Perbedaan algoritma SOBEL, PREWIT DAN LOG pada edge detection

TEORI

Tepi atau sisi dari sebuah objek adalah daerah di mana terdapat perubahan intensitas warna yang cukup tinggi. Deteksi tepi (Edge detection) adalah operasi yang dijalankan untuk mendeteksi garis tepi (edges) yang membatasi dua wilayah citra homogen yang memiliki tingkat kecerahan yang berbeda. Deteksi tepi sebuah citra digital merupakan  proses untuk mencari perbedaan intensitas yang menyatakan batas-batas suatu objek (sub-citra) dalam keseluruhan citra digital yang dimaksud.

Tujuan pendeteksian tepi adalah untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra. Proses deteksi tepi citra dilakukan dengan mencari lokasi-lokasi intensitas piksel- pikel yang diskontinyu dengan intensitas piksel-piksel yang  berdekatan (bertetanggaan/ neighborhood). Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi (edge) dari suatu citra, bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya. Metode deteksi tepi tersebut diantaranya yaitu :

1. Sobel
Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian dan gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Kelebihan dari metode sobel ini adalah kemampuan untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi. Operator ini identik dengan bentuk matriks 3x3 atau jendela ukuran 3x3 piksel, dengan Gx dan Gy dihitung menggunakan kernel (mask.
2. Prewit
Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Persamaan gradien pada operator Prewitt sama seperti operator Sobel, tetapi menggunakan nilai c = 1.
3. LOG (Laplacian of Gaussian)
Kadangkala pendeteksian tepi dengan operator Laplace menghasilkan tepi-tepi palsu yang disebabkan oleh gangguan. Untuk mengurangi kemunculan tepi palsu, citra disaring dulu dengan fungsi Gaussian.

Tepi dapat diorientasikan dengan suatu arah, dan arah ini berbeda-beda pada bergantung pada perubahan intensitas. Ada tiga macam tepi yang terdapat di dalam citra digital. Ketiganya adalah:

1. Tepi curam
Tepi dengan perubahan intensitas yang tajam. Arah tepi berkisar 90°.
2. Tepi landai
Disebut juga tepi lebar, yaitu tepi dengan sudut arah yang kecil. Tepi landai dapat dianggap terdiri dari sejumlah tepi-tepi lokal yang lokasinya berdekatan.
3. Tepi yang mengandung derau (noise)
Umumnya tepi yang terdapat pada aplikasi computer vision mengandung derau. Operasi peningkatan kualitas citra (image enhancement) dapat dilakukan terlebih dahulu sebelum pendeteksian tepi.

PERCOBAAN

KESIMPULAN

Operator Sobel lebih sensitif terhadap tepi diagonal daripada tepi horizontal dan vertikal. Sebaliknya, operator Prewitt lebih sensitif terhadap tepi horizontal dan dan tepi vertikal. Dari empat percobaan, terlihat bahwa Operator LOG sangat sensitif terhadap tepi pixel sehingga sering menghasilkan tepi pixel ganda dan lebar. Oleh karena itu, operator LOG jarang langsung digunakan untuk deteksi tepi. Operator ini umumnya digunakan untuk menentukan apakah pixel gambar berada di daerah gelap atau wilayah terang dengan tepi yang diketahui.

nb : mau ngopas? silahkan berikan email anda di komentar dan berikan alasan anda atau hubungi email kami :)