<![CDATA[Edge detection merupakan sebuah proses identifikasi titik-titik perubahan intensitas yang signifikan dalam sebuah citra. Dalam bidang medis, deteksi tepi sangat penting untuk memudahkan proses segmentasi serta analisis dan diagnosis, salah satunya pada citra Computed Tomography (CT) scan yang seringkali menghadapi masalah noise. Oleh karena itu, diperlukan analisis perbandingan untuk menentukan metode deteksi tepi yang tepat guna meningkatkan efektivitas dalam identifikasi citra hasil scan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode deteksi tepi, yaitu Laplacian of Gaussian (LoG) dan Canny, dengan citra CT scan paru-paru sebagai sampel. Tahapan penelitian dimulai dengan pemilihan dataset citra CT scan paru-paru, dilanjutkan dengan pra-pemrosesan citra yang mencakup grayscaling, resizing, dan smoothing menggunakan filter Gaussian. Selanjutnya, dilakukan implementasi kdeua metode deteksi tepi menggunakan software MATLAB. Evaluasi dilakukan berdasarkan nilai Mean Squared Error (MSE) dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) serta melalui visualisasi hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Canny memberikan deteksi tepi yang lebih halus dengan noise yang lebih rendah dengan rata-rata pengukuran MSE sebesar 2129.08, dan rata-rata PSNR sebesar 15.30 dB. Sementara metode LoG menghasilkan lebih banyak detail tepi, tetapi dengan noise yang lebih tinggi dengan rata-rata pengukuran MSE sebesar 4517.60 dan rata-rata PSNR sebesar 11.28 dB.]]>
Copyrights © 2025
