18 Red Green Blue 5.05 4.72 4.05 0.12 0.13 0.15 0.32 19 Red Green Blue 4.68 4.47 3.89 0.12 0.12 0.18 4.60 20 Red Green Blue 4.5 4.3 3.85 0.12 0.12 0.14 4.21
Proses Unsur
Warna Mean Koefisien
Rata -rata Total 21 Red Green Blue 37.5 43 34.5 0.15 0.12 0.16 38.33 22 Red Green Blue 18.5 21.75 17.25 0.15 0.12 0.12 12.55 Red Green Blue 12.16 14.5 11.6 0.15 0.12 0.15 12.75 24 Red Green Blue 9 11.12 8.87 0.15 0.12 0.15 9.66 25 Red Green Blue 7.2 9 7.4 0.15 0.12 0.15 7.86 26 Red Green Blue 6.16 7.66 6.5 0.15 0.12 0.14 6.77 27 Red Green Blue 5.21 6.5 5.5 0.15 0.12 0.14 5.73 28 Red Green Blue 4 5.5 4.16 0.14 0.12 0.14 4.55 29 Red Green Blue 4.05 4.66 3.88 0.15 0.13 0.15 4.19 30 Red Green Blue 3.8 4.1 3.5 0.14 0.13 0.15 3.8 31 Red Green Blue 3.63 3.72 3.13 0.13 0.13 0.16 3.49 32 Red Green Blue 3.58 3.41 2.91 0.12 0.13 0.15 3.3 33 Red Green Blue 3.46 3.23 2.76 0.12 0.13 0.15 3.15 34 Red Green Blue 3.32 3.03 2.64 0.11 0.13 0.15 2.96 35 Red Green Blue 3.13 2.83 2.53 0.11 0.12 0.14 2.83 36 Red Green Blue 2.96 2.68 2.40 0.12 0.12 0.14 2.68 37 Red Green Blue 2.67 2.55 2.20 0.12 0.12 0.14 2.47 38 Red Green Blue 2.5 2.38 2.08 0.12 0.12 0.15 2.32 39 Red Green Blue 2.47 2.36 2.05 0.12 0.12 0.15 2.29 40 Red Green Blue 2.25 2.15 1.92 0.12 0.12 0.14 2.10 41 Red Green Blue 2.16 27.6 21.6 0.14 0.13 0.17 24.83 42 Red Green Blue 12.5 14 11.16 0.14 0.13 0.16 15.88 43 Red Green Blue 8.11 9.33 7.44 0.15 0.13 0.16 8.29 44 Red Green 6 7.08 0.15 0.13 6.24 Proses Unsur
Warna Mean Koefisien
Rata -rata Total Blue 5.66 0.16 45 Red Green Blue 4.8 5.73 4.6 0.15 0.16 0.16 5.04 46 Red Green Blue 4.05 5.8 4.8 0.15 0.12 0.15 4.88 47 Red Green Blue 3.52 4.19 3.47 0.15 0.12 0.15 3.72 48 Red Green Blue 2.60 3.10 2.64 0.15 0.12 0.15 2.78 49 Red Green Blue 2.60 3.10 2.64 0.15 0.12 0.15 2.78 50 Red Green Blue 2.63 2.9 2.4 0.13 0.12 0.15 2.53 51 Red Green Blue 2.48 2.69 2.43 0.12 0.12 0.14 2.35 52 Red Green Blue 2.44 2.5 2.11 0.12 0.12 0.14 2.24 53 Red Green Blue 2.30 2.52 1.92 0.12 0.12 0.14 2.06 54 Red Green Blue 2.16 2.19 1.85 0.11 0.12 0.14 1.93 55 Red Green Blue 2.06 2.02 1.73 0.11 0.12 0.14 1.82 56 Red Green Blue 1.93 1.89 1.64 0.12 0.12 0.14 1.65 57 Red Green Blue 1.76 1.72 1.49 0.12 0.12 0.14 1.54 58 Red Green Blue 1.64 1.61 1.38 0.12 0.13 0.12 1.52 59 Red Green Blue 1.54 1.49 1.33 0.12 0.13 0.14 1.45 60 Red Green Blue 1.46 1.41 1.26 0.12 0.13 0.14 1.37 61 Red Green Blue 17.75 18.5 14.25 0.15 0.15 0.19 16.83 62 Red Green Blue 8.87 9.25 7.12 0.15 0.15 0.19 8.41 63 Red Green Blue 5.91 6.25 5 0.15 0.14 0.18 5.72 64 Red Green Blue 4.31 4.75 3.75 0.15 0.14 0.18 4.27 65 Red Green Blue 3.5 3.9 3.15 0.15 0.14 0.17 3.51 66 Red Green Blue 2.91 3.37 2.70 0.15 0.13 0.17 2.99 67 Red Green Blue 2.5 3 2.5 0.15 0.13 0.15 2.66 68 Red Green Blue 2.31 2.68 2.25 0.15 0.12 0.15 2.41
Proses Unsur
Warna Mean Koefisien
Rata -rata Total 69 Red Green Blue 2.13 2.52 2.05 0.15 0.12 0.15 2.23 70 Red Green Blue 1.97 2.32 1.9 0.14 0.11 0.14 2.06 71 Red Green Blue 1.84 2.18 1.75 0.13 0.11 0.14 1.92 72 Red Green Blue 1.70 2.02 1.58 0.13 0.11 0.14 1.76 73 Red Green Blue 1.59 1.84 1.46 0.13 0.11 0.14 4.47 74 Red Green Blue 1.48 1.69 1.33 0.13 0.11 0.14 1.63 75 Red Green Blue 1.36 1.58 1.25 0.13 0.11 0.14 1.30 76 Red Green Blue 1.28 1.45 1.18 0.15 0.12 0.14 1.21 77 Red Green Blue 1.19 1.35 1.10 0.15 0.12 0.15 1.1 78 Red Green Blue 1.11 1.19 1 0.15 0.12 0.14 1.01 79 Red Green Blue 1.06 1.10 0.90 0.13 0.13 0.15 1.02 80 Red Green Blue 1.01 1.05 0.93 0.13 0.13 0.14 0.99 81 Red Green Blue 12.8 13 9.8 0.17 0.17 0.22 11.86 82 Red Green Blue 6.4 6.5 4.9 0.17 0.17 0.22 5.93 83 Red Green Blue 4.26 4.4 3.46 0.17 0.16 0.22 4.04 84 Red Green Blue 3.25 3.45 2.7 0.17 0.16 0.20 3.13 85 Red Green Blue 0.04 2.88 2.32 0.16 0.15 0.20 1.74 86 Red Green Blue 2.33 2.6 2.1 0.15 0.13 0.15 2.15 87 Red Green Blue 2.11 2.42 2.02 0.14 0.12 0.14 2.00 88 Red Green Blue 1.92 2.22 1.87 0.14 0.12 0.14 1.83 89 Red Green Blue 1.62 2.15 1.73 0.14 0.11 0.14 1.69 90 Red Green Blue 1.54 1.98 1.56 0.14 0.11 0.14 1.52 91 Red Green Blue 1.36 1.83 1.38 0.14 0.11 0.14 1.35 92 Red Green 1.21 1.65 0.15 0.11 1.19 Proses Unsur
Warna Mean Koefisien
Rata -rata Total Blue 1.2 0.15 93 Red Green Blue 1.04 1.49 1.06 0.16 0.11 0.16 1.08 94 Red Green Blue 0.95 1.32 0.97 0.16 0.11 0.16 0.96 95 Red Green Blue 0.86 1.18 0.86 0.17 0.12 0.17 0.89 96 Red Green Blue 0.81 1.08 0.8 0.17 0.12 0.17 0.59 97 Red Green Blue 0.01 0.97 0.77 0.15 0.13 0.16 0.80 98 Red Green Blue 0.77 0.92 0.73 0.14 0.11 0.14 0.78 99 Red Green Blue 0.75 0.87 0.72 0.15 0.13 0.16 0.75 100 Red Green Blue 0.74 0.82 0.71 0.15 0.13 0.15 0.80 101 Red Green Blue 10.16 10.33 7.66 0.18 0.17 0.24 4.83 102 Red Green Blue 5.16 5.25 4.08 0.17 0.17 0.22 4.83 103 Red Green Blue 3.5 3.55 2.77 0.17 0.17 0.22 3.27 104 Red Green Blue 2.70 2.79 2.25 0.17 0.16 0.20 2.58 105 Red Green Blue 2.26 2.4 1.93 0.16 0.15 0.19 2.19 106 Red Green Blue 1.97 2.19 1.83 0.15 0.14 0.16 1.99 107 Red Green Blue 1.78 2.07 1.73 0.14 0.12 0.15 1.86 108 Red Green Blue 1.64 1.93 1.66 0.14 0.11 0.13 1.74 109 Red Green Blue 1.42 1.87 1.46 0.14 0.11 0.14 1.57 110 Red Green Blue 1.26 1.7 1.28 0.14 0.10 0.14 1.41 111 Red Green Blue 1.04 1.54 1.13 0.16 0.10 0.14 1.23 112 Red Green Blue 0.88 1.37 0.95 0.17 0.11 0.16 1.06 113 Red Green Blue 0.75 1.20 0.82 0.18 0.11 0.17 0.92 114 Red Green Blue 0.64 1.04 0.70 0.20 0.12 0.18 0.79 115 Red Green Blue 0.58 0.92 0.63 0.21 0.13 0.19 0.71
Proses Unsur
Warna Mean Koefisien
Rata -rata Total 116 Red Green Blue 0.57 0.84 0.58 0.20 0.13 0.19 0.66 117 Red Green Blue 0.62 0.77 0.58 0.17 0.14 0.18 0.65 118 Red Green Blue 0.61 0.73 0.57 0.16 0.14 0.17 0.63 119 Red Green Blue 0.59 0.69 0.55 0.16 0.14 0.17 0.59 120 Red Green Blue 0.58 0.65 0.54 0.15 0.14 0.17 0.60 121 Red Green Blue 9.57 9.85 7.85 0.16 0.16 0.20 9.09 122 Red Green Blue 4.78 4.85 3.85 0.16 0.16 0.20 4.49 123 Red Green Blue 3.19 3.28 2.66 0.16 0.16 0.19 3.04 124 Red Green Blue 2.5 2.57 2.10 0.15 0.15 0.18 2.39 125 Red Green Blue 2 2.17 1.82 0.15 0.14 0.17 1.99 126 Red Green Blue 1.66 1.90 1.64 0.15 0.13 0.16 1.73 127 Red Green Blue 1.48 1.77 1.51 0.15 0.12 0.15 1.58 128 Red Green Blue 1.35 1.64 1.09 0.14 0.12 0.14 1.36 129 Red Green Blue 1.20 1.55 1.22 0.14 0.11 0.14 1.32 130 Red Green Blue 1.07 1.44 1.08 0.14 0.11 0.14 1.19 131 Red Green Blue 0.98 1.32 0.94 0.16 0.10 0.15 0.89 132 Red Green Blue 0.75 1.19 0.73 0.17 0.11 0.16 0.78 133 Red Green Blue 0.63 1.04 0.68 0.19 0.11 0.17 0.67 134 Red Green Blue 0.55 0.88 0.59 0.20 0.12 0.19 0.60 135 Red Green Blue 0.51 0.78 0.52 0.20 0.13 0.20 0.55 136 Red Green Blue 0.49 0.70 0.47 0.20 0.14 0.21 0.57 137 Red Green Blue 0.53 0.63 0.55 0.17 0.14 0.19 0.52 138 Red Green Blue 0.53 0.61 0.47 0.16 0.14 0.18 0.52 139 Red 0.54 0.15 0.48 Proses Unsur
Warna Mean Koefisien
Rata -rata Total Green Blue 0.57 0.46 0.14 0.17 140 Red Green Blue 0.51 0.52 0.43 0.15 0.15 0.18 0.50 141 Red Green Blue 9.12 9.62 7.87 0.15 0.14 0.17 8.87 142 Red Green Blue 4.56 4.68 3.87 0.15 0.14 0.17 4.37 143 Red Green Blue 3.04 3.12 2.58 0.15 0.14 0.17 2.91 144 Red Green Blue 2.28 2.37 2.03 0.15 0.14 0.17 1.22 145 Red Green Blue 1.8 1.95 1.65 0.15 0.14 0.17 1.8 146 Red Green Blue 1.45 1.66 1.43 0.15 0.14 0.16 1.51 147 Red Green Blue 1.26 1.5 1.32 0.15 0.13 0.16 1.36 148 Red Green Blue 1.10 1.39 1.20 0.15 0.13 0.15 1.23 149 Red Green Blue 1.05 1.31 1.01 0.15 0.12 0.15 1.12 150 Red Green Blue 0.93 1.23 0.93 0.15 0.12 0.15 1.03 151 Red Green Blue 0.80 1.14 0.82 0.14 0.11 0.14 0.92 152 Red Green Blue 0.68 1.05 0.71 0.15 0.11 0.15 0.81 153 Red Green Blue 0.59 0.93 0.62 0.16 0.11 0.16 0.71 154 Red Green Blue 0.53 0.81 0.53 0.17 0.11 0.17 0.62 155 Red Green Blue 0.50 0.06 0.49 0.18 0.12 0.18 0.35 156 Red Green Blue 0.48 0.64 0.44 0.17 0.13 0.18 0.52 157 Red Green Blue 0.51 0.54 0.41 0.15 0.14 0.19 1.77 158 Red Green Blue 0.50 0.52 0.41 0.14 0.15 0.18 0.47 159 Red Green Blue 0.5 0.48 0.40 0.14 0.14 0.18 0.46 160 Red Green Blue 0.47 0.45 0.37 0.14 0.15 0.18 0.43 161 Red Green 8.33 8.55 0.18 0.13 7.96
Proses Unsur
Warna Mean Koefisien
Rata -rata Total Blue 7 0.18 162 Red Green Blue 4.16 4.27 3.55 0.17 0.13 0.19 3.99 163 Red Green Blue 2.66 2.81 2.96 0.15 0.14 0.17 2.81 164 Red Green Blue 1.88 2.05 1.72 0.14 0.14 0.17 1.88 165 Red Green Blue 1.45 1.64 1.35 0.15 0.14 0.17 1.48 166 Red Green Blue 1.16 1.38 1.12 0.16 0.15 0.17 1.22 167 Red Green Blue 1.06 1.26 0.98 0.16 0.15 0.18 1.1 168 Red Green Blue 0.93 1.19 0.93 0.17 0.14 0.18 1.01 169 Red Green Blue 0.86 1.09 0.82 0.17 0.13 0.17 0.58 170 Red Green Blue 0.83 1.04 0.8 0.15 0.12 0.16 0.89 171 Red Green Blue 0.76 1 0.73 0.14 0.11 0.15 0.83 172 Red Green Blue 0.70 0.91 0.67 0.14 0.11 0.15 0.76 173 Red Green Blue 0.64 0.82 0.60 0.14 0.11 0.15 0.68 174 Red Green Blue 0.60 0.72 0.53 0.14 0.11 0.15 0.55 175 Red Green Blue 0.54 0.63 0.48 0.14 0.12 0.16 0.53 176 Red Green Blue 0.5 0.56 0.43 0.15 0.12 0.16 0.45 177 Red Green Blue 0.48 0.49 0.38 0.14 0.12 0.16 0.41 178 Red Green Blue 0.45 0.44 0.35 0.15 0.13 0.17 0.42 179 Red Green Blue 0.43 0.41 0.32 0.14 0.14 0.1 0.38 180 Red Green Blue 0.42 0.39 0.31 0.15 0.15 0.19 0.37 181 Red Green Blue 7.6 7.8 6.4 0.15 0.15 0.19 7.26 182 Red Green Blue 3.8 3.9 3.2 0.14 0.15 0.19 3.63 183 Red Green Blue 2.43 2.56 2.1 0.14 0.14 0.17 2.36 184 Red Green Blue 1.7 1.85 1.55 0.15 0.14 0.17 1.7 185 Red Green 1.3 1.46 0.16 0.15 1.32 Proses Unsur
Warna Mean Koefisien
Rata -rata Total Blue 1.2 0.17 186 Red Green Blue 1.01 1.21 0.98 0.17 0.15 0.18 1.06 187 Red Green Blue 0.85 1.1 0.84 0.18 0.15 0.18 0.93 188 Red Green Blue 0.8 1.03 0.93 0.18 0.14 0.18 0.92 189 Red Green Blue 0.77 0.98 0.74 0.17 0.13 0.17 1.21 190 Red Green Blue 0.75 0.94 0.72 0.17 0.12 0.16 0.80 191 Red Green Blue 0.69 0.9 0.66 0.14 0.11 0.15 0.75 192 Red Green Blue 0.63 0.82 0.60 0.14 0.11 0.15 0.68 193 Red Green Blue 0.59 0.74 0.55 0.14 0.11 0.15 0.62 194 Red Green Blue 0.55 0.65 0.49 0.14 0.11 0.15 0.56 195 Red Green Blue 0.49 0.55 0.42 0.14 0.12 0.16 0.45 196 Red Green Blue 0.46 0.51 0.4 0.14 0.14 0.18 0.56 197 Red Green Blue 0.43 0.43 0.35 0.15 0.15 0.19 0.40 198 Red Green Blue 0.41 0.4 0.31 0.15 0.14 0.18 0.37 199 Red Green Blue 0.38 0.37 0.29 0.15 0.15 0.19 0.34 200 Red Green Blue 0.38 0.35 0.28 0.14 0.15 0.19 0.33
3.2 Teknik Reflectance dan Iluminasi Citra
Setelah gambar ditingkatkan dari algoritma color constancy yang mendapatkan hasil gambar lebih dari sebelumnya, kemudian teknik reflectance ini coba kita gabungkan dengan algoritma color constancy dimana teknik reflectance merupakan sinar yang dipantulkan oleh sebuah objek yang terdapat pada panjang gelombang tertentu, sedangkan absorpsi adalah sinar yang diserap oleh sebuah objek yang terdapat pada panjang gelombang tertentu. Dalam melakukan perhitungan teknik reflectance
yang membantu algoritma color constancy sebagai berikut. Y = W . X
Keterangan:
Y = Matriks reflectance.
W = Matriks transformasi. X = Matriks RGB.
Perhitungan nilai matrik reflectance dengan nilai dari hasil penjumlahan nilai RGB dengan nilai rata – rata total dapat dilihat pada berikut ini:
a. Nilai 80.000 merupakan nilai dari resolusi 400 x 200 yang terdapat pada halaman 26.
b. Nilai 149 + 162 + 145 diambil dari nilai hasil dari penjumlahan nilai RGB dengan nilai rata – rata total yang terdapat pada halaman 79.
c. Nilai 36.480.000 merupakan nilai dari hasil penjumlahan kedua nilai.
d. Untuk mencari nilai selanjutnya sama seperti cara yang terdapat diatas.
Setelah didapat nilai teknik reflectance yang membantu algoritma color constancy kemudian kita melakukan teknik iluminasi dalam proses pencahayaan dalam algoritma color constancy dimana iluminasi merupakan pencahayaan terhadap suatu tempat atau ruangan dalam proses pegambilan gambar dapat menjadi
noise terhadap gambar tersebut. Maka dari itu pencahayaan coba kita sesuaikan dengan gambar agar hasil gambar lebih bagus.
Setelah proses teknik reflectance dan iluminasi dihasilkan dalam peningkatan unsur rona dan warna dengan algoritma color constancy dapat menghasilkan gambar sebagai berikut, Adapun hasil pada gambar color constancy sebagai berikut:
Gambar 3 sebelum proses color constancy
Gambar 4 sesudah proses color constancy
4.
IMPLEMENTASI
Dalam tahap implementasi sistem yang digunakan merupakan langkah-langkah dalam pembuatan suatu perangkat lunak, dan tahap selanjutnya tahap perancangan dan tahap sistem pengujian. Tahap ini melakukan dengan menterjemahkan perancangan yang berdasarkan hasil
setiap analisis pengujian dalam bahasa yang dimengerti oleh sistem komputer, serta dalam penerapan perangkat lunak tersebut dalam keadaan yang sebenarnya, format citra yang akan digunakan dalam proses implemntasi pada gambar berformat JPG.
a. Tampilan Utama Program Peningkatan Unsur Rona Dan Warna
Dalam tampilan utama dari program peningkatan unsur rona dan warna dengan menggunakan algoritma color constancy dengan reflectance dan iluminasi citra merupakan tampilan awal saat aplikasi yang akan dijalankan, pada tampilan menu utama dapat dilihat seperti yang ada dibawah ini.
Gambar 5 Tampilan Utama Peningkatan Unsur Rona Dan Warna
b. Tampilan Menu Proses Pengambilan Gambar Dalam tampilan menu proses pengambilan gambar yang akan dalam peningkatan unsur rona dan warna, pertama mengambil gambar yang akan di proses oleh komputer. Dimana pertama yang di klik membuka gambar dan memilihnya gambar yang ada pada komputer. Adapun menu proses pengambilan gambar sebagai berikut.
Gambar 6 Tampilan Proses Pengambilan Gambar c. Tampilan Menu Proses Peningkatan Unsur Rona
Dan Warna
Dalam peningkatan unsur rona dan warna dengan menggunakan algoritma color constancy dengan
reflectance dan iluminasi citra. Sebelum kita mendapatkan hasil dari citra, kita harus melakukan pengolahan terhadap gambar yang akan di proses. Adapun gambar menu proses gambar sebagai berikut.
Gambar 7 Tampilan Menu Proses Peningkatan Unsur Rona Dan Warna
Pada tampilan menu ini terdapat beberapa pilihan sebagai berikut.
1. Buka gambar, untuk mengambil suatu citra yang akan di inputkan kedalam setiap aplikasi yang akan di proses algoritma color constancy dengan
reflectance dan iluminasi citra.
2. Proses, tombol ini berfungsi dalam memproses peningkatan unsur rona dan warna meggunakan algoritma color constancy dengan reflectance dan
iluminasi citra.
3. Simpan, tombol ini berfungsi untuk melakukan penyimpanan gambar yang telah di proses. 4. Batal, tombol ini brfungsi untuk mebatalkan proses
yang akan di lakukan.
5. Keluar, tombol ini berfungsi untuk keluar dari form
peningkatan unsur rona dan warna
.
5.
KESIMPULAN
Dalam penelitian mempunyai beberapa kesimpulan yang dapat diambil diantaranya sebagai berikut:
a. Dalam penerapan algoritma color constancy dapat meningkatkan unsur rona dan warna dengan cara
menggunakan citra berwarna sebagai input, dan proses algoritma color constancy dengan menggunakan ukuran 20x10 piksel yang akan di proses untuk mengahsasilkan suatu citra baru yang berhasil ditingkatkan.
b. Dalam proses perancanga dapat dibuat dengan menggunakan bahasa pemograman matlab dengan algoritma color conctancy.
Daftar Pustaka
[1] H. P. Waspada, S. M. S. Nugroho, E. M. Yuniarno, Peningkatan Kualitas Citra Digital Berbasis Color Constancy Menggunakan Gray World, SENIATI, Surabaya, 2016.
[2] I. Kaur, R. S. Bopari, Modified Color Correction Using Clahe & Edge Based Color Constancy, IJARCSSE, Mohali, India, 2014.
[3] S. Firmansyah, D. Lelono, R. Sumiharto, Implementasi Pengolahan Citra Digital Sebagai Pengukur Nilai Resistor Pada Sistem Pemindai Resistor Berbasis Android, IJEIS, 2015.
[4] Y. Kurniawan, ActionScript 2.0 Flash MX 2004, PT Elex Media Komputindo, Jakarta, 2005.
[5] D. Putra, Pengolahan Citra Digital, Penerbit CV Andi, Yogyakarta, 2010.
[6] T. Sutoyo, E. Mulyanto, V. Suhartono, O. D. Nurhayati, M. T. Wijanarto, Teori Pengolahan Citra Digital, Andi, Yogyakarta, 2009.
[7] A. Kadir, A. Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2013.
[8] W. Komputer, Teknik Mengolah Foto Digital Dengan Adobe Photoshop CS3, PT Elex Media Komputindo, Jakarta, 2007.
