Equalisasi Histogram Pengolahan Citra Digital

       Hi sobat blogger sudah lama aku tidak posting sesuatu yang berkaitan dengan tugas kuliah, karena sebelumnya banyak sekali tugas pemrograman (program) yang harus dibuat, sehingga cukup menyita dan menghabiskan banyak waktu untuk fokus memperbaiki dan juga menyelesaikan program tersebut. Dengan adanya referensi ini semoga bisa membantu teman informatika lain yang sedang belajar.

Baiklah langsung saja ke topik yang akan dibahas!

Disini aku akan mereferensikan tugas soal pengolahan citra digital tentang materi Equalisasi Citra (penyetaraan citra dari nilai citra asal menjadi citra bentuk baru).

1. Buatlah sebuah citra 6 x 6 pixel dengan tingkat keabuan 3 bit, equalisasikan nilai citra tersebut dan buat histogram-nya, kerjakan secara manual atau  menggunakan Ms.Excel  (nilai random (acak)).

Jawab : 

6 x 6 = 36 (N) pixel;

masih inget kan sobat cara perhitungan bit ke biner, setiap bit hanya bernilai angka biner true (1) or false (0) seperti dibawah ini:

Rumus :  2^n bit

Oke,   jika di atas tingkat keabuan 3 bit, maka 2^3 =  berapa angka biner? 

jawabannya adalah 8 angka biner, benar kan!

Mari kita buktikan : 

   

           1             0

       1     0      1      0

     1  0 1  0  1  0  1  0

Baca hasil dari kanan atas (belakang) ke kiri:

000  001  010  011  100  101  110  111      

sebenarnya perhitungan biner diatas untuk orang informatika di asumsikan sudah paham, jadi tidak usah di tuliskan dalam jawaban soal diatas, ini di tulis hanya sebagai referensi jika seandainya 'lupa/ mungkin belum tau' !

Ref Binary

Lanjut...

  n = 36

rk =  range nilai 8,  0 - 7 (di mulai dari 0 (nol) bukan 1 - 8)

nk = Jumlah kemunculan angka

pr = probability (nk/n)

sk = frekuensi kumulatif

2	3	4	1	7	2
1	5	3	6	5	0
2	3	5	1	3	2
7	0	4	0	6	6
2	7	2	0	1	4
3	3	4	2	3	7

         

         

rk	nk	pr (nk/n)	sk	sk x 7	Pembulatan		Normalisasi(sk)
r0=0	4	0,11	0,11	0,77	1		1
r1=1/7	4	0,11	0,22	1,54	2		2
r2=2/7	7	0,19	0,41	2,87	3		3
r3=3/7	7	0,19	0,6	4,2	4		4
r4=4/7	4	0,11	0,71	4,97	5		5
r5=5/7	3	0,08	0,79	5,53	6		6
r6=6/7	3	0,08	0,87	6,09	6		6
r7=1	4	0,11	0,98	6,86	7		7

Citra Hasil
sk	nk	p(sk)
1	4	0,11
2	4	0,11
3	7	0,19
4	7	0,19
5	4	0,11
6	6	0,16
7	4	0,11

Gambar Histogram

Sekian deh , jika ada kesalahan atau tanggapan silakan tinggalkan koment di bawah atau email, karena saya bukan manusia yang sempurna, thx.  =) 

Referensi: Program Konversi Citra Digital dengan VB.Net 2008

Berikut ini adalah kode program testing image processing/konversi citra ke dalam bentuk Grayscale, biner, m_bit, Brightness, Contrast dan Inversi.

Jika kita belum tau/paham Teori Pengolahan Citra dan penggunaan properties Tools VisualBasic/VB.Net juga cara coding syntaxnya,  maka kemungkinan kita akan mengalami kesulitan untuk coding membuat aplikasi seperti dibawah ini, aplikasi yang aku buat ini bukan sebagai tutorial melainkan hanya untuk referensi kuliah, untuk tutorial mungkin hanya kadang-kadang saja/lain waktu akan diposting, tapi berhubung sekarang aku masih sibuk, jadi tidak cukup waktunya kalo harus membuat tutorial dari mulai teori pengolahan citra sampai implementasi penggunaan software VB/VB.Net. Harap maklum ;)

Ini adalah hasil gambar out-nya:

Public Class Form1 Dim bmap As Bitmap Private Sub Openbtn_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Openbtn.Click OpenFileDialog1.InitialDirectory = "c:\" OpenFileDialog1.Title = "Open Images" OpenFileDialog1.Filter = "Gambar|*.bmp;*.gif;*.jpg;*.png" If OpenFileDialog1.ShowDialog() = Windows.Forms.DialogResult.OK Then PictureBox1.Image = Image.FromFile(OpenFileDialog1.FileName) Exit Sub End If End Sub Private Sub Grayscale_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Grayscale.Click If PictureBox1.Image Is Nothing Then MsgBox("WARNING : Tidak ada gambar untuk di konversi!") Exit Sub End If Dim PICTURE As New Bitmap(PictureBox1.Image) Dim X, Y, warna As Integer For X = 0 To PICTURE.Width - 1 For Y = 0 To PICTURE.Height - 1 Dim p = PICTURE.GetPixel(X, Y) warna = CInt(p.R * 0.3 + p.G * 0.59 + p.B * 0.11) PICTURE.SetPixel(X, Y, Color.FromArgb(warna, warna, warna)) PictureBox1.Image = PICTURE Next If X Mod 10 = 0 Then PictureBox1.Invalidate() PictureBox1.Refresh() End If Next If Y Mod 10 = 0 Then PictureBox1.Invalidate() PictureBox1.Refresh() End If End Sub Private Sub Savebtn_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Savebtn.Click SaveFileDialog1.FileName = "Save Images" SaveFileDialog1.Filter = "Gambar|*.bmp;*.gif;*.jpg;*.png" If SaveFileDialog1.ShowDialog() = DialogResult.OK Then PictureBox1.Image.Save(SaveFileDialog1.FileName) End If End Sub Private Sub Binerbtn_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Binerbtn.Click If PictureBox1.Image Is Nothing Then MsgBox("WARNING : Tidak ada gambar untuk di konversi!") Exit Sub End If bmap = New Bitmap(PictureBox1.Image) PictureBox1.Image = bmap Dim tempbmp As New Bitmap(PictureBox1.Image) Dim DX As Integer Dim DY As Integer Dim Red, Green, Blue, Grey As Integer Dim X, Y As Integer With tempbmp For X = DX To .Height - DX - 1 For Y = DY To .Width - DY - 1 Red = CInt(.GetPixel(Y, X).R) Green = CInt(.GetPixel(Y, X).G) Blue = CInt(.GetPixel(Y, X).B) Grey = (Red + Green + Blue) / 3 'proses perubahan ke biner (hitam putih) Dim clr As Color = bmap.GetPixel(Y, X) If (Grey < 128) Then Red = 0 Green = 0 Blue = 0 Else Red = 255 Blue = 255 Green = 255 End If bmap.SetPixel(Y, X, Color.FromArgb(Red, Green, Blue)) Next If X Mod 10 = 0 Then PictureBox1.Invalidate() PictureBox1.Refresh() End If Next End With End Sub Private Sub mbitbtn_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles mbitbtn.Click If PictureBox1.Image Is Nothing Then MsgBox("WARNING : Tidak ada gambar untuk di konversi!") Exit Sub End If bmap = New Bitmap(PictureBox1.Image) PictureBox1.Image = bmap Dim tempbmp As New Bitmap(PictureBox1.Image) Dim DX As Integer = 1 Dim DY As Integer = 1 Dim Red As Integer, Green As Integer, Blue As Integer, Grey As Integer Dim X, Y As Integer Dim m As Integer = 2 Dim Xth As Double With tempbmp For X = DX To .Height - DX - 1 For Y = DY To .Width - DY - 1 Red = CInt(.GetPixel(Y, X).R) Green = CInt(.GetPixel(Y, X).G) Blue = CInt(.GetPixel(Y, X).B) Grey = (Red + Green + Blue) / 3 Xth = (2 ^ m) * Int(Grey / 2 ^ m) If (Xth > 256) Then Red = 255 Green = 255 Blue = 255 Else Red = Xth Green = Xth Blue = Xth End If bmap.SetPixel(Y, X, Color.FromArgb(Red, Green, Blue)) Next If X Mod 10 = 0 Then PictureBox1.Invalidate() PictureBox1.Refresh() End If Next End With End Sub Private Sub Brightbtn_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Brightbtn.Click If PictureBox1.Image Is Nothing Then MsgBox("WARNING : Tidak ada gambar untuk di konversi!") Exit Sub End If bmap = New Bitmap(PictureBox1.Image) PictureBox1.Image = bmap Dim tempbmp As New Bitmap(PictureBox1.Image) Dim DX As Integer = 1 Dim DY As Integer = 1 Dim Red As Integer, Green As Integer, Blue As Integer Dim X, Y As Integer Dim tb As Integer tb = 75 With tempbmp For X = DX To .Height - DX - 1 For Y = DY To .Width - DY - 1 Red = CInt(.GetPixel(Y, X).R) Green = CInt(.GetPixel(Y, X).G) Blue = CInt(.GetPixel(Y, X).B) 'Grey = (Red + Green + Blue) / 3 'konversi warna pada pixel Y,X ke grey Red = Red + tb Green = Green + tb Blue = Blue + tb If (Red > 255) Then Red = 255 End If If (Blue > 255) Then Blue = 255 End If If (Green > 255) Then Green = 255 End If bmap.SetPixel(Y, X, Color.FromArgb(Red, Green, Blue)) Next If X Mod 10 = 0 Then PictureBox1.Invalidate() PictureBox1.Refresh() End If Next End With End Sub Private Sub Contrastbtn_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Contrastbtn.Click If PictureBox1.Image Is Nothing Then MsgBox("WARNING : Tidak ada gambar untuk di konversi!") Exit Sub End If bmap = New Bitmap(PictureBox1.Image) PictureBox1.Image = bmap Dim tempbmp As New Bitmap(PictureBox1.Image) Dim DX As Integer = 1 Dim DY As Integer = 1 Dim Red, Green, Blue As Integer Dim X, Y As Integer Dim tc As Integer tc = 5 With tempbmp For X = DX To .Height - DX - 1 For Y = DY To .Width - DY - 1 Red = CInt(.GetPixel(Y, X).R) Green = CInt(.GetPixel(Y, X).G) Blue = CInt(.GetPixel(Y, X).B) 'Grey = (Red + Green + Blue) / 3 'konversi warna pada pixel Y,X ke grey Red = Red * tc Blue = Blue * tc Green = Green * tc If (Red > 255) Then Red = 255 End If If (Blue > 255) Then Blue = 255 End If If (Green > 255) Then Green = 255 End If bmap.SetPixel(Y, X, Color.FromArgb(Red, Green, Blue)) Next If X Mod 10 = 0 Then PictureBox1.Invalidate() PictureBox1.Refresh() End If Next End With End Sub Private Sub Inversibtn_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Inversibtn.Click If PictureBox1.Image Is Nothing Then MsgBox("WARNING : Tidak ada gambar untuk di konversi!") Exit Sub End If bmap = New Bitmap(PictureBox1.Image) PictureBox1.Image = bmap Dim tempbmp As New Bitmap(PictureBox1.Image) Dim DX As Integer Dim DY As Integer Dim X, Y As Integer With tempbmp For X = DX To .Height - DX - 1 For Y = DY To .Width - DY - 1 Dim clr As Color = bmap.GetPixel(Y, X) 'inversi 8 bit = 255-x clr = Color.FromArgb(255, 255 - clr.R, 255 - clr.G, 255 - clr.B) bmap.SetPixel(Y, X, clr) Next If X Mod 10 = 0 Then PictureBox1.Invalidate() PictureBox1.Refresh() End If Next End With End Sub Private Sub ExitBtn_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles ExitBtn.Click End End Sub End Class

Cek lagi sampai tidak ada error, lalu Klik Run.

Thanks to Mr.Dosen Ganteng+kocak yang udah ngasih  referensi file untuk aku pelajari !

Definisi Pengolahan Citra, Apa itu Pengolahan Citra?

Definisi
Pengolahan citra adalah salah satu cabang dari ilmu informatika. Pengolahan citra berkutat pada usaha untuk melakukan transformasi suatu citra/gambar menjadi citra lain dengan menggunakan teknik tertentu.

Citra
Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling.

Gambar analog dibagi menjadi N baris dan M kolom sehingga menjadi gambar diskrit. Persilangan antara baris dan kolom tertentu disebut dengan piksel. Contohnya adalah gambar/titik diskrit pada baris n dan kolom m disebut dengan piksel [n,m].

Sampling
Sampling adalah proses untuk menentukan warna pada piksel tertentu pada citra dari sebuah gambar yang kontinu Pada proses sampling biasanya dicari warna rata-rata dari gambar analog yang kemudian dibulatkan. Proses sampling sering juga disebut proses digitisasi.

Kuantisasi

Ada kalanya, dalam proses sampling, warna rata-rata yang didapat di relasikan ke level warna tertentu. Contohnya apabila dalam citra hanya terdapat 16 tingkatan warna abu-abu, maka nilai rata-rata yang didapat dari proses sampling harus diasosiasikan ke 16 tingkatan tersebut. Proses mengasosiasikan warna rata-rata dengan tingkatan warna tertentu disebut dengan kuantisasi.

Derau
Derau (Noise) adalah gambar atau piksel yang mengganggu kualitas citra. Derau dapat disebabkan oleh gangguan fisis(optik) pada alat akuisisi maupun secara disengaja akibat proses pengolahan yang tidak sesuai. Contohnya adalah bintik hitam atau putih yang muncul secara acak yang tidak diinginkan di dalam citra. bintik acak ini disebut dengan derau salt & pepper. Banyak metode yang ada dalam pengolahan citra bertujuan untuk mengurangi atau menghilangkan noise.

Operasi pengolahan citra

Operasi yang dilakukan untuk mentransformasikan suatu citra menjadi citra lain dapat dikategorikan berdasarkan tujuan transformasi maupun cakupan operasi yang dilakukan terhadap citra.

Berdasarkan tujuan transformasi operasi pengolahan citra dikategorikan sebagai berikut :

# Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement)
Operasi peningkatan kualitas citra bertujuan untuk meningkatkan fitur tertentu pada citra.

# Pemulihan Citra (Image Restoration)
Operasi pemulihan citra bertujuan untuk mengembalikan kondisi citra pada kondisi yang diketahui sebelumnya akibat adanya pengganggu yang menyebabkan penurunan kualitas citra.

Berdasarkan cakupan operasi yang dilakukan terhadap citra, Operasi pengolahan citra dikategorikan sebagai berikut :

# Operasi titik/MidPoint, yaitu operasi yang dilakukan terhadap setiap piksel pada citra yang keluarannya hanya ditentukan oleh nilai piksel itu sendiri.
# Operasi area, yaitu operasi yang dilakukan terhadap setiap piksel pada citra yang keluarannya dipengaruhi oleh piksel tersebut dan piksel lainnya dalam suatu daerah tertentu. Salah satu contoh dari operasi berbasis area adalah operasi ketetanggaan yang nilai keluaran dari operasi tersebut ditentukan oleh nilai piksel-piksel yang memiliki hubungan ketetanggaan dengan piksel yang sedang diolah.
# Operasi global, yaitu operasi yang dilakukan tehadap setiap piksel pada citra yang keluarannya ditentukan oleh keseluruhan piksel yang membentuk citra.

Dalam membuat sebuah program untuk implementasi pengolahan citra, maka dibutuhkan penggunan algoritma dan fungsi matematika seperti berikut:

Dalam membuat sebuah program untuk implementasi pengolahan citra, maka dibutuhkan penggunan algoritma dan fungsi matematika seperti berikut:

Algoritma berbasis matematika

Algoritma pada kategori ini menggunakan piksel/beberapa piksel untuk menjadi masukan suatu fungsi matematik untuk menentukan nilai piksel pada citra hasil.

     # Biner

    Operasi ini berbasis operasi boolean (AND,OR,NOT) untuk memanipulasi citra

    # Aritmetika

    Operasi ini berbasis operasi Aritmatika ( penjumlahan, pengurangan, perkalian dan pembagian citra)

    # Geometri

Referensi : pengolahan citra