Menyambung tulisan saya yang sebelumnya tentang pengolahan citra khususnya histogram,kali ini saya lanjutkan tentang Normalisasi histogram.Sebelumnya saya harap agan sudah mengerti tentang histogram.Jika belum bisa di baca dulu di tulisan saya sebelumnya di sini .
Normalisasi Histogram adalah menskalakan nilai piksel secara linear untuk menggunakan secara penuh jangkauan yang tersedia.
Rumus :
Keterangan :
n k= nilai grayscale dari piksel ke k(k = 0,1,2,3....)
min = nilai grayscale terkecil yang diperoleh dari histogram
max = nilai grayscale terbesar
L = range nilai grayscale citra
Contoh perhitungan :
dari tabel di atas,nilai min adalah 2 yaitu nilai grayscale terkecil dari citra dan max adalah 5
s = 0 - 2 /5 - 2 =0 (untuk n = 0)
hasil = 0 x 7(nilai maksimal grayscale) = 0
sk = 3 - 2 /5 - 2 = 0.333 (untuk n = 3)
hasil = 0.333 x 7 = 2
keterangan :
7 adalah range grayscale dari citra,dan untuk banyak kasus biasanya memakai 255.
Tujuan Normalisasi Histogram
Tujuan dari normalisasi adalah untuk menggunakan seluruh range nilai grayscale sehingga di peroleh gambar yang lebih tajam.
Contoh :
gambar asli
dengan histogram
dari gambar di atas terlihat bahwa nilai graylevel terkonsentrasi di tengah dan setelah dilakukan normalisasi,hasilnya sebagai berikut.
dengan histogram
dari dua gambar di atas,terlihat bahwa gambar setelah di normalisasi lebih jelas dari pada gambar sebelumnya dengan memaksa gambar menggunakan range nilai grayscale yang ada.
sekian dulu tulisan dari saya kali ini.kita lanjutkan dilain kesempatan dengan implementasinya menggunakan java dilain kesempatan.
Semua materi pengolahan citra yang saya tulis di sini saya dapat dari buku berikut.
Judul : Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab
Penulis : Eko Prasetyo
yang kebetulan pengarangnya adalah dosen saya sendiri,hehehe.
Sampai jumpa.
0 comments:
Post a Comment