Tapis Gaussian

1. Tapis Gaussian

Tapis Gaussian secara meluas telah digunakan dalam bidang analisis citra terutama untuk proses penghalusan (smoothing), pengaburan (bluring), menghilangkan detil, dan menghilangkan derau (noise).

2. Fungsi Gaussian (1-D)

Fungsi Gaussian satu dimensi (1-D) dapat dinyatakan sebagai dengan σ menyatakan standar deviasi dari distribusi. Fungsi di atas diasumsikan memiliki mean 0 (pusat distribusi pada garis x=0).

3. Distribusi Gaussian 1-D

Semakin besar nilai σ maka kurva distribusi Gaussian semakin melebar dan puncaknya menurun (Gambar Distribusi Gaussian 1-D).

Tapis Gaussian 1-D. (a), (b), (c) dan (d) adalah Tapis Gaussian 1-D
dengan σ adalah 1, 2, 3, dan 10 Angka 0.399 pada gambar di atas diperoleh dari

Distribusi Gaussian 1-D. (a), (b), (c)dan (d) berturut-turut
distribusi Gaussian dengan σ adalah 1, 2, 3, dan 10

4. Fungsi Gaussian (2-D)

Bentuk 2-D dari fungsi Gaussian adalah

Tapis distribusi Gaussian 2-D dengan σ =1 dan ukuran tapis 5 x 5 Angka 0.1592 pada gambar di atas diperoleh dari Proses penghalusan terhadap citra dapat dilakukan dengan proses konvolusi citra input dengan Tapis Gaussian. Tingkat atau derajat kehalusan citra hasil Tapis Gaussian dapat diatur dengan mengubah-ubah nilai σ.

0.000

0.004

0.054

0.242

0.399

0.342