SlideShare a Scribd company logo
1 of 11
III. OPERASI-OPERASI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Operasi pd citra digital : memanipulasi element2 matriks yakni, sebuah pixel, sekumpulan pixel berdekatan atau seluruh elemen matriks.  3.1 Level (aras) komputasi :aras titik, aras lokal, aras global, aras objek 1.  Aras Titik Operasi ini dilakukan pd pixel tunggal dlm citra. Operasi ini disebut jg operasi  pointwise:  yg terdiri atas pengaksesan pixel pd lokasi yg diberikan, memodifikasinya dgn operasi linear atau non-linear & menempatkan nilai pixel baru pd lokasi yg bersesuaian di dlm citra yg baru. Operasi tsb diulang utk seluruh pixel. Pers matematis:   f B (x,y) = O titik {f A(x,y) }  3.1 Citra keluaran Citra masukan
Operasi aras titik dibedakan berdasarkan: intensitas, geometri dan gabungan. Intensitas Nilai intensitas  u  suatu pixel diubah dgn transformasi h menjadi nilai intensitas baru v: v  =  h(u),  u,v  [0,L]  ,[object Object],[object Object],[object Object],Jk a=0 & b=1, mk operasi pengambangan mentransformasikan citra hitam putih jd Citra biner . Nilai ambang dpt berlaku utk semua pixel atau area ttt. Contoh : O titik {f(x,y)} Gbr 3.1 Operasi aras titik
2. Operasi negatif:  mengurangi nilai intensitas pixel dari nilai keabuan maksimum, misal  citra 8 bit (256 derajat keabuan) f(x,y)’=255-f(x,y) 3. Operasi c lipping Dilakukan jk nilai intensitas pixel hasil pengolahan citra berada di bawah nilai intensitas minimum atau di atas intensitas maksimum. Operasi clipping dikategorikan sbg Opeasi pengambangan Citra cameraman 256 derajat keabuan, ukuran 32 x 32  pixel, Jadikan citra biner TUGAS 1
4. Pencerahan ( brightening ) Dilakukan dgn menambahkan atau mengurangkan sebuah konstanta setiap pixel f(x,y)’= f(x,y)  ± a Jk a positif mk kecerahan citra bertambah, jk a negatif mk kecerahan berkurang. Dari hasil penambahan atau pengurangan, bisa jd intensitas berada di atas intensitas maks atau di bawah intensitas minimum, shg perlu operasi  clipping Y = [ 22  4  15  105  119  11  102  102  2  62  150 12  9  9  53  33  6  168  112  67  25  94 24  6  14  26  12  82  55  110  247  119  98 4  2  15  0  104  0  11  197  214  2  194 0  23  25  73  0  20  0  46  0  0  188 21  2  32  1  17  25  0  52  102  38  188 14  30  52  24  9  0  10  131  0  43  204 26  0  30  13  0  105  6  118  159  56  175 11  25  15  14  39  231  17  189  151  134  51 1  7  8  0  124  168  44  165  138  107  2 21  18  23  1  239  144  113  180  156  209  94 ]; Tugas 2:  lakukan operasi pencerahan
2. Aras lokal Operasi ini menghasilkan citra keluaran yg intensitas suatu pixel tergantung pd inensitas pixel-pixel tetangganya. f B (x,y)’=o lokal {f A (x i ,y j ),  (x i ,y j )  N(x,y) } Dgn, N  neighborhood , pixel-pixel yg berada di sekitar (x,y) O lokal {f(x i ,y j ), (xi, yi) pixel di sekitar (x,y) } Gbr 3.2 Operasi aras lokal menghasilkan  image smooting  (terjd   proses konvolusi). 3. Aras global Operasi ini menghasilkan citra keluaran yg intensitas suatu pixel tergantung pd intensitas keseluruhan pixel f B (x,y)’= o global  {f A (x,y)} Contoh: pd operasi penyetaraan histogram utk peningkatan kualitas citra
4. Aras objek Operasi ini hy dilakukan pd objek ttt dlm citra, dgn tujuan mengenali objek tsb. Misal: menghitung rerata intensitas, ukuran, bentuk & karakteristik lainnya. 3.2 Operasi aritmetika Citra digital dlm btk matriks, shg pd citra berlaku operasi aritmetika matriks. Operasi matriks: ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Dari segi aras komputasi, operasi aritmetika termasuk operasi aras titik.
Citra  x ukuran 32 x 32 dgn intensitas berikut: Lakukan operasi aritmetika 156  158  161  164  168  170  172  173  174  176  197  171  188  182  195  183  181  191  171  180  188  170  172  166  168  166  164  160  158  156  154  154 156  157  160  164  167  170  172  172  169  181  160  187  188  166  182  187  172 197  188  167  169  183  152  181  168  167  164  161  158  156  155  154 156  157  160  164  167  170  171  172  173  183  173  202  169  186  195  174  199 167  170  195  188  173  176  160  169  167  165  161  158  156  155  154 156  158  161  164  168  170  172  173  174  177  180  174  176  190  177  193  177 186  205  165  185  170  174  169  169  168  165  161  158  156  154  153 157  159  162  166  169  172  173  174  173  177  163  178  222  152  148  221  202 166  196  169  162  181  164  176  169  167  164  161  157  154  153  152 159  161  164  167  171  173  175  176  189  184  169  201  106  0  6  0  136 204  162  202  178  177  172  164  168  166  163  159  156  153  151  150 161  163  166  169  173  175  177  178  168  171  186  223  10  9  3  0  3 227  186  165  187  171  166  173  167  165  162  158  154  151  149  148 162  164  167  170  174  176  178  179  196  213  201  215  8  104  21  198  91 14  152  165  163  177  175  164  166  164  161  157  153  150  148  147 162  167  174  163  179  175  170  207  122  37  52  0  51  49  150  191  80 147  80  143  179  175  174  164  161  162  161  157  151  146  143  143 157  168  170  165  182  171  192  147  0  22  4  15  105  119  11  102  102 2  62  150  55  184  159  178  166  162  157  155  154  152  149  146 184  138  183  160  170  207  110  14  14  12  9  9  53  33  6  168  112 67  25  94  229  156  163  166  172  164  156  154  156  155  150  145 158  170  167  160  212  55  1  5  5  24  6  14  26  12  82  55  110 247  119  98  168  158  187  162  170  164  158  155  154  152  146  141 147  175  153  191  80  0  12  22  18  4  2  15  0  104  0  11  197 214  2  194  181  151  154  160  160  160  160  157  152  147  143  141 171  151  170  195  4  22  25  0  12  0  23  25  73  0  20  0  46 0  0  188  150  168  179  159  156  158  159  157  152  147  146  147 158  173  168  163  164  4  0  19  16  21  2  32  1  17  25  0  52 102  38  188  166  154  163  144  169  165  160  155  152  150  149  148 169  151  157  164  174  174  14  0  8  14  30  52  24  9  0  10  131 0  43  204  158  161  174  149  186  175  162  154  152  151  148  145 158  168  165  161  166  134  6  9  8  26  0  30  13  0  105  6  118 159  56  175  155  170  149  155  181  176  141  179  170  148  152  148 163  159  176  164  201  61  0  6  0  11  25  15  14  39  231  17  189 151  134  51  231  165  152  145  193  183  147  158  148  148  147  145 128  128  148  149  180  11  8  14  29  1  7  8  0  124  168  44  165 138  107  2  195  191  187  149  180  165  147  147  146  168  144  137 104  143  165  165  76  0  11  35  0  21  18  23  1  239  144  113  180 156  209  94  97  190  174  172  158  158  180  172  151  168  138  159 70  52  60  81  0  22  12  0  16  10  7  17  0  86  38  96  141 130  76  156  4  65  69  72  25  97  211  220  142  94  42  85 145  115  160  113  1  21  20  18  12  20  20  5  139  228  53  64  104 87  122  61  70  68  117  48  66  44  63  76  70  74  15  21 138  115  151  47  6  8  12  6  15  9  8  0  134  179  3  178  150 124  139  161  170  24  146  160  167  158  160  155  141  162  147  167 130  146  153  7  8  10  18  12  20  8  17  23  147  113  23  141  150 115  134  122  121  32  129  102  95  98  93  90  85  113  96  93 133  124  147  112  9  6  20  7  13  8  8  70  165  68  87  148  146 107  135  127  118  148  41  133  140  142  127  125  137  124  113  122 140  138  126  148  85  11  0  26  18  21  0  135  149  53  163  127  132 164  137  142  148  124  82  160  118  121  129  113  118  112  110  117 120  145  120  149  90  25  16  7  0  25  0  124  173  46  67  140  115 118  124  133  125  119  96  60  127  110  134  108  115  118  116  114 114  130  128  138  40  31  51  9  20  0  28  147  94  17  122  115  114 138  109  147  142  123  166  3  160  110  130  111  126  129  122  112 135  116  131  146  34  28  51  76  0  41  100  128  87  1 38  129  127  126 130  145  116  134  144  141  89  165  109  117  114  122  117  114  115 124  128  128  136  46  32  35  121  22  24  127  138  75  229  108  128  129 119  111  124  124  95  136  112  136  116  110  121  109  98  109  125 106  138  121  129  38  35  51  113  62  37  70  138  77  157  133  124  157 101  135  142  131  132  125  121  110  137  107  128  106  103  114  124 123  128  110  153  34  29  83  104  34  23  105  133  129  142  115  109  112  134  114  109  137  128  114  128  101  155  101  128  110  119  120  110   X=[ ]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],O(x,y)=1/2{A 1 (x,y) + A 2 (x,y) Kemungkinan hasilnya bernilai riil, bulatkan ke nilai terdekat. Pengurangan dua citra Untuk memperoleh suatu objek dari dua buah citra. Contoh: citra pertama foto kursi dlm suatu ruang, citra kedua foto kursi dgn seorang yg duduk di atas kursi. hasil pengurangan berupa objek org dgn latarbelakang hitam. b. Perkalian citra Biasa digunakan untuk mengoreksi kelinearan sensor dgn cara mengalikan matriks citra dgn matriks koreksi.  O(x,y) = A(x,y) B(x,y) citra matriks koreksi
Output hasil perkalian mgk bernilai real, mk dibulatkan ke nilai bulat tersekat. Contoh: 1  15  100  255 0  5  30  253 20  1  20  255 25  2  12  230  0.2  0.3  0.1 0.2 0.2  0.1  0.1 0.2 0.2  0.1  0.1 0.1 0.3  0.1  0.1 0.2  =  ? Matriks citra A  Matriks koreksi B  matriks output c. Penjumlahan/pengurangan citra dgn skalar O(x,y) = A(x,y)  ± c Contoh lihat operasi  pencerahan citra (operasi aras titik)
O(x,y) = c . A(x,y) Kenaikan intensitas setiap pixel sebanding dgn c. Biasanya digunakan untuk kalibrasi kecerahan. d. Perkalian/pembagian citra dgn skalar O(x,y) = A(x,y)/c Penurunan intensitas  setiap pixel berbanding terbalik dgn c Biasanya dipakai untuk normalisasi kecerahan 3.3 Operasi Boolean and ,  or  dan  not O(x,y) = A(x,y)  and  B(x,y) O(x,y) = A(x,y)  or  B(x,y) O(x,y) =  not  A(x,y) Operasi Boolean mempunyai terapan yg penting pd pemrosesan morfologi pd citra biner. Pd citra biner, operasi  not  dpt digunakan untuk menentukan komplemen citra
Contoh:

More Related Content

What's hot

Bab 4 operasi-operasi dasar pengolahan citra dijital
Bab 4 operasi-operasi dasar pengolahan citra dijitalBab 4 operasi-operasi dasar pengolahan citra dijital
Bab 4 operasi-operasi dasar pengolahan citra dijital
Syafrizal
 
Fuzzy fungsi keanggotaan
Fuzzy fungsi keanggotaanFuzzy fungsi keanggotaan
Fuzzy fungsi keanggotaan
Roziq Bahtiar
 
03. matrik-dan-transformasi-linear-ortonormal-dan-gram-schmidt
03. matrik-dan-transformasi-linear-ortonormal-dan-gram-schmidt03. matrik-dan-transformasi-linear-ortonormal-dan-gram-schmidt
03. matrik-dan-transformasi-linear-ortonormal-dan-gram-schmidt
kmaguswira
 
Iterasi gauss seidel
Iterasi gauss seidelIterasi gauss seidel
Iterasi gauss seidel
Nur Fadzri
 
Pertemuan 02 teori dasar himpunan
Pertemuan 02   teori dasar himpunanPertemuan 02   teori dasar himpunan
Pertemuan 02 teori dasar himpunan
Fajar Istiqomah
 
8. Rangkaian Pra-Tegangan Transistor
8. Rangkaian Pra-Tegangan Transistor8. Rangkaian Pra-Tegangan Transistor
8. Rangkaian Pra-Tegangan Transistor
baehaqi alanawa
 

What's hot (20)

Image processing
Image processingImage processing
Image processing
 
Bab 4 operasi-operasi dasar pengolahan citra dijital
Bab 4 operasi-operasi dasar pengolahan citra dijitalBab 4 operasi-operasi dasar pengolahan citra dijital
Bab 4 operasi-operasi dasar pengolahan citra dijital
 
Slide minggu 6 (citra digital)
Slide minggu 6 (citra digital)Slide minggu 6 (citra digital)
Slide minggu 6 (citra digital)
 
Fuzzy fungsi keanggotaan
Fuzzy fungsi keanggotaanFuzzy fungsi keanggotaan
Fuzzy fungsi keanggotaan
 
2. galat
2. galat2. galat
2. galat
 
Jaringan wired dan wireless
Jaringan wired dan wirelessJaringan wired dan wireless
Jaringan wired dan wireless
 
Histogram - Citra Digital
Histogram - Citra DigitalHistogram - Citra Digital
Histogram - Citra Digital
 
Webinar PHP-ID: Mari Mengenal Logika Fuzzy (Fuzzy Logic)
Webinar PHP-ID: Mari Mengenal Logika Fuzzy (Fuzzy Logic)Webinar PHP-ID: Mari Mengenal Logika Fuzzy (Fuzzy Logic)
Webinar PHP-ID: Mari Mengenal Logika Fuzzy (Fuzzy Logic)
 
03. matrik-dan-transformasi-linear-ortonormal-dan-gram-schmidt
03. matrik-dan-transformasi-linear-ortonormal-dan-gram-schmidt03. matrik-dan-transformasi-linear-ortonormal-dan-gram-schmidt
03. matrik-dan-transformasi-linear-ortonormal-dan-gram-schmidt
 
Perceptron
PerceptronPerceptron
Perceptron
 
Bab 11 citra biner
Bab 11 citra binerBab 11 citra biner
Bab 11 citra biner
 
Iterasi gauss seidel
Iterasi gauss seidelIterasi gauss seidel
Iterasi gauss seidel
 
Pertemuan 02 teori dasar himpunan
Pertemuan 02   teori dasar himpunanPertemuan 02   teori dasar himpunan
Pertemuan 02 teori dasar himpunan
 
Praktik dengan matlab
Praktik dengan matlabPraktik dengan matlab
Praktik dengan matlab
 
Otomatisasi Sistem Parkiran Berbasis Objek
Otomatisasi Sistem Parkiran Berbasis ObjekOtomatisasi Sistem Parkiran Berbasis Objek
Otomatisasi Sistem Parkiran Berbasis Objek
 
8. Rangkaian Pra-Tegangan Transistor
8. Rangkaian Pra-Tegangan Transistor8. Rangkaian Pra-Tegangan Transistor
8. Rangkaian Pra-Tegangan Transistor
 
APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS INFRASTRUKTUR PEKERJAAN UMUM (SIGI-PU) U...
APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS INFRASTRUKTUR PEKERJAAN UMUM  (SIGI-PU) U...APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS INFRASTRUKTUR PEKERJAAN UMUM  (SIGI-PU) U...
APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS INFRASTRUKTUR PEKERJAAN UMUM (SIGI-PU) U...
 
Matematika Diskrit matriks relasi-dan_fungsi
Matematika Diskrit  matriks relasi-dan_fungsiMatematika Diskrit  matriks relasi-dan_fungsi
Matematika Diskrit matriks relasi-dan_fungsi
 
SIG dan Pemetaan Pertemuan ke III (Konsep Dasar Penginderaan Jauh)
SIG dan Pemetaan Pertemuan ke III (Konsep Dasar Penginderaan Jauh)SIG dan Pemetaan Pertemuan ke III (Konsep Dasar Penginderaan Jauh)
SIG dan Pemetaan Pertemuan ke III (Konsep Dasar Penginderaan Jauh)
 
Pertemuan 3 - Digital Image Processing - Spatial Filtering - Citra Digital
Pertemuan 3 - Digital Image Processing - Spatial Filtering - Citra DigitalPertemuan 3 - Digital Image Processing - Spatial Filtering - Citra Digital
Pertemuan 3 - Digital Image Processing - Spatial Filtering - Citra Digital
 

Similar to operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital)

Run test satu sampel
Run test satu sampelRun test satu sampel
Run test satu sampel
Ipin Rahma
 
Analisis regresi linear_berganda
Analisis regresi linear_bergandaAnalisis regresi linear_berganda
Analisis regresi linear_berganda
Ir. Zakaria, M.M
 
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-bergandaMei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Syahar Legenda Markus Lionel
 
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-bergandaMei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Rizkisetiawan13
 
04-Digitalisasi-citra.pptx
04-Digitalisasi-citra.pptx04-Digitalisasi-citra.pptx
04-Digitalisasi-citra.pptx
nyomans1
 
236900466 3472-1-mt-trial-spm-sbp-2014
236900466 3472-1-mt-trial-spm-sbp-2014236900466 3472-1-mt-trial-spm-sbp-2014
236900466 3472-1-mt-trial-spm-sbp-2014
Aly Hamdy
 

Similar to operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital) (20)

CONTOH TESIS MODEL ANALISIS JALUR DENGAN LISREL
CONTOH TESIS MODEL ANALISIS JALUR DENGAN LISRELCONTOH TESIS MODEL ANALISIS JALUR DENGAN LISREL
CONTOH TESIS MODEL ANALISIS JALUR DENGAN LISREL
 
CONTOH TESIS MODEL PENELITIAN ANALISIS JALUR LISREL
CONTOH TESIS MODEL PENELITIAN ANALISIS JALUR LISRELCONTOH TESIS MODEL PENELITIAN ANALISIS JALUR LISREL
CONTOH TESIS MODEL PENELITIAN ANALISIS JALUR LISREL
 
CONTOH TESIS
CONTOH TESISCONTOH TESIS
CONTOH TESIS
 
Run test satu sampel
Run test satu sampelRun test satu sampel
Run test satu sampel
 
Analisis regresi linear_berganda
Analisis regresi linear_bergandaAnalisis regresi linear_berganda
Analisis regresi linear_berganda
 
forward & inverse modelling
forward & inverse modellingforward & inverse modelling
forward & inverse modelling
 
Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15
Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15 Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15
Pengerjaan Buku "Applied Linear Regression Model " Soal 7.12 7.14 7.15
 
Makalah numerik
Makalah numerikMakalah numerik
Makalah numerik
 
Analisis Regresi Dua Prediktor
Analisis Regresi Dua PrediktorAnalisis Regresi Dua Prediktor
Analisis Regresi Dua Prediktor
 
SOF Jaring Kontrol Geodesi
SOF Jaring Kontrol GeodesiSOF Jaring Kontrol Geodesi
SOF Jaring Kontrol Geodesi
 
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-bergandaMei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
 
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-bergandaMei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
Mei puspita-wati-1101125049 math4b-regresi-linear-sederhana-dan-berganda
 
04-Digitalisasi-citra.pptx
04-Digitalisasi-citra.pptx04-Digitalisasi-citra.pptx
04-Digitalisasi-citra.pptx
 
Trial sbp spm 2014 add math k1
Trial sbp spm 2014 add math k1Trial sbp spm 2014 add math k1
Trial sbp spm 2014 add math k1
 
236900466 3472-1-mt-trial-spm-sbp-2014
236900466 3472-1-mt-trial-spm-sbp-2014236900466 3472-1-mt-trial-spm-sbp-2014
236900466 3472-1-mt-trial-spm-sbp-2014
 
Contoh uji homogenitas levene
Contoh uji homogenitas leveneContoh uji homogenitas levene
Contoh uji homogenitas levene
 
Karya ilmiah presentasi
Karya ilmiah presentasiKarya ilmiah presentasi
Karya ilmiah presentasi
 
A176346 Tugasan Visual Pengumpukan Perjalanan.pptx
A176346 Tugasan Visual Pengumpukan Perjalanan.pptxA176346 Tugasan Visual Pengumpukan Perjalanan.pptx
A176346 Tugasan Visual Pengumpukan Perjalanan.pptx
 
Hendra Bastian, Hapzi Ali, Analisis Regresi Linear Sederhana & Berganda, UT-T...
Hendra Bastian, Hapzi Ali, Analisis Regresi Linear Sederhana & Berganda, UT-T...Hendra Bastian, Hapzi Ali, Analisis Regresi Linear Sederhana & Berganda, UT-T...
Hendra Bastian, Hapzi Ali, Analisis Regresi Linear Sederhana & Berganda, UT-T...
 
3.8 perhitungan debit rencana
3.8 perhitungan debit rencana3.8 perhitungan debit rencana
3.8 perhitungan debit rencana
 

More from khaerul azmi

If1282 notasi fungsional
If1282 notasi fungsionalIf1282 notasi fungsional
If1282 notasi fungsional
khaerul azmi
 
Introduction to testing2
Introduction to testing2Introduction to testing2
Introduction to testing2
khaerul azmi
 
Cn if2261 intro tooo
Cn if2261 intro toooCn if2261 intro tooo
Cn if2261 intro tooo
khaerul azmi
 
Se6162 analysis concept and principles
Se6162 analysis concept and principlesSe6162 analysis concept and principles
Se6162 analysis concept and principles
khaerul azmi
 
Cn 5011 kelemahan sistem relasional
Cn 5011 kelemahan sistem relasionalCn 5011 kelemahan sistem relasional
Cn 5011 kelemahan sistem relasional
khaerul azmi
 
Design logic&sistem pengkodean
Design logic&sistem pengkodeanDesign logic&sistem pengkodean
Design logic&sistem pengkodean
khaerul azmi
 
Pertemuan 3 & 4.evolusi cbis (4)
Pertemuan 3 & 4.evolusi cbis (4)Pertemuan 3 & 4.evolusi cbis (4)
Pertemuan 3 & 4.evolusi cbis (4)
khaerul azmi
 
Bab 1.1 dan 1.2 pertemuan 1 ke 1 dan 2 ke 3 (1)
Bab 1.1 dan 1.2  pertemuan  1 ke 1 dan 2 ke 3 (1)Bab 1.1 dan 1.2  pertemuan  1 ke 1 dan 2 ke 3 (1)
Bab 1.1 dan 1.2 pertemuan 1 ke 1 dan 2 ke 3 (1)
khaerul azmi
 
Bab 1. 4 pertemuan 2 ke 3 elemen sistem (3)
Bab 1. 4 pertemuan 2 ke 3 elemen sistem (3)Bab 1. 4 pertemuan 2 ke 3 elemen sistem (3)
Bab 1. 4 pertemuan 2 ke 3 elemen sistem (3)
khaerul azmi
 
Arsitektur komputer
Arsitektur komputerArsitektur komputer
Arsitektur komputer
khaerul azmi
 
Arsitektur komputer
Arsitektur komputerArsitektur komputer
Arsitektur komputer
khaerul azmi
 
Bab vi perbaikan kualitas citra
Bab vi perbaikan kualitas citraBab vi perbaikan kualitas citra
Bab vi perbaikan kualitas citra
khaerul azmi
 
Vii. pemampatan citra
Vii. pemampatan citraVii. pemampatan citra
Vii. pemampatan citra
khaerul azmi
 
Pengembangan teknologi
Pengembangan teknologiPengembangan teknologi
Pengembangan teknologi
khaerul azmi
 
Bab iv konvolusi & tf
Bab iv konvolusi & tfBab iv konvolusi & tf
Bab iv konvolusi & tf
khaerul azmi
 
pembentukan citra (pengolahan citra digital)
pembentukan citra (pengolahan citra digital)pembentukan citra (pengolahan citra digital)
pembentukan citra (pengolahan citra digital)
khaerul azmi
 
operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital)
operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital)operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital)
operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital)
khaerul azmi
 
pembentukan citra (pengolahan citra digital)
pembentukan citra (pengolahan citra digital)pembentukan citra (pengolahan citra digital)
pembentukan citra (pengolahan citra digital)
khaerul azmi
 
pengantar pengolahan citra
pengantar pengolahan citrapengantar pengolahan citra
pengantar pengolahan citra
khaerul azmi
 

More from khaerul azmi (20)

If1282 notasi fungsional
If1282 notasi fungsionalIf1282 notasi fungsional
If1282 notasi fungsional
 
Introduction to testing2
Introduction to testing2Introduction to testing2
Introduction to testing2
 
Cn if2261 intro tooo
Cn if2261 intro toooCn if2261 intro tooo
Cn if2261 intro tooo
 
Se6162 analysis concept and principles
Se6162 analysis concept and principlesSe6162 analysis concept and principles
Se6162 analysis concept and principles
 
Cn 5011 kelemahan sistem relasional
Cn 5011 kelemahan sistem relasionalCn 5011 kelemahan sistem relasional
Cn 5011 kelemahan sistem relasional
 
Design logic&sistem pengkodean
Design logic&sistem pengkodeanDesign logic&sistem pengkodean
Design logic&sistem pengkodean
 
Pertemuan 3 & 4.evolusi cbis (4)
Pertemuan 3 & 4.evolusi cbis (4)Pertemuan 3 & 4.evolusi cbis (4)
Pertemuan 3 & 4.evolusi cbis (4)
 
Bab 1.1 dan 1.2 pertemuan 1 ke 1 dan 2 ke 3 (1)
Bab 1.1 dan 1.2  pertemuan  1 ke 1 dan 2 ke 3 (1)Bab 1.1 dan 1.2  pertemuan  1 ke 1 dan 2 ke 3 (1)
Bab 1.1 dan 1.2 pertemuan 1 ke 1 dan 2 ke 3 (1)
 
Bab 1. 4 pertemuan 2 ke 3 elemen sistem (3)
Bab 1. 4 pertemuan 2 ke 3 elemen sistem (3)Bab 1. 4 pertemuan 2 ke 3 elemen sistem (3)
Bab 1. 4 pertemuan 2 ke 3 elemen sistem (3)
 
Arsitektur komputer
Arsitektur komputerArsitektur komputer
Arsitektur komputer
 
Arsitektur komputer
Arsitektur komputerArsitektur komputer
Arsitektur komputer
 
Bab vi perbaikan kualitas citra
Bab vi perbaikan kualitas citraBab vi perbaikan kualitas citra
Bab vi perbaikan kualitas citra
 
Vii. pemampatan citra
Vii. pemampatan citraVii. pemampatan citra
Vii. pemampatan citra
 
Pengembangan teknologi
Pengembangan teknologiPengembangan teknologi
Pengembangan teknologi
 
Bab v histogram
Bab v histogramBab v histogram
Bab v histogram
 
Bab iv konvolusi & tf
Bab iv konvolusi & tfBab iv konvolusi & tf
Bab iv konvolusi & tf
 
pembentukan citra (pengolahan citra digital)
pembentukan citra (pengolahan citra digital)pembentukan citra (pengolahan citra digital)
pembentukan citra (pengolahan citra digital)
 
operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital)
operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital)operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital)
operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital)
 
pembentukan citra (pengolahan citra digital)
pembentukan citra (pengolahan citra digital)pembentukan citra (pengolahan citra digital)
pembentukan citra (pengolahan citra digital)
 
pengantar pengolahan citra
pengantar pengolahan citrapengantar pengolahan citra
pengantar pengolahan citra
 

Recently uploaded

Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptxBab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
ssuser35630b
 
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
MetalinaSimanjuntak1
 
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNSLatsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
dheaprs
 
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ikabab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
AtiAnggiSupriyati
 

Recently uploaded (20)

Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptxBab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
Bab 7 - Perilaku Ekonomi dan Kesejahteraan Sosial.pptx
 
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi SelatanSosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
 
presentasi lembaga negara yang ada di indonesia
presentasi lembaga negara yang ada di indonesiapresentasi lembaga negara yang ada di indonesia
presentasi lembaga negara yang ada di indonesia
 
UT PGSD PDGK4103 MODUL 2 STRUKTUR TUBUH Pada Makhluk Hidup
UT PGSD PDGK4103 MODUL 2 STRUKTUR TUBUH Pada Makhluk HidupUT PGSD PDGK4103 MODUL 2 STRUKTUR TUBUH Pada Makhluk Hidup
UT PGSD PDGK4103 MODUL 2 STRUKTUR TUBUH Pada Makhluk Hidup
 
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 pptppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
 
Pendidikan-Bahasa-Indonesia-di-SD MODUL 3 .pptx
Pendidikan-Bahasa-Indonesia-di-SD MODUL 3 .pptxPendidikan-Bahasa-Indonesia-di-SD MODUL 3 .pptx
Pendidikan-Bahasa-Indonesia-di-SD MODUL 3 .pptx
 
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar  mata pelajaranPPKn 2024.pdf
2 KISI-KISI Ujian Sekolah Dasar mata pelajaranPPKn 2024.pdf
 
vIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsx
vIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsxvIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsx
vIDEO kelayakan berita untuk mahasiswa.ppsx
 
CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7
CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7
CAPACITY BUILDING Materi Saat di Lokakarya 7
 
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
 
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNSLatsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
 
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdfSalinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
 
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ikabab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
 
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING...
PELAKSANAAN  + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY &  WAREHOUSING...PELAKSANAAN  + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY &  WAREHOUSING...
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING...
 
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SDPPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
 
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase CModul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
 
MAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdf
MAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdfMAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdf
MAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdf
 
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.pptLATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
 
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptxPerumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
 

operasi dasar citra (iii) (pengolahan citra digital)

  • 1. III. OPERASI-OPERASI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Operasi pd citra digital : memanipulasi element2 matriks yakni, sebuah pixel, sekumpulan pixel berdekatan atau seluruh elemen matriks. 3.1 Level (aras) komputasi :aras titik, aras lokal, aras global, aras objek 1. Aras Titik Operasi ini dilakukan pd pixel tunggal dlm citra. Operasi ini disebut jg operasi pointwise: yg terdiri atas pengaksesan pixel pd lokasi yg diberikan, memodifikasinya dgn operasi linear atau non-linear & menempatkan nilai pixel baru pd lokasi yg bersesuaian di dlm citra yg baru. Operasi tsb diulang utk seluruh pixel. Pers matematis: f B (x,y) = O titik {f A(x,y) } 3.1 Citra keluaran Citra masukan
  • 2.
  • 3. 2. Operasi negatif: mengurangi nilai intensitas pixel dari nilai keabuan maksimum, misal citra 8 bit (256 derajat keabuan) f(x,y)’=255-f(x,y) 3. Operasi c lipping Dilakukan jk nilai intensitas pixel hasil pengolahan citra berada di bawah nilai intensitas minimum atau di atas intensitas maksimum. Operasi clipping dikategorikan sbg Opeasi pengambangan Citra cameraman 256 derajat keabuan, ukuran 32 x 32 pixel, Jadikan citra biner TUGAS 1
  • 4. 4. Pencerahan ( brightening ) Dilakukan dgn menambahkan atau mengurangkan sebuah konstanta setiap pixel f(x,y)’= f(x,y) ± a Jk a positif mk kecerahan citra bertambah, jk a negatif mk kecerahan berkurang. Dari hasil penambahan atau pengurangan, bisa jd intensitas berada di atas intensitas maks atau di bawah intensitas minimum, shg perlu operasi clipping Y = [ 22 4 15 105 119 11 102 102 2 62 150 12 9 9 53 33 6 168 112 67 25 94 24 6 14 26 12 82 55 110 247 119 98 4 2 15 0 104 0 11 197 214 2 194 0 23 25 73 0 20 0 46 0 0 188 21 2 32 1 17 25 0 52 102 38 188 14 30 52 24 9 0 10 131 0 43 204 26 0 30 13 0 105 6 118 159 56 175 11 25 15 14 39 231 17 189 151 134 51 1 7 8 0 124 168 44 165 138 107 2 21 18 23 1 239 144 113 180 156 209 94 ]; Tugas 2: lakukan operasi pencerahan
  • 5. 2. Aras lokal Operasi ini menghasilkan citra keluaran yg intensitas suatu pixel tergantung pd inensitas pixel-pixel tetangganya. f B (x,y)’=o lokal {f A (x i ,y j ), (x i ,y j ) N(x,y) } Dgn, N neighborhood , pixel-pixel yg berada di sekitar (x,y) O lokal {f(x i ,y j ), (xi, yi) pixel di sekitar (x,y) } Gbr 3.2 Operasi aras lokal menghasilkan image smooting (terjd proses konvolusi). 3. Aras global Operasi ini menghasilkan citra keluaran yg intensitas suatu pixel tergantung pd intensitas keseluruhan pixel f B (x,y)’= o global {f A (x,y)} Contoh: pd operasi penyetaraan histogram utk peningkatan kualitas citra
  • 6.
  • 7. Citra x ukuran 32 x 32 dgn intensitas berikut: Lakukan operasi aritmetika 156 158 161 164 168 170 172 173 174 176 197 171 188 182 195 183 181 191 171 180 188 170 172 166 168 166 164 160 158 156 154 154 156 157 160 164 167 170 172 172 169 181 160 187 188 166 182 187 172 197 188 167 169 183 152 181 168 167 164 161 158 156 155 154 156 157 160 164 167 170 171 172 173 183 173 202 169 186 195 174 199 167 170 195 188 173 176 160 169 167 165 161 158 156 155 154 156 158 161 164 168 170 172 173 174 177 180 174 176 190 177 193 177 186 205 165 185 170 174 169 169 168 165 161 158 156 154 153 157 159 162 166 169 172 173 174 173 177 163 178 222 152 148 221 202 166 196 169 162 181 164 176 169 167 164 161 157 154 153 152 159 161 164 167 171 173 175 176 189 184 169 201 106 0 6 0 136 204 162 202 178 177 172 164 168 166 163 159 156 153 151 150 161 163 166 169 173 175 177 178 168 171 186 223 10 9 3 0 3 227 186 165 187 171 166 173 167 165 162 158 154 151 149 148 162 164 167 170 174 176 178 179 196 213 201 215 8 104 21 198 91 14 152 165 163 177 175 164 166 164 161 157 153 150 148 147 162 167 174 163 179 175 170 207 122 37 52 0 51 49 150 191 80 147 80 143 179 175 174 164 161 162 161 157 151 146 143 143 157 168 170 165 182 171 192 147 0 22 4 15 105 119 11 102 102 2 62 150 55 184 159 178 166 162 157 155 154 152 149 146 184 138 183 160 170 207 110 14 14 12 9 9 53 33 6 168 112 67 25 94 229 156 163 166 172 164 156 154 156 155 150 145 158 170 167 160 212 55 1 5 5 24 6 14 26 12 82 55 110 247 119 98 168 158 187 162 170 164 158 155 154 152 146 141 147 175 153 191 80 0 12 22 18 4 2 15 0 104 0 11 197 214 2 194 181 151 154 160 160 160 160 157 152 147 143 141 171 151 170 195 4 22 25 0 12 0 23 25 73 0 20 0 46 0 0 188 150 168 179 159 156 158 159 157 152 147 146 147 158 173 168 163 164 4 0 19 16 21 2 32 1 17 25 0 52 102 38 188 166 154 163 144 169 165 160 155 152 150 149 148 169 151 157 164 174 174 14 0 8 14 30 52 24 9 0 10 131 0 43 204 158 161 174 149 186 175 162 154 152 151 148 145 158 168 165 161 166 134 6 9 8 26 0 30 13 0 105 6 118 159 56 175 155 170 149 155 181 176 141 179 170 148 152 148 163 159 176 164 201 61 0 6 0 11 25 15 14 39 231 17 189 151 134 51 231 165 152 145 193 183 147 158 148 148 147 145 128 128 148 149 180 11 8 14 29 1 7 8 0 124 168 44 165 138 107 2 195 191 187 149 180 165 147 147 146 168 144 137 104 143 165 165 76 0 11 35 0 21 18 23 1 239 144 113 180 156 209 94 97 190 174 172 158 158 180 172 151 168 138 159 70 52 60 81 0 22 12 0 16 10 7 17 0 86 38 96 141 130 76 156 4 65 69 72 25 97 211 220 142 94 42 85 145 115 160 113 1 21 20 18 12 20 20 5 139 228 53 64 104 87 122 61 70 68 117 48 66 44 63 76 70 74 15 21 138 115 151 47 6 8 12 6 15 9 8 0 134 179 3 178 150 124 139 161 170 24 146 160 167 158 160 155 141 162 147 167 130 146 153 7 8 10 18 12 20 8 17 23 147 113 23 141 150 115 134 122 121 32 129 102 95 98 93 90 85 113 96 93 133 124 147 112 9 6 20 7 13 8 8 70 165 68 87 148 146 107 135 127 118 148 41 133 140 142 127 125 137 124 113 122 140 138 126 148 85 11 0 26 18 21 0 135 149 53 163 127 132 164 137 142 148 124 82 160 118 121 129 113 118 112 110 117 120 145 120 149 90 25 16 7 0 25 0 124 173 46 67 140 115 118 124 133 125 119 96 60 127 110 134 108 115 118 116 114 114 130 128 138 40 31 51 9 20 0 28 147 94 17 122 115 114 138 109 147 142 123 166 3 160 110 130 111 126 129 122 112 135 116 131 146 34 28 51 76 0 41 100 128 87 1 38 129 127 126 130 145 116 134 144 141 89 165 109 117 114 122 117 114 115 124 128 128 136 46 32 35 121 22 24 127 138 75 229 108 128 129 119 111 124 124 95 136 112 136 116 110 121 109 98 109 125 106 138 121 129 38 35 51 113 62 37 70 138 77 157 133 124 157 101 135 142 131 132 125 121 110 137 107 128 106 103 114 124 123 128 110 153 34 29 83 104 34 23 105 133 129 142 115 109 112 134 114 109 137 128 114 128 101 155 101 128 110 119 120 110 X=[ ]
  • 8.
  • 9. Output hasil perkalian mgk bernilai real, mk dibulatkan ke nilai bulat tersekat. Contoh: 1 15 100 255 0 5 30 253 20 1 20 255 25 2 12 230 0.2 0.3 0.1 0.2 0.2 0.1 0.1 0.2 0.2 0.1 0.1 0.1 0.3 0.1 0.1 0.2 = ? Matriks citra A Matriks koreksi B matriks output c. Penjumlahan/pengurangan citra dgn skalar O(x,y) = A(x,y) ± c Contoh lihat operasi pencerahan citra (operasi aras titik)
  • 10. O(x,y) = c . A(x,y) Kenaikan intensitas setiap pixel sebanding dgn c. Biasanya digunakan untuk kalibrasi kecerahan. d. Perkalian/pembagian citra dgn skalar O(x,y) = A(x,y)/c Penurunan intensitas setiap pixel berbanding terbalik dgn c Biasanya dipakai untuk normalisasi kecerahan 3.3 Operasi Boolean and , or dan not O(x,y) = A(x,y) and B(x,y) O(x,y) = A(x,y) or B(x,y) O(x,y) = not A(x,y) Operasi Boolean mempunyai terapan yg penting pd pemrosesan morfologi pd citra biner. Pd citra biner, operasi not dpt digunakan untuk menentukan komplemen citra