Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt
|
|
- Indra Suryadi Sudirman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt Romindo Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal Nurul Khairina Polikteknik Ganesha Medan Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal Abstrak Metode Roberts dan Prewit adalah salah satu teknik pengolahan citra pada bidang deteksi tepi. Metode Roberts menggunakan operasi konvolusi dengan kernel matriks 2x2 dalam perhitungannya, sedangkan metode Prewitt menggunakan operasi konvolusi dengan kernel matriks 3x3. Pada paper ini penulis membandingkan metode Roberts dan Prewitt dari segi berapa banyak pixel citra yang berwarna putih yang dapat terdeteksi pada setiap kali percobaannya. Metode Roberts melakukan konvolusi terhadap matriks 2x2 secara horizontal dan vertikal, dan diakhiri dengan perhitungan nilai gradien dan nilai ambang (threshold) untuk menentukan citra hasil deteksi tepi yang bernilai 0 atau 1. Dengan prinsip yang sama, metode Prewitt juga melakukan konvolusi terhadap matriks 3x3 secara horizontal dan vertikal, dan diakhiri dengan perhitungan nilai gradien dan nilai ambang (threshold). Pada hasil pengujiannya, secara visual, metode Robert terlihat cukup baik apabila dibandingkan dengan metode Prewitt, hanya terdapat sedikit perbedaan hasil deteksi tepi diantara keduanya, namun hasil deteksi tepi pada metode Prewitt masih lebih akurat dari Metode Roberts. Apabila dilihat dari segi banyaknya jumlah pixel citra berwarna putih yang dapat ditemukan, maka metode Roberts lebih banyak menghasilkan pixel citra berwarna putih dari pada metode Prewitt. Hasil pengujian metode Roberts pada gambar semantika menghasilkan 852 pixel citra berwarna putih, sedangkan metode Prewitt hanya menghasilkan 817 pixel citra berwarna putih. Metode Roberts menggunakan kernel matriks 2x2, sehingga banyak pixel citra deteksi tepi yang tidak terdeteksi dengan baik, hal ini berbeda dengan metode Prewitt yang menggunakan kernel matriks 3x3 yang menghasilkan citra deteksi tepi lebih baik. Kata Kunci Deteksi Tepi, Roberts, Prewitt I. PENDAHULUAN Salah satu teknik pengolahan citra adalah deteksi tepi (edge detection), deteksi tepi memiliki tujuan melakukan segmentasi citra untuk membagi wilayah-wilayah yang homogen. Proses deteksi tepi citra dilakukan dengan mencari lokasi-lokasi intensitas pixel-pixel yang discontinue dengan intensitas pixel-pixel yang berdekatan. Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi dari suatu citra, bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya. 244
2 Pada proses pengolahan citra digital seperti segmentasi dan analisis citra digital, peranan metode-metode pendeteksian tepi citra sangat berperan penting terhadap keakuratan hasil segmentasi dan analisis citra digital. Hasil dari pendeteksian tepi pada sebuah citra digital sangatlah berpengaruh terhadap proses pengolahan citra, semakin jelas hasil dari pendeteksian tepi objek-objek maka semakin baik pula hasil segementasi dan analisis citra yang akan dilakukan. Dalam hal ini peneliti melakukan dua metode yang diperbandingkan yaitu berupa operator pendeteksian tepi objek, seperti Roberts dan Prewitt. Salah satu kontribusi dari penelitian ini bagi ilmu pengetahuan dan teknologi adalah melihat sebuah perbandingan antara metode roberts dan prewitt mana yang lebih baik dalam menentukan deteksi tepi yang dilihat dari banyaknya jumlah pixel putih yang bisa diperoleh dari setiap hasil proses deteksi tepi citra. Berikut ini beberapa penelitian terdahulu yang terkait dengan penelitian penulis : a. Penelitian dilakukan oleh Mr. Salem Saleh Alamri1, Dr. N.V. Kalyankar2 and Dr. Khamitkar S.D, dengan judul image segmentation by using edge detection. Penelitian ini membahas tentang studi komparatif yang diterapkan dengan menggunakan tujuh teknik segmen deteksi tepi, diantaranya : Sobel, Roberts, Canny, Laplacian, Kirsh, dan Edge Maximum Technique (EMT) pada gambar asli Saturnus [1]. b. Penelitian dilakukan oleh Mahmud Yunus, dengan judul perbandingan metode-metode edge detection untuk proses segmentasi citra digital. Penelitian ini membahas tentang analisa terhadap hasil simulasi penggunaan berbagai kombinasi operator pentedeksi tepi citra untuk menghasilkan tepi objek yang lebih jelas [2]. II. LANDASAN TEORI A. Citra Digital Citra digital adalah fungsi terus menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi f(x,y), dengan x dan y adalah koordinat spasial dan amplitudo f pada pasangan koordinat (x,y) yang disebut intensitas atau derajat keabuan citra pada titik tersebut. Jika x,y, dan f semuanya berhingga dan nilainya diskrit, citra tersebut merupakan citra digital [5]. B. Deteksi Tepi Deteksi tepi yaitu proses untuk menentukan lokasi titik-titik yang merupakan tepi obyek. Deteksi tepi menggunakan operasi yang dijalankan untuk mendeteksi garis tepi (edges) yang membatasi dua wilayah citra homogen yang memiliki tingkat kecerahan yang berbeda [7]. Salah satu tujuan deteksi tepi adalah untuk mencirikan batas obyek dan berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi obyek [6]. C. Citra Grayscale Citra grayscale tidak sama dengan citra yang berwarna hitam dan putih. Pada konsep dasar komputer, citra hitam putih hanya terdiri atas 2 warna saja yaitu: hitam dan putih, namun pada citra grayscale warnanya sangat bervariasi antara hitam dan putih. Citra grayscale disimpan dalam format 8 bit pada setiap sample pixel, yang memungkinkan sebanyak 256 intensitas. Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai nilai matrik masing-masing Red, Green dan Blue (RGB) menjadi citra grayscale dengan nilai X, maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai R, G dan B. Sehingga rumusnya adalah [9] : l = 0,2989 x R + 0,5870 x G + 0,1141 x B. (1) D. Deteksi Tepi Metode Roberts Metode Roberts merupakan metode yang menggunakan operator Roberts. Operator Roberts adalah operator yang berbasis gradien yang menggunakan dua buah kernel yang berukuran 2x2 piksel. Operator ini mengambil arah diagonal untuk penentuan arah dalam penghitungan nilai gradien, sehingga sering disebut dengan operator silang [8]. Perhitungan gradien pada operator Roberts adalah sebagai berikut : G = R x 2 +R y 2. (2) Keterangan : G = besar gradien operator Roberts Rx = gradien Roberts arah horizontal Ry = gradien Roberts arah vertikal Kernel yang digunakan pada konvolusi Rx dan Ry adalah 2x2 dan kemudian dihitung, contohnya sebagai berikut : 245
3 Gambar 1. Kernel Operator Roberts E. Deteksi Tepi Metode Prewitt Metode Prewitt merupakan metode yang sama dengan sobel, operator ini menggunakan dua buah kernel yang berukuran 3x3 piksel untuk perhitungan gradien sehingga perkiraan gradien berada tepat ditengah jendela, hanya saja pada operator prewitt konstanta yang digunakan adalah c = 1. Perhitungan gradien dalam pada operator Prewitt adalah sebagai berikut: G = P x 2 +P y 2 (3) A. Metode Roberts Berikut ini proses deteksi tepi dengan metode Roberts : 1. Konversikan citra berwarna RGB menjadi grayscale, hal ini dilakukan pada setiap pixel. Untuk pixel pertama terdapat nilai R = 156, G = 169, B = 155, dimana hasil konversi nilai RGB menjadi grayscale pada pixel pertama adalah : I = 0,2989 x R + 0,5870 x G + 0,1141 x B I = (0,2989 x 156) + ( x 169) + (0,1141 x 155) = 164 Proses konversi citra ini tetap berlangsung sampai pixel citra yang terakhir. Berikut ini hasil konversi seluruh pixel citra berwarna menjadi citra grayscale : Keterangan : G = besar gradien operator Prewitt Px = gradien Prewitt arah horizontal Py = gradien Prewitt arah vertikal Kernel yang digunakan pada konvolusi Px dan Py adalah 3x3 dan kemudian dihitung, contohnya sebagai berikut : Gambar 2. Kernel Operator Prewitt I. METODOLOGI PENELITIAN Berikut ini proses deteksi tepi (edge detection) dengan metode Robert dan Prewitt menggunakan citra berwarna berukuran 5x5 yang memiliki nilai RGB (Red, Green, Blue) sebagai berikut : Gambar 4. Nilai Pixel Citra Grayscale 5x5 2. Lakukan operasi konvolusi citra grayscale dengan kernel horizontal Rx. Sehingga proses yang terjadi adalah : Tahap 1 pada 4 pixel pertama : = 164(1) + 214(0) + 157(0) (-1) = - 54 Tahap II pada 4 pixel kedua : = 214(1) + 157(0) + 218(0) (-1) = 85 Tahap III pada 4 pixel ketiga : = 157(1) + 210(0) + 129(0) (-1) = 0 Tahap IV pada 4 pixel keempat : = 210(1) + 153(0) + 157(0) (-1) = 41 Tahap V pada 4 pixel kelima : = 157(1) + 218(0) + 194(0) (-1) = -3 Gambar 3. Nilai RGB Citra Berukuran 5x5 Proses konvolusi citra secara horizontal ini tetap berlangsung sampai pixel citra yang terakhir. Sehingga diperolehlah pixel citra hasil konvolusi, 246
4 dimana sekarang pixel citra menjadi lebih kecil, yaitu dengan ukuran 4x4, karena penulis mengabaikan proses konvolusi pada tepi citra. Proses perhitungan nilai gradien ini tetap berlangsung sampai dengan pixel citra yang terakhir, sehingga diperolehlah hasil citra nya seperti berikut : Gambar 5. Nilai Pixel Citra Hasil Konvolusi Horizontal (R x) 3. Lakukan operasi konvolusi citra grayscale dengan kernel vertikal Ry. Sehingga proses yang terjadi adalah : Tahap 1 pada 4 pixel pertama : = 164(0) + 157(-1) + 214(1) (0) = 57 Tahap II pada 4 pixel kedua : = 214(0) + 218(-1) + 157(1) (0) = - 61 Tahap III pada 4 pixel ketiga : = 157(0) + 129(-1) + 210(1) (0) = 81 Tahap IV pada 4 pixel keempat : = 210(0) + 157(-1) + 153(1) (0) = - 4 Tahap V pada 4 pixel kelima : = 157(0) + 194(-1) + 218(1) (0) = 24 Proses konvolusi citra secara vertikal ini tetap berlangsung sampai pixel citra yang terakhir. Sehingga diperolehlah pixel citra hasil konvolusi, dimana sekarang pixel citra menjadi lebih kecil, yaitu dengan ukuran 4x4, karena penulis mengabaikan proses konvolusi pada tepi citra. Gambar 7. Nilai Pixel Citra Hasil Gradien 5. Lakukan proses perhitungan ambang (Threshold) untuk menghasilkan citra yang terdiri dari pixel hitam dan putih dan kali ini penulis menggunakan metode Threshold Local. Terlihat pada gambar sebelumnya, bahwa nilai pixel maksimum adalah 105, dan nilai pixel minimum adalah 6, sehingga nilai Threshold adalah : Threshold = (pixel maksimum + pixel minimum)/2 = ( ) / 2 = 55,5 = Dengan diperolehnya nilai threshold = 55, maka a. Nilai pixel citra dibawah 55 (nilai pixel < 55) menjadi bernilai 0 dan berwarna hitam, b. Nilai pixel citra sama dengan maupun diatas 55 (nilai pixel >= 55) menjadi bernilai 1 dan berwarna putih Sehingga diperolehlah nilai pixel citra sebagai berikut : Gambar 8. Nilai Pixel Citra Hasil Deteksi Tepi Berikut ini flowchart Metode Roberts : Gambar 6. Nilai Pixel Citra Hasil Konvolusi Vertikal (R y) 4. Lakukan perhitung nilai gradien dengan rumus G = R x 2 +R y 2,dimana Rx dan Ry adalah hasil konvolusi kernel horizontal dan kernel vertikal pada tiap pixel citra, sehingga proses yang terjadi adalah : Tahap I pada pixel pertama dari Rx dan Ry : G1 = ( 54 2 ) 2 +(57 ) 2 = 2 = 78,5 =
5 konversi seluruh pixel citra berwarna menjadi citra grayscale : Gambar 10. Nilai Pixel Citra Grayscale 5x5 2. Lakukan operasi konvolusi citra grayscale dengan kernel horizontal Rx. Sehingga proses yang terjadi adalah : Tahap 1 pada 9 pixel pertama : = 164(-1) + 214(0) + 157(1) + 157(-1) + 218(0) + 129(1) + 194(-1) + 160(0) + 162(1) = -67 Tahap II pada 9 pixel kedua : = 214(-1) + 157(0) + 210(1) + 218(-1) + 129(0) + 157(1) + 160(-1) + 162(0) + 173(1) = -52 Tahap III pada 9 pixel ketiga : = 157((-1) + 210(0) + 153(1) + 129(-1) + 157(0) + 169(1) + 162(-1) + 173(0) + 161(1) = 35 Gambar 9. Flowchart Metode Roberts B. Metode Prewitt Berikut ini proses deteksi tepi dengan metode Prewitt : 1. Konversikan citra berwarna RGB menjadi grayscale, hal ini dilakukan pada setiap pixel. Untuk pixel pertama terdapat nilai R = 156, G = 169, B = 155, dimana hasil konversi nilai RGB menjadi grayscale pada pixel pertama adalah : I = 0,2989 x R + 0,5870 x G + 0,1141 x B I = (0,2989 x 156) + ( x 169) + (0,1141 x 155) = 164 Tahap IV pada 9 pixel keempat : = 157(-1) + 218(0) + 129(1) + 194(-1) + 160(0) + 162(1) + 186(-1) + 165(0) + 136(1) = -110 Proses konvolusi citra secara horizontal ini tetap berlangsung sampai pixel citra yang terakhir. Sehingga diperolehlah pixel citra hasil konvolusi, dimana sekarang pixel citra menjadi lebih kecil, yaitu dengan ukuran 3x3, karena penulis mengabaikan proses konvolusi pada tepi citra. Proses konversi citra ini tetap berlangsung sampai pixel citra yang terakhir. Berikut ini hasil 248
6 Gambar 11. Nilai Pixel Citra Hasil Konvolusi Horizontal (R x) 3. Lakukan operasi konvolusi citra grayscale dengan kernel vertikal Ry. Sehingga proses yang terjadi adalah : Tahap 1 pada 9 pixel pertama : = 164(1) + 157(0) + 194(-1) + 214(1) + 218(0) + 160(-1) + 157(1) + 129(0) + 162(-1) = 19 Tahap II pada 9 pixel kedua : = 214(1) + 218(0) + 160(-1) + 157(1) + 129(0) + 162(-1) + 210(1) + 157(0) + 173(-1) = 86 Tahap III pada 9 pixel ketiga : = 157(1) + 129(0) + 162(-1) + 210(1) + 157(0) + 173(-1) + 153(1) + 169(0) + 161(-1) = 24 Tahap IV pada 9 pixel keempat : = 157((1) + 194(0) + 186(-1) + 218(1) + 160(0) + 165(-1) + 129(1) + 162(0) + 136(-1) = 17 Proses konvolusi citra secara vertikal ini tetap berlangsung sampai pixel citra yang terakhir. Sehingga diperolehlah pixel citra hasil konvolusi, dimana sekarang pixel citra menjadi lebih kecil, yaitu dengan ukuran 3x3, karena penulis mengabaikan proses konvolusi pada tepi citra. konvolusi kernel horizontal dan kernel vertikal pada tiap pixel citra, sehingga proses yang terjadi adalah : Tahap I pada pixel pertama dari Rx dan Ry : G1 = (19) 2 2 +( 67 ) 2 = 2 = 69,6 = Proses perhitungan nilai gradien ini tetap berlangsung sampai dengan pixel citra yang terakhir, sehingga diperolehlah hasil citra nya seperti berikut : Gambar 13. Nilai Pixel Citra Hasil Gradien 5. Lakukan proses perhitungan ambang (Threshold) untuk menghasilkan citra yang terdiri dari pixel hitam dan putih dan kali ini penulis menggunakan metode Threshold Local. Terlihat pada gambar sebelumnya, bahwa nilai pixel maksimum adalah 118, dan nilai pixel minimum adalah 42, sehingga nilai Threshold adalah : Threshold = (pixel maksimum + pixel minimum)/2 = ( ) / 2 = Dengan diperolehnya nilai threshold = 80, maka a. Nilai pixel citra dibawah 80 (nilai pixel < 80) menjadi bernilai 0 b. Nilai pixel citra sama dengan maupun diatas 80 (nilai pixel >= 80) menjadi bernilai 1. Sehingga diperolehlah nilai pixel citra sebagai berikut : Gambar 14. Nilai Pixel Citra Hasil Deteksi Tepi Gambar 12. Nilai Pixel Citra Hasil Konvolusi Vertikal (R y) 4. Lakukan perhitung nilai gradien dengan rumus G = R x 2 +R y 2,dimana Rx dan Ry adalah hasil 249
7 Berikut ini flowchart Metode Prewitt : Gambar 17. Gambar Deteksi Tepi Roberts Ga mbar 18. Gambar Deteksi Tepi Prewitt Kemudian penulis melakukan beberapa pengujian untuk menghitung berapa banyak pixel citra berwarna putih yang dihasilkan, yaitu sebagai berikut : No Tabel 1. Pengujian Deteksi Tepi Jumlah Pixel Citra Nama Citra Berwarna Putih Roberts Prewitt 1 Semantika The Simple Things Politeknik Ganesha Medan Gambar 15. Flowchart Metode Prewitt II. HASIL DAN PEMBAHASAN Berikut ini hasil pengujian deteksi tepi metode Roberts dan Prewitt : Gambar 16. Gambar Asli Dari uji coba yang dilakukan penulis, terlihat bahwa jumlah pixel citra yang berwarna putih lebih banyak ditemukan pada metode Roberts dibandingkan dengan metode Prewitt, namun secara visual, hasil deteksi tepi pada metode Prewitt lebih jelas dari pada pada metode Roberts, walaupun jumlah pixel citra berwarna putih yang dihasilkan lebih sedikit. 5. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan 1. Secara visual, metode Prewitt menghasilkan citra deteksi tepi yang lebih baik dari metode Roberts, 2. Semakin banyak pixel citra berwarna putih yang dihasilkan, belum tentu menghasilkan citra deteksi tepi yang lebih akurat, 3. Metode Prewitt menghasilkan citra deteksi tepi yang lebih baik karena menggunakan kernel matriks 3x3 dalam proses konvolusinya, sementara metode Roberts hanya menggunakan 250
8 kernel matriks 2x2, dimana terkadang ada beberapa pixel yang tidak bisa terdeteksi dengan baik. B. Saran Untuk penelitian selanjutnya, bisa membandingkan metode Prewitt dengan Sobel, dan juga bisa dibandingkan antara Prewitt dengan metode Canny untuk melihat metode mana yang lebih akurat dalam mendeksi tepi sebuah citra. DAFTAR PUSTAKA [1] Mr. Salem Saleh Al-amri1, Dr. N.V. Kalyankar2 and Dr. Khamitkar S.D, image segmentation by using edge detection, International Journal on Computer Science and Engineering Vol. 02, No. 03, 2010, India [2] Muhammad Yunus, image segmentation by using edge detection, Jurnal Teknologi Informasi Vol. 3 No. 2, Malang. [3] Pinaki Pratim Acharjya, Ritaban Das dan Dibyendu Ghoshal, study and comparison of different edge detectors for image segmentation. Global Journal of Computer Science and Technology Graphics & Vision Volume 12 Issue 13 Version 1.0, India [4] Lia Amelia dan Rini Mawarwati, perbandingaan metode roberts dan sobel dalam mendeteksi tepi suatu citra digital. Universitas Pendidikan Indonesia, [5] Gonzalez, R.C., Woods, R.E. dan Eddins, S.L, Digital Image Processing Using Matlab, New York: Dorling Kindersley [6] Hambali, Y.A, aplikasi area process berbasis c# menggunakan visual studio, Universitas Padjajaran, [7] Pitas, Ioannis, digital image processing algorithms, Prentice-Hall International, [8] Sutoyo, T. el al, teori pengolahan citra digital, Yogyakarta : Andi, [9] Kadir, Abdul. Teori Pengolahan Citra, Yogyakarta :
PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL. Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK Pengolahan citra digital merupakan proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis
Lebih terperinciMENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET
MENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET Purnomo Adi Setiyono Program Studi Teknik Informatika-S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro (Udinus) Semarang
Lebih terperinciDeteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson
Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson Veronica Lusiana Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email: verolusiana@yahoo.com Abstrak Segmentasi citra sebagai
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pendeteksi senyum pada skripsi ini, meliputi metode Viola Jones, konversi citra RGB ke grayscale,
Lebih terperinciDAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi
DAFTAR ISI Halaman Judul... i Lembar Pengesahan Pembimbing... ii Lembar Pengesahan Penguji... iii Halaman Persembahan... iv Halaman Motto... v Kata Pengantar... vi Abstrak... viii Daftar Isi... ix Daftar
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 )
SEGMENTASI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA WATERSHED DAN LOWPASS FILTER SEBAGAI PROSES AWAL ( November, 2013 ) Pramuda Akariusta Cahyan, Muhammad Aswin, Ir., MT., Ali Mustofa, ST., MT. Jurusan
Lebih terperinciKlasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt
Klasifikasi Kualitas Keramik Menggunakan Metode Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Prewitt Ardi Satrya Afandi Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Depok, Indonesia art_dhi@yahoo.com Prihandoko,
Lebih terperinciPERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE
PERBANDINGAN WAKTU EKSEKUSI MENDETEKSI TEPI GAMBAR MENGGUNAKAN BERBAGAI METODE Ayu Leonitami, Noor Aziza Arifani 2, Retno Dewi Anissa 3, Sari Narulita Hantari 4, Widya Wulaningsuci 5 Informatika/Ilmu Komputer,
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR
ANALISIS PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN CANNY UNTUK IDENTIFIKASI IKAN AIR TAWAR Gibtha Fitri Laxmi 1, Puspa Eosina 2, Fety Fatimah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciImplementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel
Implementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel Sri Enggal Indraani, Ira Dhani Jumaddina, Sabrina Ridha Sari Sinaga (enggal24@gmail.com, Ira.dhani5393@gmail.com,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. 1 Tinjauan Studi Berbagai penelitian telah dilakukan untuk menunjukkan betapa pentingnya suatu edge detection dalam perkembangan pengolahan suatu citra, berikut
Lebih terperinciPENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN
PENDETEKSIAN TEPI OBJEK MENGGUNAKAN METODE GRADIEN Dolly Indra dolly.indra@umi.ac.id Teknik Informatika Universitas Muslim Indonesia Abstrak Pada tahap melakukan ekstraksi ciri (feature extraction) faktor
Lebih terperinciPertemuan 2 Representasi Citra
/29/23 FAKULTAS TEKNIK INFORMATIKA PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING ) Pertemuan 2 Representasi Citra Representasi Citra citra Citra analog Citra digital Matrik dua dimensi yang terdiri
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital Citra digital merupakan sebuah fungsi intensitas cahaya, dimana harga x dan y merupakan koordinat spasial dan harga fungsi f tersebut pada setiap titik merupakan
Lebih terperinciSegmentasi Citra Digital Menggunakan Thresholding Otsu untuk Analisa Perbandingan Deteksi Tepi
Segmentasi Citra Digital Menggunakan Thresholding Otsu untuk Analisa Perbandingan Deteksi Tepi Ayu Ambarwati 1 Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya Jl. Raya Prabumulih-Palembang
Lebih terperinciANALISIS EDGE DETECTION CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROBERT DAN CANNY
Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Volume :, Nomor: 1, Februari 2016 ISSN : 2407-89X ANALISIS EDGE DETECTION CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROBERT DAN CANNY Linda Herliani Harefa Mahasiswa Program
Lebih terperinciBatra Yudha Pratama
Pendeteksian Tepi Pengolahan Citra Digital Batra Yudha Pratama m111511006@students.jtk.polban.ac.id Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara
Lebih terperinciSISTEM PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOG DAN PREWITT
SISTEM PENGKLASIFIKASIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOG DAN PREWITT Ardi Satrya Afandi art_dhi@yahoo.com Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl.
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisa Sistem Tahap analisis merupakan tahapan yang paling awal dalam sistem sebuah pendeteksian tepi pada citra digital. Analisis sistem dilakukan dengan tujuan untuk
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (22) -6 Rancang Bangun Sistem Pengujian Distorsi Menggunakan Concentric Circle Method Pada Kaca Spion Kendaraan Bermotor Kategori L3 Berbasis Edge Detection Muji Tri Nurismu
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B
IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B Heri Setiawan, Iwan Setyawan, Saptadi Nugroho IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan komputer dan alat pengambilan gambar secara digital yang semakin berkembang saat ini, sehingga menghasilkan banyak fasilitas untuk melakukan proses
Lebih terperinciPendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *)
Pendeteksian Tepi Citra CT Scan dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah *) *) Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura Abstrak CT scan mampu menghasilkan citra organ internal (struktur
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Pada penelitian ini dilakukan kombinasi edges detectionpada citra manuscripts kuno dengan mengimplementasikan metode gradientedges detection operator Sobel dengan
Lebih terperinciDETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL
DETEKSI GERAK BANYAK OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND SUBSTRACTION DAN DETEKSI TEPI SOBEL Muhammad Affandes* 1, Afdi Ramadani 2 1,2 Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Kontak Person : Muhammad
Lebih terperinciALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR
Pengolahan citra digital by Jans Hry / S2 TE UGM 09 ALGORITMA SOBEL UNTUK DETEKSI KARAKTER PADA PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR Edge atau tepi merupakan representasi dari batas objek dalam citra. Hal ini
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )
SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 2 x 3x 50 Menit Pertemuan : 10&11 A. Kompetensi 1. Utama Mahasiswa dapat memahami tentang sistem
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE PREWITT DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL
PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL Pitrawati, S.Kom., M.Pd Program Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK Dian Cipta Cendikia, Bandar Lampung Abstrak Pengolahan
Lebih terperinciPENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY
PENDETEKSI TEMPAT PARKIR MOBIL KOSONG MENGGUNAKAN METODE CANNY Minati Yulianti 1, Cucu Suhery 2, Ikhwan Ruslianto 3 [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura Jl. Prof.
Lebih terperinciBAB III METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL
BAB III METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL 3.1 Tepi Objek Pertemuan antara bagian obyek dan bagian latar belakang disebut tepi obyek. Dalam pengolahan citra, tepi obyek
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra (image processing) merupakan proses untuk mengolah pixel-pixel dalam citra digital untuk tujuan tertentu. Beberapa alasan dilakukan pengolahan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Tahapan analisis merupakan tahapan untuk mengetahui tahapan awal didalam sebuah sistem pendeteksian filter sobel. Didalam aplikasi filter sobel ini
Lebih terperinciARTIKEL APLIKASI KLASIFIKASI JENIS JENIS BUAH JERUK MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
ARTIKEL APLIKASI KLASIFIKASI JENIS JENIS BUAH JERUK MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR Oleh: RIDHO ARY SUMARNO 13.1.03.02.0092 Dibimbing oleh : 1. Hermin Istiasih M.T., M.M. 2. Mochammad Bilal S.kom.,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE HARMONIC MEAN FILTERDAN CANNY UNTUK MEREDUKSI NOISEPADA CITRA DIGITAL
IMPLEMENTASI METODE HARMONIC MEAN FILTERDAN CANNY UNTUK MEREDUKSI NOISEPADA CITRA DIGITAL Ahmad Yunus Nasution 1, Garuda Ginting 2 1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma 2 Dosen Tetap STMIK Budi
Lebih terperinciEDGE DETECTION MENGGUNAKAN METODE ROBERTS CROSS
EDGE DETECTION MENGGUNAKAN METODE ROBERTS CROSS Arifin 1, Budiman 2 STMIK Mikroskil Jl. Thamrin No. 112, 124, 140 Medan 20212 arifins2c@yahoo.com 1, sync_vlo@yahoo.com 2 Abstrak Pengolahan citra digital
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA
PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA HASNAH(12110738) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA
Hal : -29 IMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA Asmardi Zalukhu Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan ABSTRAK Deteksi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra Digital Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dua dimensi. Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi kontinu dari intensitas cahaya
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA DIGITAL IKAN MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING DIGITAL FISH IMAGE SEGMENTATION BY THRESHOLDING METHOD
SEGMENTASI CITRA DIGITAL IKAN MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING Max R. Kumaseh 1), Luther Latumakulita 1), Nelson Nainggolan 1) 1) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Jl. Kampus Unsrat,
Lebih terperinciBAB II TEORI PENUNJANG
BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 Computer Vision Komputerisasi memiliki ketelitian yang jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan cara manual yang dilakukan oleh mata manusia, komputer dapat melakukan berbagai
Lebih terperinciPerbandingan Metode Robinson 5 Level Dan Prewit Dalam Mendeteksi Tepi Citra Digital
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Perbandingan Metode Robinson 5 Level Dan Prewit Dalam Mendeteksi Tepi Citra Digital Edy Victor Haryanto Universitas Potensi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Citra digital adalah citra yang bersifat diskrit yang dapat diolah oleh computer. Citra ini dapat dihasilkan melalui kamera digital dan scanner ataupun citra yang
Lebih terperinciPROSIDING. Konferensi Nasional Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi
Organized by : Pokja TI IsDB Institut Agama Islam Negeri Sumatera Utara PROSIDING KeTIK 2014 Konferensi Nasional Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi Strategi Penerapan Teknologi Informasi dan
Lebih terperinciPenerapan Metode Kirsch Dalam Mendeteksi Tepi Objek Citra Digital
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Penerapan Metode Kirsch Dalam Mendeteksi Tepi Objek Citra Digital Edy Victor Haryanto Universitas Potensi Utama Jl. K.L.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Gambar analog dibagi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital
4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Bab ini berisi tentang teori yang mendasari penelitian ini. Terdapat beberapa dasar teori yang digunakan dan akan diuraikan sebagai berikut. 2.1.1 Citra Digital
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA METODE DETEKSI TEPI PADA PENGENALAN OBJEK MENGGUNAKAN OpenCV
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 11, No. 2, September 2016 17 PERBANDINGAN KINERJA METODE DETEKSI TEPI PADA PENGENALAN OBJEK MENGGUNAKAN OpenCV Derisma Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi,
Lebih terperinciOperasi Bertetangga KONVOLUSI. Informatics Eng. - UNIJOYO log.i. Citra kualitas baik: mencerminkan kondisi sesungguhnya dari obyek yang dicitrakan
KONVOLUSI Informatics Eng. - UNIJOYO log.i Citra kualitas baik: mencerminkan kondisi sesungguhnya dari obyek yang dicitrakan Citra ideal: korespondensi satu-satu sebuah titik pada obyek yang dicitrakan
Lebih terperinciKonvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan
Konvolusi Esther Wibowo esther.visual@gmail.com Erick Kurniawan erick.kurniawan@gmail.com Filter / Penapis Digunakan untuk proses pengolahan citra: Perbaikan kualitas citra (image enhancement) Penghilangan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengenalan Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dan suatu obyek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciANALISIS STEGANOGRAFI METODE TWO SIDED SIDE MATCH
ANALISIS STEGANOGRAFI METODE TWO SIDED SIDE MATCH Nurul Khairina Politeknik Ganesha Medan J Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal nurulkhairina27@gmail.com Abstrak Terbatasnya ukuran citra terhadap panjang
Lebih terperinciJurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 4, No. 2, Hal ISSN : x
PENGENALAN MOTIF BATIK INDONESIA MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY DAN TEMPLATE MATCHING [1] Fera Flaurensia, [2] Tedy Rismawan, [3] Rahmi Hidayati [1] [2] [3] Jurusan Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas
Lebih terperinciDETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
DETEKSI KEBAKARAN BERBASIS WEBCAM SECARA REALTIME DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Ari Sutrisna Permana 1, Koredianto Usman 2, M. Ary Murti 3 Jurusan Teknik Elektro - Institut Teknologi Telkom - Bandung
Lebih terperinciPengenalan Pola Menggunakan Persamaan Diferensial Ujung Deteksi
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 STMIK STIKOM Bali, 10 Agustus 2017 Pengenalan Pola Menggunakan Persamaan Diferensial Ujung Deteksi Rahmat H. Kiswanto 1), Harrizki Arie Pradana 2), Rosiyati
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengolahan Citra Pengolahan citra adalah kegiatan memanipulasi citra yang telah ada menjadi gambar lain dengan menggunakan suatu algoritma atau metode tertentu. Proses ini mempunyai
Lebih terperinciImplementasi Deteksi Tepi Canny pada Citra Mammografi
JURNAL APLIKASI FISIKA VOLUME 11 NOMOR 1 FEBRUARI 2015 Implementasi Deteksi Tepi Canny pada Citra Mammografi Nurhasanah 1, *) dan Okto Ivansyah 2 1 Jurusan Fisika, FMIPA Universitas Tanjungpura, Indonesia
Lebih terperinciBAB II TI JAUA PUSTAKA
BAB II TI JAUA PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas mengenai teori-teori yang menunjang tugas akhir ini. Antara lain yaitu pengertian citra, pengertian dari impulse noise, dan pengertian dari reduksi noise.
Lebih terperinciDielektrika, ISSN Vol. 1, No. 2 : , Agustus 2014
Dielektrika, ISSN 2086-9487 131 Vol. 1, No. 2 : 131-135, Agustus 2014 ANALISA PERUBAHAN GARIS PANTAI SENGGIGI MENGGUNAKAN PENGOLAHAN (GIS) CITRA SATELIT PADA MATLAB [Analysis of Shoreline Changing Using
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa
Lebih terperinciMKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner
MKB3383 TEKNIK PENGOLAHAN CITRA Pemrosesan Citra Biner Dosen Pengampu: Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Genap 2016/2017 Definisi Citra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE PREWIT DAN ROBERTS UNTUK KEAKURATAN MENDETEKSI TEPI PADA SEBUAH GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN VB.6
PERBANDINGAN METODE PREWIT DAN ROBERTS UNTUK KEAKURATAN MENDETEKSI TEPI PADA SEBUAH GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN VB.6 Siti Mujilahwati 1, Yuliana Melita Pranoto 2 1 Mahasiswa Magister Teknologi Informasi,
Lebih terperinciANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR TEPI SOBEL DAN CANNY
Proceeding, Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 28) Auditorium Universitas Gunadarma, Depok, 2-21 Agustus 28 ISSN : 1411-6286 ANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR
Lebih terperinciSuatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara.
Image Enhancement Suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara. Cara-cara yang bisa dilakukan misalnya dengan fungsi transformasi, operasi matematis,
Lebih terperinciPENGOLAHAN CITRA DIGITAL
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL Aditya Wikan Mahastama mahas@ukdw.ac.id Histogram dan Operasi Dasar Pengolahan Citra Digital 3 UNIV KRISTEN DUTA WACANA GENAP 1213 v2 MAMPIR SEB EN TAR Histogram Histogram citra
Lebih terperinciANALISA PERBANDINGAN KINERJA DETEKSI TEPI METODE SOBEL DAN METODE CANNY PADA CITRA LUKISAN ABSTRAK
ANALISA PERBANDINGAN KINERJA DETEKSI TEPI METODE SOBEL DAN METODE CANNY PADA CITRA LUKISAN Rizky Yuni Andriyanto 1, Setia Astuti, S.Si, M.Kom 2 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas
Lebih terperinciIdentifikasi Gejala Penyakit Padi Menggunakan Operasi Morfologi Citra
Identifikasi Gejala Penyakit Padi Menggunakan Operasi Morfologi Citra Shofiyyah Zahrah 1, Ristu Saptono 2, Esti Suryani 3 1,2,3 Program Studi Informatik, FMIPA, Universitas Sebelas Maret Email: 1 shofizr@gmail.com,
Lebih terperinciPengolahan Citra Berbasis Deteksi Tepi Prewitt Pada Gambar Gigi Manusia Image Processing Based On Prewitt Edge Detection For Human Dental Image
EKSPLORA INFORMATIKA 98 Pengolahan Citra Berbasis Deteksi Tepi Prewitt Pada Gambar Gigi Manusia Image Processing Based On Prewitt Edge Detection For Human Dental Image Andi Pranata 1, Erna ZuniAstuti 2
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Digital Istilah citra biasanya digunakan dalam bidang pengolahan citra yang berarti gambar. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi, di mana dan adalah
Lebih terperinciBAB II. Computer vision. teknologi. yang. dapat. Vision : Gambar 2.1
BAB II LANDASAN TEORI Computer vision adalah bagian dari ilmu pengetahuan dan teknologi yang membuat mesin seolah-olah dapat melihat. Komponen dari Computer Vision tentunya adalah gambar atau citra, dengan
Lebih terperinciANALISIS SISTEM PENDETEKSI POSISI PLAT KENDARAAN DARI CITRA KENDARAAN
ANALISIS SISTEM PENDETEKSI POSISI PLAT KENDARAAN DARI CITRA KENDARAAN I Dewa Gede Aditya Pemayun 1, Widyadi Setiawan 2, Ngurah Indra ER 3 1 Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Sistem 3.1.1 Analisa Perbandingan Aplikasi Sebelumnya Gambar 3.1 Gambar Tampilan GeoSeg Versi 1.0.0.0 (Sumber Charles:2012) Pada aplikasi GeoSeg versi
Lebih terperinciBAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM
BAB 3 IMPLEMENTASI SISTEM Bab ini akan membahas mengenai proses implementasi dari metode pendeteksian paranodus yang digunakan dalam penelitian ini. Bab ini terbagai menjadi empat bagian, bagian 3.1 menjelaskan
Lebih terperincicorak lukisan dengan seni dekorasi pakaian, muncul seni batik tulis seperti yang kita kenal sekarang ini. Kain batik merupakan ciri khas dari bangsa I
Pembuatan Perangkat Lunak Untuk Menampilkan Deskripsi Mengenai Batik dan Pola Citra Batik Berdasarkan Segmentasi Objek Maulana Sutrisna, maulanasutrisna@gmail.com Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciWhat are edges? Local intensity change Strong edge = the steep areas in a 3D plot (show: blobs-for-edge, surface plot) Bekerja pada arah x dan y:
Edge Detection (Dosen : Ibu Yeni) Dirangkum oleh: Eko Zulkaryanto (http://zulkaryanto.wordpress.com) Computer Science Bogor Agricultural University (http://www.ipb.ac.id) What are edges? Local intensity
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI PENGABURAN GAMBAR
RANCANG BANGUN APLIKASI PENGABURAN GAMBAR Muhammad Sholeh 1, Avandi Badduring 2 1, 2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta Jl. Kalisahak 28 Komplek
Lebih terperinciPEMANFAATAN APLIKASI GOOGLE EARTH SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN GOGRAFIS MENGGUNAKAN METODE IMAGE ENHANCEMENT
PEMANFAATAN APLIKASI GOOGLE EARTH SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN GOGRAFIS MENGGUNAKAN METODE IMAGE ENHANCEMENT Dewi Arita 1, Andri Pranolo 2 1 Teknik Informatika, FITB, Universitas Teknologi Yogyakarta Jalan
Lebih terperinciAPLIKASI PENDETEKSI TEPI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE CANNY
APLIKASI PENDETEKSI TEPI CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE CANNY Agung 1, Irvan, Maria 1,2 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Harapan Medan Jl. HM Jhoni N0 70 Medan, Indonesia 1 agung_herlambang@yahoo.co.id
Lebih terperinciPENERAPAN METODE CANNY DALAM KOREKSI LEMBAR JAWABAN KOMPUTER UNTUK TRY OUT
PENERAPAN METODE CANNY DALAM KOREKSI LEMBAR JAWABAN KOMPUTER UNTUK TRY OUT Mira Chandra Kirana 1, Sartikha 2, Ela Erminawati 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam 1 mira@polibatam.ac.id,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan sistem pendeteksi orang tergeletak mulai dari : pembentukan citra digital, background subtraction, binerisasi, median filtering,
Lebih terperinciAlgoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA) Vol.9, No.2, Agustus 2015 ISSN: 0852-730X Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner Nur Nafi'iyah Prodi Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Citra Citra (image) atau yang secara umum disebut gambar merupakan representasi spasial dari suatu objek yang sebenarnya dalam bidang dua dimensi yang biasanya ditulis dalam
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH
IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH Fitri Afriani Lubis 1, Hery Sunandar 2, Guidio Leonarde Ginting 3, Lince Tomoria Sianturi 4 1 Mahasiswa Teknik Informatika, STMIK Budi Darma
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN
PERBANDINGAN METODE PENDETEKSI TEPI STUDI KASUS : CITRA USG JANIN 1) Merly Indira 2) Eva Yuliana 3) Wahyu Suprihatin 4) Bertalya Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma Jl.
Lebih terperinciPembentukan Citra. Bab Model Citra
Bab 2 Pembentukan Citra C itra ada dua macam: citra kontinu dan citra diskrit. Citra kontinu dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog. Citra diskrit
Lebih terperinciMuhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016
MKB3383 - Teknik Pengolahan Citra Pengolahan Citra Digital Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016 CITRA Citra (image) = gambar pada bidang 2 dimensi. Citra (ditinjau dari sudut pandang matematis)
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA CT SCAN TUMOR OTAK MENGGUNAKAN MATEMATIKA MORFOLOGI (WATERSHED) DENGAN FLOOD MINIMUM OPTIMAL
SEGMENTASI CITRA CT SCAN TUMOR OTAK MENGGUNAKAN MATEMATIKA MORFOLOGI (WATERSHED) DENGAN FLOOD MINIMUM OPTIMAL Andi Hendra 1 1 Jurusan Matematika MIPA Universitas Tadulako ABSTRAK Penelitian pengolahan
Lebih terperinciSEGMENTASI WARNA CITRA DENGAN DETEKSI WARNA HSV UNTUK MENDETEKSI OBJEK
SEGMENTASI WARNA CITRA DENGAN DETEKSI WARNA HSV UNTUK MENDETEKSI OBJEK Benedictus Yoga Budi Putranto, Widi Hapsari, Katon Wijana Fakultas Teknik Program Studi Teknik Informatika Universitas Kristen Duta
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Citra 2.1.1 Definisi Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer. Citra
Lebih terperinciSEGEMENTASI CITRA DIGITAL IKAN MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING DAN K-MEANS
SEGEMENTASI CITRA DIGITAL IKAN MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING DAN K-MEANS Diah Anggraeni P, Vinda Arista Putri, Siti Fatimah Al-Uswah, M.Fadjrin Hidayah Tulloh, M.Syaifuddin Zuhri Email : diahanggraeni91@gmail.com,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menganalisis citra menggunakan bantuan komputer yang bertujuan untuk
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Citra (gambar) adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek (Annisa, 2010). Citra mengandung informasi tentang objek yang direpresentasikan. Sehingga
Lebih terperinciSEGMENTASI CITRA PELAT ELEMEN BAKAR DENGAN METODE EDGE DETECTION. Anik Purwaningsih, Sutopa *
SEGMENTASI CITRA PELAT ELEMEN BAKAR DENGAN METODE EDGE DETECTION Anik Purwaningsih, Sutopa * ABSTRAK SEGMENTASI CITRA PELAT ELEMEN BAKAR DENGAN METODE EDGE DETECTION. Pengujian pelat elemen bakar (PEB)
Lebih terperinciAplikasi Deteksi Tepi pada Realtime Video menggunakan Algoritma Canny Detection
Aplikasi Deteksi Tepi pada Realtime Video menggunakan Algoritma Canny Detection Edy Winarno Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email: edywinarno3@gmail.com Abstract Real time video
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING
SISTEM PENGENALAN WAJAH MENGGUNAAN METODE TEMPLATE MATCHING 1 Yunifa Miftachul Arif, 2 Achmad Sabar 1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Saintek, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang 2 Jurusan Sistem Komputer,
Lebih terperinciUJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL ABSTRAK
UJI COBA THRESHOLDING PADA CHANNEL RGB UNTUK BINARISASI CITRA PUPIL I Gusti Ngurah Suryantara, Felix, Ricco Kristianto gusti@bundamulia.ac.id Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia ABSTRAK Beberapa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra merupakan salah satu komponen multimedia yang memegang peranan sangat penting sebagai bentuk informasi visual. Meskipun sebuah citra kaya akan informasi, namun sering
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. citra, piksel, convolution, dan Software Development Life Cycle.
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini diuraikan beberapa landasan teori dan konsep konsep yang berhubungan dengan pengolahan citra, di antaranya adalah tentang pengolahan citra, citra, piksel, convolution,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran suatu system perekaman data dapat bersifat optik berupa foto,
Lebih terperinciANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA
ANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA Nurliadi 1 *, Poltak Sihombing 2 & Marwan Ramli 3 1,2,3 Magister Teknik Informatika, Universitas
Lebih terperinci