Metode Laplacian of Gaussian

27 Salah satu filter Gaussian berukuran yang umum digunakan untuk proses menghilangkan noise adalah sebagai berikut :

2.9.1 Metode Laplacian of Gaussian

Titik-titik tepi yang dilacak dengan cara menemukan perpotongan dengan sumbu x oleh fungsi turunan kedua dari intensitas citra sangat sensitif terhadap noise. Oleh karena itu, diperlukan suatu filter yang dapat melemahkan noise sebelum penguatan tepi dilakukan [6]. Hal ini dapat dilakukan sekaligus dengan Laplacian of Gaussian, yang merupakan kombinasi dari filter Gaussian dan pelacak tepi Laplacian. Karakteristik mendasar dari pelacak tepi Laplacian of Gaussian adalah : 1. Filterisasi pengaburnya adalah filter Gaussian 2. Penguatan tepi adalah fungsi turunan kedua 3. Kriteria pelacakan adalah dengan menemukan titik perpotongan dengan sumbu x dalam fungsi turunan kedua yang bersesuaian dengan puncak dalam suatu fungsi turunan pertama 4. Lokasi dari tepi dapat diduga dengan resolusi subpiksel menggunakan interpolasi linear 28 Dengan metode ini, citra sebelumnya harus dikonvolusi menggunakan filter Gaussian. Langkah ini akan mengaburkan citra dan melemahkan noise. Titik-titik noise yang terisolasi dan susunan kecil titik noise akan dihilangkan atau dilemahkan. Karena pengaburan berakibat pada pelebaran tepi obyek, pelacak tepi hanya akan menganggap suatu titik adalah milik tepi jika titik tersebut merupakan puncak lokal dalam gradien. Hal ini dapat dicapai dengan menemukan titik perpotongan dari fungsi turunan kedua. Laplacian digunakan sebagai perkiraan dari fungsi turunan kedua dalam dua dimensi karena ia merupakan operator isotropik [6]. Untuk menghindari pelacakan tepi yang tidak berbeda nyata, hanya titik perpotongan dengan sumbu x yang bersesuaian dengan turunan pertama dan bernilai di atas nilai tertentu saja yang dipilih sebagai titik-titik tepi. Hasil keluaran dari operator Laplacian of Gaussian, hx, y, didapatkan dari operasi konvolusi. Menggunakan aturan turunan untuk konvolusi, didapat : , dengan Bentuk persamaan di atas biasa disebut operator topi Meksiko karena bila nilai di sebelah kiri tanda sama dengan diplotkan terhadap koordinat x dan y akan membentuk lekukan seperti topi Meksiko. 29

BAB III METODE PENELITIAN

3.1 Metode Pengumpulan Data

Data yang digunakan merupakan data sekunder yang berupa sampel citra kanker kulit. Data yang digunakan sebanyak 5 data berupa file citra berekstensi .bmp Bitmap dikumpulkan pada bulan Januari 2009.

3.2 Metode Pengolahan Data

Setelah data terkumpul selanjutnya dilakukan pengolahan data dengan metode pengolahan citra digital. Untuk mengolah data citra digital dan deteksi tepi, penulis menggunakan software Mathlab 7.0.

3.3 Alur Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu: 1. Pengumpulan Data Data citra kanker kulit dikumpulkan sebanyak 6 buah. 2. Pengolahan Citra

a. Segmentasi

Proses Segmentasi dalam penelitian ini dilakukan secara manual yaitu dengan cara memotong secara langsung citra digital kanker kulit. b. Resize Citra hasil digitalisasi dan segmentasi mempunyai ukuran yang berbeda. Agar citra kanker kulit mempunyai ukuran atau dimensi yang sama maka citra tersebut diubah ukurannya menjadi 150 110 pixel.