PENGOLAHAN CITRA DIGITAL  :   KONTRAK KULIAH, SILABUS   PENGANTAR DAN APLIKASI,  TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVER...
BIOGRAFI <ul><li>Nama  : Mulaab </li></ul><ul><li>Panggilan   : Moel </li></ul><ul><li>Asal : Lumajang </li></ul><ul><li>T...
DESKRIPSI MATA KULIAH <ul><li>Mata kuliah ini membahas tentang deskripsi pengolahan citra digital dengan menggunakan tekni...
SISTEM PENILAIAN  DAN REFERENSI <ul><li>SISTEM PENILAIAN: </li></ul>28/02/12 PERTEMUAN KE-1 <ul><li>REFERENSI: </li></ul><...
JADWAL PERKULIAHAN 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Pertemuan ke- Topik Bahasan / Kegiatan Keterangan 1    Kontrak Kuliah, Silabus...
JADWAL PERKULIAHAN 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Pertemuan ke- Topik Bahasan / Kegiatan Keterangan 9 Segmentasi Citra,metode  th...
HUBUNGAN TIGA DISIPLIN ILMU  28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Citra Deskripsi/ Informasi Pengenalan Pola Grafika Komputer Kecerdasa...
<ul><li>Pattern   Recognition  menerjemahkan citra menjadi informasi yang merepresentasikan citra tersebut </li></ul><ul><...
CITRA DAN PENGOLAHAN CITRA <ul><li>CITRA ( Image )   Gambar pada bidang dua dimensi </li></ul><ul><li>Citra dibagi menjad...
Citra  <ul><li>Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada t...
 
<ul><li>Tingkat ketajaman/resolusi warna pada citra digital tergantung pada   jumlah ”bit” yang digunakan oleh komputer un...
In ntensity  citra ,  juga dikenal dengan  citra  grayscale  dan dinyatakan sebagai  data matrix
Dalam image binary ,  disebut  bilevel image,  masing-masing pixel menyimpan nilai diskrit  1 or 0.
Citra  truecolor  dikenal sebagai citra  RGB  (Red, Green, Blue)
<ul><li>Untuk menentukan warna pada pixel (2,3) kita melihat RGB yang disimpan di (2,3,1:3) Untuk Red, melihat (2,3,1) -> ...
CITRA DAN PENGOLAHAN CITRA <ul><li>Pengolahan Citra ( Image Processing ) : Pemrosesan Citra, Khususnya menggunakan kompute...
OPERASI PENGOLAHAN CITRA <ul><li>Perbaikan kualitas citra (  Image Enhancement ) </li></ul><ul><li>Pemugaran citra ( Image...
Proses Pengolahan Citra
 
 
 
APLIKASI PENGOLAHAN CITRA <ul><ul><li>Pengembangan Sistem Aplikasi Biomedik </li></ul></ul><ul><ul><li>Pengembangan Sistem...
<ul><ul><li>Pembacaan kode batang ( bar code ) yang tertera pada produk yang dijual </li></ul></ul><ul><ul><li>Pembacaan k...
 
Aplikasi Kedokteran (Biomedik) 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Thorax X-Ray  Standard Landmarks  Thorax Tissue
Aplikasi Penginderaan Jarak Jauh 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Urut kiri ke kanan atas ke bawah: Citra Optik;  Klasifikasi Optik...
Aplikasi Penginderaan Jarak Jauh 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Urut kiri ke kanan atas ke bawah: Citra Optik;  Klasifikasi Optik...
Aplikasi Pengenalan Karakter 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Huruf A hasil scanning  Huruf A setelah ‘thinning’
Human Biometrics & Features 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Citra Wajah  Citra Sidik Jari
SUMMARY <ul><li>Mata Kuliah Pengolahan Citra Digital memberikan pemahaman tentang manfaat pengolahan citra pada berbagai a...
SUMMARY <ul><li>Pengolahan Citra Digital bersifat multidisiplin ilmu antara lain komputer grafik, kecerdasan buatan dan ko...
REFERENSI <ul><li>Rafael C. Gonzales dan Richard E. Woods,  Digital Image Processing,  Edisi 2, Prentice Hall, 2002 </li><...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Media sederhana

1,082 views
955 views

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,082
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
14
Actions
Shares
0
Downloads
116
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Media sederhana

  1. 1. PENGOLAHAN CITRA DIGITAL : KONTRAK KULIAH, SILABUS PENGANTAR DAN APLIKASI, TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TRUNOJOYO
  2. 2. BIOGRAFI <ul><li>Nama : Mulaab </li></ul><ul><li>Panggilan : Moel </li></ul><ul><li>Asal : Lumajang </li></ul><ul><li>Tempat : Jl. Jambu IV/26 Kamal </li></ul><ul><li>HP : 085733215507 </li></ul><ul><li>Email : [email_address] </li></ul>
  3. 3. DESKRIPSI MATA KULIAH <ul><li>Mata kuliah ini membahas tentang deskripsi pengolahan citra digital dengan menggunakan teknik operasi aritmatik dan operasi geometrik, teknik konvolusi dalam menstransformasikan citra dan membantu dalam proses image enhancement . Selain itu, mata kuliah ini juga membahas metode morfologi untuk segmentasi citra, teknik pemampatan citra dan klasifikasi citra dalam aplikasi pengenalan pola </li></ul>28/02/12 PERTEMUAN KE-1
  4. 4. SISTEM PENILAIAN DAN REFERENSI <ul><li>SISTEM PENILAIAN: </li></ul>28/02/12 PERTEMUAN KE-1 <ul><li>REFERENSI: </li></ul><ul><li>Rafael C. Gonzales dan Richard E. Woods, Digital Image Processing, Edisi 2, Prentice Hall, 2002 (RUANG BACA TEKNIK) </li></ul><ul><li>Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods dan Steven L. Eddins, Digital Image Processing using Mathlab , Prentice Hall, 2003 (RUANG BACA TEKNIK) </li></ul><ul><li>Achmad Balza, Firdausy Kartika. Teknik Pengolahan Citra Digital dengan Delphi .Ardi Publishing.Yogyakarta.2005. (RUANG BACA TEKNIK) </li></ul>Kegiatan Bobot Nilai (%) Tugas kecil 20 UTS 25 Projek 30 UAS 25
  5. 5. JADWAL PERKULIAHAN 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Pertemuan ke- Topik Bahasan / Kegiatan Keterangan 1  Kontrak Kuliah, Silabus  P eng antar dan Aplikasi : Pengolahan Citra Digital Paparan 2 Operasi Aritmatik dan Geometri pada Citra Paparan 3 Konvolusi dan Korelasi Citra Paparan 4 Transformasi Citra Paparan 5  Aplikasi FFT pada Citra Digital  Transformasi DCT, Walsh. Paparan / D iskusi 6  Image Enhancement  Pengolahan Citra Berwarna  Edge Detection Paparan / Diskusi 7 Morfologi Citra – Metode Thinning Paparan 8 UTS
  6. 6. JADWAL PERKULIAHAN 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Pertemuan ke- Topik Bahasan / Kegiatan Keterangan 9 Segmentasi Citra,metode thresholding, Region Growing, Region Splitting and Merging Paparan 10 Kompresi Citra Paparan 11  Hoffman Code and Chain Code  Ekstrasi Feature Paparan 12 Aplikasi Steganografi dan Watermark Citra Paparan 13 Klasifikasi Citra :  Supervised and Unsupervised,  Clustering Paparan / D iskusi 14 Pengenalan Pola dan Template Matching Paparan / Diskusi 15 Final Project Presentasi Mhs 16 UAS
  7. 7. HUBUNGAN TIGA DISIPLIN ILMU 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Citra Deskripsi/ Informasi Pengenalan Pola Grafika Komputer Kecerdasan Buatan Pengolahan Citra
  8. 8. <ul><li>Pattern Recognition menerjemahkan citra menjadi informasi yang merepresentasikan citra tersebut </li></ul><ul><li>Computer Graphics menvisualisasikan suatu informasi menjadi citra. </li></ul><ul><li>Artificial Intellegent menerjemahkan informasi input menjadi informasi lain untuk mengambil keputusan. </li></ul>HUBUNGAN TIGA DISIPLIN ILMU 28/02/12 PERTEMUAN KE-1
  9. 9. CITRA DAN PENGOLAHAN CITRA <ul><li>CITRA ( Image )  Gambar pada bidang dua dimensi </li></ul><ul><li>Citra dibagi menjadi citra tampak dan citra tak Tampak </li></ul>28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Diskrit (Citra Digital) Kontinu Fungsi Matematis CITRA Citra Tampak Citra Optis Gambar Foto Gambar Lukisan Pengelompokan Jenis – Jenis Citra Citra Tak Tampak
  10. 10. Citra <ul><li>Suatu citra adalah fungsi intensitas 2 dimensi f(x, y), dimana x dan y adalahkoordinat spasial dan f pada titik (x, y) merupakan tingkat kecerahan (brightness) suatu citra pada suatu titik </li></ul><ul><li>Suatu citra diperoleh dari penangkapankekuatan sinar yang dipantulkan oleh objek </li></ul>
  11. 12. <ul><li>Tingkat ketajaman/resolusi warna pada citra digital tergantung pada jumlah ”bit” yang digunakan oleh komputer untuk merepresentasikan setiap pixel tersebut. Tipe yang sering digunakan untuk merepresentasikan citra ada l ah ”8-bit citra ( 256 colors (0 untuk hitam - 255 untuk putih ) </li></ul>
  12. 13. In ntensity citra , juga dikenal dengan citra grayscale dan dinyatakan sebagai data matrix
  13. 14. Dalam image binary , disebut bilevel image, masing-masing pixel menyimpan nilai diskrit 1 or 0.
  14. 15. Citra truecolor dikenal sebagai citra RGB (Red, Green, Blue)
  15. 16. <ul><li>Untuk menentukan warna pada pixel (2,3) kita melihat RGB yang disimpan di (2,3,1:3) Untuk Red, melihat (2,3,1) -> 0.5176 </li></ul><ul><li>Untuk Green melihat (2,3, 2 ) -> 0.1608 </li></ul><ul><li>Untuk Blue melihat (2,3,3)-> 0.0627 </li></ul><ul><li>Warna untuk pixel (2,3 ) adalah </li></ul><ul><ul><ul><li>0.5176 0.1608 0.0627 </li></ul></ul></ul>
  16. 17. CITRA DAN PENGOLAHAN CITRA <ul><li>Pengolahan Citra ( Image Processing ) : Pemrosesan Citra, Khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik </li></ul><ul><li>Input berupa citra dan outputnya berupa citra yang kualitasnya lebih baik dari citra input. </li></ul><ul><li>Pengolahan Citra  Preprocessing pada bidang computer vision </li></ul>28/02/12 PERTEMUAN KE-1
  17. 18. OPERASI PENGOLAHAN CITRA <ul><li>Perbaikan kualitas citra ( Image Enhancement ) </li></ul><ul><li>Pemugaran citra ( Image Restoration ) </li></ul><ul><li>Pemampatan citra ( Image Compression ) </li></ul><ul><li>Segmentasi citra ( Image Segmentation ) </li></ul><ul><li>Pengorakan citra ( Image Analysis ) </li></ul><ul><li>Rekonstruksi citra ( Image Reconstruction ) </li></ul>28/02/12 PERTEMUAN KE-1
  18. 19. Proses Pengolahan Citra
  19. 23. APLIKASI PENGOLAHAN CITRA <ul><ul><li>Pengembangan Sistem Aplikasi Biomedik </li></ul></ul><ul><ul><li>Pengembangan Sistem Optical Character Recognition (OCR) </li></ul></ul><ul><ul><li>Pengembangan Sistem Aplikasi Inderajarak jauh ( foto satelit) </li></ul></ul><ul><ul><li>Pengembangan Sistem Multitemporal Multisensor Image Classification and Fusion </li></ul></ul>28/02/12 PERTEMUAN KE-1
  20. 24. <ul><ul><li>Pembacaan kode batang ( bar code ) yang tertera pada produk yang dijual </li></ul></ul><ul><ul><li>Pembacaan kode batang ( bar code ) yang tertera pada produk yang dijual </li></ul></ul><ul><ul><li>Mengenali huruf / angka pada formulir secara otomatis </li></ul></ul><ul><ul><li>Pengolahan citra sinar x untuk mammografi </li></ul></ul><ul><ul><li>Kedokteran Biomedik </li></ul></ul><ul><ul><li>Pengenalan Sidik Jari </li></ul></ul><ul><ul><li>Pengenalan foto narapidana </li></ul></ul>
  21. 26. Aplikasi Kedokteran (Biomedik) 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Thorax X-Ray Standard Landmarks Thorax Tissue
  22. 27. Aplikasi Penginderaan Jarak Jauh 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Urut kiri ke kanan atas ke bawah: Citra Optik; Klasifikasi Optik; Fusi Joint Prob.; Citra Radar; Klasifikasi Radar; Fusi High Rank.
  23. 28. Aplikasi Penginderaan Jarak Jauh 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Urut kiri ke kanan atas ke bawah: Citra Optik; Klasifikasi Optik; Citra Hasil Mosaik; Citra Radar; Klasifikasi Radar; Citra Hasil Fusi.
  24. 29. Aplikasi Pengenalan Karakter 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Huruf A hasil scanning Huruf A setelah ‘thinning’
  25. 30. Human Biometrics & Features 28/02/12 PERTEMUAN KE-1 Citra Wajah Citra Sidik Jari
  26. 31. SUMMARY <ul><li>Mata Kuliah Pengolahan Citra Digital memberikan pemahaman tentang manfaat pengolahan citra pada berbagai aplikasi. </li></ul><ul><li>Teknik Pengolahan Citra Digital digunakan dalam dapat digunakan dalam bidang krimininalitas, Kedokteran, dsb </li></ul>28/02/12 PERTEMUAN KE-1
  27. 32. SUMMARY <ul><li>Pengolahan Citra Digital bersifat multidisiplin ilmu antara lain komputer grafik, kecerdasan buatan dan komputer vision. </li></ul>28/02/12 PERTEMUAN KE-1
  28. 33. REFERENSI <ul><li>Rafael C. Gonzales dan Richard E. Woods, Digital Image Processing, Edisi 2, Prentice Hall, 2002 </li></ul><ul><li>Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods dan Steven L. Eddins, Digital Image Processing using Mathlab , Prentice Hall, 2003 </li></ul><ul><li>Achmad Balza, Firdausy Kartika. Teknik Pengolahan Citra Digital dengan Delphi . Ardi Publishing.Yogyakarta.2005. </li></ul>28/02/12 PERTEMUAN KE-1

×