Blogger Widgets

Cari Blog Ini

Sabtu, 21 Juni 2014

TUGAS CITRA DIGITAL

Sampling dan Kuantisasi (1)

Untuk mengkonversi objek yang diindera oleh sensor menjadi citra digital diperlukan dua proses:
◦ Sampling: mendigitasi nilai koordinat objek 
   digitalisasi spasial
◦  Kuantisasi (quantization): mendigitalisasi nilai
   intensitas (amplitudo) sinyal objek



Sampling dan Kuantisasi (2)

Sampling : jarak nilai dalam domain signal.
Sampling rate : berapa banyak sample yang diambil per unit.
Kuantisasi : jarak nilai dalam range signal.Biasanya merupakan jumlah bit dalam satu sample dari signal. 


 








Sampling
Sampling adalah suatu proses mendigitasi koordinat objek menjadi koordinat raster
◦ Proses ini memberikan ukuran citra, misal: 10 x 10 pixel












Kuantisasi
Kuantisasi adalah suatu proses mendigitasi intensitas sinyal objek pada koordinat pixel yang 
disampel


◦ dengan kata lain, memberi nilai pixel tersebut



Bitmapped (bitmap) image atau citra bitmap adalah citra yang merupakan hasil pemetaan 
dari objek (citra asli)


◦ Hasil pemetaan dikodekan dalam bentuk bit (binary digit)
◦ Nama ekstensi file citra ini dikenal sebagai bmp

Gambar  Kuantisasi 



Colour depth
  1 bit per pixel = 2 colours (monochrome)
  2 bits per pixel = 4 colours
 4 bits per pixel = 16 colours
  8 bits per pixel = 256 colours
 Generally good enough for colour images
  16 bits per pixel = 65536 colours
  Better quality for photograph-like images, also known as high colour
  24 bits per pixel = >16 million possible colours
  Used to recreate photo realistic images, also known as true colour

TUGAS CITRA DIGITAL

Pengolahan Citra Digital




TUGAS CITRA DIGITAL

TUGAS CITRA DIGITAL

Linear Transformasi



function out = histpwl(im,a,b)


%HISTPWL(IM,A,B) menerapkan transformasi piecewise linear transformation

%terhadap pikse-piksel citra IM, dimana A dan B adalah vektor-vektor

%yang memuat koordinat x dan y pada kedua ujung segmen garis.

%IM dapat bertype UINT8 atau DOUBLE.

% dan nilai-nilai dalam A dan B harus dalam rentang 0 dan 1,

% Contoh histpwl(x,[0,1],[1,0])

classChanged = 0;mengubah kelas = 0
if ~is a(im, 'double'), Mengubah nilai a ke dalam bentuk double presisi
    classChanged = 1; mengubah kelas = 1
    im= im2double(im); mengubah bentuk nilai tiap elemen matrik citra kedalam bentuk double presisi.
end
if length(a) ~=length(b) jika panjang a dan b tidak sama akan eror
    error('Vektor A dab B harus berukuran sama');
end
N=length(a); N sama dengan panjang a
out=zeros(size(im)); hasil 0 ukuran citra
for i=1;N-1; untuk i=1,N-1
    pix=find(im>=a(i) & im<a(i+1));pixel harus lebih besar = a dan citra lebih kecil a
    out(pix)=(im(pix)-a(i)*(b(i+1)-b(i))/a(i+1)-a(i)+b(i));rumus mengubah ukuran dalam bentuk pixel
end
pix=find(im==a(N));
out(pix)=b(N);hasil pixel = b * N (panjang a)
if classChanged==1; jika mengubah kelas==1
    out=uint8(255*out);hasil dikali 255 untuk citra bertype UINT8
end
»»  BACA SELENGKAPNYA...