VISI KOMPUTER COMPUTER VISION Kode Mata Kuliah : TTG4M3, 3 SKS, Program S1 gelarbudiman@telkomuniversity.ac.id 081322045924 Selamat Datang dan Salam Sejahtera Untuk Para Mahasiswa ! Deskripsi Mata Kuliah : Mata Kuliah Computer Vision merupakan mata kuliah yang akan banyak membahas dasar pengolahan sinyal dalam 2 dimensi atau pengolahan citra sampai ke tingkat aplikasi penerapan Pengolahan Citra Digital. Mata kuliah ini merupakan mata kuliah peminatan atau pilihan yang dapat diambil pada semester 6 sampai semester 8 pada Program Studi Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom. Prasyarat pengambilan mata kuliah ini adalah telah pernah mengambil mata kuliah Pengolahan Sinyal Digital. Materi kuliah Computer Vision sangat membantu mahasiswa yang mengambil Tugas Akhir yang mengambil topik pengolahan citra digital. Sehingga mata kuliah ini berisikan konten yang aplikatif dan langsung dapat dirasakan manfaatnya bagi dunia nyata. Kegunaan Mata kuliah Computer Vision memiliki manfaat dalam aplikasi nyata pada kehidupan sehari-hari. Sebagai contoh beberapa manfaat yang dapat dirasakan dari mata kuliah ini adalah antara lain : Melakukan perbaikan kualitas citra digital dengan menghilangkan gangguan yang menurunkan kualitas citra Mengambil ciri penting dari citra untuk proses deteksi suatu obyek tertentu Menghitung obyek yang sama pada citra sehingga misalnya pada aplikasi riil dalam bidang kedokteran atau biomedika dapat melakukan perhitungan jumlah sel darah, atau pada aplikasi lalu lintas dapat menghitung jumlah kendaraan yang lewat gerbang tol Melakukan konversi citra ke teks, sehingga misalnya pada aplikasi riil dalam bidang lalu lintas ada aplikasi yang dapat secara otomatis membaca pelat nomor kendaraan dan memasukkan ke database setelah dibaca dengan proses pengolahan citra. Melakukan kompresi citra digital sehingga ukuran citra menjadi lebih kecil. Silabus : Mata kuliah ini mencakup materi berikut: Overview Citra Operasi Dasar Citra Filtering Citra Operasi Morfologi Citra Citra Dalam Domain Frekuensi Ekstraksi Fitur Citra Kompresi JPEG Wavelet. Course Goal : Mahasiswa mengerti dasar dan teknik Pengolahan Citra Digital agar mampu membuat aplikasi berbasis multimedia khususnya pengolahan citra dimulai dengan memahami dasar Pengolahan Citra Digital, Perbaikan Kualitas Citra, Penerawangan Citra dalam Domain Frekuensi, dan Ekstraksi Ciri Citra baik citra Biner maupun citra Grayscale dan citra Warna. Related Course : Pengolahan Sinyal Digital, Koding Kompresi Referensi : Kadir, Abdul, Susanto,A., "Pengolahan Citra, Teori Dan Aplikasi", Andi, Yogyakarta, 2013. Salomon, David, "Data Compression 3rd Edition", Springer, 2004. Putra, Darma, "Pengolahan Citra Digital", Andi, 2010. Alur Kuliah : Petunjuk Umum : Lihat jadwal pada link berikut untuk memastikan jadwal dan agenda perkuliahan Computer Vision di setiap minggunya Di file jadwal akan ada pertemuan tatap muka langsung jarak jauh (Kuliah Sinkron) dengan video-audio conference dan terjadwal pada waktu yang sudah ditentukan pada file tersebut. Pertemuan tatap muka langsung menggunakan aplikasi Teamviewer versi 9, mohon dapat mengunduh aplikasinya pada link di bawah. Dan cara penggunaannya mudah, user guidenya pun silakan diunduh pada link di bawah. Untuk trial pertama akan dilaksanakan pada hari Selasa, 25 Agustus 2015, pukul 16.30 WIB. Konferens akan berlangsung dengan agenda saling kenal mengenal dosen dan mahasiswa peserta MK Computer Vision.

---

Course Modules

Pertemuan 1 Topik : Pendahuluan Sub Topik : 1.Aturan perkuliahan, aturan penilaian, silabus, referensi, kontrak belajar, sasaran pengajaran 2. Aturan penilaian: Quis, Ujian, Tugas dll 3. Overview Computer Vision yang merupakan kuliah turunan dari Sinsis dan PSD, kelebihan & kekurangan pemrosesan secara digital, aplikasinya Kompetensi : Mahasiswa memahami Aturan perkuliahan, aturan penilaian, silabus, referensi, kontrak belajar, sasaran pengajaran, Aturan penilaian: Quis, Ujian, Tugas dll,

---

Course Modules

Pertemuan 2 Topik : Citra Sub Topik : 4. Representasi Citra Digital, Koordinat Citra, Ketetanggaan Pixel 5. Kelas/Jenis Bilangan dan Kuantisasi Citra, Tipe Citra, Warna Primer-Sekunder-Tersier, Konversi Jenis Bilangan 6. Ukuran File Citra dari Resolusi dan bpp dalam kByte, gradasi warna rgb Kompetensi : Mahasiswa memahamiRepresentasi Citra Digital, Koordinat Citra, Ketetanggaan Pixel, Kelas/Jenis Bilangan dan Kuantisasi Citra, Tipe Citra, Warna Primer-Sekunder-Tersier, Konversi Jenis Bilangan, Ukuran File Citra dari Resolusi dan bpp dalam kByte, gradasi warna rgb

---

Course Modules

Pertemuan 3 Topik : Citra Sub Topik : 7. Operasi Dasar Citra Level Titik : Thresholding, Reverse, Clipping, Cropping 8. Operasi Geometri/Transformasi Spatial : Rotasi, Translasi, Scaling, Shear Kompetensi : Mahasiswa memahamiOperasi Dasar Citra Level Titik dan Operasi Geometri/Transformasi Spatial

---

Course Modules

Pertemuan 4 Topik : Citra Sub Topik : 9. Operasi Dasar Citra Level Lokal : Edge Detection, Image Smoothing 10. Operasi Dasar Citra Level Object : Image Filtering/Smoothing Kompetensi : Mahasiswa memahamiOperasi Dasar Citra Level Lokal dan Operasi Dasar Citra Level Object

---

Course Modules

Pertemuan 5 Topik : Citra Subtopik : 11. Operasi Dasar Citra Level Global (Image Enhancement) : Brightness, Contrast, Sharpening Kompetensi : Mahasiswa memahamiOperasi Dasar Citra Level Global (Image Enhancement)

---

Course Modules

Pertemuan 6 Topik : Kuis 1 (Pertemuan 1 - 5)

---

Course Modules

Pertemuan 7 Topik : Citra Sub Topik : 13. Histogram, dan Berbagai Jenis Histogram 14. Histogram Equalization Kompetensi : Mahasiswa memahamiHistogram, dan Berbagai Jenis Histogram

---

Course Modules

Pertemuan 8 Topik : Citra Sub Topik : 16. Jenis Noise Citra 17. Perbaikan Citra 18. Filter LPF, HPF, Median Kompetensi : Mahasiswa memahami jenis Noise Citra,Perbaikan Citra,Filter LPF, HPF, Median

---

Course Modules

Pertemuan 9 Topik : Kuis 2

---

Course Modules

Pertemuan 10 Topik : Citra Sub Topik : 20. Operasi Morfologi Citra : Dilasi, Erosi, Opening, Closing Kompetensi : Mahasiswa memahamiOperasi Morfologi Citra

---

Course Modules

Pertemuan11 Topik : Citra Sub Topik : 21. Operasi Morfologi Citra : Hit or Miss Transform, Boundary Extraction Kompetensi : Mahasiswa memahami Operasi Morfologi Citra : Hit or Miss Transform, Boundary Extraction

---

Course Modules

Pertemuan 12 Topik : Citra Sub Topik : 22. Operasi Morfologi Citra : Region Filling, Connected Component Extraction Kompetensi : Mahasiswa memahamiOperasi Morfologi Citra : Region Filling, Connected Component Extraction

---

Course Modules

Pertemuan 13 Topik : Citra Sub Topik : 23. Operasi Morfologi Citra : Connected Component Extraction, Thinning, Thickening Kompetensi : Mahasiswa memahami Operasi Morfologi Citra : Connected Component Extraction, Thinning, Thickening

---

Course Modules

Pertemuan 14 Topik : Kuis 3

---

Course Modules

Pertemuan 15 Topik : Citra Sub Topik : 25. Citra dalam domain frekuensi Kompetensi : Mahasiswa memahamiCitra dalam domain frekuensi

---

Course Modules

Pertemuan 16 Topik : Citra Sub Topik : 26. Operasi Citra Biner Kompetensi : Mahasiswa memahami Operasi Citra Biner

---

Course Modules

Pertemuan 17 Topik : Citra Sub Topik : 27. Ekstraksi Fitur Citra Biner Kompetensi : Mahasiswa memahamiEkstraksi Fitur Citra Biner

---

Course Modules

Pertemuan 18 Topik : Citra Sub Topik : 28. Ekstraksi Fitur Bentuk & Kontur 1 Kompetensi : Mahasiswa memahamiEkstraksi Fitur Bentuk & Kontur 1

---

Course Modules

Pertemuan 19 Topik : Citra Sub Topik : 29. Ekstraksi Fitur Bentuk & Kontur 2 Kompetensi : Mahasiswa memahamiEkstraksi Fitur Bentuk & Kontur 2

---

Course Modules

Pertemuan 20 Topik : Citra Sub Topik : 30. Ekstraksi Fitur Tekstur Kompetensi : Mahasiswa memahamiEkstraksi Fitur Tekstur

---

Course Modules

Pertemuan 21 Topik : Kompresi Citra Sub Topik : 31. Overview Kompresi JPEG Kompetensi : Mahasiswa memahamiOverview Kompresi JPEG

---

Course Modules

Pertemuan 22 Topik : Kompresi Citra Sub Topik : 32. Kompresi JPEG : Color Conversion, Padding, Downsampling, Block Splitting, Offset Kompetensi : Mahasiswa memahamiKompresi JPEG : Color Conversion, Padding, Downsampling, Block Splitting, Offset

---

Course Modules

Pertemuan 23 Topik : Kompresi Citra Sub Topik : 33. Kompresi JPEG : DCT, Quantization, AC, DC encoding Kompetensi : Mahasiswa memahamiKompresi JPEG : DCT, Quantization, AC, DC encoding

---

Course Modules

Pertemuan 24 Topik : Kompresi Citra Sub Topik : 34. Dekompresi JPEG : AC, DC decoding, Dequantization, IDCT Kompetensi : Mahasiswa memahamiDekompresi JPEG : AC, DC decoding, Dequantization, IDCT

---

Course Modules

Pertemuan 25 Topik : Kuis 4

---

Course Modules

Pertemuan 26 Topik : Pengayaan Sub Topik : 36. Deteksi Suatu File Citra Kompetensi : Mahasiswa memahamimateri Pengayaan Mengenai Deteksi Suatu File Citra Berdasarkan Ekstraksi Ciri Citra

---

Course Modules

Pertemuan 27 Topik : Presentasi Sesi 1

---

Course Modules

Pertemuan 28 Topik : Presentasi Sesi 2

---

Course Modules