Buku Ajar Pengolahan Citra Digital

Main Article Content

Rohman Dijaya
Hamzah Setiawan

Abstract

Citra digital adalah salah satu bentuk representasi visual dari dunia nyata dalam bentuk digital yang dapat dipahami dan diolah oleh komputer. Citra ini terdiri dari elemen-elemen titik yang disebut piksel, yang tersusun dalam baris dan kolom. Setiap piksel memiliki nilai numerik yang menggambarkan tingkat kecerahan atau warna pada posisi tertentu dalam citra. Citra digital dapat diperoleh dari berbagai sumber, seperti kamera digital, scanner, atau hasil simulasi komputer.(E Woods & C Gonzalez, 2008). Dalam definisi ini, kami menjelaskan bahwa citra digital adalah representasi visual dalam bentuk digital yang terdiri dari piksel- piksel dengan nilai numerik.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

Article Details

How to Cite
Dijaya, R., & Setiawan, H. (2023). Buku Ajar Pengolahan Citra Digital. Umsida Press, 1- 85. https://doi.org/10.21070/2023/978-623-464-075-5
Issue
Section
Buku Ajar

References

Azuma, R. T. (1997). A survey of augmented reality. Presence:
Teleoperators & Virtual Environments, 6(4), 355–385.
Bankman, I. (2008). Handbook of medical image processing and
analysis. Elsevier.
Duda, R. O., Hart, P. E., & others. (2006). Pattern classification.
John Wiley & Sons.
E Woods, R., & C Gonzalez, R. (2008). Digital image processing.
Pearson Education Ltd.
Foley, J. D., Van Dam, A., Feiner, S. K., Hughes, J. F., & Phillips,
R. L. (1994). Introduction to computer graphics (Vol. 55).
Addison-Wesley Reading.
Gonzalez, R. C., Woods, R. E., & Eddins, S. L. (2009). Digital
image processing using Matlab” Gatesmark Publishing.
Digital Image Processing Using MATLAB 2nd Ed. Gatesmark
Publishing, Knoxville, TN.
Haralick, R. M., Shanmugam, K., & Dinstein, I. H. (1973). Textural
features for image classification. IEEE Transactions on
Systems, Man, and Cybernetics, 6, 610–621.
Ma, Y., Soatto, S., Košecká, J., & Sastry, S. (2004). An invitation to
3-d vision: from images to geometric models (Vol. 26).
Springer.
Mallat, S. (2008). A Wavelet Tour of Signal Processing.
Nixon, M., & Aguado, A. (2019). Feature extraction and image
processing for computer vision. Academic press.

89

Prince, S. J. D. (2012). Computer vision: models, learning, and
inference. Cambridge University Press.
Qasim Gilani, S., Syed, T., Umair, M., & Marques, O. (2023). Skin
Cancer Classification Using Deep Spiking Neural Network.
Journal of Digital Imaging, 1–11.
Sherman, W. R., & Craig, A. B. (2018). Understanding virtual
reality: Interface, application, and design. Morgan
Kaufmann.
Sonka, M., Hlavac, V., & Boyle, R. (2014). Image processing,
analysis, and machine vision: Cengage Learning. Inc,.
Svoboda, T., Kybic, J., & Hlavac, V. (2007). Image processing,
analysis & and machine vision-a MATLAB companion.
Thomson Learning.
Szeliski, R. (2022). Computer vision: algorithms and applications.
Springer Nature.