penerapan metode sobel dan gaussian dalam mendeteksi tepi dan

Jurnal INFOTEK, Vol 1, No 3, Oktober 2016
ISSN 2502-6968 (Media Cetak)
PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM
MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI
KUALITAS CITRA
HASNAH(12110738)
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan
Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan
http:// www.stmik-budidarma.ac.id// E-mail : [email protected]
ABSTRAK
Pengolahan citra adalah isilah umum untuk berbagai teknik yang keberadaannya untuk memanipulasi dan
memodifikasi citra dengan berbagai cara. Foto adalah contoh gambar berdimensi dua yang dapat diolah
dengan mudah. Setiap foto dalam bentuk citra digital (misalnya berasal dari kamera digital) dapat diolah
melalui perangkat lunak tertentu.
Tujuan pendeteksian dan perbaikan ini untuk bagaimana agar obyek tepi dari sebuah image dapat
disederhanakan dan menghaluskan sebuah image dari bentuk sebelumnya. metode sobel merupakan sebuah
metode untuk menghindari gradien yang dihitung pada titik interpolasi dari piksel-piksel yang terlibat adalah
dengan menggunakan jendela 3x3 untuk perhitungan gradien, sehingga perkiraan gradien pada tepat ditengah
jendela. Metode Gaussian merupakan sebuah metode pendeteksian filter linear dengan nilai pembobotan untuk
setiap anggotanya dipilh berdasarkan bentuk fungsi. Dalam skripsi ini akan dibahas tentang cara mendeteksi
tepi dan perbaikan kualitas citra dengan menggunakan metode Sobel dan Gaussian dengan menggunakan
program Visual Basic 8.0.
Kata Kunci : Pengolahan Citra, Sobel, Gaussian
1.
Pendahuluan
Tujuan pendeteksian tepi untuk meningkatkan
penampakan garis batas suatu daerah atau objek di
dalam citra. Proses deteksi tepi citra dilakukan
dengan mencari lokasi-lokasi intensitas pixel-pixel
yang berdekatan (bertetangga). Sehubungan dari
uraian diatas maka penulis sangat tertarik untuk
melakukan
penelitian
(skripsi)
berjudul
“Penerapan Metode Sobel Dan Gaussian Dalam
Mendeteksi Tepi Dan Memperbaiki Kualitas
Citra”.
1.1 Latar Belakang
Kualitas citra pada saat ini menjadi perhatian
orang banyak, karena perkembangan gambar digital
ini sudah banyak ditemukan lewat peralatan
elektronik disekitar. Manipulasi citra juga sudah
banyak ditemukan dimasyarakat, bukan hal yang
lumrah lagi bila dapat dengan mudah menemukan
gambar–gambar digital, seperti spanduk, pamflet,
foto dan sebagainya yang berisi citra objek lebih
bagus dari aslinya.
1.2 Rumusan Masalah
Pengolahan citra adalah suatu proses pada
Dari latar belakang dikemukakan diatas, maka
suatu citra untuk menghasilkan citra yang sesuai
yang menjadi masalah dalam penelitian ini adalah
yang diinginkan atau untuk merubah kualitasnya
sebagai berikut :
menjadi lebih baik. Misalnya citra yang
1. Bagaimana mendeteksi keberadaan tepi pada
mengandung derau (noise) sehingga perlu
objek citra dengan menggunakan metode sobel
dilakukan suatu perbaikan citra agar citra tersebut
?
mudah untuk diinterprestasikan tanpa mengurangi
2. Bagaimana menerapkan teknik gaussian untuk
informasi yang disampaikan. Perbaikan citra dapat
perbaikan kualitas citra ?
dilakukan dalam beberapa cara yang dapat dibagi
3. Bagaimana
merancang
aplikasi
untuk
dalam dua kelompok, yaitu perbaikan dalam citra
mendeteksi tepi citra dan perbaiakan kualitas
domain spasial dan perbaikan citra dalam domain
citra dengan menggunakan metode sobel dan
frekuensi (transformasi fourier).
metode gaussian ?
Deteksi tepi (Edge detection) adalah operasi
yang dijalankan untuk mendeteksi garis tepi (edge)
1.3 Batasan Masalah
yang membatasi dua wilayah citra homogen yang
Agar dalam pembahasan permasalahan tidak
memiliki tingkat kecerahan yang berbeda. Deteksi
menyimpang dari tujuan penulisan, maka perlu
tepi sebuah citra digital juga merupakan proses
dibuat batasan masalah sebagai berikut :
untuk mencari perbedaan intensitas yang
1. Jenis file yang akan digunakan gambar
menyatakan batas-batas suatu objek (sub-citra)
berformat BMP.
dalam keseluruhan citra digital yang dimaksud.
Penerapan Metode Sobel Dan Gaussian Dalam Mendeteksi Tepi Dan Memperbaiki Kualitas Citra
Oleh : Hasnah
48
Jurnal INFOTEK, Vol 1, No 3, Oktober 2016
2. Resolusi citra yang digunakan maksimal 793 x
793 piksel.
3. Jenis file citra yang digunakan grayscale.
4. Aplikasi yang digunakan adalah visual studio
2008.
1.4 Tujuan Penelitian dan Manfaat Penelitian
1.4.1Tujuan Penelitian
Sesuai dengan perumusan masalah di atas,
maka tujuan penelitian yang ingin dicapai adalah:
1. Untuk mengetahui bagaimana hasil dari deteksi
tepi dengan metode sobel dan hasil perbaikan
kualitas citra dengan metode gaussian.
2. Untuk mengimplementasikan metode sobel dan
metode gaussian pada citra.
3. Untuk memahami tehnik sobel dengan metode
gaussian pada citra.
1.4.2Manfaat Penelitian
Berdasarkan permasalahan yang dikemukakan
di atas maka manfaat yang ingin dicapai adalah:
1. Agar dapat menghilangkan noise pada citra dan
meningkatkan kualitas citra.
2. Aplikasi ini berguna untuk mengetahui pikselpiksel tepi citra dan mengetahui kualitas citra.
3. Membantu dalam melakukan pendeteksian
terhadap kerusakan garis tepi suatu citra digital
khususnya citra digital dengan format BMP.
2. LANDASAN TEORI
2.1 Peneraan
Penerapan adalah perbuatan menerapan.
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia penerapan
adalah suatu perbuatan mempraktekkan suatu teori,
metode, dan hal lain untuk mencapai tujuan tertentu
dan untuk suatu kepentingan yang diingkan oleh
suatu kelompok atau golongan yang telah terencana
dan tersusun sebelumnya.
2.2 Citra
Citra adalah gambaran tentang karekteristik
suatu objek menurut kondisi variabel tertentu.
Contohnya adalah bandingkan hasil foto manusia
dengan kamera / sensor optik dan dengan sensor
sinar x (kondisi variabel sistem berbeda).
Bandingkan hasil foto pemandangan di tepi laut dan
di daerah pegunungan (karakteristik objek
berbeda).
Jenis citra yang umum digunakan dalam
pemrosesan citra. Ketiga jenis citra tersebut yaitu:
1. Citra berwarna
Citra berwarna, atau biasa dinamakan citra
RGB, merupakan jenis citra yang menyajikaan
warna dalam bentuk komponen R (merah), G
(hijau), dan B (biru). Setiap komponen warna
menggunakan delapan bit (nilainya berkisaran
antara 0 sampai dengan 255). Dengan demikian,
kemungkinan warna yang dapat disajikan
ISSN 2502-6968 (Media Cetak)
mencapai 255 x 255 x 255 atau 16.581.375
warna.
2. Citra Berskala keabuan
Citra berskala keabuan menangani gradasi
warna hitam dan putih, yang tentu saja
menghasilkan efek warna abu-abu. Pada jenis
gambar ini, warna dinyatakan dengan intensitas.
Dalam hal ini, intensitas berkisar antara 0
sampai dengan 255. Nilai 0 menyatakan hitam
dan nilai 255 menyatakan putih.
3. Citra biner
Citra biner adalah citra dengan setiap piksel
hanya dinyatakan dengan sebuah nilai dari
dua kemungkinan (yaitu nilai 0 dan 1). Nilai 0
menyatakan warna hitam dan nilai 1
menyatakankan warna putih. Citra jenis ini
dapat dipakai dengan pemrosesan citra,
misalnya untuk kepentingan memperoleh tepi
bentuk suatu objek.
2.3 Pengolahan Citra
Pengertian pengolahan citra adalah isilah
umum untuk berbagai teknik yang keberadaannya
untuk memanipulasi dan memodifikasi citra dengan
berbagai cara. Foto adalah contoh gambar
berdimensi dua yang dapat diolah dengan mudah.
Setiap foto dalam bentuk citra digital (misalnya
berasal dari kamera digital) dapat diolah melalui
perangkat lunak tertentu.
2.4 Deteksi Tepi
Deteksi Tepi berfungsi untuk memperoleh tepi
objek. Deteksi tepi memanfaatkan perubahan nilai
intensitas yang drastis ada batas dua area. Defenisi
tepi disini adalah himpunan piksel yang terhubung
yang terlatak pada batas dua area. Perlu diketahui,
tepi sesungguhnya informasi sangat penting.
Informasi yang diperoleh dapat berupa bentuk
maupun ukuran objek.
2.5 Perbaikan Kualitas citra
Perbaikan
kualitas
citra
(image
enhancement) adalah untuk menghasilkan citra
dengan kualitas yang lebih baik dibandingkan
dengan citra sebelumnya (Dessy Purwandani:
2015). Jenis operasi ini bertujuan untuk
memperbaiki
kualitas
citra
dengan
cara
memanipulasi parameter-parameter citra. Salah satu
operasi peningkatan kualitas citra adalah
penghalusan citra (image smoothing).
3. Pembahasan
3.1 Analisa
Pada tahap ini akan menjelaskan proses
deteksi citra yang awalnya dilakukan dengan
metode Sobel untuk mendeteksi tepi citra, dan
setalah itu akan dilanjutkan dengan metode
Gaussian, dimana metode Gaussian ini akan
melakukan proses perbaikan kualitas citra. Dan
Penerapan Metode Sobel Dan Gaussian Dalam Mendeteksi Tepi Dan Memperbaiki Kualitas Citra
Oleh : Hasnah
49
Jurnal INFOTEK, Vol 1, No 3, Oktober 2016
hasil akhirnya kita akan dapat melihat output dari
metode Sobel juga metode Gaussian.
Pada hal ini juga dijelaskan mengenai analisis
deteksi tepi citra digital dengan menggunakan
metode Sobel dan perbaikan kualitas citra dengan
metode Gaussian. Dimana aplikasinya akan
menampilkan hasil deteksi tepi berupa garis tepi
dari metode Sobel dan penghilangan derau dari
metode Gaussian.
3.2 Analisa Metode Sobel
Di dalam masalah ini, telah disiapkan sebuah
cita RGB yang di ubah ke citra Grayscale dengan
resolusi 793 x 793. Setelah citra diubah ke
Grayscale maka citra Grayscale ditransformasikan
menjadi 5 x 5 dengan format BMP untuk
memperoleh kode asci.
ISSN 2502-6968 (Media Cetak)
Gambar Dari Perbaikan Gaussian
Algoritma Dan Implementasi
Berikut ini merupakan algoritma yang menjadi
inti dari perancangan perangkat lunak deteksi citra
dengan metode Sobel dan Gaussian Filter sebagai
berikut:
4.
4.1 Tampilan Program
1. Menu utama
Form ini terdiri atas menu deteksi sobel dan
gaussian, menu about dan menu exit. Jika
dipilih menu deteksi sobel dan gaussiian maka
akan muncul form proses deteksi sobel dan
gaussian.
Gambar awal
Setelah di deteksi tepi
3.3 Analisa Metode Gaussian
Filter Gaussian adalah salah satu filter linear
dengan nilai pembobotan untuk setiap anggotanya
dipilh berdasarkan bentuk fungsi Gaussian. Filter
ini sangat baik untuk menghilangkan noise yang
bersifat sebaran normal, yang banyak dijumpai
pada citra hasil proses digitasi menggunakan
kamera karena merupakan fenomena alamiah akibat
sifat pantulan cahaya dan kepekaan merupakan
fenomena alamiah akibat sifat pantulan cahaya dan
kepekaan sensor cahaya pada kamera itu sendiri.
Proses Gaussian dilakukan setelah proses deteksi
tepi. Oleh sebab itu hasil akhir dari Sobel lah yang
digunakan untuk proses Gaussian.
Gambar 4.1 Tampilan Menu Utama
2. Form proses deteksi sobel dan gaussian
Form ini terdiri atas menu open, grayscale,
deteksi tepi sobel, perbaikan gaussian, menu
save, dan menu keluar. Pada tampilan ini
aplikasi sudah melakukan proses deteksi.
Gambar 4.2 Form Proses Deteksi Dan Perbaikan
Citra
Setelah open dipilih maka akan muncul
pilihan untuk memasukkan gambar yang ingin di
proses.
Gambar Dari Deteksi Tepi
Penerapan Metode Sobel Dan Gaussian Dalam Mendeteksi Tepi Dan Memperbaiki Kualitas Citra
Oleh : Hasnah
50
Jurnal INFOTEK, Vol 1, No 3, Oktober 2016
ISSN 2502-6968 (Media Cetak)
selanjutnya diproses perbaikan
menggunakan metode Gaussian.
Gambar 4.3 Proses Memilih Citra Yang Ingin
Diproses
Setelah di pilih citra yang ingin diproses,
maka selanjutnya adalah citra di masukkan
ketempat citra RGB yang akan diubah ke citra
grayscale.
Gambar 4.4 Proses Memasukkan Citra Yang Ingin
Diproses
Setelah citra RGB di masukkan maka
selanjutnya adalah mengubah citra RGB menjadi
citra Grayscale.
Gambar 4.5 Proses Mengubah citra RGB ke
Greyscale
Setelah citra RGB di ubah ke citra
Grayscale maka selanjutnya diproses deteksi tepi
dengan menggunakan metode Sobel.
citra
dengan
Gambar 4.7 Proses Deteksi Sobel Dan Gaussian
5. Kesimpulan Dan Saran
5.1 Kesimpulan
Dari hasil pembahasan masalah yang telah
diuraikan pada bab sebelumnya maka dapat
disimpulkan sebagai berikut :
1. Metode sobel dan gaussian dalam mendeteksi
tepi citra dan perbaikan kualitas citra ini akan
menghasilkan piksel - piksel tepi citra, dan
penghilangan noise, sehingga pengguna bisa
memperoleh citra yang jelas.
2. Dalam teknik Sobel dan Gaussian pada deteksi
citra ini kadang belum bisa menggambarkan
tepi citra secara lengkap, karna piksel – piksel
tepi belum menjadi tepi yang sesungguhnya.
3. Aplikasi ini dirancang untuk mempermudah
pengguna dalam mendeteksi dan perbaikan
citra dengan menggunakan Visual Studio 2008.
5.2 Saran
Ada beberapa saran-saran yang akan
disampaikan penulis diantaranya sebagai berikut :
1. Agar pengolahan deteksi tepi dan perbaikan
citra lebih baik diperlukan input gambar yang
mempunyai banyak objek agar dapat
meningkatkan hasil tepi dan perbaikan gambar
jadi lebih baik.
2. Diharapkan untuk peneliti selanjutnya perlu
dilakukan perbandingan dengan metode yang
lain dalam melakukan deteksi tepi dan
perbaikan citra.
3. Perangkat lunak yang telah dirancang masih
banyak kekurangan, maka disarankan bagi
peneliti berikutnya untuk melakukan perbaikan
interface sehingga lebih mudah untuk
digunakan oleh pengguna.
DAFTAR PUSTAKA
Gambar 4.6 Proses Deteksi Tepi Dengan Metode
Sobel
[1] Abdul Kadir, AndhiSusanto, “Teori dan
Aplikasi
Pengolahan
Citra”,
penerbit
Yogyakarta, 2013.
Setelah citra Grayscale dideteksi tepi maka
Penerapan Metode Sobel Dan Gaussian Dalam Mendeteksi Tepi Dan Memperbaiki Kualitas Citra
Oleh : Hasnah
51
Jurnal INFOTEK, Vol 1, No 3, Oktober 2016
[2] Fajar Astuti Hermawati, ”Pengolahan Citra
Digital
Konsep
dan Teori”,
penerbit
Andi,Yogyakarta, 2013.
[3] Jogianto Hartono, MBA, Pengenalan Komputer,
penerbit Andi, Yogyakarta, 2005.
ISSN 2502-6968 (Media Cetak)
[4] Usman Ahmad,” Pengolahan Citra Digital &
Tehnik Pemogramannya”, penerbit Graha Ilmu,
2005.
[5] Kamus Besar Bahasa Indonesia, Penerapan.
[6] Dessy Purwandani, “Implementasi Metode
Gaussian Smoothing Untuk Penghalusan Citra
(IMAGE
SMOOTHING)”,
2015
Penerapan Metode Sobel Dan Gaussian Dalam Mendeteksi Tepi Dan Memperbaiki Kualitas Citra
Oleh : Hasnah
52