BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

APLIKASI TAPIS LOLOS RENDAH CITRA OPTIK MENGGUNAKAN MATLAB

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Perbandingan Metode Robinson 5 Level Dan Prewit Dalam Mendeteksi Tepi Citra Digital

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latarbelakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai

ANALISIS PERBANDINGAN GEOMETRIC MEAN FILTER DENGAN OPERATOR SOBEL, OPERATOR PREWITT DAN OPERATOR ROBERT PADA CITRA BITMAP SKRIPSI

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. MMS (Multimedia Messaging Service) adalah puncak dari evolusi SMS

BAB 1 PENDAHULUAN. menyebabkan pengolahan citra digital memiliki kegunaan yang sangat luas. geologi, kelautan, industri, dan lain sebagainya.

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

ANALISIS PERBANDINGAN HASIL ALGORITMA HOMOGENEITY DAN ALGORITMA PREWITT UNTUK DETEKSI TEPI PADA CITRA BMP SKRIPSI ZULFADHLI HARAHAP

BAB III METODE PENELITIAN. ada beberapa cara yang telah dilakukan, antara lain : akan digunakan untuk melakukan pengolahan citra.

Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang

IMPLEMENTASI METODE CANNY DAN SOBEL UNTUK MENDETEKSI TEPI CITRA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

PERBANDINGAN KINERJA METODE MEDIAN FILTER DAN MIDPOINT FILTER UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL ABSTRAK

BAB I PENDAHULUAN. menganalisis citra menggunakan bantuan komputer yang bertujuan untuk

BAB III METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL

Batra Yudha Pratama

BAB I PENDAHULUAN. tulang belakang terjepit atau organ-organ dalam terganggu. Tingkat presisi dalam

DAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi

BAB II LANDASAN TEORI

IMPLEMENTASI ORDER-STATISTIC FILTERS UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA CITRA DIGITAL

3.2.1 Flowchart Secara Umum

BAB II LANDASAN TEORI

Penerapan Metode Kirsch Dalam Mendeteksi Tepi Objek Citra Digital

BAB I PERSYARATAN PRODUK

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. disadap atau dibajak orang lain. Tuntutan keamanan menjadi semakin kompleks, maka harus dijaga agar tidak dibajak orang lain.

PERBANDINGAN METODE DETEKSI TEPI CANNY, ROBERT DAN LAPLACIAN OF GAUSSIAN PADA HASIL CITRA CAMERA 360 SKRIPSI TIFANY BR SEMBIRING

IMPLEMENTASI METODE HARMONIC MEAN FILTERDAN CANNY UNTUK MEREDUKSI NOISEPADA CITRA DIGITAL

BAB 1 PENDAHULUAN. Grafika komputer merupakan salah satu topik dalam bidang informatika.

BAB II LANDASAN TEORI

Pengolahan Citra Berbasis Deteksi Tepi Prewitt Pada Gambar Gigi Manusia Image Processing Based On Prewitt Edge Detection For Human Dental Image

BAB I PENDAHULUAN. semakin berkembang. Semakin banyak penemuan-penemuan baru dan juga

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital

BAB 4 PENGUJIAN DAN EVALUASI. teknik pemrosesan citra dengan menggunakan logika samar dan dengan teknikteknik

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Implementasi Reduksi Noise Citra Berwarna dengan Metode Filter Median dan Filter Rata-rata

ROBUST BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK KUANTISASI KOEFISIEN DISCRETE WAVELET TRANSFORM

Grafik yang menampilkan informasi mengenai penyebaran nilai intensitas pixel-pixel pada sebuah citra digital.

ANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA

Raden Abi Hanindito¹, -². ¹Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom

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

ANALISIS PENELUSURAN TEPI CITRA MENGGUNAKAN DETEKTOR TEPI SOBEL DAN CANNY

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS-ITS 2005

Yudi Ahmad Hambali Pendahuluan. Area Process. Lisensi Dokumen:

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN DETEKSI TEPI DAN KOEFISIEN KORELASI

DRAFT SKRIPSI SUNFIRST LADY JEANFERA NABABAN

PERBANDINGAN METODE PREWIT DAN ROBERTS UNTUK KEAKURATAN MENDETEKSI TEPI PADA SEBUAH GAMBAR DENGAN MENGGUNAKAN VB.6

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI UNTUK MEMPERBAIKI CITRA DIGITAL

Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

IMPLEMENTASI LOWPASS FILTERING DAN HIGHPASS FILTERING UNTUK PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN

ALGORITMA DETEKSI ADAPTIF BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN TRANSFORMASI

BAB 2 LANDASAN TEORI. citra, piksel, convolution, dan Software Development Life Cycle.

BAB I PENDAHULUAN. Dengan semakin maraknya social media, aplikasi foto sharing dan blog gambar

BAB 1 PENDAHULUAN. Bab 1 Pendahuluan

APLIKASI PENGENALAN RAMBU BERBENTUK BELAH KETUPAT

PERBANDINGAN HASIL DETEKSI TEPI LAPLACIAN OF GAUSSIAN DENGAN LAPLACIAN OF GAUSSIAN KOMBINASI HIGH BOOST FILTERING SKRIPSI RUTH MEYLINA MANIK

8 2.4 Derau dalam citra Pada saat proses capture (pengambilan gambar), beberapa gangguan mungkin terjadi, seperti kamera tidak focus atau munculnya bi

BAB II LANDASAN TEORI

PERBAIKAN CITRA BER-NOISE MENGGUNAKAN SWITCHING MEDIAN FILTER DAN BOUNDARY DISCRIMINATIVE NOISE DETECTION

BAB II LANDASAN TEORI

AREA PROCESS. Area processes use the input pixel as well as the pixels around it to generate a new ouput pixel

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

PERBANDINGAN IMAGE FILTERING BERBASIS METODE PREWITT DAN METODE SOBEL GUNA MENGURANGI NOISE PADA SUATU CITRA GRAYSCALE

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Transkripsi:

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Citra merupakan hasil representasi atau duplikasi dari sebuah objek ataupun merupakan imitasi dari sebuah objek atau benda. Citra memiliki beberapa karakteristik yang menjadikan citra tersebut sebagai media yang dapat menyampaikan informasi. Citra digital saat ini banyak digunakan dalam berbagai bidang, seperti dalam bidang kedokteran, hukum, perdagangan, pendidikan, maupun dalam kehidupan sehari-hari. Citra digital dapat diolah maupun dimodifikasi menjadi citra digital yan lain, proses ini disebut proses pengolahan citra digital. Pengolahan citra bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer. Operasi pengolahan citra digital mencakup perbaikan citra, pemampatan citra, segmentasi citra dan deteksi tepi citra. Tepi adalah sebuah himpunan dari piksel-piksel yang terhubung yang berada pada batas (boundary) diantara dua regional. Deteksi tepi berguna untuk mengidentifikasi objek-objek yang ada pada citra seperti bentuk, tekstur dan ukuran citra tersebut dan meningkatkan penampakan garis batas (boundary) dari suatu daerah atau objek yang terdapat pada citra. Secara umum dapat dikatakan deteksi tepi berguna untuk menandai bagian yang menjadi detail citra yang dapat memperjelas bentuk citra agar dapat dikenali dan menganalisis citra lebih lanjut. Biasanya operator yang digunakan untuk mendeteksi tepi yang pertama adalah operator berbasis Gradient (turunan pertama), yaitu operator Robert, operator Sobel, dan operator Prewitt dan yang kedua adalah operator berbasis turunan kedua, yaitu operator

2 Laplacian dan operator Laplacian of Gaussian. Deteksi tepi yang dihitung dengan turunan pertama akan menghasilkan banyak titik-titik tepi. Idealnya tepi objek yang diinginkan adalah sebuah garis tepi setebal satu pisel agar tidak menimbulkan keraguan bila dilakukan analisis. Pendeteksian tepi dengan turunan kedua (operator Laplacian dan Laplacian of Gaussian) akan mempuyai ketebalan satu piksel saja, sesuai dengan ketebalan garis tepi ideal yang diinginkan. Turunan kedua, yaitu operator laplacian sangat sensitif terhadap noise yang terletak pada titik-titik tepi, maka perlu dilakukan proses smoothing sebelum diterapkan operator dari turunan kedua, operator ini dinamakan Laplacian of Gaussian. Kualitas citra sangat bergantung pada proses pendeteksian tepi. Salah satu metode untuk meningkatkan kualitas citra yaitu High-Boost Filtering. High-Boost Filtering dapat membuat citra menjadi lebih tajam, dengan cara meninggikan nilai-nilai frekuensi yang ada pada citra. High-Boost Filtering merupakan sebuah metode dalam mengurangi atau mereduksi noise pada citra digital. Roopashree.S, Sachin Saini, Rohan Ranjan Singh melakukan penelitian berjudul Enchancement and Pre-Processing of Images Using Filtering dimana High-Boost Filtering digunakan untuk memperbaiki sebuah citra yang ada sehingga tidak memiliki noise (Roopashree,S,2012). Berdasarkan latar belakang yang telah penulis uraikan, maka dilakukan penelitian dengan judul Perbandingan Hasil Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dan Laplacian of Gaussian kombinasi High-Boost Filtering. 1.2 Rumusan Masalah Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah apakah citra hasil deteksi tepi lebih baik menggunakan operator Laplacian of Gaussian atau operator Laplacian of Gaussian kombinasi High-Boost Filtering.

3 1.3 Batasan Masalah Adapun batasan masalah yang diangkat adalah sebagai berikut: 1. Jenis file citra asli yang digunakan adalah citra berwarna dalam format.bmp 2. Jenis operator deteksi tepi yang digunakan adalah Laplacian of Gaussian. 3. Jenis noise yang digunakan ada 2, yaitu Gaussian Noise dan Salt-pepper Noise dengan persentase noise 10%, 20%,30%,40%, dan 50% 4. Ukuran citra 300 x 300 piksel. 5. Parameter yang digunakan untuk membandingkan kualitas citra adalah Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), running time (waktu akses) dan kualitas struktur garis tepi(edge) yang dihasilkan secara visual. 6. Menggunakan kernel 3x3 dari matriks nilai pixel citra dan pada High-Boost Filtering nilai A berkisar antara 0 2. 7. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah C#. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil perbandingan deteksi tepi pada citra menggunakan operator Laplacian of Gaussian dengan Laplacian of Gaussian yang telah dikombinasikan dengan High-Boost Filtering dan mengetahui operator yang lebih baik dalam mendeteksi citra. 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini adalah menghasilkan suatu aplikasi perangkat lunak yang dapat membandingkan kualitas hasil pendeteksian tepi sebuah citra. Sedangkan manfaat bagi penulis adalah untuk mengetahui hasil yang optimal dalam mendeteksi tepi menggunakan operator Laplacian of Gaussian dengan deteksi tepi Laplacian of Gaussian kombinasi High Boost Filtering.

4 1.6 Metodologi Penelitian Metodologi penelitian yang akan digunakan adalah: 1. Studi Literatur Studi literatur yang penulis lakukan bertujuan mendapatkan pengetahuan melalui buku, jurnal, dan sebagainya untuk mengetahui operator deteksi tepi Laplacian of Gaussian dan metode High Boost Filtering yang kemudian akan menghasilkan suatu perbandingan hasil deteksi tepi tanpa metode filter dengan memakai metode filter. 2. Analisis dan Perancangan Dengan adanya rumusan dan batasan masalah, kebutuhan perancangan dianalisis disertai pembuatan flowchart, Unified Modeling Language(UML),Design Interface. 3. Implementasi Implementasi dilakukan dengan menampilkan ke user hasil yang berbasis Graphic User Interface (GUI) tentang pendeteksian tepi menggunakan operator Laplacian of Gaussian dan pendeteksian tepi Laplacian of Gaussian yang telah dikombinasikan dengan metode High Boost Filtering. 4. Pengujian Pengujian dilakukan dengan memberikan kernel pada operator Laplacian of Gaussian yaitu 3 x 3, kemudian diberikan kernel pada operator Laplacian of Gaussian yang akan dikombinasikan dengan metode High boost Filtering dengan nilai A berkisar antara 0,00 sampai 2,00 kemudian dihitung nilai MSE, PSNR dan Running Time. 5. Dokumentasi dan Laporan Akhir Setelah implementasi, maka penulis akan membuat dokumentasi atau laporan tiap tahap dari program yang penulis rancang.

5 1.7 Sistematika Penulisan Agar pembahasan lebih sistematis, maka tulisan ini dibuat dalam lima bab, yaitu : BAB I PENDAHULUAN Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang pemilihan judul skripsi Perbandingan Hasil Deteksi Tepi Laplacian of Gaussian dengan Laplacian of Gaussian kombinasi High Boost Filtering, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, tinjauan pustaka, dan sistematika penulisan. BAB II LANDASAN TEORI Berisi tentang penjelasan singkat mengenai defenisi pengolahan citra, operasi pengolahan citra, defenisi deteksi tepi, noise, metode Laplacian of Gaussian dan High Boost Filtering, Mean Squared Error (MSE), dan Peak Signal to Noise Rasio (PSNR). BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN Berisi tentang uraian analisis mengenai proses kerja dari metode Laplacian of Gaussian dan High Boost Filtering yang terdiri dari flowchart, Unified Modeling Language (UML) serta perancangan tampilan form dari aplikasi. BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada tahap ini dilakukan pembuatan system dan coding sesuai dengan analisis dan perancangan. Kemudian melakukan pengujian sistem. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Bab terakhir akan memuat kesimpulan isi dari keseluruhan uraian dari babbab sebelumnya dan saran-saran dari hasil yang diperoleh yang diharapkan dapat bermanfaat dalam pengembangan selanjutnya.