Saturday, December 31, 2022

Penajaman Citra--

Penajaman citra (image enhancement) meliputi semua operasi yang menghasilkan citra ‘baru’ dengan kenampakan visual dan karakteristik spektral yang berbeda. Di samping penajaman citra, ada lagi jenis operasi yang disebut pemfilteran (filtering). Pada beberapa pustaka (misalnya Niblack, 1986; dan Mulder dan Kostwinder, 1987) kedua teknik ini tidak dikelompokan dalam satu kelompok operasi yang disebut penajaman citra. Pada umumnya para penulis yang mempunyai latar belakang bukan ilmu kebumian cenderung mengelompokan pemfilteran sebagai teknik terpisah dari teknik-teknik penajaman karena efek yang dihasilkan dan filosofinya pun berbeda dari teknik-teknik penajaman yang lain. Namun ada pula beberapa penulis yang menyatukan teknik penajaman dan pemfilteran sebagai satu kelompok operasi penajaman.

Penajaman Kontras
Penajaman kontras (contrast enhancement) diterapkan untuk memperoleh kesan kontras citra yang lebih tinggi. Hal ini dapat dilakukan dengan mentransformasi seluruh nilai kecerahan dan memberikan hasil berupa citra dengan nilai maksimum baru yang lebih tinggi dari nilai maksimum awal, dan nilai minimum baru yang (pada umumnya) lebih rendah dari nilai minimum awal. Secara visual, hasil ini berupa citra baru yang variasi hitam-putihnya lebih menonjol sehingga tampak lebih tajam dan memudahkan proses interpretasi. Algortitma penajaman kontras ini dapat di kelompokan menjadi dua, yaitu perentangan kontras (contrast stretching) dan ekualisasi histogram (histogram equalization). Masing-masing algoritma dijelaskan sebagai berikut ini.

Perentangan Kontras
Kontras citra dapat dimanipulasi dengan merentang nilai kecerahan pikselnya. Perentangan yang efektif dapat dilakukan dengan memperhatikan bentuk histogramnya. Citra asli, yang biasanya mempunyai julat nilai lebih sempit 0- 255, perlu direntang sehingga kualitas citranya menjadi lebih baik. Hasil perentangan ini adalah citra baru, Terdapat beberapa cara untuk merentang kontras citra. Cara paling sederhana ialah dengan mengalikan citra tersebut, misalnya dengan faktor pengali p. Citra X dengan julat nilai kecerahan 0-21, bila dikalikan dengan faktor  p = 3 menghasilkan citra X’ dengan julat 0-63. Pada pengaturan warna hitam-putih, citra baru ini akan tampak lebih kontras karena julatnya semakin lebar. Nilai maksimum lama, yaitu 21, yang tampak gelap ditransformasi manjadi nilai maksmimum baru, 63, yang tampak jauh lebih cerah; sedangkan nilai minimum dijaga tetap. Cara lain adalah suatu pengondisian. Perentangan dilakukan pada julat diantara nilai maksimum dan nilai minimum. Misalnya citra X {0..21} akan direntang menjadi citra X” {0..255}, tetapi dengan mengambil nilai 3 sebagai nilai masukan minimum dan 19 sebagai nilai masukan maksimum. Dalam hal ini, nilai asli pada citra X {0..21} yang <= akan menjadi 0 pada citra baru, dan nilai asli yang >= 9 akan menjadi 255.Transformasinya adalah sebagai berikut : BV output = (BV input – BV  min ) / (BV  maks – BV  min ) * 255  BV  output adalah nilai kecerahan baru hasil transformasi, BV input adalah sembarang nilai kecerahan piksel pada citra yang menjadi masukan, BV maks adalah nilai kecerahan maksimum piksel pada citra asli. Nilai koefisien 0-255 (kecerahan maksimum). Apabila menghendaki nilai maksimum piksel hasil transformasi sebesar 200 maka nilai 255 tersebut dapat diganti dengan 200. Pada persamaan ini, jika BV  output ternyata negatif maka nilai baru akan diatur menjadi sama dengan 0. Begitu pula  apabila BV output > 255 maka nilai baru akan diatur menjadi 255. Operasi perentangan kontras ini dapat dibalik sehingga menghasilkan citra baru yang lebih sempit julatnya dan disebut sebagai pemampatan kontras (contrast compression). Baik perentangan maupun pemampatan kontras mengubah nilai kecerahan piksel satu demi satu, tanpa melibatkan nilai piksel yang berdekatan (piksel tetangga). Oleh karena itu, operasi ini disebut sebagai operasi global, yang secara konseptual berbeda dengan operasi lokal atau operasi fokal (ketetanggaan) melalui teknik pemfilteran. Pada kebanyakan perangkat lunak pengolah citra untuk keperluan publishing, biasanya citra ditampilkan sudah dalam keadaan terentang dengan menggunakan nilai default 1% atau 2%. Nilai default ini pun biasanya dapat diubah sesuai dengan kebutuhan analis.  Atas : Citra asli Landsat Thematic Mapper wilayah Semarang saluran 3 (merah); bawah : citra dipertajam melalui teknik perentangan kontras secara linier dengan cut-off dan  saturation 1%.

Ekualisasi Histogram
Teknik penajaman kontras yang telah diuraikan diatas adalah suatu teknik penajaman kontras linier. Selain linear stretching ini, ada lagi teknik penajaman dengan cara ekualisasi histogram ini dapat dibagi menjadi tiga tahap. Pertama, dilakukan penghitungan untuk menurunkan histogram citra yang akan dipertajam. Kedua, si operator kemudian menentukan jumlah kelas kecerahan yang baru (misalnya 32). Data BV seluruh cutra nantinya akan didistribusikan kembali ke masing-masing kelas tersebut. Ketiga, program akan menghitung dan menandai piksel demi piksel, untuk kemudian mengelompokan mereka masing-masing dalam jumlah yang kurang lebih sama ke tiap kelas kecerahan yang tersedia. Setelah itu, dengan sendirinya citra baru (atau tampilan pada layar) segera dihasilkan. Ekualisasi histogram menghasilkan citra dengan kontras maksimum bila pengambilan julat nilai kecerahannya tepat seperti halnya pada perentangan kontras linier. Pengambilan ini dikatakan tepat bila julat nilai tersebut mewakili populasi terbanyak dalam histogram (misalnya pada ‘bukit’ kurva utamanya).  Statistik untuk citra hipotetik 64 kolom x 64 baris (4096 piksel) dengan julat BV 0-7 (8 bit)
Nilai Kecerahan Frekuensi 0 790 1 1023 2 850 3 656 4 329 5 245 6 122 7 81 Berikut ini uraian singkat yang diambil dari Jensen (2005, yang juga merupakan modifikasi atas contoh yang dibuat oleh Gonzalez dan Wintz, 1977). Misalkan terdapat suatu citra hipotetik yang terdiri atas 64 kolom x 64 baris (total = 4096 piksel) dengan julat nilai 0-7 (BV,=8). Terlihat bahwa piksel dengan nilai 0 berjumlah 790 (fBV0 = 790), kemudian fBV1 = 1023, dan seterusnya. Probabilitas kemunculan tiap nilai kecerahan pBvi pun dapat dihitung dengan cara membagi tiap frekuensi BVi dengan jumlah piksel total (n=4096). Setelah itu, dibuat histogram yang menyatakan distribusi frekuensi nisbah nilai kecerahan BViterhadap BV maksimum (dari 0,1/7, 2/7, 3/7, .., 1) 

No comments:

Post a Comment

Tuliskan masukan anda