Segmentasi Citra: Deteksi Tepi Menggunakan Operator Frei-Chen
Table of Contents
Operator Frei-Chen |
Silakan perlajari sendiri konsep operator ini lebih jauh ya ! Saya langsung menunjukkan implementasinya melalui pemrograman matlab berikut :
function [G] = freichen(F) % Pemerolehan tepi objek pada citra F % melalui operator Frei-Chen % Hasil: citra G [m, n] = size(F); akar2 = sqrt(2); F=double(F); G=zeros(m,n); for y=2 : m-1 for x=2 : n-1 G(y, x) = sqrt(... (F(y-1,x+1)+akar2*F(y,x+1)+F(y+1,x+1) - ... F(y-1,x-1)-F(y,x-1)-F(y+1,x-1))^2 + ... (F(y-1,x-1)+akar2*F(y-1,x)+F(y-1,x+1) - ... F(y+1,x-1)-akar2*F(y+1,x)-F(y+1,x+1))^2) ; end end G = uint8(G);
Simpan program diatas dengan nama freichen.m, kemudian kita coba implementasikan pada sebuah citra. Citra yang saya gunakan adalah citra kucing berikut :
Citra diatas dirubah menjadi bentuk berskala keabuan (grayscale), lantas disimpan dengan nama gambar yang berbeda dengan cara :
Citra kucing berwarna menjadi citra keabuan
Mengimplementasikan algoritma Frei-Chen dengan cara :
Menghasilkan citra yang berhasil terdeteksi tepinya menggunakan operator Frei-Chen
Demikian penjelasan singkat mengenai implementasi deteksi tepi menggunakan operator Frei-Chen, semoga memberikan manfaat bagi teman-teman yang membutuhkan.
Salam
Referensi :
Kadir, Abdul dan Adhi Susanto .2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta : Andi
Post a Comment