Perbandingan deteksi tepi menggunakan metode morfologi gradien dengan metode addition dan division
D alam perkembangan lebih lanjut, deteksi tepi pada citra banyak diteliti dalam pengolahan citra digital. Proses deteksi tepi merupakan bagian dari aplikasi analisa citra (image analysis). Deteksi tepi mempunyai kontribusi penting dalam pengembangan algoritma untuk analisa citra. Dalam penelitian tugas akhir ini mempergunakan metode dalam melakukan pendeteksian tepi pada citra, metode tersebut adalah metode morfologi gradien dengan metode addition dan division. Langkah — langkah dalam medeteksi tepi dengan morfologi gradien, adalah pengambilan batas tepi pada citra, setelah didapatkan batas tepi dilakukan proses opening and closing, dilasi, erosi, dan gradien, setelah semua proses dilakukan terakhir menghilangkan noise yang ada pada hasil pendeteksian. Sedangkan pada metode addition dan division, bentuk citra diubah ke dalan,s u baris, lalu dicari nilai ambang untuk menentukan batas fepi pada citra. Dalam metode morfologi gradien citra masukkan berupa citra biner dan ode addition dan division berupa citra grayscale. Dari hasil uji coba ini, metode morfologi gradien dengan metode addition dan addition, deteksi tepi dapat tersegmentasi. Pada metode morfologi deteksi tepi bisa terpisah dari background obyek, sedangkan pada metode addition dan division detail obyek dapat terdeteksi, meskipun tepi obyek terputus — putus. Dan waktu komputasi pada metode morfologi gradien relatif lebih cepat dibandingakan dengan metode addition dan division.
I n a further development, edge detection in images widely studied in digital image processing. The process of edge detection is part of the application of image analysis (image analysis). Edge detection has an important contribution in the development of algorithms for image analysis. In this final study uses edge detection methods to the image, the method is a method of morphological gradient method addition and division. Step - a step in the morphological gradient edge medeteksi, is taking on the image of the border, having obtained a border made the opening and closing, dilation, erosion, and gradients, after all the process done last eliminating existing noise on detection results. While the methods of addition and division, forms the image is converted into a single line, and then sought to determine the threshold value on the edge of the image. In the morphological gradient method insert images in the form of a binary image and the method of addition and division in the form of a grayscale image. From the test results, the morphological gradient method with addition and addition method, edge detection can be se ented. In the morphological edge detection method can separate from backgroun objects, whereas the method addition and division detail objects can be detected, even though the object edges cut - off. And computational time on the morphology gradient method is relatively faster dibandingakan addition and division method.