ANALISIS PERBANDINGAN PADA AREA IMAGE DENGAN METODE DETEKSI TEPI
SKRIPSI
LAILA MAWADDAH 090823002
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ANALISIS PERBANDINGAN PADA AREA IMAGE DENGAN METODE DETEKSI TEPI
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains
LAILA MAWADDAH 090823002
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : ANALISIS PERBANDINGAN PADA AREA IMAGE DENGAN METODE DETEKSI TEPI
Kategori : SKRIPSI
Nama : LAILA MAWADDAH
Nomor Induk Mahasiswa : 090823002
Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIA – EKSTENSI Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di Medan, 18 Juli 2013
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Drs. Marihat Situmorang, M. Kom Drs. Sawaluddin, M. IT NIP. 19631214 198903 1 001 NIP. 19591231 199802 1 001
Diketahui/Disetujui oleh
Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,
Prof. Dr. Tulus, M. Si
PERNYATAAN
ANALISIS PERBANDINGAN PADA AREA IMAGE DENGAN METODE DETEKSI TEPI
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 18 Juli 2013
PENGHARGAAN
Dengan mengucapkan Puji syukur kepada Allah SWT yang Maha Pengasih dan Maha Penyayang, dengan limpahan Rahmat dan Karunia-Nya skripsi ini dapat diselesaikan dengan tepat waktu.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Sawaluddin, M.IT dan Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom selaku Dosen pembimbing I dan II yang telah memberikan bimbingan dan arahan selama ini kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini, serta kepada Bapak Drs. Rosman Siregar, M. Si dan Bapak Drs. James. P Marbun, M.Kom selaku Dosen pembanding yang banyak memberi masukan selama seminar proposal hingga selesainya skripsi ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si dan Dra. Mardiningsih, M. Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika Fakultas MIPA USU. Terima kasih kepada Bapak Dekan dan Pembantu Dekan FMIPA USU. Bapak dan Ibu Dosen Matematika FMIPA USU, serta semua Staf Pegawai Administrasi Departemen Matematika FMIPA USU.
Skripsi ini juga penulis dedikasikan kepada Ayahanda Drs. H. Adnan Effendy Zainuddin dan Ibunda tercinta Hj. Wildanum dan Abang / Kakak serta keponakan atas dorongan moril kepada penulis. Para sahabat tercinta seperjuangan Ekstensi 09, Oktavianus Barus, Andre Setiawan, Supardi, Oky, Hendra, Azwar Syarif, Bayu Asmara, Azi Rianto dan Rudi Irawan. Teman – teman Guru di Madrasah Tsanawiyah Negeri Kabanjahe dan for some one the best in my heart yang selalu menemani penulis selama perkuliahan dan memberikan dorongan untuk tetap semangat dalam menyelesaikan skripsi ini. Dan seluruh pihak yang tidak disebutkan namanya yang telah banyak membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini, penulis ucapkan banyak terima kasih.
Penulis sadar bahwa masih terdapat banyak kekurangan dalam penulisan skripsi ini. Karena itu, penulis dengan ikhlas hati menerima kritik dan saran yang membangun untuk memperbaiki penulisannya. Akhirnya, semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan. Amin
ABSTRAK
Metode edge detection akan mendeteksi semua edge atau garis-garis yang membentuk obyek gambar atau image dan akan memperjelas kembali pada bagian-bagian tersebut. Tujuan pendeteksian ini adalah bagaimana agar obyek di dalam image dapat dikenali dan disederhanakan bentuknya dari bentuk sebelumnya. Edge memiliki nilai intensitas yang sangat kontras dibandingkan dengan piksel di sebelahnya (neighborhood). Deteksi tepi bisa menjadi sebuah filter untuk menghilangkan informasi yang tidak dibutuhkan, atau lebih sering disebut sebagai noise atau derau. Dengan deteksi tepi, struktur dari properti atau objek dalam citra tetap dipertahankan. Perancangan sebuah prosedur dengan menerapkan langkah-langkah metode Operator Sobel, Operator Prewitt dan Operator Robert, akan menghasilkan sebuah tampilan image yang berbeda dengan menampilkan efek relief atau efek Sobel didalamnya. Efek relief adalah seperti sebuah tampilan batu kasar yang diukir, yaitu garis-garis kasar yang membentuk sebuah penggambaran obyek didalamnya.
Dalam melakukan pendeteksian tepi dengan menggunakan 3 Operator akan menghasilkan sebuah tepi citra yang berbeda pula. Namun masih memiliki kekurangan dalam pendeteksian tepi pada image, dimana dalam pendeteksian masih terdapat edge yang terputus pada citra, sehingga sulit untuk membedakan bagian dari citra tersebut. Kelebihan dari metode Sobel ini adalah kemampuan untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi sehingga tepi-tepi yang dihasilkan lebih banyak, Operator Robert mampu melakukan perhitungan gradient pada citra 2-D dengan lebih sederhana dan cepat dan Operator Prewitt sebenarnya mirip dengan Sobel karena operator yang digunakan adalah 3x3.
ABSTRACT
Edge detection methods will detect all edges or lines that form a picture or image object and will clarify the return on these parts. The purpose detection is how to keep the object in the image can be recognized and simplified form of the previous shape. Edge has an excellent contrast intensity values compared to adjacent pixels (neighborhood). Edge detection can be a filter to eliminate information that is not needed, or more commonly referred to as noise or noise. With edge detection, the structure of the property or object in the image is maintained. Designing a procedure by applying the method steps Sobel Operator, Operator and Prewitt Operator Robert, will produce a different image display showing relief or adverse effects Sobel therein. Relief effect is like a rough stone-carved look, the rough lines that form an object representation therein.
In doing edge detection using 3 Operator will produce a different image edges. But still lacks in edge detection on the image, which still exist in the detection of a broken edge in the image, making it difficult to distinguish parts of the image. The advantage of this method is the ability Sobel to reduce noise prior to the calculation of edge detection so that the edges produced more, Operator Robert was able to perform the gradient computation in 2-D image with a more simple and quick and is actually similar to the Prewitt Operator for Sobel operator used is 3x3.
DAFTAR ISI
2.4 Konversi Citra True Color Menjadi Citra Keabuan ... 16
2.5 Pengambangan (Thresholding) ... 17
2.6 Representasi Citra ... 18
2.6.1 Konversi Data Double Menjadi Integer ... 20
2.6.2 Konversi Data Integer Menjadi Double ... 21
2.7 Pengolahan Citra ... 21
Bab 3 Analisis dan Perancangan Aplikasi
3.1 Analisis Operator Sobel ... 33
3.2 Analisis Operator Robert ... 35
3.3 Analisis Operator Prewitt ... 36
3.4 Analisis Kualitas Tepi ... 37
3.5 Analisis Citra ... 37
3.6 Analisis Grayscale ... 37
3.7 Analisis Dengan Kompresi ... 38
3.8 Analisis Dengan Treatmen ... 38
3.9 Analisis Dengan Invert ... 38
3.10 Alat dan Bahan Penelitian ... 38
3.10 .1 Alat Penelitian ... 38
3.10. 2 Perancangan dan Pembangunan ... 39
3.11 Proses dan Perancangan Aplikasi ... 39
Bab 4 Pembahasan 4.1Uji Coba ... 42
4.2Pembangunan Aplikasi... 42
4.3Analisis Hasil ... 47
Bab 5 Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan ... 49
5.2 Saran ... 49
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 RBG ... 12
Gambar 2.2 Histogram ... 16
Gambar 2.3 True Color Menjadi Grayscale ... 17
Gambar 2.4 Proses Deteksi Tepi Citra ... 26
Gambar 2.5 Image Segmentation ... 30
Gambar 3.1 Proses Analisis Citra ... 37
Gambar 3.2 Perancangan Tampilan ... 39
Gambar 3.3 Proses Perancangan Aplikasi ... 40
Gambar 4.1 Pembangunan Aplikasi ... 42
