Histogram Modelling dengan MatLab

Histogram citra menyatakan frekuensi kemunculan berbagai derajat keabuan dalam citra. Teknik pemodelan histogram mengubah citra hingga memiliki histogram sesuai keinginan. Teknik pemodelan yang sering dipakai adalah ekualisasi histogram. Ekualisasi histogram bertujuan untuk mendapatkan histogram citra dengan distribusi seragam.

Langkah-langkah melakukan ekualisasi histogram:

1. Baca image dan dapatkan nilai tingkat keabuan dari setiap pixel penyusunnya, dan simpan dalam array. Gunakan fungsi imread().
2. Cari nilai maksimum tingkat keabuan citra tersebut. Nilai ini nantinya akan dipakai untuk menentukan histogram ekualisasinya. Gunakan fungsi max()
3. Buat histogram citra asal. Simpan frekuensi kemunculan derajat keabuan tersebut dalam array(vector). Mula-mula kita siapkan array(vector) kosong yang ukurannya mengacu kepada nilai maksimum derajat keabuan citra dibulatkan ke 2ⁿ. Untuk selajutnya hitung frekuensi kemunculan derajat keabuan pada masing-masing posisi vector.
4. Buat histogram ekualisasinya. Histogram ekualisasi dicari dengan menghitung prosentase kemunculan derajat keabuan yang ada dikalikan dengan derajat keabuan maksimum dari citra asal.
5. Cari nilai tingkat keabuan dari citra bari hasil ekualisasi dengan menggunakan histogram ekualisasinya.
6. Untuk memetakan histogram ekualisasi menjadi citra baru, kita siapkan array (matrik) kosong yang ukurannya sama dengan citra asal. Selanjutnya masing-masing nilai matrik baru dihitung dari nilai histogram ekualisasi bedasarkan nilai matrik gambar lama.
7. Petakan ke citra baru.

Dengan menggunakan MatLab algoritma tersebut dapat diimplementasikan sebagai berikut:

Atau juga dapat dituliskan sebagai berikut:










Berikut ini adalah perbandingan image sebelum dan setelah dilakukan ekualisasi.