Page 6 - pengenalan PCD_2_Neat
P. 6

Peta Kompetensi















             1.      Mahasiswa mampu memahami

               mengenai pengolahan citra digital dan                                                                                                                                                                2. Mahasiswa dapat menentukan operasi

                   penerapan PCD dalam kehidupan                                                                                                                                                                    citra dasar yang dapat digunakan untuk

                 sehari-hari terutama konteks smart                                                                                                                                                                 memperbaiki kualitas citra digital dalam

                city serta proses digitalisasi citra dan                                                                                                                                                                ranah spasial dan ranah frekuensi

                        elemen dalam citra digital


                                                                                                                                     Kompetensi Umum

                                                                                                                  Pada Mahasiswa dapat menerapkan metode

                                                                                                              pemrosesan citra untuk meningkatkan mutu citra,

                                                                                                                   melakukan ekstraksi fitur dasar citra untuk

                                                                                                                merancang algoritma aplikasi pengenalan citra

        6. Mahasiswa mampu menentukan dan                                                                                dalam ranah smart city. (C4,P4,A4)                                                                          3. Mahasiswa dapat menentukan

         menganalisa pendeteksian citra digital                                                                                   (S9,KK3,KK4,KK7,P1,P2)                                                                        metode analisis citra dalam mendeteksi

       (image detection) dari hasil representasi                                                                                                                                                                                  tepian citra digital dan menganalisis

                                  citra                                                                                                                                                                                         bentuk dari objek digital menggunakan


                                                                                                                                                                                                                                            metode morfologi citra














                                                                                                                                                                    4. Mahasiswa mampu menentukan
                                                                              5. Segmentasi objek citra digital                                                     dan menjabarkan proses ekstraksi

                                                                                sehingga dapat menentukan                                                         fitur atau ciri dari suatu objek secara

                                                                                        representasi citra                                                                               spasial
   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11