Dasar Matlab dan Deteksi Tepi Menggunakan Matlab

Pendahuluan
Matlab merupakan bahasa pemrograman yang hadir dengan fungsi dan karakteristik yang berbeda dengan bahasa pemrograman lain yang sudah ada lebih dahulu seperti Delphi, Basic maupun C++. Matlab merupakan bahasa pemrograman level tinggi yang dikhususkan untuk kebutuhan komputasi teknis, visualisasi dan pemrograman seperti komputasi matematik, analisis data, pengembangan algoritma, simulasi dan pemodelan dan grafik-grafik perhitungan.
Matlab hadir dengan membawa warna yang berbeda. Hal ini karena matlab membawa keistimewaan dalam fungsi-fungsi matematika, fisika, statistik, dan visualisasi. Matlab dikembangkan oleh MathWorks, yang pada awalnya dibuat untuk memberikan kemudahan mengakses data matrik pada proyek LINPACK dan EISPACK. Saat ini matlab memiliki ratusan fungsi yang dapat digunakan sebagai problem solver mulai dari simple sampai masalah-masalah yang kompleks dari berbagai disiplin ilmu.
Lingkungan Kerja Matlab
Beberapa Bagian dari Window Matlab
• Current Directory
Window ini menampilkan isi dari direktori kerja saat menggunakan matlab. Kita dapat mengganti direktori ini sesuai dengan tempat direktori kerja yang diinginkan. Default dari alamat direktori berada dalam folder works tempat program files Matlab berada.
• Command History
Window ini berfungsi untuk menyimpan perintah-perintah apa saja yang sebelumnya dilakukan oleh pengguna terhadap matlab.
• Command Window
Window ini adalah window utama dari Matlab. Disini adalah tempat untuk menjalankan fungsi,mendeklarasikan variable, menjalankan proses-proses , serta melihat isi variable.
• Workspace
Workspace berfungsi untuk menampilkan seluruh variabel-variabel yang sedang aktif pada saat pemakaian matlab. Apabila variabel berupa data matriks berukuran besar maka user dapat melihat isi dari seluruh data dengan melakukan double klik pada variabel tersebut. Matlab secara otomatis akan menampilkan window “array editor” yang berisikan data pada setiap variabel yang dipilih user Gambar berikut menampilkan tampilan antar muka dari matlab versi 7.0

Getting Help
Matlab menyediakan fungsi help yang tidak berisikan tutorial lengkap mengenai Matlab dan segala keunggulannya. User dapat menjalankan fungsi ini dengan menekan tombol pada toolbar atau menulis perintah ‘helpwin’ pada command window. Matlab juga menyediakan fungsi demos yang berisikan video tutorial matlab serta contoh-contoh program yang bisa dibuat dengan matlab
Interupting dan Terminating dalam Matlab
Untuk menghentikan proses yang sedang berjalan pada matlab dapat dilakukan dengan menekan tombol Ctrl-C. Sedangkan untuk keluar dari matlab dapat dilakukan dengan menuliskan perintah exit atau quit pada comamnd window atau dengan menekan menu exit pada bagian menu file dari menu bar.

Variabel Pada Matlab
Matlab hanya memiliki dua jenis tipe data yaitu Numeric dan String. Dalam matlab setiap variabel akan disimpan dalam bentuk matrik. User dapat langsung menuliskan variabel baru tanpa harus mendeklarasikannya terlebih dahulu pada command window
Contoh pembuatan variabel pada matlab:
>> varA = 1000
varA =
1000
>> varB = [45 2 35 45]
varB =
45 2 35 45
>> varC = ‘test variabel’
varC =
test variabel
Penamaan variabel pada matlab bersifat caseSensitif karena itu perlu diperhatikan penggunaan huruf besar dan kecil pada penamaan variabel. Apabila terdapat variabel lama dengan nama yang sama maka matlab secara otomatis akan me-replace variabel lama tersebut dengan variabel baru yang dibuat user.Matriks
Dapat diasumsikan bahwa didalam matlab setiap data akan disimpan dalam bentuk matriks. Dalam membuat suatu data matriks pada matlab, setiap isi data harus dimulai dari kurung siku ‘[‘ dan diakhiri dengan kurung siku tutup ‘]’. Untuk membuat variabel dengan data yang terdiri beberapa baris, gunakan tanda ‘titik koma’ ( untuk memisahkan data tiap barisnya.
Contoh pembuatan data matriks pada matlab:
>> DataMatriks = [1 2 3;4 5 6]
DataMatriks =
1 2 3
4 5 6
Matlab menyediakan beberapa fungsi yang dapat kita gunakan untuk menghasilkan bentuk-bentuk matriks yang diinginkan. Fungsi-fungsi tersebut antara lain:
• zeros : untuk membuat matriks yang semua datanya bernilai 0
• ones : matriks yang semua datanya bernilai 1
• rand : matriks dengan data random dengan menggunakan distribusi uniform
• randn : matris dengan data random dengan menggunakan distribusi normal
• eye : untuk menghasilkan matriks identitas
contoh penggunaan fungsi-fungsi diatas:
>> a = zeros(2,3)
a =
>> b = ones(1,3)
b =
1 1 1
>> c = rand(2,2)
c =
0.9501 0.6068
0.2311 0.4860
>> d = rand (1,4)
d =
0.8214 0.4447 0.6154 0.7919
>> e = eye(3,3)
e =
1 0 0
0 1 0
0 0 1
Untuk memanggil isi dari suatu data matriks, gunakan tanda kurung ‘()’ dengan isi indeks dari
data yang akan dipanggil. Contoh penggunaan :
>> c(2,2)
ans = 0.4860
Untuk pemanggilan data berurutan seperti a(1,2,3) dapat disingkat dengan menggunakan tanda titik dua ‘:’ sehingga menjadi a(1:2). Penggunaan tanda titik dua ‘:’ juga dapat digunakan untuk memanggil data matriks perbaris atau perkolom.
Contoh penggunaan:
c(2:5) = memanggil data matrik baris 2 sampai baris 5
a(1, = memanggil data matriks pada baris pertama
b,3) = memanggil data matris pada kolom ketiga
Operator
Beberapa penggunaan operator aritmatika antara dua operand (A dan B) ditunjukkan pada tabel berikut ini
Operasi Bentuk Aljabar Bentuk Matlab Contoh
Perkalian A x B A * B 5*3
Pembagian A ÷ B A ¥ B 2¥3
Penambahan A + B A + B 1+2
Pengurangan A – B A – B 4-3
Eksponensial AB A ^ B 4^3

5. Fungsi Matematika lainnya
Beberapa fungsi matematika lainnya yang dapat kita gunakan untuk operasi matematika antara
lain sebagai berikut:
• abs(x) : fungsi untuk menghasilkan nilai absolut dari x
• sign(x) : fungsi untuk menghasilkan nilai -1 jika x<0, x="0">1
• exp(x) : untuk menghasilkan nilai eksponensian natural, e x
• log(x) : untuk menghasilkan nilai logaritma natural x, ln x
• log10(x) : untuk menghasilkan nilai logaritma dengan basis 10, x 10 log
• sqrt(x) : untuk menghasilkan akar dari nilai x, x
• rem(x,y) : untuk menghasilkan nilai modulus (sisa pembagian) x terhadap y
6. M File
Di dalam matlab, kita dapat menyimpan semua script yang akan digunakan dalam file pada
matlab dengan ekstensi .M. M-File dapat dipanggil dengan memilih menu file->new->M-File.
Contoh gambar M-File
Di dalam M-File, kita dapat menyimpan semua perintah dan menjalankan dengan menekan
tombol atau mengetikan nama M-File yang kita buat pada command window.
Komunitas eLearning IlmuKomputer.Com
Copyright © 2003-2007 IlmuKomputer.Com
6
6.1 Fungsi
Di dalam M File, kita dapat menuliskan fungsi-fungsi yang berisikan berbagai operasi sehingga
menghasilkan data yang diinginkan.
Bentuk penulisan nama fungsi
Function [Nilai keluaran ] = namaFungsi (nilai masukan)
% operasi dari fungsi
% …
% …
Contoh penggunaan:
fungsi yang akan dibuat bernama ‘testfungsi’ memiliki tiga nilai masukan ‘c,d,e’ dan dua nilai
keluaran ‘a,b’:
function [a,b] = testFungsi(c,d,e)
%operasi yang dijalankan
a = c + d +e;
b = c * d *e;
Selanjutnya Fungsi tersebut akan dijalankan melalui command window dengan nilai
masukan ’10,2,4’. Perhatikan penulisan kurung siku ‘[ ]’ pada nilai keluaran dan kurung biasa
‘( )’ pada nilai masukan.
>> [a,b] = testFungsi(10,2,3)
a =
15
b =
60
6.2 Flow Control
Matlab memiliki empat macam statement yang dapat digunakan untuk mengatur aliran data
pada fungsi yang akan dibuat
1. If, Else, Elseif
Bentuk dasar penggunaan statement jenis ini adalah sebagai berikut:
if ekspresi1
statements1;
elseif ekspresi2
statements2;
else
statements3;
end

Ekspresi akan bernilai 1 jika benar dan bernilai 0 jika salah.
Contoh penggunaan:
function testFungsi(A,B)
if A > B
disp(‘A lebih besar dari B’)
elseif A == B
disp(‘A sama dengan B’)
else
disp(‘A lebih kecil dari B’)
end
Funsi disp digunakan untuk menampilkan pesan pada command window.
Fungsi tersebut setelah dijalankan melalui command window:
>> testFungsi(1,2)
A lebih kecil dari B
>> testFungsi(2,2)
A sama dengan B
>> testFungsi(2,3)
A lebih kecil dari B
2. Switch
Bentuk dasar penggunaan statement switch
switch switch_ekspresi
case case_ekspresi1
statement1
case case_ekspresi2
statement2
…
…
otherwise
statementN
end
Contoh penggunaan:
function testFungsi(x)
switch x
case 1
disp(‘x is 1′)
case {2,3,4}
disp(‘x is 2, 3 or 4′)
case 5
disp(‘x is 5′)
otherwise
disp(‘x is not 1, 2, 3, 4 or 5′)
end

Hasil setelah dijalankan
>> testFungsi(2)
x is 2, 3 or 4
>> testFungsi(1)
x is 1
>> testFungsi(5)
x is 5
>> testFungsi(6)
x is not 1, 2, 3, 4 or 5
3. while
Statement while digunakan untuk aliran data yang bersifat perulangan.
Bentuk dasar penggunaan while
while ekspresi
statements
…
end
Contoh penggunaan function testFungsi(x)
%selama nilai x kurang dari 10
while x < x =" x+1;">> testFungsi(6)
nilai saat ini :
x =
6
nilai saat ini :
x =
7
nilai saat ini :
x =
8
nilai saat ini :
x =
9

4. for
Bentuk dasar penggunaan bentuk for:
for index = start:increment:stop
statement
…
…
statement
end
Default dari nilai increment (penambahan nilai setiap perulangan) jika tidak ditentukan oleh
user adalah 1.
Contoh fungsi :
function a = testFungsi
for y = 1:10
a(y) = y^2;
end
Hasil setelah fungsi dijalankan
>> a = testFungsi
a =
1 4 9 16 25 36 49 64 81 100
5. Operator
Berikut ini adalah jenis-jenis operator pada matlab yang dapat digunakan untuk operasi ekspresi
pada statement yang membutuhkan perbandingan seperti if atau while.
Operator Keterangan
A <> B A lebih besar dari B
A < = B A lebih kecil atau sama dengan B A > = B A lebih besar atau sama dengan B
A = = B A sama dengan B
A ~ = B A tidak sama dengan B

Deteksi Tepi Menggunakan Matlab

Seleksi objek biasanya selanjutnya dilakukan langkah deteksi tepi dalam proses pengolahan citra, di MATLAB proses pendeteksian tepi dilakukan dengan perintah/fungsi edge. Ada beberapa metode yang dapat dilakukan pada deteksi tepi menggunakana MATLAB yaitu metode sobel, prewitt, roberts, laplacian of Gaussian.

Yang penting diperhatikan pada deteksi tepi bahwa hanya dapat dilakukan menggunakan citra grayscale atau citra 2-D.

Listing program

clear all;

l=imread(’fish.jpg’);

l1=rgb2gray(l);

l2=fft(double(l1));

l2_1=fft(double(l));

figure(1)

clf(subplot(3,2,1),imshow(l));

title(’Original image’);

hold on;

subplot(3,2,2),imshow(l1);

title(’Gray scale image ‘);

% creat filter matrix(3×3 window)

h=fspecial(’prewitt’);

l_pre=uint8(round(filter2(h,l1)));

l_pre_1=fft(double(l_pre));

subplot(3,2,3),imshow(l_pre)

title(’Prewitt filtered image’);

% creat filter matrix(3×3 window)

h=fspecial(’sobel’);

l_sobel=uint8(round(filter2(h,l1)));

l_sobel_1=fft(double(l_sobel));

subplot(3,2,4),imshow(l_sobel)

title(’Sobel filtered image’);

h=fspecial(’log’,5);

l_log=uint8(round(filter2(h,l1)));

l_log_1=fft(double(l_log));

subplot(3,2,5),imshow(l_log)

title(’5×5 Laplacian of Guassian Filtered Image’);

h=fspecial(’log’,3);

l_log3=uint8(round(filter2(h,l1)));

l_log3_1=fft(double(l_log3));

subplot(3,2,6),imshow(l_log3)

title(’3×3 Laplacian of Guassian Filtered Image’);

%suitable images are TIFF images ,png,jpgonly bmp is not suitable.

figure(2)

subplot(3,2,1),imshow(l2);

subplot(3,2,2),imshow(l2);

subplot(3,2,3),imshow(l_pre_1);

subplot(3,2,4),imshow(l_sobel_1);

subplot(3,2,5),imshow(l_log_1);

subplot(3,2,6),imshow(l_log3_1);