PENGENALAN POLA PADA FISIK MOBIL MENGGUNAKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL DETEKSI TEPI (EDGE DETECTION)

yus tina rada(1*)

(1) UNIVERSITAS KRISTEN WIRA WACANA SUMBA
(*) Corresponding Author

Abstract


Penentuan tepi suatu objek dalam pengolahan citra merupakan salah satu wilayah pengolahan citra digital yang paling awal dan paling banyak diteliti. Proses ini sering kali ditempatkan sebagai langkah pertama dalam aplikasi segmentasi citra, yang bertujuan untuk mengenali objek-objek yang terdapat dalam citra ataupun konteks citra secara keseluruhan. Adapun teknik peningkatan mutu citra dapat dibagi menjadi dua, yaitu peningkatan mutu citra pada domain spasial dan domain frekuensi. Pada domain spasial terdapat dua macam jenis filter, yaitu Smoothing filters dan Sharpening filters. Pada Smoothing filters terdapat Lowpass filter yang terdiri dari Linear filter (mengambil nilai rata-rata), dan Median filters yang terdiri dari Non-linear filter (mengambil median dari setiap jendela ketetanggaan). Adapun pada Sharpening filters terdapat beberapa jenis dan metode, yaitu Roberts, Prewitt, dan Sobel (Edge Detection) yang bersifat Highpass filter. Deteksi tepi (Edge Detection) pada suatu citra ialah suatu proses yang akan menghasilkan tepi-tepi dari objek-objek citra, yang dimanfaatkan untuk bermacam keperluan diantaranya penggunaan deteksi tepi dalam penggunaannya untuk aplikasi pengenalan fisik mobil. Tujuan dari teknik peningkatan mutu citra ini ialah untuk melakukan pemrosesan terhadap citra agar hasilnya mempunyai kualitas relatif lebih baik dari citra awal untuk aplikasi tertentu.

 

Kata Kunci: Domain Spasial, Mask Processing, dan Edge Detection.


Keywords


Teknik Inormatika

Full Text:

PDF

References


Aniati, M. A. and Setiawan, S. 1992. PengantarPengolahan Citra. Elek Media Komputindo, Jakarta.

Fauzi, Y. and Mayasari, Z. M. 2005. ImplementasiAlgoritma Filter Derivative PadaMatlab. Research Report. LembagaPenelitian UNIB at Bengkulu.

Gonzalez, R. C. and Woods, R. E. 1993. Digital Image Processing. Addison Wesley, USA.

Hord. 1982. Digital Image Processing of Remotely Sensed Data. Academic Press, New York, USA.

Jain, A. K. 1989. Fundamental of Image Processing. University of California, Davis, USA.

Jensen, John, R. 1986. Introductory Digital Image Processing – a Remote Sensing Perspective. Second Edition, Prentice Hall, London.

Munir, R. 2004. Pengolahan Citra Digital denganPendekatanAlgoritmik. Informatika, Bandung.

Schalkoff, R. 1989. Digital Image Processing and Computer Vision. John Wiley & Sons. Inc., USA.

Poornima, B., Ramadevi, Y., and Sridevi T. 2011. Threshold Based Edge Detection Algorithm.IACSIT International Journal of Engineering and Technology. 3, 4 (August. 2011), 400-403.

Maitra, IndraKanta, Nag, Sanjay, and Bandyopadhyay, Samir K. 2012. A Novel Edge Detection Algorithm for Digital Mammogram. International Journal of Information and Communication Technology Research. 2, 2 (February. 2012), 207-215.

Asht, Seema, and Dass, Rajeshwar. 2012. Pattern Recognition Techniques: A Review. International Journal of Computer Science and Telecommunications. 3, 8 (August. 2012), 25-29.

R., Muthukrishnan, and Radha, M. 2011. Edge Detection Techniques for Image Segmentation. International Journal of Computer Science & Information Technology. 3, 6 (December. 2011), 259-267. DOI=10.5121/ijcsit.2011.3620

Shrivakshan, G. T. 2012. A Comparison of Various Edge Detection Techniques used in Image Processing. IJCSI International Journal of Computer Science Issues. 9, 5, 1 (September. 2012), 269-276.




DOI: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v7i1.303

Refbacks

  • There are currently no refbacks.



Indexed By:

 



Creative Commons License
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) has ISSN 2301-7988 and e-ISSN 2581-0588 which is published by Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) ISB Atma Luhur under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Web Analytics Made Easy - StatCounter