LDISI MEI2002, Volume VII, No.2
ISSN  tA854-9524

## O'PENGGUNAAN HISTOGRAM STRETCHING  UNTUK IMPROVISASI IMAGE CONTRAS

## DALAM GRAY.SCALE IMAGE''
Olelt : Dwi Agrls Diartono

## LATAR BELAKANG
Kebutuhan akan pengolahan  terhadap  suatu citla sekaraug ini dirasakan dapat :nembantukepadapenggunauntukkeperluan-keperluantertentu,sepertikeperluanuntuk dapat mendeteksi suatu objek yang tidak  jeias suapaya menjadi lebih jelas atau hal yang lainnya,  dari kebutuhan  tersebut maka dapat  digunakan  suatu metode yang  digunakan  untuk menampilkan  suatu edges ataupun bentuk kurua dari sebuah citra yang diolah,  untuk dapat diolah  citra  tersebut harus terlebih dahulu dilakukan pendeteksian terhadap edge tersebut.
Tiap-tiap  pixel dalarn gray-scale  image mempunyai a brightness dari 0 sarnpai  255, drmana 0 adalah untuk warna hitam dan 255 adalah untuk wama putih. Sebuah  histogram menampilkan  angka dari pixel-pixel dengan variasi  level brightness, Nilai "0" pada kili lristogram rlenunjukkan jumlah pixel hitam Nilai "255" pada kanan dari l-ristograur menunjukkan angka  terhadap pixel yang  berwarna putih. Histogram adalah kemungkinan distribusi tingkat kecerahan.
Sebuah  gambar memiliki kontras yang rendah pada  saat melengkapi  range yang mungkin tidak digunakan.  Sebagai contoh dalam citra  yang ditunjukkan diatas  hanya  menggunakan nilai 11 sampai 97 dart 0 sampai  range 255.Dan citra yang ada  tersebut  maka  dapat kita lakukan  perubahan-perubahan  dengan  mendasarkan  terhadap nilai-nilai yang kita dapatkan untuk kemudian kita rubah nilai tersebut dengan nilai barr,r dan dari nilai bar-u tersebut  akan kita gambarkan kembali.
"Penggunaan Histogram Sh-etching  UnLuk Improvisasi Image  Conh'as Dalam Cray-Scale Image"
EDISI MEI2002, Volume VII, No.2
ISSI{ .0854-9574

## OPERASI  HTSTOGRAM
Dalam operasi Histogram ini menggambarkan histogram dari graylevel suatu citra yang memberikan  distribusi  graylevel  dari pixel dalam citra.  Histogram  suatu graylevei dikenali sebagai  sekumpulan M fiumlah graylevel yang  mungkin)  yang menjelaskan persentase image di satu nilai graylevel. Histogram satu image dikenali sebagai
ft . l-t rti - - nt untukl-0...(M-1)
dimana n; adalah jumlah pixel dalam citra di gray level ke-I dan nt adalah jumlah  totai pixel dalam  suatu  image.

## PEMROSESAN WARNA CITRA
Analisa warna cahaya  sudah dilakukan beberapa abad yang lampau. Di abad 17 Sir Isaac Newton menunjukkan  sorotan cahaya matahari melalui gelas prisma yang memunculkan pelangi/bianglala  warrla. Newton menarik kesimpulan  bahwa cahaya putih terjadi dari banyak warna yang berbeda.tabel dibawah ini daftar daerah 6 rvarna  utama dan s ekelompok p anj ang  gelombangnya dal am nanometer.
Tabel panjang  gelombang untuk 6 daerah warna utama.
Color Paniane Gelombang Violet 400 - 450 nm Blue 450 - 480 nm Green 480 - 550 nm Yellow 550 - 580  nm Orange 580 - 610  nm Red 610 - 700 nm
"Pengguraan  Hjstogran Stretching  Ur-rtuk Improvisasi Image  Contras Dalam Gray-Scale  Image"
!DISI llEI 2002, Volume VII, No.2 ISSN | 0854-9524
Dalam perkembangannya ,Clerk E.Maxwell  menunjukkan  bahwa satu warna citra :-sa dibuat menggunakan tiga  wafira  citra. Warna tersebuat  adalah red( R), blue(B), dan :een(G), semua warna  yang ada merupakan pencampuran dari  ketiga  wama berikut.
Persentase warala Red, Blue dan Green  dalarn satu wama diketahui sebagai
R
ll+llrG
b= RrllrG G o=-- o R+B+G
j
trichromatic  coefficients wama  yaitu :
Dimana R,B,dan G jumlah cairaya red,blue,dan  green, secara berurutan.
Trichromatic  coefficients  sumbu X untuk  red,r, sumbu Y untuk  warrla green,g.
Trichromatic  coefficients  blue,b bisa dihitung menggunakan b:1-r-9. contoh wama merah di charl C.I.E denan panjang gelombang  625 rm merniliki  trichromatic coefficients berikut '. rllo/o,b:0oA, dan g:29o/u menghasilkan  warna kombinasi 0% white dan memenuhi corak warnardTlo/o dan green29o/o
Wurns Pkel
Pada kartu dan penampil wama, jumlah  wama yang dapat ditan-rpilkan berhubungan dengan jumlah bit memori  yang tersedia untuk  menyimpan  wama.  Jumlah  warna yang dapat dihasilkan oleh  sebuah karlu penampil dapat dihitung dengan  menggunakan  rumus :
Jumlah warna : 2''
dengan :
n : bits per pixel
"Penggunaan Histograrn Stretchilg Untuk  hnprovisasi Imagc  Contras  Dalarn  Gray-Scale hnage" 107
EDISI MEI2002, Volume VII, No.2
ISSN  :0854-9524
Sebagai  contoh, kartu  EGA menggunakan 4 bit untuk menyimpan satu pixei sehingga kartu EGA dapat menampilkan  maksimum samp ai 16 (24) warna. Karlu VGA menggunakan 8 bits  per pixel atau sama deng an 256 (28) warna.

## Resolusi
Seiain  wama, mutu dari karlu tampilan juga ditentukan dari resolusi  yang dapat dihasilkan.  Resolusi adalah jumlah  pixel  yang dapat ditampilkan untuk setiap garis garis horisontal dan ver1ikal.  Sebagai  contoh, kaftu monochrome mempunyai resolusi  maksimum sebesar 120 4 348 pixel, ini berarti  bahwa kartu tersebut dapat menampilkan maksimum 720 prxel pada garis horisontal dan  348 pixel pada garis ver1ikal.

## Pseudocolor
Pseudocolor  graylevel citra merupakan graylevel sendiri  dalam citra yang harus dipetakan  ke sekumpulan  warnaimage  red,blue dan green.
Dengan memperlimbangkan satu citra dengan niiai graylevel N diskrit digambarkan o leh fungsi F. s atu i mage b isa d ipertimbnangkan s ebagai sekumpulan nilai graylevel yang diberikan  oleh fungsi F untuk semua pxel dalam citra. Berikutnya, fungsi  F inibisadipetakanketigaufngsiR,BdanG yangmengghasilkankeluaranwamamerah (red), biru (blue), dan hijau (green).  Gambar  dibawah ini menunjukkan blok diagrarn pseudocoior  suatu citra. Graylevel  fuirgsi  citra F(x,y) dipetakan ke tiga citra R(x,y),8(x,y) dan G(x,y). setiap citra ini kemudian  digunakan untuk  memodulasikan  tampilan gambar warna red,blue  dan green .
Untuk menampilkan citra graylevel, fungsi pemetaan,R,G,dan B berisi fungsi pemetaan yang sama  dengan nilai masukan graylevel F. tiga fungsi pemetaan bisa digunakan untuk mengendalikan  keterangan  (brgihtness) dan kontras (contrast) citra dengan memodifikasi semua persamaan fungsi  pemetaan.
108 "Penggulaan Histogram Stretching Untuk  Improvisasi Image Conhas Dalam Cray-Scale  Image
EDISI MEI2002, Volume VII, No. 2
ISSN .0854-9524
Untuk menghasilkan citra kontras maka R:B:G:0.5F. keluaran nilai intensitas ketiga citra adalah  setengah  dari nilai graylevel  masukan  citra.
Untuk  menghasilkan graylevel  yang highlight  (menyorot) nilai T di warna merah, persamaan berikut ini bisa digunakan yaitu :
G(x,y) =  [ R=F;B:G=0 1 R:G:B:F untuk F(x,y)=f F(x,y) <>T
Di persamaan ini, untuk F-(x,y)  sama untuk nilai graylevel T, citra biru dan hijar-r diset : 0 atau turtuk intensitas rendah dan citra merah diset sama dengan  rnasukan nilai graylevelnya. Untuk semua nilai graylevel yang lain citra merah,biru,dan hijau diset sama dengan  masukan nilai graylevelnya,  menghasilkan citra putih dan hitam trntuk nilai masukan graylevel ini.

## Representasi Warna
Ada banyak  skema untuk merepresentasikan  warna.  Sistem Red-Green-Blue (RGB) secara luas digunakan  dalam perangkat keras computer. Dalam merepresentasikan  warna ada tiga komponen yaitu : Red (R), Green (G) and Blue (B). biasanya komponen- komponen  tersebut dinorrnalisasikan  dari nilai 0 sampai 1. warna RGB bisa satu titik dalarn bentuk  kerucut dengan tiga komponen  sebagai sudutnya. Warna hitam merupakan gabungan dari nilai R=0,  G=0, B=0 dan untuk warna putih dengan nilai R=l, G=l, B=1. Intensitas maksimum adalah warna biru, contoh : R=0, G:0, B=1. Bayangan keabuan terletak  sepanjang  garis diagonal dari sudut warna hitam ke sudut warna  putih.
Sistem Cyan-Magenta-Yellow (CMG) merupakan varian dari sistem RGB yang secara luas digunakan dalam industri pencetakan. Hubungan  antara system RGB dan CMY (untuk komponen-komponen ternormalisasi) adalah trivial yang diberikan sebagai berikut :
"Penggunaan Histogram  Stletching Ur-rbuk Improvisasi Image  Conhas Dalam Gray-Scale Inrage" 109
EDISI MEI2002, Volume VII' No.2
ISSN 2 0854-9524
(.jx1*J{ ,df : 1* "B Y*1*{'r til
Sistem Hue-Saturation-Value (HSV) yang awalnya  diperkenalkan oleh Smithf1] dan secara luas dipergunakan di perangkat lunak visualisasi. Sistem  warna HSV mempergunakan kerucut terbalik, dalam kerucut satu wama merupakan  satu titik yang dikenali dengan tiga
komponen yaitu Hue,  Saturation  dan value.
Value merupakan jarak titik dari  puncak kerucut. Diukur sepanjang sumbu  utama'
V=0 adalah  puncak kerucut dan sesuai untuk hitam (nilai komponen yang lain disini tidak
relevan).  Satu titik pada  dasar kemcut dengan V:1 dan titik dimana  sumbu utama memotong  dasar kerucut sesuai untuk warna putih. Titik lanjutan sepanjang  sumbu  utama disesuaikan  untuk  bayangan  keabuan (shades of grey)
Hue sudutnya diukur mengitari  sumbu  utama dari kerucut. Untuk titik di luar lingkaran k erucut yang disesuaikan  dengan teori w ama; H:0 disesuaikan untuk warna merah,.ff *0.iJili$,""(ataul2{}")disesuaikan denganwarnahijaudan JJ *0.trtl$""
(atau 240o) disesuaikan dnegan wama biru. H:1 lengkap  satu rotasi dan disesuaikan dengan kembali ke wama merah . warna komplementer  berada pada sisi yang  sama sekali berlawanan dari kerucut (dibedakan oleh l80ndalam H). titikpada lingkaran dasar  kerucut
(pada v:1) secara teori memiliki warna dengan intensitas  maksimum. Titik-titik diluar kerucut (yaitu Ii '+ )-)rn"miliki warna yang  sama yang disesuaikan dengan warna dilingkaran dasar, tetapi berada pada  intensitas  yang  berkurang.
Saturation  adaiah jarak dari sumbu utama  , yang diproyeksikan pada  dasar kerucut'
Diukur dengan kemurnian warna , yang  dikembangkan dari penipisan dengan wama putih'
Untuk  wama yang terletak pada dasar kerucut  maka S:0 pada sumbu  utama dan disesuaikan  ke warna putih , S:1 terletak  pada  edge kerucut dan disesuaikan dengan  wama mumi, contoh H:0, S:1, V:l adalah warna  merah mumi dengan intensitas maksimum'
110 ?""gg"""*, Hirtogru^ Stffig U.,t k Improvisasi image Contras Dalam Gray-Scale hnage"
EDISI MEI2002, Volume VII, No.2 ISSN | 0854-9524
Titik yang lebih lanjut  dari kerucut (yaitu V<1) disesuaikan  dengan iltensitas yang :erkurang.
Keuntungan  utama dari system HSV ad,alahpenyesuaian kondisi secar-a terlutup bagi nersepsi manusia pada wama, efek penentuan dan manipulasi  wama  dalam  sistem HSV i'ang sangat intuitive dan bisa  diprediksikan.  Memungkinkan untuk mentranfomasil<an sistem HSV dan RGB.  (Smith,1996)

## Histogram Equalization
Histogram equalizatior-r menyeragamkan  pendistribusian kernbali nilai-niiai graylevel pixel  dalam satu citra dimana  sejumlah pixel berada di salah satu graylevel yang kurang lebih sama. Gray level mentransfoormasikan equalisasi histogram suatu image dengan :
Rumus : M _1d 8; = - ln, nt ]=o
Dimana : nt : total jumlah pixel dalam citra, ni - jumlah pixel di graylevel I, dan M = total jumlah yang mungkin  dari graylevel

## Erotion dan Dilation
Operasi Erotion dan Dilation iebih besar.  Operasi ini berharga bagi Opening dan Closing.
membuat obyek untuk  menjadi  lebih kecil dan dirinya sendiri dan merupakan  dasar bagi  operasi
"Penggunaan Hisiogram  Streiching  Unluk Improvisasi hnage Conkas  Dalam Gray-Scale  Image
EDISI MEI 2002, Volume VII, No. 2 ISSN | 0854-9s24

## Erotion  (Binary) Filter
Erotion Biner (Pengikisan biner) suatu obyek untuk mengurangi daerah geometrinya  dengan  mensetting kontur  pixel-pixel obyek ke nilai latarbelakang.  Erotion dikenali sebagai komplemen hasil dilation dari  obyek A dengan fungsi struktur  B,
Erotion (Gray  Level) Filter
pengikisan gray-level suatu citra yang digunakan untuk penghalusan  (srnooth)  daerah gray-level positif. Daerah  yang tererosi dikenaii sebagai  perbedaan minimum antara
daerah lokal  citra dan memberikan  mask gray-level sebagai berikut :
A e B : min[A(x+I,Y+j)- B(Ii)]'
Dimana  koordiinat x+I,y+j dikenali melaiui citra A dan koordinat I j dikenaii melalui mask B. untuk kasus khusus ketika Semua nilai mask : 0, erosi graylevel berkurang untuk fiiter minimum.
Dilation (Graylevel) Filter
Dilasi Graylevel satu citra digunakan untuk penghalusan  daerah graylevel negatif .
Dilasi Graylevel  dikenali sebagai jumlah  maksimum  satu daerah lokal suatu citra dan memberikan  satu mask graylevel berikut :
A @ B : max[A(x+i,y+i) +B(ii)],
Dimana koordiinat x+i,y+j dikenali melalui  citra A dan koordinat ij dikenali melalui mask B. Untuk kasus  khusus ketika semua nilai mask: 0, dilasi graylevel berkurang untuk filter maksimum'

## Dilation (Binary) Filter
Dilasi biner suatu  obyek  menambah  daerah  geometrinya  dengan  mensetting pixel-pixel latarbelakang  yang berbatasan/berdekatan  ke suatu kontur obyek  unutk nilai
?""ggr"""t Histogram  stretching  Untuk  Improvisasi Image  Contras Dalam Gray-Scale  Image 112
EDISI MEI 2002, Volume VII, No. 2
graylevel  obyek. Dilasi dikenali sebagai union dari semua vektor tambahan semua pixel a dalam sutu obyek A dengan  semlla pixel b dalam fungsi struktur B.
A @ B: {t eZz:t:a+b,a€ A,be B},
Dimana vektor t adalah  elemen ruang citra (imag e space)  Z2
Pembahasan transformasi  graylevel ke warra  meliputi perubahan yang terjadi pada  data gambar dari graylevel sampai ke pencampuran yang dihasilkan  oleh tiga wama dasar yaitu merah,hijau dan biru menggunakan fungsi sinuidal dan fiekuensi  untuk melihat kekontrasan  dan terang atau tidaknya gambar.
Fungsi transformasi yang digunakan seperti yang ditunjukkan di gambar b awah .
Fungsi  Sinusoidal ini berisi daerah yang secara relatif berisi nilai konstan di sekitar puncaknya seperti  daerah  dimana perubahan dengan cepat terjadi disekitar leinbahnya.Dengan perubahan  fase dan  frekuensinya di setiap sinusoid memungkinkan untuk  memberi  tekanan (dalam  warna)  pada range di skala  gray.
Jika tiga transformasi memiliki phase  dan fi'ekuensi  yang  sama  , keluaran citra akan monokrom. Satu perubahan kecil pada phase  diantara ketiga transformasi akan menghasilkan  perubahan yang kecil di pixel dimana gray level mengumpul disekitar puncak dalam  sinusoida,  terutama jika sinisoid memiliki profile  yang luas (yaitu frekuensi rendah),
Pixel dengan nilai graylevel  di bagian  yang curam dari sinusoida ditandai dengan wama  yang lebih kuat jika menghasilkan perbedaan yang signifikan anlara amplitudo ketiga  sinusoida yang disebabkan oleh perpindahan phase ketiganya.
File gambar yang digunakan format grafik raw.
Perubahan phase dihitung berdasarkan fungsi  sinusnya  ditaqrbah  dengan pergeserannya untuk  menyatakan  pencampuran warna dengan nilai yang berbeda. Untuk menentukan graylevel  pergeseran  ketiga  warna  dasar (red,green, dan blue)dibuat sama, kemudian  dalam perubahan intensitas pencampuran ketiga wanla yang dihasilkan  diperoleh dengan
"Penggunaan Histogram Shretching Untuk  Improvisasi Image  Corthas Dalam Gray-Scale Image" 1 13
EDISI MEI 2002, Volume VII, No. 2
memberikan nilai pada  masing-masing warna  yang berbeda untuk menghasilkan wama dengan intensitas  sesuai dengan persentasi  ketiga warna  yang diberikan.
Perhitungan  intensitas dilakukan dengan  pergesaran  phase dari ketiga fungsi sinosoida warna tersebut.
Karena fungsi yang  digunakan  merupakan fungsi sinusoida yang memiliki dua puncak optimal yaitu bagian  puncak dengan nilai  positif dan bagian puncak yang lain bernilai  negatif. Untuk menentukan  transformasi dari gray level ke intensitas wama menggunakan fungsi  yang positif maka perhitungan untuk fuhgsi  sinus yang dihasilkan dibuat absolut agar bila diperoleh nilai negatif menjadi nilai positif semua.Dan  semua puncak  sinusoida bemilai positif.
Untuk menyatakan frekuensinya, perhitungan  yang dilakukan dengan  mengalikan dua fungsi sinusoidanya.  Dengan perhitungan  tersebut untuk bisa diketahui dalam setengah gelombang  frekuennya  bisa ditentukan apapkah gambar dalam keadaan kontrans, gelap atau terang (menentukan  contranst dan brightness).
" Gabungan kedua fungsi ini (dalam menentukan  phase dan frekuensinya) berguna untuk menentukan  kecerahan,  kekontrasan, wama suatu  gambar.
fi4 "Penggunaan Histogram  Shetching Untuk  Improvisasi Image  Contras Dalam Glat;Scale  Image"
EDISI MEI2002, Volume VII, No. 2
ISSN | 0854-9524
I Explosive (b) Birckground Gambar 1.
Fungsi  transformasi  digunakan untuk gambar
Algoritma Operasi Histogram.
Program  mengasumsikan  bahwa citra asli adalah gaylevel 256 x IMAGE ->baris X IMAGE  -> Koiom pixel citra.
Program kemudian menghitung  histogram citra dan menyimpan hasil  histogramnya dalarn array floating point HIST[].
Histogram (struct. f mage *IMAGE, f J_oat  HIST il ) {
I (}&rntcnl bog
"Penggunaan Histogram  Shetching Untuk  lmprovisasi Image  Conhas Dalam Gray-Scale Image" I 15
EDISI MEI2002, Volume VII, No.2
ISSN  :0854-9524
int  X,Y,I,J; long  int IHIST 12561, SIIM,' for ( I=0 ; I<=255; I++) IHIST II] =0; SUM=0; For  Y=0; Y<IMAGE->Baris; Y++)
{ for (X=0 ; X<IMAGE->Kofom; X++)
{ J=* IMi\GE- >Data+X+ (long) Y *IMAGE->kolom);
II{IST IJ] =IHIST IJ] +1;
SUM:SlJ]vI+1;
) ) for(I=O;I<=255;I++)
HIST II] = (f loat) rnrST tIl/
(f loat)SUM;
)
Algoritma Pseudocolor:
Program  mengasumsikan  bahwa citra asli adalah graylevel  256 X IMAGE+Baris X IMAGE-> kolom pixel citra yang disimpan dalam stmktur IMAGE. Program  kemudian melakukan  deteksi "sobel  edge" 3x3 dari citra aslinya.  Berdasarkan  kelengkapan  program, edge dalam citra disorot dengan warna merah  dan disimpan  dalam  struktur  RED,GREEN dan BLIIE. Struktur tiga warna diasumsikan berada dalam ukuran wama dan tipe yang
sama sebagai citra asli.
Pseudo_edge (struct image *IMAGE, struct
Image *RED, struct Image *  BIue, struct
Image *GREEN, int T) { int  X,Y,xl,Yl,
maskl t3l t3l; int. GX,GY,EDGE;
long inL,R,Rl;
maskl i0l t0l =-1; mask t1l t0) =-2;
maskl t2l t0l=-1;
maskl iol ill  =-1; mask t1l tll  = o;
116
"Penggunaan Histogram Stretching Untuk  Improvisasi Image Contras Dalam Gray-Scale  Image
EDISI MEI2002, Volume VII, No. 2
ISSN | 0854-9524 maskl t2l to maskl l0l t2 maskl l2l 12 = 1; masklll t2l=
1
--1; mask2 [1] [0] = 0;
--2; mask2 [1] lll  = 0;
a.
--1; mask2 [1] [2] = 0;
1 mask2 mask2 mask2 mask2
mask2
t0l I0l t2 l t0l
t0l t1 t2l i1 t0l i2 mask2 L2l t2l
f or (Y=1; Y<IMAGE+baris-1;Y++) f or (X=1 ; XcII4AGE>kolom- I ; X++ ) { GX=0; GY=O;
For (y1=-1;y1<=1;y1++)
For  (xl=-1;x1<=1; xl++)
{
R=X+xl+ (long) (y+y1) *
IMAGE+kolom; Rl=X+ ( Iong) Y*IMAGE-)kolom; GX += fioskl [x1+1] tyl+11*
* (IMAGE-+DaIa+R) ;
GY += mask2 [x1+1] ty1+11 *
* (IMAGE+DaLa+R) ; ) EDGE=abs (GX) +abs (GY) ;
rf (nncn > T) {
* (RED+Data+Rl) =255 ;
* (BLUE-+Data+R1) =o ;
* (GREEN-+DaI.a+R1 ) =0 ;
else * (RED-+Data+Rl) =
* (IlvlAGE-+Data+R1) ; * (BLUE-+Data+R1)  =; * (IMAGE+DAI.A+R1) ;
* (GREEN-+DaI.a+R1) =; * (IMAGE+DaLa+R1) ; )
"Penggunaan Histogram Sfretcl'ring Unluk Improvisasi Image Confas  Dalam Gray-Scale hnage" 117
EDISI MEI2002, Volume VII, No.2
ISSN | 0854-9524

## Algoritma Histogram  Equalization:
Program mengasumsikan bahwa citra asli : 256 gray\evel x IMAGE-+baris x IMAGE+kolom pixel crtra yang disimpan dalam  struktur IMAGE. Program akan menghitung  histogram dari citra menggunakan program  histigram yang  diberikan dalam penyimpanan teks. Histogram  dihasilkan dalam array floating  point HISTU]. Terakhir program menyimpan citra yang terqualisasi  dalam struktur IMAGE1.

## Histogram_EqualizaLion(struct
Image * IMAGE,
Struct Image *IMAGE1)
{ int. X,Y ,I , J ; int IiISTEQ  1256) ; f Ioat HTST 12561 , SIIM; Histogram ( TMAGE, HIST) ;
For  (J:0;  J<=I; J++)
SUM=SLltvi+HIST IJ] ;
HISTEQ Ir1 = lint) (255*Stnvl+. 5) ; ) f or (Y= 0 ; Y< II4AGE+bari s ; Y+ + ) { for (X=0; X<fMAGE+kolom; X++) { ( IMAGE-+DaLa+X+ ( long) Y* IMAGE-+kolom) = HISTEQ [* (IMAGE-+DaLa+X+ (long) Y*
IMAGE-+kol-om) I ; )
) )

## Brotion dan Dilation.
118 "Penggunaan Histogram  Stretching Untuk  Improvisasi Image  Contras  Dalam  Gray-Scale  Image"
EDISI MEI 2002, Volume VII, No. 2
ISSN .0854-9524
Operasi Erotion dan Dilation membuat obyek untuk  menjadi lebih kecil dan lebih besar. Operasi ini berhargabagr dirinya sendiri dan merupakan  dasar bagi operasi Opening dan Closing.
Operasi Erotion membuat suatu obyek menjadi lebih kecil dengan membuang atan mengikis jauh  pixel-pixel pada  edgenya.
Gambar 3 menunjukkan  hasil  pengikisan  bentuk  persegi  panjang di gambar 2
Dilation membuat obyek  menjadi  lebih besar dengan menambahkan pixel-pixei di sekitar edgenya.  Gambar  4 menunjukkan hasil dilation bentuk  persegi panjang di gambar 2. Dengan mengumpulkan beberapa pixel nol (0) dimana berikutnya  diubah ke pixel 200 (ditunjr-ikkan sebagai bintang). (Phillips, 1992)
000000 000000 200  200  200 200  200 200 200 200  200 200  200 200 200 200  200  200  200 200 200  200  200  200 200 200 200  200  200  200  200 200 200 200  200  200  200 200 000000 000000 Gambar 2 Satu Citra biner dengan background
00 00
00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0 00 0
00 0 00200 00200 00200 00200 00 0 00 0
000
00 00 200 200
200 200 200 200 200 200 200 200 200 200 00 00 00 00 200 0 200 200 200 200 200 200 200 200 200 0 00
00
0 0 200 200 200 200 200 200
0 0
: 0 dan obyek :200
00
00 00 00 00 00 00 00 00 00 Gambar 3
Hasil Pengikisan (erotion) obyek  persegi panjang di gambar 2
"Penggunaan Histograrn  Shetching Untuk  Improvisasi Image  Conhas Dalaur Gray-Scale Iurage" I 19
EDISI MEI2002, Volume VI[, No. 2 ISSN : A854-9524 0000000000 0  ***  ***  **+  **+  ***  t*+  +**  *** 0 0  +*'  200  200  200  200  200  200  t*+ 0 0  *rr 200  200  200  200  200  200  **+ 0 0  *+*  200  200  200  200  200  200  +*t 0 0  *+*  200  200  200  200  ?00  200  *** 0 0  ***  200  200  200  200  200  200  **' 0 0  *+,  200  200  200  200  200  200  r** 0
0  ++*  ***  *+*  *r*  t*+  r**  **+  *** 0
0000000000 000 0 0 0 0  000 000 0 0 0 0  000 000 0 0 0 0  000 000200 200200200  000 000200200200200000 000200200200200000 000200200200200000 000 0 0 0 0  000 000 0 0 0 0  000 000 0 0 0 0  000 Gambar 5
Hasil pengikisan (eroting) obyek  persegi  panjang di gambar 2 menggunakan
treshold 2 0000000000 0  0 o  +**  ***  *r*  1x*  0 0 0 0  0 2oo  200  200  200  200 200  0 0 0  *r* 200 200  200  200 200 200 **+ 0
0  +** 200 200  200  200 200  200 +** 0
0  *** 200 200  200  200 200 200 t** 0 0  *** 200 200  200  200  200 200 *** 0
o  o 200 200  200  200  200 200  0 0 0  o 0  t*+  *+*  **+  *+*  0 0 0 0000000000 Gambar 4
Hasil pelebaran (dilation) obyek persegi  panjang dt gambar 2
Gambar 6
Hasil pelebaran (dilation) obyek  persegi  panjang
di gambar 3 menggunakan treshold 2 t20 -f".,ggrrruu.r Histogram  Shetching Untuk  Improvisasi Image Contras Dalam Gray-Scale Image"
EDISI MEI2002, Volume VII, No. 2 ISSN 2 0854-9524
Pembacaan terhadap file gambar yang dipilih maka dari hasil pembacaan  tersebut akan menghasilkan datayang  siap diolah kedalam bentuk  statistik untuk dibuat kedalam histogram,  histogram distribusi frequency dihitung, seperli  angka  pada statistik,  ketika sebuah histogram  mempunyai  puncak  yang tunggal, statistik ini juga membantu didalarn membaca file image, distribusi frekuensi histogram dihitung, juga sejurnlah statistik yang 1ain. Pada saat histogram puncaknya dominan, statistik ini sOring berguna untuk rnenggambarkan puncaknya.
"Range interes" dihitung  dari histogram  beradasarkan  persentase parameter.  Dalam contol-r yang ditunjukkan diatas , nilai lo/o dan 99% ditentukan  menggunakann histogram.
Normalnya  "range interest" (Range y ang asli) distretcl-re  secara penuh dengan  range 0 to 255  untuk memperbaiki kecerahan dari suatu citra. Nilai peLsentase, berpengaruh, dikenali berapa banyakpixel yang  lengkap dari 0 (hitam) dan 255 (putih).
StretchFactor  yang normalnya 1.00, digunakan untuk menghitung ScaleFactor  histogram:
StretchedRange :: OriginalRange + ROUND( StretchFactor * (255 - OriginalRange) );
ScaieFactor := StretchedRange / OriginalRange;
Intensity setiap pixel diinspected  dan ditandai kembali berdasarkan  pada  ScaleFactor:
Newlntensity :: ROIIND( ScaleFactor * (Oldlntensity  - OriginalRangel-eft) );
Penggunaan warna selain dari  wama dasar dilakukan  pencampuran dari ketiga wama dasar yaitu merah, hijau dan biru dan hasil yang diperoleh berdasarkan  persentase dari ketiga warna tersebut  apakah wama  yang dominan merah, hijau atau biru. Bila nilai yang diberikan sama untuk  ketiga warna dasar tersebut akan menghasilkan wama gray- level.
"Penggunaal  Histogram Sh'etchi.rrg Untuk Iuprovisasi lmage  Conh'as Dalam Glay-Sc;rlc Image" 12I
EDISI MEI 2002, Volume VII, No. 2
ISSN | 0854-9524
Selain menentukan  warna lain dari  warna dasar juga dilihat kekontrasan,  terang dan gelapnya permukaan data gambar. Dalam menentukan kekontrasan  (contrast) dan kecerahan  (brightness)  dengan menentukan frekuensi  dari ketiga  warna  dasar.
Histogram merupakan  cara paling efektif untuk mengimprovisasikan  contrast dari gray-scale image.Histogram  stretching warna image untuk mengaplikasikan  teknik memperlihatkan warna ke dalam R, G dan B dengan menghasilkan image dengan contras yang tinggi,  tetapi juga memperkenalkan warnayang tidak diinginkan digeser. Sebagai contoh image yang kurang  kontras  dari kuning tulip dengan  daun hijau  ketika histostretched menampilkan kuning tulip tetapi hampir menyerupai  daun biru.

## DAFTAR  PUSTAKA
IAlwi98]
IFrakes92] IJohn]
Alwi, H., Soenjono Dardjowidjojo, Hans Lapoliwa, Anton M. Moeliono, Tata Bahasa Baku  Bahasa Indonesia;Depaftemen  Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia,  Jakarta 1998
Frakes,  B. William., dan Baeza Tates Richardo,  Informaton  Retrieval : Data Structure  and Algorithms; Prentice Hall, Nerv Jersey.
Johnson, S. C., YACC: Yet Another  Compiler-Compiler; AT&T Bell Laboratories, New Jersey.
http ://www.  csc. calpoly. edu/-gfi s cher I 450 I doc/ yaccl pap er.txt
Lesk, M. E. dan Schmidt, 8., Lex - A Lexical  Analyzer Generator. ILesk]
http ://www.cs. ucsb.edu/-cs 1 60/machines/lex-docs.txt
[Sage81] Sager, N. Natural Language Information  Processing: A Computer Grammar of Engltsh and Its Aplications; Addison-Wesley  Publishing Company,  Massachusetts 198 1
I22 "Penggunaan Histogram  Stretching Untuk  Improvisasi lmage Contras Dalam Gray-Scale  Image"