Bagaimana algoritma Deteksi Tepi Canny berbeda dari teknik deteksi tepi lainnya, seperti Sobel dan Laplacian of Gaussian (LoG)? Bandingkan dan kontraskan metode-metode ini dalam hal kelebihan, kelemahan, dan efektivitas keseluruhannya dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar.
Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by IRMA AMELIA DEWI -
Number of replies: 36
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by Erlin Puspa Ningrum -
Pendeteksian tepi Canny:
Kelebihan:
Pendeteksian tepi yang istimewa dengan tepi yang tajam.
Dapat mengidentifikasi tepi yang tipis dan menghilangkan noise dengan baik.
Dapat juga menghilangkan kontur yang lemah akibat penggunaan double thresholding.
Kelemahan:
Komputasi yang intensif dibandingkan dengan metode dasar seperti Sobel.
Sulit untuk memilih ambang batas yang sesuai.
Manfaat keseluruhan: Canny adalah salah satu metode terbaik untuk berhasil mengidentifikasi tepi tajam dalam gambar.
Sobel
Kelebihan:
Relatif lebih ringan secara komputasi daripada Canny dan LoG.
Dapat digunakan untuk deteksi tepi secara real-time.
Mudah dimengerti dan diimplementasikan.
Kelemahan:
Tidak efektif untuk mengidentifikasi tepi yang halus dan diagonal yang tajam.
Rentan terhadap noise tanpa langkah penghalusan yang sesuai.
Efektivitas keseluruhan: Sobel efektif untuk aplikasi yang mengutamakan kecepatan dan efisiensi komputasi, tetapi mungkin kurang efektif untuk pendeteksian tepi yang kompleks.
Laplacian of Gaussians (LoG):
Kelebihan:
Mampu mendeteksi tepi berbagai orientasi dan kecuraman.
Efektif dalam mengidentifikasi tepi yang halus dan garis yang tajam.
Menghilangkan noise.
Kelemahan.
Lebih intensif secara komputasi daripada Sobel.
Tidak bagus dalam menghilangkan kontur yang lemah.
Cenderung melakukan penghalusan berlebihan jika parameter LoG tidak ditetapkan dengan benar.
Manfaat keseluruhan: LoG bagus dalam mendeteksi tepi dalam berbagai orientasi dan bentuk, tetapi memerlukan penyetelan parameter yang tepat.
Canny adalah pilihan yang baik jika deteksi tepi yang baik dengan cara apa pun diperlukan. LoG cocok ketika deteksi tepi yang lebih umum diperlukan dan noise harus dihilangkan.
Kelebihan:
Pendeteksian tepi yang istimewa dengan tepi yang tajam.
Dapat mengidentifikasi tepi yang tipis dan menghilangkan noise dengan baik.
Dapat juga menghilangkan kontur yang lemah akibat penggunaan double thresholding.
Kelemahan:
Komputasi yang intensif dibandingkan dengan metode dasar seperti Sobel.
Sulit untuk memilih ambang batas yang sesuai.
Manfaat keseluruhan: Canny adalah salah satu metode terbaik untuk berhasil mengidentifikasi tepi tajam dalam gambar.
Sobel
Kelebihan:
Relatif lebih ringan secara komputasi daripada Canny dan LoG.
Dapat digunakan untuk deteksi tepi secara real-time.
Mudah dimengerti dan diimplementasikan.
Kelemahan:
Tidak efektif untuk mengidentifikasi tepi yang halus dan diagonal yang tajam.
Rentan terhadap noise tanpa langkah penghalusan yang sesuai.
Efektivitas keseluruhan: Sobel efektif untuk aplikasi yang mengutamakan kecepatan dan efisiensi komputasi, tetapi mungkin kurang efektif untuk pendeteksian tepi yang kompleks.
Laplacian of Gaussians (LoG):
Kelebihan:
Mampu mendeteksi tepi berbagai orientasi dan kecuraman.
Efektif dalam mengidentifikasi tepi yang halus dan garis yang tajam.
Menghilangkan noise.
Kelemahan.
Lebih intensif secara komputasi daripada Sobel.
Tidak bagus dalam menghilangkan kontur yang lemah.
Cenderung melakukan penghalusan berlebihan jika parameter LoG tidak ditetapkan dengan benar.
Manfaat keseluruhan: LoG bagus dalam mendeteksi tepi dalam berbagai orientasi dan bentuk, tetapi memerlukan penyetelan parameter yang tepat.
Canny adalah pilihan yang baik jika deteksi tepi yang baik dengan cara apa pun diperlukan. LoG cocok ketika deteksi tepi yang lebih umum diperlukan dan noise harus dihilangkan.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by Risydah Amatillah -
1. Algoritma Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Lebih efektif dalam menghilangkan noise dan detail tidak relevan daripada Sobel dan LoG karena menggabungkan beberapa langkah pemrosesan.
Memiliki dua ambang batas (threshold) yang memungkinkan pengaturan sensitivitas deteksi tepi.
Menghasilkan tepi yang tipis dan akurat.
Kelemahan:
Lebih kompleks daripada Sobel atau LoG dan memerlukan beberapa komputasi tambahan.
Memerlukan pemilihan ambang batas yang tepat, yang bisa sulit.
Kelebihan:
Lebih efektif dalam menghilangkan noise dan detail tidak relevan daripada Sobel dan LoG karena menggabungkan beberapa langkah pemrosesan.
Memiliki dua ambang batas (threshold) yang memungkinkan pengaturan sensitivitas deteksi tepi.
Menghasilkan tepi yang tipis dan akurat.
Kelemahan:
Lebih kompleks daripada Sobel atau LoG dan memerlukan beberapa komputasi tambahan.
Memerlukan pemilihan ambang batas yang tepat, yang bisa sulit.
2. Metode Sobel:
Kelebihan:
Sederhana dan cepat dalam perhitungan gradien.
Mudah untuk memahami dan mengimplementasikan.
Tidak memerlukan ambang batas ganda seperti Canny.
Kelemahan:
Tidak efektif dalam mengurangi noise, sehingga hasil deteksi tepi dapat dipengaruhi oleh noise dalam citra.
Tidak menghasilkan tepi tipis dan tajam, yang dapat menghasilkan tepi yang agak kabur.
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Efektif dalam menghilangkan noise dalam citra karena menggabungkan operasi Gaussian dan LoG.
Lebih baik dalam menangkap tepi tipis dibandingkan dengan Sobel.
Kelemahan:
Memerlukan lebih banyak perhitungan dibandingkan Sobel.
Tidak memiliki pengaturan ambang batas internal, sehingga perlu menggabungkannya dengan metode lain, seperti ambang batas treshold, untuk mengidentifikasi tepi.
Efektivitas Keseluruhan:
Canny Edge Detection sering dianggap sebagai salah satu yang paling efektif dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar, terutama dalam hal menghilangkan noise, menghasilkan tepi yang tajam, dan memberikan kontrol sensitivitas melalui pengaturan ambang batas.
Sobel adalah yang paling sederhana dalam implementasi dan cocok untuk aplikasi yang memerlukan deteksi tepi cepat, meskipun hasilnya mungkin tidak seakurat Canny.
LoG efektif dalam mengurangi noise dan menghasilkan tepi tipis, tetapi memerlukan lebih banyak perhitungan.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by MUHAMMAD ARKAN ADLI -
1. Sobel
Kelebihan teknik ini :
- Mudah dimengerti dan diimplementasikan dibanding teknik lainnya.
- Sederhana dan cepat dihitung.
- Efektif dalam mendeteksi tepi vertikal atau horizontal.
Kekurangan teknik ini :
- Tidak menghasilkan tepi yang tipis dan tajam, cenderung lebih kabur.
- Kurang efektif dalam mendeteksi tepi diagonal atau tepi yang tidak sejajar dengan sumbu.
- Kurang efektif dalam mengurangi noise, sehingga hasil deteksi tepi bisa dipengaruhi oleh noise dalam gambar.
Efektivitas keseluruhan teknik ini :
Cocok untuk aplikasi di mana hanya deteksi tepi vertikal atau horizontal yang dibutuhkan. Sederhana dan efisien, tetapi mungkin tidak cukup baik untuk kasus di mana orientasi tepi yang beragam perlu dideteksi.
2. Laplacian of Gaussian
Kelebihan teknik ini :
- Efektif dalam menghilangkan noise dalam citra karena menggabungkan operasi Gaussian dan LoG.
- Cukup baik dalam mengidentifikasi tepi tipis dan tajam.
Kekurangan teknik ini :
- Tidak punya pengaturan ambang batas internal, jadi perlu digunakan bersama metode lain, misalnya ambang batas treshold, untuk mengidentifikasi tepi.
- Memerlukan lebih banyak perhitungan dibanding Sobel.
Efektivitas keseluruhan teknik ini :
Efektif dalam mendeteksi tepi kompleks, tetapi biayanya lebih tinggi secara komputasional. Baik digunakan dalam situasi di mana deteksi tepi halus dan detail tinggi diinginkan.
3. Canny Edge Detection
Kelebihan teknik ini :
- Sudah termasuk proses reduksi noise dengan menggunakan filter Gaussian.
- Proses Deteksi tepi lengkap yang melibatkan penekanan tepi, penyusunan arah, dan penemuan tepi yang tepat.
- Terdapat proses Non-maximum suppression untuk menghasilkan tepi tipis dan tajam.
- Ambang deteksi dapat diatur untuk mengontrol sensitivitas segmentasi.
Kekurangan teknik ini :
-Komputasi yang lebih kompleks karena melibatkan beberapa langkah.
-Rentan terhadap variasi pencahayaan.
Efektivitas keseluruhan teknik ini :
Umumnya dianggap sebagai salah satu metode terbaik karena menggabungkan beberapa langkah untuk memastikan deteksi tepi yang akurat dan tajam.
Kelebihan teknik ini :
- Mudah dimengerti dan diimplementasikan dibanding teknik lainnya.
- Sederhana dan cepat dihitung.
- Efektif dalam mendeteksi tepi vertikal atau horizontal.
Kekurangan teknik ini :
- Tidak menghasilkan tepi yang tipis dan tajam, cenderung lebih kabur.
- Kurang efektif dalam mendeteksi tepi diagonal atau tepi yang tidak sejajar dengan sumbu.
- Kurang efektif dalam mengurangi noise, sehingga hasil deteksi tepi bisa dipengaruhi oleh noise dalam gambar.
Efektivitas keseluruhan teknik ini :
Cocok untuk aplikasi di mana hanya deteksi tepi vertikal atau horizontal yang dibutuhkan. Sederhana dan efisien, tetapi mungkin tidak cukup baik untuk kasus di mana orientasi tepi yang beragam perlu dideteksi.
2. Laplacian of Gaussian
Kelebihan teknik ini :
- Efektif dalam menghilangkan noise dalam citra karena menggabungkan operasi Gaussian dan LoG.
- Cukup baik dalam mengidentifikasi tepi tipis dan tajam.
Kekurangan teknik ini :
- Tidak punya pengaturan ambang batas internal, jadi perlu digunakan bersama metode lain, misalnya ambang batas treshold, untuk mengidentifikasi tepi.
- Memerlukan lebih banyak perhitungan dibanding Sobel.
Efektivitas keseluruhan teknik ini :
Efektif dalam mendeteksi tepi kompleks, tetapi biayanya lebih tinggi secara komputasional. Baik digunakan dalam situasi di mana deteksi tepi halus dan detail tinggi diinginkan.
3. Canny Edge Detection
Kelebihan teknik ini :
- Sudah termasuk proses reduksi noise dengan menggunakan filter Gaussian.
- Proses Deteksi tepi lengkap yang melibatkan penekanan tepi, penyusunan arah, dan penemuan tepi yang tepat.
- Terdapat proses Non-maximum suppression untuk menghasilkan tepi tipis dan tajam.
- Ambang deteksi dapat diatur untuk mengontrol sensitivitas segmentasi.
Kekurangan teknik ini :
-Komputasi yang lebih kompleks karena melibatkan beberapa langkah.
-Rentan terhadap variasi pencahayaan.
Efektivitas keseluruhan teknik ini :
Umumnya dianggap sebagai salah satu metode terbaik karena menggabungkan beberapa langkah untuk memastikan deteksi tepi yang akurat dan tajam.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
152021006 Muhammad RIzki Herdian
152021231 Martin Halawa
992023098 Rendi Septia Rahman
992023094 Fadhil Arrijal
152021231 Martin Halawa
992023098 Rendi Septia Rahman
992023094 Fadhil Arrijal
992023096 Kemal Farabi Habidillah
1. Algoritma Deteksi Tepi Canny :
- Kelebihan :
- Tepi yang halus dan akurat: Algoritma Canny menggunakan filter Gaussian untuk mengurangi noise dalam gambar sebelum mendeteksi tepi. Hal ini membantu untuk menghasilkan tepi yang lebih halus dan akurat.
- Mampu menghilangkan tepi palsu: Algoritma Canny menggunakan teknik non-maxima suppression untuk menghilangkan tepi palsu. Teknik ini bekerja dengan mengidentifikasi titik-titik gradien tertinggi dalam gambar dan hanya mempertahankan tepi yang memiliki nilai gradien tertinggi di area sekitarnya.
- Efektif untuk berbagai jenis gambar: Algoritma Canny dapat digunakan untuk mendeteksi tepi pada berbagai jenis gambar, termasuk gambar dengan noise, gambar dengan pencahayaan yang tidak merata, dan gambar dengan garis tipis.
- Kekurangan :
- Waktu komputasi lebih lama: Algoritma Canny membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama dibandingkan metode deteksi tepi lainnya, seperti Sobel dan LoG. Hal ini karena algoritma Canny menggunakan filter Gaussian dan non-maxima suppression.
- Dapat menghasilkan tepi yang patah: Algoritma Canny dapat menghasilkan tepi yang patah, terutama pada gambar dengan garis tipis. Hal ini karena algoritma Canny menggunakan thresholding untuk menentukan apakah suatu titik adalah tepi atau bukan.
- Sensitif terhadap parameter: Algoritma Canny memiliki beberapa parameter yang dapat disesuaikan, seperti nilai ambang batas dan ukuran filter Gaussian. Parameter-parameter ini dapat mempengaruhi hasil deteksi tepi. Oleh karena itu, penting untuk memilih parameter yang tepat untuk gambar tertentu.
2. Kelebihan & kekurangan :
- Canny memiliki kelebihan berupa tepi yang halus dan akurat, mampu menghilangkan tepi palsu, dan efektif untuk berbagai jenis gambar. Namun, metode ini memiliki kelemahan berupa waktu komputasi yang lebih lama dan dapat menghasilkan tepi yang patah.
- Sobel memiliki kelebihan berupa waktu komputasi yang lebih cepat dan lebih tahan terhadap noise. Namun, metode ini memiliki kelemahan berupa tepi yang kasar dan dapat menghasilkan tepi palsu.
- LoG memiliki kelebihan berupa tepi yang halus dan akurat, dan mampu menghilangkan tepi palsu. Namun, metode ini memiliki kelemahan berupa waktu komputasi yang lebih lama dan dapat menghasilkan tepi yang patah.
Efektivitas :
Secara umum, metode Canny adalah metode deteksi tepi yang paling efektif. Metode ini menghasilkan tepi yang halus dan akurat, mampu menghilangkan tepi palsu, dan efektif untuk berbagai jenis gambar. Namun, metode ini juga memiliki kelemahan berupa waktu komputasi yang lebih lama.
Pemilihan metode yang akan di proses :
- Jika waktu komputasi adalah pertimbangan utama, maka Sobel atau LoG mungkin merupakan pilihan yang lebih baik.
- Jika akurasi adalah pertimbangan utama, maka Canny adalah pilihan yang lebih baik.
- Jika gambar berisi banyak noise, maka filter Gaussian dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi metode deteksi tepi apa pun.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Algoritma deteksi tepi Canny membedakan diri dari teknik deteksi tepi lainnya, seperti Sobel dan Laplacian of Gaussian (LoG), dengan sejumlah cara yang menarik. Untuk memahami perbedaan dan persamaan di antara metode-metode ini, mari kita bandingkan dan kontrastkan mereka dalam hal kelebihan, kelemahan, dan efektivitas keseluruhannya dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar.
Canny Edge Detection:
Kelebihan:
Canny menghasilkan tepi tajam dan tegas, yang membuatnya cocok untuk berbagai aplikasi analisis citra dan pengolahan lanjutan.
Metode ini memiliki kemampuan untuk menghilangkan noise melalui penghalusan awal dengan filter Gaussian.
Canny mampu mengidentifikasi tepi yang kuat dan mengabaikan detail yang kurang relevan melalui histeresis thresholding.
Kelemahan:
Algoritma Canny lebih kompleks dan memerlukan lebih banyak komputasi daripada beberapa teknik deteksi tepi lainnya.
Memilih ambang batas yang tepat untuk histeresis thresholding bisa menjadi tantangan.
Sobel Edge Detection:
Kelebihan:
Sobel adalah metode yang sederhana dan efisien dalam menghitung gradien citra.
Pemahaman arah gradien dari Sobel memungkinkan identifikasi tepi dengan orientasi tertentu.
Kelemahan:
Tidak melakukan deteksi tepi yang sebaik Canny, terutama dalam mengatasi noise dan menghasilkan tepi yang tajam.
Rentan terhadap efek noise di dalam citra.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
LoG mampu mendeteksi tepi dengan baik, terutama ketika ada variasi besar dalam intensitas cahaya.
Ini menggabungkan operasi penghalusan (Gaussian) dengan deteksi tepi (Laplacian) dalam satu tahap.
Kelemahan:
LoG rentan terhadap noise tingkat rendah yang dapat menghasilkan deteksi tepi palsu.
Operasi LoG memerlukan lebih banyak komputasi daripada Sobel tetapi kurang efisien daripada Canny.
Efektivitas Keseluruhan:
Canny seringkali dianggap lebih efektif dalam menghasilkan tepi yang tajam, mengatasi noise, dan memisahkan tepi yang penting dari detail yang tidak relevan. Namun, itu memerlukan lebih banyak parameter pengaturan dan pemrosesan tambahan dibandingkan dengan Sobel.
Sobel dan LoG lebih sederhana dalam perhitungan dan dapat memberikan hasil yang memadai dalam beberapa kasus, terutama jika tingkat keakuratan yang sangat tinggi tidak diperlukan.
Ketika memilih metode deteksi tepi, pertimbangkan kebutuhan spesifik aplikasi Anda. Canny umumnya direkomendasikan ketika diperlukan segmentasi akurat, sementara Sobel atau LoG mungkin cocok untuk aplikasi yang membutuhkan kecepatan dan keefisienan komputasi yang lebih besar.
Canny Edge Detection:
Kelebihan:
Canny menghasilkan tepi tajam dan tegas, yang membuatnya cocok untuk berbagai aplikasi analisis citra dan pengolahan lanjutan.
Metode ini memiliki kemampuan untuk menghilangkan noise melalui penghalusan awal dengan filter Gaussian.
Canny mampu mengidentifikasi tepi yang kuat dan mengabaikan detail yang kurang relevan melalui histeresis thresholding.
Kelemahan:
Algoritma Canny lebih kompleks dan memerlukan lebih banyak komputasi daripada beberapa teknik deteksi tepi lainnya.
Memilih ambang batas yang tepat untuk histeresis thresholding bisa menjadi tantangan.
Sobel Edge Detection:
Kelebihan:
Sobel adalah metode yang sederhana dan efisien dalam menghitung gradien citra.
Pemahaman arah gradien dari Sobel memungkinkan identifikasi tepi dengan orientasi tertentu.
Kelemahan:
Tidak melakukan deteksi tepi yang sebaik Canny, terutama dalam mengatasi noise dan menghasilkan tepi yang tajam.
Rentan terhadap efek noise di dalam citra.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
LoG mampu mendeteksi tepi dengan baik, terutama ketika ada variasi besar dalam intensitas cahaya.
Ini menggabungkan operasi penghalusan (Gaussian) dengan deteksi tepi (Laplacian) dalam satu tahap.
Kelemahan:
LoG rentan terhadap noise tingkat rendah yang dapat menghasilkan deteksi tepi palsu.
Operasi LoG memerlukan lebih banyak komputasi daripada Sobel tetapi kurang efisien daripada Canny.
Efektivitas Keseluruhan:
Canny seringkali dianggap lebih efektif dalam menghasilkan tepi yang tajam, mengatasi noise, dan memisahkan tepi yang penting dari detail yang tidak relevan. Namun, itu memerlukan lebih banyak parameter pengaturan dan pemrosesan tambahan dibandingkan dengan Sobel.
Sobel dan LoG lebih sederhana dalam perhitungan dan dapat memberikan hasil yang memadai dalam beberapa kasus, terutama jika tingkat keakuratan yang sangat tinggi tidak diperlukan.
Ketika memilih metode deteksi tepi, pertimbangkan kebutuhan spesifik aplikasi Anda. Canny umumnya direkomendasikan ketika diperlukan segmentasi akurat, sementara Sobel atau LoG mungkin cocok untuk aplikasi yang membutuhkan kecepatan dan keefisienan komputasi yang lebih besar.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
kelebihan dari pendeteksi tepi canny:
1. canny menghasilkan akurasi yang akurat/tinggi dengan meminimalkan kesalahan deteksi dan mengurangi respons terhadap noise dalam citra
2. canny juga dapat mendeteksi tepi dengan baik bahkan ketika tepi tersebut tipis atau terputus-putus dalam citra.
3. canny juga mengurangi noise dalam citra selama proses deteksi tepi, karena menggunakan teknik smoothing dengan filter gaussian.
4. canny menggunakan hysteresis thresholding dan low threshold untuk membedakan antara tepi yang signifikan dan noise, yang membantu menghindari deteksi tepi palsu dan menghasilkan tepi yang lebih bersih.
kelemahan:
1. sensitif terhadap noise
2. komputasi yang makan waktu
3. pemilihan parameter yang sulit
sobel
kelebihan:
1. mudah diimplementasikan dan cepat dalam perhitungan
2. efektif dalam mendeteksi tepi vertikal dan horizontal
kelemahan:
1. rentan terhadap noise dalam citra
2. kurang efektif dalam mendeteksi tepi tipis
laplacian of gaussian(LoG)
kelebihan:
1. menggabungkan fitler gaussian untuk mengurangi noise sebelum deteksi tepi
2. dapat mendeteksi tepi yg halus
kelemahan:
1. memiliki sensitivitas terhasap variasi skala, yang membutuhkan penyetelan parameter untuk hasil yang optimal
2.proses konvolusi ganda(gaussian dan laplacian) membutuhkan waktu komputasi lebih lama.
perbandingan keseluruhan:
canny: metode paling umum digunakan karena efektivitas dalam mengatasi noise dan mendeteksi tepi dengan baik,
sobel: metode yang paling sederhana dan cepat. tetapi rentan terhadap noise dan kurang efektif dalam mendeteksi tepi yg halus
LoG: menggabungkan keunggulan Gaussian smoothing dan deteksi tepi laplacian meskipun memerlukan penyetelan parameter yang lebih teliti dan membutuhkan waktu komputasi lebih lama
1. canny menghasilkan akurasi yang akurat/tinggi dengan meminimalkan kesalahan deteksi dan mengurangi respons terhadap noise dalam citra
2. canny juga dapat mendeteksi tepi dengan baik bahkan ketika tepi tersebut tipis atau terputus-putus dalam citra.
3. canny juga mengurangi noise dalam citra selama proses deteksi tepi, karena menggunakan teknik smoothing dengan filter gaussian.
4. canny menggunakan hysteresis thresholding dan low threshold untuk membedakan antara tepi yang signifikan dan noise, yang membantu menghindari deteksi tepi palsu dan menghasilkan tepi yang lebih bersih.
kelemahan:
1. sensitif terhadap noise
2. komputasi yang makan waktu
3. pemilihan parameter yang sulit
sobel
kelebihan:
1. mudah diimplementasikan dan cepat dalam perhitungan
2. efektif dalam mendeteksi tepi vertikal dan horizontal
kelemahan:
1. rentan terhadap noise dalam citra
2. kurang efektif dalam mendeteksi tepi tipis
laplacian of gaussian(LoG)
kelebihan:
1. menggabungkan fitler gaussian untuk mengurangi noise sebelum deteksi tepi
2. dapat mendeteksi tepi yg halus
kelemahan:
1. memiliki sensitivitas terhasap variasi skala, yang membutuhkan penyetelan parameter untuk hasil yang optimal
2.proses konvolusi ganda(gaussian dan laplacian) membutuhkan waktu komputasi lebih lama.
perbandingan keseluruhan:
canny: metode paling umum digunakan karena efektivitas dalam mengatasi noise dan mendeteksi tepi dengan baik,
sobel: metode yang paling sederhana dan cepat. tetapi rentan terhadap noise dan kurang efektif dalam mendeteksi tepi yg halus
LoG: menggabungkan keunggulan Gaussian smoothing dan deteksi tepi laplacian meskipun memerlukan penyetelan parameter yang lebih teliti dan membutuhkan waktu komputasi lebih lama
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods by keindra
Canny Edge Detection:
- Kelebihan:
- Mampu menghasilkan tepi yang sangat tajam dan tepi yang dihaluskan.
- Mengurangi false positives dengan menggunakan ambang ganda.
- Dapat mendeteksi tepi yang tepat, terutama pada citra dengan noise rendah.
- Kelemahan:
- Memerlukan beberapa langkah pemrosesan, termasuk penghalusan dengan filter Gaussian dan ambang ganda.
- Kurang efektif dalam kasus citra dengan tepi kabur atau noise tinggi.
Sobel Edge Detection:
- Kelebihan:
- Komputasi yang cepat dan sederhana.
- Cocok untuk mendeteksi tepi vertikal dan horizontal.
- Kelemahan:
- Tidak selalu menghasilkan tepi yang halus, dan hasilnya cenderung kasar.
- Sensitif terhadap noise dalam citra.
Laplacian of Gaussian (LoG):
- Kelebihan:
- Dapat mendeteksi tepi di berbagai orientasi.
- Mampu menghasilkan tepi tajam dan terhalus.
- Kelemahan:
- Rentan terhadap noise, dan perlu proses penghalusan terlebih dahulu.
- Tidak selalu efektif dalam mendeteksi tepi tipis atau lemah.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
-Hasilnya cenderung memiliki kontur yang lebih tajam.
-Mengurangi noise dalam gambar melalui proses penghalusan (smoothing) sebelum deteksi tepi.
-Mampu mengidentifikasi lebih dari satu tepi pada objek.
-Menyediakan dua ambang (threshold) untuk menentukan tepi yang kuat dan lemah.
Kelemahan:
-Memerlukan dua tahap proses: penghalusan gambar (smoothing) dan deteksi tepi, sehingga lebih kompleks.
-Prosesnya lebih lambat daripada Sobel atau LoG karena penggunaan operator Gaussian dan operator gradien.
Operator Sobel:
Kelebihan:
-Cepat dan efisien karena hanya melibatkan operasi konvolusi pada gambar.
-Bekerja dengan baik untuk deteksi tepi vertikal atau horizontal tergantung pada operator yang digunakan (Sobel-X dan Sobel-Y).
-Mudah dimengerti dan diimplementasikan.
Kelemahan:
-Rentan terhadap noise, karena operator Sobel hanya mengandalkan gradien gambar dan tidak melakukan smoothing.
-Tidak selalu menghasilkan kontur tepi yang tajam.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
-Mengkombinasikan operasi penghalusan (Gaussian smoothing) dan deteksi tepi dalam satu langkah, sehingga dapat mengurangi noise dengan baik.
-Dapat menghasilkan tepi yang lebih halus dan tajam pada struktur objek.
Kelemahan:
-Lebih kompleks dalam perhitungannya daripada Sobel.
-Rentan terhadap efek "double edge," yang berarti bisa mendeteksi dua tepi pada satu garis tepi.
Efektivitas Keseluruhan:
-Canny efektif ketika diperlukan deteksi tepi yang tajam dan ketika noise harus dikurangi. Ini sering digunakan dalam pengolahan citra komputer dan visi komputer.
-Sobel lebih efisien ketika hanya perlu mengidentifikasi orientasi tepi tertentu dan ketika kecepatan eksekusi penting. Ini sering digunakan dalam aplikasi real-time.
-LoG efektif ketika pengurangan noise penting dan kontur tepi yang halus diinginkan. Ini sering digunakan dalam deteksi tepi dalam gambar medis.
Kelebihan:
-Hasilnya cenderung memiliki kontur yang lebih tajam.
-Mengurangi noise dalam gambar melalui proses penghalusan (smoothing) sebelum deteksi tepi.
-Mampu mengidentifikasi lebih dari satu tepi pada objek.
-Menyediakan dua ambang (threshold) untuk menentukan tepi yang kuat dan lemah.
Kelemahan:
-Memerlukan dua tahap proses: penghalusan gambar (smoothing) dan deteksi tepi, sehingga lebih kompleks.
-Prosesnya lebih lambat daripada Sobel atau LoG karena penggunaan operator Gaussian dan operator gradien.
Operator Sobel:
Kelebihan:
-Cepat dan efisien karena hanya melibatkan operasi konvolusi pada gambar.
-Bekerja dengan baik untuk deteksi tepi vertikal atau horizontal tergantung pada operator yang digunakan (Sobel-X dan Sobel-Y).
-Mudah dimengerti dan diimplementasikan.
Kelemahan:
-Rentan terhadap noise, karena operator Sobel hanya mengandalkan gradien gambar dan tidak melakukan smoothing.
-Tidak selalu menghasilkan kontur tepi yang tajam.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
-Mengkombinasikan operasi penghalusan (Gaussian smoothing) dan deteksi tepi dalam satu langkah, sehingga dapat mengurangi noise dengan baik.
-Dapat menghasilkan tepi yang lebih halus dan tajam pada struktur objek.
Kelemahan:
-Lebih kompleks dalam perhitungannya daripada Sobel.
-Rentan terhadap efek "double edge," yang berarti bisa mendeteksi dua tepi pada satu garis tepi.
Efektivitas Keseluruhan:
-Canny efektif ketika diperlukan deteksi tepi yang tajam dan ketika noise harus dikurangi. Ini sering digunakan dalam pengolahan citra komputer dan visi komputer.
-Sobel lebih efisien ketika hanya perlu mengidentifikasi orientasi tepi tertentu dan ketika kecepatan eksekusi penting. Ini sering digunakan dalam aplikasi real-time.
-LoG efektif ketika pengurangan noise penting dan kontur tepi yang halus diinginkan. Ini sering digunakan dalam deteksi tepi dalam gambar medis.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Deteksi Tepi Canny:
-Kelebihan:
Canny menghasilkan tepi yang sangat tajam dan akurat dengan menghilangkan noise dengan baik.
Ini dapat mendeteksi tepi sejati dengan baik bahkan dalam kondisi citra yang rumit.
Canny menghasilkan dua tepi (tepi kasar dan tepi halus) untuk memberikan informasi lebih rinci tentang struktur tepi.
-Kelemahan:
Lebih rumit dalam implementasi dibandingkan dengan Sobel atau LoG.
Pengaturan ambang yang tepat diperlukan, yang dapat memengaruhi sensitivitas deteksi.
Sobel:
-Kelebihan:
Mudah diimplementasikan dan efisien secara komputasi.
Sobel menghitung gradien dalam arah vertikal dan horizontal, memungkinkan deteksi tepi dalam dua arah ini.
Tepi yang dihasilkan cukup tajam untuk banyak aplikasi.
-Kelemahan:
Kurang efektif dalam menghilangkan noise dan dapat menghasilkan tepi palsu jika citra sangat bising.
Tidak mendeteksi tepi yang melengkung atau memiliki orientasi yang berbeda.
Laplacian of Gaussian (LoG):
-Kelebihan:
LoG mengintegrasikan deteksi tepi dengan penghilangan noise, sehingga efektif menghasilkan tepi yang tajam sambil mengurangi noise.
Dapat mendeteksi tepi dalam berbagai arah dan kurva.
-Kelemahan:
Memerlukan komputasi lebih intensif dibandingkan dengan Sobel dan Canny.
Rentan terhadap efek blurring pada tepi.
Efektivitas keseluruhan dari teknik ini tergantung pada kebutuhan spesifik dalam pengolahan citra :
-Jika akurasi dan ketajaman tepi adalah prioritas, Canny seringkali menjadi pilihan terbaik karena menghasilkan tepi yang sangat tajam dan akurat. Namun, ini lebih kompleks dalam implementasi.
-Jika efisiensi komputasi dan kesederhanaan dibutuhkan, Sobel adalah pilihan yang baik.
-Jika menghadapi citra dengan noise tinggi dan berbagai orientasi tepi, LoG adalah pilihan yang baik karena menggabungkan deteksi tepi dengan penghilangan noise.
-Kelebihan:
Canny menghasilkan tepi yang sangat tajam dan akurat dengan menghilangkan noise dengan baik.
Ini dapat mendeteksi tepi sejati dengan baik bahkan dalam kondisi citra yang rumit.
Canny menghasilkan dua tepi (tepi kasar dan tepi halus) untuk memberikan informasi lebih rinci tentang struktur tepi.
-Kelemahan:
Lebih rumit dalam implementasi dibandingkan dengan Sobel atau LoG.
Pengaturan ambang yang tepat diperlukan, yang dapat memengaruhi sensitivitas deteksi.
Sobel:
-Kelebihan:
Mudah diimplementasikan dan efisien secara komputasi.
Sobel menghitung gradien dalam arah vertikal dan horizontal, memungkinkan deteksi tepi dalam dua arah ini.
Tepi yang dihasilkan cukup tajam untuk banyak aplikasi.
-Kelemahan:
Kurang efektif dalam menghilangkan noise dan dapat menghasilkan tepi palsu jika citra sangat bising.
Tidak mendeteksi tepi yang melengkung atau memiliki orientasi yang berbeda.
Laplacian of Gaussian (LoG):
-Kelebihan:
LoG mengintegrasikan deteksi tepi dengan penghilangan noise, sehingga efektif menghasilkan tepi yang tajam sambil mengurangi noise.
Dapat mendeteksi tepi dalam berbagai arah dan kurva.
-Kelemahan:
Memerlukan komputasi lebih intensif dibandingkan dengan Sobel dan Canny.
Rentan terhadap efek blurring pada tepi.
Efektivitas keseluruhan dari teknik ini tergantung pada kebutuhan spesifik dalam pengolahan citra :
-Jika akurasi dan ketajaman tepi adalah prioritas, Canny seringkali menjadi pilihan terbaik karena menghasilkan tepi yang sangat tajam dan akurat. Namun, ini lebih kompleks dalam implementasi.
-Jika efisiensi komputasi dan kesederhanaan dibutuhkan, Sobel adalah pilihan yang baik.
-Jika menghadapi citra dengan noise tinggi dan berbagai orientasi tepi, LoG adalah pilihan yang baik karena menggabungkan deteksi tepi dengan penghilangan noise.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by NI NYOMAN MERYANTI -
Canny edge detection,sobel,dan Laplacian of Gaussian (LoG) merupakan tiga metode yang berbeda untuk melakukan deteksi tepi, dan mereka memiliki kelebihan, kelemahan, serta efektivitas masing-masing. Berikut adalah perbandingan dan kontras antara ketiganya:
1.canny edge detection
Kelebihan
• Canny edge detection adalah salah satu teknik paling efektif dalam menghasilkan tepi yang tajam dan akurat
• menghilangkan noise dengan baik menggunakan gaussian filter.
• Mampu mengidentifikasi tepi yang tipis, dan menghasilkan tepi yang baik dalam berbagai kondisi pencahayaan.
Kekurangan
• Memerlukan pemilihan nilai ambang (threshold) yang baik buat membentuk output yg optimal.
• Dan Rentan terhadap variasi pencahayaan.
2. sobel
Kelebihan
• Lebih sederhana daripada Canny dan cukup efisien dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar.
• Memiliki tiga operator, yaitu Sobel-X, Sobel-Y, dan Sobel kombinasi (gradien magnitude), yang memungkinkan identifikasi tepi secara vertikal dan horizontal.
kekurangan
• Rentan terhadap noise & bisa membentuk tepi yg lebih tebal & tak terdefinisi dengan baik dibandingkan menggunakan Canny.
• Kurang efektif dalam mendeteksi tepi tepis
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
• LoG adalah metode yang lebih kompleks dan efisien dalam mengidentifikasi tepi objek dengan variasi skala yang berbeda dalam gambar.
• Mampu mendeteksi tepi yang lebih tajam daripada Sobel, terutama ketika objek dalam gambar memiliki kontur yang kabur.
Kekurangan
• Rentan terhadap noise & cenderung membentuk tepi yg lebih tebal dibandingkan menggunakan Canny.
• Proses penghalusan awal menggunakan Gaussian kernel bisa memengaruhi presisi deteksi.
kesimpulannya, pemilihan metode deteksi tepi tergantung dalam tugas & konteksnya. Canny edge detection sering disukai pada situasi pada mana akurasi tinggi diperlukan, misalnya sosialisasi objek, sedangkan Sobel mungkin lebih cocok buat pelaksanaan aplikasi real time yang memerlukan kecepatan komputasi yg tinggi. LoG bermanfaat waktu objek pada gambar mempunyai variasi skala yg tidak selaras atau mempunyai kontur yg kabur.
1.canny edge detection
Kelebihan
• Canny edge detection adalah salah satu teknik paling efektif dalam menghasilkan tepi yang tajam dan akurat
• menghilangkan noise dengan baik menggunakan gaussian filter.
• Mampu mengidentifikasi tepi yang tipis, dan menghasilkan tepi yang baik dalam berbagai kondisi pencahayaan.
Kekurangan
• Memerlukan pemilihan nilai ambang (threshold) yang baik buat membentuk output yg optimal.
• Dan Rentan terhadap variasi pencahayaan.
2. sobel
Kelebihan
• Lebih sederhana daripada Canny dan cukup efisien dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar.
• Memiliki tiga operator, yaitu Sobel-X, Sobel-Y, dan Sobel kombinasi (gradien magnitude), yang memungkinkan identifikasi tepi secara vertikal dan horizontal.
kekurangan
• Rentan terhadap noise & bisa membentuk tepi yg lebih tebal & tak terdefinisi dengan baik dibandingkan menggunakan Canny.
• Kurang efektif dalam mendeteksi tepi tepis
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
• LoG adalah metode yang lebih kompleks dan efisien dalam mengidentifikasi tepi objek dengan variasi skala yang berbeda dalam gambar.
• Mampu mendeteksi tepi yang lebih tajam daripada Sobel, terutama ketika objek dalam gambar memiliki kontur yang kabur.
Kekurangan
• Rentan terhadap noise & cenderung membentuk tepi yg lebih tebal dibandingkan menggunakan Canny.
• Proses penghalusan awal menggunakan Gaussian kernel bisa memengaruhi presisi deteksi.
kesimpulannya, pemilihan metode deteksi tepi tergantung dalam tugas & konteksnya. Canny edge detection sering disukai pada situasi pada mana akurasi tinggi diperlukan, misalnya sosialisasi objek, sedangkan Sobel mungkin lebih cocok buat pelaksanaan aplikasi real time yang memerlukan kecepatan komputasi yg tinggi. LoG bermanfaat waktu objek pada gambar mempunyai variasi skala yg tidak selaras atau mempunyai kontur yg kabur.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
1. Sobel Operator:
Kelebihan:
Mudah diimplementasikan dan efisien secara komputasional.
Memberikan hasil yang baik dalam mendeteksi tepi dengan arah tertentu (horizontal atau vertikal) dalam citra.
Kelemahan:
Kurang efektif dalam mendeteksi tepi dengan arah diagonal.
Rentan terhadap noise karena hanya menggunakan dua kernel untuk mendeteksi tepi dalam dua arah.
2. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Menggabungkan operasi smooth (melalui filter Gaussian) dengan deteksi tepi (melalui operator Laplacian), sehingga dapat menghasilkan hasil yang lebih tajam.
Lebih efektif dalam mendeteksi tepi dengan arah diagonal.
Kelemahan:
Memerlukan dua tahap operasi: filter Gaussian terlebih dahulu, kemudian operator Laplacian, yang membutuhkan waktu komputasi lebih banyak.
Rentan terhadap noise jika tidak diimplementasikan dengan benar.
3. Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Menggunakan multiple stages (penghalusan dengan Gaussian, perhitungan gradien, non-maximum suppression, dan hysteresis thresholding) untuk mendeteksi tepi dengan akurasi tinggi.
Mampu mendeteksi tepi dengan arah diagonal atau sesuai dengan orientasi apapun.
Efektif dalam menghilangkan noise dengan menggunakan multiple stages, termasuk non-maximum suppression.
Kelemahan:
Lebih kompleks dan membutuhkan lebih banyak tahapan dibandingkan dengan operator Sobel.
Memerlukan penyesuaian parameter ambang batas (threshold) yang tepat untuk menghasilkan hasil yang optimal, yang bisa menjadi tantangan.
Perbandingan dan Kontrast:
Sobel adalah metode deteksi tepi yang sederhana dan cepat, tetapi lebih baik dalam mendeteksi tepi dengan arah tertentu.
LoG menggabungkan operasi penghalusan dan deteksi tepi, memberikan hasil yang lebih tajam, terutama untuk tepi diagonal. Namun, memerlukan komputasi yang lebih intensif.
Canny adalah metode yang lebih kompleks dan akurat, karena menggabungkan beberapa tahap operasi untuk menghasilkan tepi yang tajam dan mengatasi noise. Namun, perlu penyetelan parameter dengan hati-hati.
Kelebihan:
Mudah diimplementasikan dan efisien secara komputasional.
Memberikan hasil yang baik dalam mendeteksi tepi dengan arah tertentu (horizontal atau vertikal) dalam citra.
Kelemahan:
Kurang efektif dalam mendeteksi tepi dengan arah diagonal.
Rentan terhadap noise karena hanya menggunakan dua kernel untuk mendeteksi tepi dalam dua arah.
2. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Menggabungkan operasi smooth (melalui filter Gaussian) dengan deteksi tepi (melalui operator Laplacian), sehingga dapat menghasilkan hasil yang lebih tajam.
Lebih efektif dalam mendeteksi tepi dengan arah diagonal.
Kelemahan:
Memerlukan dua tahap operasi: filter Gaussian terlebih dahulu, kemudian operator Laplacian, yang membutuhkan waktu komputasi lebih banyak.
Rentan terhadap noise jika tidak diimplementasikan dengan benar.
3. Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Menggunakan multiple stages (penghalusan dengan Gaussian, perhitungan gradien, non-maximum suppression, dan hysteresis thresholding) untuk mendeteksi tepi dengan akurasi tinggi.
Mampu mendeteksi tepi dengan arah diagonal atau sesuai dengan orientasi apapun.
Efektif dalam menghilangkan noise dengan menggunakan multiple stages, termasuk non-maximum suppression.
Kelemahan:
Lebih kompleks dan membutuhkan lebih banyak tahapan dibandingkan dengan operator Sobel.
Memerlukan penyesuaian parameter ambang batas (threshold) yang tepat untuk menghasilkan hasil yang optimal, yang bisa menjadi tantangan.
Perbandingan dan Kontrast:
Sobel adalah metode deteksi tepi yang sederhana dan cepat, tetapi lebih baik dalam mendeteksi tepi dengan arah tertentu.
LoG menggabungkan operasi penghalusan dan deteksi tepi, memberikan hasil yang lebih tajam, terutama untuk tepi diagonal. Namun, memerlukan komputasi yang lebih intensif.
Canny adalah metode yang lebih kompleks dan akurat, karena menggabungkan beberapa tahap operasi untuk menghasilkan tepi yang tajam dan mengatasi noise. Namun, perlu penyetelan parameter dengan hati-hati.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by AJRI INDA ROBBY -
A. Canny edge detection,
B. sobel,
C. Laplacian of Gaussian (LoG),
merupakan tiga metode yang berbeda untuk melakukan deteksi tepi, dan mereka memiliki kelebihan, kelemahan, serta efektivitas masing-masing. Berikut adalah perbandingan dan kontras antara ketiganya:
1.canny edge detection
Kelebihan
• Canny edge detection adalah salah satu teknik paling efektif dalam menghasilkan tepi yang tajam dan akurat
• menghilangkan noise dengan baik menggunakan gaussian filter.
• Mampu mengidentifikasi tepi yang tipis, dan menghasilkan tepi yang baik dalam berbagai kondisi pencahayaan.
Kekurangan
• Memerlukan pemilihan nilai ambang (threshold) yang baik buat membentuk output yg optimal.
• Dan Rentan terhadap variasi pencahayaan.
2. sobel
Kelebihan
• Lebih sederhana daripada Canny dan cukup efisien dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar.
• Memiliki tiga operator, yaitu Sobel-X, Sobel-Y, dan Sobel kombinasi (gradien magnitude), yang memungkinkan identifikasi tepi secara vertikal dan horizontal.
kekurangan
• Rentan terhadap noise & bisa membentuk tepi yg lebih tebal & tak terdefinisi dengan baik dibandingkan menggunakan Canny.
• Kurang efektif dalam mendeteksi tepi tepis
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
• LoG adalah metode yang lebih kompleks dan efisien dalam mengidentifikasi tepi objek dengan variasi skala yang berbeda dalam gambar.
• Mampu mendeteksi tepi yang lebih tajam daripada Sobel, terutama ketika objek dalam gambar memiliki kontur yang kabur.
Kekurangan
• Rentan terhadap noise & cenderung membentuk tepi yg lebih tebal dibandingkan menggunakan Canny.
• Proses penghalusan awal menggunakan Gaussian kernel bisa memengaruhi presisi deteksi.
kesimpulannya, pemilihan metode deteksi tepi tergantung dalam tugas & konteksnya. Canny edge detection sering disukai pada situasi pada mana akurasi tinggi diperlukan, misalnya sosialisasi objek, sedangkan Sobel mungkin lebih cocok buat pelaksanaan aplikasi real time yang memerlukan kecepatan komputasi yg tinggi. LoG bermanfaat waktu objek pada gambar mempunyai variasi skala yg tidak selaras atau mempunyai kontur yg kabur.
B. sobel,
C. Laplacian of Gaussian (LoG),
merupakan tiga metode yang berbeda untuk melakukan deteksi tepi, dan mereka memiliki kelebihan, kelemahan, serta efektivitas masing-masing. Berikut adalah perbandingan dan kontras antara ketiganya:
1.canny edge detection
Kelebihan
• Canny edge detection adalah salah satu teknik paling efektif dalam menghasilkan tepi yang tajam dan akurat
• menghilangkan noise dengan baik menggunakan gaussian filter.
• Mampu mengidentifikasi tepi yang tipis, dan menghasilkan tepi yang baik dalam berbagai kondisi pencahayaan.
Kekurangan
• Memerlukan pemilihan nilai ambang (threshold) yang baik buat membentuk output yg optimal.
• Dan Rentan terhadap variasi pencahayaan.
2. sobel
Kelebihan
• Lebih sederhana daripada Canny dan cukup efisien dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar.
• Memiliki tiga operator, yaitu Sobel-X, Sobel-Y, dan Sobel kombinasi (gradien magnitude), yang memungkinkan identifikasi tepi secara vertikal dan horizontal.
kekurangan
• Rentan terhadap noise & bisa membentuk tepi yg lebih tebal & tak terdefinisi dengan baik dibandingkan menggunakan Canny.
• Kurang efektif dalam mendeteksi tepi tepis
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
• LoG adalah metode yang lebih kompleks dan efisien dalam mengidentifikasi tepi objek dengan variasi skala yang berbeda dalam gambar.
• Mampu mendeteksi tepi yang lebih tajam daripada Sobel, terutama ketika objek dalam gambar memiliki kontur yang kabur.
Kekurangan
• Rentan terhadap noise & cenderung membentuk tepi yg lebih tebal dibandingkan menggunakan Canny.
• Proses penghalusan awal menggunakan Gaussian kernel bisa memengaruhi presisi deteksi.
kesimpulannya, pemilihan metode deteksi tepi tergantung dalam tugas & konteksnya. Canny edge detection sering disukai pada situasi pada mana akurasi tinggi diperlukan, misalnya sosialisasi objek, sedangkan Sobel mungkin lebih cocok buat pelaksanaan aplikasi real time yang memerlukan kecepatan komputasi yg tinggi. LoG bermanfaat waktu objek pada gambar mempunyai variasi skala yg tidak selaras atau mempunyai kontur yg kabur.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
1. Deteksi Tepi Canny
* Kelebihan
- Canny adalah metode yang menggabungkan Gaussian smoothing, konvolusi dengan operator Sobel, deteksi tepi dengan tanda, penekanan non-maximum, dan penggabungan tepi dengan hysteresis. Ini membuatnya sangat tahan terhadap noise dan menghasilkan tepi yang lebih halus.
- Parameter threshold pada Canny memungkinkan pengguna untuk mengatur sensitivitas deteksi tepi sesuai kebutuhan.
- Kemampuan untuk menghilangkan tepi yang tidak relevan dengan menggunakan hysteresis threshold.
* Kelemahan
- Lebih kompleks dan membutuhkan lebih banyak komputasi dibandingkan dengan metode lainnya.
- Memerlukan penyetelan parameter yang cermat untuk hasil yang optimal.
2. Metode Sobel
* Kelebihan
- Metode ini sederhana dan efisien dalam mendeteksi tepi, terutama dalam citra yang relatif bersih.
- Menyediakan informasi arah dari tepi, yang dapat digunakan untuk analisis lanjutan.
* Kelemahan
- Tidak tahan terhadap noise, sehingga perlu disertai dengan tahap pre-processing untuk mengurangi noise.
- Tidak dapat mendeteksi tepi tipis atau menghaluskan tepi dengan baik seperti Canny.
3. Laplaciaon of Gaussian (LoG)
* Kelebihan
- Metode ini menggabungkan operasi Gaussian smoothing dan operator Laplace untuk mendeteksi tepi. Ini menghasilkan respons yang baik terhadap tepi tipis dan struktural pada citra.
- Tidak memerlukan parameter ambang sehingga lebih mudah digunakan.
* Kelemahan
- Rentan terhadap noise dan sering menghasilkan banyak tepi palsu.
- Tidak memberikan informasi arah dari tepi, hanya tingkat perubahan kontras.
Efektivitas Keseluruhan :
- Canny sering dianggap sebagai salah satu yang paling efektif karena kemampuannya dalam menghilangkan noise, mendeteksi tepi tipis, dan menghasilkan tepi yang baik.
- Metode Sobel adalah pilihan yang baik jika Anda menginginkan pendekatan yang cepat dan sederhana untuk deteksi tepi dalam kondisi citra yang relatif bersih.
- LoG efektif dalam beberapa kasus, terutama jika tepi tipis diperlukan, meskipun dapat memerlukan penanganan tambahan untuk mengurangi efek noise.
* Kelebihan
- Canny adalah metode yang menggabungkan Gaussian smoothing, konvolusi dengan operator Sobel, deteksi tepi dengan tanda, penekanan non-maximum, dan penggabungan tepi dengan hysteresis. Ini membuatnya sangat tahan terhadap noise dan menghasilkan tepi yang lebih halus.
- Parameter threshold pada Canny memungkinkan pengguna untuk mengatur sensitivitas deteksi tepi sesuai kebutuhan.
- Kemampuan untuk menghilangkan tepi yang tidak relevan dengan menggunakan hysteresis threshold.
* Kelemahan
- Lebih kompleks dan membutuhkan lebih banyak komputasi dibandingkan dengan metode lainnya.
- Memerlukan penyetelan parameter yang cermat untuk hasil yang optimal.
2. Metode Sobel
* Kelebihan
- Metode ini sederhana dan efisien dalam mendeteksi tepi, terutama dalam citra yang relatif bersih.
- Menyediakan informasi arah dari tepi, yang dapat digunakan untuk analisis lanjutan.
* Kelemahan
- Tidak tahan terhadap noise, sehingga perlu disertai dengan tahap pre-processing untuk mengurangi noise.
- Tidak dapat mendeteksi tepi tipis atau menghaluskan tepi dengan baik seperti Canny.
3. Laplaciaon of Gaussian (LoG)
* Kelebihan
- Metode ini menggabungkan operasi Gaussian smoothing dan operator Laplace untuk mendeteksi tepi. Ini menghasilkan respons yang baik terhadap tepi tipis dan struktural pada citra.
- Tidak memerlukan parameter ambang sehingga lebih mudah digunakan.
* Kelemahan
- Rentan terhadap noise dan sering menghasilkan banyak tepi palsu.
- Tidak memberikan informasi arah dari tepi, hanya tingkat perubahan kontras.
Efektivitas Keseluruhan :
- Canny sering dianggap sebagai salah satu yang paling efektif karena kemampuannya dalam menghilangkan noise, mendeteksi tepi tipis, dan menghasilkan tepi yang baik.
- Metode Sobel adalah pilihan yang baik jika Anda menginginkan pendekatan yang cepat dan sederhana untuk deteksi tepi dalam kondisi citra yang relatif bersih.
- LoG efektif dalam beberapa kasus, terutama jika tepi tipis diperlukan, meskipun dapat memerlukan penanganan tambahan untuk mengurangi efek noise.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by RIAN MOCHAMAD JIBRIL -
Canny Edge Detection:
Kelebihan:
Efektif dalam menghilangkan noise dan detail tidak relevan karena melibatkan beberapa tahap pemrosesan.
Memiliki dua ambang batas yang memungkinkan pengaturan sensitivitas deteksi tepi.
Menghasilkan tepi yang tipis dan akurat.
Kelemahan:
Lebih kompleks daripada Sobel atau LoG dan memerlukan komputasi tambahan.
Memerlukan pemilihan ambang batas yang tepat, yang bisa sulit dilakukan.
Sobel:
Kelebihan:
Metode yang sederhana dan cepat dalam menghitung gradien.
Mudah dipahami dan diimplementasikan.
Tidak memerlukan ambang batas ganda seperti Canny.
Kelemahan:
Tidak efektif dalam mengurangi noise, sehingga noise dalam citra dapat memengaruhi hasil deteksi tepi.
Tidak menghasilkan tepi yang sangat tajam, yang dapat menghasilkan tepi yang terlihat agak kabur.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Efektif dalam menghilangkan noise dalam citra karena menggabungkan operasi Gaussian dan LoG.
Lebih baik dalam menangkap tepi tipis dibandingkan dengan Sobel.
Kelemahan:
Memerlukan lebih banyak perhitungan dibandingkan Sobel.
Tidak memiliki pengaturan ambang batas internal, sehingga perlu menggabungkannya dengan metode lain, seperti ambang batas treshold, untuk mengidentifikasi tepi.
Efektivitas Keseluruhan:
Canny Edge Detection sering dianggap sebagai yang paling efektif dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar. Hal ini terutama disebabkan oleh kemampuannya dalam menghilangkan noise, menghasilkan tepi yang tajam, dan memberikan kontrol sensitivitas melalui pengaturan ambang batas. Namun, metode ini lebih kompleks dan memerlukan komputasi tambahan.
Sobel adalah yang paling sederhana dalam implementasi dan cocok untuk aplikasi yang memerlukan deteksi tepi yang cepat. Namun, hasilnya mungkin tidak seakurat Canny, dan sensitivitas terhadap noise bisa menjadi masalah.
LoG efektif dalam mengurangi noise dan menghasilkan tepi tipis. Namun, memerlukan lebih banyak perhitungan daripada Sobel dan tidak memiliki pengaturan ambang batas internal.
Pemilihan metode tergantung pada kebutuhan spesifik dalam pengolahan citra. Canny sering digunakan dalam aplikasi yang memerlukan deteksi tepi yang presisi, sementara Sobel dapat menjadi pilihan yang baik untuk aplikasi yang memerlukan deteksi tepi yang cepat dan sederhana. LoG digunakan ketika mengurangi noise dan menangkap tepi tipis sangat penting.
Kelebihan:
Efektif dalam menghilangkan noise dan detail tidak relevan karena melibatkan beberapa tahap pemrosesan.
Memiliki dua ambang batas yang memungkinkan pengaturan sensitivitas deteksi tepi.
Menghasilkan tepi yang tipis dan akurat.
Kelemahan:
Lebih kompleks daripada Sobel atau LoG dan memerlukan komputasi tambahan.
Memerlukan pemilihan ambang batas yang tepat, yang bisa sulit dilakukan.
Sobel:
Kelebihan:
Metode yang sederhana dan cepat dalam menghitung gradien.
Mudah dipahami dan diimplementasikan.
Tidak memerlukan ambang batas ganda seperti Canny.
Kelemahan:
Tidak efektif dalam mengurangi noise, sehingga noise dalam citra dapat memengaruhi hasil deteksi tepi.
Tidak menghasilkan tepi yang sangat tajam, yang dapat menghasilkan tepi yang terlihat agak kabur.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Efektif dalam menghilangkan noise dalam citra karena menggabungkan operasi Gaussian dan LoG.
Lebih baik dalam menangkap tepi tipis dibandingkan dengan Sobel.
Kelemahan:
Memerlukan lebih banyak perhitungan dibandingkan Sobel.
Tidak memiliki pengaturan ambang batas internal, sehingga perlu menggabungkannya dengan metode lain, seperti ambang batas treshold, untuk mengidentifikasi tepi.
Efektivitas Keseluruhan:
Canny Edge Detection sering dianggap sebagai yang paling efektif dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar. Hal ini terutama disebabkan oleh kemampuannya dalam menghilangkan noise, menghasilkan tepi yang tajam, dan memberikan kontrol sensitivitas melalui pengaturan ambang batas. Namun, metode ini lebih kompleks dan memerlukan komputasi tambahan.
Sobel adalah yang paling sederhana dalam implementasi dan cocok untuk aplikasi yang memerlukan deteksi tepi yang cepat. Namun, hasilnya mungkin tidak seakurat Canny, dan sensitivitas terhadap noise bisa menjadi masalah.
LoG efektif dalam mengurangi noise dan menghasilkan tepi tipis. Namun, memerlukan lebih banyak perhitungan daripada Sobel dan tidak memiliki pengaturan ambang batas internal.
Pemilihan metode tergantung pada kebutuhan spesifik dalam pengolahan citra. Canny sering digunakan dalam aplikasi yang memerlukan deteksi tepi yang presisi, sementara Sobel dapat menjadi pilihan yang baik untuk aplikasi yang memerlukan deteksi tepi yang cepat dan sederhana. LoG digunakan ketika mengurangi noise dan menangkap tepi tipis sangat penting.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by TIANI AYU LESTARI -
Canny Edge Detection memiliki keunggulan dalam menghasilkan tepi yang tajam dan tepat sambil mengurangi noise. Ia juga lebih baik dalam menghubungkan tepi yang terputus. Namun, ini datang dengan kompleksitas komputasi yang lebih tinggi. Sobel adalah pendekatan yang lebih sederhana dan efisien, tetapi kurang efektif dalam mengatasi noise dan menghubungkan tepi yang terputus. LoG adalah kompromi antara keduanya, dengan kemampuan untuk mendeteksi tepi dalam berbagai orientasi, tetapi dapat menghasilkan tepi yang kurang tajam.
1. Canny Edge Detection:
Kelebihan:
- Menghasilkan tepi yang tajam dan tepat.
- Mengurangi noise dengan baik sebelum mendeteksi tepi.
- Mampu mengidentifikasi tepi yang berkelanjutan (menghubungkan tepi yang terputus).
- Menggunakan ambang biner ganda yang memungkinkan kontrol lebih baik terhadap tingkat deteksi tepi.
Kelemahan:
- Lebih kompleks secara komputasi dibandingkan dengan teknik-teknik lain.
- Memerlukan pemilihan ambang biner yang baik, yang dapat mempengaruhi hasilnya.
2. Sobel:
Kelebihan:
- Komputasi yang relatif lebih sederhana.
- Baik untuk deteksi tepi vertikal dan horizontal.
Kelemahan:
- Rentan terhadap noise.
- Tidak efektif dalam menghubungkan tepi yang terputus atau dalam mendeteksi tepi diagonal.
- Tidak memahami orientasi tepi dengan baik.
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
- Mampu mendeteksi tepi dalam berbagai arah dan orientasi.
- Lebih tahan terhadap noise dibandingkan dengan Sobel.
Kelemahan:
- Cenderung menghasilkan tepi yang kurang tajam dibandingkan dengan Canny.
- Memerlukan tahap pra-pemrosesan dengan filter Gaussian sebelumnya.
- Tidak secara langsung menghasilkan informasi tentang orientasi tepi.
1. Canny Edge Detection:
Kelebihan:
- Menghasilkan tepi yang tajam dan tepat.
- Mengurangi noise dengan baik sebelum mendeteksi tepi.
- Mampu mengidentifikasi tepi yang berkelanjutan (menghubungkan tepi yang terputus).
- Menggunakan ambang biner ganda yang memungkinkan kontrol lebih baik terhadap tingkat deteksi tepi.
Kelemahan:
- Lebih kompleks secara komputasi dibandingkan dengan teknik-teknik lain.
- Memerlukan pemilihan ambang biner yang baik, yang dapat mempengaruhi hasilnya.
2. Sobel:
Kelebihan:
- Komputasi yang relatif lebih sederhana.
- Baik untuk deteksi tepi vertikal dan horizontal.
Kelemahan:
- Rentan terhadap noise.
- Tidak efektif dalam menghubungkan tepi yang terputus atau dalam mendeteksi tepi diagonal.
- Tidak memahami orientasi tepi dengan baik.
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
- Mampu mendeteksi tepi dalam berbagai arah dan orientasi.
- Lebih tahan terhadap noise dibandingkan dengan Sobel.
Kelemahan:
- Cenderung menghasilkan tepi yang kurang tajam dibandingkan dengan Canny.
- Memerlukan tahap pra-pemrosesan dengan filter Gaussian sebelumnya.
- Tidak secara langsung menghasilkan informasi tentang orientasi tepi.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by DAHYOUNG YENUARGO -
Canny Edge Detection memiliki keunggulan dalam menghasilkan tepi yang tajam dan tepat sambil mengurangi noise. Ia juga lebih baik dalam menghubungkan tepi yang terputus. Namun, ini datang dengan kompleksitas komputasi yang lebih tinggi. Sobel adalah pendekatan yang lebih sederhana dan efisien, tetapi kurang efektif dalam mengatasi noise dan menghubungkan tepi yang terputus. LoG adalah kompromi antara keduanya, dengan kemampuan untuk mendeteksi tepi dalam berbagai orientasi, tetapi dapat menghasilkan tepi yang kurang tajam.
1. Canny Edge Detection:
Kelebihan:
- Menghasilkan tepi yang tajam dan tepat.
- Mengurangi noise dengan baik sebelum mendeteksi tepi.
- Mampu mengidentifikasi tepi yang berkelanjutan (menghubungkan tepi yang terputus).
- Menggunakan ambang biner ganda yang memungkinkan kontrol lebih baik terhadap tingkat deteksi tepi.
Kelemahan:
- Lebih kompleks secara komputasi dibandingkan dengan teknik-teknik lain.
- Memerlukan pemilihan ambang biner yang baik, yang dapat mempengaruhi hasilnya.
2. Sobel:
Kelebihan:
- Komputasi yang relatif lebih sederhana.
- Baik untuk deteksi tepi vertikal dan horizontal.
Kelemahan:
- Rentan terhadap noise.
- Tidak efektif dalam menghubungkan tepi yang terputus atau dalam mendeteksi tepi diagonal.
- Tidak memahami orientasi tepi dengan baik.
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
- Mampu mendeteksi tepi dalam berbagai arah dan orientasi.
- Lebih tahan terhadap noise dibandingkan dengan Sobel.
Kelemahan:
- Cenderung menghasilkan tepi yang kurang tajam dibandingkan dengan Canny.
- Memerlukan tahap pra-pemrosesan dengan filter Gaussian sebelumnya.
- Tidak secara langsung menghasilkan informasi tentang orientasi tepi.
1. Canny Edge Detection:
Kelebihan:
- Menghasilkan tepi yang tajam dan tepat.
- Mengurangi noise dengan baik sebelum mendeteksi tepi.
- Mampu mengidentifikasi tepi yang berkelanjutan (menghubungkan tepi yang terputus).
- Menggunakan ambang biner ganda yang memungkinkan kontrol lebih baik terhadap tingkat deteksi tepi.
Kelemahan:
- Lebih kompleks secara komputasi dibandingkan dengan teknik-teknik lain.
- Memerlukan pemilihan ambang biner yang baik, yang dapat mempengaruhi hasilnya.
2. Sobel:
Kelebihan:
- Komputasi yang relatif lebih sederhana.
- Baik untuk deteksi tepi vertikal dan horizontal.
Kelemahan:
- Rentan terhadap noise.
- Tidak efektif dalam menghubungkan tepi yang terputus atau dalam mendeteksi tepi diagonal.
- Tidak memahami orientasi tepi dengan baik.
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
- Mampu mendeteksi tepi dalam berbagai arah dan orientasi.
- Lebih tahan terhadap noise dibandingkan dengan Sobel.
Kelemahan:
- Cenderung menghasilkan tepi yang kurang tajam dibandingkan dengan Canny.
- Memerlukan tahap pra-pemrosesan dengan filter Gaussian sebelumnya.
- Tidak secara langsung menghasilkan informasi tentang orientasi tepi.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by HARDI ANTO -
Canny Edge Detection memiliki keunggulan dalam menghasilkan tepi yang tajam dan tepat sambil mengurangi noise. Ia juga lebih baik dalam menghubungkan tepi yang terputus. Namun, ini datang dengan kompleksitas komputasi yang lebih tinggi. Sobel adalah pendekatan yang lebih sederhana dan efisien, tetapi kurang efektif dalam mengatasi noise dan menghubungkan tepi yang terputus. LoG adalah kompromi antara keduanya, dengan kemampuan untuk mendeteksi tepi dalam berbagai orientasi, tetapi dapat menghasilkan tepi yang kurang tajam.
1. Canny Edge Detection:
Kelebihan:
- Menghasilkan tepi yang tajam dan tepat.
- Mengurangi noise dengan baik sebelum mendeteksi tepi.
- Mampu mengidentifikasi tepi yang berkelanjutan (menghubungkan tepi yang terputus).
- Menggunakan ambang biner ganda yang memungkinkan kontrol lebih baik terhadap tingkat deteksi tepi.
Kelemahan:
- Lebih kompleks secara komputasi dibandingkan dengan teknik-teknik lain.
- Memerlukan pemilihan ambang biner yang baik, yang dapat mempengaruhi hasilnya.
2. Sobel:
Kelebihan:
- Komputasi yang relatif lebih sederhana.
- Baik untuk deteksi tepi vertikal dan horizontal.
Kelemahan:
- Rentan terhadap noise.
- Tidak efektif dalam menghubungkan tepi yang terputus atau dalam mendeteksi tepi diagonal.
- Tidak memahami orientasi tepi dengan baik.
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
- Mampu mendeteksi tepi dalam berbagai arah dan orientasi.
- Lebih tahan terhadap noise dibandingkan dengan Sobel.
Kelemahan:
- Cenderung menghasilkan tepi yang kurang tajam dibandingkan dengan Canny.
- Memerlukan tahap pra-pemrosesan dengan filter Gaussian sebelumnya.
- Tidak secara langsung menghasilkan informasi tentang orientasi tepi.
1. Canny Edge Detection:
Kelebihan:
- Menghasilkan tepi yang tajam dan tepat.
- Mengurangi noise dengan baik sebelum mendeteksi tepi.
- Mampu mengidentifikasi tepi yang berkelanjutan (menghubungkan tepi yang terputus).
- Menggunakan ambang biner ganda yang memungkinkan kontrol lebih baik terhadap tingkat deteksi tepi.
Kelemahan:
- Lebih kompleks secara komputasi dibandingkan dengan teknik-teknik lain.
- Memerlukan pemilihan ambang biner yang baik, yang dapat mempengaruhi hasilnya.
2. Sobel:
Kelebihan:
- Komputasi yang relatif lebih sederhana.
- Baik untuk deteksi tepi vertikal dan horizontal.
Kelemahan:
- Rentan terhadap noise.
- Tidak efektif dalam menghubungkan tepi yang terputus atau dalam mendeteksi tepi diagonal.
- Tidak memahami orientasi tepi dengan baik.
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
- Mampu mendeteksi tepi dalam berbagai arah dan orientasi.
- Lebih tahan terhadap noise dibandingkan dengan Sobel.
Kelemahan:
- Cenderung menghasilkan tepi yang kurang tajam dibandingkan dengan Canny.
- Memerlukan tahap pra-pemrosesan dengan filter Gaussian sebelumnya.
- Tidak secara langsung menghasilkan informasi tentang orientasi tepi.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by ALMA RONDENG -
Deteksi tepi adalah salah satu tahap penting dalam pemrosesan gambar yang bertujuan untuk menemukan di mana perubahan tajam dalam intensitas piksel terjadi, yang sering menandai batas antara objek dalam gambar. Setiap metode deteksi tepi memiliki pendekatan yang berbeda untuk menemukan tepi-tepi tersebut. Di antara algoritma-algoritma yang umum digunakan adalah Sobel, Laplacian of Gaussian (LoG), dan Canny.
Sobel Operator:
Kelebihan:
Sederhana dan komputasi relatif cepat.
Memiliki arah tepi (gradien) yang membantu dalam menentukan arah tepi (vertikal, horizontal).
Kelemahan:
Rentan terhadap noise.
Sensitif terhadap perubahan kecil dalam intensitas.
Efektivitas Keseluruhan:
Efektif untuk deteksi tepi dalam kondisi di mana gambar cukup jelas dan tidak terlalu bising.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Mampu mendeteksi tepi dengan berbagai skala, karena menggunakan operasi Gaussian untuk memperhalus gambar sebelum menerapkan operasi Laplacian.
Mengidentifikasi tepi pada berbagai skala.
Kelemahan:
Komputasi yang lebih mahal karena melibatkan konvolusi dengan kernel Gaussian dan Laplacian.
Rentan terhadap noise yang bisa menghasilkan deteksi tepi palsu.
Efektivitas Keseluruhan:
Efektif dalam mendeteksi tepi pada berbagai skala, tetapi lebih lambat dan bisa sensitif terhadap noise.
Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Proses yang lebih kompleks tetapi menghasilkan deteksi tepi yang lebih baik.
Reduksi noise yang kuat dengan menggunakan teknik histeresis.
Memiliki dua ambang (threshold), sehingga memungkinkan untuk menentukan tepi yang lebih baik.
Kelemahan:
Komputasi lebih rumit dibandingkan dengan Sobel atau LoG.
Membutuhkan pemilihan ambang yang tepat.
Efektivitas Keseluruhan:
Dikenal karena keakuratannya dan kemampuannya untuk mengurangi false positive (deteksi tepi palsu) dengan menggunakan teknik histeresis.
Perbandingan dan Kontras:
Sobel adalah pendekatan yang sederhana tetapi rentan terhadap noise dan perubahan kecil dalam intensitas.
LoG memiliki keunggulan dalam mendeteksi tepi pada berbagai skala tetapi memiliki biaya komputasi yang lebih tinggi.
Canny adalah yang paling canggih, memberikan deteksi tepi yang akurat dengan mengurangi noise, tetapi memerlukan lebih banyak komputasi.
Pilihan tergantung pada kebutuhan aplikasi dan kondisi gambar. Canny cenderung memberikan hasil yang lebih baik dalam kondisi tertentu, tetapi membutuhkan lebih banyak daya komputasi. Sedangkan, Sobel dan LoG mungkin lebih cepat tetapi kurang andal dalam beberapa situasi.
Sobel Operator:
Kelebihan:
Sederhana dan komputasi relatif cepat.
Memiliki arah tepi (gradien) yang membantu dalam menentukan arah tepi (vertikal, horizontal).
Kelemahan:
Rentan terhadap noise.
Sensitif terhadap perubahan kecil dalam intensitas.
Efektivitas Keseluruhan:
Efektif untuk deteksi tepi dalam kondisi di mana gambar cukup jelas dan tidak terlalu bising.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Mampu mendeteksi tepi dengan berbagai skala, karena menggunakan operasi Gaussian untuk memperhalus gambar sebelum menerapkan operasi Laplacian.
Mengidentifikasi tepi pada berbagai skala.
Kelemahan:
Komputasi yang lebih mahal karena melibatkan konvolusi dengan kernel Gaussian dan Laplacian.
Rentan terhadap noise yang bisa menghasilkan deteksi tepi palsu.
Efektivitas Keseluruhan:
Efektif dalam mendeteksi tepi pada berbagai skala, tetapi lebih lambat dan bisa sensitif terhadap noise.
Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Proses yang lebih kompleks tetapi menghasilkan deteksi tepi yang lebih baik.
Reduksi noise yang kuat dengan menggunakan teknik histeresis.
Memiliki dua ambang (threshold), sehingga memungkinkan untuk menentukan tepi yang lebih baik.
Kelemahan:
Komputasi lebih rumit dibandingkan dengan Sobel atau LoG.
Membutuhkan pemilihan ambang yang tepat.
Efektivitas Keseluruhan:
Dikenal karena keakuratannya dan kemampuannya untuk mengurangi false positive (deteksi tepi palsu) dengan menggunakan teknik histeresis.
Perbandingan dan Kontras:
Sobel adalah pendekatan yang sederhana tetapi rentan terhadap noise dan perubahan kecil dalam intensitas.
LoG memiliki keunggulan dalam mendeteksi tepi pada berbagai skala tetapi memiliki biaya komputasi yang lebih tinggi.
Canny adalah yang paling canggih, memberikan deteksi tepi yang akurat dengan mengurangi noise, tetapi memerlukan lebih banyak komputasi.
Pilihan tergantung pada kebutuhan aplikasi dan kondisi gambar. Canny cenderung memberikan hasil yang lebih baik dalam kondisi tertentu, tetapi membutuhkan lebih banyak daya komputasi. Sedangkan, Sobel dan LoG mungkin lebih cepat tetapi kurang andal dalam beberapa situasi.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Kelebihan Canny Edge dengan Deteksi tepi yang lain karena di bagian peningkatan kualitas gambar (pre-processing) pada bagian smoothing karena Canny Edge memiliki 3 proses image smoothing sehingga pada hystresis thresholding tepi dapat terdeteksi dengan detail namun Canny Edge pun memiliki suatu kekurangan contohnya jika image yang terlalu kabur / gelap, pada pembuatan tepi objek tidak akan terdeteksi semua atau banyak objek yang terdeteksi sebagai background (Over Segmentation) metode Canny Edge paling cocok dipakai dimana kondisi gambar memiliki pencerahan gambar yang cukup karena kalau untuk noise tidak akan menyebabkan masalah yang rumit
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by ARIQ BAGUS SUGIHARTO -
1. Laplacian of Gaussian (LoG)
Kelebihan: Teknik ini efektif dalam menghilangkan noise dalam citra karena menggabungkan operasi Gaussian dan LoG. teknik ini juga cukup baik dalam mengidentifikasi tepi tipis dan tajam.
Kekurangan: LoG tidak memiliki pengaturan ambang batas internal, sehingga perlu digunakan bersama metode lain, seperti ambang batas treshold, untuk mengidentifikasi tepi. Selain itu, memerlukan lebih banyak perhitungan dibandingkan Sobel.
Efektivitas Keseluruhan: Efektif dalam mendeteksi tepi kompleks, tetapi biayanya lebih tinggi secara komputasional. Baik digunakan dalam situasi di mana deteksi tepi halus dan detail tinggi diinginkan.
2. Sobel
Kelebihan: Teknik ini mudah dimengerti dan diimplementasikan dibandingkan dengan teknik lainnya. Ia juga sederhana dan cepat dihitung, dan efektif dalam mendeteksi tepi vertikal atau horizontal.
Kekurangan: Teknik Sobel tidak menghasilkan tepi yang tipis dan tajam, cenderung menghasilkan tepi yang lebih kabur. Selain itu, kurang efektif dalam mendeteksi tepi diagonal atau yang tidak sejajar dengan sumbu, serta kurang efektif dalam mengurangi noise, yang bisa memengaruhi hasil deteksi tepi.
Efektivitas Keseluruhan: Cocok untuk aplikasi di mana hanya deteksi tepi vertikal atau horizontal yang diperlukan. Sederhana dan efisien, tetapi mungkin tidak cukup baik untuk kasus di mana orientasi tepi yang beragam perlu dideteksi.
3. Canny Edge Detection
Kelebihan: Teknik ini memiliki banyak kelebihan, antara lain proses reduksi noise dengan menggunakan filter Gaussian. Canny melibatkan proses deteksi tepi yang lengkap, termasuk penekanan tepi, penyusunan arah, dan penemuan tepi yang tepat. Terdapat juga proses Non-maximum suppression untuk menghasilkan tepi tipis dan tajam. Ambang deteksi dapat diatur untuk mengontrol sensitivitas segmentasi.
Kekurangan: Canny Edge Detection melibatkan komputasi yang lebih kompleks karena melibatkan beberapa langkah, dan rentan terhadap variasi pencahayaan.
Efektivitas Keseluruhan: Umumnya dianggap sebagai salah satu metode terbaik karena menggabungkan beberapa langkah untuk memastikan deteksi tepi yang akurat dan tajam.
Kelebihan: Teknik ini efektif dalam menghilangkan noise dalam citra karena menggabungkan operasi Gaussian dan LoG. teknik ini juga cukup baik dalam mengidentifikasi tepi tipis dan tajam.
Kekurangan: LoG tidak memiliki pengaturan ambang batas internal, sehingga perlu digunakan bersama metode lain, seperti ambang batas treshold, untuk mengidentifikasi tepi. Selain itu, memerlukan lebih banyak perhitungan dibandingkan Sobel.
Efektivitas Keseluruhan: Efektif dalam mendeteksi tepi kompleks, tetapi biayanya lebih tinggi secara komputasional. Baik digunakan dalam situasi di mana deteksi tepi halus dan detail tinggi diinginkan.
2. Sobel
Kelebihan: Teknik ini mudah dimengerti dan diimplementasikan dibandingkan dengan teknik lainnya. Ia juga sederhana dan cepat dihitung, dan efektif dalam mendeteksi tepi vertikal atau horizontal.
Kekurangan: Teknik Sobel tidak menghasilkan tepi yang tipis dan tajam, cenderung menghasilkan tepi yang lebih kabur. Selain itu, kurang efektif dalam mendeteksi tepi diagonal atau yang tidak sejajar dengan sumbu, serta kurang efektif dalam mengurangi noise, yang bisa memengaruhi hasil deteksi tepi.
Efektivitas Keseluruhan: Cocok untuk aplikasi di mana hanya deteksi tepi vertikal atau horizontal yang diperlukan. Sederhana dan efisien, tetapi mungkin tidak cukup baik untuk kasus di mana orientasi tepi yang beragam perlu dideteksi.
3. Canny Edge Detection
Kelebihan: Teknik ini memiliki banyak kelebihan, antara lain proses reduksi noise dengan menggunakan filter Gaussian. Canny melibatkan proses deteksi tepi yang lengkap, termasuk penekanan tepi, penyusunan arah, dan penemuan tepi yang tepat. Terdapat juga proses Non-maximum suppression untuk menghasilkan tepi tipis dan tajam. Ambang deteksi dapat diatur untuk mengontrol sensitivitas segmentasi.
Kekurangan: Canny Edge Detection melibatkan komputasi yang lebih kompleks karena melibatkan beberapa langkah, dan rentan terhadap variasi pencahayaan.
Efektivitas Keseluruhan: Umumnya dianggap sebagai salah satu metode terbaik karena menggabungkan beberapa langkah untuk memastikan deteksi tepi yang akurat dan tajam.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
arib arkaan
152021035
Algoritma Deteksi Tepi Canny berbeda dari teknik deteksi tepi lainnya, seperti Sobel dan Laplacian of Gaussian (LoG), dalam beberapa hal. Berikut adalah beberapa perbedaan, kelebihan, kelemahan, dan efektivitas keseluruhannya dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar:
- Sobel adalah operator diferensiasi diskrit yang menghitung gradien intensitas citra dalam arah horizontal dan vertikal. Sobel dapat mendeteksi tepi dalam satu dimensi saja. Sobel juga sensitif terhadap noise atau derau dalam citra¹².
- Laplacian of Gaussian (LoG) adalah operator yang menggabungkan filter Gaussian dan filter Laplacian. Gaussian digunakan untuk menghaluskan citra dan mengurangi noise, sedangkan Laplacian digunakan untuk menghitung gradien kedua intensitas citra. LoG dapat mendeteksi tepi dalam dua dimensi, yaitu horizontal dan vertikal. LoG juga dapat mendeteksi tepi yang muncul pada berbagai skala atau tingkat fokus citra³⁴.
- Canny adalah algoritma deteksi tepi yang lebih canggih dan komprehensif daripada Sobel dan LoG. Canny tidak hanya menggunakan filter Gaussian dan gradien pertama intensitas citra, tetapi juga menggunakan penekanan non-maksimum, ambang ganda, dan pelacakan tepi dengan histeresis untuk meningkatkan akurasi dan ketepatan deteksi tepi. Canny dapat mendeteksi tepi yang tipis, tajam, dan kontinu dengan menghilangkan noise dan respon palsu⁵⁶.
Secara keseluruhan, Canny dianggap sebagai metode deteksi tepi yang paling efektif dan optimal dalam banyak aplikasi pengolahan citra dan visi komputer. Canny memiliki kelebihan dalam hal kinerja, fleksibilitas, dan robustness. Namun, Canny juga memiliki beberapa kelemahan, seperti sensitivitas terhadap parameter ambang ganda, kesulitan dalam menentukan skala filter Gaussian yang sesuai, dan kompleksitas komputasi yang lebih tinggi daripada Sobel dan LoG⁵⁶.
152021035
Algoritma Deteksi Tepi Canny berbeda dari teknik deteksi tepi lainnya, seperti Sobel dan Laplacian of Gaussian (LoG), dalam beberapa hal. Berikut adalah beberapa perbedaan, kelebihan, kelemahan, dan efektivitas keseluruhannya dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar:
- Sobel adalah operator diferensiasi diskrit yang menghitung gradien intensitas citra dalam arah horizontal dan vertikal. Sobel dapat mendeteksi tepi dalam satu dimensi saja. Sobel juga sensitif terhadap noise atau derau dalam citra¹².
- Laplacian of Gaussian (LoG) adalah operator yang menggabungkan filter Gaussian dan filter Laplacian. Gaussian digunakan untuk menghaluskan citra dan mengurangi noise, sedangkan Laplacian digunakan untuk menghitung gradien kedua intensitas citra. LoG dapat mendeteksi tepi dalam dua dimensi, yaitu horizontal dan vertikal. LoG juga dapat mendeteksi tepi yang muncul pada berbagai skala atau tingkat fokus citra³⁴.
- Canny adalah algoritma deteksi tepi yang lebih canggih dan komprehensif daripada Sobel dan LoG. Canny tidak hanya menggunakan filter Gaussian dan gradien pertama intensitas citra, tetapi juga menggunakan penekanan non-maksimum, ambang ganda, dan pelacakan tepi dengan histeresis untuk meningkatkan akurasi dan ketepatan deteksi tepi. Canny dapat mendeteksi tepi yang tipis, tajam, dan kontinu dengan menghilangkan noise dan respon palsu⁵⁶.
Secara keseluruhan, Canny dianggap sebagai metode deteksi tepi yang paling efektif dan optimal dalam banyak aplikasi pengolahan citra dan visi komputer. Canny memiliki kelebihan dalam hal kinerja, fleksibilitas, dan robustness. Namun, Canny juga memiliki beberapa kelemahan, seperti sensitivitas terhadap parameter ambang ganda, kesulitan dalam menentukan skala filter Gaussian yang sesuai, dan kompleksitas komputasi yang lebih tinggi daripada Sobel dan LoG⁵⁶.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Canny Edge Detection, Sobel, dan Laplacian of Gaussian (LoG) merupakan tiga metode deteksi tepi yang umum digunakan dalam pengolahan citra. Canny Edge Detection memiliki keunggulan dalam deteksi tepi yang presisi dan tingkat ambang ganda untuk mengurangi tepi palsu, namun memerlukan komputasi yang kompleks. Sementara itu, Sobel Edge Detection menawarkan pendekatan yang lebih sederhana dan cepat, efektif terutama untuk tepi vertikal dan horizontal, meskipun kurang efektif untuk tepi diagonal. LoG, dengan penggabungan Gaussian smoothing dan deteksi Laplacian, menonjolkan tepi sambil meredam noise, tetapi memerlukan komputasi yang lebih berat.
Canny Edge Detection:
Kelebihan: Tingkat ambang ganda, pemilihan tepi presisi tinggi, dan penggunaan operator Gaussian untuk meredam noise.
Kelemahan: Komputasi kompleks, memerlukan penyetelan parameter.
Sobel Edge Detection:
Kelebihan: Sederhana dan cepat, efektif untuk tepi vertikal dan horizontal.
Kelemahan: Kurang efektif untuk tepi diagonal, rentan terhadap noise tanpa pemulusan tambahan.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan: Kombinasi Gaussian smoothing dan deteksi Laplacian, efektif untuk berbagai orientasi tepi.
Kelemahan: Komputasi lebih berat, rentan terhadap noise tanpa pemulusan Gaussian yang memadai.
Pemilihan metode deteksi tepi ini didasarkan pada kebutuhan aplikasi spesifik, batasan sumber daya, dan karakteristik citra yang dihadapi. Seringkali, kombinasi atau modifikasi dari metode-metode ini digunakan untuk meningkatkan kinerja deteksi tepi sesuai dengan situasi yang dihadapi.
Canny Edge Detection:
Kelebihan: Tingkat ambang ganda, pemilihan tepi presisi tinggi, dan penggunaan operator Gaussian untuk meredam noise.
Kelemahan: Komputasi kompleks, memerlukan penyetelan parameter.
Sobel Edge Detection:
Kelebihan: Sederhana dan cepat, efektif untuk tepi vertikal dan horizontal.
Kelemahan: Kurang efektif untuk tepi diagonal, rentan terhadap noise tanpa pemulusan tambahan.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan: Kombinasi Gaussian smoothing dan deteksi Laplacian, efektif untuk berbagai orientasi tepi.
Kelemahan: Komputasi lebih berat, rentan terhadap noise tanpa pemulusan Gaussian yang memadai.
Pemilihan metode deteksi tepi ini didasarkan pada kebutuhan aplikasi spesifik, batasan sumber daya, dan karakteristik citra yang dihadapi. Seringkali, kombinasi atau modifikasi dari metode-metode ini digunakan untuk meningkatkan kinerja deteksi tepi sesuai dengan situasi yang dihadapi.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Canny Edge Detection
( Kelebihan )
- mampu menghasilkan tepi tajam dan akurat.
- Dapat menghilangkan noise pada tahap awal dengan filter Gaussian.
- Menggunakan hysteresis thresholding untuk memisahkan tepi kuat dan lemah.
- Bisa menghubungkan tepi yang tadinya terputus menjadi garis tepi yang utuh.
( Kelemahan )
- Memerlukan pemilihan ambang batas yang tepat.
- Lebih kompleks dibandingkan dengan operator sobel
Operator Sobel:
( Kelebihan )
-Sederhana dan efisien dalam menghitung gradien citra.
-Cocok untuk deteksi tepi vertikal dan horizontal.
-Tidak memerlukan ambang batas ganda seperti Canny.
( Kelemahan )
- kurang efektif dalam mendeteksi tepi tipis.
- Rentan terhadap noise dalam citra tanpa pengurangan noise sebelumnya.
Laplacian of Gaussian / LoG:
( Kelebihan )
-Dapat Menggabungkan operasi Gaussian smoothing dengan deteksi tepi LoG.
-Dapat mendeteksi tepi tipis serta detail pada citra nya
-Lebih tajam dalam mendeteksi tepi tipis daripada Sobel.
( Kelemahan )
-Rentan terhadap noise, dan smoothing Gaussian dapat mengaburkan detail.
-Tidak secara otomatis menghubungkan tepi terputus.
-Memerlukan pemilihan ambang batas yang tepat dan kompleksitas komputasi yang lebih tinggi.
( Kelebihan )
- mampu menghasilkan tepi tajam dan akurat.
- Dapat menghilangkan noise pada tahap awal dengan filter Gaussian.
- Menggunakan hysteresis thresholding untuk memisahkan tepi kuat dan lemah.
- Bisa menghubungkan tepi yang tadinya terputus menjadi garis tepi yang utuh.
( Kelemahan )
- Memerlukan pemilihan ambang batas yang tepat.
- Lebih kompleks dibandingkan dengan operator sobel
Operator Sobel:
( Kelebihan )
-Sederhana dan efisien dalam menghitung gradien citra.
-Cocok untuk deteksi tepi vertikal dan horizontal.
-Tidak memerlukan ambang batas ganda seperti Canny.
( Kelemahan )
- kurang efektif dalam mendeteksi tepi tipis.
- Rentan terhadap noise dalam citra tanpa pengurangan noise sebelumnya.
Laplacian of Gaussian / LoG:
( Kelebihan )
-Dapat Menggabungkan operasi Gaussian smoothing dengan deteksi tepi LoG.
-Dapat mendeteksi tepi tipis serta detail pada citra nya
-Lebih tajam dalam mendeteksi tepi tipis daripada Sobel.
( Kelemahan )
-Rentan terhadap noise, dan smoothing Gaussian dapat mengaburkan detail.
-Tidak secara otomatis menghubungkan tepi terputus.
-Memerlukan pemilihan ambang batas yang tepat dan kompleksitas komputasi yang lebih tinggi.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by MARTIN HALAWA -
Deteksi Tepi Canny:
- Kelebihan:
- Memiliki dua ambang (hysteresis thresholding) yang membantu mengatasi ambiguitas dalam mengidentifikasi tepi.
- Memiliki dua filter Sobel untuk mendeteksi gradien dalam dua arah, menghasilkan hasil yang lebih akurat.
- Mampu mengurangi noise menggunakan teknik non-maximum suppression.
- Memiliki langkah-langkah seleksi ambang (thresholding) yang dapat disesuaikan.
- Proses kompleks yang melibatkan beberapa langkah, membutuhkan komputasi yang lebih tinggi.
- Membutuhkan penyesuaian ambang yang tepat untuk hasil yang optimal.
- Kelemahan:
Filter Sobel:
- Kelebihan:
- Sederhana dan efisien untuk menghitung gradien dalam arah tertentu.
- Memiliki kernel filter yang dapat disesuaikan untuk mendeteksi tepi dalam berbagai orientasi.
- Rentan terhadap noise karena hanya menggunakan gradien lokal.
- Hasilnya dapat kurang tajam jika objek berorientasi diagonal.
- Kelemahan:
Laplacian of Gaussian (LoG):
- Kelebihan:
- Kombinasi filter Gaussian dan operator Laplacian mengurangi sensitivitas terhadap noise.
- Dapat mendeteksi tepi dalam berbagai orientasi dengan baik.
- Proses memerlukan dua tahap: konvolusi dengan filter Gaussian dan kemudian dengan operator Laplacian, membuatnya lebih kompleks daripada deteksi tepi Sobel.
- Memerlukan penyesuaian parameter, seperti ukuran kernel Gaussian, yang dapat mempengaruhi hasil.
- Kelemahan:
Perbandingan dan Kontrast:
- Canny memiliki keunggulan dalam mengatasi noise dan ambiguitas dengan mempertimbangkan ambang yang berbeda.
- Sobel adalah metode yang sederhana dan cepat, tetapi rentan terhadap noise dan dapat memberikan hasil yang kurang akurat pada tepi diagonal.
- LoG menggabungkan aspek filtrasi Gaussian dan operator Laplacian, yang membuatnya lebih robust terhadap noise, tetapi memerlukan penyetelan parameter dengan hati-hati.
Secara keseluruhan, Canny Edge Detection dianggap lebih baik karena kemampuannya mengurangi noise, mengatasi ambiguitas, dan menghasilkan tepi yang tajam dan akurat.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by FIRHAN HAFIANSYAH -
152021004 Firhan Hafiansyah
Sobel Operator:
- Perbedaan: Sobel adalah operator diferensiasi diskrit yang menghitung gradien intensitas citra dalam arah horizontal dan vertikal. Sobel hanya dapat mendeteksi tepi dalam satu dimensi pada suatu waktu.
- Kelebihan:
1. Simpel: Sobel adalah metode yang sederhana dan mudah dimengerti.
2. Perhitungan Cepat: Lebih cepat daripada metode multi-tahap seperti Canny karena melibatkan operasi konvolusi sederhana.
- Kelemahan:
1. Rentan terhadap Noise: Kurang efektif dalam mengatasi noise karena tidak melibatkan proses smoothing sebelum deteksi tepi.
2. Tepi Lebar: Tepi yang dihasilkan cenderung lebih tebal, terutama pada gambar yang noisy.
Laplacian of Gaussian (LoG) atau Operator Laplacian:**
- Perbedaan: LoG adalah operator yang menggabungkan filter Gaussian dan filter Laplacian. Gaussian digunakan untuk menghaluskan citra dan mengurangi noise, sedangkan Laplacian digunakan untuk menghitung gradien kedua intensitas citra. LoG dapat mendeteksi tepi dalam dua dimensi, yaitu horizontal dan vertikal, dan juga pada berbagai skala.
- Kelebihan:
1. Kompleksitas Geometris: Lebih efektif dalam mendeteksi objek dengan bentuk dan tepi kompleks karena menggunakan metode konvolusi dengan Gaussian sebelum mengaplikasikan operator Laplacian.
- Kelemahan:
1. Sensitif terhadap Noise: Meskipun disaring oleh proses Gaussian, LoG tetap sensitif terhadap noise.
2. Tidak Menentu pada Tepi Halus: Kurang stabil dalam mendeteksi tepi halus karena dapat menghasilkan tepi ganda atau menghilangkan tepi halus, tergantung pada nilai threshold.
Deteksi Tepi Canny:
- Perbedaan: Canny menggunakan pendekatan multi-tahap yang mencakup proses smoothing dengan Gaussian, deteksi gradien, non-maximum suppression, dan hysteresis thresholding.
- Kelebihan:
1. Akurasi Tinggi: Memberikan hasil deteksi tepi yang akurat melalui pendekatan multi-tahap yang cermat.
2. Penghapusan Noise: Proses Gaussian smoothing membantu mengurangi noise pada citra sebelum deteksi tepi, menjadikannya efektif dalam mengatasi gambar yang noisy.
3. Tepi Tipis: Menghasilkan tepi yang tipis dan tajam, memberikan hasil terbaik untuk objek dengan tepi halus.
- Kelemahan:
1. Komputasi Lebih Intensif: Proses multi-tahap membuat Canny lebih kompleks secara komputasi dibandingkan dengan teknik deteksi tepi lainnya.
2. Sensitif terhadap Threshold: Hasilnya sangat bergantung pada pemilihan dua nilai threshold, yang dapat mempengaruhi hasil deteksi tepi.
Sobel Operator:
- Perbedaan: Sobel adalah operator diferensiasi diskrit yang menghitung gradien intensitas citra dalam arah horizontal dan vertikal. Sobel hanya dapat mendeteksi tepi dalam satu dimensi pada suatu waktu.
- Kelebihan:
1. Simpel: Sobel adalah metode yang sederhana dan mudah dimengerti.
2. Perhitungan Cepat: Lebih cepat daripada metode multi-tahap seperti Canny karena melibatkan operasi konvolusi sederhana.
- Kelemahan:
1. Rentan terhadap Noise: Kurang efektif dalam mengatasi noise karena tidak melibatkan proses smoothing sebelum deteksi tepi.
2. Tepi Lebar: Tepi yang dihasilkan cenderung lebih tebal, terutama pada gambar yang noisy.
Laplacian of Gaussian (LoG) atau Operator Laplacian:**
- Perbedaan: LoG adalah operator yang menggabungkan filter Gaussian dan filter Laplacian. Gaussian digunakan untuk menghaluskan citra dan mengurangi noise, sedangkan Laplacian digunakan untuk menghitung gradien kedua intensitas citra. LoG dapat mendeteksi tepi dalam dua dimensi, yaitu horizontal dan vertikal, dan juga pada berbagai skala.
- Kelebihan:
1. Kompleksitas Geometris: Lebih efektif dalam mendeteksi objek dengan bentuk dan tepi kompleks karena menggunakan metode konvolusi dengan Gaussian sebelum mengaplikasikan operator Laplacian.
- Kelemahan:
1. Sensitif terhadap Noise: Meskipun disaring oleh proses Gaussian, LoG tetap sensitif terhadap noise.
2. Tidak Menentu pada Tepi Halus: Kurang stabil dalam mendeteksi tepi halus karena dapat menghasilkan tepi ganda atau menghilangkan tepi halus, tergantung pada nilai threshold.
Deteksi Tepi Canny:
- Perbedaan: Canny menggunakan pendekatan multi-tahap yang mencakup proses smoothing dengan Gaussian, deteksi gradien, non-maximum suppression, dan hysteresis thresholding.
- Kelebihan:
1. Akurasi Tinggi: Memberikan hasil deteksi tepi yang akurat melalui pendekatan multi-tahap yang cermat.
2. Penghapusan Noise: Proses Gaussian smoothing membantu mengurangi noise pada citra sebelum deteksi tepi, menjadikannya efektif dalam mengatasi gambar yang noisy.
3. Tepi Tipis: Menghasilkan tepi yang tipis dan tajam, memberikan hasil terbaik untuk objek dengan tepi halus.
- Kelemahan:
1. Komputasi Lebih Intensif: Proses multi-tahap membuat Canny lebih kompleks secara komputasi dibandingkan dengan teknik deteksi tepi lainnya.
2. Sensitif terhadap Threshold: Hasilnya sangat bergantung pada pemilihan dua nilai threshold, yang dapat mempengaruhi hasil deteksi tepi.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Perbedaan algoritma Deteksi Tepi Canny berbeda dari teknik deteksi tepi lainnya, seperti Sobel dan Laplacian of Gaussian (LoG) :
1. Sobel Operator:
Kelebihan:
Sederhana dan mudah diimplementasikan.
Cepat dalam menghitung gradien piksel.
Efektif untuk mendeteksi tepi dalam arah vertikal dan horizontal.
Kelemahan:
Rentan terhadap noise, karena sensitif terhadap variasi intensitas piksel kecil.
Tidak begitu baik dalam mendeteksi tepi pada sudut atau diagonal.
Efektivitas Keseluruhan:
Efektif untuk mendeteksi tepi vertikal atau horizontal dalam citra yang relatif bersih dan bebas dari noise.
2. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Memadukan operasi smoothing Gaussian dengan deteksi tepi menggunakan operator Laplacian, sehingga mengurangi noise sekaligus mendeteksi tepi.
Dapat mendeteksi tepi pada berbagai arah, termasuk diagonal.
Kelemahan:
Memerlukan komputasi lebih intensif karena melibatkan konvolusi dengan kernel LoG yang lebih kompleks.
Rentan terhadap noise pada tahap awal akibat operasi Gaussian.
Efektivitas Keseluruhan:
Baik untuk mendeteksi tepi pada berbagai arah, terutama saat citra terkena noise atau ketidakpastian arah tepi.
3. Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Terdiri dari beberapa langkah, termasuk reduksi noise, perhitungan gradien, penyaringan non-maksimum, dan hysteresis thresholding, yang menghasilkan deteksi tepi yang tajam dan akurat.
Dapat menangani variasi intensitas dengan baik dan mengidentifikasi tepi bahkan pada kondisi pencahayaan yang berbeda.
Kelemahan:
Lebih kompleks dan memerlukan penyesuaian parameter yang tepat untuk hasil terbaik.
Membutuhkan lebih banyak langkah, sehingga bisa lebih lambat dibandingkan dengan metode yang lebih sederhana.
Efektivitas Keseluruhan:
Sangat efektif dalam mendeteksi tepi dengan baik, bahkan dalam kondisi citra yang kompleks atau bising. Metode ini umumnya menghasilkan tepi yang tajam dan akurat.
Ringkasan Perbandingan:
Sobel: Sederhana dan cepat, tetapi rentan terhadap noise dan tidak efektif pada tepi diagonal.
LoG: Efektif untuk deteksi tepi dalam berbagai arah, tetapi membutuhkan komputasi yang lebih intensif dan rentan terhadap noise.
Canny: Kompleks tetapi akurat, mampu mengatasi variasi intensitas dan memberikan tepi yang tajam. Dapat mengidentifikasi tepi pada berbagai arah.
1. Sobel Operator:
Kelebihan:
Sederhana dan mudah diimplementasikan.
Cepat dalam menghitung gradien piksel.
Efektif untuk mendeteksi tepi dalam arah vertikal dan horizontal.
Kelemahan:
Rentan terhadap noise, karena sensitif terhadap variasi intensitas piksel kecil.
Tidak begitu baik dalam mendeteksi tepi pada sudut atau diagonal.
Efektivitas Keseluruhan:
Efektif untuk mendeteksi tepi vertikal atau horizontal dalam citra yang relatif bersih dan bebas dari noise.
2. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Memadukan operasi smoothing Gaussian dengan deteksi tepi menggunakan operator Laplacian, sehingga mengurangi noise sekaligus mendeteksi tepi.
Dapat mendeteksi tepi pada berbagai arah, termasuk diagonal.
Kelemahan:
Memerlukan komputasi lebih intensif karena melibatkan konvolusi dengan kernel LoG yang lebih kompleks.
Rentan terhadap noise pada tahap awal akibat operasi Gaussian.
Efektivitas Keseluruhan:
Baik untuk mendeteksi tepi pada berbagai arah, terutama saat citra terkena noise atau ketidakpastian arah tepi.
3. Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Terdiri dari beberapa langkah, termasuk reduksi noise, perhitungan gradien, penyaringan non-maksimum, dan hysteresis thresholding, yang menghasilkan deteksi tepi yang tajam dan akurat.
Dapat menangani variasi intensitas dengan baik dan mengidentifikasi tepi bahkan pada kondisi pencahayaan yang berbeda.
Kelemahan:
Lebih kompleks dan memerlukan penyesuaian parameter yang tepat untuk hasil terbaik.
Membutuhkan lebih banyak langkah, sehingga bisa lebih lambat dibandingkan dengan metode yang lebih sederhana.
Efektivitas Keseluruhan:
Sangat efektif dalam mendeteksi tepi dengan baik, bahkan dalam kondisi citra yang kompleks atau bising. Metode ini umumnya menghasilkan tepi yang tajam dan akurat.
Ringkasan Perbandingan:
Sobel: Sederhana dan cepat, tetapi rentan terhadap noise dan tidak efektif pada tepi diagonal.
LoG: Efektif untuk deteksi tepi dalam berbagai arah, tetapi membutuhkan komputasi yang lebih intensif dan rentan terhadap noise.
Canny: Kompleks tetapi akurat, mampu mengatasi variasi intensitas dan memberikan tepi yang tajam. Dapat mengidentifikasi tepi pada berbagai arah.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Deteksi Tepi Canny, Sobel, dan Laplacian of Gaussian (LoG) adalah tiga teknik yang umum digunakan untuk mendeteksi tepi dalam citra. Mereka memiliki pendekatan yang berbeda dalam mengidentifikasi tepi dan memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing. Berikut perbandingan dan kontrast dari ketiganya:
1. Canny Edge Detection:
Kelebihan:
Menghasilkan tepi yang tajam, tipis, dan akurat.
Dapat menghilangkan noise melalui filter Gaussian.
Dapat mengidentifikasi tepi yang terhubung secara kontinu.
Menggunakan ambang ganda (high dan low) untuk hysteresis thresholding, memungkinkan pengaturan sensitivitas.
Kelemahan:
Lebih kompleks dalam penerapannya dibandingkan dengan Sobel atau LoG.
Pemilihan ambang yang tepat dapat menjadi tantangan.
2. Sobel Operator:
Kelebihan:
Mudah diimplementasikan dan komputasi efisien.
Efektif dalam mendeteksi tepi dalam citra yang relatif bersih.
Menggunakan dua filter (horizontal dan vertikal) untuk menghitung gradien.
Kelemahan:
Tidak efektif dalam mengatasi noise karena tidak ada filter Gaussian terintegrasi.
Tidak mampu menghasilkan tepi yang tipis dan tajam
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Mampu mengidentifikasi tepi dalam citra dan mengurangi noise melalui filter Gaussian.
Dapat menghasilkan tepi yang tipis dan tajam.
Kelemahan:
Memerlukan komputasi lebih intensif daripada Sobel atau Canny.
Kemungkinan menghasilkan tepi ganda (berdampingan dan berlawanan arah).
Kurang efektif dalam mengidentifikasi tepi yang terhubung secara kontinu
1. Canny Edge Detection:
Kelebihan:
Menghasilkan tepi yang tajam, tipis, dan akurat.
Dapat menghilangkan noise melalui filter Gaussian.
Dapat mengidentifikasi tepi yang terhubung secara kontinu.
Menggunakan ambang ganda (high dan low) untuk hysteresis thresholding, memungkinkan pengaturan sensitivitas.
Kelemahan:
Lebih kompleks dalam penerapannya dibandingkan dengan Sobel atau LoG.
Pemilihan ambang yang tepat dapat menjadi tantangan.
2. Sobel Operator:
Kelebihan:
Mudah diimplementasikan dan komputasi efisien.
Efektif dalam mendeteksi tepi dalam citra yang relatif bersih.
Menggunakan dua filter (horizontal dan vertikal) untuk menghitung gradien.
Kelemahan:
Tidak efektif dalam mengatasi noise karena tidak ada filter Gaussian terintegrasi.
Tidak mampu menghasilkan tepi yang tipis dan tajam
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Mampu mengidentifikasi tepi dalam citra dan mengurangi noise melalui filter Gaussian.
Dapat menghasilkan tepi yang tipis dan tajam.
Kelemahan:
Memerlukan komputasi lebih intensif daripada Sobel atau Canny.
Kemungkinan menghasilkan tepi ganda (berdampingan dan berlawanan arah).
Kurang efektif dalam mengidentifikasi tepi yang terhubung secara kontinu
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
1. Canny Edge Detection:
Kelebihan:
Canny biasanya menghasilkan tepi yang tajam dan akurat dengan mengurangi efek noise melalui proses filter Gaussian.
Menggunakan hysteresis thresholding untuk menghubungkan komponen tepi, yang membantu menghindari deteksi tepi palsu.
Metode ini sering digunakan dalam penglihatan komputer karena kemampuannya yang baik dalam mengidentifikasi tepi.
Kelemahan:
Komputasi lebih kompleks dan membutuhkan dua thresholding yang harus diatur dengan benar.
Memerlukan lebih banyak sumber daya komputasi dibandingkan dengan metode sederhana seperti Sobel.
2. Sobel Edge Detection:
Kelebihan:
Metode ini sederhana dan cepat untuk diimplementasikan.
Tidak memerlukan parameter yang rumit untuk diatur.
Kelemahan:
Sobel cenderung menghasilkan tepi yang kurang tajam dibandingkan dengan Canny.
Rentan terhadap noise dalam citra, dan tidak memiliki mekanisme bawaan untuk mengatasi noise.
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
LoG menggabungkan filter Gaussian dengan operator Laplacian, yang dapat membantu mengidentifikasi tepi dan fitur detail dalam citra.
Dapat digunakan untuk mengidentifikasi tepi tajam dan tepi yang kurang tajam.
Kelemahan:
Rentan terhadap noise, dan noise dalam citra dapat memengaruhi hasil deteksi.
Memerlukan tuning parameter untuk mengontrol sensitivitas terhadap tepi dan kehalusan gambar.
Kelebihan:
Canny biasanya menghasilkan tepi yang tajam dan akurat dengan mengurangi efek noise melalui proses filter Gaussian.
Menggunakan hysteresis thresholding untuk menghubungkan komponen tepi, yang membantu menghindari deteksi tepi palsu.
Metode ini sering digunakan dalam penglihatan komputer karena kemampuannya yang baik dalam mengidentifikasi tepi.
Kelemahan:
Komputasi lebih kompleks dan membutuhkan dua thresholding yang harus diatur dengan benar.
Memerlukan lebih banyak sumber daya komputasi dibandingkan dengan metode sederhana seperti Sobel.
2. Sobel Edge Detection:
Kelebihan:
Metode ini sederhana dan cepat untuk diimplementasikan.
Tidak memerlukan parameter yang rumit untuk diatur.
Kelemahan:
Sobel cenderung menghasilkan tepi yang kurang tajam dibandingkan dengan Canny.
Rentan terhadap noise dalam citra, dan tidak memiliki mekanisme bawaan untuk mengatasi noise.
3. Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
LoG menggabungkan filter Gaussian dengan operator Laplacian, yang dapat membantu mengidentifikasi tepi dan fitur detail dalam citra.
Dapat digunakan untuk mengidentifikasi tepi tajam dan tepi yang kurang tajam.
Kelemahan:
Rentan terhadap noise, dan noise dalam citra dapat memengaruhi hasil deteksi.
Memerlukan tuning parameter untuk mengontrol sensitivitas terhadap tepi dan kehalusan gambar.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by MUHAMAD IKSAN RIFA'I -
1. Canny Edge
Kelebihan :
-Menggunakan teknik multistep yang melibatkan smoothing, perhitungan gradien, non-maximum suppression, dan hysteresis thresholding, sehingga menghasilkan tepi yang tajam dan terinterkoneksi.
-Efektif menghilangkan noise dan mengidentifikasi tepi tipis.
-Memiliki dua ambang (threshold) yang memungkinkan pengklasifikasian tepi kuat, tepi lemah, dan piksel tidak relevan.
Kelemahan :
-Lebih kompleks dibandingkan dengan operator Sobel, sehingga memerlukan komputasi yang lebih tinggi.
-Memerlukan pemilihan ambang yang tepat, yang bisa sulit dalam beberapa kasus.
2.Sobel
kelebihan :
-Sederhana dan efisien dalam perhitungan gradien dalam arah horizontal dan vertikal.
-Cepat dan mudah diimplementasikan.
-Efektif dalam mendeteksi tepi yang relatif lurus.
Kelemahan
-Rentan terhadap noise. Tidak memiliki langkah-langkah khusus untuk mengatasi noise.
-Kurang efektif mengatasi tepi tipis dan tidak terinterkoneksi.
3. Laplacian of Gaussian (LOG)
Kelebihan :
-Menggabungkan operasi smoothing dengan operator Laplacian, sehingga dapat mendeteksi tepi dan mengurangi noise sekaligus.
-Dapat mendeteksi tepi dengan berbagai orientasi.
-Lebih efektif dalam mendeteksi tepi tipis dan tepi detail.
Kelemahan :
-Memerlukan komputasi yang lebih tinggi daripada Sobel operator.
-Rentan terhadap noise pada tingkat tertentu, meskipun telah mengurangi noise menggunakan operasi Gaussian.
Kelebihan :
-Menggunakan teknik multistep yang melibatkan smoothing, perhitungan gradien, non-maximum suppression, dan hysteresis thresholding, sehingga menghasilkan tepi yang tajam dan terinterkoneksi.
-Efektif menghilangkan noise dan mengidentifikasi tepi tipis.
-Memiliki dua ambang (threshold) yang memungkinkan pengklasifikasian tepi kuat, tepi lemah, dan piksel tidak relevan.
Kelemahan :
-Lebih kompleks dibandingkan dengan operator Sobel, sehingga memerlukan komputasi yang lebih tinggi.
-Memerlukan pemilihan ambang yang tepat, yang bisa sulit dalam beberapa kasus.
2.Sobel
kelebihan :
-Sederhana dan efisien dalam perhitungan gradien dalam arah horizontal dan vertikal.
-Cepat dan mudah diimplementasikan.
-Efektif dalam mendeteksi tepi yang relatif lurus.
Kelemahan
-Rentan terhadap noise. Tidak memiliki langkah-langkah khusus untuk mengatasi noise.
-Kurang efektif mengatasi tepi tipis dan tidak terinterkoneksi.
3. Laplacian of Gaussian (LOG)
Kelebihan :
-Menggabungkan operasi smoothing dengan operator Laplacian, sehingga dapat mendeteksi tepi dan mengurangi noise sekaligus.
-Dapat mendeteksi tepi dengan berbagai orientasi.
-Lebih efektif dalam mendeteksi tepi tipis dan tepi detail.
Kelemahan :
-Memerlukan komputasi yang lebih tinggi daripada Sobel operator.
-Rentan terhadap noise pada tingkat tertentu, meskipun telah mengurangi noise menggunakan operasi Gaussian.
In reply to MUHAMAD IKSAN RIFA'I
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
1. **Canny Edge Detection:**
*Kelebihan:*
- Menggunakan pendekatan multistep yang melibatkan smoothing, perhitungan gradien, non-maximum suppression, dan hysteresis thresholding, menghasilkan tepi yang tajam dan terhubung.
- Efektif menghilangkan noise dan mengidentifikasi tepi tipis.
- Memiliki dua ambang (threshold) yang memungkinkan klasifikasi tepi kuat, tepi lemah, dan piksel tidak relevan.
*Kelemahan:*
- Lebih kompleks dibandingkan dengan operator Sobel, memerlukan komputasi yang lebih tinggi.
- Memerlukan pemilihan ambang yang tepat, yang bisa sulit dalam beberapa kasus.
2. **Sobel Operator:**
*Kelebihan:*
- Sederhana dan efisien dalam menghitung gradien dalam arah horizontal dan vertikal.
- Cepat dan mudah diimplementasikan.
- Efektif dalam mendeteksi tepi yang relatif lurus.
*Kelemahan:*
- Rentan terhadap noise; tidak memiliki langkah-langkah khusus untuk mengatasi noise.
- Kurang efektif dalam mengatasi tepi tipis dan tidak terhubung.
3. **Laplacian of Gaussian (LOG):**
*Kelebihan:*
- Menggabungkan operasi pelurusan dengan operator Laplacian, mendeteksi tepi dan mengurangi noise secara bersamaan.
- Dapat mendeteksi tepi dengan berbagai orientasi.
- Lebih efektif dalam mendeteksi tepi tipis dan detail.
*Kelemahan:*
- Memerlukan komputasi yang lebih tinggi dibandingkan operator Sobel.
- Rentan terhadap noise pada tingkat tertentu, meskipun telah mengurangi noise menggunakan operasi Gaussian.
*Kelebihan:*
- Menggunakan pendekatan multistep yang melibatkan smoothing, perhitungan gradien, non-maximum suppression, dan hysteresis thresholding, menghasilkan tepi yang tajam dan terhubung.
- Efektif menghilangkan noise dan mengidentifikasi tepi tipis.
- Memiliki dua ambang (threshold) yang memungkinkan klasifikasi tepi kuat, tepi lemah, dan piksel tidak relevan.
*Kelemahan:*
- Lebih kompleks dibandingkan dengan operator Sobel, memerlukan komputasi yang lebih tinggi.
- Memerlukan pemilihan ambang yang tepat, yang bisa sulit dalam beberapa kasus.
2. **Sobel Operator:**
*Kelebihan:*
- Sederhana dan efisien dalam menghitung gradien dalam arah horizontal dan vertikal.
- Cepat dan mudah diimplementasikan.
- Efektif dalam mendeteksi tepi yang relatif lurus.
*Kelemahan:*
- Rentan terhadap noise; tidak memiliki langkah-langkah khusus untuk mengatasi noise.
- Kurang efektif dalam mengatasi tepi tipis dan tidak terhubung.
3. **Laplacian of Gaussian (LOG):**
*Kelebihan:*
- Menggabungkan operasi pelurusan dengan operator Laplacian, mendeteksi tepi dan mengurangi noise secara bersamaan.
- Dapat mendeteksi tepi dengan berbagai orientasi.
- Lebih efektif dalam mendeteksi tepi tipis dan detail.
*Kelemahan:*
- Memerlukan komputasi yang lebih tinggi dibandingkan operator Sobel.
- Rentan terhadap noise pada tingkat tertentu, meskipun telah mengurangi noise menggunakan operasi Gaussian.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by DIKNA DWI SUCI -
992023089 - Dikna Dwi Suci
Canny Edge Detection
a. kelebihan : merupakan metode yang baik untuk menghilangkan noise dalam citra sebelum mendeteksi tepi, dapat mengidentifikasi tepi tipis dan tajam, dapat menentukan ambang batas tinggi dan rendah.
b. kelemahan : pada prosesnya lebih kompleks dibandingkan dengan metode lainnya, memerlukan komputasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan sobel.
Sobel Operator
a. kelebihan : metode yang cepat untuk mendeteksi tepi, mempu mengidentifikasi tepi vertikal & horizontal secara terpisah, dan mudah dimengerti & diimplementasikan.
b. kelemahan : kurang efektif dalam menghilangkan noise dalam citra, kurang efektif dalam mengidentifikasi tepi tajam dengan baik.
Laplacian of Gaussian (LoG)
a. kelebihan : metode yang baik untuk mendeteksi tepi yang tipis dan tajam, menyatukan proses smoothing dan deteksi tepi dalam satu langkah, sehingga cocok untuk gambar dengan noise, dan mampu mengidentifikasi tepi diagonal dan sudut dengan baik.
b. kelemahan : rentan terhadap noise jika tidak digunakan bersamaan dengan Gaussian filter dan tidak selalu dapat menghasilkan hasil yang baik pada tepi dengan lebar yang bervariasi.
Canny Edge Detection
a. kelebihan : merupakan metode yang baik untuk menghilangkan noise dalam citra sebelum mendeteksi tepi, dapat mengidentifikasi tepi tipis dan tajam, dapat menentukan ambang batas tinggi dan rendah.
b. kelemahan : pada prosesnya lebih kompleks dibandingkan dengan metode lainnya, memerlukan komputasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan sobel.
Sobel Operator
a. kelebihan : metode yang cepat untuk mendeteksi tepi, mempu mengidentifikasi tepi vertikal & horizontal secara terpisah, dan mudah dimengerti & diimplementasikan.
b. kelemahan : kurang efektif dalam menghilangkan noise dalam citra, kurang efektif dalam mengidentifikasi tepi tajam dengan baik.
Laplacian of Gaussian (LoG)
a. kelebihan : metode yang baik untuk mendeteksi tepi yang tipis dan tajam, menyatukan proses smoothing dan deteksi tepi dalam satu langkah, sehingga cocok untuk gambar dengan noise, dan mampu mengidentifikasi tepi diagonal dan sudut dengan baik.
b. kelemahan : rentan terhadap noise jika tidak digunakan bersamaan dengan Gaussian filter dan tidak selalu dapat menghasilkan hasil yang baik pada tepi dengan lebar yang bervariasi.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by FARHAN AL FARISI -
Deteksi Tepi Canny, Sobel, dan Laplacian of Gaussian (LoG) adalah tiga metode yang berbeda dalam deteksi tepi dalam pemrosesan citra. Di bawah ini, saya akan membandingkan dan kontrastkan ketiganya dalam hal kelebihan, kelemahan, dan efektivitas keseluruhannya dalam mengidentifikasi tepi dalam gambar:
Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Canny menghasilkan tepi yang tipis dan tajam, yang membuatnya cocok untuk pengenalan objek dan pemrosesan lebih lanjut.
Algoritma Canny mengintegrasikan pemilihan ambang yang adaptif, yang memungkinkan deteksi tepi yang lebih baik di bawah variasi kontras atau pencahayaan.
Memiliki dua ambang (threshold) yang memungkinkan pengaturan tingkat sensitivitas deteksi tepi.
Kelemahan:
Algoritma Canny memerlukan beberapa langkah komputasi, termasuk operasi Gaussian, deteksi gradien, dan pemambangan ambang, yang memerlukan waktu eksekusi yang lebih lama.
Deteksi Canny rentan terhadap noise dalam citra.
Operator Sobel:
Kelebihan:
Operator Sobel adalah metode yang sederhana dan cepat dalam deteksi tepi.
Ini efektif dalam mempertahankan garis tepi panjang.
Kelemahan:
Sobel cenderung menghasilkan tepi yang agak tebal dan kasar.
Tidak memiliki mekanisme bawaan untuk menangani variasi pencahayaan.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
LoG adalah pendeteksi tepi yang bersifat rotasional invariant, yang berarti ia bisa mendeteksi tepi pada berbagai arah.
Dapat mengidentifikasi tepi yang lebih halus.
Kelemahan:
LoG memerlukan konvolusi dengan kernel Gaussian sebelum menghitung gradien Laplacian, yang bisa memakan waktu komputasi yang lebih lama.
Rentan terhadap noise dalam citra dan membutuhkan pemambangan ambang tambahan untuk menghasilkan tepi yang tajam.
Efektivitas Keseluruhan:
Canny sering digunakan dalam aplikasi yang memerlukan deteksi tepi tajam dan akurat, seperti pengenalan pola dan penglihatan komputer.
Sobel cocok untuk tugas yang memerlukan deteksi tepi cepat, meskipun tepi yang dihasilkan mungkin tidak sehalus Canny.
LoG lebih sesuai untuk situasi di mana deteksi tepi yang lebih halus dan rotasional invariant diperlukan, meskipun dengan biaya komputasi yang lebih tinggi.
Pilihan antara metode ini tergantung pada tugas pemrosesan citra yang konkretnya dan kriteria kualitas tepi yang diinginkan. Dalam beberapa kasus, kombinasi metode juga dapat digunakan untuk menggabungkan kelebihan masing-masing metode.
Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Canny menghasilkan tepi yang tipis dan tajam, yang membuatnya cocok untuk pengenalan objek dan pemrosesan lebih lanjut.
Algoritma Canny mengintegrasikan pemilihan ambang yang adaptif, yang memungkinkan deteksi tepi yang lebih baik di bawah variasi kontras atau pencahayaan.
Memiliki dua ambang (threshold) yang memungkinkan pengaturan tingkat sensitivitas deteksi tepi.
Kelemahan:
Algoritma Canny memerlukan beberapa langkah komputasi, termasuk operasi Gaussian, deteksi gradien, dan pemambangan ambang, yang memerlukan waktu eksekusi yang lebih lama.
Deteksi Canny rentan terhadap noise dalam citra.
Operator Sobel:
Kelebihan:
Operator Sobel adalah metode yang sederhana dan cepat dalam deteksi tepi.
Ini efektif dalam mempertahankan garis tepi panjang.
Kelemahan:
Sobel cenderung menghasilkan tepi yang agak tebal dan kasar.
Tidak memiliki mekanisme bawaan untuk menangani variasi pencahayaan.
Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
LoG adalah pendeteksi tepi yang bersifat rotasional invariant, yang berarti ia bisa mendeteksi tepi pada berbagai arah.
Dapat mengidentifikasi tepi yang lebih halus.
Kelemahan:
LoG memerlukan konvolusi dengan kernel Gaussian sebelum menghitung gradien Laplacian, yang bisa memakan waktu komputasi yang lebih lama.
Rentan terhadap noise dalam citra dan membutuhkan pemambangan ambang tambahan untuk menghasilkan tepi yang tajam.
Efektivitas Keseluruhan:
Canny sering digunakan dalam aplikasi yang memerlukan deteksi tepi tajam dan akurat, seperti pengenalan pola dan penglihatan komputer.
Sobel cocok untuk tugas yang memerlukan deteksi tepi cepat, meskipun tepi yang dihasilkan mungkin tidak sehalus Canny.
LoG lebih sesuai untuk situasi di mana deteksi tepi yang lebih halus dan rotasional invariant diperlukan, meskipun dengan biaya komputasi yang lebih tinggi.
Pilihan antara metode ini tergantung pada tugas pemrosesan citra yang konkretnya dan kriteria kualitas tepi yang diinginkan. Dalam beberapa kasus, kombinasi metode juga dapat digunakan untuk menggabungkan kelebihan masing-masing metode.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Untuk membedakan antara edge detection terdapat
Proses
Canny -> Hysterisis tracking
Sobel -> Sobel Filter (horizontal dan vertikal)
LoG -> Laplacian Filter, Edge localization
Kelebihan
Canny -> Error rate rendah, edge tracking
Sobel -> Simpel, dapat menentukan arah tracking
LoG -> Dapat mendeteksi tepi-tepi dalam skala yang berbeda
Kekurangan
Canny -> Lebih berat dari sobel, dan butuh tuning pada parameter threshold
Sobel -> Sangat sensitif terhadap noise
LoG -> Tepi dapat lebih tebal, dan juga berat.
Dalam efektifitas
Canny -> Memberikan outline objek akurat
Sobel -> Mendeteksi hampir semua tepi
LoG -> Versi sobel yang lebih akurat dalam konteks
Proses
Canny -> Hysterisis tracking
Sobel -> Sobel Filter (horizontal dan vertikal)
LoG -> Laplacian Filter, Edge localization
Kelebihan
Canny -> Error rate rendah, edge tracking
Sobel -> Simpel, dapat menentukan arah tracking
LoG -> Dapat mendeteksi tepi-tepi dalam skala yang berbeda
Kekurangan
Canny -> Lebih berat dari sobel, dan butuh tuning pada parameter threshold
Sobel -> Sangat sensitif terhadap noise
LoG -> Tepi dapat lebih tebal, dan juga berat.
Dalam efektifitas
Canny -> Memberikan outline objek akurat
Sobel -> Mendeteksi hampir semua tepi
LoG -> Versi sobel yang lebih akurat dalam konteks
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Deteksi tepi canny
Kelebihan:
- menghasilkan tepi tajam dan tipis
- mendukung pemambangan ambang adaptif untuk menangani variasi intensitas pencahayaan
- mampu menghubungkan tepi lemah dengan tepi kuat melalui hysteresis thresholding
Kelemahan:
- lebih kompleks karena memerlukan beberapa tahap pemrosesan
- memerlukan pemilihan ambang yang tepat
Sobel
Kelebihan:
- sederhana dan cepat
- fleksibilitas pendeteksi tepi dalam arah horizontal dan vertikal
- cocok untuk deteksi tepu dalam waktu nyata
Kekurangan:
- tidak efektif mengatasi noise
- tidak menghasilkan tepi tipis melaikan tepi yang lebih lebar
Laplacian of Goussian (LoG)
Kelebihan:
- menghasilkan tepi yang tajam dan tipis
- lebih efektif mengatasi noise
- dapat mendeteksi tepi dengan karakteristik yang berbeda
Kelemahan:
- memiliki sensitivitas yang tinggi terhadap noise
- memerlukan pemilihan ambang yang hati-hati
- lebih kompleks
Untuk efektivitas keseluruhan, deteksi tepi canny dapat menjadi salah satu yang paling efektif dalam mendeteksi tepi dalam citra, karena dapat menghasilkan tepi yang tajam, menghilangkan noise, dan menghubungkan tepi lemah dengan tepi kuat.; Sedangkan sobel, dapat digunakan ketika memerlukan pendekatan yang sederhana dan cepat untuk deteksi tepi, terutama dalam aplikasi real-time.; Selanjutnya LoG, dapat digunakan ketika tepi tipis diperlukan meskipun memerlukan pengolahan noise dan tepi palsu terlebih dahulu.
Kelebihan:
- menghasilkan tepi tajam dan tipis
- mendukung pemambangan ambang adaptif untuk menangani variasi intensitas pencahayaan
- mampu menghubungkan tepi lemah dengan tepi kuat melalui hysteresis thresholding
Kelemahan:
- lebih kompleks karena memerlukan beberapa tahap pemrosesan
- memerlukan pemilihan ambang yang tepat
Sobel
Kelebihan:
- sederhana dan cepat
- fleksibilitas pendeteksi tepi dalam arah horizontal dan vertikal
- cocok untuk deteksi tepu dalam waktu nyata
Kekurangan:
- tidak efektif mengatasi noise
- tidak menghasilkan tepi tipis melaikan tepi yang lebih lebar
Laplacian of Goussian (LoG)
Kelebihan:
- menghasilkan tepi yang tajam dan tipis
- lebih efektif mengatasi noise
- dapat mendeteksi tepi dengan karakteristik yang berbeda
Kelemahan:
- memiliki sensitivitas yang tinggi terhadap noise
- memerlukan pemilihan ambang yang hati-hati
- lebih kompleks
Untuk efektivitas keseluruhan, deteksi tepi canny dapat menjadi salah satu yang paling efektif dalam mendeteksi tepi dalam citra, karena dapat menghasilkan tepi yang tajam, menghilangkan noise, dan menghubungkan tepi lemah dengan tepi kuat.; Sedangkan sobel, dapat digunakan ketika memerlukan pendekatan yang sederhana dan cepat untuk deteksi tepi, terutama dalam aplikasi real-time.; Selanjutnya LoG, dapat digunakan ketika tepi tipis diperlukan meskipun memerlukan pengolahan noise dan tepi palsu terlebih dahulu.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
Algoritma Deteksi Tepi Canny berbeda dari teknik deteksi tepi lainnya, seperti Sobel dan Laplacian of Gaussian (LoG), dalam beberapa aspek. Berikut perbandingan dan kontrast antara metode-metode tersebut:
1. Metode Sobel:
Kelebihan:
Sederhana dan cepat.
Bagus untuk mendeteksi tepi dalam citra yang memiliki perubahan tajam dalam intensitas warna.
Kelemahan:
Rentan terhadap noise, dan hasilnya mungkin tidak halus.
Tidak selalu efektif dalam mengidentifikasi tepi tipis atau tepi kurva.
2. Metode Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Efektif dalam mengidentifikasi tepi yang tipis dan tepi detail yang halus.
Mengurangi noise dengan baik seiring dengan operasi penghalusan.
Kelemahan:
Lebih kompleks dan memerlukan komputasi lebih intensif.
Dapat menghasilkan tepi yang kurang tajam pada objek yang kontrasnya rendah.
3. Algoritma Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Menghasilkan tepi yang tajam dan halus.
Dapat menghilangkan tepi palsu dengan baik.
Bekerja dengan baik dalam mengidentifikasi tepi tipis dan mengatasi variasi pencahayaan.
Kelemahan:
Lebih kompleks dan memerlukan lebih banyak parameter tuning.
Lebih lambat daripada metode seperti Sobel.
Efektivitas Keseluruhan:
Sobel adalah metode yang sederhana dan cepat, tetapi mungkin kurang efektif dalam situasi di mana terdapat noise yang signifikan atau citra memiliki tepi yang tipis.
LoG adalah efektif dalam mengidentifikasi tepi halus, tetapi lebih kompleks dan memerlukan komputasi yang lebih intensif.
Canny Edge Detection adalah salah satu metode yang paling efektif untuk mengidentifikasi tepi dalam citra, terutama dalam kasus citra yang berisik atau memiliki variasi pencahayaan. Ini menghasilkan tepi tajam dan halus serta menghilangkan tepi palsu dengan baik.
1. Metode Sobel:
Kelebihan:
Sederhana dan cepat.
Bagus untuk mendeteksi tepi dalam citra yang memiliki perubahan tajam dalam intensitas warna.
Kelemahan:
Rentan terhadap noise, dan hasilnya mungkin tidak halus.
Tidak selalu efektif dalam mengidentifikasi tepi tipis atau tepi kurva.
2. Metode Laplacian of Gaussian (LoG):
Kelebihan:
Efektif dalam mengidentifikasi tepi yang tipis dan tepi detail yang halus.
Mengurangi noise dengan baik seiring dengan operasi penghalusan.
Kelemahan:
Lebih kompleks dan memerlukan komputasi lebih intensif.
Dapat menghasilkan tepi yang kurang tajam pada objek yang kontrasnya rendah.
3. Algoritma Deteksi Tepi Canny:
Kelebihan:
Menghasilkan tepi yang tajam dan halus.
Dapat menghilangkan tepi palsu dengan baik.
Bekerja dengan baik dalam mengidentifikasi tepi tipis dan mengatasi variasi pencahayaan.
Kelemahan:
Lebih kompleks dan memerlukan lebih banyak parameter tuning.
Lebih lambat daripada metode seperti Sobel.
Efektivitas Keseluruhan:
Sobel adalah metode yang sederhana dan cepat, tetapi mungkin kurang efektif dalam situasi di mana terdapat noise yang signifikan atau citra memiliki tepi yang tipis.
LoG adalah efektif dalam mengidentifikasi tepi halus, tetapi lebih kompleks dan memerlukan komputasi yang lebih intensif.
Canny Edge Detection adalah salah satu metode yang paling efektif untuk mengidentifikasi tepi dalam citra, terutama dalam kasus citra yang berisik atau memiliki variasi pencahayaan. Ini menghasilkan tepi tajam dan halus serta menghilangkan tepi palsu dengan baik.
In reply to IRMA AMELIA DEWI
Re: Analysis: Comparing Canny Edge Detection than other methods
by FADHIL ARRIJAL -
1. Laplacian of Gaussian (LoG)
Kelebihan:
Teknik ini efektif dalam menghilangkan noise dalam citra karena menggabungkan operasi Gaussian dan LoG. teknik ini juga cukup baik dalam mengidentifikasi tepi tipis dan tajam.
Kekurangan:
LoG tidak memiliki pengaturan ambang batas internal, sehingga perlu digunakan bersama metode lain, seperti ambang batas treshold, untuk mengidentifikasi tepi. Selain itu, memerlukan lebih banyak perhitungan dibandingkan Sobel.
Efektivitas Keseluruhan:
Efektif dalam mendeteksi tepi kompleks, tetapi biayanya lebih tinggi secara komputasional. Baik digunakan dalam situasi di mana deteksi tepi halus dan detail tinggi diinginkan.
2. Sobel
Kelebihan:
Teknik ini mudah dimengerti dan diimplementasikan dibandingkan dengan teknik lainnya. Ia juga sederhana dan cepat dihitung, dan efektif dalam mendeteksi tepi vertikal atau horizontal.
Kekurangan:
Teknik Sobel tidak menghasilkan tepi yang tipis dan tajam, cenderung menghasilkan tepi yang lebih kabur. Selain itu, kurang efektif dalam mendeteksi tepi diagonal atau yang tidak sejajar dengan sumbu, serta kurang efektif dalam mengurangi noise, yang bisa memengaruhi hasil deteksi tepi.
Efektivitas Keseluruhan:
Cocok untuk aplikasi di mana hanya deteksi tepi vertikal atau horizontal yang diperlukan. Sederhana dan efisien, tetapi mungkin tidak cukup baik untuk kasus di mana orientasi tepi yang beragam perlu dideteksi.
3. Canny Edge Detection
Kelebihan:
Teknik ini memiliki banyak kelebihan, antara lain proses reduksi noise dengan menggunakan filter Gaussian. Canny melibatkan proses deteksi tepi yang lengkap, termasuk penekanan tepi, penyusunan arah, dan penemuan tepi yang tepat. Terdapat juga proses Non-maximum suppression untuk menghasilkan tepi tipis dan tajam. Ambang deteksi dapat diatur untuk mengontrol sensitivitas segmentasi.
Kekurangan:
Canny Edge Detection melibatkan komputasi yang lebih kompleks karena melibatkan beberapa langkah, dan rentan terhadap variasi pencahayaan.
Efektivitas Keseluruhan:
Umumnya dianggap sebagai salah satu metode terbaik karena menggabungkan beberapa langkah untuk memastikan deteksi tepi yang akurat dan tajam.
Kelebihan:
Teknik ini efektif dalam menghilangkan noise dalam citra karena menggabungkan operasi Gaussian dan LoG. teknik ini juga cukup baik dalam mengidentifikasi tepi tipis dan tajam.
Kekurangan:
LoG tidak memiliki pengaturan ambang batas internal, sehingga perlu digunakan bersama metode lain, seperti ambang batas treshold, untuk mengidentifikasi tepi. Selain itu, memerlukan lebih banyak perhitungan dibandingkan Sobel.
Efektivitas Keseluruhan:
Efektif dalam mendeteksi tepi kompleks, tetapi biayanya lebih tinggi secara komputasional. Baik digunakan dalam situasi di mana deteksi tepi halus dan detail tinggi diinginkan.
2. Sobel
Kelebihan:
Teknik ini mudah dimengerti dan diimplementasikan dibandingkan dengan teknik lainnya. Ia juga sederhana dan cepat dihitung, dan efektif dalam mendeteksi tepi vertikal atau horizontal.
Kekurangan:
Teknik Sobel tidak menghasilkan tepi yang tipis dan tajam, cenderung menghasilkan tepi yang lebih kabur. Selain itu, kurang efektif dalam mendeteksi tepi diagonal atau yang tidak sejajar dengan sumbu, serta kurang efektif dalam mengurangi noise, yang bisa memengaruhi hasil deteksi tepi.
Efektivitas Keseluruhan:
Cocok untuk aplikasi di mana hanya deteksi tepi vertikal atau horizontal yang diperlukan. Sederhana dan efisien, tetapi mungkin tidak cukup baik untuk kasus di mana orientasi tepi yang beragam perlu dideteksi.
3. Canny Edge Detection
Kelebihan:
Teknik ini memiliki banyak kelebihan, antara lain proses reduksi noise dengan menggunakan filter Gaussian. Canny melibatkan proses deteksi tepi yang lengkap, termasuk penekanan tepi, penyusunan arah, dan penemuan tepi yang tepat. Terdapat juga proses Non-maximum suppression untuk menghasilkan tepi tipis dan tajam. Ambang deteksi dapat diatur untuk mengontrol sensitivitas segmentasi.
Kekurangan:
Canny Edge Detection melibatkan komputasi yang lebih kompleks karena melibatkan beberapa langkah, dan rentan terhadap variasi pencahayaan.
Efektivitas Keseluruhan:
Umumnya dianggap sebagai salah satu metode terbaik karena menggabungkan beberapa langkah untuk memastikan deteksi tepi yang akurat dan tajam.