tapis wiener - restorasi citra

7/23/2019 Tapis Wiener - Restorasi Citra

http://slidepdf.com/reader/full/tapis-wiener-restorasi-citra 1/4

Tugas Image Processing

TF091477

Tapis Wiener

oleh

Addinul Hakim

2412100125

Teknik Fisika

Fakultas Teknologi Industri

Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Surabaya

2015



Tapis Wieneroleh Addinul Hakim

Tapis Wiener adalah metode untuk restorasi citra dengan menganggap kekaburan (blurring)

sebagai derau.[1] Tapis ini menghilangkan derau aditif dan membalikkan pengaburan secara

bersamaan.[2] Dalam operasinya, tapis ini mencari perkiraan f r yang meminimalkan statistik fungsi error.

Terlihat dari persaman bahwa f(r) adalah citra yang belum didegradasi dan E adalah operator nilai yang

dibutuhkan.

2 ≡ { [() − ()]2}

Algoritma transformasi tapisnya adalah sebagai berikut:

(, ) [|(, )|2

(, )|(, )|2 +(,)

(,)

]

Dimana H(u,v) dan |H(u,v)|2 adalah hasil kali antara H(u,v) dengan konjugatnya. Sedangkan

(, ) adalah kekuatan spektral derau dan (, ) adalah kekuatan spektral citra yang belum

didegradasi.

Rasio(,)

(,) disebut noise-to-signal power ratio. Dapat dilihat bahwa jika kekuatan spektrum

derau nol untuk semua nilai yang berhubungan dengan u dan v, rasio menjadi nol dan tapis Wiener

turun menjadi tapis invers. Dua kuantitas yang berhubungan dengannya adalah rata-rata kekuatan derau

dan rata-rata kekuatan citra, didefinisikan dengan: =1

∑ ∑ (,) dan =

1

∑ ∑ (,)

dimana M dan N menyatakan ukuran vertikal dan horizontal citra dan array derau. Kedua kuantitas

adalah konstanta skalar dengan rasio

. Nilai R juga skalar, kadang digunakan untuk membuat

konstanta array dalam fungsi tersebut,(,)

(,). Dalam kasus ini, jika rasio aktual tidak diketahui, maka

dapat menjadi sesuatu yang mudah untuk mencoba-coba bermacam-macam nilai konstanta dan

menampilkan hasil restorasi. Ini tentu saja perkiraan mentah dengan mengasumsikan konstanta fungsi

tersebut. Mengganti(,)

(,) dengan array konstanta dalam persamaan tapis diatas disebut juga

parametric Wiener f ilter.[3]

Be berapa macam sintaks Tapis Wiener pada Matlab

Beberapa macam sintaks yang digunakan pada Matlab untuk implementasi tapis Wiener adalah :

fr=deconvwnr(degraded_image,w)

fr=deconvwnr(degraded_image,w,NSPR)

fr=deconvwnr(degraded_image,w,NACORR,FACORR)

Pada sintaks pertama mengasumsikan rasio noise-to-signal adalah nol. Sehingga tapis Wiener menjadi

tapis invers. Sedangkan untuk sintaks kedua mengasumsikan bahwa kekuatan rasio noise-to-signal

tidak diketahui, sebagai konstanta ataupun array. Sintaks ini akan megubah parameter tapis menjadi

input skalar interaktif. Sementara untuk sintaks terakhir mengasumsikan fungsi autocorrelation. Nilai

NACORR dan FACORR dari derau dan citra yang belum didegradasi sudah diketahui.[3]

Percobaan Tapis Wiener pada Matlab



Sintaks yang akan digunakan dalam percobaan ini adalah :

fr=deconvwnr(degraded_image,w,NSPR)

Citra yang akan digunakan untuk implementasi sintaks diatas

adalah sebagai berikut :

Profil citra :

dimens i 800x600 pixelkualitas citra 72 dpi

model warna RGB

Berikut ini kodingan yang digunakan pada matlab :

A=im2double(imread('tiger.jpg')) B=imread('tiger.jpg') C=rgb2gray(B); I=rgb2gray(A) LEN=21 ; THETA=11 PSF=fspecial('motion',LEN,THETA) blurred=imfilter(I,PSF,'conv','circular')

noise_mean=0; noise_var=0.0001 blurred_noisy=imnoise(blurred,'gaussian',noise_mean,noise_var) estimated_nsr=0 wnr2=deconvwnr(blurred_noisy,PSF,estimated_nsr) estimated_nsr=noise_var/var(I(:)) wnr3=deconvwnr(blurred_noisy,PSF,estimated_nsr) subplot(2,4,1),imshow(C), title('citra asli') subplot(2,4,2),imshow(blurred_noisy), title('hasil citra blur dan derau') subplot(2,4,3),imshow(wnr2),title('hasil restorasi citra blur dan derau,dengan NSR=0') subplot(2,4,4),imshow(wnr3),title('hasil restorasi citra,dengan estimasiNSR') subplot(2,4,5),imhist(C),title('citra asli')

subplot(2,4,6),imhist(blurred_noisy),title('hasil citra blur dan derau') subplot(2,4,7),imhist(wnr2),title('hasil restorasi citra blur dan derau,dengan NSR=0') subplot(2,4,8),imhist(wnr3),title('hasil restorasi citra, dengan estimasi

NSR'); clc Berikut ini hasil percobaannya :

Figure 2 Citra hasil percobaan

Figure 1 Citra

asli. Sumber:

Smashinglist.

com



Pembahasan :

Berdasarkan dari histogram masing-masing citra, hasil restorasi citra dengan menggunakan

estimasi NSR lebih mendekati citra asli. Sedangkan pada restorasi citra dengan NSR = 0 hanya berada

pada skala keabuan yang minim yakni di rentang 0,2-0,8. Selebihnya berada pada skala 0 dan 1. Selain

skala keabuan, intensitas keabuan pada citra dengan estimasi NSR mendekati citra awal. Tingkat

intensitas tertinggi citra blur dan derau, hampir mencapai 5000, dapat direstorasi kembali dengan tapis

Wiener sehingga tingkat intensitas keabuan tertinggi hanya kurang dari 4000. Hasil ini tidak berbeda jauh dengan tingkat keabuan citra awal yang berada sedikit diatas 4000 namun jauh dibawah 5000.

Meskipun demikian, tidak semua piksel dapat direstorasi oleh tapis Wiener seperti pada skala 0-

50 citra awal. Pada citra awal tingkat keabuan yang melebihi 1000 berada diskala 25 namun pada citra

restorasi dengan estimasi citra berada diskala 0,2. Begitu juga dengan tingkat keabuan citra awal pada

skala 0 dan 255 yang memiliki tingkat keabuan nol. Sedangkan pada citra dengan estimasi NSRmemiliki tingkat keabuan hampir mencapai 3000 dan diatas nol.

Referensi

[1] Johannes Nomi Purnama, “Teknik dan Evaluasi Kinerja Penyandian Citra Teralihragam Fourier

Diskret (DFT)”, Jurusan Teknik Elektro Universitas Diponegoro, 2011[2] Bulkis Kanata, “Restorasi Citra menggunakan Tapis Wiener dengan Kontrol PSF dan NSR ”,

Researchgate.net, Jurusan Elektro Universitas Mataram, 25 Agustus 2015[3]Ericks Rachmat Swedia dan Margi Cahyanti, “Algoritma Transformasi Ruang Warna”,

tapis wiener - restorasi citra

Documents