Kontras (Contrast)


Kontras adalah tingkat penyebaran piksel-piksel kedalam intensitas warna. Ada 3 macam kontras, yaitu Rendah, Tinggi dan Normal.

1.Rendah

citra yang memiliki kontras rendah dapat terjadi karena kurangnya pencahayaan , citra ini memiliki kurva histogram yang sempit(tingkat penyebaran warna tidak sampai ke hitam pekat dan putih terang)




2. Tinggi

Kurva histogram terlalu besar, sebaran intensitas terang dan gelap merata keseluruh skala intensitas



3. Normal

Kurva histogram tidak terlalu besar dan tidak sempit

 
Ada beberapa cara untuk melakukan perhitungan kontras, namun yang saya tampilkan sekarang adalah dengan rumus berikut:


Dimana:
G= koefisien penguatan kontras
P=nialai grayscale yang dipakai sebagai pusat pengkontrasan


 contoh perhitungan:


 Kode Program dengan VB.Net

bmap = New Bitmap(picAwal.Image) 'Gambar asli dijadikan gambar Bitmap
        picAwal.Image = bmap
        Dim tempbmp As New Bitmap(picAwal.Image) 'deklarasi gambar Bitmap dari gambar asli untuk diproses
        Dim Red, Green, Blue, tc, g As Integer
        Dim X, Y As Integer
        tc = 2
        g = 50
        ProgressBar1.Width = picAwal.Width
        ProgressBar1.Show()
        With tempbmp
            For X = 0 To .Height - 1
                For Y = 0 To .Width - 1
                    Red = CInt(.GetPixel(Y, X).R) 'ambil nilai warna merah (Red) pada pixel(Y,X)
                    Green = CInt(.GetPixel(Y, X).G) 'ambil nilai warna hijau (Green) pada pixel(Y,X)
                    Blue = CInt(.GetPixel(Y, X).B) 'ambil nilai warna biru (Blue) pada pixel(Y,X)                    'hitung kontras
                    Red = tc * (Red - g) + g
                    Blue = tc * (Blue - g) + g
                    Green = tc * (Green - g) + g
                     'kondisi jika melibihi nilai pixel
                    If (Red > 255) Then
                        Red = 255
                    End If
                    If (Blue > 255) Then
                        Blue = 255
                    End If
                    If (Green > 255) Then
                        Green = 255
                    End If
                    If (Red <0) Then
                        Red = 0
                    End If
                    If (Blue < 0) Then
                        Blue = 0
                    End If
                    If (Green <0) Then
                        Green = 0
                    End If
                    bmap.SetPixel(Y, X, Color.FromArgb(Red, Green, Blue)) 'simpan warna baru pada pixel(Y,X)
                Next
               
            Next
        End With
      

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

Hitung Manual Gabor Filter

Gambar
—      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, zigma 2 -x,zigma 2 -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 ...
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