Analisis Perbandingan Kinerja Metode Superpixel dan Gradien berbasis Edge Detector pada Pendeteksian Objek Bergerak - MURSALIM, MUHAMMAD KHAERUL NAIM; VERDIAN, IHSAN (ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 2020)
ABSTRAKSalah satu bagian dalam algoritma pemrosesan citra adalah proses segmentasi yang menjadi tahap pra-pemrosesan untuk ekstraksi fitur objek. Superpixel menjadi salah satu solusi pada proses segmentasi dengan mendefenisikan kumpulan piksel yang mempunyai kesamaan karekterisitik sehingga membawa banyak informasi mengenai fitur objek. Adapun tantangan yang dihadapi dalam mendeteksi objek bergerak adalah ketidakmampuan untuk memisahkan objek bergerak dari background objek. Sehingga, pada citra yang dideteksi akan dikelilingi oleh wilayah yang terdapat derau. Pada penelitian ini, diusulkan metode superpixel berbasis deteksi tepi untuk mendeteksi objek bergerak. Selanjutnya, kinerja metode superpixel diuji dengan membandingkan dengan metode deteksi tepi yang berbasis gradient. Hasilnya menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu meminimalisir derau lebih baik dan hasil perhitungan MSE, RMSE, dan PSNR hanya berbeda 0.06% dan 0.1% dari metode Sobel dan Prewitt.Kata kunci: Deteksi tepi, Objek bergerak, Proses Segmentasi, Superpixel ABSTRACTOne part of the image processing is the segmentation which becomes the preprocessing stage for feature extraction. Superpixel becomes solutions in the segmentation process by defining a collection of pixels that have the same characteristics ang bringing the information about the object's features. The challenge faced in detecting moving objects is the inability to separate moving objects from the object's background. Thus, the detected image will be surrounded by an area with noise. In this study, a superpixel-based edge detection method is proposed to detect moving objects. Furthermore, the performance of the superpixel method is tested by comparing it to the gradient-based edge detection method. The results show that the proposed method is able to minimize noise better and the results of MSE, RMSE, and PSNR calculations differ only 0.06% and 0.1% from the Sobel and Prewitt methods.Keywords: Edge detection, Moving objects, Segmentation, Superpixels