## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol.21, No.2, Januari 2024, pp. 93 - 100 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■page 93

## GLOBAL THRESHOLDING IMPLEMENTATION FOR NOISE HANDLING IN DIGITAL IMAGE RECOGNITION
Dannu Purwanto 1* , Agustiyar 2 1 Program Studi Sains Data, Universitas Muhammadiyah Semarang Jl. Kedungmundu No.18, Kedungmundu, Kota Semarang, Jawa Tengah Telp. (024) 76740296
2 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK JTC Semarang Jl. Kelud Raya 19 Semarang

## ARTICLE INFO
History of the article: Received 6 februari 2024 Received in revised form 23 Februari 2024 Accepted 26 Februari 2024 Available online 28 Maret 2024

## Keywords:
Segmentation; Character Recognition; Global Thresholding; Noise
* Correspondece:
Telepon: +62 85641273222
E-mail: dannupurwanto@unimus.ac.id

## ABSTRACT
Text recognition (OCR - Optical Character Recognition)  is  a  research  field  that  is  gaining widespread attention due to its wide application in
image  and  document  processing.  Although  OCR technology has achieved a high level of success, the main challenge faced is the presence of noise in text image,  noise  causes  decreased  text  recognition results, noise causes  miss classification. Therefore needed noise handling text recognition.  The aim of this research is to provide valuable insight into the techniques  and  approaches  used  in  the  context  of noise  treatment  using  global  threshold  methods. The method used starts from an input digital image, then preprocessing is carried out by converting the image  into  a  gray  scale  image,  then  a  threshold  is applied to the image, then recognition is carried out. From 6 experiments, the best results were obtained for character recognition with a threshold value (t) of  65  and  a  character  recognition  accuracy percentage  of  94.29%.  T  value  determined manually and static for separates the all object and the  background,  while  in  reality  the  lighting  or contrast  always  varies.  Suggestions  for  further research include developing an adaptive thresholding  method  approach  to  obtain  threshold values automatically and optimally. So that if faced with varying lighting conditions or contrast, better results can be obtained.

## 1. INTRODUCTION
Pengenalan  teks  (OCR  - Optical  Character  Recognition )  merupakan  bidang  riset  yang mendapatkan  banyak  perhatian  karena  aplikasinya  yang  luas  dalam  pemrosesan  gambar  dan dokumen. Sebagaimana yang dilakukan [1] dalam pengenalan kartu identitas  pada proses boarding secara online, ekstraksi teks dari sebuah gambar [2],  pengembangan teknik pengolahan citra untuk klasifikasi kendaraan [3], pencarian dokumen secara pintar [4], transkripsi siaran audio-video [5], augmented  reality  ravigation [6]. Meskipun  OCR  banyak  digunakan  dalam  pemrosesan  gambar dan dokumen, akan tetapi pencahayaan yang tidak merata, buram, distorsi perspektif, orientasi, dan latar belakang yang kompleks menjadi tantangan pada bidang ini [7]. Kurangnya pencahayaan pada gambar  menimbulkan  tantangan  besar  terhadap  pengenalan  teks,  karena  menyebabkan  variasi
warna, gaya font, serta kegelapan dan cahaya, sehingga sulit untuk dieksekusi dalam situasi real- time  [8].  Selain  itu,  pengenalan  teks  semakin  diperumit  oleh  variasi  ukuran  teks,  warna,  font, orientasi, latar belakang yang kompleks, oklusi, dan kondisi pencahayaan yang tidak merata [9]. Variabilitas  yang  tinggi  dalam  hal  distorsi  perspektif,  tampilan  fisik,  pencahayaan  variabel,  dan desain jenis huruf dalam teks merupakan tantangan tersendiri [10]. Selain itu, efek iluminasi juga berpengaruh terhadap kinerja pengenalan teks dalam mendeteksi teks pada gambar [11]. Terlepas dari  tantangan-tantangan  ini,  terdapat  kemajuan  yang  signifikan  dalam  bidang  deteksi  dan pengenalan teks pada gambar pemandangan alam selama dekade terakhir [12]. Berbagai penelitian berfokus pada pengembangan model dan algoritma untuk mengatasi kompleksitas pengenalan teks termasuk pengembangan jaringan saraf tiruan yang dapat dilatih untuk pengenalan urutan berbasis gambar  [13],  deteksi  teks  pemandangan  melalui  proposal  rotasi  [7],  dan  algoritma  berdasarkan koreksi posisi teks dan jaringan encoder-decoder untuk pengenalan teks sensor visual [14].
Teknologi  OCR  memiliki  aplikasi  yang  luas  dalam  berbagai  bidang.  Salah  satu  contoh aplikasi dalam industri perbankan [15], di mana OCR digunakan untuk merekam dan mengekstrak data perbankan. Dalam dunia kesehatan [16], OCR digunakan untuk mendeteksi informasi obat. Di bidang transportasi [17], aplikasi OCR digunakan untuk membaca plat nomor kendaraan otomatis [18], dan memantau lalu lintas [19]. Tentunya dalam pengenalan Teks hal yang terpenting adalah akurasi  dan  efisiensi  dalam  pengenalan  teks  [20].  Akurasi  dan  efisiensi  adalah  dua  aspek  kritis dalam  pengenalan  teks  melalui  OCR.  Akurasi  yang  tinggi  diperlukan  untuk  memastikan  bahwa teks  yang  dihasilkan  dari  gambar  atau  dokumen  terbaca  dengan  benar  dan  tanpa  kesalahan. Semakin  tinggi  akurasinya,  semakin  kecil  kemungkinan  sistem  melakukan  kesalahan  saat mengenali teks. Hal ini penting terutama dalam konteks pengolahan informasi yang kritis, seperti dalam sistem perbankan, pengolahan dokumen hukum, atau rekam medis. Efisiensi juga menjadi faktor penting karena waktu proses yang cepat diperlukan dalam banyak aplikasi, terutama dalam skala  besar  di  mana  ribuan  atau  jutaan  dokumen  perlu  diproses  dalam  waktu  yang  singkat. Kombinasi antara akurasi dan efisiensi memastikan bahwa teknologi OCR dapat diandalkan dan bermanfaat dalam skenario dunia nyata. Untuk meningkatkan akurasi tersebut teknologi OCR terus berkembang [21] [22].
Perkembangan terbaru dalam teknologi OCR telah melibatkan integrasi kecerdasan buatan (AI) [23]. Teknologi AI memungkinkan sistem OCR untuk belajar dan beradaptasi dengan pola- pola  yang  kompleks  dalam  teks  dan  gambar,  sehingga  meningkatkan  tingkat  akurasi  secara signifikan. Penggunaan teknik deep learning [24], seperti jaringan saraf tiruan (neural networks), telah  mengubah  cara  OCR  bekerja.  Model-model  deep  learning  dapat  mempelajari  representasi yang lebih abstrak dari teks dan gambar, mengatasi tantangan yang kompleks seperti variasi font, orientasi, dan kondisi pencahayaan yang tidak merata. Selain itu, integrasi AI juga memungkinkan sistem  OCR  untuk  melakukan  tugas-tugas  tambahan,  seperti  segmentasi  gambar,  pemrosesan bahasa  alami,  dan  klasifikasi  dokumen.  Ini  membuka  peluang  baru  untuk  aplikasi  yang  lebih canggih  dan  kompleks  dalam  berbagai  industri,  mulai  dari  layanan  perbankan  digital  hingga pengelolaan  data  medis.  Dengan  terus  berkembangnya  teknologi  AI,  diharapkan  bahwa kemampuan OCR akan terus meningkat, menjadikannya alat yang lebih efektif dan efisien dalam pemrosesan teks dan gambar dalam berbagai konteks aplikasi.
Teknologi OCR telah mencapai tingkat keberhasilan yang tinggi, namun tantangan utama yang  dihadapi  adalah  adanya  noise  pada  gambar  teks  [25].  Noise  dapat  berasal  dari  berbagai sumber,  seperti  pencacahan,  kualitas  gambar  rendah,  atau  kekurangan  pencahayaan,  dan  dapat menghambat akurasi sistem pengenalan teks. Salah satu pendekatan yang telah diterapkan untuk mengatasi  noise  pada  gambar  teks  adalah  menggunakan  teknik  thresholding  [26].  Teknik  ini melibatkan  pemilihan  nilai  batas  tertentu  yang  memisahkan  antara  piksel  yang  mengandung informasi  teks  dan  piksel  yang  tergolong  sebagai  noise.  Meskipun  teknik  ini  sederhana,
keberhasilannya  sangat  tergantung  pada  pemilihan  nilai  threshold  dan  kemampuannya  untuk menangani variasi noise yang kompleks.
Metode  global  Thresholding  merupakan  teknik  fundamental  dalam  mengoptimalkan pemisahan  objek  dan  background  dalam  segmentasi  citra  [27].  Ini  melibatkan  identifikasi  nilai ambang batas yang membedakan antara piksel objek dan latar belakang, sehingga membantu dalam proses  segmentasi.  Dalam  sebuah  penelitian  yang  membandingkan  metode  segmentasi  untuk pembuluh  darah  retina,  tiga  teknik  ambang  batas,  yaitu  Adaptive  Thresholding,  Binary Thresholding,  dan  Otsu  Thresholding  digunakan  dalam  proses  segmentasi  yang  menyoroti pentingnya  ambang  batas  dalam  analisis  gambar  [28].  Selain  itu,  dalam  konteks  pemisahan  sel kanker  payudara,  tahap  awal  melibatkan  identifikasi  sel  kanker  berdasarkan  metode  Global Thresholding, yang semakin menekankan perannya dalam analisis citra biomedis [29]. Meskipun beberapa hasil positif  telah dicapai, masih ada kebutuhan untuk  meningkatkan  ketangguhan dan generalitas  pendekatan  ini  terhadap  variasi  jenis  noise.  Implementasi  teknik  thresholding  dalam pengenalan  teks  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  meningkatkan  akurasi  dan keandalan  sistem  pengenalan  teks,  terutama  dalam  menghadapi  noise.  Penelitian  ini  bertujuan mengatasi noise pada OCR dengan metode global thresholding.
Metode  Global    thresholding  merupakan  metode  yang  mengkonversi  seluruh  piksel  pada citra menjadi hitam dan putih dengan satu nilai ambang (threshold) digunakan untuk memisahkan piksel menjadi dua kelas: objek dan latar belakang [30]. Nilai ambang ini diterapkan secara seragam ke  seluruh  citra.  Pada  beberapa  kasus,  nilai  ambang  (t)  ini  dapat ditentukan  secara  manual  oleh pengguna, sesuai dengan karakteristik citra yang sedang diolah.

## 2. RESEARCH METHODS
Penelitian ini mengikuti diagram alir penelitian seperti ditunjukkan pada Gambar 1. Pada citra  digital  dengan  model  warna  RGB  (Red,  Green,  Blue)  dengan  ekstensi  file  JPG  (Joint Photographic Experts Group).
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.1 Input Citra
Penelitian ini menggunakan citra digital dengan model warna RGB ( Red , Green , Blue ), dan berekstensi JPG (Joint Photographic Experts Group) yang di dalamnya terdapat noise. Gambar 2a  menunjukan  citra  input  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  model  warna  RGB. Kemudian gambar 2b adalah citra yang sudah dirubah menjadi grayscale yang kemudian akan dilakukan tahapan preprocessing .
2.2 Preprocessing
Pada tahapan ini citra RGB di konversi ke dalam model warna citra grayscale. Sehingga hanya  memiliki  satu  nilai  kaeabuan  dalam  tiap  piksel.  Proses  perubahan  citra  RGB  ke grayscale ditunjukan pada Gambar 2b.
Input Citra Preprocessing Thresholding Hasil dan Pembahasan Pengenalan Citra
TRANSFORMATIKA , Vol.21, No.2, Januiari 2024, pp. 93 - 100
(a) Citra RGB (b) Citra Grayscale
Gambar 2. Perubahan Citra RGB ke Grayscale

## 2.3 Proses Segmentasi Citra
Sebelum  proses  segmentasi  citra  dilakukan  akan  ditentukan  nilai  ambang  (t)  dengan metode thresholding global yang akan digunakan untuk memisahkan objek dan latar belakang. Nilai  ini  dipilih  secara  manual  berdasarkan  pemahaman  tentang  distribusi  intensitas  piksel pada  citra.  Iterasi  dilakukan  melalui  setiap  piksel  pada  citra  kemudian  membandingkan intensitas  piksel  dengan  nilai  ambang  (t).  Kemudian  akan  dilakukan  pelabelan  pada  piksel sebagai  bagian  dari  objek  atau  latar  belakang  berdasarkan  hasil  perbandingan.  Gambar  3 merupakan histogram dari citra grayscale yang dipakai. Dari histogram gambar 3 dilakukan pengamatan  untuk  iterasi  nilai  ambang  (t).  Iterasi  akan  dilakukan  sampai  menemukan  nilai ambang (t) yang sesuai dan karakter dalam image dapat dikenali dan memperoleh persentase ketepatan yang terbaik.
Gambar 3. Histogram Citra Grayscale

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Dalam  iterasi  yang  dilakukan,  nilai ambang  dipilih  dengan  mengamati image  histogram pada image citra yang digunakan. Nilai ini dipilih secara manual berdasarkan pemahaman tentang distribusi  intensitas  piksel  pada  citra.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memisahkan  antara  objek  dan background.  Dari  gambar  3  nilai  ambang  100  di  gunakan  menjadi  acuan  awal  karena  dianggap dapat mewakili titik awal objek dan background. Nilai t yang di pilih manual kemudian dilakukan pengenalan dan dihitung persentase kecepatannya menggunakan similarity rasio. Secara matematis similarity  rasio  dihitung  sebagai  jumlah  elemen  yang  cocok  ( matching  elements )  dibagi  dengan jumlah elemen total ( total elements ) dalam dua urutan sampai karakter yang ada di dalam image terbaca dengan baik. Dalam penelitian ini ditampilkan 6 kali iterasi dengan nilai t yang berbeda. Karakter yang ingin dikenali dalam image adalah “Hello World! What a beautiful day.”
Percobaan 1
Percobaan  pertama  dilakukan  dengan  nilai  t  =  100  pada  image  yang  telah  dilakukan  grayscale. Setelah  dilakukan  pengenalan  karakter  yang  dihasilkan  adalah  “He  What”  dan  persentase ketepatan: 27.27%.
Percobaan 2
Pada percobaan kedua, dilakukan pengenalan karakter dengan nilai t = 90 menghasilkan “He1@Ml world! What a beautiful day.” dan persentase ketepatan: 87.32%.
 Gray Level  p ix els
Percobaan 3
Pada percobaan ketiga, dilakukan pengenalan karakter dengan nilai t = 80 menghasilkan “He@Ml world! What a beautiful day.” dan Persentase Ketepatan: 88.57%.
Percobaan 4
Percobaan keempat, dilakukan pengenalan karakter dengan nilai t = 70 menghasilkan “Hel World! What a beautiful day.” dan persentase ketepatan: 91.18%.
Percobaan 5
Percobaan kelima dilakukan dengan nilai t = 60 pada image yang telah dilakukan grayscale. Setelah dilakukan pengenalan karakter, yang terbaca adalah “HeLlo World! What a beautiful day.” dan persentase ketepatan: 94.29%.
Percobaan 6
Percobaan kelima dilakukan dengan nilai t = 65 pada image yang telah dilakukan grayscale . Setelah dilakukan  pengenalan  karakter,  yang  terbaca  adalah  “Hello  World!  What  a  beautiful  day.”  dan persentase ketepatan: 94.29%.

## 4. CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Dari enam percobaan yang telah dilakukan, percobaan ke-6 dengan nilai t= 65 mempunyai hasil terbaik dan mendapatkan persentase ketepatan pengenalan karakter sebesar 94.29% serta hasil karakter yang di kenali sama dengan  karakter  sebenarnya yaitu “Hello World! What a beautiful day.”  Metode  global  tresholding  masih  memiliki  kelemahan  di  mana  nilai  t  ditentukan  secara manual, sehingga membutuhkan banyak percobaan. Serta nilai t statis di mana satu nilai ambang digunakan  untuk  seluruh  citra  dalam  memisahkan  objek  dan  latar  belakang,  sedangkan  pada kenyataannya pencahayaan atau kontras selalu bervariasi. Hal ini berakibat beberapa karakter tidak dapat terdeteksi dengan benar. Saran untuk penelitian selanjutnya dapat dikembangkan pendekatan metode  adaptive  tresholding  untuk  memperoleh  nilai  ambang  secara  otomatis  dan  optimal. Sehingga  jika  dihadapkan  dengan  kondisi  pencahayaan  atau  kontras  yang  bervariasi  dapat diperoleh hasil yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] B. Gulnara and A. Yerassyl, “Using Image Processing and Optical Character Recognition to Recognise ID cards in the Online Process of Onboarding,” SIST 2022 - 2022 Int. Conf. Smart Inf. Syst. Technol. Proc. , 2022.
[2] C. Kaundilya, D. Chawla, and Y. Chopra, “Automated text extraction from images using OCR system,” Proc. 2019 6th Int. Conf. Comput. Sustain. Glob. Dev. INDIACom 2019 , pp. 145–150, 2019.
[3] I.  S.  In  and  I.  S.  In,  “Development  of  an  Image  Processing  Techniques  for  Vehicle Classification Using OCR and SVM.”
[4] A. M. Abbas, M. S. S. Hameed, S. Balakrishnan, and K. S. Anandh, “Intelligent Document Finding  using  Optical  Character  Recognition  and  Tagging,” Int.  Conf.  Autom.  Comput. Renew. Syst. ICACRS 2022 - Proc. , pp. 1165–1168, 2022.
[5] J.  Chaloupka,  K.  Palecek,  P.  Cerva,  and  J.  Zdansky,  “Optical  character  recognition  for audio-visual  broadcast  transcription  system,” 11th  IEEE  Int.  Conf.  Cogn. Infocommunications, CogInfoCom 2020 - Proc. , pp. 229–232, 2020.
[6] I.  Pivavaruk  and  J.  R.  Fonseca  Cacho,  “OCR  Enhanced  Augmented  Reality  Indoor Navigation,” Proc. - 2022 IEEE Int. Conf. Artif. Intell. Virtual Reality, AIVR 2022 , pp. 186– 192, 2022.
[7] J. Ma et al. , “Arbitrary-oriented scene text detection via rotation proposals,” IEEE Trans. Multimed. , vol. 20, no. 11, pp. 3111–3122, 2018.
[8] S. K. Devi and C. N. Subalalitha, “Intelligent Deep Learning Empowered Text Detection Model from Natural Scene Images,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 12, no. 3, pp. 1263–1268, 2022.
[9] A.  A.  Chandio,  M.  Asikuzzaman,  M.  R.  Pickering,  and  M.  Leghari,  “Cursive  Text Recognition  in  Natural  Scene  Images  Using  Deep  Convolutional  Recurrent  Neural Network,” IEEE Access , vol. 10, pp. 10062–10078, 2022.
[10] L.  Gomez,  A.  Nicolaou,  and  D.  Karatzas,  “Improving  patch-based  scene  text  script identification with ensembles of conjoined networks,” Pattern Recognit. , vol. 67, pp. 85– 96, 2017.
[11] T.  Titijaroonroj  and  K.  Woraratpanya,  “Iteration-free  Bi-dimensional  empirical  mode decomposition and its application,” IEICE Trans. Inf. Syst. , vol. E100D, no. 9, pp. 2183– 2196, 2017.
[12] H. Mokayed, P. Shivakumara, R. Saini, M. Liwicki, L. Chee Hin, and U. Pal, “Anomaly Detection in Natural Scene Images Based on Enhanced Fine-Grained Saliency and Fuzzy Logic,” IEEE Access , vol. 9, pp. 129102–129109, 2021.
[13] C. L. Cameras, O. Enqvist, and F. Kahl, “An End-to-End Trainable Neural Network for
TRANSFORMATIKA , Vol.21, No.2, Januiari 2024, pp. 93 - 100
Image-Based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 39, no. 7, pp. 1455–1461, 2017.
[14] Z.  Huang et  al. ,  “An  algorithm  based  on  text  position  correction  and  encoder-decoder network for text recognition in the scene image of visual sensors,” Sensors (Switzerland) , vol. 20, no. 10, 2020.
[15] M. K. Sharma, T. Sharma, M. Gupta, and Shivanshdeep, “Recognition and Extraction of Banking Data using OCR,” Proc. -  2021 3rd Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Commun.  Control Networking, ICAC3N 2021 , pp. 472–475, 2021.
[16] S.  Godbole,  D.  Joijode,  K.  Kadam,  and  S.  Karoshi,  “Detection  of  Medicine  Information with  Optical  Character  Recognition  using  Android,” Proc.  B-HTC  2020  -  1st  IEEE Bangalore Humanit. Technol. Conf. , 2020.
[17] I.  S.  In  and  I.  S.  In,  “An  Automated  Vehicle  Tracking  System  Using  Haar-Cascade Classifiers and Optical Character Recognition Engine.”
[18] D. Joshi and N. Mohd, “Techniques used in Automatic Number Plate Recognition,” 2023 4th Int. Conf. Emerg. Technol. INCET 2023 , 2023.
[19] F. Chen, H. Kataoka, and Y. Satoh, “Text Detection in Traffic Informatory Signs Using Synthetic  Data,” Proc.  Int.  Conf.  Doc.  Anal.  Recognition,  ICDAR ,  vol.  1,  pp.  851–858, 2017.
[20] M.  Krishnamoorthi,  K.  P.  S.  Ram,  M.  Sathyan,  and  T.  Vasanth,  “Improving  Optical Character  Recognition(OCR)  Accuracy  using  Multi-Layer  Perceptron(MLP),” 7th  Int. Conf. Trends Electron. Informatics, ICOEI 2023 - Proc. , pp. 1642–1647, 2023.
[21] P. Sisodia, S. Wajahat, and A. Rizvi, “Optical Character Recognition Development Using Python,” vol. 04, no. 075, pp. 1–13, 2023.
[22] S. J. Jang, “Ocr related technology trends,” vol. 8, no. 1, pp. 13–20, 2020.
[23] I. S. In and I. S. In, “Robotic Process Automation with AI and OCR to Improve Business Process : Review.”
[24] M.  Namysl  and  I.  Konya,  “Efficient,  lexicon-free  OCR  using  deep  learning,” Proc.  Int. Conf. Doc. Anal. Recognition, ICDAR , pp. 295–301, 2019.
[25] K.  I.  Gunawan  and  J.  Santoso,  “Multilabel  Text  Classification  Menggunakan  SVM  dan Doc2Vec  Classification  Pada  Dokumen  Berita  Bahasa  Indonesia,” J.  Inf.  Syst.  Hosp. Technol. , vol. 3, no. 01, pp. 29–38, 2021.
[26] Q. Mazhar, A. Masood, I. Touqir, and A. Ahmad, “Image De-Noising and Compression Using  Statistical  based  Thresholding  in  2-D  Discrete  Wavelet  Transform,” Int.  J.  Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 7, no. 11, pp. 311–316, 2016.
[27] W. Gunawan and A. Z. Arifin, “Lokal Fuzzy Thresholding Berdasarkan Pengukuran Fuzzy Similarity Pada Interaktif Segmentasi Citra Panoramik Gigi,” J. Infotel , vol. 9, no. 1, p. 40, 2017.
[28] A.  Desiani,  D.  A.  Zayanti,  R.  Primartha,  F.  Efriliyanti, and  N.  A.  C.  Andriani, “Variasi Thresholding  untuk  Segmentasi  Pembuluh  Darah  Citra  Retina,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 255, 2021.
[29] D. Tuwohingide and C. Fatichah, “Spatial Fuzzy C-means dan Rapid Region Merging untuk Pemisahan Sel Kanker Payudara,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, 2017.
[30] D. P. Agyztia Premana, Raden Mohamad Herdian Bhakti, “Segmentasi K-Means Clustering Pada Citra Menggunakan Ekstrasi Fitur Warna dan Tekstur,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , 2020.