Implementasi Metode Contrast Stretching Untuk Memperbaiki Kontras Citra

Contrast stretching ini adalah teknik yang digunakan untuk mendapatkan citra baru dengan kontras yang lebih baik daripada kontras dari citra asalnya. Citra yang memiliki kontras rendah dapat terjadi karena kurangnya pencahayaan, kurangnya bidang dinamika dari sensor citra, atau kesalahan setting pembuka lensa pada saat pengambilan citra.

Ide dari proses contrast stretching adalah untuk meningkatkan bidang dinamika dari gray level di dalam citra yang akan diproses. Proses contrast stretching termasuk proses perbaikan citra yang bersifat point processing, yang artinya proses ini hanya tergantung dari nilai intensitas (gray level) satu pixel, tidak tergantung dari pixel lain yang ada di sekitarnya.

LAPORAN PENELITIAN

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

STMIK STIKOM BALIKPAPAN

IMPLEMENTASI METODE CONTRAST STRETCHING UNTUK MEMPERBAIKI KONTRAS CITRA

oleh

Setyo Nugroho
Jurusan Teknik Informatika

STIKOM Balikpapan

2005

DAFTAR ISI

LANDASAN TEORI............................................................................................... 2

Citra Digital.............................................................................................................. 2

Contrast Stretching.................................................................................................... 2

Histogram................................................................................................................. 3

CARA PENELITIAN.............................................................................................. 5

File citra digital dengan format BMP......................................................................... 5

Proses Contrast Stretching......................................................................................... 6

Histogram................................................................................................................. 7

Statistik Citra............................................................................................................ 8

HASIL DAN PEMBAHASAN................................................................................ 9

PENUTUP............................................................................................................. 11

DAFTAR PUSTAKA............................................................................................ 11

LAMPIRAN.......................................................................................................... 12

LANDASAN TEORI

Citra Digital

Citra didefinisikan sebagai fungsi intensitas cahaya dua-dimensi f(x,y) dimana x dan y menunjukkan koordinat spasial, dan nilai f pada suatu titik (x,y) sebanding dengan brightness (gray level) dari citra di titik tersebut.

Citra digital adalah citra dengan f(x,y) yang nilainya di-digitalisasi-kan (dibuat diskrit) baik dalam koordinat spasialnya maupun dalam gray levelnya. Digitalisasi dari koordinat spasial citra disebut dengan image sampling, sedangkan digitalisasi dari gray level citra disebut dengan gray-level quantization.

Citra digital dapat dibayangkan sebagai suatu matriks dimana baris dan kolomnya menunjukkan suatu titik di dalam citra, dan nilai elemen matriks tersebut menunjukkan gray level di titik tersebut. Elemen-elemen dari citra digital tersebut biasanya disebut dengan pixel, yang merupakan singkatan dari picture elements.

Pada tulisan ini citra digital yang digunakan berukuran 256x256 pixel dan memiliki 256 gray level.

Contrast Stretching

Tujuan pengolahan citra digital adalah untuk mendapatkan citra baru yang lebih sesuai untuk digunakan dalam aplikasi tertentu. Salah satu jenis pengolahan citra adalah yang disebut dengan contrast stretching. Contrast stretching ini adalah teknik yang digunakan untuk mendapatkan citra baru dengan kontras yang lebih baik daripada kontras dari citra asalnya.

Citra yang memiliki kontras rendah dapat terjadi karena kurangnya pencahayaan, kurangnya bidang dinamika dari sensor citra, atau kesalahan setting pembuka lensa pada saat pengambilan citra. Ide dari proses contrast stretching adalah untuk meningkatkan bidang dinamika dari gray level di dalam citra yang akan diproses.

Proses contrast stretching termasuk proses perbaikan citra yang bersifat point processing, yang artinya proses ini hanya tergantung dari nilai intensitas (gray level) satu pixel, tidak tergantung dari pixel lain yang ada di sekitarnya.

Gambar 1 menunjukkan transformasi tipikal yang digunakan untuk contrast stretching. Disini diasumsikan bahwa citra memiliki range gray level dari 0 sampai 255.

Pada gambar 1, c adalah gray level dari citra sebelum diproses dan d adalah gray level dari citra setelah diproses. Titik (c1,d1) dan titik (c2,d2) akan menentukan bentuk dari fungsi transformasi, dan dapat diatur untuk menentukan tingkat penyebaran grey level dari citra yang dihasilkan.

Gambar 1

Fungsi contrast stretching

Jika c1=c2 dan d1=d2 maka transformasi akan berbentuk garis lurus yang berarti tidak ada perubahan gray level pada citra yang dihasilkan.

Secara umum diasumsikan c1<=c2 dan d1<=d2 sehingga fungsi akan menghasilkan nilai tunggal dan nilainya akan selalu naik.

Untuk menghitung nilai hasil transformasi tersebut, kita dapat membuat tiga fungsi sebagai berikut:

Untuk c <= 0 < c1, maka d = c . (d1 / c1)

Untuk c1 <= c < c2, maka d = d1 + ( (c-c1) . ((d2-d1) / (c2-c1)) )

Untuk c2 <= c <=255, maka d = d2 + ( (c-c2) . (255-d2) / (255-c2) )

Histogram

Histogram dari citra digital dengan gray level dalam range [0,L-1] adalah fungsi diskrit p(r_k) = n_k/n, dimana:

r_k : gray level ke-k

n_k : banyaknya pixel di dalam citra dengan gray level tersebut

n : jumlah seluruh pixel di dalam citra

k=0, 1, 2, …, L-1

Jika fungsi ini digambarkan dengan grafik maka akan memberikan deskripsi secara global dari penampakan citra.

Gambar 2 berikut menunjukkan histogram dari empat jenis citra secara umum.

(a) Citra yang gelap:

(b) Citra yang terang:

(d) Citra berkontras tinggi:

Gambar 2

Jenis-jenis dasar histogram

Histogram pada gambar (a) menunjukkan bahwa gray level terkonsentrasi di bagian kiri atau bagian gelap dari range gray scale. Sebaliknya pada gambar (b) gray level terkonsentrasi di bagian kanan atau bagian terang dari range gray scale. Pada gambar (c) histogram memiliki bentuk yang sempit yang menunjukkan bahwa citra memiliki dynamic range rendah yang berarti berkontras rendah. Sedangkan pada gambar (d) gray level tersebar luas yang menunjukkan bahwa citra berkontras tinggi.

Meskipun histogram hanya menunjukkan sifat-sifat umum dari citra dan tidak memberikan informasi apa-apa tentang isi citra, namun bentuk dari histogram dapat memberikan informasi mengenai kemungkinan untuk melakukan perbaikan kontras citra tersebut.

CARA PENELITIAN

Untuk mengimplementasikan proses contrast stretching pada komputer, penulis membuat program yang memiliki kemampuan untuk:

· membuka file yang berisi citra digital

· menampilkan citra digital tersebut di layar

· melakukan pemrosesan contrast stretching

· menampilkan citra digital hasil proses

· menampilkan histogram citra, baik sebelum maupun setelah diproses

· menampilkan statistik citra secara umum

Adapun batasan dari program ini adalah:

· file citra yang digunakan harus berformat BMP, berukuran 256x256 pixel, dengan 256 gray-level

File citra digital dengan format BMP

File citra dengan format BMP adalah salah satu format standar yang digunakan dalam sistem operasi Windows. File ini biasanya disimpan dengan ekstensi .BMP. Struktur dari file BMP adalah sebagai berikut:

BITMAPFILEHEADER

BITMAPINFOHEADER

Array RGBQUAD

Array warna

Struktur BITMAPFILEHEADER menunjukkan jenis file dan ukuran file. Struktur BITMAPINFOHEADER menunjukkan ukuran (lebar dan tinggi) dari citra, format warna citra, dan banyaknya warna yang digunakan di dalam citra. Struktur RGBQUAD berisi nilai intensitas warna yang dibagi menjadi komponen R, G, dan B (red, green, dan blue). Sedangkan array warna berisi informasi mengenai isi citra itu sendiri, yaitu pixel-pixel yang membentuk citra tersebut.

Untuk mempercepat proses pengolahan citra digital, maka pixel-pixel yang ada di dalam file BMP dicopykan ke dalam variabel array. Dengan demikian pada proses selanjutnya tidak perlu dilakukan pembacaan file secara berulang-ulang. Deklarasi array untuk menyimpan citra tersebut adalah:

arCitra1 : array[1..256, 1..256] of byte;

arCitra2 : array[1..256, 1..256] of byte;

Secara lengkap, proses peng-copy-an pixel ini dapat dilihat pada procedure BukaFileCitra di listing program terlampir. Untuk menampilkan citra ke layar, digunakan component Timage dari Delphi.

Proses Contrast Stretching

Setelah semua pixel tersimpan di dalam variabel array, proses contrast stretching dapat dilakukan dengan melakukan perhitungan untuk setiap pixel yang ada di dalam array tersebut. Sebelum dilakukan contrast stretching, pemakai dapat menentukan nilai c1, c2, d1, dan d2 yang akan menentukan bentuk fungsi contrast stretching. Gambar 3 menunjukkan contoh pemilihan nilai-nilai tersebut.

Gambar 3

Penentuan nilai c1, d1, c2, dan d2

untuk contrast stretching

Selanjutnya nilai c1, c2, d1, dan d2 yang dipilih oleh pemakai dimasukkan ke dalam variabel untuk digunakan dalam perhitungan selanjutnya. Implementasi dari proses contrast stretching dapat dilihat pada procedure ContrastStretch di dalam listing program. Berikut ini bagian dari procedure tersebut yang berfungsi untuk melakukan proses contrast stretching:

{ contrast stretching }

for ix:=1 to 256 do begin

for iy:=1 to 256 do begin

warnab := arCitra1[ix,iy];

if warnab < c1 then {zone 1}

warnab2 := round( warnab * d1 / c1 )

else if warnab < (c2) then {zone 2}

warnab2 := d1 + round( (warnab-c1) * (d2-d1) / (c2-c1) )

else {zone 3}

warnab2 := d2 + round( (warnab-c2) * (255-d2) / (255-c2) );

arCitra2[ix,iy] := warnab2;

end;

Histogram

Untuk menampilkan histogram, penulis membuat jendela histogram yang akan menampilkan dua buah histogram, yaitu untuk citra sebelum diproses dan citra setelah diproses. Gambar 4 menunjukkan contoh tampilan histogram tersebut.

Gambar 4

Tampilan histogram citra

Histogram tersebut diperoleh dengan cara menyiapkan array bernama untuk menampung jumlah pixel dari masing-masing gray level. Deklarasi array tersebut adalah:

arHistogram1 : array[0..255] of longint;

arHistogram2 : array[0..255] of longint;

Berikut ini bagian program untuk mengisi array histogram tersebut berdasarkan informasi gray level dari citra:

{ update data array histogram }

for ix:=1 to 256 do begin

for iy:=1 to 256 do begin

warnab := arCitra1[ix,iy];

inc(arHistogram1[warnab]);

warnab := arCitra2[ix,iy];

inc(arHistogram2[warnab]);

end;

Selanjutnya data tersebut diplot ke component Timage dengan menggunakan perintah MoveTo dan LineTo untuk membuat garis-garis vertikal yang membentuk grafik histogram. Implementasi lengkapnya dapat dilihat pada procedure UpdateHistogram.

Statistik citra

Program juga menyediakan fasilitas untuk melihat statistik citra yang berisi nilai pixel terendah, tertinggi, dan rata-rata, baik untuk citra sebelum diproses maupun setelah diproses.

Bagian program untuk menghitung statistik citra adalah sebagai berikut:

pix_max := 0;

pix_min := 255;

tmp := 0;

{ Hitung nilai pixel rata-rata, tertinggi, terendah

(dalam greyscale level)}

for ix:=1 to 256 do begin

for iy:=1 to 256 do begin

warnab := arCitra1[ix,iy];

if warnab > pix_max then

pix_max := warnab;

if warnab < pix_min then

pix_min := warnab;

tmp := tmp + warnab;

end;

pix_rerata := round( tmp / (256 * 256) );

Perhitungan ini ada di dalam procedure HitungStatistikCitra.

Gambar 5

Tampilan statistik citra

HASIL DAN PEMBAHASAN

Program yang dibuat telah diujicobakan untuk beberapa file citra dengan mencoba nilai c1, c2, d1, dan d2 yang berbeda-beda untuk mengubah bentuk fungsi contrast stretching. Pada contoh kasus berikut, program dicoba untuk membuka file citra yang memiliki kontras rendah.

Contoh kasus 1:

File citra: fruit2.bmp

Nilai (c1, d1) = (0, 0) ; (c2, d2) = (90, 255)

Statistik citra sebelum diproses:

Nilai pixel terendah : 0

Nilai pixel tertinggi : 137

Nilai pixel rata-rata : 37

Statistik citra setelah diproses:

Nilai pixel terendah : 0

Nilai pixel tertinggi : 255

Nilai pixel rata-rata : 104

Tampilan citra:

Tampilan histogram:

Contoh kasus 2:

File citra: tank.bmp

Nilai (c1, d1) = (0, 0) ; (c2, d2) = (7, 255)

Statistik citra sebelum diproses:

Nilai pixel terendah : 0

Nilai pixel tertinggi : 7

Nilai pixel rata-rata : 5

Statistik citra setelah diproses:

Nilai pixel terendah : 0

Nilai pixel tertinggi : 255

Nilai pixel rata-rata : 189

Tampilan citra:

Tampilan histogram:

Dari kedua contoh kasus tersebut, terlihat bahwa dengan melakukan proses contrast stretching kita dapat memperoleh citra baru yang memiliki kontras lebih baik sehingga menghasilkan citra yang lebih sesuai untuk ditangkap mata manusia.

Terlihat bahwa citra yang histogramnya menyempit memiliki kontras rendah, sedangkan citra yang histogramnya menyebar memiliki kontras tinggi.

Untuk memilih nilai c1, d1, c2, dan d2 yang tepat, kita dapat melihat statistik yang ada yang menunjukkan range nilai gray level pixel. Statistik tersebut sangat membantu untuk menentukan bentuk fungsi contrast stretching yang sesuai karena bentuk fungsi contrast stretching yang sesuai untuk citra yang satu belum tentu sesuai untuk citra yang lain. Sebagai contoh, pada kasus 1 dan kasus 2 di atas digunakan fungsi contrast stretching yang berbeda dengan mengubah nilai c1, c2, d1, dan d2.

PENUTUP

Citra yang memiliki kontras rendah cenderung sulit untuk diamati dan dianalisa dengan baik oleh mata manusia. Proses contrast stretching dapat digunakan untuk melakukan perbaikan citra digital yang memiliki kontras rendah sehingga memiliki kontras yang lebih baik. Bentuk fungsi contrast stretching yang digunakan dapat diatur dengan menentukan nilai c1, c2, d1, dan d2 yang tepat berdasarkan histogram dari citra yang akan diproses.

Histogram dapat digunakan untuk menganalisa tingkat brightness (kecerahan) maupun kontras dari citra secara umum, sehingga dapat membantu menentukan langkah perbaikan citra selanjutnya.

Secara umum program yang dibuat telah berfungsi dengan baik, namun demikian masih terbuka kemungkinan untuk dikembangkan lebih lanjut, misalnya dengan menambahkan kemampuan untuk membuka citra dengan sembarang ukuran, membuka file citra dengan format yang lain, dan menyimpan citra hasil proses ke dalam file baru.

DAFTAR PUSTAKA

Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, 1993, Digital Image Processing, Addison-Wesley Publishing Company Inc., USA.
Microsoft Corporation, 1996, Microsoft Win32 Programmer’s Reference, Microsoft Corporation.

LAMPIRAN

Listing Program

program PCD1;

uses
  Forms,
  PCDUnit1 in 'PCDUnit1.pas' {Form1},
  PCDAbout in 'PCDAbout.pas' {AboutBox},
  PCDUnit2 in 'PCDUnit2.pas' {frmStat},
  Histo in 'Histo.pas' {frmHisto},
  PCDContrast in 'PCDContrast.pas' {frmContrast};

{$R *.RES}

begin
  Application.Initialize;
  Application.CreateForm(TForm1, Form1);
  Application.CreateForm(TAboutBox, AboutBox);
  Application.CreateForm(TfrmStat, frmStat);
  Application.CreateForm(TfrmHisto, frmHisto);
  Application.CreateForm(TfrmContrast, frmContrast);
  Application.Run;
end.

{
Pengolahan citra digital.

Input:
- File citra dg format BMP, ukuran 256x256 pixel, 256 level grayscale

Output:
- Tampilan citra sebelum diproses.
- Tampilan citra setelah diproses dengan contrast stretching.
- Statistik pixel citra.
- Histogram citra.
}

unit PCDUnit1;

interface

uses
  Windows, Messages, SysUtils, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs,
  Menus, ExtCtrls, StdCtrls, Buttons, ComCtrls;

type
  TForm1 = class(TForm)
    Image1: TImage;
    Image2: TImage;
    Label1: TLabel;
    Label2: TLabel;
    OpenDialog1: TOpenDialog;
    MainMenu1: TMainMenu;
    File1: TMenuItem;
    Open1: TMenuItem;
    Proses1: TMenuItem;
    Statistik1: TMenuItem;
    ContrastStretching1: TMenuItem;
    About1: TMenuItem;
    Bevel1: TBevel;
    Help1: TMenuItem;
    Exit2: TMenuItem;
    ViewHistogram1: TMenuItem;
    View1: TMenuItem;
    procedure Open1Click(Sender: TObject);
    procedure ContrastStretching1Click(Sender: TObject);
    procedure About1Click(Sender: TObject);
    procedure Statistik1Click(Sender: TObject);
    procedure FormCreate(Sender: TObject);
    procedure Exit2Click(Sender: TObject);
    procedure ViewHistogram1Click(Sender: TObject);
  private
    { Private declarations }
  public
    { Public declarations }
  end;

var
  Form1: TForm1;

{ variabel global }
   arCitra1 : array[1..256, 1..256] of byte;
   arCitra2 : array[1..256, 1..256] of byte;
   arHistogram1 : array[0..255] of longint;
   arHistogram2 : array[0..255] of longint;
   nmfile : string;
   c1, c2, d1, d2 : integer; { parameter utk contrast stretching }

procedure TampilkanHasil;

implementation

uses PCDAbout, PCDUnit2, Histo, PCDContrast;

{$R *.DFM}

{-------------------------------------------------------------------------}
procedure BukaFileCitra;
{ syarat: file citra berformat BMP, berukuran 256x256,
256 level grayscale }
var
   i, ix, iy : integer;
   warna : longint;
   warnab : byte;
   bfh : TBitmapFileHeader;
   bih : TBitmapInfoHeader;
   colorTbl : array[0..255] of TRGBQuad;
   mst : TMemoryStream;
   b : byte;
   numColor : integer;
   syarat : boolean;
   bm : TBitmap;
begin
{ buka file citra, copykan semua pixel citra ke dalam array }
   mst := TMemoryStream.Create;
   mst.LoadFromFile(nmfile);
   mst.ReadBuffer(bfh, sizeof(bfh));
   mst.ReadBuffer(bih, sizeof(bih));
   if (bih.biWidth <> 256) or (bih.biHeight <> 256) or (bih.biBitCount <> 8) then begin
       MessageDlg('Format file salah! Hanya bisa membuka file BMP berukuran 256x256, 8 bit per pixel.', mtError, [mbOK], 0);
       mst.Free;
       exit;
   end;
   if bih.biClrUsed<256 then numColor:=bih.biClrUsed else numColor:=256;
   for i:=0 to numColor-1 do
       mst.ReadBuffer(colorTbl[i], 4);
   for iy:=256 downto 1 do begin
       for ix:=1 to 256 do begin
           mst.ReadBuffer(b, 1);
           warna := longint(colorTbl[b]);
           arCitra1[ix,iy] := (byte(warna) + byte(warna shr 8) + byte(warna shr 16)) div 3;
           arCitra2[ix,iy] := 0;
       end;
   end;
   mst.Free;
{ tampilkan file citra di image1 }
   form1.image1.Picture.LoadFromFile(nmfile);
{ bersihkan image2 }
   form1.Image2.Canvas.Brush.Color := clBlack;
   form1.Image2.Canvas.FillRect(Rect(0, 0, 256, 256));
end;

{-------------------------------------------------------------------------}
procedure TampilkanHasil;
var ix, iy : integer;
    warna : longint;
    warnab : byte;
begin
{ tampilkan citra setelah diproses }
     for ix:=1 to 256 do begin
         for iy:=1 to 256 do begin
             warnab := arCitra2[ix,iy];
             warna := warnab or (longint(warnab) shl 8) or (longint(warnab) shl 16);
             form1.image2.Canvas.Pixels[ix-1,iy-1] := warna;
         end;
     end;

end;

{-------------------------------------------------------------------------}
procedure HitungStatistikCitra;
var ix, iy : integer;
    warnab : byte;
   tmp : longint;
   s : string;
   pix_rerata, pix_max, pix_min : byte;
begin
   frmStat.Memo1.Text := '';
   frmStat.Memo1.Lines.Add('Nama file citra: ' + nmfile);
   frmStat.Memo1.Lines.Add('');
{ --- citra 1 ---}
   frmStat.Memo1.Lines.Add('Statistik citra sebelum diproses:');
{ init variabel }
   pix_max := 0;
   pix_min := 255;
   tmp := 0;
{ Hitung nilai pixel rata-rata, tertinggi, terendah (dalam greyscale level)}
   for ix:=1 to 256 do begin
       for iy:=1 to 256 do begin
           warnab := arCitra1[ix,iy];
           if warnab > pix_max then
               pix_max := warnab;
           if warnab < pix_min then
               pix_min := warnab;
           tmp := tmp + warnab;
       end;
   end;
   pix_rerata := round( tmp / (256 * 256) );
   Str(pix_min, s);
   frmStat.Memo1.Lines.Add('  Nilai pixel terendah : ' + s);
   Str(pix_max, s);
   frmStat.Memo1.Lines.Add('  Nilai pixel tertinggi : ' + s);
   Str(pix_rerata, s);
   frmStat.Memo1.Lines.Add('  Nilai pixel rata-rata : ' + s);

{ --- citra 2 ---}
   frmStat.Memo1.Lines.Add('');
   frmStat.Memo1.Lines.Add('Statistik citra setelah diproses:');
{ init variabel }
   pix_max := 0;
   pix_min := 255;
   tmp := 0;
{ Hitung nilai pixel rata-rata, tertinggi, terendah (dalam greyscale level)}
   for ix:=1 to 256 do begin
       for iy:=1 to 256 do begin
           warnab := arCitra2[ix,iy];
           if warnab > pix_max then
               pix_max := warnab;
           if warnab < pix_min then
               pix_min := warnab;
           tmp := tmp + warnab;
       end;
   end;
   pix_rerata := round( tmp / (256 * 256) );
   Str(pix_min, s);
   frmStat.Memo1.Lines.Add('  Nilai pixel terendah : ' + s);
   Str(pix_max, s);
   frmStat.Memo1.Lines.Add('  Nilai pixel tertinggi : ' + s);
   Str(pix_rerata, s);
   frmStat.Memo1.Lines.Add('  Nilai pixel rata-rata : ' + s);
end;

{=========================================================================}

procedure TForm1.Open1Click(Sender: TObject);
begin
   OpenDialog1.Execute;
   if OpenDialog1.FileName <> '' Then begin
      nmfile := Form1.OpenDialog1.FileName;
      BukaFileCitra;
      UpdateHistogram;
   end;
end;

procedure TForm1.ContrastStretching1Click(Sender: TObject);
begin
   frmContrast.Show;
end;

procedure TForm1.About1Click(Sender: TObject);
begin
  AboutBox.ShowModal;
end;

procedure TForm1.Statistik1Click(Sender: TObject);
begin
   HitungStatistikCitra;
   frmStat.Show;
end;

procedure TForm1.FormCreate(Sender: TObject);
begin
{ bersihkan image1 & image2 }
   form1.Image1.Canvas.Brush.Color := clBlack;
   form1.Image1.Canvas.FillRect(Rect(0, 0, 256, 256));
   form1.Image2.Canvas.Brush.Color := clBlack;
   form1.Image2.Canvas.FillRect(Rect(0, 0, 256, 256));
{   nmfile := 'fruit3.bmp';
   BukaFileCitra;}
end;

procedure TForm1.Exit2Click(Sender: TObject);
begin
  form1.close;
end;

procedure TForm1.ViewHistogram1Click(Sender: TObject);
begin
   ViewHistogram1.Checked := not ViewHistogram1.Checked;
   frmHisto.Visible := ViewHistogram1.Checked;
end;

end.


unit PCDUnit2;

interface

uses
  Windows, Messages, SysUtils, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs,
  StdCtrls, PCDUnit1;

type
  TfrmStat = class(TForm)
    Memo1: TMemo;
    Button1: TButton;
    procedure Button1Click(Sender: TObject);
  private
    { Private declarations }
  public
    { Public declarations }
  end;

var
  frmStat: TfrmStat;

implementation

{$R *.DFM}

procedure TfrmStat.Button1Click(Sender: TObject);
begin
   frmStat.Close;
end;

end.


unit Histo;

interface

uses
  Windows, Messages, SysUtils, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs,
  ExtCtrls, StdCtrls;

type
  TfrmHisto = class(TForm)
    Image1: TImage;
    Image2: TImage;
    Label3: TLabel;
    Label4: TLabel;
    Label5: TLabel;
    Label6: TLabel;
    Label1: TLabel;
    Label2: TLabel;
    Label7: TLabel;
    Label8: TLabel;
    procedure FormCreate(Sender: TObject);
    procedure FormClose(Sender: TObject; var Action: TCloseAction);
    procedure Image1MouseMove(Sender: TObject; Shift: TShiftState; X,
      Y: Integer);
    procedure FormMouseMove(Sender: TObject; Shift: TShiftState; X,
      Y: Integer);
    procedure Image2MouseMove(Sender: TObject; Shift: TShiftState; X,
      Y: Integer);
  private
    { Private declarations }
  public
    { Public declarations }
  end;

var
  frmHisto: TfrmHisto;

procedure UpdateHistogram;

implementation

uses PCDUnit1;

{$R *.DFM}

{-------------------------------------------------------------------------}
procedure UpdateHistogram;
var i : integer;
   ix, iy, n : integer;
   warnab : byte;
   maxHistogramValue1 : integer;
   maxHistogramValue2 : integer;
   skala1 : real;
   skala2 : real;
   r : TRect;
begin
{ inisialisasi }
   for i:=0 to 255 do begin
       arHistogram1[i] := 0;
       arHistogram2[i] := 0;
   end;
{ update data array histogram }
   for ix:=1 to 256 do begin
     for iy:=1 to 256 do begin
       warnab := arCitra1[ix,iy];
       inc(arHistogram1[warnab]);
       warnab := arCitra2[ix,iy];
       inc(arHistogram2[warnab]);
     end;
   end;
{ histogram scaling }
   maxHistogramValue1 := 0;
   maxHistogramValue2 := 0;
   for i:=0 to 255 do begin
       if arHistogram1[i] > maxHistogramValue1 then
           maxHistogramValue1 := arHistogram1[i];
       if arHistogram2[i] > maxHistogramValue2 then
           maxHistogramValue2 := arHistogram2[i];
   end;
   skala1 := 100 / maxHistogramValue1;
   skala2 := 100 / maxHistogramValue2;
{ inisialisasi gambar histogram }
   r := Rect(0, 0, 256, 101);
   frmHisto.Image1.Canvas.Brush.Color := clWhite;
   frmHisto.Image1.Canvas.FillRect(r);
   frmHisto.Image2.Canvas.Brush.Color := clWhite;
   frmHisto.Image2.Canvas.FillRect(r);
   frmHisto.Image1.Canvas.MoveTo(0,100);
   frmHisto.Image1.Canvas.LineTo(256,100);
   frmHisto.Image2.Canvas.MoveTo(0,100);
   frmHisto.Image2.Canvas.LineTo(256,100);
{ mulai gambar histogram }
   for i:=0 to 255 do begin
{ histogram citra 1 }
       frmHisto.Image1.Canvas.MoveTo(i,100);
       n := round( arHistogram1[i] * skala1 );
       frmHisto.Image1.Canvas.LineTo(i,100-n);
{ histogram citra 2 }
       frmHisto.Image2.Canvas.MoveTo(i,100);
       n := round( arHistogram2[i] * skala2 );
       frmHisto.Image2.Canvas.LineTo(i,100-n);
   end;
end;

procedure TfrmHisto.FormCreate(Sender: TObject);
begin
   UpdateHistogram;
end;

procedure TfrmHisto.FormClose(Sender: TObject; var Action: TCloseAction);
begin
   Form1.ViewHistogram1.Checked := False;
end;

procedure TfrmHisto.Image1MouseMove(Sender: TObject; Shift: TShiftState; X,
  Y: Integer);
begin
   Label7.Caption := 'f[' + IntToStr(X) + '] = ' + IntToStr(arHistogram1[X]);
end;

procedure TfrmHisto.FormMouseMove(Sender: TObject; Shift: TShiftState; X,
  Y: Integer);
begin
   Label7.Caption := '';
   Label8.Caption := '';
end;

procedure TfrmHisto.Image2MouseMove(Sender: TObject; Shift: TShiftState; X,
  Y: Integer);
begin
   Label8.Caption := 'f[' + IntToStr(X) + '] = ' + IntToStr(arHistogram2[X]);
end;

end.
unit PCDAbout;

interface

uses Windows, SysUtils, Classes, Graphics, Forms, Controls, StdCtrls,
  Buttons, ExtCtrls;

type
  TAboutBox = class(TForm)
    Panel1: TPanel;
    ProgramIcon: TImage;
    ProductName: TLabel;
    Version: TLabel;
    Copyright: TLabel;
    Comments: TLabel;
    OKButton: TButton;
    Label1: TLabel;
    Label2: TLabel;
  private
    { Private declarations }
  public
    { Public declarations }
  end;

var
  AboutBox: TAboutBox;

implementation

{$R *.DFM}

end.


unit PCDContrast;

interface

uses
  Windows, Messages, SysUtils, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs,
  StdCtrls, Spin, ExtCtrls;

type
  TfrmContrast = class(TForm)
    Image1: TImage;
    Label1: TLabel;
    Label2: TLabel;
    Label3: TLabel;
    Label4: TLabel;
    Button1: TButton;
    scbC1: TScrollBar;
    lblC1: TLabel;
    lblD1: TLabel;
    scbD1: TScrollBar;
    lblC2: TLabel;
    scbC2: TScrollBar;
    lblD2: TLabel;
    scbD2: TScrollBar;
    Button2: TButton;
    procedure Button1Click(Sender: TObject);
    procedure FormCreate(Sender: TObject);
    procedure scbC1Change(Sender: TObject);
    procedure scbD1Change(Sender: TObject);
    procedure scbC2Change(Sender: TObject);
    procedure scbD2Change(Sender: TObject);
    procedure Button2Click(Sender: TObject);
  private
    { Private declarations }
  public
    { Public declarations }
  end;

var
  frmContrast: TfrmContrast;

implementation

uses Histo, PCDUnit1;

{$R *.DFM}


{-----------------------------------------------------------}
procedure UpdateContrastSetting;
begin
   c1 := frmContrast.scbC1.Position;
   d1 := frmContrast.scbD1.Position;
   c2 := frmContrast.scbC2.Position;
   d2 := frmContrast.scbD2.Position;
{ inisialisasi image }
   frmContrast.Image1.Canvas.Brush.Color := TColor($00AAAAAA);
   frmContrast.Image1.Canvas.FillRect(Rect(0, 0, 256 div 2, 256 div 2));
{ update image }
   frmContrast.Image1.Canvas.Pen.Color := clBlack;
   frmContrast.Image1.Canvas.MoveTo(0,255 div 2);
   frmContrast.Image1.Canvas.LineTo(c1 div 2,(255-d1) div 2);
   frmContrast.Image1.Canvas.LineTo(c2 div 2,(255-d2) div 2);
   frmContrast.Image1.Canvas.LineTo(255 div 2,0);
end;

{-------------------------------------------------------------------------}
procedure ContrastStretch;
var ix, iy : integer;
    warna : longint;
    warnab : byte;
    warnab2 : byte;
begin
{----- proses citra }
{ contrast stretching }
     for ix:=1 to 256 do begin
         for iy:=1 to 256 do begin
             warnab := arCitra1[ix,iy];
             if warnab < c1 then {zone 1}
               warnab2 := round( warnab * d1 / c1 )
             else if warnab < (c2) then {zone 2}
               warnab2 := d1 + round( (warnab-c1) * (d2-d1) / (c2-c1) )
             else {zone 3}
               warnab2 := d2 + round( (warnab-c2) * (255-d2) / (255-c2) );
             arCitra2[ix,iy] := warnab2;
         end;
     end;
end;

procedure TfrmContrast.Button1Click(Sender: TObject);
begin
   Button1.Enabled := False;
   frmContrast.Cursor := crHourGlass;
   ContrastStretch;
   TampilkanHasil;
   UpdateHistogram;
   Button1.Enabled := True;
   frmContrast.Cursor := crDefault;
end;

procedure TfrmContrast.FormCreate(Sender: TObject);
begin
   lblC1.Caption := IntToStr(scbC1.Position);
   lblD1.Caption := IntToStr(scbD1.Position);
   lblC2.Caption := IntToStr(scbC2.Position);
   lblD2.Caption := IntToStr(scbD2.Position);
   UpdateContrastSetting;
end;

procedure TfrmContrast.scbC1Change(Sender: TObject);
begin
   if scbC1.Position > scbC2.Position then
       scbC1.Position := scbC2.Position;
   lblC1.Caption := IntToStr(scbC1.Position);
   UpdateContrastSetting;
end;

procedure TfrmContrast.scbD1Change(Sender: TObject);
begin
   if scbD1.Position > scbD2.Position then
       scbD1.Position := scbD2.Position;
   lblD1.Caption := IntToStr(scbD1.Position);
   UpdateContrastSetting;
end;

procedure TfrmContrast.scbC2Change(Sender: TObject);
begin
   if scbC2.Position < scbC1.Position then
       scbC2.Position := scbC1.Position;
   lblC2.Caption := IntToStr(scbC2.Position);
   UpdateContrastSetting;
end;

procedure TfrmContrast.scbD2Change(Sender: TObject);
begin
   if scbD2.Position < scbD1.Position then
       scbD2.Position := scbD1.Position;
   lblD2.Caption := IntToStr(scbD2.Position);
   UpdateContrastSetting;
end;

procedure TfrmContrast.Button2Click(Sender: TObject);
begin
   Close;
end;

end.

Versi pdf dari dokumen ini dapat didownload di http://www.snpages.info/files/u1/RR-01-2005-STIKOM/RR-01-2005-STIKOM.pdf

Comments

Post new comment

Your name: *

E-mail: *

The content of this field is kept private and will not be shown publicly.

Homepage:

Subject:

Comment: *

Input format

Filtered HTML

Web page addresses and e-mail addresses turn into links automatically.
Allowed HTML tags: <a> <b> <address> <blockquote> <br> <caption> <center> <code> <dd> <del> <div> <dl> <dt> <em> <font> <h2> <h3> <h4> <h5> <h6> <hr> <i> <img> <li> <ol> <p> <pre> <span> <strong> <sub> <sup> <table> <tbody> <td> <tfoot> <th> <thead> <tr> <u> <ul> <tr>
Lines and paragraphs break automatically.

No HTML

More information about formatting options

CAPTCHA

This question is for testing whether you are a human visitor and to prevent automated spam submissions.

What code is in the image?: *

Copy the characters (respecting upper/lower case) from the image.

snpages.info ...information for everyone

Implementasi Metode Contrast Stretching Untuk Memperbaiki Kontras Citra

IMPLEMENTASI METODE CONTRAST STRETCHING UNTUK MEMPERBAIKI KONTRAS CITRA

LANDASAN TEORI............................................................................................... 2

Citra Digital.............................................................................................................. 2

Contrast Stretching.................................................................................................... 2

Histogram................................................................................................................. 3

CARA PENELITIAN.............................................................................................. 5

File citra digital dengan format BMP......................................................................... 5

Proses Contrast Stretching......................................................................................... 6

Histogram................................................................................................................. 7

Statistik Citra............................................................................................................ 8

HASIL DAN PEMBAHASAN................................................................................ 9

PENUTUP............................................................................................................. 11

DAFTAR PUSTAKA............................................................................................ 11

LAMPIRAN.......................................................................................................... 12

LANDASAN TEORI

Citra Digital

Contrast Stretching

Gambar 1

Histogram

Gambar 2

File citra digital dengan format BMP

Proses Contrast Stretching

Gambar 3

Histogram

Statistik citra

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

Listing Program

Comments

Post new comment

Welcome

Blog terbaru

Artikel terbaru

RSS Feed

Links