Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan

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. Pap...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Gabriel Indra Widi Tamtama
Formato:	article
Lenguaje:	ID
Publicado:	Universitas Negeri Medan 2021
Materias:	artificial neural networks edge detection image processing algorithm comparison mse psnr Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/f07de279e2134ccdaa82164d04106c94
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:f07de279e2134ccdaa82164d04106c94
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:f07de279e2134ccdaa82164d04106c942021-11-27T05:26:26ZPerbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan2502-71312502-714X10.24114/cess.v6i1.19003https://doaj.org/article/f07de279e2134ccdaa82164d04106c942021-01-01T00:00:00Zhttps://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/19003https://doaj.org/toc/2502-7131https://doaj.org/toc/2502-714XSeiring 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.Gabriel Indra Widi TamtamaUniversitas Negeri Medanarticleartificial neural networksedge detectionimage processingalgorithm comparisonmsepsnrElectronic computers. Computer scienceQA75.5-76.95IDCESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), Vol 6, Iss 1, Pp 67-71 (2021)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	ID
topic	artificial neural networks edge detection image processing algorithm comparison mse psnr Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95
spellingShingle	artificial neural networks edge detection image processing algorithm comparison mse psnr Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95 Gabriel Indra Widi Tamtama Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan
description	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.
format	article
author	Gabriel Indra Widi Tamtama
author_facet	Gabriel Indra Widi Tamtama
author_sort	Gabriel Indra Widi Tamtama
title	Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan
title_short	Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan
title_full	Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan
title_fullStr	Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan
title_full_unstemmed	Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan
title_sort	perbandingan dan analisis untuk algoritma deteksi tepi pada jaringan saraf tiruan
publisher	Universitas Negeri Medan
publishDate	2021
url	https://doaj.org/article/f07de279e2134ccdaa82164d04106c94
work_keys_str_mv	AT gabrielindrawiditamtama perbandingandananalisisuntukalgoritmadeteksitepipadajaringansaraftiruan
_version_	1718409202145165312

Perbandingan dan Analisis Untuk Algoritma Deteksi Tepi Pada Jaringan Saraf Tiruan

Ejemplares similares