Embed Size (px)
Citation preview
Histogram Warna Pada Image
Konsep Ruang WarnaSetiap pixel mempunyai warnayang dinyatakan dalam RGB, sehingga merupakangabungan nilai R, nilai G dannilai B yang tidak bisadipisahkan satu denganlainnya. Hal ini dapat dituliskandengan P(r,g,b)
P(r,g,b)
Konsep Warna Pada Image1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
13 14 15 16
(255,0,0)
(255,255,0)
(255,255,255)
(0,255,0)
(0,0,255)
(128,128,128)
(255,0,255)
P=[1,5,9,10,15]
P=[4,8]
[5]
[2]
[2]
[3]
[1]
[1]
[2]
P=[6,11,16]
P=[12]
P=[2,3]
P=[13,14]
P=[7]
Histogram Warna
0
1
2
3
4
5
6
Merah
Kuning
Putih
Hijau
BiruAbu
-abu
Magenta
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
13 14 15 16
(255,0,0)
(255,255,0)
(255,255,255)
(0,255,0)
(0,0,255)
(128,128,128)
(255,0,255)
[5]
[2]
[2]
[3]
[1]
[1]
[2]
Histogram
( )∑∑ ==y x
kyxIkH ),()(
Histogram warna ke k adalah jumlah pixel yang mempunyai warna k
Normalisasi Histogram
imageNbgrHbgrP ),,(),,( =
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
Merah
Kuning
Putih
Hijau
BiruAbu
-abu
Magenta
)},,({),,(),,(bgrHMax
bgrHbgrP =
0
1
2
3
4
5
6
Merah
Kuning
Putih
Hijau
BiruAbu
-abu
Magenta
Histogram
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
Merah
Kuning
Putih
Hijau
BiruAbu
-abu
Magenta
Probability Density Function
Norm Histogram
Persoalan Dalam Histogram Warna• Setiap pixel mempunyai 3 nilai derajat keabuan R,G, dan
B yang komposisinya menghasilkan sebuahwarna.Dengan demikian untuk menyatakan sebuahwarna maka harus dinyatakan lengkap w=(r,g,b).
• Persoalan yang muncul adalah dimensi yang dihasilkanselalu lebih besar dari 1 (Dimensi RGB=3). Bila masing-masing komponen mempunyai derajat keabuan 256 maka jumlah warna yang dihasilkan adalah 2563!
• Untuk dapat menyajikan komponen warna yang lebihsederhana diperlukan beberapa teknik histogram antaralain:– Histogram R-G-B– Histogram indeks– Histogram segmen– Histogram derajat Hue
Histogram RGB
• Bila masing-masing komponen R, G dan B mempunyai H(r), H(g) dan H(b) maka H=[H(r) H(g) H(b)]
• Histogram ini sangat sederhana tetapimempunyai banyak kelemahan dalammenyatakan fitur warna
Contoh Histogram R-G-BDerajat keabuan =256
Derajat keabuan =16
Warna Sebagai IndexMerah 0 s/d 255Hijau 0 s/d 255Biru 0 s/d 255
255
255
255
Jumlah Index = 2563
Merah 0 s/d 15Hijau 0 s/d 15Biru 0 s/d 15
15
15
15
Jumlah Index = 163
Histogram Indeks• Histogram indeks secara langsung
mengimplementasikan format warna RGB 3 dimensi dan dituliskan dengan H(r,g,b).
• Agar histogram indeks ini bisa disajikan makaperlu dilakukan pengurangan kuantisasi nilaiderajat keabuan pada masing-masingkomponen warna, misalkan dengan kuantisasi4, 8 atau 16.
• Histogram ini sudah cukup bagus untuk dapatdigunakan sebagai fitur warna.
Contoh Histogram IndeksDerajat keabuan =4
Derajat keabuan =8
Histogram Segmentasi
• Histogram ini memanfaatkan proses segmentasiwarna sebelum pada akhirnya setiap segmendiberi indeks.
• Beberapa proses segmentasi yang bisadimanfaatkan untuk histogram ini– Segmentasi menggunakan kemiripan (jarak) dari
warna acuan yang ditentukan– Segmentasi menggunakan teknik-teknik klasifikasi– Segmentasi menggunakan teknik-teknik clustering
Histogram Dengan Warna Acuan
Histogram Hue-Index
• Menggunakan nilai Hue sebagai ganti dariRGB karena nilai Hue menyatakan warnaalami tanpa memperhatikan pencahayaan.
• Nilai Hus diperoleh dari proses konversiRGB ke HSV
Contoh Histogram Hue Index
Contoh ImplementasiIdentifikasi Kematangan Buah Tomat
Tahap 1“Hijau”
Tahap 2“Campur”
Tahap 3“Merah”
Contoh ImplementasiIdentifikasi Kematangan Buah Tomat
Data Training Histogram Hue Index
H(i)
Fitur General G(i)
MenggunakanHistogram Interseksi
Fitur General
Fitur SpesifikF(i)=H(i)-G(i)
Fitur Spesifik
Gambar TestHistogram Hue Index
H’(i)
Fitur SpesifikF’(i)=H’(i)-G(i)
Matching
Informasi Kematangan
Contoh ImplementasiIdentifikasi Kematangan Buah Tomat
Histogram Hue Index belum dapat menunjukkan perbedaan signifikandari ketiga fase di atas, karena adanya background
Contoh ImplementasiIdentifikasi Kematangan Buah Tomat
Fitur general adalah fitur yang ada di semua gambar (seperti background), ini tidakbaik untuk identifikasi. Untuk identifikasi gunakan fitur spesifik setiap gambar.
Histogram Hue Index
Fitur general hasil darihistogram interseksi
Contoh ImplementasiIdentifikasi Kematangan Buah Tomat
Fitur spesifik F=H-G dapat menunjukkan perbedaan yang signifikandari ketiga fase kematangan.
Contoh ImplementasiIdentifikasi Kematangan Buah Tomat
Contoh ImplementasiIdentifikasi Kematangan Buah Tomat
Contoh ImplementasiIdentifikasi Kematangan Buah Tomat
