Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan

Penulis

DOI:

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

Kata kunci:

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

Abstrak

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.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Referensi

Diterbitkan

2021-01-25

Terbitan

Bagian

Articles

Cara Mengutip

Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan. (2021). CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 6(1), 67-71. https://doi.org/10.24114/cess.v6i1.19003

Artikel Serupa

1-10 dari 95

Anda juga bisa Mulai pencarian similarity tingkat lanjut untuk artikel ini.

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama