Pengolahan Citra

Tahun Akademik:
Gasal 2025/2026
Kelas-Offr:
A-10AA
Deskripsi:
Mata kuliah ini menyajikan konsep persepsi visual, citra digital keabuan dan citra berwarna serta citra biner, teknik perbaikan dan restorasi citra, transformasi diskrit Fourier dan wavelet, transformasi Hough, zooming.
Capaian Pembelajaran

• Mahasiswa menguasai citra (enhancement) DOMAIN SPASIAL berupa transformasi kurva, Histogram, ekualisasi histogram, Konvolusi, filter median.
• Mahasiswa menguasai transformasi citra berupa transformasi Fourier, wavelet, transformasi Hough.
• Mahasiswa menguasai citra (enhancement) DOMAIN FREKUENSI berupa Ideal LPF, Butterworth LPF, Gaussian LPF (GLPF), IHPF, BHPF, GHPF.
• Mahasiswa menguasai CITRA BERWARNA: dasar-dasar warna, pengolahan citra berwarna, dan pseudo color.
• Mahasiswa dapat menerapkan RESTORASI CITRA, WARPING, ZOOMING: filter Inverse, filter Wiener, registrasi, warping, zooming.
• Mahasiswa dapat menerapkan SEGMENTASI: deteksi garis/tepi, thresholding, segmentasi berbasis region
• Mahasiswa menguasai REPRESENTASI DAN DESKRIPSI: kode rantai, pendekatan poligon, signature, segmen boundary, skeletoning, thinning.
• Mahasiswa menguasai DESKRIPTOR: boundary descriptor, Fourier descriptor, topological descriptor, momen, tekstur, korelasi
• Mahasiswa dapat menerapkan METODE MORFOLOGI: citra biner, konektivitas, dilasi, erosi, rekonstruksi morfologi, pencocokan templet, boundary extraction, thinning
• Mahasiswa dapat menerapkan ENCODING/DECODING: run-length encoding, Huffman code, JPEG, transformasi DCT, kuantisasi, urutan zig-zag

Daftar Pustaka:

• Forsyth, David A., and Ponce, Jean, “Computer Vision: A Modern Approach”, 2nd Ed., Pearson Education, Inc.,2012
• Petrou, Maria, and Petrou, Costas, “Image Processing: The Fundamentals”, John Wiley & Sons Ltd, 2010.