Teknik perbaikan radiometrik pada citra remote sensing meliputi modifikasi kontras secara linier, logaritma, eksponensial, atau secara otomatis; ekualisasi histogram untuk mendistribusikan nilai kecerahan secara merata; dan penyisipan histogram untuk mencocokkan distribusi nilai kecerahan antar citra. Teknik-teknik ini digunakan untuk meningkatkan kualitas citra.

1. TEKNIK PERBAIKAN RADIOMETRIK
FAHRUDIN
NIM : 25111002
(GD 5201)PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
DOSEN : Prof. DR. KETUT WIKANTIKA, M.Sc
MAGISTER TEKNIK GEODESI DAN GEOMATIKA
FAKULTAS ILMU DAN TEKNOLOGI KEBUMIAN
INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG
2012
1

2. I. PENDAHULUN
I.1 OPERASI POIN DAN LOOK UP TABLE (LUT)
• Tujuan bagian ini adalah untuk memberikan suatu
variasi prosedur modifikasi radiometrik yang sering
dipakai pada data citra RS.
• Teknik-teknik perbaikan radiometrik kadang-kadang
disebut sebagai operasi poin atau operasi piksel
khusus.
• Look Up Table (LUT) adalah Bentuk tabular dari
hubungan nilai kecerahan lama dan baru.
2

3. I.2. CITRA SKALAR DAN VEKTOR
Dua Tipe Citra
• Tipe pertama adalah citra skalar, dimana setiap piksel hanya
mempunyai satu nilai kecerahan citra.
• Tipe kedua adalah citra vektor, dimana setiap piksel dinyatakan
dengan suatu vektor nilai kecerahan komponen yang berwarna
biru, hijau, dan merah dari piksel di dalam sebuah layar
berwarna atau untuk citra multispektral RS mungkin berbagai
komponen respon spektral piksel.
3

4. 2. HISTOGRAM CITRA
• Jika setiap piksel citra ditentukan dan nilai
kecerahannya ditulis maka dapat dibentuk
grafik.
• Grafiknya adalah grafik jumlah piksel versus
nilai kecerahan/ Brightness value (B)/nilai
kecerahan/digital number .
HISTOGRAM CITRA
4

5. 2. HISTOGRAM CITRA
• Tonal (derajat keabuan) atau kualitas radiometrik
sebuah citra dapat dinilai dari histogramnya.
• Sebuah citra memiliki histogram yang khas karena
sebuah histogram hanya berisi radiometrik dan
bukan informasi spasial.
5

6. CONTOH HISTOGRAM CITRA
Gambar a
Gambar a kurang kontras karena histogramnya memakai
tingkat nilai kecerahan yang tidak sesuai.
6

7. CONTOH HISTOGRAM CITRA
Gambar b
Gambar b terlalu kontras dengan saturasi pada daerah hitam
dan putih sehingga beberapa bagian dari citra tersebut terjadi
pemisahan bentuk cerah dan kusam 7

8. CONTOH HISTOGRAM CITRA
Gambar c
Gambar c memberikan pemakaian level kecerahan yang
optimal dan menampilkan kontras yang baik
8

9. 3. MODIFIKASI KONTRAS DATA CITRA
3.1. KAIDAH MODIFIKASI HISTOGRAM
• Pemetaan nilai kecerahan yang terkait dengan modifiksi
kontras dinyatakan sebagai
Y = f (x)
X= nilai kecerahan
Y= nilai kecerahan
lama bar tertentu
baru yang cocok
dalam histogram
Apa yang kita ingin lakukan pada modifikasi kontras
prinsipnya adalah menemukan bentuk f (x) yang akan
menerapkan perubahan yang diharapkan pada kecerahan
piksel dan kemudian pada kontras citra yang diinginkan.
9

10. 3.2. MODIFIKASI KONTRAS LINIER
• Operasi modif kontras yang paling umum
adalah nilai kecerahan piksel baru dan
nilai kecerahan piksel lama dalam sebuah
citra dihubungkan pada sebuah bentuk linier
dari kaidah modifikasi histogram dengan
persamaan
10

11. CONTOH NUMERIK SEDERHANA
MODIFIKASI KONTRAS LINIER
Nilai kecerahan non
integral mungkin
terdeteksi. Dalam
prakteknya nilai tersebut
dibulatkan ke bilangan
bulat terdekat
Nilai kecerahan yang
dipakai 0 - 7
Diterapkan pada
komputer untuk
menghasilkan citra
baru
11

12. MODIFIKASI KONTRAS LINIER
Gambar a diberi perlakuan modifikasi kontras liniear
sehingga menghasilkan citra yang lebih baik gambar b
12

13. 3.3. SATURASI PERBAIKAN KONTRAS LINIER
Memakai fungsi pemetaan nilai
kecerahan
Bmax dan Bmin adalah nilai kecerahan
maks. dan min. yang ditentukan pemakai
dimana akan diperluas ketingkat
kecerahan terendah dan tertinggi
didukung oleh perangkat layar.
13

14. 3.4. PERBAIKAN KONTRAS OTOMATIS
Diberikan perbaikan
Banyak citra RS rendah
kecerahannya dan kurang
kontras.
Konsekuensinya citra
khas tunggal akan berisi
satu kumpulan kecerahan
yang tidak sesuai.
Hal ini disebabkan oleh jarak
dinamik sensor satelit dan
pesawat.
14

15. 3.4. PERBAIKAN KONTRAS OTOMATIS
Prosedur perbaikan kontras otomatis
secara khusus adalah sebuah rentang
linier saturasi.
Jalan pintas dan limit saturasi Bmin dan Bmaks dipilih
dengan menentukan kecerahan rata-rata data mentah
dan standar deviasinya selanjutnya membuat Bmin =
mean – 3 standar deviasi dan Bmaks = mean + 3 standar
deviasi. 15

16. 3.5. PERBAIKAN KONTRAS LOGARITMA
DAN EKSPONENSIAL
Pemetaan logaritma dan eksponensial nilai kecerahan
citra asli dan modif berguna untuk memperbaiki fitur
gelap dan terang berturut-turut.
Logaritama Eksponensial
Fungsi pemetaan kecerahan 16

17. 3.6. MODIFIKASI KONTRAS LINIER
SEPOTONG-SEPOTONG
Tanda modifikasi kontras
linier sepotong-sepotong
L= jumlah total level kecerahan 17

18. 4. EKUALISASI HISTOGRAM
4.1. PENGGUNAAN HISTOGRAM KUMULATIF
Metode untuk menghasilkan sebuah histogram
seragam disebut ekualisasi histogram.
Histogram sederhana Histogram kumulatif yang sesuai
18

19. 4.1. PENGGUNAAN HISTOGRAM KUMULATIF
DIPERBAIKI
Citra dengan regangan kontras Citra yang diperbaiki dengan
linier ekualisasi histogram 19

20. 4.2. ANOMALI DALAM EKUALISASI
HISTOGRAM
Histogram Original Histogram Original Kumulatif
20

21. 4.2. ANOMALI DALAM EKUALISASI
HISTOGRAM
Histogram yang diekualisasi
Untuk menghindari anomali
dalam pemerataan histogram
yang disebabkan oleh jenis citra
tersebut perlu dilakukan
pengurangan pengaruh bar
yang dominan pada histogram
citra.
21

22. 5. PENCOCOKAN HISTOGRAM
5.1. PRINSIP PENCOCOKAN HISTOGRAM
Mencocokkan histogram dua citra dengan cara membuat
distribusi nilai kecerahan yang jelas kedua citra tersebut
sedekat mungkin.
2 (dua) tahap
22

23. PERSAMAAN PEMETAAN GLOBAL NILAI
KECERAHAN
Persamaan
y = g−1(z), z = f (x) or y = g−1 {f (x)
23

24. 5.2. CITRA UNTUK PENCOCOKAN
KONTRAS CITRA
24

25. PERBEDAAN KONTRAS CITRA
MUSIM GUGUR DAN PANAS
Gambar a adalah
citra scaner
multispektral landsat
yang berdampingan
memperlihatkan
perbedaan kontras
dan kecerahan hasil
dari efek musim.
Musim Gugur Musim Panas
25

26. PENCOCOKAN HISTOGRAM CITRA
MUSIM GUGUR DENGAN MUSIM PANAS
Citra musim gugur
yang sudah
dicocokkan dengan
citra musim panas.
Citra musim gugur
Musim panas
yang sudah dicocokkan
26

27. 5.3. PENCOCOKAN DENGAN
REFERENSI MATEMATIK
Dalam beberapa aplikasi
Histogram Asli
pencocokan dengan referensi
matematik adalah nilai untuk
Histogram menemukan bentuk yang
Normal diinginkan dari histogram citra
Kumulatif
untuk memberikan citra modif
dengan distribusi nilai
kecerahan tertentu.
Histogram yang
disesuaikan dengan ref
Gaussian
27

28. 6. DENSITY SLICING
Density slicing adalah sebuah interpretasi data
metode sigital yang digunakan dalam analisis
citra penginderaan jauh untuk meningkatkan
informasi yang dikumpulkan dari sebuah band
kecerahan individu.
J. B. Campbell, "Introduction to Remote Sensing", 3rd
ed., Taylor & Francis, p. 153
28

29. 6.1 PEMILIHAN KERAPATAN HITAM DAN PUTIH
Teknik pemisahan kerapatan : mereduksi efek noise sehinga citra
menjadi tersegmentasi serta berkontur, pada bagian level keabuan yang
sama, dimana setiap segmen diwakili kecerahan yang ditentukan user.
Nilai kecerahan fungsi
pemetaan sesuai dengan
pemilihan kerapatan hitam
dan putih.
29

30. 6.1. PEMILIHAN KERADATAN HITAM DAN PUTIH
Contoh sederhana membuat
tabel look-up untuk sebuah
perangkat tampilan warna untuk
implementasi pemisahan
kerapatan warna.
6 Warna
30

31. ILUSTRASI KONTUR DI AIR MENGGUNAKAN DENSITY SLICING
a. Citra dihaluskan untuk mereduksi line striping dan density sliced
31

32. ILUSTRASI KONTUR DI AIR MENGGUNAKAN DENSITY SLICING
b. Density slicing hitam dan putih
32

33. ILUSTRASI KONTUR DI AIR MENGGUNAKAN DENSITY SLICING
c. Density slicing warna
33

34. PSEUDOCOLOURING
• Teknik yang digunakan untuk memberikan
penafsiran warna terhadap warna misalnya
hitam dan putih.
• Pada cara ini kontur yang dimasukkan oleh
dencity slicing ditolak
34

35. SEKIAN DAN TERIMA KASIH
Ganbatte Kudasai…
35