Hitung Manual Gabor Filter

—      Filter Gabor bekerja sebagai filter bandpass untuk distribusi frekuensi spasial lokal, mencapai resolusi optimal dalam domain baik spasial dan frekuensi. 2D filter Gabor dapat direpresentasikan sebagai sinyal sinusoidal kompleks dimodulasi oleh fungsi kernel Gaussian sebagai berikut (Amina Khatun, 2011).

rumusnya sbb:

Langkah-Langkah Filter Gabor

Langkah pertama : menetapkan ukuran filter, contoh yang digunakan adalah ukuran 3 x 3 seperti terlihat pada gambar.
—Langkah kedua : menetapkan variable filter Gabor Ø=0, zigma=8, gamma=0.25 dan fx=3 (sesuai dengan kebutuhan anda)
—Langkah ketiga : menghitung filter Gabor sesuai dengan rumus sebelumnya, rumus diatas dapat dijabarkan menjadi:
setelah didapatkan nilai zigma-x,zigma-y, zigma2-x,zigma2-y lalu dapat dihitung dengan rumus berikut:

Hasil filter gabor 3 x 3 berdasarkan variable yang telah ditentukan diatas menjadi:

selanjutnya akan dijelaskan bagai mama konvolusi dengan filter gabor

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

THRESHOLDING

Gambar
            Assalamualaikum sahabat blogger, dihari jumat yang mudah-mudahan penuh berkah buat kita semua, ditengah kesibukan mengajar, disela-sela waktu saya menyempatkan diri menulis, bukan ilmu yang baru, mungkin hanya sekedar refrensi buat mahasiswa yang sedang belajar pengolahan citra. kali ini saya membahas tentang thresholding atau bahasa bataknya operasi ambang batas, atau memetakan pixel yang memenuhi syarat ambang batas dipetakan ke satu nilai pixel yang dihendaki, rumusnya sebagai berikut bro. Keterangan: f 0 (x,y)    : adalah citra hasil threshold T           : Nilai Pemetaan Pixel dimisalkan T1 =50,T2=100 T3=150, maka dapat dipetakan seluruh nilia yang berada daro 0-50 akan diganti dengan nilai 50, yang berada antar 50 sampai 100 diganti dengan nilai 100, yang berada antara 100 sampai 150 diganti dengan nilai 150, begitu seterusnya sesuai dengan pemetaan yang dibuat, dan pembentukan peta harus sesuai ...
Baca selengkapnya

Histogram

Gambar
Grafik yang menunjukan frekwensi kemunculan setiap kemunculan gradasi warna disebut histogram Gambar 1.1 Pamandangan (kiri), histogram dari gambar (kanan) kurva histogram didapatkan dari jumlah intensitas pixel yang sama, penarikan grafik nilai pixel dengan jumlah kemunculan tiap nilai pixel (frekwensi) akan membentuk sebuah histogram. seperti terlihat pada gambar berikut: gambar diatas menunjukan citra grayscale dengan kedalaman warna 3 bit, atau nilai intensitas pixel bernilai 0 sampai 7, nilai kemunculan tiap pixel dapat dilihat pada tabel yang berwarna merah, dan dari hasil tersebut dibuat histogramnya seperti terlihat pada grafik disamping. Manfaat dari Histogram 1.Sebagai indikasi visual untuk menentukan skala keabuan yang tepat sehingga diperoleh kualitas citra yang diinginkan 2.Untuk pemilihan batas ambang(theshold)
Baca selengkapnya