Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan

Gabriel Indra Widi Tamtama

Abstract


Seiring dengan kemajuan komputer, teknik pemrosesan gambar menjadi berkembang dengan pesat. Segmentasi citra adalah salah satu bidang dalam pemrosesan gambar untuk mengenali suatu obyek gambar. Salah satu segmentasi citra adalah ekstraksi fitur tepi (edge detection) dan kurva dari sebuah gambar. Paper ini akan memberikan informasi mengenai studi perbandingan teknik deteksi tepi dengan berbagai metode. Perbandingan metode meliputi bentuk objek yang akan dikenali tepinya, tingkat akurasi gambar, waktu eksekusi program dan output yang diberikan. Ada tujuh algoritma deteksi tepi yang digunakan, algoritma ini terbagi menjadi dua yaitu orde satu meliputi Sobel, Prewit, Robert, Isotropic, dan Compas. Sedangkan orde dua meliputi Canny dan Laplacian. Hasil percobaan dievaluasi berdasarkan nilai kemiripan dengan citra asli dengan pendekatan MSE dan PSNR. Hasil evaluasi menujukkan bahwa dari 3 citra yang di ujicoba metode canny mendapatkan 2 hasil terbaik dari ketiga citra dengan nilai MSE & PSNR pada citra 1 dan 2 sebesar 246,95 & 3,67 dB dan 249,16 & 2,55 dB.

Keywords


artificial neural networks; edge detection; image processing; algorithm comparison; MSE; PSNR

Full Text:

PDF


DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v6i1.19003

Article Metrics

Abstract view : 108 times
PDF - 227 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)

Creative Commons License
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License