1 / 33

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL : KONTRAK KULIAH, SILABUS PENGANTAR DAN APLIKASI,

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL : KONTRAK KULIAH, SILABUS PENGANTAR DAN APLIKASI,. TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TRUNOJOYO. BIOGRAFI. Nama : Mulaab Panggilan : Moel Asal : Lumajang Tempat : Jl. Jambu IV/26 Kamal HP : 085733215507 Email : mulaab@if.trunojoyo.ac.id.

mills
Télécharger la présentation

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL : KONTRAK KULIAH, SILABUS PENGANTAR DAN APLIKASI,

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PENGOLAHAN CITRA DIGITAL :KONTRAK KULIAH, SILABUSPENGANTAR DAN APLIKASI, TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS TRUNOJOYO

  2. BIOGRAFI • Nama : Mulaab • Panggilan : Moel • Asal : Lumajang • Tempat : Jl. Jambu IV/26 Kamal • HP : 085733215507 • Email : mulaab@if.trunojoyo.ac.id

  3. DESKRIPSI MATA KULIAH 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 PERTEMUAN KE-1

  4. SISTEM PENILAIAN DAN REFERENSI SISTEM PENILAIAN: • REFERENSI: • Rafael C. Gonzales dan Richard E. Woods, Digital Image Processing, Edisi 2, Prentice Hall, 2002 (RUANG BACA TEKNIK) • Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods dan Steven L. Eddins, Digital Image Processing using Mathlab, Prentice Hall, 2003 (RUANG BACA TEKNIK) • Achmad Balza, Firdausy Kartika. Teknik Pengolahan Citra Digital dengan Delphi.Ardi Publishing.Yogyakarta.2005. (RUANG BACA TEKNIK) PERTEMUAN KE-1

  5. JADWAL PERKULIAHAN PERTEMUAN KE-1

  6. JADWAL PERKULIAHAN PERTEMUAN KE-1

  7. HUBUNGAN TIGA DISIPLIN ILMU Pengenalan Pola Citra Deskripsi/ Informasi Grafika Komputer Kecerdasan Buatan Pengolahan Citra PERTEMUAN KE-1

  8. HUBUNGAN TIGA DISIPLIN ILMU • PatternRecognition menerjemahkan citra menjadi informasi yang merepresentasikan citra tersebut • Computer Graphics menvisualisasikan suatu informasi menjadi citra. • Artificial Intellegent menerjemahkan informasi input menjadi informasi lain untuk mengambil keputusan. PERTEMUAN KE-1

  9. CITRA Citra Tak Tampak Citra Tampak Gambar Fungsi Matematis Foto Kontinu Gambar Lukisan Diskrit (Citra Digital) Citra Optis Pengelompokan Jenis – Jenis Citra CITRA DAN PENGOLAHAN CITRA • CITRA (Image) Gambar pada bidang dua dimensi • Citra dibagi menjadi citra tampak dan citra tak Tampak PERTEMUAN KE-1

  10. Citra • 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 • Suatu citra diperoleh dari penangkapankekuatan sinar yang dipantulkan oleh objek

  11. Tingkat ketajaman/resolusi warna pada citra digital tergantung padajumlah ”bit” yang digunakan oleh komputer untuk merepresentasikan setiappixel tersebut. Tipe yang sering digunakan untuk merepresentasikan citraadalah ”8-bit citra (256 colors (0 untuk hitam - 255 untuk putih )

  12. Inntensity citra, juga dikenal dengan citra grayscale dan dinyatakan sebagai data matrix

  13. Dalam image binary, disebut bilevel image, masing-masing pixel menyimpan nilai diskrit 1 or 0.

  14. Citra truecolor dikenal sebagai citra RGB (Red, Green, Blue)

  15. 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 • Untuk Green melihat (2,3,2)-> 0.1608 • Untuk Blue melihat (2,3,3)-> 0.0627 • Warna untuk pixel (2,3) adalah 0.5176 0.1608 0.0627

  16. CITRA DAN PENGOLAHAN CITRA • Pengolahan Citra (Image Processing) : Pemrosesan Citra, Khususnya menggunakan komputer, menjadi citra yang kualitasnya lebih baik • Input berupa citra dan outputnya berupa citra yang kualitasnya lebih baik dari citra input. • Pengolahan Citra  Preprocessing pada bidang computer vision PERTEMUAN KE-1

  17. OPERASI PENGOLAHAN CITRA • Perbaikan kualitas citra ( Image Enhancement) • Pemugaran citra (Image Restoration) • Pemampatan citra (Image Compression) • Segmentasi citra (Image Segmentation) • Pengorakan citra (Image Analysis) • Rekonstruksi citra (Image Reconstruction) PERTEMUAN KE-1

  18. Proses Pengolahan Citra

  19. APLIKASI PENGOLAHAN CITRA • Pengembangan Sistem Aplikasi Biomedik • Pengembangan Sistem Optical Character Recognition (OCR) • Pengembangan Sistem Aplikasi Inderajarak jauh ( foto satelit) • Pengembangan Sistem Multitemporal Multisensor Image Classification and Fusion PERTEMUAN KE-1

  20. Pembacaan kode batang (bar code) yang tertera pada produk yang dijual • Pembacaan kode batang (bar code) yang tertera pada produk yang dijual • Mengenali huruf / angka pada formulir secara otomatis • Pengolahan citra sinar x untuk mammografi • Kedokteran Biomedik • Pengenalan Sidik Jari • Pengenalan foto narapidana

  21. Aplikasi Kedokteran (Biomedik) Thorax X-Ray Standard Landmarks Thorax Tissue PERTEMUAN KE-1

  22. Aplikasi Penginderaan Jarak Jauh Urut kiri ke kanan atas ke bawah: Citra Optik; Klasifikasi Optik; Fusi Joint Prob.; Citra Radar; Klasifikasi Radar; Fusi High Rank. PERTEMUAN KE-1

  23. Aplikasi Penginderaan Jarak Jauh Urut kiri ke kanan atas ke bawah: Citra Optik; Klasifikasi Optik; Citra Hasil Mosaik; Citra Radar; Klasifikasi Radar; Citra Hasil Fusi. PERTEMUAN KE-1

  24. Aplikasi Pengenalan Karakter Huruf A hasil scanning Huruf A setelah ‘thinning’ PERTEMUAN KE-1

  25. Human Biometrics & Features Citra Wajah Citra Sidik Jari PERTEMUAN KE-1

  26. SUMMARY • Mata Kuliah Pengolahan Citra Digital memberikan pemahaman tentang manfaat pengolahan citra pada berbagai aplikasi. • Teknik Pengolahan Citra Digital digunakan dalam dapat digunakan dalam bidang krimininalitas, Kedokteran, dsb PERTEMUAN KE-1

  27. SUMMARY • Pengolahan Citra Digital bersifat multidisiplin ilmu antara lain komputer grafik, kecerdasan buatan dan komputer vision. PERTEMUAN KE-1

  28. REFERENSI • Rafael C. Gonzales dan Richard E. Woods, Digital Image Processing, Edisi 2, Prentice Hall, 2002 • Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods dan Steven L. Eddins, Digital Image Processing using Mathlab, Prentice Hall, 2003 • Achmad Balza, Firdausy Kartika. Teknik Pengolahan Citra Digital dengan Delphi. Ardi Publishing.Yogyakarta.2005. PERTEMUAN KE-1

More Related