1710511052_riduwan_purnaminyan_pcd4.docx

Nama : Riduwan Purnaminyan NIM

: 1710511052

Tugas Teori PCD-4

1. Apa Maksud 4-ketetanggan dan 8-ketetanggan? 4-ketetanggan : Terdapat 4 piksel tetangga yang berada disekitar piksel utama. Notasi nya : 𝑇1 = (𝑏, + 1) 𝑇2 = (𝑏 − 1,) 𝑇3 = (𝑏, − 1) 𝑇4 = (𝑏 + 1,) 8-ketetanggan : Terdapat 8 piksel tetangga yang berada disekitar piksel utama. Notasi nya : 𝑇1 = (𝑏, + 1) 𝑇2 = (𝑏 − 1, − 1), 𝑇3 = (𝑏, − 1) 𝑇4 = (𝑏 − 1, − 1) 𝑇5 = (𝑏, − 1) 𝑇6 = (𝑏 + 1, − 1) 𝑇7 = (𝑏 + 1, − 1) 𝑇8 = (𝑏 + 1, + 1) 2. Menurut pengamatan Anda, apa yang membedakan pemrosesan berikut kalau dilihat hasilnya secara visual? (a) Filter batas Secara Visual dalam gambar 4.4, Filter batas dapat menghilangkan bintik putih pada citra mobil namun pada citra boneka derau diperkuat sehingga muncul bintik hitam. Hal ini dikarenakan filter batas menggunakan nilai maksimum dan minimum untuk sebagai pengganti piksel derau. (Tidak maksimal untuk memfilter citra yang memiliki banyak derau). (b) Filter pererataan Secara Visual dalam gambar 4.5, Filter Pererataan menyamarkan derau dengan cara diperhalus melalui nilai rata rata ketetanggan piksel. (Hasil kurang maksimal karna citra terlihat samar).

(c) Filter median Secara Visual dalam gambar 4.6, Filter Median mengganti nilai piksel derau dengan nilai median dari ketetanggan piksel. Hasil dari filter terlihat maksimal , citra terlihat jelas dan tidak samar.

3. Jelaskan bahwa konvolusi dengan cadar sesungguhnya sama dengan penggunaan filter pererataan!

Filter Perataan : 1/9(1+1+1+1+1+1+1+1+1) = 1/9 x 9 = 1 Konvolusi : ((1x1)+(1x1)+(1x1)+(1x1)+(1x1)+(1x1)+(1x1)+(1x1)+(1x1)) x 1/9 = 9 x 1/9 = 1 karna hasil nya sama , maka filter perataan dengan konvolusi dapat dinyatakan sama

4. Bagaimana bentuk kernel yang berguna untuk filter pererataan yang berukuran 5x5, 7 x 7, dan 9x9? Dibuat menjadi kolom dan baris menurut materi 4.6 bentuk nya : Hbrs = [1 0 -1] , Hkolom = [ -1 -2 -1] (konvolusi3.m) 5.

Jelaskan pengertian konvolusi ! Konvolusi merupakan proses untuk memperoleh suatu piksel didasarkan pada nilai piksel itu sendiri dan tetangganya, dengan melibatkan suatu matriks yang disebut kernel yang merepresentasikan pembobotan.

6. Apa kegunaan konvolusi yang memecah kernel h menjadi dua buah vektor? Kegunaan Konvolusi yang memecah kernel h menjadi dua buah vektor yaitu untuk mempersingkat waktu proses kerja konvolusi dengan kernel m x n. 7. Terdapat kernel seperti berikut.

Jika dikenakan pada citra yang berisi data seperti berikut, berapa hasil pada posisi yang diarsir abu-abu? 1/9 ( 1x10 + 1x20 + 1x10 + 1x20 + 1x10 + 1x20 + 1x10 + 1x20+ 1x10) = 1/9 x (130) = 14.44 = 14 nilai 10 diganti dengan 14

8. Bagaimana caranya agar citra menjadi kabur? Dapat Menggunakan Konvolusi dengan meningkatkan ukuran kernel. (Gambar 4.22 , dari catatan) 9. Bagaimana caranya kalau yang ingin didapatkan adalah tepi objek? Dapat Menggunakan Filter Lolos-Tinggi. (4.9) 10. Apa yang dimaksud dengan frekuensi spasial? frekuensi spasial adalah karakteristik sebarang struktur yang bersifat periodis sepanjang posisi dalam ruang.

11. Apa kegunaan filter lolos-rendah? Filter ini berguna untuk menghaluskan derau atau untuk kepentingan interpolasi tepi objek dalam citra. 12. Bagaimana halnya dengan filter lolos-tinggi? Filter lolos-tinggi adalah filter yang ditujukan untuk melewatkan frekuensi tinggi dan menghalangi yang berfrekuensi rendah. Hal ini biasa dipakai untuk mendapatkan tepi objek dalam citra atau menajamkan citra. 13. Berapa nilai c pada kernel berikut agar dapat bertindak sebagai filter high boost?

1 + (-2) + 1 + (-2) + 1 + (-2) + 1 + (-2) = -4 , oleh karena itu nilai c harus lebih besar daripada 4. bisa di lambangkan dengan c > 4 , maka nilai c adalah 5 atau nilai n tak terbatas namun lebih besar dari 4

14. Cobalah untuk menguji tiga kernel yang digunakan dalam filter lolos-tinggi terhadap sejumlah gambar! (menggunakan referensi dari https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/13125-howdo-i-use-imfilter-to-high-pass-filter-an-image)

Keterangan : Berurutan Sesuai Kernel Yang Dipakai, gambar kotatua.tif

Keterangan : Berurutan Sesuai Kernel Yang Dipakai, gambar absam.png

Keterangan : Berurutan Sesuai Kernel Yang Dipakai, gambar cameraman.gif

15. Jelaskan pengertian filter linear dan nonlinear. Berikan contoh masing-masing! Filter disebut sebagai filter linear jika dalam melakukan penapisan melibatkan piksel dengan cara linear. Contoh : filter Gaussian , filter topi Mexico (Laplacian) , filter pererataan. Filter nonlinear adalah filter yang bekerja tidak memakai fungsi linear. Contoh : Filter batas , filter median.

16. Dengan menggunakan pendekatan 𝜎2 bernilai 1, buatlah filter i berukuran 7x7! 𝜎(0,0) = 𝜎^0 = 1 𝜎(1,0) = 𝜎(0,1) = 𝜎(−1,0) = 𝜎(0,−1) = 𝜎^(-(1/2)) = 0,6065 𝜎(1,1) = 𝜎(1,−1) = 𝜎(−1,1) = 𝜎(−1,−1) = 𝜎^(−1) = 0,3679 𝜎(2,1) = 𝜎(1,2) = 𝜎(−2,1) = 𝜎(−2,−1) = 𝜎^(-(5/2))= 0,0821 𝜎(2,0) = 𝜎(0,2) = 𝜎(0,−2) = 𝜎(−2,0) = 𝜎^(−2) = 0.1353 𝜎(3,1) = 𝜎(3,1) = 𝜎(−3,1) = 𝜎(−3,−1) = 𝜎^(−(5))= 0.00674 𝜎(3,0) = 𝜎(0,3) = 𝜎(0,−3) = 𝜎(−3,0) = 𝜎^(−9/2) = 0.0111 𝜎(3,3) = 𝜎(−3,−3) = 𝜎(−3,3) = 𝜎(3,−3) = 𝜎^(−9) = 0,000123

dikali 8130 (didapat dari 1 / 0,000123 dan dibulatkan ke atas) maka table nya : table = [ 1 1 55 90 55 1 1 ]

1 90 667 1100 667 90 1

55 667 2991 4931 2991 667 55

90 1100 4931 8130 4931 1100 90

55 667 2991 4931 2991 667 55

1 90 667 1100 667 90 1

1; 1; 55; 90; 55; 1; 1;