SPATIAL RESULUTION DENGAN MATLAB

SPATIAL RESOLUTION.

Spatial Resolution adalah density (kepadatan) piksel pada gambar, semakin besar spatial

resolution, semakin banyak piksel yang digunakan untuk menampilkan gambar. Kita dapat

melakukan percobaan spatial resolution Matlab dengan fungsi imresize.

Misalkan kita memiliki gambar atau foto dengan ukuran 256 x 256 8-bit colour disimpan ke

matriks x , Kemudian dengan perintah :

imresize (x , ) ;

perintah di atas akan membagi dua ukuran gambar. Hal ini dilakukan dengan mengambil

setiap baris lain dan setiap kolom lain, sehingga hanya menyisakan elemen-elemen matriks

indeks saja ( indeks baris dan kolom ) seperti terlihat pada matrix di bawah ini :

Jika kita menambahkan angka parameter 2 di belakang imresize 1/2, semua piksel akan

berulang untuk menghasilkan gambar dengan ukuran yang sama seperti aslinya, tetapi dengan

setengah resolusi di setiap arah, sebagai contoh terlihat pada matrixs di bawah ini

Resolusi efektif gambar baru akan menghasilkan 128x128 dari gambar awal berukuran

256x256 Kita bisa melakukannya dengan satu baris perintah di Matlab sebagai berikut :

>> x1 = imresize(imresize(x,1/2),2);

Dengan mengubah parameter imresize, kita dapat mengubah resolusi efektif gambar untuk

jumlah resolusi yang lebih kecil terlihat pada tabel di bawah ini :

Berikut ini hasil percoba saya dengan file Christ.jpg dengan size awal 256x256

>> imfinfo( 'Christ.jpg' )

ans =

Filename: [1x68 char]

FileModDate: '10-May-2014 21:34:52'

FileSize: 51681

Format: 'jpg'

FormatVersion: ''

Width: 256

Height: 254

BitDepth: 24

ColorType: 'truecolor'

FormatSignature: ''

NumberOfSamples: 3

CodingMethod: 'Huffman'

CodingProcess: 'Sequential'

Comment: {}

Kita akan membagi ukuran gambar menjadi dari semula dari 256x256 menjadi 128x128

dengan Sourcecode Matlab sebagai berikut :

>> x = imread( 'Christ.jpg' );

>> x1 = imresize(imresize(x,1/2),2);

>> imshow(x1)

Hasilnya seperti terlihat pada gambar di bawah ini :

Gambar dengan ukuran 128x128

Kita akan membagi ukuran gambar menjadi dari semula dari 256x256 menjadi 64x64

dengan Sourcecode Matlab sebagai berikut :

>> x = imread( 'Christ.jpg' );

>> x2 = imresize(imresize(x,1/4),4);

>> imshow(x2)

Hasilnya seperti terlihat pada gambar di bawah ini :

Gambar dengan ukuran 64 x 64

Kita akan membagi ukuran gambar menjadi 1/8 dari semula dari 256x256 menjadi 32x32

dengan Sourcecode Matlab sebagai berikut :

>> x = imread( 'Christ.jpg' );

>> x3 = imresize(imresize(x,1/8),8);

>> imshow(x3)

Hasilnya seperti terlihat pada gambar di bawah ini :

Gambar dengan resolusi 32 x 32

Kita akan membagi ukuran gambar menjadi 1/16 dari semula dari 256x256 menjadi 16x16

dengan Sourcecode Matlab sebagai berikut :

>> x = imread( 'Christ.jpg' );

>> x4 = imresize(imresize(x,1/16),16);

>> imshow(x4)

Hasilnya seperti terlihat pada gambar di bawah ini :

Kita akan membagi ukuran gambar menjadi 1/32 dari semula dari 256x256 menjadi 8x8

dengan Sourcecode Matlab sebagai berikut :

>> x = imread( 'Christ.jpg' );

>> x5 = imresize(imresize(x,1/32),32);

>> imshow(x5)

Hasilnya seperti terlihat pada gambar di bawah ini :

Gambar dengan resolusi 8x8

Efek peningkatan blockiness atau pixelization dapat disebut sebagai penurunan resolusi

Pada resolusi 128x128 detail resulusi masih cukup bagus, seperti terlihat pada gambar Christ.jpg masih cukup jelas,

Pada resolusi 64x64 gambar sudah mulai terlihat kabur dan Pada resolusi 32x32 gambar sudah mulai kurang jelas,

pada resolusi 16x16 dan 8x8 gambar menjadi tidak bisa dikenali

Demikian hasil dari percobaan saya tentang Resolusi dengan Matlab semoga bisa berguna bagi pembaca

Penulis.

Chrismunandar