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 sistem akan dibagi menjadi 3 tahapan yaitu, tahapan pertama mengambil citra yang ada dikomputer. Tahapan kedua citra diubah grayscale. Tahapan ketiga pemprosesan citra untuk melihat kecepatan waktu. Dan terdapat informasi mengenai nama file dan ukurannya. Untuk itu penulis ingin mencoba membuat aplikasi filter sobel dengan menggunakan matlab dengan metode sobel yang digunakan untuk memproses citra seperti yang sudah dijelaskan. Berikut ini merupakan tampilan citra yang akan diproses dengan menggunakan filter sobel 3.1(a) citra awal 3.1(b) filter sobel 16
17 3.1.1 Analisis Permasalahan Dalam aplikasi filter sobel ini terdiri dari satu metode yang digunakan yaitu metode sobel, metode deteksi tepi filter sobel ini menampilkan filter sobel dan beberapa jenis format file seperti : jpg, bmp, png. Dan di dalam aplikasi ini membahas mengenai kecepatan waktu dan akan dibandingkan pada masing-masing format dan jenis file lalu dalam aplikasi ini akan diberikan petunjuk pemakai dalam aplikasi tersebut, dan tentang aplikasi tersebut. Dari permasalahan tersebut, maka penulis ingin membuat sebuah aplikasi filter sobel pada pengolahan citra dengan menggunakan Matlab dan permasalahan tersebut antara lain yaitu : 1. Apa saja yang diperlukan dalam proses pembuatan aplikasi filter sobel pada pengolahan citra dengan menggunakan Matlab ini, mulai dari memasukkan citra sampai dengan menghasilkan keluaran citra yang diinginkan? 2. Bagaimanakah metode deteksi tepi seperti sobel dalam memasukkan citra dan menghasilkan keluaran dengan filter sobel? 3. Bagaimanakah keluaran citra yang akan di hasilkan dalam aplikasi ini? 4. Bagaimana mengukur perbedaan hasil kecepatan waktu dengan format file yang berbeda? 3.1.2 Analisis Kebutuhan dan Aplikasi yang diharapkan Perangkat keras yang digunakan untuk penulis untuk pembuatan aplikasi ini yaitu satu set laptop dengan spesifikasinya sebagai berikut : 1. Laptop Toshiba Tecra R940 dengan Processor : Intel Core i7-3540m CPU @ 3.00GHz Memory : 8.00 GB 2. Mouse : Logitech Sedangkan perangkat lunak yang digunakan dalam pembuatan aplikasi filter sobel pada pengolahan citra dengan menggunakan Matlab ini adalah : 1. Windows 8.1 Pro 64-bit sebagai sistem operasi yang digunakan. 2. Matlab R2010b GUI sebagai aplikasi untuk membuat aplikasi ini.
18 Beberapa kegunaan secara khusus aplikasi filter sobel pada pengolahan citra dengan menggunakan matlab sebagai berikut : 1. Aplikasi ini dapat memproses filter sobel dengan cepat. 2. Aplikasi ini bisa memproses jenis format file seperti.jpg,.bmp,.png untuk mengolah citra digital kedalam metode Sobel. 3. Aplikasi ini dapat memperlihatkan kecepatan waktu yang digunakan untuk memproses filter dengan menggunakan metode sobel 4. Aplikasi ini dapat menyimpan hasil gambar dari proses filter sobel menggunakan Matlab. 3.2 Perancangan Aplikasi Perancangan aplikasi ini menggunakan program sederhana yaitu dengan menggunakan Matlab R2010b dengan tujuan agar perancangan aplikasi ini dapat sesuai dengan kebutuhan yang sebelumnya sudah di analisa, sehingga program ini pun dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Perancangan aplikasi ini juga dapat menampilkan format jenis file yang diinginkan.
19 3.3 Flowchart Aplikasi Secara Umum Berikut ini merupakan diagram alur dari proses aplikasi secara umum Gambar 3.3.1 Flowchart Aplikasi Secara Umum
20 Keterangan gambar dari Flowchart Aplikasi secara umum; 1. Start (mulai) 2. Mulai dengan memasukkan citra (gambar) ke dalam 3. Setelah itu membaca citra (gambar) 4. Menampilkan citra awal 5. Konversi Merubah suatu proses dari warna citra asli ke grayscale 6. Merubah tampilan awal citra ke proses filter Sobel 7. Setelah diproses dengan filter Sobel, menampilkan hasil dari proses filter Sobel 8. Menampilkan waktu? 9. Selesai.
21 3.4 Flowchart Baca Citra Gambar 3.4 Flowchart Baca Citra
22 Keterangan gambar dari Flowchart Baca Citra; 1. Start (mulai) 2. Memasukkan data proses sobel dengan rumus filter Sobel Horizontal dan Vertical 3. Proses input data memasukkan gambar 4. Image baru 5. Apakah x < get width jika ya lakukan langkah dibawah 6. Apakah y < image width jika ya lakukan, jika tidak lakukan x++ 7. F [x][y] = getpixel(a) 8. Kembali ke langkah y = get width (a) 9. Kembali ke x < = getheight (a) 10. Lanjutan 11. Masukkan angka dan perhitungan kernel sobel horizontal 12. Masukkan angka dan perhitungan kernel sobel vertical 13. Lalu mendapatkan hasil dari perhitungan horizontal dan vertical 14. Nilai yang didapat (keluaran image) 15. Selesai.
23 Flowchart Ubah Citra Ke Grayscale Gambar 3.5 Flowchart Grayscale
24 Keterangan gambar dari Flowchart Ubah Citra Ke Grayscale 1. Start (mulai) 2. Nilai 3. Input (memasukkan citra) 4. Image baru 5. Apakah i < get width jika ya lakukan langkah dibawah i++ 6. Apakah j < image width jika ya lakukan, jika tidak lakukan j++ 7. Langkah selanjutnya rumus konversi citra Gr = (R+G+B)/3 8. Kembali ke langkah j = get width (a) 9. Kembali ke i < = getheight (a) 10. Selesai
25 Proses Filter pada pengolahan citra dengan metode Sobel Berikut ini merupakan metode operator sobel. Metode Sobel merupakan pengembangan metode robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian dan gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Operator sobel ini menngunakan ukuran 3x3 pixel untuk perhitungan gradient berada tepat di tengah jendela. Berikut ini akan menampilkan kernel sobel horizontal (Sx) dan kernel sobel vertical (Sy)= 1 0 1 Kernel Sobel horizontal (Sx) = [ 2 0 2 1 0 1 1 2 1 Kernel Sobel vertical (Sy) = [ 0 0 0] 1 2 1 ] Berikut merupakan contoh perhitungan pixel dari citra awal, sebelumnya citra di crop 7 x 7 piksel untuk mempermudah perhitungan. Koordinasi citra kiri atas, kanan atas, kiri bawah, kanan bawah (450,140 ; 465, 140 ; 450, 155; 465,155)
26 Berikut nilai pixel dari potongan citra diatas. 189 185 181 179 170 168 163 193 188 185 183 172 170 167 195 190 186 183 173 173 171 189 184 179 177 171 170 168 178 175 172 170 168 167 165 165 164 164 163 163 163 161 155 155 154 154 156 156 154 Kemudian dari deretan nilai pixel diatas kita hitung dengan kernel 3 x3 dengan kernel sobel vertical dan horizontal yang berjalan dari ujung kiri atas ke kanan atas begitu seterusnya himgga ujung kanan bawah. 1 0 1 Kernel Sobel horizontal (Sx) = [ 2 0 2 1 0 1 1 2 1 Kernel Sobel vertical (Sy) = [ 0 0 0] 1 2 1 Berikut merupakan proses perhitungan nilai piksel dengan kernel sobel 189 185 181 193 188 185 195 190 186 Nilai piksel hasil konvulasi berupa : 1 0 1 Kernel Sobel horizontal (Sx) = [ 2 0 2 1 0 1 1 2 1 Kernel Sobel vertical (Sy) = [ 0 0 0] 1 2 1 G (x,y) = (-1) x 186 + (0) x 190 + (1) x 195 = (-2) x 185 + (0) x188 + (2) x 193 = (-1) x 181+ (0) x 185 + (1) x 189 = -186 + 0 + 195-370 + 0 + 386-181 + 0 + 189 = 33 ] ]
27 G (x,y) = (-1) x 186 + (-2) x 190 + (1) x 195 = (0) x 185 + (0) x 188 + (2) x 193 = (1) x 181 + (2) x 185 + (1) x 189 = -186 + -380 + -195 + 0 + 0 + 0 + 181 + 370 + 189 = -21 Maka Sx+Sy = 33 + -21= 12 Jadi hasil piksel nilai 188 yang ada ditengah akan diubah menjadi angka 12 Contoh kedua 185 181 188 185 190 186 179 183 183 Nilai piksel hasil konvulasi berupa : G (x,y) = (-1) x 183 + (0) x 186 + (1) x 190 = (-2) x 183 + (0) x185 + (2) x 188 = (-1) x 179 + (0) x 181 + (1) x 185 = -183 + 0 + 190-366 + 0 + 376-179 + 0 + 185 = 23 G (x,y) = (-1) x 183 + (-2) x 186 + (1) x 190 = (0) x 183 + (0) x 185 + (2) x 188 = (1) x 179 + (2) x 181 + (1) x 185 = -183 + -372+ -190 + 0 + 0 + 0 + 179 + 362 + 185 = -19 Maka Sx+Sy = 23 + -19= 4 Jadi hasil piksel nilai 185 yang ada ditengah akan diubah menjadi angka 4 Berikut merupakan hasil dari perhitungan citra awal ke citra sobel. 12 4 12 32 152 58 14 66 81 14 74 92 285 647 36 118 94 78 58 44 108 98 84 66 64
28 3.6 Flowchart Alur Kerja Deteksi Tepi Operator Sobel 3.7 Flowchart Deteksi Tepi Operator Sobel
29 1. Mulai (start) 2. Memasukkan Proses Baca citra grayscale 3. Masukkan nilai kernel Sobel horizontal (sx) 4. Masukkan nilai kernel Sobel vertical (sy) 5. Masukkan konvolusi citra grayscale dengan kernel Sobel horizontal dan Vertical 6. Hitung gradient operator Sobel 7. Cetak nilai keluaran 8. Selesai
30 Gambar 3.5 Flowchart Deteksi Tepi Operator Sobel
31 Keterangan dari gambar Flowchart Deteksi Tepi Operator Sobel 1. Start (mulai) 2. Memasukkan data proses sobel dengan rumus filter Sobel Horizontal dan Vertical 3. Proses input data memasukkan gambar 4. Image baru 5. Apakah x < get width jika ya lakukan langkah dibawah 6. Apakah y < image width jika ya lakukan, jika tidak lakukan x++ 7. F [x][y] = getpixel(a) 8. Kembali ke langkah y = get width (a) 9. Kembali ke x < = getheight (a) 10. Lanjutan 11. Masukkan angka dan perhitungan kernel sobel horizontal 12. Masukkan angka dan perhitungan kernel sobel vertical 13. Lalu mendapatkan hasil dari perhitungan horizontal dan vertical 14. Nilai yang didapat (keluaran image) 15. Selesai.