Local Image Equalization - Image Processing

Kelompok 2 : 1. Habib Firdausi Comara2. Arif Maulana3. Sunaryono4. Mahadi Hendro Wiyono5. Kardiyono6. Febrika Adhi Kurniawan7. Singgih Briandoko8. Pradata Damar Wicaksono9. Rais Pambudi Utomo10. Ardian Fahreza

A Literature Review on Histogram Equalization and Its Variations for Digital Image EnhancementInternational Journal of Innovation, Management and Technology, Vol. 4, No. 4, August 2013 School of Electrical and Electronic Engineering, Engineering Campus, Universiti Sains Malaysia, 14300 Nibong Tebal, Penang, Malaysia

Histogram ?

Histogram adalah tampilan grafis dari tabulasi frekuensi yang digambarkan dengan grafis batang sebagai manifestasi data binning. Tiap tampilan batang menunjukkan proporsi frekuensi pada masing-masing deret kategori yang berdampingan dengan interval yang tidak tumpang tindih

Sample Histogram Gambar

Kontras Under / Gelap Over

Membaca histogram gambar RGB, jika lebih dominan di kiri maka cenderung shadow lebih dominan, Jika di kanan berarti gambar cenderung lebih over / terang.

Jadi Apa Fungsi Histogram

Pada gambar BerwarnaHistogram digunakan untuk melakukan pengecekan terhadap keseimbangan warna / cahaya, dalam dunia fotografi Histogram di gunakan sebagai parameter untuk menentukan apakah sebuah foto tergolong dalam kategori foto yang Gelap ( under ) , atau Terlalu terang ( over ).

Pada gambar grayscale / black white, histogram digunakan untuk mengukur keseimbangan zone system

Zone System

Dalam dunia fotografi analog, Ansel Adams membuat teori tentang Zone System. Yang membedakan sebuah foto dalam tingkat ke abu abuan warna.

Zone System

Di atas adalah contoh foto Ansel adam yang mencakup hampir 11 range zone system.

Zone System

Di atas adalah contoh foto Ansel adam yang mencakup hampir 11 range zone system.

Histogram dengan citra digital

Berkembangnya teknologi, mendorong munculnya gadget yang memudahkan manusia untuk mencapture sebuah gambar, dari kamera analog kemudian berubah menjadi kamera digital. Baik berupa kamera saku (pocket maupun DSLR, bahkan Mirorless)

Sedangkan nanti yang akan menjadi pembeda antar kamera adalah, Dynamic Range yaitu rentang kemampuan sebuah kamera (gambar) untuk menangkap titik paling terang dan titik paling gelap.

Apa yang kita pelajari di paper ini sesungguhnya adalah cara cara, untuk melakukan optimalisasi algoritma sebuah pengolahan gambar.

Histogram dengan citra digital

HE

GHE Mean Brightness Preserving HE BIN Modified HE LHE

General Nilai Tengah Mengcover area Tergelap dan Paling Terang

Berdasarkan Pixel yang ada Di satu lokal

Mengapa ada LHE

LHE diciptakan untuk menyempurnakan metode GHE ( General Histogram Enhanced ) dikarenakan memiliki kelemahan yaitu tidak bisa beradaptasi dengan fitur kecerahan lokal dari citra yang di input.

Sebagai akibatnya, GHE biasanya gagal untuk meningkatkan citra input dengan masalah pencahayaan.

Hal ini karena GHE melakukan peningkatan secara global, tanpa mempertimbangkan kandungan lokal dari citra yang biasanya berisi rincian kecil atau tersembunyi di dalamnya

Local Histogram Equalization

Perbandingan gambar hasil enhance global dan LHE

Local Histogram Equalization

Perbandingan gambar hasil enhance global dan LHE

Local Histogram Equalization

LHE dilakukan sebanyak 2 kali, pada sebuah image untuk mendapatkan detail optimal

Local Histogram Equalization

Gambar Asli Setelah di terapkan LHE

Local Histogram Equailization

LHE sering disebut dengan adaptif histogram equalization (AHE) teknik pengolahan

citra komputer yang digunakan untuk meningkatkan kontras dalam gambar. Ini

berbeda dari biasa histogram pemerataan dalam hal bahwa metode adaptif

menghitung beberapa histogram, masing-masing sesuai dengan bagian yang

berbeda dari gambar, dan menggunakan mereka untuk mendistribusikan nilai-nilai

kecerahan dari gambar.

Apa Fungsi LHE

Dalam kehidupan sehari hari , LHE digunakan untuk melakukan pengaturan kontras, proses sharpen, blur, Edge Detector, Treshold, Noise Reduce, Smoothing, Adding Noise, Image Substract.

Inti dari LHE adalah progress perubahan gambar berdasarkan pada pixel pixel yang ada di sekitarnya.

Local Histogram Equalization

Histogram equalization menggunakanjendela7x7

LHE sebagai pengatur kontras

Enhancing local contrast

g (x,y) = A( x,y ) [ f (x,y) - m (x,y) ] + m (x,y)

A (x,y) = k M / σ(x,y) 0 < k < 1

M : Global meanm (x,y) , σ (x,y) : Local mean and standard dev.

Areas with low contrast Larger gain A (x,y)

LHE sebagai pengatur kontras

LHE sebagai pengatur kontras

LHE sebagai pengatur kontras

LHE sebagai Image Subtraction

g (x,y) = f (x,y) - h (x,y)h(x,y)—a low pass filtered version of f(x,y).• Application in medical imaging --“mask moderadiography”• H(x,y) is the mask, e.g., an X-ray image of part of abody; f(x,y) –incoming image after injecting acontrast medium.

Local Histogram Equalization

LHE digunakan untuk Mendapatkan Ekstrak Detail pada gambar galaksi

LHE sebagai Image Subtraction

Untuk mengkontraskan gambar pembuluh darah

LHE sebagai Smoothing Filter

LHE sebagai Treshold

LHE digunakan untuk melakukan threshold untuk melakukan perencahan gambar

LHE sebagai Penentu Sudut / Edge

Berdasar pola yang saling berdekatan, dengan melakukan cek kemiripan dari pixel satu ke pixel sebelahnya,

Maka bisa didapatkan sudut / Edge seperti di samping ini,

Yang bisa digunakan untuk melakukan cropping / masking pada bagian tertentu

Paling sederhana digunakan untuk memisahkan antara object dengan background

Kesimpulan

Kami tidak menarik kesimpulan salah satu Image Enhancement yang terbaik, karena

pada dasarnya keseluruhan algoritma Histogram Equalization mempunyai tujuan

tersendiri.

Pada dasarnya LHE menggunakan perhitungan per pixel dengan mengambil nilai pixel

lain yang ada di sekitarnya.

Antara lain ada yang berguna untuk menguatkan kontras gambar secara keseluruhan,

menajamkan perbedaan highlight dan shadow, melakukan pengangkatan detail.

Daftar Pustaka

- http://www.slideshare.net/lineking/05-histogram-processing-dip- http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_local_equalize.html- M. Abdullah-Al-Wadud, M. Hasanul Kabir, M. Ali Akber Dewan, and O. Chae, “A dynamic histogram equalization for image

contrast enhancement,” IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 53, no. 2, pp. 593–600, 2007- A Literature Review on Histogram Equalization and Its

Variations for Digital Image Enhancement Özge Nalan BiliGik, Nurgül DemirtaG, UmutRJfat Tuzkaya, and Hayri BaraçlJ

Terima KasihSemoga Bermanfaat