tugas 1 pcd hjr

8/18/2019 tugas 1 pcd hjr

1/3

Nama : Hijra Hidayatullah

Nim : H11112006

Tugas 1

1.

Dengan menggunakan perintas imnoise di Matlab, tentukan data digital g ( x, y) ( g ( x, y)adalah data digital gambar yang diberikan noise. Pilih noise dengan distribusi tertentu).Jawab:

1.

Berdasarkan bentuk dan karakteristiknya, noise pada citra dibedakan menjadi

beberapa macam, yakni sebagai berikut :

Gaussian

Merupakan model noise yg mengikuti distribusi normal standard dengan rata-rata nol

dan standard deviasi 1. Efek dari noise ini adalah munculnya titik-titik berwarna yg

jumlahnya sama dengan presentase noise. Untuk membangkitkan bilangan acak

berdistribusi Gaussian, tidak dapat langsung menggunakan fungsi rnd, tetapi

diperlukan suatu metode yang digunakan untuk mengubah distribusi bilangan acak ke

dalam fungsi f tertentu. Bila menggunakan Matlab bisa mengunakan perintah :

g = imnoise(f,’gaussian’,m,var)

Default untuk m = 0 dan var = 0.01

Salt & Pepper

Merupakan model noise seperti taburan garam, akan memberikan warna putih pada

titik yang terkena noise. Pada beberapa pengolahan citra, terkadang untuk menguji

suatu algoritma untuk dapat mereduksi noise, maka noise dihasilkan dari proses

pembangkitan noise. Untuk membangkitkan noise digunakan suatu bilangan acak

sebagai pengganti noise yang dihasilkan.

Noise ini dapat dibangkitkan dengan cara membangkitkan bilangan 255 (warna putih)

pada titik-titik yang secara probabilitas lebih kecil dari nilai probabilitas noise, dan

dirumuskan dengan f ( x, y) = 255 jika p( x, y) < Pr obNoise

Dimana :

f(x,y) adalah nilai gray-scale pada titik (x,y)

p(x,y) adalah probabilitas acak


2/3

Bila menggunakan Matlab bisa mengunakan perintah :

g = imnoise(f,’salt & pepper’,d)

Default nilai d = 0.05

Contoh 1

>> f=imread('ping.jpg'); >> g=imnoise(f,'gaussian',0,0.01); >> h=imnoise(f,'salt & pepper',0.05); >> subplot(1,3,1); imshow(f); title('gambar asli'); >> subplot(1,3,2); imshow(g); title('gaussian noise'); >> subplot(1,3,3); imshow(h); title('salt & pepper noise');

dengan output seperti

Contoh 2

>> f=imread('ping.jpg'); >> g=imnoise(f,'gaussian',0.6,0.05); >> h=imnoise(f,'salt & pepper',0.3); >> i=imnoise(f,'poisson'); >> subplot(1,4,1); imshow(f); title('gambar asli'); >> subplot(1,4,2); imshow(g); title('gaussian noise'); >> subplot(1,4,3); imshow(h); title('salt & pepper noise'); >> subplot(1,4,4); imshow(i); title('poisson noise');

Dengan output seperti


3/3

2. Gunakan perintah spatial filtering dalam matlab untuk merestorasi gambar dengan noise

tersebut. Gunakan metode filtering: Arithmetic mean, Geometric mean, dan Harmonic

mean. Bandingkan Hasil dari ketiga metode tersebut.

Jawab

a. Filtering arithmatic mean

-

Sxy adalah window mask

-

Menghitung nilai rata-rata citra terkorupsi g(x,y) pada daerah yang

didefinisikan oleh Sxy

-

Contoh:

>> I = imread('grayy.jpg'); >> J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01); >> w = fspecial('average',[3 3]); >> L = imfilter(J,w); >> figure;imshow(J);title('citra noise'); >> figure;imshow(L);title('citra dengan arithmatic filter');

Dengan output seperti

b. Geometric mean

- Sxy adalah window mask

- Menghitung nilai rata-rata citra terkorupsi g(x,y) pada daerah yang

didefinisikan oleh Sxy

-

xyS t s

t s g mn

y x f ),(

),(1

),(

xyS t s

t s g mn

y x f ),(

),(1

),(

tugas 1 pcd hjr

Documents