PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA

Transkripsi

1 PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA HASNAH( ) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan hasnahcyro@gmail.com ABSTRAK Pengolahan citra adalah isilah umum untuk berbagai teknik yang keberadaannya untuk memanipulasi dan memodifikasi citra dengan berbagai cara. Foto adalah contoh gambar berdimensi dua yang dapat diolah dengan mudah. Setiap foto dalam bentuk citra digital (misalnya berasal dari kamera digital) dapat diolah melalui perangkat lunak tertentu. Tujuan pendeteksian dan perbaikan ini untuk bagaimana agar obyek tepi dari sebuah image dapat disederhanakan dan menghaluskan sebuah image dari bentuk sebelumnya. metode sobel merupakan sebuah metode untuk menghindari gradien yang dihitung pada titik interpolasi dari piksel-piksel yang terlibat adalah dengan menggunakan jendela 3x3 untuk perhitungan gradien, sehingga perkiraan gradien pada tepat ditengah jendela. Metode Gaussian merupakan sebuah metode pendeteksian filter linear dengan nilai pembobotan untuk setiap anggotanya dipilh berdasarkan bentuk fungsi. Dalam skripsi ini akan dibahas tentang cara mendeteksi tepi dan perbaikan kualitas citra dengan menggunakan metode Sobel dan Gaussian dengan menggunakan program Visual Basic 8.0. Kata Kunci : Pengolahan Citra, Sobel, Gaussian 1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang Kualitas citra pada saat ini menjadi perhatian orang banyak, karena perkembangan gambar digital ini sudah banyak ditemukan lewat peralatan elektronik disekitar. Manipulasi citra juga sudah banyak ditemukan dimasyarakat, bukan hal yang lumrah lagi bila dapat dengan mudah menemukan gambar gambar digital, seperti spanduk, pamflet, foto dan sebagainya yang berisi citra objek lebih bagus dari aslinya. Pengolahan citra adalah suatu proses pada suatu citra untuk menghasilkan citra yang sesuai yang diinginkan atau untuk merubah kualitasnya menjadi lebih baik. Misalnya citra yang mengandung derau (noise) sehingga perlu dilakukan suatu perbaikan citra agar citra tersebut mudah untuk diinterprestasikan tanpa mengurangi informasi yang disampaikan. Perbaikan citra dapat dilakukan dalam beberapa cara yang dapat dibagi dalam dua kelompok, yaitu perbaikan dalam citra domain spasial dan perbaikan citra dalam domain frekuensi (transformasi fourier). Deteksi tepi (Edge detection) adalah operasi yang dijalankan untuk mendeteksi garis tepi (edge) yang membatasi dua wilayah citra homogen yang memiliki tingkat kecerahan yang berbeda. Deteksi tepi sebuah citra digital juga merupakan proses untuk mencari perbedaan intensitas yang menyatakan batas-batas suatu objek (sub-citra) Tujuan pendeteksian tepi untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra. Proses deteksi tepi citra dilakukan dengan mencari lokasi-lokasi intensitas pixel-pixel yang berdekatan (bertetangga). Sehubungan dari uraian diatas maka penulis sangat tertarik untuk melakukan penelitian (skripsi) berjudul Penerapan Metode Sobel Dan Gaussian Dalam Mendeteksi Tepi Dan Memperbaiki Kualitas Citra. 1.2 Rumusan Masalah Dari latar belakang dikemukakan diatas, maka yang menjadi masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana mendeteksi keberadaan tepi pada objek citra dengan menggunakan metode sobel? 2. Bagaimana menerapkan teknik gaussian untuk perbaikan kualitas citra? 3. Bagaimana merancang aplikasi untuk mendeteksi tepi citra dan perbaiakan kualitas citra dengan menggunakan metode sobel dan metode gaussian? 1.3 Batasan Masalah Agar dalam pembahasan permasalahan tidak menyimpang dari tujuan penulisan, maka perlu dibuat batasan masalah sebagai berikut : 1. Jenis file yang akan digunakan gambar berformat BMP. dalam keseluruhan citra digital yang dimaksud. 48

2 2. Resolusi citra yang digunakan maksimal 793 x 793 piksel. 3. Jenis file citra yang digunakan grayscale. 4. Aplikasi yang digunakan adalah visual studio Tujuan Penelitian dan Manfaat Penelitian 1.4.1Tujuan Penelitian Sesuai dengan perumusan masalah di atas, maka tujuan penelitian yang ingin dicapai adalah: 1. Untuk mengetahui bagaimana hasil dari deteksi tepi dengan metode sobel dan hasil perbaikan kualitas citra dengan metode gaussian. 2. Untuk mengimplementasikan metode sobel dan metode gaussian pada citra. 3. Untuk memahami tehnik sobel dengan metode gaussian pada citra Manfaat Penelitian Berdasarkan permasalahan yang dikemukakan di atas maka manfaat yang ingin dicapai adalah: 1. Agar dapat menghilangkan noise pada citra dan meningkatkan kualitas citra. 2. Aplikasi ini berguna untuk mengetahui pikselpiksel tepi citra dan mengetahui kualitas citra. 3. Membantu dalam melakukan pendeteksian terhadap kerusakan garis tepi suatu citra digital khususnya citra digital dengan format BMP. 2. LANDASAN TEORI 2.1 Peneraan Penerapan adalah perbuatan menerapan. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia penerapan adalah suatu perbuatan mempraktekkan suatu teori, metode, dan hal lain untuk mencapai tujuan tertentu dan untuk suatu kepentingan yang diingkan oleh suatu kelompok atau golongan yang telah terencana dan tersusun sebelumnya. 2.2 Citra Citra adalah gambaran tentang karekteristik suatu objek menurut kondisi variabel tertentu. Contohnya adalah bandingkan hasil foto manusia dengan kamera / sensor optik dan dengan sensor sinar x (kondisi variabel sistem berbeda). Bandingkan hasil foto pemandangan di tepi laut dan di daerah pegunungan (karakteristik objek berbeda). Jenis citra yang umum digunakan dalam pemrosesan citra. Ketiga jenis citra tersebut yaitu: 1. Citra berwarna Citra berwarna, atau biasa dinamakan citra RGB, merupakan jenis citra yang menyajikaan warna dalam bentuk komponen R (merah), G (hijau), dan B (biru). Setiap komponen warna menggunakan delapan bit (nilainya berkisaran antara 0 sampai dengan 255). Dengan demikian, kemungkinan warna yang dapat disajikan mencapai 255 x 255 x 255 atau warna. 2. Citra Berskala keabuan Citra berskala keabuan menangani gradasi warna hitam dan putih, yang tentu saja menghasilkan efek warna abu-abu. Pada jenis gambar ini, warna dinyatakan dengan intensitas. Dalam hal ini, intensitas berkisar antara 0 sampai dengan 255. Nilai 0 menyatakan hitam dan nilai 255 menyatakan putih. 3. Citra biner Citra biner adalah citra dengan setiap piksel hanya dinyatakan dengan sebuah nilai dari dua kemungkinan (yaitu nilai 0 dan 1). Nilai 0 menyatakan warna hitam dan nilai 1 menyatakankan warna putih. Citra jenis ini dapat dipakai dengan pemrosesan citra, misalnya untuk kepentingan memperoleh tepi bentuk suatu objek. 2.3 Pengolahan Citra Pengertian pengolahan citra adalah isilah umum untuk berbagai teknik yang keberadaannya untuk memanipulasi dan memodifikasi citra dengan berbagai cara. Foto adalah contoh gambar berdimensi dua yang dapat diolah dengan mudah. Setiap foto dalam bentuk citra digital (misalnya berasal dari kamera digital) dapat diolah melalui perangkat lunak tertentu. 2.4 Deteksi Tepi Deteksi Tepi berfungsi untuk memperoleh tepi objek. Deteksi tepi memanfaatkan perubahan nilai intensitas yang drastis ada batas dua area. Defenisi tepi disini adalah himpunan piksel yang terhubung yang terlatak pada batas dua area. Perlu diketahui, tepi sesungguhnya informasi sangat penting. Informasi yang diperoleh dapat berupa bentuk maupun ukuran objek. 2.5 Perbaikan Kualitas citra Perbaikan kualitas citra (image enhancement) adalah untuk menghasilkan citra dengan kualitas yang lebih baik dibandingkan dengan citra sebelumnya (Dessy Purwandani: 2015). Jenis operasi ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra dengan cara memanipulasi parameter-parameter citra. Salah satu operasi peningkatan kualitas citra adalah penghalusan citra (image smoothing). 3. Pembahasan 3.1 Analisa Pada tahap ini akan menjelaskan proses deteksi citra yang awalnya dilakukan dengan metode Sobel untuk mendeteksi tepi citra, dan setalah itu akan dilanjutkan dengan metode Gaussian, dimana metode Gaussian ini akan melakukan proses perbaikan kualitas citra. Dan 49

3 hasil akhirnya kita akan dapat melihat output dari metode Sobel juga metode Gaussian. Pada hal ini juga dijelaskan mengenai analisis deteksi tepi citra digital dengan menggunakan metode Sobel dan perbaikan kualitas citra dengan metode Gaussian. Dimana aplikasinya akan menampilkan hasil deteksi tepi berupa garis tepi dari metode Sobel dan penghilangan derau dari metode Gaussian. 3.2 Analisa Metode Sobel Di dalam masalah ini, telah disiapkan sebuah cita RGB yang di ubah ke citra Grayscale dengan resolusi 793 x 793. Setelah citra diubah ke Grayscale maka citra Grayscale ditransformasikan menjadi 5 x 5 dengan format BMP untuk memperoleh kode asci. Gambar Dari Perbaikan Gaussian 4. Algoritma Dan Implementasi Berikut ini merupakan algoritma yang menjadi inti dari perancangan perangkat lunak deteksi citra dengan metode Sobel dan Gaussian Filter sebagai berikut: 4.1 Tampilan Program 1. Menu utama Form ini terdiri atas menu deteksi sobel dan gaussian, menu about dan menu exit. Jika dipilih menu deteksi sobel dan gaussiian maka akan muncul form proses deteksi sobel dan gaussian. Gambar awal Setelah di deteksi tepi 3.3 Analisa Metode Gaussian Filter Gaussian adalah salah satu filter linear dengan nilai pembobotan untuk setiap anggotanya dipilh berdasarkan bentuk fungsi Gaussian. Filter ini sangat baik untuk menghilangkan noise yang bersifat sebaran normal, yang banyak dijumpai pada citra hasil proses digitasi menggunakan kamera karena merupakan fenomena alamiah akibat sifat pantulan cahaya dan kepekaan merupakan fenomena alamiah akibat sifat pantulan cahaya dan kepekaan sensor cahaya pada kamera itu sendiri. Proses Gaussian dilakukan setelah proses deteksi tepi. Oleh sebab itu hasil akhir dari Sobel lah yang digunakan untuk proses Gaussian. Gambar 4.1 Tampilan Menu Utama 2. Form proses deteksi sobel dan gaussian Form ini terdiri atas menu open, grayscale, deteksi tepi sobel, perbaikan gaussian, menu save, dan menu keluar. Pada tampilan ini aplikasi sudah melakukan proses deteksi. Gambar 4.2 Form Proses Deteksi Dan Perbaikan Citra Setelah open dipilih maka akan muncul pilihan untuk memasukkan gambar yang ingin di proses. Gambar Dari Deteksi Tepi 50

4 selanjutnya diproses perbaikan citra dengan menggunakan metode Gaussian. Gambar 4.3 Proses Memilih Citra Yang Ingin Diproses Setelah di pilih citra yang ingin diproses, maka selanjutnya adalah citra di masukkan ketempat citra RGB yang akan diubah ke citra grayscale. Gambar 4.4 Proses Memasukkan Citra Yang Ingin Diproses Setelah citra RGB di masukkan maka selanjutnya adalah mengubah citra RGB menjadi citra Grayscale. Gambar 4.5 Proses Mengubah citra RGB ke Greyscale Setelah citra RGB di ubah ke citra Grayscale maka selanjutnya diproses deteksi tepi dengan menggunakan metode Sobel. Gambar 4.7 Proses Deteksi Sobel Dan Gaussian 5. Kesimpulan Dan Saran 5.1 Kesimpulan Dari hasil pembahasan masalah yang telah diuraikan pada bab sebelumnya maka dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Metode sobel dan gaussian dalam mendeteksi tepi citra dan perbaikan kualitas citra ini akan menghasilkan piksel - piksel tepi citra, dan penghilangan noise, sehingga pengguna bisa memperoleh citra yang jelas. 2. Dalam teknik Sobel dan Gaussian pada deteksi citra ini kadang belum bisa menggambarkan tepi citra secara lengkap, karna piksel piksel tepi belum menjadi tepi yang sesungguhnya. 3. Aplikasi ini dirancang untuk mempermudah pengguna dalam mendeteksi dan perbaikan citra dengan menggunakan Visual Studio Saran Ada beberapa saran-saran yang akan disampaikan penulis diantaranya sebagai berikut : 1. Agar pengolahan deteksi tepi dan perbaikan citra lebih baik diperlukan input gambar yang mempunyai banyak objek agar dapat meningkatkan hasil tepi dan perbaikan gambar jadi lebih baik. 2. Diharapkan untuk peneliti selanjutnya perlu dilakukan perbandingan dengan metode yang lain dalam melakukan deteksi tepi dan perbaikan citra. 3. Perangkat lunak yang telah dirancang masih banyak kekurangan, maka disarankan bagi peneliti berikutnya untuk melakukan perbaikan interface sehingga lebih mudah untuk digunakan oleh pengguna. DAFTAR PUSTAKA Gambar 4.6 Proses Deteksi Tepi Dengan Metode Sobel Setelah citra Grayscale dideteksi tepi maka [1] Abdul Kadir, AndhiSusanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, penerbit Yogyakarta,

5 [2] Fajar Astuti Hermawati, Pengolahan Citra Digital Konsep dan Teori, penerbit Andi,Yogyakarta, [3] Jogianto Hartono, MBA, Pengenalan Komputer, penerbit Andi, Yogyakarta, [4] Usman Ahmad, Pengolahan Citra Digital & Tehnik Pemogramannya, penerbit Graha Ilmu, [5] Kamus Besar Bahasa Indonesia, Penerapan. [6] Dessy Purwandani, Implementasi Metode Gaussian Smoothing Untuk Penghalusan Citra (IMAGE SMOOTHING),