Pendeteksian Tepi (Edge Detection)
Analisis citra pada dasarnya terdiri dari tiga tahapan, yaitu ekstraksi ciri, segmentasi, dan klasifikasi. Faktor kunci dalam mengekstraksi ciri adalah kemampuan mendeteksi keberadaan tepi di dalam citra. Ada beberapa metode deteksi tepi. Penggunaan metode deteksi tepi yang tidak tepat, akan menghasilkan pendeteksian yang gagal. Pendeteksian tepi merupakan tahapan untuk melingkupi informasi di dalam citra. Tepi mencirikan batas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi objek di dalam citra. Dalam penulisan tugas ini citra yang akan digunakan sebagai uji coba adalah suatu citra diam berwarna dengan bentuk 2D (frontal) dengan format bmp.
Konsep Deteksi Tepi
Tepi adalah perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang mendadak (besar) dalam jarak yang singkat. Perbedaan intensitas inilah yang memperlihatkan rincian pada gambar. Tepi dapat diorientasikan dengan suatu arah, dan arah ini berbeda-beda, tergantung pada perubahan intensitas
Ada tiga macam tepi yang terdapat di dalam citra digital. Ketiganya adalah tepi curam, tepi landai, dan tepi yang mengandung derau.
Gambar Jenis-jenis Tepi
Teknik Deteksi Tepi
Terdapat beberapa teknik yang digunakan untuk mendeteksi tepi, antara lain (Munir, 2004) :
1. Operator gradien pertama, contoh beberapa gradien pertama yang dapat digunakan untuk mendeteksi tepi di dalam citra, yaitu operator gradien selisih-terpusat, operator Sobel, operator Prewitt, operator Roberts, operator Canny.
2. Operator turunan kedua, disebut juga operator Laplace. Operator Laplace mendeteksi lokasi tepi khususnya pada citra tepi yang curam. Pada tepi yang curam, turunan keduanya mempunyai persilangan nol, yaitu titik di mana terdapat
pergantian tanda nilai turunan kedua, sedangkan pada tepi yang landai tidak terdapat persilangan nol. Contohnya adalah operator Laplacian Gaussian, operator Gaussian.
3. Operator kompas, digunakan untuk mendeteksi semua tepi dari berbagai arah di dalam citra. Operator kompas yang dipakai untuk deteksi tepi menampilkan tepi dari 8 macam arah mata angin yaitu Utara, Timur Laut, Timur, Tenggara, Selatan, Barat, Barat Daya, dan Barat Laut. Deteksi tepi dilakukan dengan mengkonvolusikan citra dengan berbagai mask kompas, lalu dicari nilai kekuatan tepi (magnitude) yang terbesar dan arahnya. Operator kompas yang dipakai untuk deteksi tepi menampilkan tepi dari 8 macam arah mata angin, yaitu Utara, Timur Laut, Timur, Tenggara, Selatan, Barat, Barat Daya, dan Barat Laut.
Selain operator gradien yang sudah disebutkan, masih ada beberapa operator gradien yang lain yang dapat digunakan untuk mendeteksi tepi di dalam citra, yaitu selisih terpusat, sobel, prewitt, Roberts, dan Canny.
(a) Operator gradien selisih-terpusat:
yang ekivalen dengan mask berikut :
(b) Operator Sobel Tinjau pengaturan pixel di sekitar pixel (x,y) :
Operator Sobel adalah magnitudo dari gradien yang dihitung dengan
yang dalam hal ini, turunan parsial dihitung dengan
dengan konstanta c = 2. Dalam bentuk mask, sx dan sy dapat dinyatakan sebagai
Di bawah ini contoh lain deteksi tepi dengan operator Sobel, di mana hasil konvolusi diambangkan dengan T = 12.
Citra : | gradien – x | + | gradien – y | :
Hasil pengambangan dengan T = 12 :
(c) Operator Prewitt Persamaan gradien pada operator Prewitt sama seperti operator Sobel, tetapi menggunakan nilai c = 1 :
(d) Operator Roberts Operator Roberts sering disebut juga operator silang. Gradien Roberts dalam arah-x dan arah-y dihitung dengan rumus :
(e) Operator Canny Berdasarkan wikipedia, operator Canny merupakan deteksi tepi yang optimal. Operator Canny menggunakan Gaussian Derivative Kernel untuk menyaring kegaduhan dari citra awal untuk mendapatkan hasil deteksi tepi yang halus.
Untuk lebih jelasnya download tutorial dan logika lengkapnya disini
hasbinurhaqy 