Dokumen tersebut membahas tentang konsep-konsep dasar dalam analisis citra digital seperti histogram, derajat keabuan, kontras, dinamik, dan teknik equalisasi untuk memperbaiki citra dengan kontras rendah dengan cara mendistribusikan piksel secara merata ke seluruh rentang nilai.

1.  
SITA ANGGRAENI M.KOM APRIL 2018

2.  Misalkan Citra Digital memiliki L Derajat Keabuan , yaitu
nilai 0 sampai L-1 (kuantitasi derajat keabauan = 8 bit ,
nilai derajat keabuan 0-255)
 ℎ𝑖 =
𝑛1
𝑛
, i=0,1,…, L-1
 ni = Jumlah Piksel yang memiliki derajat keabuan ke-i
 n = Jumlah seluruh piksel di dalam Citra
 Contoh matriks ordo 5*5
 Gambarkan H(i) sebagai Jumlah dari isi Matrik

3.  Jika Citra Grayscale diperoleh dengan menghitung
intensitas dari setiap kanal pada citra berwarna , ketika
menghitung intensitas, tidak hanya dengan menghitung
rata-rata nilai dari setiap kanal warna , melainkan jumlah
bobot yang memperhitungkan teori persepsi warna.
 Contoh : Sebuah Citra berwarna bisa didekomposisi
menjadi citra yang banyaknya sesuai dengan jumlah kanal
citra (RGB)

4.  Pada Sebuah Histogram dapat diketahui intensitas citra
secara keseluruhan sehingga bisa disimpulkan citra
tersebut gelap atau terang
 Jika gelap maka histogram cenderung ke kiri
 Jika terang maka histogram cenderung ke kanan
 LUMINOSITY (Terangnya cahaya) = dapat diukur dengan
menghitung nilai rata-rata (mean)
 𝑖
𝐻(𝑖)
𝑁
 Maka semakin tinggi nilai rata-rata makin tinggi kecerahan
citra

5.  Sebuah Citra yang memiliki kontras yang tinggi(baik) maka
nilainya terdistribusi dengan merata.
 Tapi jika memiliki kontras yang rendah(buruk) maka
nilainya berkumpul pada sisi tertentu
 𝑣𝑎𝑟 = 𝑖 (𝑖 − 𝑚𝑒𝑎𝑛)2 𝐻(𝑖)
𝑁
 std = 𝑣𝑎𝑟
 Maka Citra dengan standar deviasi yang besar memiliki
kontras yang tinggi

6.  Dinamik = sebagai jumlah nilai piksel yang berbeda dalam
citra, sehingga max dinamik pada citra melibatkan semua
nilai intensitas pada 0-255
 dyn = max 𝑖; 𝐻 𝑖 ≠ 0 − 𝑚𝑖𝑛 𝑖; 𝐻 𝑖 ≠ 0
 Dinamik citra akan meningkat dengan = interpolasi
 Citra dengan dinamik tinggi di inginkan karena mengurangi
dampak degradasi kulitas saat kompresi citra
 Misal kamera denga 12-14 bit namun monitor tidak lebih
dari 256 intensitasnya

7.  Citra dnegan kontras yang rendah bisa diperbaiki dengan
teknik Equalization
 Ide dasar = semua piksel harus didistribusikan secara merata
ke seluruh rentang nilai yang ada
 Tujuan Equalization = mengubah citra sehingga citra output
memiliki histogram yang datar
 𝑆𝑘 =
(𝑛𝐺−1)
𝑛
𝑛𝑟𝑗
𝑘
𝑗=0
 nG = jumlah tingkat keabuan(Gray level) = L
 n = jumlah seluruh piksel di dalam citra
 K=(0,1,….,nG-1)
 𝑛𝑟𝑗= jumlah piksel yang memiliki derajat keabuan ke- 𝑟𝑗= 𝑛𝑖

8.  Citra resolusi 6 * 6 dan rentang nilai 0-7
6 6 2 2 7 7
6 6 5 5 7 6
6 0 1 1 2 2
7 0 1 0 2 2
3 0 1 0 4 2
6 6 3 6 1 2
7 7 4 4 7 7
7 7 5 5 7 7
7 1 2 2 4 4
7 1 2 1 4 4
4 1 2 1 5 4
7 7 4 7 2 4

9.  Pada Equalization = pemetaan setiap citra input kedalam
citra output dengan histogram yang terdistribusi secara
merata (di-inginkan dalam sebuah aplikasi)
 Spesification digunakan untuk mengkonversi citra sehingga
memiliki histogram khusus dari citra output
 Diasumsikan x dan y merupakan tingkat keabuan pada
citra input dan output , probabilitas dari citra input dapat
dihitung dan probabilitas dari citra output yang diinginkan
dapat dirancang untuk aplikasi tertentu

10.  𝑦 = 𝑓 𝑥 = 𝑝 𝑥
𝑥
0
(u) du
 𝑦′ = 𝑔 𝑧 = 𝑝 𝑧
𝑧
0
(u) du
 Citra resolusi 6 * 6 dan rentang nilai 0-7
 Diasumsikan spesifikasi grayscale yang diharapkan adalah
{0:5%,1:5%,2:10%,3:10%,4:25%,5:5%,6:25%,7:15%)
6 6 2 2 7 7
6 6 5 5 7 6
6 0 1 1 2 2
7 0 1 0 2 2
3 0 1 0 4 2
6 6 3 6 1 2
6 6 4 4 7 7
6 6 5 5 7 6
6 1 3 3 4 4
7 1 3 1 4 4
4 1 3 1 5 4
6 6 4 6 3 4