EDGE DETECTION.

Presentasi berjudul: "EDGE DETECTION."— Transcript presentasi:

1 EDGE DETECTION

2 konsep pengolahan citra
EDGE DETECTION Penentuan tepian suatu objek dalam citra merupakan salah satu wilayah pengolahan citra digital yang paling awal dan paling banyak diteliti. Proses ini seringkali ditempatkan sebagai langkah pertama dalam aplikasi segmentasi citra, yang bertujuan untuk mengenali objek-objek yang terdapat dalam citra ataupun konteks citra secara keseluruhan. Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasi garis batas (boundary) dari suatu objek yang terdapat pada citra. Tepian dapat dipandang sebagai lokasi piksel dimana terdapat nilai perbedaan intensitas citra secara ekstrem. Sebuah edge detector bekerja dengan cara mengidentifikasi dan menonjolkan lokasi-lokasi piksel yang memiliki karakteristik tersebut. konsep pengolahan citra

3 konsep pengolahan citra
Operator 1. Operator Gradien Pada citra digital f(x,y), turunan berarah sepanjang tepian objek akan bernilai maksimum pada arah normal dari kontur tepian yang bersesuaian. Sifat ini dipergunakan sebagai dasar pemanfaatan operator gradien sebagai edge detector. Operator gradien citra konvensional melakukan diferensiasi intensitas piksel pada arah baris dan kolom, mengikuti persamaan local intensity variation berikut : Nilai magnitudo gradien |∇(x,y)| dari persamaan di atas dapat dinyatakan sebagai berikut: konsep pengolahan citra

4 konsep pengolahan citra
Operator Operator gradien dapat direpresentasikan oleh dua buah kernel konvolusi Gx dan Gy, yang masing-masing mendefinisikan operasi penghitungan gradien dalam arah sumbu x dan sumbu y yang saling tegak lurus. Dalam kasus penghitungan gradien dengan persamaan local intensity variation, maka kernel Gx dan Gy dapat dirumuskan seperti berikut: konsep pengolahan citra

5 konsep pengolahan citra
Operator 1.1 Operator Selisih Terpusat Operator selisih terpusat juga dikenal sebagai Centered Difference Edge Detector Mask, dan dinyatakan sebagai kernel: 1.2 Operator Roberts Operator Roberts memiliki ukuran kernel sebesar 2×2, yang direpresentasikan sebagai: konsep pengolahan citra

6 konsep pengolahan citra
Operator 1.3 Operator Prewitt : 1.4 Operator Sobel 1.5 Operator Isotropic konsep pengolahan citra

7 konsep pengolahan citra
Operator 1.6 Operator Compass Operator Compass bekerja menggunakan pola empat arah mata angin: konsep pengolahan citra

8 konsep pengolahan citra
Operator 1.7 Operator Kirsch Operator Kirsch bekerja menggunakan pola delapan arah mata angin: konsep pengolahan citra

9 konsep pengolahan citra
Operator 2. Operator Laplacian Dalam kondisi transisi tepian yang lebih tidak ekstrem, penggunaan operator turunan kedua lebih dianjurkan. Representasi turunan kedua dalam bentuk kernel operator Laplacian adalah sebagai berikut: konsep pengolahan citra

10 konsep pengolahan citra
Operator Dengan berbagai macam pembobotan, kernel Laplacian tersebut dapat dimodifikasi menjadi beberapa kernel konvolusi berikut : Laplacian of Gaussian Turunan kedua memiliki sifat lebih sensitif terhadap noise, selain itu juga menghasilkan double edge. Oleh karena itu, operator Laplacian dalam deteksi tepi pada umumnya tidak dipergunakan secara langsung, namun dikombinasikan dengan suatu kernel Gaussian menjadi sebuah operator Laplacian of Gaussian. Fungsi transfer dari kernel Laplacian of Gaussian dapat dirumuskan sebagai berikut: konsep pengolahan citra

11 konsep pengolahan citra
Laplacian of Gaussian Fungsi transfer dari kernel Laplacian of Gaussian dapat dirumuskan sebagai berikut: dimana σ merupakan standar deviasi dari kernel Gaussian. konsep pengolahan citra

12 konsep pengolahan citra
Operator 3. Operator Canny Salah satu algoritma deteksi tepi modern adalah deteksi tepi dengan menggunakan metoda Canny. Berikut adalah diagram blok algoritma Canny : konsep pengolahan citra