Penerapan Matlab dalam Pengolahan Citra

1. Bit Planes

bit plane 7

            Merupakan pengubahan gambar hitam putih gambar biner dengan memecah ke bagian bit planenya dengan aturan:

·       warna abu abu tiap pixel dari gambar 8 bit adalah 8 bit biner

·       bit 0 adalah bit terakhir dari nilai abu abu

·       bit 7 terdiri  dari bit pertama setiap nilai (paling berpengaruh).

bitplane 4

bitplane 0

2.Mengecilkan ukuran gambar

            Dilakukan dengan mengambil setiap baris lain dan setiap kolom lain dan meninggalkan elemen matrik yang ideks  kolom dan barisnya genap.

3.Ekstrasi Nilai RGB dan konversi ke hitam putih

            Matlab dapat memisahkan masing masing penyusun warna gambar dengan sintaks

gambar=imread(‘filegambar ’);

red=gambar(:,:,1); % untuk emisahkan warna penyusn merahh

green=gambar(:,:,2); %untuk emisahkan warna penyusn merahh

blue=gambar(:,:,3); %untuk emisahkan warna penyusn merahh

imshow(gambar)

imshow(red)

imshow(green)

imshow(blue)

gray2=0.3*red+0.5*green+0.2*blue ;

4.Operasi Aritmatika

            Operasi ini dilakukan dengan menereapkan fungsi y=f(x) untuk setiap nilai abu abu dalam gambar.

            Formula sederhana dilakukan dengan menambahkan atau mengurangi nilai konstan setiap pixel.

·       Perkalian setiap pixel dengan angka konstan

·       Komplemen untuk setiap pixel dibuat kebalikannya hitam menjadi putih dan putih menjadi hitam

5.Thresholding

            Mengubah gambar hitam putih menjadi gambar biner dengan menentukan level abu abu(T) dan mengubah setiap pixel menjadi hitam atau putih tergantung dari nilai T. Sebuah Pixel menjadi putih apabila nilai abu-abunya > T dan pixel menjadi hitam apabila nilai abu abu < T

6. Menampilkan gambar

Matlab memiliki sintaks untuk menampilkan gambar  yakni imshow()

7. Mengatur kontras

            Matlab memiliki sintaks untuk mengatur kontras ke nilai baru dengan sintaks imadjust()

8.Lowpass Filter

Merupakan teknik untuk memperhalus gambar dengan menghilangkan noise  frekuensi tinggi dari gambar digital. Contohnya:

·       Gaussian Filter

merupakan filter untuk membuat gambar blur dengan kemungkinan penyebaran

dimana σ adalah standar deviasi, semakin besar , semakin blur gambarnya.

sintaksnya

gambar=imread('filegambar');

gaussianFilter = fspecial('gaussian', [12, 12], 5)

hasil = imfilter(gambar, gaussianFilter, 'symmetric', 'conv');

subplot(1,2,1), image(gambar);

subplot(1,2,2), image(hasil), title('Blurred Turtle, blur matrix size 12');

9.High Pass Filter

Membuat gambar terlihat lebih tajam dan menonjolkan detail dari gambar. Contohnya

·       Edge detector

digunakan untuk menyeleksi tepi dalam proses pengolahan citra. Metode Canny memiliki kelebihan yakni error yang rendah dan presisi

sintaksnya: I = imread('turtle.jpg');

gray=rgb2gray(I);

BW1 = edge(gray,'prewitt');

BW2 = edge(gray,'canny');

BW3 = edge(gray,'sobel');

BW4 = edge(gray,'roberts');

imshow(BW1);

figure, imshow(BW2)

figure, imshow(BW3)

figure, imshow(BW4)

sumber:

http://www.bogotobogo.com/Matlab/Matlab_Tutorial_Digital_Image_Processing_6_Filter_Smoothing_Low_Pass_fspecial_filter2.php

https://www.cs.umd.edu/class/fall2016/cmsc426/matlab/matlab_imageprocessing.pdf

https://rakata89.files.wordpress.com/2012/01/13574039-basic-image-processing-matlab.pdf