Histrogram Citra: Pengertian, Manfaat, Algoritma dan Contoh Program

Table of Contents

Histogram citra merupakan diagram yang menggambarkan frekuensi setiap nilai intensitas yang muncul di seluruh piksel citra. Nilai yang besar menyatakan bahwa piksel-piksel yang mempunyai intensitas tersebut sangat banyak. Pada citra berskala keabuan, jumlah aras keabuan (biasa disimbolkan dengan L) sebanyak 256. Nilai aras dimulai dari 0 hingga 255.
Adapun histogram untuk suatu aras dinyatakan dengan hist(k+1) dengan k menyatakan nilai aras (0 sampai dengan L-1). Jadi, hist(k+1) menyatakan jumlah piksel yang bernilai k. Penggunaan k+1 pada hist diperlukan mengingat dalam MATLAB tidak ada indeks nol atau hist(0). Cara menghitung hist(k+1) ditunjukkan pada algoritma berikut : 

Gambar 1 Algoritma menghitung histrogram citra aras keabuan

Implementasi dari algoritma gambar 1 adalah pada program histo.m berikut :

function histo(Img)
% HISTO Digunakan sebagai contoh pembuatan histogram
[jum_baris, jum_kolom] = size(Img);
Img = double(Img);
Histog = zeros(256, 1);
for baris=1 : jum_baris
    for kolom=1 : jum_kolom
        Histog(Img(baris, kolom)+1) = ...
            Histog(Img(baris, kolom)+1) + 1;
    end
end
% Tampilkan dalam bentuk diagram batang
Horis = (0:255)';
bar(Horis, Histog);

Kemudian, diterapkan untuk menghitung histrogram pada suatu citra.

>> img = imread('foto.jpg') ;
>> histo(img)

Gambar 2 Citra yang dihitung histrogramnya

Hasil perhitungan histrogram dari gambar 2 dapat dilihat sebagai berikut : 

Gambar 3 Hasil histrogram citra pada gambar 2

Pada pengolahan citra terkadang dijumpai istilah histogram ternormalisasi. Artinya, nilai histogram dibagi dengan jumlah piksel dalam citra, sehingga menjadi angka-angka pecahan bernilai kurang dari satu dan jumlah totalnya satu. Pada pengolahan citra, histogram mempunyai peran yang cukup penting. Manfaat yang dapat didapatkan seperti berikut.

1. Berguna untuk mengamati penyebaran intensitas warna dan dapat dipakai untuk pengambilan keputusan misalnya dalam peningkatan kecerahan atau peregangan kontras serta sebaran warna.
2. Berguna untuk penentuan batas-batas dalam pemisahan  objek dari latarbelakangnya.
3. Memberikan persentase komposisi warna dan tekstur intensitas untuk kepentingan identifikasi citra.

Histogram tidak mencerminkan susunan posisi warna piksel di dalam citra. Oleh karena itu, histogram tidak dapat dipakai untuk menebak bentuk objek yang terkandung di dalam citra. Sebagai contoh, Gambar 4 memperlihatkan empat buah citra yang memiliki histogram yang sama, tetapi bentuk masing-masing jauh berbeda. Dengan demikian, histogram tidak memberikan petunjuk apapun tentang bentuk yang terkandung dalam keempat citra tersebut.

Sampai disini penjelasan mengenai histrogram pada citra, semoga memberikan manfaat.

Referensi :

• Kadir, Abdul dan Susanto, Adhi. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta : Andi. 2012

Salam