pcd
Post on 04-Jan-2016
23 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
LAPORAN UTS
PENGOLAHAN CITRA DIGITAL
EDGE DETECTION
Disusun Oleh :
Mohammad Muchlis (130411200124)
Taufiqur Rahman (140411200151)
PCD A
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK
UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA
2015
Overview Program
Sebuah program built in matlab yang dibuat untuk melakukan deteksi tepi ter-hadap citra yang sudah di blurkan dan diberikan metode Sobel untuk melakukan detksi tepi dan kemudian di treshold.
GUI Program
Keterangan alur pengeksekusian program :Langkah 1 yaitu user memilih gamabr yang ingin di proses kemudian akan di tampilkan di axes1.
Langkah 2 User harus melakukan proses bluring (memblurkan) terhadap gambar tadi dengan menekan timbol mean. MEtode pembluran ini menggunakan metode Mean.
Langkah 3 yaitu melakukan edge detection terhadap citra yang sudah di blurkan tadi dengan menekan tombol Sobel.
Kemudian menggeser slider ke kana – kiri untuk melihat perubahan pada hasil pemrosesan citra yang ditreshold (citra sudah di dapatkan dari pemrosesan sobel edge detection)
Contoh Running
Fungsi-fungsi program
Fungsi Penghalusan / Blurring dengan Mean
Fungsi Sobel
Fungsi Treshold
Penjelasan fungsi
MEAN untuk Blurring/SmoothingSaya menggunkana metode penghalusan ini karena sangat mudah untuk di implementasikan. Jadi prosesnya adalah
1. Menentukan piksel mask contoh 3x32. Menghitung semua nilai pixel tetangga utnuk mendapatkan rata-rata nilai
yang akan di letakkan di pixel paling tengah.Contoh :
Metode SobelMetode ini mengambil prinsip dari fungsi laplace dan gaussian yang
dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF, dan kelebihan dari metode sobel ini adalah mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi.
Algoritma& penjelasan :
1. Membaca gambar2. Mengkonvert gambar ke double3. Menggunakan mask f1 dan f2 untuk menndapatkan nilai
gradient dari gambar : F1=[-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1];F2=[-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
4. Mencari nilai magnitude dari vector dan mendapatkan gra-dient x y
for i=1:size(A,1)-2for j=1:size(A,2)-2%operasi gradient ==== magnitude x y Gx=sum(sum(F1.*A(i:i+2,j:j+2))); Gy=sum(sum(F2.*A(i:i+2,j:j+2)));
%Magnitud vektor I(i+1,j+1)=sqrt(Gx.^2+Gy.^2);
endend
Keterangan :Looping i size(A,1)-2 dan j size(A,1)-2 adalah batasan proses masknya (3x3) pada sebuah citra. Misal
Contoh
Jadi batas pemrosesannya baris 3 kolom 3. Begitu selanjut-nya
TresholdFugsi threshold disini adalah mencari nilai ambang dari citra yang sudah
di sobel. Dimana jika piksel >= nilai yang di inputkan maka nilai pixel tersebut akan berubah menjadi 255 jika tidak 0 . Hal ini akan menyebabkan gambar akan terlihat jelas hasil deteksi tepinya.
top related