GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP) Mata Kuliah: Pengolahan Citra dan Pengenalan Pola; Kode/Bobot : TSK 713/ 2 sks; Deskripsi Mata Kuliah: Mata kuliah ini berisi konsep teori, teknik-teknik dan aplikasi pengolahan citra. Standar Kompetensi: Mahasiswa akan dapat memahami, menggunakan teknik-teknik pengolahan citra, dan mengaplikasikan software serta hardware pengolahan citra dalam kehidupan sehari-hari No 1 1
2
Kompetensi Dasar Hard Skill 2 Setelah menyelesaikan materi ini mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu memahami proses pengolahan citra paling sedikit 80% tepat.
Pokok Bahasan 3 1. Pengantar Pengolahan Citra
Sub-pokok Bahasan 4 1.1 Definisi 1.2 Pengolahan Citra 1.3 Jenis citra 1.4 Hubungan Pengolahan Citra dengan Bidang lain 1.5 Geometri Citra 1.6 Sampel dan Kuantisasi
Kompetensi Dasar Soft Skills Responsif dan Komunikasi
Ceramah Diskusi
LCD dan Notebook
Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu menjelaskan proses terbentuknya suatu citra paling sedikit 80% tepat.
2.Pembentukan Citra
1.1 Model Citra 1.2 Digitalisasi Citra 1.3 Elemen-elemen Citra Digital 1.4 Elemen Sistem Pemrosesan Citra Digital
Kreatif Inovasi Analisis Inisiatif
Ceramah Discovery Learning Diskusi
LCD dan Notebook
1
Metode
Media
Waktu (menit) 5 2 x 50
Daftar Pustaka 6 [1] [2] [4] [5] [6]
2 x 50
[1] [2] [4] [5] [6]
3.
Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu menjelaskan dan mengaplikasikan teknik-teknik pada pengolahan citra paling sedikit 80% tepat.
3. Operasioperasi dasar pengolahan citra
1.1 Jenis Gambar 1.2 Low level proses 1.3 Middle level proses 1.4 High level proses pengenalan gambar
Kemandirian Kreatif Bertanggung jawab Percaya diri ketekunan
Ceramah Self-Directed Learning
LCD dan Notebook
2 x 50
[1] [2] [4] [5] [6]
4.
Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu menjelaskan persepsi sebuah citra paling sedikit 80% tepat.
4. Persepsi citra
1.1 Elemen Persepsi Visual (cahaya, luminansi, kecerahan, dan kontras) 1.2 Cahaya dan Spektrum Elektromagnetik 1.3 Akuisisi Citra
Apresiasi Analogi/ imajinasi Empati Kreativitas Pengalaman, trampil
Simulasi Diskusi
LCD dan Notebook
2 x 50
[1] [2] [4] [5] [6]
5.
Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu melakukan mentransformasi pada beberapa citra paling sedikit 80% tepat. Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program
5. Transformasi citra
1.1 Teori Konvolusi 1.2 Transformasi Fourier 1.3 Transformasi Intensitas
Apresiasi Analogi/ imajinasi Empati Kreativitas Pengalaman, trampil
Simulasi Diskusi
LCD dan Notebook
4 x 50
[1] [2] [4] [5] [6]
6. Histogram Citra
1.1 Algoritma Perhitungan Histogram
Apresiasi Analogi/ imajinasi
Simulasi Diskusi
LCD dan Notebook
2 x 50
[1] [2] [4]
6.
2
7.
8.
9.
Studi Sistem Komputer akan mampu menjelaskan dan menggunakan fungsi histogram dari sebuah gambar paling sedikit 80% tepat. Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu menggunakan metode perbaikan kualitas citra paling sedikit 80% tepat. Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu menggunakan metode segmentasi paling sedikit 80% tepat. Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu menggunakan metode morfologi paling sedikit 80% tepat.
7. Perbaikan Kualitas Citra
8. Segmentasi Citra
9. Operasi Morfologi
1.2 Ekualisasi Histogram 1.3 Spesifikasi (matching Histogram)
Empati Kreativitas Pengalaman, trampil
1.1 Pengubahan brightness& contrast citra 1.2 Pelembutan Citra (Image Smoothing) 1.3 Penajaman Citra (Image Sharpening) 1.1 Thresholding (Pengambangan) 1.2 Deteksi Tepi (Edge Detection) 1.3 Region Based Segmentation
1.1 Erosi dan Dilasi 1.2 Opening dan closing 1.3 Beberapa Algoritma Dasar Operasi Morfologi Citra (Ekstraksi Batas, Thinning, Thickening)
Teamwork Toleransi Kepemimpinan Komunikasi
Sintesis Analisis Responsif Apresiasi Pengalaman
Mengambil
3
[5] [6]
Cooperative Learning
LCD dan Notebook
2 x 50
[1] [2] [4] [5] [6]
Contextual Instruction
LCD dan Notebook
4 x 50
[1] [2] [4] [5] [6]
4 x 50
[1] [2] [4] [5] [6]
Problem Based
LCD dan Notebook
10.
Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu menggunakan teknik pemampatan citra pada berbagai aplikasi paling sedikit 80% tepat.
10. Kompresi / Pemampatan citra
11.
Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu menggunakan teknik steganografi dan watermaking untuk keamanan data paling sedikit 80% tepat.
11. Steganografi dan watermaking
12
Setelah menyelesaikan pokok bahasan ini, mahasiswa Program Studi Sistem Komputer akan mampu menggunakan teknik pengenalan pola pada berbagai aplikasi paling sedikit 80% tepat.
12. Metode pengenalan pola
1.1 Aplikasi Pemampatan Citra 1.2 Jenis Pemampatan Citra 1.3 Klasifikasi Metode Pemampatan - Metode Pemampatan Huffman - Metode RLE - Metode Kuantisasi - Metode Fraktal 1.1Sejarah steganografi 1.2 Teknik penyembunyian data 1.3 Ukuran data yang disembunyikan 1.4 Teknik pengungkapan data 1.5 Watermarking 1.6 Perbedaan steganografi dengan watermarking 1.1 Metode statistik 1.2 Metode sintaktik 1.3 Metode struktural
Learning
keputusan Berfikir kritis Selektif Tanggung jawab
Ketaat asasan Tanggung jawab Inovasi, kreatif Komunikasi Aktualisasi
Project Based Learning
Tanggung jawab Inovasi, kreatif Komunikasi Aktualisasi
Project Based Learning
4
2 x 50
[1] [2] [4] [5] [6]
LCD dan Notebook
2 x 50
[1] [2] [4] [5] [6]
LCD dan Notebook
2 x 50
[7]
Referensi. 1. Rinaldi Munir, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Logaritmik, Informatika, Bandung,2004. 2. A.Nalwal, Pengolahan Gambar Secara Digital, Elex Media Komputindo, Jakarta,1997. 3. Balza Achmad & Kartika Firdausy, Teknik Pengolahan Citra Digital Menggunakan Delphi, Ardi Publishing, Yogyakarta,2005. 4. Usman Ahmad, Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya, Graha Ilmu, Yogyakarta,2005. 5. Anil K Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall of India, New Delhi,1995. 6. Digital Image Processing, Gonzales, 2008 7. Pattern Classification and Pattern Analysis, 1995
5
