tugas uts system machine vision

Tugas Machine Vision Departemen Teknik Mesin Universitas Indonesia 1

Oleh : Albertus Rianto Suryaningrat, ST NPM : 0906496163 Tugas Machine Vision Gambar yang akan diolah :

(1) Gambar asli (2) GreyScale (3) Filter Median

1. Perbandingan Operasi Sobel dengan Operasi Prewitt untuk deteksi tepi Pembanding Sobel Prewitt Hasil Operasi Deteksi Tepi Hasil Thresholding ( Threshold dilakukan di 0.5)


Hasil Salt&Papper Dengan batas bawah == 0 Dan batas atas <=6 Hasil Erosion Hasil Dilation

Kesimpulan

Dari sekian hasil representasi pengolahan citra yang dengan didasarkan pada edge

detection pada operasi Sobel dengan edge detection pada Prewitt yang kemudian

dilakukan beberapa operasi image processing dan image enhancement pada spartial

domain maka dapat disimpulkan bahwa operasi Prewitt lebih bagus dalam mendeteksi

garis baik pada arah vertikal maupun horizontal.


Dari representasi hasil kedua Histogram ( di plot sebelum proses thresholding) maka

dapat diambil kesimpulan bahwa Operasi Prewitt banyak berada di area gelap,

sedangkan sobel lebih sedikit merata ke arah rata-rata.


2. Perbandingan domain frequensi dengan High Pass Filter dan Low Pass Filter Gambar yang akan diolah

(1) Gambar asli (2) Hasil FFT2 (3) Hasil Shifting

Pembanding High Pass Filter Low Pass Filter Masking Di Tengah Dengan Tinggi 10 pixel Dan Lebar 10 pixel Hasil Akhir


Kesimpulan

Dari kedua metode smoothing pada domain frequensi rendah dan domain frequensi

tinggi didapat kesimpulan bahwa gambar yang diolah dengan frequensi tinggi

penyebaran warna nya lebih menyebar dan kontras di tengah sedangkan frequensi

rendah cenderung ke arah kiri (gelap).

Daftar Pustaka

[1] Dr.Ir.Gandjar Kiswanto, M.Eng, Dr.Ir. Ario S. Baskoro, MT.,M.Eng, Slide Kuliah

Sistem Machine Vision, 2010

[2] Dr. Ir. I Ketut Darma Putra, S.Kom. MT, Pengolahan Citra Digital, Andi Offset

Yogyakarta, 2010

[3] Andrew Knight, Basic of Matlab and Beyond, Chapman & Hall, New York, 2000

tugas uts system machine vision

Documents