Implementasi Edge Detection Pada Telapak Tangan Menggunakan Metode Operator Sobel Dan Operator Prewitt
Abstract
Deteksi tepi merupakan langkah pertama untuk melengkapi informasi didalam citra dimana tepi mencirikan batas-batas objek yang berguna untuk proses identifikasi. Banyak metode dalam deteksi tepi, namun dalam penelitian ini metode yang diambil yaitu Metode Sobel dan Prewitt untuk mendeteksi tepi objek pada citra telapak tangan. Adapun masalah yang timbul pada edge detection pada telpak tangan ialah telapak tangan memiliki tepi garis yang berbeda-beda pada setiap orang sehingga garis-garis yang terdapat pada citra telapak tangan dan bentuk dari telapak tangan pada setiap orang akan berbeda. Sistem ini diterapkan kedua metode tersebut untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu objek. Penelitian ini membahas tentang citra telapak tangan secara individu tersebut dalam aplikasi matlab. Metode Sobel sering disebut juga dengan operator sobel yang banyak digunakan sebagai pendeteksian tepi karena kesederhanaan dan kemampuannya. Operator Sobel ini sensitive terhadap tepian diagonal dari tepian vertical dan horizontal sedangkan prewitt merupakan kebalikan dari operator sobel. Maka diperlukan pendeteksian tepi (edge detection) pada telapak tangan agar diharapkan pendeteksian citra menjadi lebih jelas untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra dengan menggunakan aplikasi matlab,
Â
Kata Kunci : Deteksi Tepi,Sobel,Prewitt dan MatlabReferences
Darwis Amri, “IMPLEMENTASI EDGE DETECTION PADA CITRA GRAYSCALE DENGAN METODE OPERATOR SOBEL DAN OPERATOR PREWITT,†Maj. Ilm. INTI, vol. 12, 2017.
E. Z. A. ANDI PRANATA*1, “IMPLEMENTASI DETEKSI TEPI BERBASIS METODE PREWITT PADA CITRA GIGI MANUSIA.â€
A.Kadir, Pengenalan Algoritma, Andi. Yogyakarta, 2013.
L. H. Harefa, “ANALISIS EDGE DETECTION CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROBERT DAN CANNY,†pp. 29–34, 2016.
M. K. T.Sutoyo, S.Si., M.Kom., Edy Mulyanto, S,.Si., M.Kom., Dr.Vincent Suharto, Oky Dwi Nurhayati, M.T., Wijanarto, Teori Pengolahan Citra Digital, Andi. yogyakarta, 2009.
D. Putra, Pengolahan Citra Digital, Andi. yogyakarta, 2010.
Abdul kadir & Adhi susanto, Teori dan aplikasi pengolahan citra, Andi. yogyakarta, 2013.
Eka Afriandi, Sutikno, “Identifikasi Telapak Tangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ),†vol. 8, no. 2, 107–114, 2016.
M. . Dr. Drs. Anak Agung Ngurah Gunawan, Pengolahan Citra Mammografi Cara Pembuatan Program. yogyakarta: TEKNOSAIN, 2016.
Jogiyanto, Analisis & Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI, 2005.
E. Prasetyo, Pengolahan Citra Digital Dan Aplikasinya Menggunakan Matlab, Andi. Yogyakarta, 2011.
Downloads
Published
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).
