## Pengenalan Pola Pada Fisik Mobil Menggunakan Persamaan Diferensial Deteksi Tepi (Edge Detection)
Yustina Rada, S.Kom., MT Universitas Kristen Wira Wacana Sumba, Indonesia Jl. R. Soeprapto No. 35 Prailiu Waingapu, Sumba Timur, NTT +6238762392,62393,2564146 yustinarada@gmail.com
Abstrak — 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.

## I. P ENDAHULUAN
Deteksi  tepi  berfungsi  untuk  mengidentifikasi  garis  batas (boundary)  dari  suatu  objek  yang  terdapat  pada  citra.  Tepian dapat dipandang sebagai lokasi piksel (pixel location) dimana terdapat  nilai  perbedaan  intensitas  citra  secara  ekstrem. Sebuah  edge  detector  bekerja  dengan  cara  mengidentifikasi dan  menonjolkan  lokasi-lokasi  piksel  yang  memiliki  karakter tersebut.  Dalam  pengolahan  citra  istilah  citra  mengacu  pada suatu fungsi intensitas dalam bidang dua dimensi, oleh karena itu  kita  mengenal  beberapa  macam  format  citra  digital  yang masing-masing memiliki format penyimpanan dan pembacaan data-data yang berbeda.
Proses  mengubah  citra  ke  bentuk  digital  bisa dilakukan  dengan  beberapa  perangkat,  misalnya  scanner, kamera  digital,  dan  ataupun  handycam.  Ketika  sebuah  citra sudah  diubah  kedalam  bentuk  digital  (atau  lebih  dikenal dengan  citra  digital),  bermacam-macam  proses  pengolahan
citra dapat diperlakukan terhadap citra tersebut.
Pengolahan  citra  digital  dapat  dilakukan  berbagai cara  diantaranya  adalah  representasi  dan  pemodelan  citra, peningkatan  kualitas  citra,  restorasi  citra,  analisis  citra, rekonstruksi citra dan kompresi citra. Pengolahan citra digital pada paper ini difokuskan pada teknik peningkatan mutu pada domain  spasial,  khususnya  penggunaan  untuk  teknik  deteksi tepian (edge detection). Teknik image enhancement digunakan untuk  meningkatkan  kualitas  suatu  citra  digital,  baik  dalam tujuan  untuk  menonjolkan  suatu  ciri  tertentu  dalam  citra tersebut  maupun  untuk  memperbaiki  aspek  tampilan.  Proses ini  biasanya  didasarkan  pada  prosedur  yang  bersifat eksperimental,  subjektif,  dan  bergantung  pada  tujuan  yang hendak dicapai.
Proses  peningkatan  mutu  citra  bertujuan  untuk memperoleh  citra  yang  dapat  memberikan  informasi  sesuai dengan  tujuan  atau  kepentingan  pengolahan  citra.  Proses peningkatan  mutu  citra  ini  termasuk  memperbaiki  citra  yang ketika  proses  akuisisi  mengalami  ganguan  yang  signifikan seperti  noise,  gangguan  geometris,  radiometrik  dan  beberapa gangguan  faktor  alam  lainnya.  Secara  umum  domain  dalam pengingkatan mutu citra ini dapat dilakukan secara spasial dan frekuensi.  Domain  spasial  melakukan  manipulasi  nilai  piksel secara  langsung  dengan  dipengaruhi  oleh  nilai  piksel  lainnya secara  spasial  sedangkan  domain  frekuensi  berdasarkan frekuensi spektrum citra.
Domain  spasial  merupakan  teknik  peningkatan  mutu  citra yang  melakukan  manipulasi  langsung  piksel  (x,y)  suatu  citra dengan menggunakan fungsi transformasi: g(x, y) = T[f(x, y)], dimana  f(x,  y)  sebagai  citra  input,  g(x,  y)  hasil  citra  yang sudah  diproses  dan  T  adalah  operator  pada  f  yang didefinisikan berdasarkan beberapa lingkungan di (x, y). Pusat sub-citra  berpindah  dari  satu  piksel  ke  piksel  lainnya  dimulai dari  pojok  atas.  Nilai  koefisien  masking  ditentukan berdasarkan  prosesnya.  Teknik  masking  digunakan  untuk penajaman citra dan penghalusan citra.
Edge  detection  adalah  pendekatan  yang  paling  umum digunakan untuk mendeteksi diskontinuitas gray level. Hal ini disebabkan  karena  titik  ataupun  garis  yang  terisolasi  tidak terlalu  sering  dijumpai  dalam  aplikasi  praktis.  Suatu  edge adalah batas antara dua region yang memiliki gray level yang relatif  berbeda. Pada dasarnya  ide  yang ada di  balik sebagian besar teknik edge-detection adalah  menggunakan  perhitungan
local  derivative  operator.  Gradien  dari  suatu  citra  f(x,y)  pada lokasi (x,y) adalah vector.
Pada  citra  digital  f(x,y),  turunan  berarah  sepanjang tepian  objek  akan  bernilai  maksimum  pada  arah  normal  dari kontur tepian yang bersesuaian. Sifat ini dipergunakan sebagai dasar  pemanfaatan  operator  gradien  sebagai  edge  detector. Operator  gradien  citra  konvensional  melakukan  diferensiasi intensitas  piksel  pada  arah  baris  dan  kolom,  mengikuti persamaan local intensity variation berikut :
Nilai  magnitudo  gradien  | ∇ (x,y)|  dari  persamaan  di  atas dapat dinyatakan sebagai berikut:
Operator  gradien  dapat  direpresentasikan  oleh  dua buah  kernel  konvolusi  Gx  dan  Gy,  yang  masing-masing mendefinisikan  operasi  penghitungan  gradien  dalam  arah sumbu  x  dan  sumbu  y  yang  saling  tegak  lurus.  Dalam  kasus penghitungan  gradien  dengan  persamaan  local  intensity variation,  maka  kernel  Gx  dan  Gy  dapat  dirumuskan  seperti berikut:

## II. D ISKUSI

## A. Definisi Sistem
Tepi  (edge)  adalah  perubahan  nilai  intensitas  derajat keabuan  yang  cepat  atau  tiba-tiba  (besar)  dalam  jarak  yang singkat.  Sedangkan  deteksi  tepi  (Edge  Detection)  pada  suatu citra  adalah  suatu  proses  yang  menghasilkan  tepi-tepi  dari obyek-obyek  citra,  tujuannya  adalah  untuk  menandai  bagian yang menjadi detail citra supaya memperbaiki detail dari citra yang  kabur  yang  terjadi  karena  error  atau  adanya  efek  dari proses  akuisisi  citra  suatu  titik  (x,y)  dikatakan  sebagai  tepi (edge) dari suatu citra bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya. Pada gambar 2.1 di bawah ini dapat  dilihat  proses  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  tepi gambar dari suatu citra yang ada.
Gambar 1. Alur Proses Deteksi Tepi Citra
Pada  gambar  2.2.  terlihat  bahwa  hasil  deteksi  tepi  berupa tepi-tepi dari suatu gambar. Bila diperhatikan bahwa tepi suatu gambar  terletak  pada  titik-titik  yang  memiliki  perbedaan tinggi.

## Gambar 2. Hasil Deteksi Tepi
Proses  deteksi  tepi  (edge  detection)  sendiri  masing dapat dikelompokkan  berdasarkan operator atau metode  yang digunakan  dalam  proses  pendeteksian  tepi  suatu  citra  (edge detection)  untuk  memperoleh  citra  hasil.  Adapun  ketiga metode tersebut adalah :

## 1. Metode Robert
Metode  Robert  adalah  nama  lain  dari  teknik  diferensial pada arah horisontal dan diferensial pada arah vertikal, dengan ditambahkan  proses  konversi  biner  setelah  dilakukan diferensial.  Teknik  konversi  biner  yang  disarankan  adalah konversi  biner  dengan  meratakan  distribusi  warna  hitam  dan putih..  Metode  Robert  ini  juga  disamakan  dengan  teknik DPCM (Differential Pulse Code Modulation).
Operator Robert menggunakan operator gradient berukuran2 x 2 :
Gradient  magnitude  dari  operator  Robert  adalah  sebagai berikut :
G[f[i, j]]=|f[i, j]-f[i+1, j+1]|+|f[i+1, j]-f[i, j+1]|
Karena  operator  Robert  hanya  menggunakan  convolution mask  berukuran  2  x  2,  maka  operator  Robert  sangat  sensitif terhadap noise.

## 2. Metode Prewitt
Metode  Prewitt  merupakan  pengembangan  metode  robert dengan  menggunakan  filter  HPF  yang  diberi  satu  angka  nol penyangga.  Metode  ini  mengambil  prinsip  dari  fungsi laplacian  yang  dikenal  sebagai  fungsi  untuk  membangkitkan HPF.
Operator  Prewitt  menggunakan  delapan  buah  kernel operator gradient :
Menurut  [13],  operator  Prewitt  terbatas  pada  8 kemungkinan  orientasi;  Namun  kebanyakan  perkiraan orientasi  langsung  tidak  jauh  lebih  akurat,  dan  detektor  tepi berdasarkan gradien ini diperkirakan di 3x3 lingkungan untuk 8 arah. Kami menghitung semua delapan topeng konvolusi.
Pada  gambar  3,  dapat  dilihat  bahwa  gambar  asli  mobil diubah  menjadi  gambar  yang  berbeda  setelah  menggunakan metode Prewitt
Gambar 3. Hasil beberapa penggunaan metode Prewitt
Pada  gambar  lainnya,  seperti  gambar  4,  dijelaskan  bahwa hasil  antara  gambar  skala  Abu-abu  dan  metode  Prewitt berbeda  dengan  yang  lain.  Gambar  skala  abu-abu  hanya membuat  gambar  menjadi  warna  yang  berbeda  dari  aslinya, sementara  itu  metode  Prewitt  benar-benar  jelas  mengubah gambar menjadi deteksi Edge dari gambar aslinya.
Gambar 4. Hasil perbandingan Gray-scale image dengan Prewitt
3. Metode Sobel
Metode  Robert  Sobel  adalah  metode  pengembangan menggunakan  filter  HPF  oleh  buffer  nol.  Metode  ini mengambil  prinsip  fungsi  Laplacian  dan  Gaussian  dikenal sebagai  fungsi  untuk  menghasilkan  HPF.  Keuntungan  Sobel dari metode ini adalah kemampuan mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi. Sobeloperator menggunakan  operator  kernel  gradient  3  x  3.  Sementara  itu, [13],  metode  Sobel  deteksi  tepi  untuk  segmentasi  gambar menemukan  tepi  menggunakan  Sobelapproximation  ke derivatif,  karena  mendahului  tepi  pada  titik-titik  di  mana gradien  tertinggi.  Teknik  Sobel  melakukan  kuantitas  gradien spasial  2-D  pada  gambar  dan  menyoroti  daerah  frekuensi spasial  tinggi  yang  sesuai  dengan  tepi.  Secara  umum digunakan  untuk  mencari  taksiran  gradien  absolut  yang diperkirakan pada setiap titik dalam  n  masukan gambar  skala Abu-abu.
Operator Sobel melakukan deteksi tepi dengan memperhatikan  tepi  vertical  dan  horizontal.  Gradient Magnitude dari operator Sobel adalah sebagai berikut :
Dari  persamaan  yang  diperoleh  dari  metode  Sobel,  kita dapat melihat gambar sebagai  hasil deteksi tepi pada Gambar 5.
Gambar 5. Perbandingan metode Prewitt dengan metode Sobel
4. Hasil Eksperimen
Dari ketiga metode yang dibahas sebelumnya, pada bab ini akan  menunjukkan  hasil  perbandingan  tiga  metode  dengan perbandingan  menggunakan  gambar  skala  abu-abu.  Ketiga
metode  ini  adalah  metode  Robert,  Prewitt  dan  metode  Sobel. Semua hasil metode ini menggunakan perangkat lunak Matlab sebagai  perhitungannya,  untuk  mengetahui  perbedaan  antara gambar asli dengan hasil deteksi tepi dari gambar asli.
Gambar 6. Hasil dari metode Robert, Prewitt dan Sobel

## III. K ESIMPULAN
Dari  uraian  diatas  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan, yaitu:
1. Tahap  preprossesing  merupakan  tahap  yang  dapat memudahkan  untuk  mengenali  objek  yang  akan dikenali/ diklasifikasikan.
2. Resize  Image  mampu  mempercepat  proses  dengan teknik interpolasinya.
3. Deteksi Tepi dengan operator sobel memberikan hasil yang lebih baik daripada operator lainnya.
4. Luas  area  maksimum  mampu  mengidentifikasi  fisik mobil  setelah  penyambungan  piksel,  menghilangkan noise,  menghilangkan  hole  dan  pengindeksan  setiap objek.
5. Dari  hasil  tersebut,  maka  dapat  dikatakan  bahwa jumlah  piksel  input  akan  menentukan  tingkat keberhasilan  dan  akurasi  citra,  semakin  besar  ukuran piksel  citra  input,  maka  semakin  baik  hasil  citra output.
6. Untuk  mendapatkan  hasil  deteksi  tepi  yang  lebih optimal,  maka  disarankan  proses  pengenalannya
dalam  menentukan  tepi  piksel  secara  acak  perlu diperbaiki,  misalnya  dengan  arah  dalam  menentukan piksel berikutnya.
D AFTAR P USTAKA
[1] Moh Aniati, M. A. and Setiawan, S. 1992. PengantarPengolahan Citra . Elek Media Komputindo, Jakarta.
[2] Fauzi,  Y.  and  Mayasari,  Z.  M.  2005. ImplementasiAlgoritma  Filter Derivative  PadaMatlab .  Research  Report.  LembagaPenelitian  UNIB  at Bengkulu.
[3] Gonzalez,  R.  C.  and  Woods,  R.  E.  1993. Digital  Image  Processing . Addison Wesley, USA.
[4] Hord.  1982. Digital  Image  Processing  of  Remotely  Sensed  Data . Academic Press, New York, USA.
[5] Jain,  A.  K.  1989. Fundamental  of  Image  Processing .  University  of California, Davis, USA.
[6] Jensen,  John,  R.  1986. Introductory  Digital  Image  Processing  –  a Remote Sensing Perspective . Second Edition, Prentice Hall, London.
[7] Munir, R. 2004. Pengolahan Citra Digital
denganPendekatanAlgoritmik . Informatika, Bandung.
[8] Schalkoff,  R.  1989. Digital  Image  Processing  and  Computer  Vision . John Wiley & Sons. Inc., USA.
[9] 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.
[10] 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.
[11] Asht,  Seema,  and  Dass,  Rajeshwar.  2012.  Pattern  Recognition Techniques: A Review. International Journal of Computer Science and Telecommunications . 3, 8 (August. 2012), 25-29.
[12] 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.
[1] 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.