LMS-SPADA INDONESIA LMS-SPADA INDONESIA
Global searching is not enabled.

Pengolahan Citra Digital

  1. Home
  2. Courses
  3. Spada Old Course
  4. Pengolahan Citra Digital
Skip to main content

Weekly outline

  • PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

    Collapse all Expand all




    DESKRIPSI MATA KULIAH

    Mata kuliah Pengolahan Citra Digital merupakan matakuliah pilihan. Matakuliah ini memberikan bekal mahasiswa tentang pemahaman akan representasi citra, operasi dasar citra, image enhancement, proses konvolusi dan transformasi fourier, segmentasi citra, proses morfologi citra, kompresi citra dan Fidelity Kriteria untuk berbagai operasi pada citra.

    Nama Mata Kuliah : PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

    Kode Mata Kuliah : CIG4E3

    SKS : 3 SKS

    Jenis : Mata Kuliah Pilihan

    Program Studi : Teknik Informatika

    Semester : 7/8

    Pre-requisite : Dasar Algoritma & Pemrograman, Algoritma & Struktur Data, Kalkulus I, Kalkulus II, Aljabar Linier, Matematika Diskrit


    Dosen Pengampu

    Bedy Purnama, SSi., MT.

    Dody Qori ST., MT.


    Gelar Budiman, ST., MT.



    Ratri Dwi Atmaja, ST., MT.


    Dr. Eng., Fitri Utaminingrum, ST., MT.



    M. Ali Fauzi, S.T. M.T.




    DAFTAR PUSTAKA


    1. A. M. Arymurthy, S. Setiawan. Pengantar Pengolahan Citra, Elex Media Komputindo, 1992.

    2. R. C. Gonzales. Digital Image Processing 3rd Edition. Prentice Hall, 2007.

    3. C. Solomon, T. Breckon. Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab. Wiley, 2011.

    4. Kadir, Abdul, Susanto,A., Pengolahan Citra, Teori Dan Aplikasi, Andi, Yogyakarta, 2013.

  • Bab 1. Pengantar Pengolahan Citra


    Sub bahan kajian
    1. Citra
    2. Definisi Pengolahan Citra
    3. Computer Vision
    4. Pengolahan Citra dan Transformasi Analisis
    5. Operasi Pengolahan Citra
    6. Aplikasi Pengolahan Citra

    Indikator Pencapaian
    Mahasiswa dapat menyebutkan beberapa manfaat citra dijital pada kehidupan sehari-hari

  • Bab 2. Konsep Dasar Citra Digital


    Sub bahan kajian
    1. Sistem Visual Manusia : Pembentukan Citra oleh Sensor Mata, Tingkat kecemerlangan
    2. Cahaya dan spektrum elektromagnetik
    3. Pemanfaatan Citra Digital

    Indikator Pencapaian
     Mahasiswa dapat
    1. Menjelaskan proses pembentukancitra pada mata dan kelebihan dan kekurangan system visual
    2. Menjelaskan proses pembentukan citra ditinjau dari cahaya

  • Bab 3. Pembentukan Citra Digital


    Sub bahan kajian
    1. Digitalisasi Citra
    2. Proses utama konversi analog ke digital
    3. Sampling
    4. Kuantisasi
    5. Sekilas Format File Citra Bitmap
    6. Halftoning
    7. Dithering

    Indikator Pencapaian
    Mahasiswa dapat menjelaskan representasi citra pada domain spatial adalah berbentuk matriks

  • Bab 4. Operasi-operasi Dasar Pengolahan Citra


    Sub bahan kajian
    1. Operasi Aljabar
    2. Operasi Aritmatika
    3. Operasi Geometri
    4. Zoom
    5. Aspect Ratio
    6. Rotasi
    7. Flipping
    8. Cut & Paste
    9. Warping

    Indikator Pencapaian
     Mahasiswa dapat melakukan proses tranformasi pada citra

  • Bab 5. Image Enhancement - Equalisasi & Spesifikasi Histogram


    Sub bahan kajian
    1. Pendekatan Image Enhancement
    2. Histogram citra
    3. Equalisasi histogram
    4. Spesifikasi histogram

    Indikator Pencapaian
     1. Mahasiswa dapat membangun histogram dari sebuah citra dan melakukan equalisasi terhadap histogram tersebut
    2. Mahasiswa dapat melakukan spesifikasi terhadap histogram sesuai kebutuhan

  • Bab 6. Konvolusi dan Transformasi Fourier


    Sub bahan kajian
    1. Operasi Konvolusi
    2. Transformasi Fourier

    Indikator Pencapaian
    Mahasiswa dapat melakukan operasi konvolusi pada citra

  • Bab 7. Image Enhancement - Image Smoothing & Sharpening


    Sub bahan kajian
    1. Image Smoothing : Mean filtering, Median filtering, modus filtering
    2. Image Sharpening

    Indikator Pencapaian
     1. Mahasiswa dapat menjelaskan manfaat proses Image Smoothing dan mampu melakukan smoothing terhadap sebuah citra
    2. Mahasiswa dapat menjelaskan manfaat proses Image Sharpening dan mampu melakukan sharpening terhadap sebuah citra

  • Bab 8. Image Segmentation - Edge Detection


    Sub bahan kajian
    1. Definisi Egde
    2. Spatial Filter
    3. Pendekatan Edge Detection
    4. Gradient Operator : Robert Gradient, Operator Prewitt, Operator Sobel, Operator Frei-Chan
    5. Turunan Kedua : Operator Laplace, Prewitt Turunan 2

    Indikator Pencapaian
     Mahasiswa mampu menjelaskan dan menggunakan metode deteksi tepi pada citra dijital

  • Bab 9. Image Segmentation (Thresholding - Region Growing - Split & Merge)


    Sub bahan kajian
    1. Segmentasi Citra
    2. Thresholding
    3. Region Growing
    4. Split & Merge

    Indikator Pencapaian
     Mahasiswa mampu membuat aplikasi yang dapat melakukan proses segmentasi terhadap citra

  • Bab 10. Image Morphology


    Sub bahan kajian
    1. Pemrosesan citra secara morfologis
    2. Operasi Morfologi
    3. Structuring Element
    4. Beberapa operasi morfologi : Dilasi, Erosi, Opening, Closing, Hit-or-Miss, Thinning

    Indikator Pencapaian
    Mahasiswa dapat memahami konsep morfologi pada citra, dan mampu melakukan operasinya

  • Bab 11. Image Compression


    Sub bahan kajian
    1. Quantizing Compression
    2. Run Length Encoding
    3. Shannons Source Coding Theory
    4. Huffman Codes
    5. Arithmetic Coding
    6. JPEG

    Indikator Pencapaian
     Mahasiswa dapat memahami konsep image compression pada citra, dan mampu melakukan operasinya
    • Page icon
      Materi Bab 11 Page
    • File icon
      Simulasi Kompresi JPEG File

      Simulasi ini menyajikan proses kompresi suatu citra digital dengan proses kompresi JPEG. Simulasi disajikan dalam bentuk bertahap sehingga memudahkan untuk dipahami dan dianalisis. Silakan mencoba menjalankan simulasi ini menggunakan Matlab minimal versi 2009.

      Buka aplikasi Matlab, kemudian buka file JPG_COMPRESSION.m, jalankan, dan ikuti petunjuknya serta pahami proses dan hasil yang ditampilkan.

    • Assignment icon
      Tugas 9 Assignment

  • Bab 12. Fidelity Kriteria


    Sub bahan kajian
    1. Fidelity Criteria untuk Noise Filtering
    2. Fidelity Criteria untuk Image Compression
    3. Fidelity Criteria untuk Deteksi Sisi

    Indikator Pencapaian
     Mahasiswa mampu menentukan teknik pengukuran terhdapa kasus tertentu dalam mengukur performansi proses pengolahan citra

  • Pengenalan Feature, Pattern Recognition , Rekonstruksi Citra


    Materi Pengenalan Feature. Materi Untuk Pengenalan Feature , Pattern Recognition dan Rekonstruksi Citra dalam Pengolahan Citra Digital.

    • File icon
      Pengenalan Feature File
    • File icon
      Pattern Recognition File
    • File icon
      Rekonstruksi Citra File

    • Tugas Yang Terkait Tugas Besar

    • File icon
      Syarat Nilai Maksimal File

      Silakan dapat diperhatikan ketentuan diatasuntuk memperoleh nilai maksimal pada Tugas Besar yang akan sangat berpengaruh pada nilai maksimal mata kuliah ini.

    • Database icon
      Upload Paper Assignment Database

      Silakan Ketua Grup/Kelompok Tubes atau perwakilan kelompok/grup tubes dapat mengupload paper dengan menekan add entry pada database ini.

      Not available unless: You belong to telkom_univ
    • File icon
      File Excel Pembagian Grup

      File ini berisi pembagian grup dan untuk Tubes serta pembagian tugas untuk mereview paper di kelompok tertentu. Satu orang mahasiswa wajib menilai paper kelompok temannya sejumlah3 kelompok.

    • Database icon
      Peer Review Paper Database

      Silakan nilai paper yang telah dibuat oleh kelompok sesuai dengan pembagian pada file excel yang telah disediakan pada link diatas. Masing-masing mahasiswa menilai sebanyak 3 paper yang telah dipetakan pada file excel di link tersebut.

      Penilaian paper ini menjadi syarat untuk mendapatkan nilai Tubes.

      Isi dengan menekan tombol add entry.

    • File icon
      Simulasi Image to Text File

      Source code matlab berupa mfile berikut merupakan source code yang menjelaskan proses pelatihan huruf-huruf dalam bentuk image/citra ke dalam teks.

      Source code belum menyertakan proses ekstraksi.

    • Folder icon
      Hasil Review Paper Folder

      Silakan download hasil review paper yang terdapat pada link folder ini sesuai dengan grup masing-masing dan lakukan revisi sesuai dengan komentar yang ditambahkan pada file word yang diunggah. Tambahkan referensi pada papernya sesuai dengan paper dlm pdf yang diunggah dalam 1 file rar untuk setiap grup.

    • Assignment icon
      Hasil revisi paper Assignment

      Silakan unggah paper yang telah direvisi sebelum disubmit keluar ke dalam link ini.

  • Tempat Diskusi dan Berbagi

    Tempat Lokasi Tugas Mandiri Mahasiswa

  • Kumpulan Paper Aplikasi Pengolahan Citra Digital

    Mahasiswa dapat mendownload kumpulan paper dibawah ini untuk menambah wawasan tentang aplikasi pengolahan citra digital

  • Survey Pembelajaran Online

    • Silakan isi survey pembelajaran online untuk mengetahui tingkat pemahaman mahasiswa terhadap mata kuliah ini dengan pembelajaran online dibandingkan dengan pembelajaran konvensional pada link berikut : Survey eLearning.

Contact

spada@kemdiktisaintek.go.id

Spada Indonesia

http://spada.kemdiktisaintek.go.id
LMS-SPADA INDONESIA LMS-SPADA INDONESIA

Copyright © 2025 Spada Indonesia. All Rights Reserved.