Histogram Equalisation dan contoh penggunaanya pada MATLAB

Pada tulisan kali ini saya akan membahas tentang Histogram Equalisation atau biasa disebut perataan histogram. Histogram adalah diagram batang yang menunjukkan tabulasi dari data yang diatur berdasarkan ukurannya. Tabulasi data ini umumnya dikenal sebagai distribusi frekuensi. Histogram menunjukkan karakteristik-karakteristik dari data yang dibagi-bagi menjadi kelas-kelas. Pada histogram frekuensi, sumbu x menunjukkan nilai pengamatan dari tiap kelas. Histogram dapat berbentuk “normal” atau berbentuk seperti lonceng yang menunjukkan bahwa banyak data yang terdapat pada nilai rata-ratanya. Bentuk histogram yang miring atau tidak simetris menunjukkan bahwa banyak data yang tidak berada pada nilai rata-ratanya tetapi kebanyakan datanya berada pada batas atas atau bawah.

Tujuan dari perataan histogram ini adalah untuk memperoleh penyebaran histogram yang merata, sedemikian sehingga setiap derajat keabuan memiliki jumlah pixel yang relatif sama. Selanjutnya kita masuk ke tahap pembuatan perataan histogramnya, Pertama kita masuk ke aplikasi MATLAB yang digunakan untuk melakukan perataan histogram.

Untuk perataan histogram ini gambar harus dalam bentuk grayscale, untuk merubah gambar berwarna menjadi grayscle dengan perintah “rgb2gray(‘asli.jpg’);“

berkiut script yang digunakan:

X = imread(‘asli.jpg’);

Y = rgb2gray(X);

Z = figure,imhist(Y);

A = histeq(Y);

B = figure,imhist(A);

Keterangan :

“imread(‘asli.jpg’);“ untuk melakukan pengubahan menjadi matriks

“figure,imhist(‘asli).jpg’);” digunakan untuk membaca gambar dalam bentuk histogram, setelah gambar kita ubah menjadi matriks dan menjadi gambar grayscale sebelumnya

“histeq(‘asli.jpg’);“ untuk perataan historgramnya sendiri.

Hasil :