Pengolahan citra sekarang ini sudah sangat pesat dalam berbagai bidang kehidupan, seperti bidang kesehatan yaitu dengan melakukan metode deteksi tepi pada citra rontgen paru-paru. Pada penelitian ini citra rontgen paru-paru yang diolah ada 6 jenis penyakit paru yaitu penyakit Tuberkulosis, Pleuritis, Pneumonia, Emfisema, Bronkitis dan Kanker Paru. Setiap citra mempunyai identifikasi/ informasi tertentu yang terletak pada gambar yang diperlihatkannya. Informasi tersebut sangat diperlukan bagi orang yang meneliti dibidang citra itu sendiri.Simulasi ini dirancang untuk mendapatkan hasil berupa citra digital yang memiliki kualitas yang lebih baik dalam mempertajam pola citra hasil rontgen paru-paru. Pengolahan citra meliputi tahapan pembersihan noise/ derau dengan high-pass filtering. Kemudian segmentasi citra yaitu operasi pengambangan (thresholding), selanjutnya dilakukan deteksi tepi. Penulisan ini membahas tentang perbandingan hasil deteksi tepi dengan 3 metode operator yaitu operator Prewitt, operator Sobel, dan operator Canny untuk mengidentifikasi penyakit dari pada citra itu sendiri. Hasil pengujian yang dilakukan pada 18 citra rontgen penyakit paru didapatkan hasil deteksi tepi yang lebih baik pada operator Sobel yaitu 100% dan operator Prewit 50% sedangkan operator Canny menghasilkan deteksi tepi kurang bagus.
Copyrights © 2017