Pengantar Mata Kuliah Pengolahan Citra Achmad Basuki Nana R Fadilah Fahrul Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Content: 1. 2.
3.
4. 5. 6. 7.
Tujuan mata kuliah Pengolahan Citra Apa saja yang bisa dikerjakan dengan Pengolahan Citra Apa saja yang akan dipelajari dalam Pengolahan Citra Metodologi Pembelajaran Perangkat yang digunakan Prasyarat Referensi
Tujuan Mata Kuliah Pengolahan Citra Mahasiswa bisa menerapkan prinsip-prinsip pengolahan citra untuk aplikasi-aplikasi yang berhubungan dengan citra dan visualisasinya.
Peluang: Saat ini aplikasi pengolahan citra sudah banyak diterapkan di berbagai bidang seperti: 1. Photo Editing 2. Otomasi perkantoran 3. Media 4. Biometrik 5. Kedokteran (Medis) 6. Entertainment
Proyek Akhir: • Content Based Image Retrieval • Pengenalan Wajah • Tracking Wajah secara Real Time • Pengenalan Tulisan dan Tanda Tangan Untuk Cek Bank • Mesin Absensi Dengan Sidik Jari • Deteksi dan Pengenalan Rambu-Rambu LaluLintas • Deteksi Gerakan Badan Untuk Kendali Game • Kendali Game Dengan Gerakan Mata • Filter Gambar Porno.
Proyek Akhir: • Pengenalan Buah dan Produk Menggunakan Fitur Warna • Deteksi Jumlah Obyek Gambar • Video Panorama Menggunakan Image Mosaic • Mesin Pembaca Not Jawa • Sistem Keamanan Terpadu Dengan Deteksi Gerakan • Pengenalan Wajah Untuk Pencarian Data Buron Melalui Gambar Sketsa • Navigasi Cerdas Pada Robot • Pengenalan Golongan Darah • Dll.
Materi: 1. 2. 3. 4.
Pengolahan Citra Image Model Manipulasi RGB Gray-Scale Transformation 5. Image Statistic 6. Image Enhancement 7. Tranformasi Fourier and Image Spectrum 8. Image Filtering 9. Reduksi Noise 10. Deteksi Tepi 11. Image Feature Extraction (Color, Shape & Texture) 12. Image Segmentation
Metodologi Pembelajaran: 1. Kuliah teori dan diskusi 2. Praktikum dilakukan secara terstruktur 3. Tugas harian yang dilakukan di kelas atau di rumah 4. Proyek didemokan di akhir perkuliahan
Sistem Penilaian: 1. UAS: 40% 2. UTS: 30% 3. Tugas Harian: 15% 4. Proyek: 15%
Referensi : 1. 2. 3.
4. 5. 6. 7.
Rafael C. Gonzales E.Woods,”Digital Image Processing,2nd Edition”,Prentice Hall,2001 Wanasanan Thongsongkrit,”Lecture Notes” Richard Alan Peter, “Lecture Notes 2007“ ,http://www.archive.org/detail s/Lectures_on_Image_Processi ng Richard Szeliski, “Computer Vision: Algorithms and Applications,23 April 2010 Dadet Pramadihanto, Image Enhancement, Inhouse Training Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, 1999. Riyanto Sigit dkk,”Step by Step dkk,Pengolahan Citra Menggunakan Visual C++”,Andi Offset Acmad Basuki dkk,Pengolahan Citra Menggunakan Visual Basic,Graha Ilmu
Ulasan singkat materi
Apakah Image Processing ?
• Image processing adalah sub bagian dari signal processing dari gambar • Meningkatkan kualitas gambar waktu dilihat oleh manusia dan/ menurut interpretasi komputer Gambar
Image Processing
Gambar yang lebih baik
Beberapa Bidang Ilmu yang Berhubungan dengan Gambar
• Computer Graphics : membuat gambar • Image Processing : memperbaiki dan memanipulasi gambar – hasilnya berupa gambar lain • Computer Vision: menganalisa isi gambar
Pengolahan Data Berdasarkan Input/Output
OUTPUT
INPUT
IMAGE
DESKRIPSI
IMAGE
Image Processing
Computer Vision
DESKRIPSI
Grafika Komputer
Data Mining dll.
Image Formation
Image Formation
Image Formation
Image Formation
Image Formation
Image Formation
Quantization
Sampling & Quantization
Digital Image
Color Images
Point Processing
Color Processing
Color Corection Perubahan global pada citra untuk menghindari in the coloration of an image to alter its tint, its hues or the saturation of its colors with minimal changes to its luminant features
Transformasi Fourier 2D Pemakaian FT dalam pengolahan citra : •Menjelaskan mengapa penurunan sampling dapat menambahkan distorsi pada citra dan menunjukkan bagaimana menghindarinyan. •Berguna untuk reduksi tipe noise tertentu, deblurring, dan restorasi citra •Untuk deteksi fitur dan enhancement khususnya pada deteksi tepi.
Citra Hasil FT (Magnitude & Phase)
Konvolusi
Spatial Filtering
Reduksi Noise
Shot & Salt Pepper Noise
Filter Median
Filter Min dan Max Min
Filter Max dan Min Max
Morfologi Biner
Kompresi Citra
Biometric
Medical Image
Image Databases
Robot Vision
Motion Capture
Document Analysis
Sekilas Info Beberapa materi yang harus dikuasai sebelum menguasai materi di dalam pengolahan citra yaitu: matematika, aljabar, pengolahan sinyal, statistik dan pemrograman.
Terimakasih
