## PERBANDINGAN KINERJA METODE DETEKSI TEPI PADA CITRA
Kornelis Letelay
Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
Email : kletelay@gmail.com

## INTISARI
Berdasarkan hasil analisis bahwa deteksi tepi paling baik dihasilkan dari pengguna metode  canny. Deteksi tepi dengan menggunakan metode canny adalah deteksi tepi terbaik dikarenakan morfologi garis  yang  dihasilkan  oleh  deteksi  tepi  ini  lebih  jelas  terlihat  pada  garis  tepi  gambar,  baik  pada bagian  dalam  maupun  tepi  gambar  terlihat  tebal,  garis  vertikal  maupun  horizontal  pada  bagian depan obyek sangat jelas jika dibandingkan dengan dua metode di atas.
Kata Kunci : deteksi tepi, image, metode canny

## ABSTRACT
The results of the above analysis it is concluded that edge detection is best resulted from the user of the canny method. Edge detection using the canny method is the best edge detection because the line morphology generated by edge detection is better visible on the border of the image both on the inside and the edges of the image appear thick, vertical or horizontal lines on the front of the house is very clear when compared with the two methods above.
Keywords: Edge detection , image, canny method

## I. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  bertujuan  memperbaiki  kualitas  citra  agar  mudah  diinterpretasi  oleh manusia  atau  mesin  (dalam  hal  ini  komputer).  Pengolahan  citra  telah  menggunakan  sistem komputer  yang  diaplikasikan  pada  sejumlah  bidang,  seperti  pada  bidang  kedokteran,  biologi, hukum, dan keamanan.
Teknik  pengolahan  citra  mentransformasikan  citra  menjadi  citra  lain.  Jadi,  masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra, tetapi citra keluarannya harus mempunyai kualitas lebih baik  daripada  citra  masukan.  Operasi  pengolahan  citra  dapat  diklasifikasikan  dalam  beberapa jenis  yaitu  perbaikan  kualitas  citra,  pemugaran  citra,  segmentasi  citra,  analisis  citra,  dan rekonstruksi citra.
Peningkatan  kualitas  citra  bertujuan  menghasilkan  citra  dengan  kualitas  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  citra  semula.  Analisis  citra  bertujuan  mengidentifikasi  parameter  yang diasosiasikan dengan ciri dari objek dalam citra, untuk selanjutnya parameter tersebut digunakan dalam menginterpretasi citra. Analisis citra pada dasarnya terdiri dari tiga tahapan, yaitu ekstraksi ciri,  segmentasi,  dan  klasifikasi.  Faktor  kunci  dalam  mengekstraksi  ciri  adalah  kemampuan mendeteksi  keberadaan  tepi  di  dalam  citra.  Ada  beberapa  metode  deteksi  tepi.  Penggunaan metode deteksi tepi yang tidak tepat, akan menghasilkan pendeteksian yang gagal. Pendeteksian tepi merupakan tahapan untuk melingkupi informasi di dalam citra. Tepi mencirikan batas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi objek di dalam citra (Munir, 2004).
Dalam  penelitian  ini  citra  yang  akan  digunakan  sebagai  uji  coba  adalah  suatu  citra  diam berwarna dengan format JPEG/JPG. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan beberapa metode deteksi tepi pada citra bangunan rumah.

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Konsep Deteksi Tepi
Tepi  adalah  perubahan  nilai  intensitas  derajat  keabuan  yang  mendadak  (besar)  dalam  jarak yang singkat. Perbedaan intensitas inilah yang memperlihatkan rincian pada gambar. Tepi dapat diorientasikan  dengan  suatu  arah,  dan  arah  ini  berbeda-beda,  tergantung  pada  perubahan intensitas.
Deteksi  tepi  merupakan  langkah  pertama  untuk  melingkupi  informasi  di  dalam  citra.  Tepi mencirikan batas-batas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi objek di dalam citra. Tujuan operasi deteksi tepi adalah untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra (Munir, 2004).
Gambar 1. Model Tipe satu-Matra
Ada tiga macam tepi yang terdapat di dalam citra digital. Ketiganya adalah tepi curam, tepi landai, dan tepi yang mengandung derau.
Gambar 2. Jenis-jenis Tepi (Munir, 2004)

## 2.2 Teknik Deteksi Tepi
Terdapat beberapa teknik yang digunakan untuk mendeteksi tepi, antara lain (Munir, 2004):
1. Operator gradien pertama, contoh beberapa gradien pertama yang dapat digunakan untuk mendeteksi  tepi  di  dalam  citra,  yaitu  operator  gradien  selisih-terpusat,  operator Sobel , operator Prewitt , operator Roberts , operator Canny .
2. Operator turunan kedua, disebut juga operator Laplace. Operator Laplace mendeteksi lokasi tepi  khususnya  pada  citra  tepi  yang  curam.  Pada  tepi  yang  curam,  turunan  keduanya mempunyai  persilangan  nol,  yaitu  titik  di  mana  terdapat  pergantian  tanda  nilai  turunan kedua, sedangkan pada tepi yang landai tidak terdapat persilangan nol. Contohnya adalah operator Laplacian Gaussian , operator Gaussian .
1. Operator kompas, digunakan untuk mendeteksi semua tepi dari berbagai arah di dalam citra. Operator kompas yang dipakai untuk deteksi tepi menampilkan tepi dari 8 macam arah mata angin yaitu Utara, Timur Laut, Timur, Tenggara, Selatan, Barat, Barat Daya, dan Barat Laut. Deteksi  tepi  dilakukan  dengan  mengkonvolusikan  citra  dengan  berbagai mask kompas,  lalu dicari  nilai  kekuatan  tepi  ( magnitude) yang  terbesar  dan  arahnya.  Operator  kompas  yang dipakai untuk deteksi tepi menampilkan tepi dari 8 macam arah mata angin, yaitu Utara, Timur Laut, Timur, Tenggara, Selatan, Barat, Barat Daya, dan Barat Laut.
Selain operator gradien yang sudah disebutkan,  masih ada beberapa operator gradien yang lain yang dapat digunakan untuk mendeteksi tepi di dalam citra, yaitu sobel, prewitt, dan Canny.
(a) Operator Sobel Tinjau pengaturan pixel di sekitar pixel ( x,y ) :
Operator Sobel adalah magnitudo dari gradien yang dihitung dengan
yang dalam hal ini, turunan parsial dihitung dengan :
dengan konstanta c = 2. Dalam bentuk mask, s x dan s y dapat dinyatakan sebagai
Arah tepi dihitung dengan persamaan :
Contoh  berikut  ini  memperlihatkan  deteksi  tepi  dengan  operator Sobel .  Konvolusi  pertama dilakukan terhadap pixel yang bernilai 1 (di titik pusat mask ):
Nilai 18 pada citra hasil konvolusi diperoleh dengan perhitungan berikut : s x = (3)(-1) + (2)(-2) + (3)(-1) + (2)(1) + (6)(2) + (7)(1) =  11 s y = (3)(1) + (4)(2) + (2)(1) + (3)(-1) + (5)(-2) + (7)(-1) = -7
pada contoh ini nilai:
dihampiri  dengan menghitung :
Di  bawah  ini  contoh  lain  deteksi  tepi  dengan  operator Sobel ,  di  mana  hasil  konvolusi diambangkan dengan T = 12. Citra:
| gradien – x | + | gradien – y |:
Hasil pengambangan dengan T = 12:
(b) Operator Prewitt Persamaan  gradien  pada  operator  Prewitt  sama  seperti  operator  Sobel, tetapi menggunakan nilai c = 1 :
(c) Operator Canny Berdasarkan  wikipedia,  operator Canny merupakan  deteksi  tepi  yang optimal.  Operator Canny menggunakan Gaussian  Derivative  Kernel untuk  menyaring kegaduhan dari citra awal untuk mendapatkan hasil deteksi tepi yang halus.
Gambar 3. Gaussian Derivative Kernel
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Algoritma Grayscale
Sebelum dilakukan proses deteksi tepi terlebih dahulu dilakukan proses Gray pada citra yang akan dianalisis, berikut adalah algoritma dari proses grayscale .
//proses grayscale Integer i,j,nilai; i=0;j=0; r,g,b=array() for i ← 0 to width do for j ← 0 to heigth do r[j][i]←(rgb>>16) & 0xFF g[j][i]←(rgb>>8) & 0xFF b[j][i]←rgb endfor endfor Listing program metode edge detection : Dim w(700, 300) As Integer n1 = 0 For i = 1 To gbAwal.ScaleWidth Step 15 n1 = n1 + 1 n2 = 0 For j = 1 To gbAwal.ScaleHeight Step 15 warna = gbAwal.Point(i, j) r = warna And RGB(255, 0, 0) g = Int((warna And RGB(0, 255, 0)) / 256) b = Int(Int((warna And RGB(0, 0, 255)) / 256) / 256) wx = Int((r + g + b) / 3) gbGray.PSet (i, j), RGB(wx, wx, wx) n2 = n2 + 1 w(n1, n2) = wx Next j Next i For i = 1 To n1 For j = 1 To n2 If i = 1 Then wx1 = w(i, j) Else wx1 = w(i, j) - w(i - 1, j) If j = 1 Then wx2 = w(i, j) Else wx2 = w(i, j) - w(i, j - 1) wx = Abs(wx1) + Abs(wx2) If wx > 255 Then wx = 255 Metode ((i - 1) * 15 + 1, (j - 1) * 15 + 1), RGB(wx, wx, wx) Next j Next i End Sub
Gambar di bawah ini merupakan gambar asli dan hasil proses grayscale .
Gambar 5. Tampilan Grayscale

## 2. Edge Detection
Proses  berikutnya  adalah  melakukan  deteksi  tepi  dengan  metode  yang  diusulkan  dengan matrik yang berbeda.
a. Metode Prewitt
Matrik yang di gunakan dalam proses deteksi tepi dengan metode Prewitt adalah :
Di bawah ini merupakan hasil dari metode Prewitt
Gambar 6. Tampilan metode Prewitt
Analisis citra: pada tampilan dengan metode Prewitt terlihat tepi citra tebal dan jelas dan garis vertical dan horizontal pada bagian dalam citra juga cukup jelas, walaupun masih terdapat garis putus-putus.
b. Metode Sobel
Matrik yang digunakan dalam proses deteksi tepi dengan metode Sobel adalah: Di bawah ini merupakan hasil dari metode Sobel.
Gambar 7. Tampilan metode Sobel Analisis citra: pada tampilan dengan menggunakan metode Sobel lebih tajam setiap garis pada  setiap  sisi  rumah  dibandingkan  menggunakan  metode  Prewitt,  terlihat  perbedaan pada garis vertical dan horizontal pada setiap sudut rumah baik di atas dan juga tepi pada gambar.
c. Metode Canny
Matrik yang digunakan dalam proses deteksi tepi dengan metode Canny adalah :
Gambar 8. Tampilan metode canny Analisis citra: dengan menggunakan metode canny terlihat garis tepi pada gambar baik pada bagian dalam maupun tepi gambar terlihat tebal, garis vertical maupun horizontal pada bagian depan rumah sangat jelas jika dibandingkan dengan dua metode di atas.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  diatas  maka  disimpulkan  bahwa  deteksi  tepi  paling  baik dihasilkan dari pengguna metode canny. Deteksi tepi dengan menggunakan metode canny adalah deteksi tepi terbaik dikarenakan morfologi garis yang dihasilkan oleh deteksi tepi ini lebih baik terlihat pada garis tepi gambar, baik pada bagian dalam maupun tepi gambar terlihat tebal, garis vertical maupun horizontal pada bagian depan obyek sangat jelas jika dibandingkan dengan dua metode di atas.
4.2. Saran
Pada penelitian selanjutnya perlu di tambahkan metode deteksi tepi yang lain seperti metode Robert, untuk di jadikan perbandingan pada kasus yang sama atau kasus yang berbeda, sehingga dapat membedakan hasil kerja metode deteksi tersebut dengan metode deteksi yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
A. P. Asy'ari, Deteksi Tepi Khat arab menggunakan Operator Sobel dan Canny, vol. 1, 2015.
Balza Achmad & Kartika Firdausy 2005. Teknik Pengolahan Citra Digital
Daniel. Christopher, Edge Detection dengan Algoritma Canny, pp. 198- 203.
Rinaldi Munir. 2004. Pengolahan Citra Digital . Bandung: Informatika
S. Elisabeth Denis Setiani, “New Edge Detection Method Using Elisabeth Method: Case Study Javanese Batik,” Jurnal Buana Informatika, vol. I, pp. 47- 56, 2010.
Weibin. Rong, Zhianjing. Li dan Sun. Lining, An Improved Canny Edge Detection Algorithm, pp. 577-582, 2014.
Yodha.,. Johanes. Widagho. Kurniawan dan A. Wahid, “Perbandingan Penggunaan Deteksi Tepi dengan  metode  Laplacian,Sobel,prewitt  dan  Canny  pada  Pengenalan  Pola,” Techno.COM, vol. 13, pp. 189-197, 2014.