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.