masukan untuk mengetahuni nilai SNR dari masing-masing metode. Kemudian pada blok luaran Citra luaran, Histogram citra, Nilai PSNR,
Time-running, citra luaran akan ditampikan beserta dengan hitogram citra luaran yang terdiri dari dua citra luaran masing-masing metode. Kemudian akan
ditampilkan kembali citra awal, nilai SNR setiap metode serta time-running dari metode tersebut.
3.2.1 Histogram Equalization
Flow chart 3.2 menggambarkan proses histogram equalization sebagai berikut
Hitung luas citra MN dengan M=panjang citra dan N=lebar citra
Hitung probabilitas Pr dari intensitas nilai piksel tertentu rk dengan cara
total rk nk dibagi dengan MN Citra
masukan
Proses pembulatan nilai Sk dan mengganti nilai rk dengan
nilai pembulatan Sk Citra luaran
proses histogram
equalization
�� = � − 1 � �
�
��
�
�
� � =0
Hitung nilai piksel baru
Gambar 3.3. Flowchart proses histogram equalization
Penjelasan dari gambar 3.3 akan dijabarkan dengan contoh perhitungan berikut :
Citra A =
⎣ ⎢
⎢ ⎢
⎢ ⎢
⎢ ⎢
⎢ ⎡
7 1 6 0 6 4 6 3 3 7 3 0 0 5 3 0 4 5 2 4
4 1 1 0 3 0 3 5 0 0 3 4 4 7 6 2 0 0 1 2
3 6 0 6 2 5 7 2 1 6 6 7 4 0 2 0 7 4 4 2
7 3 2 6 6 7 5 5 5 2 1 0 4 6 2 6 3 0 0 4
4 5 2 2 3 3 3 0 6 1 4 6 0 3 2 5 1 6 0 1
⎦ ⎥
⎥ ⎥
⎥ ⎥
⎥ ⎥
⎥ ⎤
Citra A adalah citra masukan yang akan diolah. Luas citra A diukur, dimana panjang adalah M = 10 dan lebar adalah N = 10, sehinggan MN adalah 100.
Kemudian langkah selanjutnya untuk mengetahui nilai probabilitas Pr dari intensitas nilai piksel rk yaitu total setiap intensitas nilai nk akan dibagi dengan
luas citra atau MN. Misal nilai intesitas 0 terdapat 19 piksel di dalam citra A, maka rk ke 0 atau r0 memiliki nilai nk = 19, maka nilai probabilitas Pr = nk
MN yaitu 19100 = 0.19. Berikut perhitungan untuk nilai Pr : Langkah perhitungan Pr :
Prr0 = n0 MN = 19 100 = 0,19 Prr1 = n1 MN = 9 100 = 0,09
Prr2 = n2 MN = 13 100 = 0,13 Prr3 = n3 MN = 14 100 = 0,14
Prr4 = n4 MN = 13 100 = 0,13 Prr5 = n5 MN = 19 100 = 0,09
Prr6 = n6 MN = 15 100 = 0,15 Prr7 = n7 MN = 8 100 = 0,08
Kemudian setelah semua nilai probabilitas dihitung maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai piksel baru Sk. Sesuai dengan rumus yang
terdapat di gambar 3.3 dapat dimisalkan nilai Prr0 = 0.19 , nilai bit atau L = 8, maka nilai Skr0 = 8-1 x 0.19 = 1.33, berikut ini perhitungan nilai Sk :
Langkah perhitungan Sk : Skr0 = L-1 Prr0 = 8-1 0,19 = 1,33
Skr1 = Skr0 + L-1 Prr1 = 1,33 + 7 0,09 = 1,96 Skr2 = Skr1 + L-1 Prr2 = 1,96 + 7 0,13 = 2,87
Skr3 = Skr2 + L-1 Prr3 = 2,87 + 7 0,14 = 3,85 Skr4 = Skr3 + L-1 Prr4 = 3,85 + 7 0,13 = 4,76
Skr5 = Skr4 + L-1 Prr5 = 4,76 + 7 0,09 = 5,39 Skr6 = Skr5 + L-1 Prr6 = 5,39 + 7 0,15 = 6,44
Skr7 = Skr6 + L-1 Prr7 = 6,44 + 7 0,08 = 7 Kemudian setelah semua nilai Sk didapat maka kemudian dilakukan
pembulatan nilai Sk menjadi Sk yang akan menjadi nilai piksel baru pada citra luaran. Berikut proses pembulatan nilai Sk :
Skr0 = 1,33 = Skr0 = 1 Skr1 = 1,96 = Skr1 = 2
Skr2 = 2,87 = Skr2 = 3 Skr3 = 3,85 = Skr3 = 4
Skr4 = 4,76 = Skr4 = 5 Skr5 = 5,39 = Skr5 = 5
Skr6 = 6,44 = Skr6 = 6 Skr7 = 7 = Skr7 = 7
Setelah semua nilai Sk dibulatkan menjadi Sk, maka nilai Sk akan mengganti nilai rk, sehingga citra A berubah menjadi citra luaran metode
histogram equalization. Berikut ini tabel perhitungan lengkap untuk proses metode histogram equalization dan juga citra luaran dari proses perhitungan ini.
Tabel 3.1 Tabel perhitungan histogram equalization
L = 8
rk nk
Pr S
Sk Sk
r0 19
0,19 1,33
1,33 1
r1 9
0,09 0,63
1,96 2
r2 13
0,13 0,91
2,87 3
r3 14
0,14 0,98
3,85 4
r4 13
0,13 0,91
4,76 5
r5 9
0,09 0,63
5,39 5
r6 15
0,15 1,05
6,44 6
r7 8
0,08 0,56
7 7
MN 100
Citra luaran =
⎣ ⎢
⎢ ⎢
⎢ ⎢
⎢ ⎢
⎢ ⎡
7 2 6 1 6 5 6 4 4 7 4 1 1 5 4 1 5 5 3 5
5 2 2 1 4 1 4 5 1 1 4 5 5 7 6 3 1 1 2 3
4 6 1 6 1 5 7 3 2 6 6 7 5 1 3 1 7 5 5 3
7 4 3 6 6 7 5 5 5 3 2 1 5 6 3 6 4 1 1 5
5 5 3 3 4 4 4 1 6 2 5 6 1 4 3 5 2 6 1 2
⎦ ⎥
⎥ ⎥
⎥ ⎥
⎥ ⎥
⎥ ⎤
3.2.2 Adaptive Histogram Equalization
