Perkawinan transformatif antara bidang pengolahan citra dan machine learning telah memicu sebuah revolusi senyap yang mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia digital dan fisik. Kemampuan komputer untuk tidak hanya memproses tetapi juga memahami konten visual telah membuka pintu ke berbagai inovasi yang sebelumnya hanya ada dalam fiksi ilmiah, mulai dari mobil otonom yang menavigasi jalanan kompleks, diagnosis medis yang lebih akurat dari citra radiologi, hingga pertanian presisi yang mampu meningkatkan ketahanan pangan global. Di tengah gelombang perubahan ini, kebutuhan akan sumber daya pendidikan yang komprehensif, terstruktur, dan relevan menjadi sangat mendesak. Buku ajar ini disusun untuk menjawab kebutuhan tersebut. Tujuannya adalah untuk menjadi jembatan yang kokoh antara fondasi teoritis pengolahan citra digital klasik dengan aplikasi praktis dari machine learning modern. Banyak sumber daya yang ada cenderung berfokus pada salah satu dari dua sisi, menyajikan teori matematis yang padat tanpa konteks aplikasi, atau langsung melompat ke implementasi kode tanpa membangun pemahaman fundamental yang kuat. Buku ini mengambil pendekatan yang berbeda, dirancang sebagai sebuah peta jalan yang memandu pembaca secara bertahap. Perjalanan dimulai dari konsep dasar piksel dan representasi citra, berlanjut ke teknik fundamental seperti peningkatan kualitas, restorasi, dan segmentasi, sebelum akhirnya berlabuh pada inti pembahasan, yaitu bagaimana mengajarkan mesin untuk mengekstrak fitur, belajar dari pola, dan membuat keputusan cerdas berbasis data visual.