Majalah Ilmiah INTI, Volume 12, Nomor 2, Mei 2017 ISSN 2339-210X
159
IMPLEMENTASI EDGE DETECTION PADA CITRA GRAYSCALE DENGAN METODE OPERATOR SOBEL
DAN OPERATOR PREWITT
Darwis Amri
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun, Medan
ABSTRAK
Deteksi tepi adalah operasi penting dalam bidang boilogi vision dan komputer vision. Dalam biologi vision, ada kenaikan yang signifikan hal tersebut menyatakan bahwa lapisan luar visual utama berfungsi sebagai spesial untuk mengatur rangsangan visual ke dalam peta dari tepian yang berorientasi. Deteksi tepi sangat penting dalam pengolahan citra karena pendeteksian tepi merupakan langkah pertama untuk melingkupi informasi di dalam citra. Dimana, tepi mencirikan batas- batas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi objek dalam citra, banyak gambar yang objeknya sama dengan bageroundnya sendiri maka dari itu tujuan operasi deteksi tepi adalah untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra, dengan dilakukan pendeteksian tepi ini kita dapat melihat tampak jelas antara batas objek dengan bageround suatu gambar.Metode sobel sering disebut juga dengan operator sobel adalah operator yang banyak digunakan sebagai pendeteksian tepi karena kesederhanaan dan keampuhannya, Operator sobel ini sensitip terhadap tepian diaginal dari pada tepian vertikal dan horisontal, sedangkan metode prewitt merupakan kebalikan dari operator sobel. Operator ini lebih sensitif terhadap tepian horisontal dan vertikal dari pada tepian diagonal.
Kata Kunci: Deteksi Tepi, Sobel dan Prewitt
I. PENDAHULUAN
Deteksi tepi adalah operasi penting dalam bidang bilogi vision dan komputer vision. Dalam biologi vision, ada kenaikan yang signifikan hal tersebut menyatakan bahwa lapisan luar visual utama berfungsi sebagai spesial untuk mengatur rangsangan visual ke dalam peta dari tepian yang berorientasi. Tepi yang berorientasi tersebut merupakan bukti yang lemah untuk dijadikan alasan terhadap tepian didalam mendeteksi retina.
Langkah pertama dalam peningkatan kualitas citra yaitu ekstraksi ciri yaitu kemampuan mendeteksi keberadaan tepi (edge) dari objek di dalam citra. Langkah selanjutnya dalam analisis citra adalah segmentasi, yaitu mereduksi citra menjadi objek atau region. Langkah terakhir dari analisis citra adalah klasifikasi, yaitu memetakan segmen- segmen yang berbeda ke dalam kelas objek yang berbeda pula.
Deteksi tepi sangat penting dalam pengolahan citra karena pendeteksian tepi merupakan langkah pertama untuk melingkupi informasi di dalam citra.
Dimana, tepi mencirikan batasbatas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi objek dalam citra. Tujuan operasi pendeteksi tepi adalah untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra. Oleh karena itu, memungkinkan untuk mengkombinasikan tingkat kehalusan dan pendektesian tepi ke dalam suatu konvolusi dalam satu dimensi dengan dua arah yang berbeda (vertikal dan horizontal).
Metode sobel sering disebut juga dengan operator sobel adalah operator yang banyak
digunakan sebagai pendeteksian tepi karena kesederhanaan dan keampuhannya, Operator sobel ini sensitip terhadap tepian diaginal dari pada tepian vertikal dan horisontal, sedangkan metode prewitt merupakan kebalikan dari operator sobel. Operator ini lebih sensitif terhadap tepian horisontal dan vertikal dari pada tepian diagonal.
II. LANDASAN TEORI A. Deteksi Tepi
Edge Detection merupakan salah satu proses yang fundamental dalam Pengolahan Citra yang bertujuan mengidentifikasikan titik-titik pada citra digital dimana tingkat kecerahan (brightness) berubah drastis atau terjadi diskontinuitas. Edge Detection bertujuan membentuk sejumlah kurva yang saling terhubung yang mengindikasikan batas- batas objek, tanda-tanda permukaan, serta kurva- kurva yang mengindikasikan diskon-tinuitas pada orientasi permukaan. Penerapan Edge Detection secara signifikan dapat mengurangi jumlah data yang diproses dan menyaring informasi yang mungkin dianggap kurang relevan, sambil menjaga sifat struktural penting dari suatu gambar. Edge Detection banyak digunakan dalam aplikasi.
Gambar 1. Proses Deteksi Tepi Citra Digital
160 Majalah Ilmiah INTI, Volume 12, Nomor 2, Mei 2017 ISSN 2339-210X
A. Metode Sobel
Metode sobel sering disebut juga dengan operator sobel adalah operator yang banyak digunakan sebagai pendeteksian tepi karena kesederhanaan dan keampuhannya, Operator soel ini sensitip terhadap tepian diaginal dari pada tepian vertikal dan horisontal. Operator ini terbentuk dari matriks berukuran 3x3 seperti berikut ini. (Darma putra, 2010:205)
Pengaturan piksel di sekitar piksel
[
𝑎0 𝑎1 𝑎2 𝑎7 (𝑥, 𝑦) 𝑎3 𝑎6 𝑎5 𝑎4
]... (2.1) Operator sobel adalah magnitude dari gradien yang dihitung dengan
𝑀 = √𝑠𝑥2 + 𝑆𝑦2... (2.2) Keterangan
M = Besar gradien operator sobel Sx =Gradien sobel arah horizontal Sy = Gradien sobel arah Vertikal
Turunan parsial dihitung dengan Sx = (a2+ ca3 + a4 ) – (a0 + ca7 + a6 ) Sy = (a0+ ca1 + a2 ) – (a6 + ca5 + a4 )
C. Metode Prewitt
Metode prewitt merupakan kebalikan dari operator sobel. Operator ini lebih sensitif terhadap tepian horisontal dan vertikal dari pada tepian diagonal. Operator ini terbentuk dari matriks berukuran 3x3 seperti berikut ini. (Darma putra, 2010:206)
Persamaan gradien pada operator Prewitt sama seperti operator Sobel, tetapi menggunakan nilai konstanta c = 1
𝑆𝑥 = [
−1 0 1
−1 0 1
−1 0 1
] 𝑆𝑦 = [
1 1 1 0 0 0
−1 −1 −1 ]….
. ... (2.3) Keterangan :
Sx = Gradien prewitt arah horizontal Sy = Gradien prewitt arah vertikal III. ANALISISA DAN PERANCANGAN
Pada bab ini dijelaskan mengenai analisis deteksi tepi citra digital dengan menggunakan metode sobel dan metode prewitt dimana aplikasinya akan menampilkan hasil deteksi tepi berupa garis tepi dari operator sobel dan prewitt.tahapan yang digunakan untuk mendeteksi tepi citra menggunkan kedua operator sobel dan prewitt yaitu tahap ekstraksi warna, tahapan pengisian objek, tahap deteksi tepi dan tahapan pembuatan garis tepi.
Di dalam masalah ini, telah disiapkan sebuah cita digital yang mempunyai citra dimensi 128x128 dan telah ditransformasikan menjadi 3x3 dengan format *.jpg . adapun tampilan yang dijadikan sampel pengujian ini dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Citra Asli
Pada gambar 3.1 pixel R, G, B akan dirubah menjadi pixel grayscale seperti gambar 3.2 dimana setiap titik yang terletak di posisi (x,y) maka nilai dari komponen R, G, B ditambah kemudian hasilnya dibagi 3.
Pada contoh analisa ini diambil sampel matrik 3 x 3 pada gambar 3.1 untuk dilakukan nilai RGB citra ke greysacale yang dapat di lihat pada tabel 1.
Tabel 1. Sampel RGB Citra R : 83
G : 33 B : 45
R : 87 G : 41 B : 54
R : 102 G : 60 B : 72
R : 129 G : 93 B : 105
R : 248 G : 222 B : 235 R : 222
G : 181 B : 195
R : 234 G : 198 B : 210
R : 246 G : 214 B : 225
R : 252 G : 222 B : 234
R : 224 G : 204 B : 216 R : 247
G : 215 B : 230
R : 234 G : 206 B : 220
R : 228 G : 204 B : 217
R : 227 G : 205 B : 217
R : 224 G : 204 B : 216 R : 227
G : 207 B : 219
R : 227 G : 207 B : 219
R : 224 G : 206 B : 218
R : 221 G : 205 B : 216
R : 219 G : 205 B : 218 R : 212
G : 198 B : 213
R : 212 G : 198 B : 213
R : 207 G : 195 B : 207
R : 208 G : 198 B : 209
R : 213 G : 203 B : 214 Diagram Use Case Graysacale
Pada gambar 3.3 menerangkan proses citra RGB ke citra grayscale dengan menggunakan use case diagram.
Gambar 2. Use case Proses Citra Ke Grayscale
161 Majalah Ilmiah INTI, Volume 12, Nomor 2, Mei 2017 ISSN 2339-210X
Diagram Use Case Operator Sobel
Untuk menganalisa kinerja Sobel dalam mendeteksi tepi citra digunakan empat jenis citra dengan tingkat kualitas yang berbedadan terhadap satu buah parameter yang dianggap mampu mengukur kinerja metode ini dimana dapt di lihat pada gambar 3.4.
Gambar 3. Diagram Use Case Deteksi Tepi Sobel Activity Diagram
Diagram Activity menguraikan tentang langkah- langkah deteksi tepi citra dengan operator sobel dan prewitt ini dapat dilihat pada gambar 3.5 dibawah ini:
Gambar 4. Activity Diagram Deteksi Tepi Citra IV. IMPLEMENTASI
Implementasi dari sistem yang dirancang, menggunakan antar muka pengolahan data dari pengujian. Pada antar muka pengolahan, dapat dimasukan berupa data citra dengan bentuk format citra.
Form Metode Sobel
Gambar 5. Form Hasil Sobel Form Metode Prewitt
Gambar 5. Form Hasil Prewitt
V. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penulisan penelitian ini adalah:
1. Untuk memproses deteksi tepi citra dengan metode sobel dan metode prewitt diambil hasil matrik citra greyscale dan dilakukan konvolusi matriks citra.
2. Untuk menganalisa dibutuhkan sebuah gambar yang telah di rubah ke matriks citra greyscale dan hasilnya dikonvolusikan ke dalam operator sobel dan operator prewitt.
3. Dalam mengimplementasikan kedua metode tersebut dibuat sebuah aplikasi dengan menggunakan microsoft visual studio 2008 dalam mencari hasil kualitas sisi tepi citra.
DAFTAR PUSTAKA
1. Darma Putra, Pengolahan Citra Digital,2010
2. Ketut Darmayuda, Microsoft Visual Basic .NET 2008, Informatika, 2010
3. Adi Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek, 2010
4. Milfa Yetri,Yusnidah, Analisis Identifikasi Pola Warna Ikan Koi Menggunakan Metode Sobel Edge Detection Dalam Karakteristik Citra Sharpening, (Vol. 14, No. 1, Januari 2015
