ANALISIS PERBANDINGAN VARIASI FILTER PADA DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN METODE CANNY TERHADAP CITRA CT-SCAN KANKER PARU-PARU

Yoza Fendriani, Regita Kharisma, Mardian Peslinof
{"title":"ANALISIS PERBANDINGAN VARIASI FILTER PADA DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN METODE CANNY TERHADAP CITRA CT-SCAN KANKER PARU-PARU","authors":"Yoza Fendriani, Regita Kharisma, Mardian Peslinof","doi":"10.22437/jop.v8i2.24451","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Telah dilakukan penelitian deteksi tepi citra CT-Scan kanker paru-paru metode Canny menggunakan beberapa filter yaitu mean, median, dan Gaussian filter. Deteksi tepi ini bertujuan untuk mengetahui batasan dari kanker serta mengetahui filter terbaik dalam deteksi tepi metode Canny berdasarkan nilai Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal Noise to Ratio (PSNR). Berdasarkan beberapa penelitian metode Canny adalah metode yang sangat baik dalam deteksi tepi citra  karena menghasilkan bentuk tepi citra yang terlihat jelas, tetapi namun kualitas citra masih kurang baik karena banyaknya noise. Noise adalah citra atau pixel yang mengganggu kualitas citra maka dilakukan proses smooting dengan menggunakan filter. Terdapat enam citra pasien kanker paru-paru yang diuji dengan tahapan pendeteksian tepi pada metode Canny tanpa filter dan menggunakan filter. Dari hasil penelitian, filter median mendapatkan hasil yang lebih baik dari filter mean dan Gaussian. Berdasarkan nilai MSE dan PSNR filter median memiliki nilai yang lebih baik dari yang lainnya. Nilai MSE dari filter median yaitu 47 dan nilai PSNR filter median yaitu 31dB.","PeriodicalId":415382,"journal":{"name":"JOURNAL ONLINE OF PHYSICS","volume":"416 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JOURNAL ONLINE OF PHYSICS","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22437/jop.v8i2.24451","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Telah dilakukan penelitian deteksi tepi citra CT-Scan kanker paru-paru metode Canny menggunakan beberapa filter yaitu mean, median, dan Gaussian filter. Deteksi tepi ini bertujuan untuk mengetahui batasan dari kanker serta mengetahui filter terbaik dalam deteksi tepi metode Canny berdasarkan nilai Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal Noise to Ratio (PSNR). Berdasarkan beberapa penelitian metode Canny adalah metode yang sangat baik dalam deteksi tepi citra  karena menghasilkan bentuk tepi citra yang terlihat jelas, tetapi namun kualitas citra masih kurang baik karena banyaknya noise. Noise adalah citra atau pixel yang mengganggu kualitas citra maka dilakukan proses smooting dengan menggunakan filter. Terdapat enam citra pasien kanker paru-paru yang diuji dengan tahapan pendeteksian tepi pada metode Canny tanpa filter dan menggunakan filter. Dari hasil penelitian, filter median mendapatkan hasil yang lebih baik dari filter mean dan Gaussian. Berdasarkan nilai MSE dan PSNR filter median memiliki nilai yang lebih baik dari yang lainnya. Nilai MSE dari filter median yaitu 47 dan nilai PSNR filter median yaitu 31dB.
使用CANNY方法对肺癌cct图像进行比较分析
研究人员对肺癌的边缘检测图像扫描进行了研究,该方法使用了几种过滤器,即均值、中位数和高斯滤镜。这些边缘检测是为了了解癌症的边界,并根据方糖方差(MSE)和Ratio的峰值信号(PSNR)测试测试方法的最佳过滤器。根据一些研究,许多Canny方法是一种很好的方法,通过检测图像边缘产生清晰的图像轮廓,但由于噪音的增加,图像质量仍然不好。噪声是一个图像或像素,干扰图像质量,然后使用过滤器进行平滑处理。肺癌患者的照片中有6个是由未经过滤的摄像机方法的边缘检测阶段检测出来的。研究表明,中位滤镜比均值和高斯滤镜得到更好的结果。基于MSE值和PSNR过滤器的中间值比其他的都好。中位数滤波器的MSE值为47,而PSNR滤波器的值为31dB。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信