2 PENGANALISAAN IMEJ Proses manipulasi imej utk dptkan

2. PENGANALISAAN IMEJ Proses manipulasi imej : utk dptkan maklumat yg tepat n Perlu mengetahui : n n n Maklumat warna bagi imej tersebut Maklumat transformasi imej (jika diperlukan) nazlita@fsktm. um. edu. my 1

n Proses analisa imej = proses pengurangan data n n Sebab : tidak semua data di dalam imej diperlukan Menyokong kepada pemilihan aplikasi dan juga menentukan parameter-parameter yang diperlukan dalam sesuatu pemprosesan n Contoh : menentukan maklumat yang tepat untuk proses pemampatan imej nazlita@fsktm. um. edu. my 2

Model analisa imej (sec. am) nazlita@fsktm. um. edu. my 3

nazlita@fsktm. um. edu. my 4

Pra-pemprosesan n Proses pengurangan data : n n Algorithma Teknik Tujuan : buang data yang tidak penting n > mudah n nazlita@fsktm. um. edu. my 5

n Operasi pra-pemprosesan 1. 2. 3. 4. Pengekstrakan kawasan yg diperlukan Operasi algebra Peningkatan ciri 2 imej Pengurangan perwakilan data dalam resolusi & keterikan nazlita@fsktm. um. edu. my 6

1. Pengekstrakan kawasan yg diperlukan (Ro. I) – Region of Interest n Perlu lakukan bbrp operasi geometri n n n Crop Zoom Scale Rotate Translation nazlita@fsktm. um. edu. my 7

Crop : proses pemotongan sebahagian drp imej n Imej yg dipotong boleh diskalakan dgn kaedah n Zero-order hold n First-order hold * Hanya dgn pe + / - baris & lajur n nazlita@fsktm. um. edu. my 8

n Contoh pembesaran lajur Purata di antara 2 piksel bersebelahan n Boleh utk pembesaran lajur & baris n nazlita@fsktm. um. edu. my 9

Kaedah lain : convulotion iaitu x dan + hasil titik vektor imej n Cara : n n n Masukkan nilai 0 di antara baris & lajur yg ada Lakukan proses convolution nazlita@fsktm. um. edu. my 10

Step 1 : masukkan 0 n Contoh : nazlita@fsktm. um. edu. my 11

Step 2 : Topeng first-order hold (refer page 42) n Topeng (mask) n Persamaan n Topeng convolution = M(x, y) nazlita@fsktm. um. edu. my 12

Translasi & putaran n Translasi n Putaran nazlita@fsktm. um. edu. my 13

n Translasi & putaran secara serentak nazlita@fsktm. um. edu. my 14

2. Operasi algebra n Operasi yg dibenarkan : n n Operasi arithmetik Operasi logik Setiap operasi memerlukan 2 imej kecuali operasi NOT n Operasi adalah melibatkan piksel bagi imej n nazlita@fsktm. um. edu. my 15

n Operasi campur n Sesuai utk kesan khas bagi imej & morphing nazlita@fsktm. um. edu. my 16

n Operasi tolak n Penolakan : meneliti pergerakan imej Imej terhasil = ruang kosong (jika tiada pergerakan) n Imej terhasil = bukan ruang kosong (jika ada pergerakan) n nazlita@fsktm. um. edu. my 17

n Operasi darab & bahagi n n Untuk me+/- keterikan imej Operasi logik : AND, OR, NOT n n n Utk hasilkan kesan khas Merupakan gabungan maklumat bagi 2 imej Digunakan utk dptkan Ro. I n Dgn penggunaan topeng Contoh : imej petak putih di AND kan dengan imej maka ianya akan mengeluarkan imej yang hanya akan memenuhi petak tersebut n nazlita@fsktm. um. edu. my 18

3. Peningkatan ciri 2 imej n Penapisan ruang (spatial filter) n n Utk buang kebisingan (noise) Mean filter Median filter Enhancement filter nazlita@fsktm. um. edu. my 19

Mean filter Melakukan penapisan secara purata n Kira nilai purata n Beroperasi dlm 1 lengkungan piksel (jiran) n Ia akan tukarkan nilai piksel di tengah dlm skop kejiranan dgn nilai purata antara piksel 2 dlm kejiranan tersebut n nazlita@fsktm. um. edu. my 20

n Satu cara : guna topeng convolution nazlita@fsktm. um. edu. my 21

Median filter Tak sama dgn mean filter – ia nonlinear filter n Tidak menggunakan topeng tetapi beroperasi dlm lingkungan kejiranan n Perlu menyusun nilai piksel secara menaik n nazlita@fsktm. um. edu. my 22

n Contoh : nilai piksel Disusun ikut aturan : 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 7 n Nilai di tengah = 5 n Jadi nilai 4 (nilai tengah pada matrik) akan digantikan pada nilai 5 n nazlita@fsktm. um. edu. my 23

Enhancement filter Utk tingkatkan kualiti imej yg akan diproses n Contoh : Laplacian filter n Contoh topeng n nazlita@fsktm. um. edu. my 24

4. Pengurangan perwakilan data dalam resolusi & keterikan 1 kump. data akan dipetakan kepada 1 data tunggal n Proses ini dikenakan pada nilai piksel I(r, c) iaitu pengurangan tahap kelabu atau pengurangan ruang n Kaedah ringkas dlm pengurangan tahap kelabu ialah pengguna nilai ambang (threshold) n nazlita@fsktm. um. edu. my 25

Threshold menjadikan imej perduaan, jika kita tetapkan nilai < threshold = 1 dan nilai > threshold = 0 n Untuk pengekstrakan bentuk suatu objek n nazlita@fsktm. um. edu. my 26

Kaedah lain : pengurangan bit bagi suatu piksel n Cara : topengkan bit terendah dgn operasi AND n Jadi bil. bit yang ditopengkan akan tentukan tahap kelabu yang wujud n nazlita@fsktm. um. edu. my 27

n Contoh : 00000111 AND 11111000 0000 n Peringkat skala kelabu berubah menjadi 0 utk nilai dari 0 -7 nazlita@fsktm. um. edu. my 28

n Contoh : n Peringkat skala kelabu berubah menjadi 16 utk nilai dari 16 -23 *8 -bit imej skala kelabu=256 tahap n n 00010011 AND 11111000 00010000 Berubah ke 32 tahap jika perduaaan 11111000 digunakan nazlita@fsktm. um. edu. my 29

Operator AND boleh ditukar ke operator OR n Tetapi 11111000 perlu ditukarkan kepada 00000111 n nazlita@fsktm. um. edu. my 30