Image Processing

Buku Image Processing menawarkan kajian komprehensif tentang perkembangan lanjutan dalam pengolahan citra digital, mulai dari konsep dasar hingga penerapan teknologi mutakhir. Buku ini membahas representasi data citra dalam format matriks serta model ruang warna RGB, YCbCr, LAB, dan HSI, dilengkapi kajian format penyimpanan citra khusus seperti RAW dan HDR. Pembahasan berlanjut ke transformasi geometri lanjutan meliputi rotasi, translasi, skala, dan teknik resampling dengan interpolasi bilinear maupun bicubic, serta registrasi citra dan augmentasi data untuk mendukung akurasi analisis. Buku ini turut mengeksplorasi pemrosesan histogram dan enhancement lanjutan melalui Adaptive Histogram Equalization dan CLAHE, segmentasi citra menggunakan Watershed, K-Means, dan GrabCut, serta deteksi fitur dengan HOG dan SIFT/SURF. Dari sisi domain frekuensi, buku ini menganalisis transformasi Fourier dan filter Butterworth maupun Gaussian, dilanjutkan dengan kompresi citra modern seperti JPEG2000, WebP, dan Wavelet beserta evaluasi kualitas dan efisiensinya. Melalui studi kasus penerapan di bidang medis, keamanan, otomotif, dan industri, buku ini mengilustrasikan aplikasi praktis pengolahan citra, ditutup dengan pembahasan machine learning dan deep learning menggunakan Convolutional Neural Network untuk klasifikasi dan segmentasi citra berbasis Python, OpenCV, TensorFlow, dan Keras. Dengan pendekatan teknis yang sistematis dan aplikatif, buku ini menjadi panduan berharga bagi mahasiswa, dosen, peneliti, dan praktisi dalam memahami serta menerapkan teknik pengolahan citra digital secara optimal.