Tutorial Deteksi Sisi Citra

saya mau sharing info setelah browsing kemana-mana dan setelah masuk hari kedua mata kuliah citra digital. Langsung ke tutorialnya aja ya….

Tutorial ini akan mengajari anda bagaimana cara:
(1) Mendeteksi sisi citra menggunakan metode sobel.

(2) Mendeteksi sisi citra menggunakan metode Laplace.

Karateristik batas sisi dan masalah dasar yang penting di dalam pemrosessan citra. Sisi yang ada dalam citra merupakan area dengan intensitas kontrast yang sangat mencolok (perbedaan intensitas antara satu pixel dengan pixel sekelilingnya). Pendeteksian sisi sebuah citra mengurangi sejumlah data secara signifikan dan menyaring informasi – informasi yang tidak berguna, ketika melindungi properti yang penting dalam sebuah citra. Ada banyak cara melakukan pendeteksian sisi citra. Adapun, mayoritas dari metode yang berbeda dapat digabungkan kedalam dua katagori, gradien dan laplace. Metode gradien mendeteksi sisi dengan mencari nilai derivative (turunan pertama f`(x)) dari sebuah citra. Metode Laplace mencari perpotongan di titik 0 (zero crossing) dalam derivative kedua dari sebuah citra untuk menentukan tepi (sisi-> kata2nya agak diganti ). Sebuah tepi memiliki satu bentuk dimensi  dari sebuah kemiringan dan mengkalkulasi derivative dari sebuah citra dapat memperjelas lokasinya. Seandainya kita memiliki sinyal seperti yang dibawah ini, dengan tepi yang ditunjukkan oleh perbedaan intensitas dibawah:

Jika kita mengambil gradien sinyal ini (yang merupakan turunan pertama terhadap t) kita mendapatkan seperti berikut:

Jelas bahwa derivative (turunan) menunjukkan titik maksimal yang terletak pada pusat dari tepi sinyal aslinnya. Metode dari lokasi tepi ini merupakan karakteristik dari keluarga “gradient filter” dari filter pendeteksi tepi dan termasuk metode sobel. Lokasi pixel dideklarasikan sebuah lokasi tepi jika nilai dari gradien melewati beberapa nilai threshold. Seperti yang disebutkan sebelumnya, tepi akan memiliki nilai intensitas pixel yang lebih tinggi ketimbang disekitarnya. Jadi sekali nilai threshold diatur, anda dapat membandingkan nilai gradien dengan nilai threshold dan mendeteksi tepi apakah threshold terlampaui. Selanjutnya, Ketika turunan pertama terletak maksimum, turunan kedua adalah nol. sebagai hasilnya, alternatif lain mendapatkan lokasi tepi adalah mencari titik nol dalam turunan kedua. Metode ini dikenal sebagai laplace (laplacian) dan turunan kedua dari sinyal ini ditunjukkan dibawah:

SOBEL

Berdasarkan analisa satu dimensi ini, teori ini dapat dibawa kebentuk 2 dimensi selama ada sebuah perkiraan yang akurat untuk menghitung turunan dari sebuah citra dua dimensi. Operator Sobel melaksanakan pengukuran gradien 2-D yang terpisah. secara tipikal ini dipergunakan untuk mendapatkan the approximate absolute gradient magnitude at each point in an input grayscale image. Pendeteksi tepi sobel menggunakan pasangan konvolusi 3×3, one estimating the gradient in the x-direction (columns) and the other estimating the gradient in the y-direction (rows). Sebuah topeng konvolusi biasanya jauh lebih kecil ketimbang citra yang sebenarnya. Sebagai hasilnya, topeng tersebut slid over the image, manipulating a square of pixels at a time. Topeng sobel yang sebenarnya ditunjukkan dibawah:

Maka, Magnitudo dari gradien dihitung menggunakan rumus:

Pendekatan magnitudo dapat dihitung menggunakan

|G| = |Gx| + |Gy|

Kode untuk pendeteksi tepi menggunakan sobel dan menggunakan pendekatan gradien diatas dapat anda ambil dengan mengirimkan email ke saya: prinwibowo@yahoo.com dengan subjek “sobel”.