Morfologi Citra

Kata "morfologi" pada umumnya mewakili cabang biologi yang berhubungan dengan bentuk dan struktur hewan dan tumbuhan. Namun, kita menggunakan istilah yang sama dalam "morfologi matematika" untuk mengekstrak komponen gambar yang berguna dalam mewakili bentuk wilayah, batas, dll.

Morfologi citra merupakan suatu proses yang bertujuan untuk mengubah bentuk objek pada citra asli. Proses tersebut dapat dilakukan pada citra grayscale maupun citra biner.

Filter nonlinear ini bergantung pada posisi relatif piksel karena nilai piksel berubah sesuai dengan piksel tetangga.

Hal ini membuatnya cocok untuk pemrosesan gambar biner. Perubahan pada gambar dilakukan oleh filter biner kecil atau kernel yang dikenal sebagai elemen penataan.

Jenis-jenis operasi morfologi di antaranya adalah erosi, dilasi, closing, dan opening.

1. Erosi

Erosi merupakan teknik yang melibatkan pengikisan permukaan luar pada gambar. Karena gambar biner hanya berisi dua piksel yakni 0 (background) dan 255 (objek atau foreground), maka dalam teknik erosi akan mengikis bagian foreground.

Ketebalan dalam melakukan teknik erosi tergantung pada ukuran dan bentuk kernel yang ditentukan.

Adapun listing program Erosi menggunakan guide sebagai berikut :

function varargout = erosi(varargin)

% EROSI MATLAB code for erosi.fig

%      EROSI, by itself, creates a new EROSI or raises the existing

%      singleton*.

%

%      H = EROSI returns the handle to a new EROSI or the handle to

%      the existing singleton*.

%

%      EROSI('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local

%      function named CALLBACK in EROSI.M with the given input arguments.

%

%      EROSI('Property','Value',...) creates a new EROSI or raises the

%      existing singleton*.  Starting from the left, property value pairs are

%      applied to the GUI before erosi_OpeningFcn gets called.  An

%      unrecognized property name or invalid value makes property application

%      stop.  All inputs are passed to erosi_OpeningFcn via varargin.

%

%      *See GUI Options on GUIDE's Tools menu.  Choose "GUI allows only one

%      instance to run (singleton)".

%

% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

 

% Edit the above text to modify the response to help erosi

 

% Last Modified by GUIDE v2.5 11-Oct-2022 20:03:31

 

% Begin initialization code - DO NOT EDIT

gui_Singleton = 1;

gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...

                   'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...

                   'gui_OpeningFcn', @erosi_OpeningFcn, ...

                   'gui_OutputFcn',  @erosi_OutputFcn, ...

                   'gui_LayoutFcn',  [] , ...

                   'gui_Callback',   []);

if nargin && ischar(varargin{1})

    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});

end

 

if nargout

    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

else

    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

end

% End initialization code - DO NOT EDIT

 

 

% --- Executes just before erosi is made visible.

function erosi_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)

% This function has no output args, see OutputFcn.

% hObject    handle to figure

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% varargin   command line arguments to erosi (see VARARGIN)

 

% Choose default command line output for erosi

handles.output = hObject;

 

% Update handles structure

guidata(hObject, handles);

 

% UIWAIT makes erosi wait for user response (see UIRESUME)

% uiwait(handles.figure1);

 

 

% --- Outputs from this function are returned to the command line.

function varargout = erosi_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)

% varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);

% hObject    handle to figure

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

 

% Get default command line output from handles structure

varargout{1} = handles.output;

 

 

% --- Executes on button press in pushbutton1.

function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject    handle to pushbutton1 (see GCBO)

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

%syntax untuk memilih gambar

[FileName,PathName] = uigetfile('*.jpg','*jpeg','Pilih File Gambar');

 

%syntax untuk memberi variabel pada gambar yang dipilih

a = strcat(PathName,FileName);

 

%syntax untuk memasukkan variabel a sebagai nilai dari variabel b

b = imread(a);

 

%syntax untuk mengabu-abukan citra asli

gray=rgb2gray(b);

 

%syntax untuk mengerosikan citra asli

se=strel('ball',5,5);

erosi=imerode(gray,se);

 

%syntax untuk menempatkan citra asli, keabuabuan, dan citra erosi kedalam axes

axes(handles.axes1), imshow(b)

axes(handles.axes2), imshow(gray)

axes(handles.axes3), imshow(erosi)

 

 

 

function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject    handle to edit1 (see GCBO)

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

 

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text

%        str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double

 

 

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject    handle to edit1 (see GCBO)

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called

 

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.

%       See ISPC and COMPUTER.

if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

    set(hObject,'BackgroundColor','white');

end

 Berikut hasil running dari listing program diatas :

2. Dilasi

Operasi dilasi dilakukan untuk memperbesar ukuran segmen obyek dengan menambah lapisan di sekitar obyek. Terdapat dua acara untuk melakukan operasi ini, yaitu dengan cara mengubah semua titik latar yang bertetangga dengan titik batas menjadi titik obyek, atau lebih mudahnya tetapkan setiap titik yang disebelahnya adalah titik obyek menjadi titik obyek. Cara kedua, yaitu dengan mengubah semua titik di sekililing titik batas menjadi titik obyek, atau lebih mudahnya tetapkan semua titik terdekat sebuah titik obyek menjadi titik obyek.

Teknik dilasi melibatkan pelebaran permukaan luar pada foreground atau objek pada gambar. Teknik dilasi berlawanan dengan operasi erosi.

Berikut listing program dari dilasi adalah:

clc;

clear all;

close all;

 

se=[1 0 1;0 1 0; 1 0 1]

a=imread('foto asyrafi.jpeg');

b=imdilate(a,se);

figure; imshow(a);

figure; imshow(b);

c=imerode(a,se);

figure; imshow(a);

figure; imshow(c);

 

Berikut hasil running dari listing program diatas:

 3. Penutup (Clossing)

Operasi penutupan adalah kombinasi antara operasi dilasi dan erosi yang dilakukan secara berurutan. Citra asli dilasasi terlebih dahulu, kemudian hasilnya dierosi. Operasi ini digunakan untuk atau menutup lubang-lubang kecil yang ada di dalam segmen obyek. Operasi penutupan juga digunakan untuk menggabungkan dua segmen obyek yang saling berdekatan (menutup sela antara dua obyek yang sangat berdekatan).

Berikut listing program dari clossing adalah:

clc;

clear all;

 

f = imread('foto asyrafi.jpeg');

SE = strel('disk', 9, 0)

j = imopen(f, SE);

figure, imshow(j);

k = imclose(f, SE);

figure, imshow(k);

l = imclose(j, SE);

figure, imshow(l);

Berikut hasil dari listing program diatas adalah:

 4. Pembukaan (Opening)

Operasi pembukaan juga merupakan kombinasi antara operasi erosi dan dilasi yang dilakukan secara beruntun, tetapi citra asli dierosi terlebih dahulu baru kemudian hasilnya didalasi. Operasi ini dilakukan untuk memutus bagian-bagian dari obyek yang hanya terhubung dengan satu atau dua buah titik saja.

Berikut listing program dari opening adalah:

clc;

clear all;

 

f = imread('foto asyrafi.jpeg');

SE = strel('disk', 9, 0)

 

j = imopen(f, SE);

figure, imshow(j);

Berikut hasil dari listing program diatas adalah:

Histogram Citra

Histogram citra merupakan diagram yang menggambarkan distribusi frekuensi nilai intensitas piksel dalam suatu citra. Sumbu horizontal merupakan nilai intensitas piksel sedangkan sumbu vertikal merupakan frekuensi/jumlah piksel.Pada citra berskala keabuan, jumlah aras keabuan (biasa disimbolkan dengan L) sebanyak 256. Nilai aras dimulai dari 0 hingga 255.

Adapun histogram untuk suatu aras dinyatakan dengan hist(k+1) dengan k menyatakan nilai aras (0 sampai dengan L-1). Jadi, hist(k+1) menyatakan jumlah piksel yang bernilai k. Penggunaan k+1 pada hist diperlukan mengingat dalam MATLAB tidak ada indeks nol atau hist(0). 

Pada pengolahan citra terkadang dijumpai istilah histogram ternormalisasi. Artinya, nilai histogram dibagi dengan jumlah piksel dalam citra, sehingga menjadi angka-angka pecahan bernilai kurang dari satu dan jumlah totalnya satu. Pada pengolahan citra, histogram mempunyai peran yang cukup penting. Manfaat yang dapat didapatkan seperti berikut.

1. Berguna untuk mengamati penyebaran intensitas warna dan dapat dipakai untuk pengambilan keputusan misalnya dalam peningkatan kecerahan atau peregangan kontras serta sebaran warna.
2. Berguna untuk penentuan batas-batas dalam pemisahan  objek dari latarbelakangnya.
3. Memberikan persentase komposisi warna dan tekstur intensitas untuk kepentingan identifikasi citra.

Berikut listing program dari histogram citra adalah:

%Asyrafi

clc;

close all;

clear all;

 

I=imread('foto asyrafi.jpeg');

J=imadjust(I,[40/255 204/255],[0/255 255/255]);

 

figure,imshow(I);

figure,imhist(I);

figure,imshow(J);

figure,imhist(J);

 

Berikut hasil dari listing program di atas:

Citra RGB ke Grayscale

Dalam fotografi digital, pencitraan hasil komputer, dan kolorimetri, derajat keabuan (disebut juga skala abu-abu) sebuah citra adalah nilai tiap piksel yang berupa jumlah cahaya dari sampel, yaitu ia hanya menyajikan informasi intensitas.

Citra berderajat keabuan, biasa terlihat sebagai gambar hitam putih atau monokrom, tersusun dari berbagai tingkat warna abu-abu. Kontrasnya dimulai dari hitam (intensitas terendah) hingga putih (instensitas tertinggi)

Citra grayscale adalah sebuah citra skala keabuan dengan nilai intensitas paling besar 255 berwarna putih hingga warna hitam dengan nilai intensitas paling kecil.Berikut skala yang digunakan pada citra grayscale:

Citra digital dengan skala keabuan 8-bit memliki 28 = 256 kemungkinan warna, yaitu 0 (minimal) hingga 255 (maksimal)

Adapun listing program dari citra ini sebagai berikut:

%Asyrafi

 

clc;               

clear all;         

close all;         

 

I = imread ('foto asyrafi.jpeg');

J = rgb2gray(I);        % Mengubah gambar warna menjadi derajat abu-abu

K = im2bw (J,0.5);  % Mengubah gambar warna menjadi derajat hitam putih

L = graythresh(J);  % Menghitung threshold citra

M = im2bw(J,L);     % Mengubah gambar abu-abu dengan metode thresholding

 

figure

subplot (2,2,1); imshow (I); title ('Gambar RGB full warna')

subplot (2,2,2); imshow (J); title ('Konversi RGB ke warna Abu-abu')

subplot (2,2,3); imshow (K); title ('Konversi grayscale ke hitam putih')

subplot (2,2,4); imshow (M); title ('Hasil threshold metode OTSU')

 

 Berikut hasil runing listing program diatas adalah

Citra RGB

Citra berwarna, atau biasa dinamakan citra RGB, merupakan jenis citra yang menyajikan warna dalam bentuk komponen R (merah), G (hijau), dan B (biru). Setiap komponen warna menggunakan 8 bit (nilainya berkisar antara 0 sampai dengan 255). Dengan demikian, kemungkinan warna yang bisa disajikan mencapai 255 x 255 x 255 atau 16.581.375 warna.Tabel di bawah menunjukkan contoh warna dan nilai R,G, dan B.

Tabel warna dan nilai penyusun warna

Adapun listing program dari citra RGB sebagai berikut

%Asyrafi

clc;                   

clear all;             

close all; 

 

I = imread ('foto asyrafi.jpeg')

R = I (:,:,1);

G = I (:,:,2)

B= I (:,:,3);

Red = cat (3,R,G*0,B*0);

Green = cat (3,R*0,G,B*0);

Blue = cat (3,R*0,G*0,B);

figure

subplot (2,2,1); imshow (I); title ('Gambar RGB full warna')

subplot (2,2,2); imshow (Red); title ('Gambar warna merah')

subplot (2,2,3); imshow (Green); title ('Gambar warna hijau')

subplot (2,2,4); imshow (Blue); title ('Gambar warna biru')

 

 berikut hasil running dari listing program di atas adalah