Pertemuan 3 - Digital Image Processing - Spatial Filtering - Citra Digital
Download as ppt, pdf2 likes8,464 views
Dokumen ini membahas tentang spatial filtering dalam pengolahan citra, yang mencakup konsep filtering di domain frekuensi, serta jenis-jenis filtering seperti linear (lowpass, highpass, bandpass) dan non-linear (median, maksimum, minimum). Dalam penerapannya, metode perhitungan menggunakan sliding window dan penting untuk menggunakan citra asli sebagai input. Contoh implementasi termasuk lowpass, highpass, dan median filtering yang digunakan untuk menghaluskan citra, mempertegas tepian, dan menghilangkan noise.
Pertemuan 3 - Digital Image Processing - Spatial Filtering - Citra Digital
- 1. Materi ke 3 STIKOM Artha Buana
- 3. Spatial Filtering 1 Didasarkan pada konsep filtering di frequency domain (akan dijelaskan pada kesempatan mendatang) Terdapat dua jenis spatial filtering: Linear Filtering Lowpass, highpass, bandpass Non-Linear Filtering Median, maximum, minimum, mean, dll Secara umum perhitungan dilakukan dengan menggunakan sliding window. Yaitu: filter yang berupa matrix nxn akan digeser posisinya sampai pusat filter mengenai semua pixel. Pusat filter akan diposisikan pada pixel yang sedang diproses STIKOM Artha Buana
- 4. Perhitungannya 2 Bila h(m,n) adalah filter 3x3: Maka: Output citra STIKOM Artha Buana
- 5. STIKOM Artha Buana 12 23 23 23 23 22 34 34 34 34 0 0 0 0 0 0 8 8 8 23 8 8 8 90 8 8 0 8 8 90 8 8 8 8 8 23 8 8 8 90 8 8 0 8 8 90 8 8 8 8 8 23 8 8 8 90 8 8 0 8 8 90 8 8 8 8 8 23 8 8 8 90 8 8 0 8 8 90 8 8 8 8 8 23 8 8 8 90 8 8 0 8 8 90 8 8 0 0 0 23 0 0 0 90 0 0 0 0 0 90 0 0 23 23 23 23 23 23 23 90 23 23 0 23 23 90 23 23 23 23 23 23 23 23 23 90 23 23 0 23 23 90 23 23 23 23 23 23 23 23 23 90 23 23 0 23 23 90 23 23 0 0 0 23 0 0 0 90 0 0 0 0 0 90 0 0 80 80 80 23 80 80 80 90 80 80 0 80 80 90 80 80 80 80 80 23 80 80 80 90 80 80 0 80 80 90 80 80 80 80 80 23 80 80 80 90 80 80 0 80 80 90 80 80 1 2 3 4 5 6 7 8 9
- 6. Yang Perlu Diingat 3 Gunakan citra baru untuk menampung hasil perhitungan Selalu gunakan nilai dari citra asli untuk input (bukan nilai pixel hasil perhitungan sebelumnya) Bila filter sampai pada pinggir citra, terdapat beberapa pilihan: Biarkan pixel di pinggir tanpa diproses Perlebar citra, pixel di pinggir diisi perulangan nilai pixel pada pinggir tersebut Perlebar citra, pixel di pinggir diisi konstanta tertentu Perlebar citra dengan melakukan image warping dibungkus (dengan memberikan konstanta tertentu) atau image averaging STIKOM Artha Buana
- 7. Lowpass Spatial Filtering (LPS) 4 Untuk menghaluskan citra Didasarkan pada perata-rataan nilai pixel dengan tetangga Bobot filter selalu positif yang totalnya bernilai 1 Contoh beberapa filternya adalah: Nilai filter boleh dikarang sendiri STIKOM Artha Buana
- 8. Beberapa Contoh Hasil 5 Beberapa contoh hasil Lowpass Spatial Filtering STIKOM Artha Buana
- 9. Highpass Spatial Filtering (HPS) 6 Disebut sebagai sharpening mask, karena mempercepat pergantian batas gelap-terang Filter memiliki nilai positif di tengah, negatif di pinggir, dan total bobot harus 0. Hasil highpass filtering adalah selisih antara citra asli dengan citra yang telah mengalami lowpass filtering: g(m,n) = f(m,n) lowpass( f(m,n) ) Jumlah pixel (3x3) = 9 STIKOM Artha Buana
- 10. Conto Hasil 7 Contoh hasil Highpass Spatial Filtering STIKOM Artha Buana
- 11. High-boost Filtering 8 Highboost filter menggunakan rumus: g(m,n) = A f(m,n) - lowpass( f(m,n) ) = (A-1) f(m,n) + highpass( f(m,n) ) Bila A>1 maka filter ini akan menjumlahkan hasil highpass ke citra asli Hasilnya adalah citra yang lebih tajam pinggirnya STIKOM Artha Buana
- 12. Median Filter sebelumnya adalah linier filtering 9 Digunakan untuk menghilangkan noise Menggunakan nilai tengah dari pixel-pixel yang tertutup filter 6 7 6 6 6 6 6 8 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 3 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 8 Median sebagai nilai pengganti STIKOM Artha Buana
- 13. Contoh Hasil 10 Contoh hasil median filter 3x3 Ada efek garis tepi hilang, karena putih diluar gambar paling banyak, sehingga hitam dianggap noise STIKOM Artha Buana
- 14. Contoh hasil lagi 11 Contoh hasil median filter 6x6 dan 8x8 STIKOM Artha Buana
- 15. Prewitt Filter 12 Untuk edge detection STIKOM Artha Buana
- 16. Sobel Filter 13 Untuk edge detection STIKOM Artha Buana