Jurnal Surya Informatika Journal homepage: https://jurnal.
id/index.
php/surya_informatika P-ISSN: 2477-3042.
E-ISSN: 3026-3034
Vol.
No.
November 2025.
Pp.
Perbandingan Efektivitas Metode Canny-Robert untuk Deteksi Tepi Citra Grayscale terhadap Noise Fajar Arief Wibowo*.
Fani Anugrah .
Syahril Kiromi.
Zainul Iqbal.
Diana.
Teknik Informatika.
Fakultas Sains dan Teknologi.
Universitas Bina Darma Palembang.
Indonesia Teknik Informatika.
Fakultas Sains dan Teknologi.
Universitas Bina Darma Palembang.
Indonesia Teknik Informatika.
Fakultas Sains dan Teknologi.
Universitas Bina Darma Palembang.
Indonesia Teknik Informatika.
Fakultas Sains dan Teknologi.
Universitas Bina Darma Palembang.
Indonesia Article Info Kata Kunci: Canny.
Robert.
MSE.
PSNR.
SSIM
Keywords: Canny.
Robert.
MSE.
PSNR.
SSIM
Article history:
Received : 13 Juni 2025 Revised : 15 Juni 2025 Accepted : 16 Juni 2025 Available online : 1 November 2025 DOI : 10.
48144/suryainformatika.
* Corresponding author.
Fajar Arief Wibowo E-mail address:
fajararif057@gmail.
ABSTRAK
Deteksi tepi adalah salah satu tahapan krusial dalam proses pengolahan citra digital karena berfungsi untuk mengambil informasi penting dari struktur gambar.
Namun, keberadaan noise dalam citra seringkali mengurangi ketepatan dalam mendeteksi tepi.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa metode deteksi tepi Canny dan Robert pada citra yang telah diberikan berbagai tingkat noise, seperti Gaussian dan Salt & Pepper.
Studi ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan melakukan pengujian terhadap kedua metode pada citra yang telah diberi noise dengan intensitas berbeda, lalu hasilnya dievaluasi menggunakan indikator seperti Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR).
Mean Squared Error (MSE), dan Structural Similarity Index (SSIM).
Berdasarkan hasil yang diperoleh, metode Canny menunjukkan performa yang lebih baik dalam menjaga kejelasan tepi dan lebih tahan terhadap gangguan noise dibandingkan metode Robert, terutama saat tingkat noise tinggi.
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam memilih metode deteksi tepi yang tepat untuk pengolahan citra dengan berbagai kondisi noise.
ABSTRACT
Edge detection is a crucial stage in digital image processing, as it extracts important information from image structures.
However, noise often reduces the accuracy of edge detection.
This study aims to analyze and compare the performance of the Canny and Robert edge detection methods on images affected by various noise levels, such as Gaussian and Salt & Pepper A quantitative approach is used by testing both methods on images with different noise intensities, and the results are evaluated using Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR).
Mean Squared Error (MSE), and Structural Similarity Index (SSIM).
Based on the results, the Canny method shows superior performance in preserving edge clarity and exhibits greater resistance to noise interference than the Robert method, especially under high noise levels.
This research is expected to be a reference for selecting suitable edge detection methods in image processing under various noise conditions.
Perbandingan Efektivitas Metode Canny-Robert untuk Deteksi Tepi Citra Grayscale terhadap Noise Jurnal Surya Informatika Journal homepage: https://jurnal.
id/index.
php/surya_informatika P-ISSN: 2477-3042.
E-ISSN: 3026-3034
Vol.
No.
November 2025.
Pp.
Noise dapat berasal dari berbagai sumber, an1.
PENDAHULUAN
tara lain dari sensor saat pengambilan gambar.
Pemrosesan citra digital merupakan bidang penting gangguan transmisi data, atau akibat teknik komdalam ilmu komputer yang berkembang pesat, dipresi lossy .
Dua jenis noise yang sering dorong oleh meningkatnya kebutuhan terhadap sisditemukan adalah Gaussian noise, yang memiliki tem berbasis kecerdasan di berbagai sektor, seperti distribusi normal, serta Salt & Pepper noise, yang layanan kesehatan .
ontohnya pencitraan medis sepditandai dengan munculnya titik-titik hitam dan erti MRI dan CT-Sca.
, sistem keamanan .
isalnya putih secara acak .
Untuk itu, algoritma deteksi pengenalan wajah dan pelacakan obje.
, hingga sistepi harus mampu bekerja secara akurat sekaligus tem pengawasan otomatis yang mengandalkan menunjukkan ketahanan terhadap berbagai bentuk teknologi visi computer .
Dalam penerapannya, gangguan visual .
deteksi tepi menjadi salah satu proses inti yang Meskipun telah banyak penelitian yang membahas digunakan untuk mengekstraksi struktur utama daperforma algoritma deteksi tepi, sebagian besar lam citra, termasuk identifikasi batas objek, segmenhanya menyoroti satu metode dalam kondisi ideal tasi area, dan penyederhanaan data visual yang komtanpa gangguan noise.
Kajian yang secara langsung pleks .
Peran deteksi tepi sangat menentukan membandingkan efektivitas metode Canny dan Robefektivitas dan ketepatan sistem pemrosesan citra ert pada citra dengan berbagai jenis dan tingkat secara keseluruhan, karena banyak algoritma lanjugangguan noise masih relatif jarang ditemukan.
tan dalam pengolahan citra bergantung pada tahap Penelitian terhadap citra radiologi fraktur tulang ini .
memperlihatkan bahwa metode Canny mampu Metode Canny, yang diperkenalkan oleh John F.
menghasilkan PSNR tertinggi sebesar 33,1 dB Canny pada tahun 1986, merupakan salah satu dengan nilai MSE terendah, yaitu 33,51.
Sebaliknya, teknik deteksi tepi yang paling banyak digunakan metode Robert mencatat PSNR terendah sebesar karena keakuratannya yang tinggi.
Metode ini 26,99 dB dan MSE yang jauh lebih tinggi, yakni dirancang untuk mengoptimalkan tiga aspek utama:
131,03, yang menunjukkan bahwa Canny lebih deteksi tepi yang tepat .
endeteksi sebanyak mungtangguh terhadap gangguan noise dibandingkan kin tepi yang bena.
, ketepatan posisi tepi .
okaRobert .
, dan meminimalkan kemunculan tepi ganda Selain itu, pada studi yang menggunakan GUI .
MATLAB untuk mendeteksi objek bergerak.
Operator Robert adalah metode deteksi tepi yang termetode Canny terbukti mampu menekan jumlah masuk dalam kategori klasik dan dikembangkan false edge hingga 70% dibandingkan Robert, serta oleh Lawrence Roberts pada tahun 1963.
Metode ini memiliki waktu eksekusi yang lebih cepat sekitar bekerja dengan menghitung selisih diagonal antara 15Ae20%.
Namun demikian.
Robert tetap memiliki piksel-piksel bersebelahan menggunakan kernel keunggulan dalam hal efisiensi komputasi, sehingga Kelebihan dari metode ini terletak pada lebih cocok digunakan pada sistem real-time dengan kesederhanaannya serta efisiensi komputasinya yang kompleksitas rendah .
Penggabungan parameter tinggi, sehingga cocok diterapkan pada sistem yang seperti penggunaan kernel Gaussian pada metode memerlukan pemrosesan cepat seperti aplikasi realCanny dan penerapan threshold adaptif pada metode time .
Robert terbukti mampu meningkatkan akurasi deDari sekian banyak metode.
Canny dan Robert serteksi hingga 18%.
Oleh karena itu, penelitian semaing kali menjadi subjek perbandingan karena memcam ini sangat penting untuk memberikan wawasan iliki karakteristik dan kompleksitas yang berbeda.
praktis terkait keunggulan dan keterbatasan masingMetode Canny dianggap lebih canggih karena terdiri masing algoritma, terutama dalam kondisi nyata di dari serangkaian tahapan, seperti penyaringan awal mana citra yang dianalisis sering kali mengandung dengan Gaussian filter, penghitungan arah gradien, gangguan noise .
penekanan non-maksimum, dan penggunaan threshBerdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini old ganda.
Kombinasi ini menjadikannya lebih tahan dilakukan untuk mengisi kekosongan kajian dengan terhadap noise dibanding metode lainnya .
Semelakukan analisis perbandingan antara metode baliknya, metode Robert menggunakan pendekatan Canny dan Robert dalam mendeteksi tepi pada citra yang lebih sederhana, dengan menghitung gradien yang terpapar noise Gaussian dan Salt & Pepper berdasarkan selisih intensitas piksel secara diagonal.
dengan intensitas yang bervariasi.
Penilaian efektiviKelebihannya terletak pada efisiensi komputasi, natas dilakukan secara kuantitatif menggunakan indimun metode ini sangat peka terhadap keberadaan kator objektif seperti Peak Signal-to-Noise Ratio noise, yang dapat mengganggu keakuratan hasil de(PSNR).
Mean Squared Error (MSE), dan Structeksi tepi .
tural Similarity Index (SSIM), untuk mengukur seSalah satu kendala utama dalam deteksi tepi adalah jauh mana masing-masing metode mampu mempergangguan noise pada citra, yang dapat menyebabkan tahankan kualitas struktur tepi dari citra asli .
munculnya tepi palsu atau hilangnya batas asli Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar Perbandingan Efektivitas Metode Canny-Robert untuk Deteksi Tepi Citra Grayscale terhadap Noise Jurnal Surya Informatika Journal homepage: https://jurnal.
id/index.
php/surya_informatika P-ISSN: 2477-3042.
E-ISSN: 3026-3034
Vol.
No.
November 2025.
Pp.
pertimbangan dalam pemilihan algoritma deteksi Penerapan Algoritma Deteksi Tepi Setelah penambahan noise, masing-masing tepi yang sesuai untuk aplikasi pengolahan citra di lingkungan nyata yang penuh gangguan, sekaligus menggunakan dua metode deteksi tepi:
menjadi referensi bagi pengembang teknologi visi A Algoritma Canny adalah teknik dekomputer dalam mengembangkan sistem yang lebih teksi tepi yang paling banyak tangguh terhadap noise.
digunakan karena keakuratannya yang Metode ini dirancang untuk METODE PENELITIAN mengoptimalkan tiga aspek utama:
1 Jenis penelitian deteksi tepi yang tepat .
endeteksi Penelitian ini dikategorikan sebagai kuantitatif sebanyak mungkin tepi yang bena.
, eksperimental, di mana dilakukan pengujian melalui ketepatan posisi tepi .
, dan manipulasi variabel-variabel tertentu secara sistemameminimalkan kemunculan tepi tis untuk mengukur dampaknya terhadap hasil.
Penganda.
dekatan ini digunakan guna mengkaji secara objektif A Operator Robert adalah metode ini efektivitas metode deteksi tepi Canny dan Robert dabekerja dengan menghitung selisih dilam mengolah citra yang telah terkontaminasi oleh agonal antara piksel-piksel bersebenoise.
lahan menggunakan kernel 2x2.
Evaluasi 2 Data Penelitian Keluaran dari proses deteksi tepi kemudian Objek yang diteliti berupa gambar digital diukur kualitasnya dengan tiga metrik evalberskala abu-abu .
dengan resolusi tetap uasi berikut:
sebesar 512x512 piksel.
Pemilihan citra grayscale A PSNR (Peak Signal-to-Noise Rati.
bertujuan untuk menyederhanakan proses ekstraksi adalah metrik yang mengukur rasio fitur, menghindari variabel warna, dan memfokusantara sinyal maksimum citra asli kan penelitian pada intensitas piksel semata.
Gam.
untuk citra 8-bi.
dengan noise bar-gambar tersebut diambil dari Kaggel yang muncul setelah pemrosesan https://w.
com/da.
Nilai PSNR biasanya dinyatakan tasets/theblackmamba31/landscape-image-coloridalam satuan desibel .
B), dan sezation.
makin tinggi nilainya, maka semakin baik kualitas citra hasil deteksi tepi.
PSNR memiliki hubungan langsung dengan MSE.
A MSE (Mean Squared Erro.
menghitung rata-rata nilai kuadrat dari selisih antara piksel pada citra asli dan hasil.
Nilai MSE yang rendah mengindikasikan bahwa citra hasil sangat mirip Gambar 1.
Objek citra grayscale dengan citra aslinya.
A SSIM (Structural Similarity Inde.
3 Tahapan Penelitian merupakan metrik yang menilai kesaa.
Persiapan Data Citra maan struktur antara dua buah citra Mengambil citra grayscale standar tanpa berdasarkan tiga aspek utama, yaitu noise sebagai citra acuan yang akan luminansi, kontras, dan struktur.
digunakan dalam pengujian metode deteksi SSIM memberikan nilai antara -1 hingga 1, dengan nilai mendekati 1 Penambahan Noise Citra asli kemudian dimodifikasi dengan struktural yang sangat tinggi .
menambahkan dua jenis gangguan .
Analisis Perbandingan Hasil pengolahan citra dari kedua metode A Gaussian Noise ditambahkan dengan dianalisis dan dibandingkan untuk mentingkat variansi sebesar 0.
01, 0.
gidentifikasi metode yang paling optimal dalam mendeteksi tepi pada kondisi citra A Salt and Pepper Noise, juga dengan yang terganggu oleh noise.
proporsi gangguan sebesar 0.
01, 0.
Perbandingan Efektivitas Metode Canny-Robert untuk Deteksi Tepi Citra Grayscale terhadap Noise Jurnal Surya Informatika Journal homepage: https://jurnal.
id/index.
php/surya_informatika P-ISSN: 2477-3042.
E-ISSN: 3026-3034
Vol.
No.
November 2025.
Pp.
Gambar 3.
Hasil Gaussian Noise Gambar 2.
Tahapan Penelitian 4 Analisis Data yang diperoleh dari proses deteksi tepi selanjutnya dianalisis menggunakan pendekatan statistik deskriptif.
Hasil berupa nilai PSNR.
MSE, dan SSIM disusun dalam bentuk tabel dan grafik untuk mempermudah visualisasi dan perbandingan antar Analisis ini memungkinkan peneliti untuk menarik kesimpulan mengenai efektivitas dan ketahanan masing-masing metode dalam mengidentifikasi tepi pada citra yang mengalami gangguan HASIL DAN PEMBAHASAN Rangkaian hasil penelitian berdasarkan urutan/susunan logis untuk membentuk sebuah cerita.
Dapat menggunakan Tabel dan Angka tetapi tidak menguraikan secara berulang terhadap data yang sama dalam gambar, tabel dan teks.
Untuk lebih memperjelas uraian, dapat mengunakan sub judul.
1 Hasil Eksperimen dilakukan pada citra grayscale berukuran 512y512 piksel.
Masing-masing citra dikenai dua jenis noise: Gaussian noise dan Salt & Pepper noise dengan tiga level intensitas yaitu 0.
05, dan 0.
Setelah itu, metode deteksi tepi Canny dan Robert diterapkan, dan hasilnya dievaluasi menggunakan tiga metrik kuantitatif: PSNR.
MSE, dan SSIM.
Berikut merupakan visualisasi dari gambar awal dalam format grayscale pada bagian atas, yang kemudian dibandingkan dengan tiga gambar hasil penambahan noise Gaussian.
Ketiga gambar tersebut merepresentasikan variasi tingkat intensitas noise, yaitu 0.
01, 0.
05, dan 0.
Selanjutnya, ditampilkan visualisasi yang memperlihatkan gambar awal dalam format grayscale pada bagian atas, diikuti oleh tiga gambar di bawahnya yang telah dikenai penambahan noise Salt & Pepper dengan variasi tingkat intensitas.
Adapun intensitas yang diterapkan masing-masing sebesar 0.
01, 0.
Gambar 4.
Hasil Salt and Pepper Noise Kemudian, hasil rata-rata nilai Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) yang diperoleh dari masing-masing metode deteksi tepi, yaitu Canny dan Robert, pada berbagai tingkat intensitas noise yang diterapkan akan disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1.
Hasil Rata-rata PSNR untuk Setiap Metode dan Tingkat Noise Noise Type Intensitas Gaussian Gaussian Gaussian Salt & Pepper Salt & Pepper Salt & Pepper Canny (PSNR) Robert (PSNR) Tabel 2 menyajikan hasil rata-rata nilai Mean Squared Error (MSE) yang diperoleh dari masingmasing metode deteksi tepi, yaitu Canny dan Robert, pada berbagai tingkat intensitas noise yang diterapkan.
Perbandingan Efektivitas Metode Canny-Robert untuk Deteksi Tepi Citra Grayscale terhadap Noise Jurnal Surya Informatika Journal homepage: https://jurnal.
id/index.
php/surya_informatika P-ISSN: 2477-3042.
E-ISSN: 3026-3034
Vol.
No.
November 2025.
Pp.
Tabel 2.
Hasil Rata-rata MSE untuk Setiap Metode dan Tingkat Noise Noise Type Gaussian Gaussian Gaussian Salt & Pepper Salt & Pepper Salt & Pepper Intens Canny (MSE) Robert (MSE) Terakhir, disajikan rata-rata nilai Structural Similarity Index (SSIM) yang dihasilkan oleh kedua metode deteksi tepi, yakni Canny dan Robert, pada masingmasing tingkat intensitas noise yang telah diuji pada Tabel 3.
Tabel 3.
Hasil Rata-rata SSIM untuk Setiap Metode dan Tingkat Noise Noise Type Intensitas Gaussian Gaussian Gaussian Salt & Pepper Salt & Pepper Salt & Pepper Canny (SSIM) Gambar 6.
Grafik MSE Selanjutnya.
Gambar 7 menunjukkan grafik yang membandingkan nilai Structural Similarity Index (SSIM) dari metode deteksi tepi Canny dan Robert terhadap dua jenis noise, yaitu Gaussian dan Salt & Pepper, pada berbagai tingkat intensitas noise.
Robert (SSIM) Gambar membandingkan nilai Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) dari dua metode deteksi tepi, yaitu Canny dan Robert, terhadap dua jenis noise, yakni Gaussian dan Salt & Pepper, pada berbagai tingkat intensitas Pada menggambarkan variasi intensitas noise, sementara sumbu vertikal menunjukkan nilai PSNR yang diperoleh dari setiap kombinasi metode dan jenis Gambar 5.
Grafik PNSR Grafik pada Gambar 6 menunjukkan perbandingan nilai Mean Squared Error (MSE) dari metode deteksi tepi Canny dan Robert terhadap dua jenis noise, yaitu Gaussian dan Salt & Pepper, pada berbagai tingkat intensitas noise.
Sumbu horizontal sementara sumbu vertikal menunjukkan nilai MSE yang dihasilkan oleh masing-masing metode pada setiap kondisi noise yang diuji.
Gambar 7.
Grafik SSIM 2 Pembahasan Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa dua algoritma deteksi tepi, yaitu Canny dan Robert, terhadap citra grayscale yang telah ditambahkan dua jenis noise: Gaussian dan Salt & Pepper, masing-masing dengan intensitas 0.
01, 0.
Evaluasi dilakukan dengan mengukur tiga metrik kualitas citra hasil deteksi tepi, yaitu PSNR (Peak Signal to Noise Rati.
MSE (Mean Squared Erro.
, dan SSIM (Structural Similarity Index Measuremen.
Berdasarkan hasil yang diperoleh, metode Canny secara umum menunjukkan performa yang lebih stabil dan unggul dibandingkan metode Robert.
Pada nilai PSNR.
Canny menghasilkan kisaran 4.
16 dB, sedangkan Robert berada pada kisaran 5.
96 hingga 7.
00 dB.
Meskipun nilai PSNR pada metode Robert terlihat lebih tinggi, hal tersebut tidak secara otomatis menunjukkan kualitas hasil deteksi tepi yang lebih baik, karena metrik lain seperti SSIM dan MSE juga harus diperhatikan secara bersamaan.
Pada metrik MSE, metode Canny menunjukkan nilai error yang relatif lebih tinggi dari Robert.
Namun, hal ini berkaitan dengan detail hasil deteksi tepi yang disimpan oleh metode Canny.
Meski demikian, hal yang paling mencolok terlihat pada SSIM, di mana Perbandingan Efektivitas Metode Canny-Robert untuk Deteksi Tepi Citra Grayscale terhadap Noise Jurnal Surya Informatika Journal homepage: https://jurnal.
id/index.
php/surya_informatika P-ISSN: 2477-3042.
E-ISSN: 3026-3034
Vol.
No.
November 2025.
Pp.
Canny secara konsisten menghasilkan nilai positif Available: https://w.
com/daantara 0.
011 hingga 0.
029, sedangkan metode Robtasets/muhammadmasdar/shiftacademyert justru menghasilkan nilai SSIM negatif, yang meflower-classification.
nandakan adanya ketidaksesuaian struktur antara .
Letelay.
AuPERBANDINGAN KINERJA citra hasil dan citra asli.
Dengan demikian, meskipun METODE DETEKSI TEPI PADA nilai PSNR Robert lebih tinggi, nilai SSIM yang renCITRA,Ay J-ICON, vol.
7, no.
1, pp.
1Ae8, dah menunjukkan bahwa metode ini cenderung .
Surmayanti and S.
Sumijan, merusak struktur citra.
AuCOMPARATIVE ANALYSIS OF Lebih jauh lagi, peningkatan intensitas noise, teruSOBEL AND CANNY METHOD IN tama Gaussian, menunjukkan bahwa Robert menBATIK KAWUNG IMAGE,Ay JURTEKSI galami penurunan performa yang cukup signifikan.
(Jurnal Teknologi dan Sistem Informas.
Hal ini dapat dijelaskan oleh tidak adanya tahap 10, no.
3, pp.
435Ae442.
Jun.
2024, doi:
dalam algoritma Robert, se10.
33330/jurteksi.
hingga sangat rentan terhadap noise acak.
Se.
Anggraini.
Hapsari, and W.
Khafa baliknya, metode Canny dilengkapi dengan tahapan Nofa.
AuAnalisa Perbandingan Deteksi Tepi Gaussian smoothing dan non-maximum suppresPada Citra Digital Mengalami Blur sion, yang membantu menyaring noise sebelum Menggunakan Shen-Castan Dan Cannymelakukan deteksi tepi, sehingga hasilnya tetap konDeriche.
Ay sisten meskipun citra terkontaminasi oleh noise .
Peling.
Ariawan.
Sudengan intensitas tinggi.
biksa, and I.
Saputra.
AuA R T I C L E
I N F O ANALISIS PERBANDINGAN
Secara keseluruhan, dapat disimpulkan bahwa METODE DETEKSI TEPI ROBERT, metode Canny lebih tangguh dan mampu menjaga PREWITT.
DAN CANNY UNTUK kualitas struktur citra dibandingkan metode Robert
PENDETEKSIAN TEPI TULISAN
pada kondisi pencemaran noise.
Oleh karena itu, daAKSARA BALI,Ay Teknologi Informasi lam konteks aplikasi deteksi tepi pada citra yang (JMTI), vol.
15, no.
1, pp.
69Ae78, 2025, doi:
terpapar gangguan noise, metode Canny lebih direk10.
omendasikan karena mampu menghasilkan deteksi Husni and R.
Adrial.
AuAnalisis Pertepi yang lebih jelas, bersih, dan mempertahankan bandingan Pendeteksian Tepi Citra CT karakteristik citra aslinya.
Simulator pada Kanker Paru-Paru KESIMPULAN Menggunakan Metode Robert.
Sobel.
Prewitt dan Canny,Ay Jurnal Fisika Unand.
Metode deteksi tepi Canny menunjukkan performa 12, no.
1, pp.
22Ae28.
Dec.
2022, doi:
yang lebih unggul dibandingkan metode Robert da10.
25077/jfu.
lam mendeteksi tepi pada citra yang terpapar noise .
Makandar.
Kaman, and S.
JaverGaussian dan Salt & Pepper dengan berbagai tingkat iya.
AuImpact of Edge Detection Algorithms Metode Canny mampu mempertahankan on Different Types of Images using PSNR kualitas citra, akurasi piksel, dan struktur tepi secara and MSE,Ay 2023, doi: 10.
5281/zelebih baik, sehingga lebih stabil dan efektif dalam kondisi noise yang tinggi.
Oleh karena itu, metode .
Junior.
Nurhasanah, and I.
Sanubary, ini lebih cocok digunakan untuk aplikasi deteksi tepi AuPerbandingan Penggunaan Beberapa pada citra yang mengalami kontaminasi noise Metode Deteksi Tepi Pada Pengolahan dengan intensitas yang bervariasi.
Citra Radiologi Fraktur Tulang,Ay PRISMA Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk FISIKA, vol.
V, no.
3, pp.
117Ae121, 2014.
mengeksplorasi metode deteksi tepi lain serta men.
Adhayanti.
Muhamad, and R.
Susiguji performa pada citra berwarna dan resolusi
AuICIT Journal
tinggi, termasuk mempertimbangkan kondisi lingPERBANDINGAN DETEKSI TEPI
kungan real-time dan penggunaan kombinasi teknik
(EDGE DETECTION) CITRA DIGITAL
filtering sebagai tahap praproses.
Pendekatan terseDENGAN MENGGUNAKAN GUI but diharapkan dapat meningkatkan ketahanan dan MATLAB,Ay ICIT Journal, vol.
10, 2024.
akurasi deteksi tepi dalam berbagai situasi aplikasi Nurjanah.
AuPerbandingan Deteksi Tepi Canny Menggunakan Global Thresholding dengan Mean.
Global Thresholding dengan REFERENSI