berbeda-beda bergantung pada perubahan intensitas. Ada tiga macam tepi yang terdapat didalam citra digital ditunjukan pada Gambar 2.11, yaitu [7]:
a. Tepi curam yaitu tepi dengan perubahan intensitas yang tajam. Arah tepi
berkisar 90 b.
Tepi landai yaitu tepi dengan sudut arah yang kecil. Tepi landai dapat dianggap terdiri dari sejumlah tepi-tepi lokal yang lokasinya berdekatan.
c. Tepi yang mengandung derau noise. Umumnya tepi yang terdapat pada
aplikasi komputer mengandung derau. Operasi peningkatan kualitas citra dapat dilakukan terlebih dahulu sebelum pendeteksian tepi.
Gambar 2.11 . Jenis-jenis Tepi
Pendeteksian tepi merupakan langkah pertama untuk melingkupi informasi didalam citra. Tepi mencirikan batas-batas objek dan karena itu tepi berguna untuk
proses segmentasi dan identifikasi objek didalam citra. Tujuan operasi pendeteksian tepi adalah untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek
didalam citra.
2.4 Algoritma Prewitt
Algoritma Prewitt adalah satu dari jenis operator gradien ortogonal sebidang yang menggunakan dua matriks dengan ukuran 3x3 kernel yang ditunjukkan pada gambar
2.12, yang mana menghitung gradien dalam arah x dan gradien dalam arah y. Matriks tersebut beroperasi di atas citra dengan memanipulasi persegi piksel. Prewitt
menghitung gradien intensitas citra pada setiap titik dan kemudian memberikan
Universitas Sumatera Utara
perintah untuk meningkatkan intensitas citra pada setiap titik dari terang ke gelap. Daerah Tepi merupakan kontras intensitas kuat yang gelap atau terang.
-1 -1
-1 -1
1 -1
1 1
1 1
-1 1
Kernel G
x
Kernel G
y
Gambar 2.12. Kernel pada operator Prewitt
Kernel ini dirancang untuk merespon secara maksimal untuk tepi yang berjalan secara vertikal dan horizontal relatif terhadap grid piksel, satu kernel untuk masing-
masing dua orientasi tegak lurus. Kernel dapat diterapkan secara terpisah pada gambar masukan, untuk menghasilkan pengukuran yang terpisah dari komponen gradien pada
setiap orientasi G
x
dan G
y
yang kemudian dapat dikombinasikan bersama untuk menemukan besarnya absolut dari gradien pada setiap titik dan orientasi dari
gradiennya. Besarnya gradien diberikan oleh:
2.3
Secara matematis, pendekatan gradien dihitung menggunakan: 2.4
Dua komponen dari gradien sangat mudah dihitung dan ditambahkan diatas citra masukan menggunakan operator konvolusi kernel yang ditunjukkan pada
Gambar 2.13.
[ �
� �
� ,
� �
� �
]
Gambar 2.13. Operator konvolusi untuk menghitung gradien
Kernel digunakan untuk menghitung gradien, yaitu: |G| = |a
2
+ 1 x a
3
+ a
4
– a + 1 x a
7
+ a
6
| |a
+ 1 x a
1
+ a
2
– a
6
+ 1 x a
5
+ a
4
| 2.5
|�| = √� + �
|�| = |� | + |�
|
Universitas Sumatera Utara
2.5 Algoritma Homogeneity
Algoritma Homogeneity adalah algoritma yang praktis dan cepat dalam mendeteksi tepi dimana dalam menentukan nilai maksimum dari pengurangan serangkaian piksel.
Homogeneity menghitung perbedaan maksimum dari piksel dengan piksel tetangga yakni 8 arah, ditunjukkan pada gambar 2.14.
Gambar 2.14. Operator homogeneity
Untuk menghitung gradien, menggunakan: G = gx,y
– a , gx,y
– a
1
, gx,y – a
2
, gx,y – a
3
, gx,y – a
4
, gx,y
– a
5
, gx,y – a
6
, gx,y – a
7
2.6
2.6 Penilaian Kualitas Citra
