Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

1 Edge Detection (Pendeteksian Tepi). Definisi Tepi 2 Tepi (edge) adalah perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang cepat/tiba-tiba (besar) dalam.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "1 Edge Detection (Pendeteksian Tepi). Definisi Tepi 2 Tepi (edge) adalah perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang cepat/tiba-tiba (besar) dalam."— Transcript presentasi:

1 1 Edge Detection (Pendeteksian Tepi)

2 Definisi Tepi 2 Tepi (edge) adalah perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang cepat/tiba-tiba (besar) dalam jarak yang singkat Profiles of image intensity edges  Step  Roof  Line

3 Tujuan Pendeteksian tepi 3 Untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau obyek di dalam citra. Teknik yang digunakan untuk pendeteksian tepi antara lain : Operator gradien pertama ( differential gradient ) Operator turunan kedua ( Laplacian ) Operator kompas ( compass operator )

4 Image gradient The gradient of an image: The gradient points in the direction of most rapid change in intensity 4 The gradient direction is given by: how does this relate to the direction of the edge? The edge strength is given by the gradient magnitude

5 Magnitude of gradient vector 5 Rumus 1: Rumus 2: Rumus 3: The discrete gradient How can we differentiate a digital image f[x,y]? –Option 1: reconstruct a continuous image, then take gradient –Option 2: take discrete derivative (finite difference)

6 Digunakan operator sobel 6 Tinjau pengaturan pixel disekitar pixel (x,y) Operator sobel adalah magnitude dari gradien yang dihitung dengan Turunan parsial dihitung dengan : Sx = (a2+ca3+a4) – (a0+ca7+a6) ; sy = (a0+ca1+a2) – (a6+ca5+a4) Dengan konstanta c=2 dalam bentuk mask, sx dan sy dinyatakan sebagai Sx = Sy = Atau M = |sx| + |sy|

7 Contoh citra yang akan dilakukan pendeteksian tepi dengan operator sobel, * * * * * * 18 * citra awal citra hasil konvolusi sx = 3x(-1)+2x(-1)+ 3x(-1)+2x(1)+6x(2)+7x(1) = 11 sy = 3x(1)+4x(2)+2x(1)+3x(-1)+5x(-2)+7x(-1) = -7 maka M = 18 Operator lain adalah prewitt, dengan c = px= py =

8 Operator Robert disebut operator silang, gradien robert dalam arah x dan y dapat dihitung : R+(x,y) = f( x+1, y+1) – f(x,y) R-(x,y) = f(x,y+1) – f(x+1,y) f(x,y+1) f(x+1,y+1) operator R+ adalah turunan berarah dalam arah 45 derajat, dan R- turunan berarah dalam arah 135 derajat f(x,y)f(x+1,y) Dalam bentuk mask operator adalah : R+ = 0 -1 R- = -1 0 Nilai kekuatan tepi : G[f(x,y)] = |R+| + |R-| 8

9 9 Contoh deteksi tepi dengan robert : citra awal citra hasil pendeteksian tepi f’[0,0] = |4-1| + |5-2| = 6

10 Effects of noise Consider a single row or column of the image – Plotting intensity as a function of position gives a signal 10 Where is the edge?

11 Solution: smooth first 11 Where is the edge? Look for peaks in

12 Derivative theorem of convolution This saves us one operation: 12

13 Laplacian of Gaussian Consider 13 Laplacian of Gaussian operator Where is the edge?Zero-crossings of bottom graph

14 Using Second Derivatives for Image Enhancement 14

15 The Laplacian 15

16 16

17 17

18 The Laplacian 18

19 19

20 20

21 The Laplacian 21

22 But That is Not Very Enhanced! 22

23 Laplacian Image Enhancement 23

24 Simplified Image Enhancement 24

25 25

26 Simplified Image Enhancement 26

27 Variants on The Simple Laplacian 27

28 28

29 29


Download ppt "1 Edge Detection (Pendeteksian Tepi). Definisi Tepi 2 Tepi (edge) adalah perubahan nilai intensitas derajat keabuan yang cepat/tiba-tiba (besar) dalam."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google