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.
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
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
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
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.
