## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.4, No.1, Juli 2020, pp. 8~12 e-ISSN: 2548-6861

## Ekstraksi Fitur Daun Tembakau Berbasis Discrete Cosine Transform (DCT)
Rosida Vivin Nahari 1 *, Arda Surya Editya 2 *, Riza Alfita 3 * * Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura rosida.nahari@trunojoyo.ac.id 1 , ardasurya@gmail.com 2 , riza.alfita@trunojoyo.ac.id 3 Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2019-11-26 Revised 2020-01-01 Accepted 2020-01-21 The  success  of  the  tobacco  leaf  classification  process  is  very  dependent  on  the extraction of tobacco leaf features. Several stages of digital image processing can improve  the  ability  to  identify  the  best  quality  tobacco  automatically  through extracting  leaf  texture  features.  This  study  aims  to  apply  the  leaf  texture  feature extraction  system  using  the  Discrete  Cosine  Transform  method.  Classification results  measure  the  accuracy  of  the  success  of  the  system  in  extracting  the  best texture features. The classification of tobacco leaves requires extensive knowledge and complex terminology, even professional graders require significant time in this field  for  mastery  of  the  subject.  This  is  because  tobacco  leaves  are  usually considered  to  have  characteristics  that  are  useful  for  identification  of  tobacco quality  where  the  extraction  of  appropriate  features  through  leaf  images  can  be considered a research problem that plays an important role for classification. The proposed  research  aims  to  find  a  suitable  extraction  model  for  obtaining  color features  through YCbCr color space conversion and tobacco leaf  texture obtained from  the  transformation  of  the  Discrete  Cosine  Transform  frequency  space.  On classification stage in this research uses the maximum likelihood method. The trial results show an accuracy of success in the classification of tobacco leaves by 90% through the extraction of 12 features.
Keyword:
Tobacco leaf , DCT, feature extraction, YCbCr,
Classification
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  tanaman  tembakau  bagian  terpenting  yang  dipanen adalah  daunnya.  Oleh  sebab  itu,  klasifikasi  tanaman tembakau  berdasarkan  identifikasi  daun  menjadi  tren  yang populer.  Daun  tembakau  membawa  informasi  penting  yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan asal atau jenis tanaman tembakau.
Pengolahan  citra  digital  untuk  pengklasifikasian  daun tembakau  dapat  mempermudah  tugas grader. Berdasarkan sejarahnya  pengolahan  citra  digital  telah  lama  digunakan oleh  pakar  kesehatan  untuk  mendiagnosis  penyakit  dan metode  ini  telah  terbukti  handal  selama  bertahun-tahun. Dengan  menggunakan  metode  yang  sama  seperti    pakar kesehatan,  peneliti  mencoba  mensimulasikan  prinsip  yang sama  untuk  mengenali  grade  daun  tembakau  yang menggunakan citra digital daun tembakau berkualitas tinggi dan  formula  matematika  yang  rumit  berbasis  komputer untuk  menentukan  grade  tanaman  tembakau.  Beberapa
percobaan  telah  menghasilkan  banyak  kisah  sukses  di laboratorium,  tetapi  beberapa  pendekatan  telah  gagal  total ketika diuji di dunia nyata. Hal ini dikarenakan para peneliti mungkin  telah  mengabaikan  fakta  bahwa  pengambilan sampel  dunia  nyata  tidak  memiliki  ketepatan  dan kesempurnaan  model  seperti  di  laboratorium.  Apa  yang ingin disampaikan oleh penelitian di sini adalah pendekatan kasus yang ideal dalam klasifikasi .
Sebagian  besar  pendekatan  yang  diusulkan  memulai proses  dengan  pra-pemrosesan  gambar.  Sebagian  besar teknik  yang  telah  ddiimplementasikan  selama  pra- pemrosesan  diantaranya  adalah  pengkonversian  citra  RGB ke  skala  abu-abu,  konversi  citra  grayscale  menjadi  citra biner    dan  proses  peningkatan  kualitas  citra.  Tujuan  dari penerapan proses ini adalah untuk meminimalkan noise pada gambar  yang  bisa  mengganggu  proses  ekstraksi  dan klasifikasi.  Hampir  semua  pendekatan  diimplementasikan dengan  cara  yang  sama  selama  pra-pemrosesan  citra  [1]. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  tidak  akan  menguraikan
JAIC
9 banyak tentang Preprocessing citra. Penelitian ini akan fokus pada  ekstraksi  fitur  daun  yang  diusulkan  dan  pendekatan klasifikasi oleh peneliti sebelumnya.
Beberapa    pendekatan  yang  diusulkan  sebelumnya berfokus  pada  metode  pengenalan  dan  pengklasifikasian. Proses  pengenalan  biasanya  terjadi  selama  preprocessing dan  selanjutnya  diikuti  oleh  proses  ekstraksi.  Setelah  itu, proses  klasifikasi  akan  melihat  ke  sebuah  database  untuk membandingkan  fitur  daun.  Metode  pengenalan  bisa diterapkan  melalui:  (i)  berbasis  kontur  dan  (ii)  pendekatan berbasis  wilayah.  Namun,  pendekatan  berbasis  kontur memiliki  kesulitan  dalam  menemukan  titik  kelengkungan yang  tepat  jika  dibandingkan  dengan  pendekatan  berbasis wilayah  [2],  [3].  Metode  lainnya  adalah  momen  invarian, yang diusulkan oleh [4] di mana ia bekerja dengan 10 jenis daun.  Meskipun  banyak  pendekatan  telah  diusulkan  dan diuji  dan  hampir  seluruh  fitur  daun  berhasil  diekstraksi, masih  ada  keterbatasan  pada  pendekatan  –  pendekatan tersebut.  Beberapa  pendekatan  ditemukan  menjadi  tidak akurat,  terutama  karena  citra  input  mengandung noise . Selain  itu,  pemahaman  berbeda  tentang  pembobotan  untuk fitur yang diekstraksi juga mempengaruhi pengenalan karena perbedaan  definisi  fitur  atau  dataset  yang  berbeda  selama pengujian [5], [6].
Dalam  beberapa  kasus,  fitur  warna  dan  bentuk  telah digunakan  untuk  mendapatkan  vektor  fitur  pada  tahap klasifikasi  [4],  [7],  [8].  Ada  berbagai  algoritma  klasifikasi yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  tanaman berdasarkan  vektor  fitur.  Beberapa  makalah  membahas tentang Support  Vector  Machine (SVM)[9]    dan Algoritma Artificial  Neural  Network [10].  Selain  itu  pada  tahap preprocessing,  distribusi  Gaussian  secara  efektif  mampu mengoptimalkan  pengelompokan  fitur  daun  [11].  Ekstraksi fitur  tekstur  pada  beberapa  penelitian  sebelumnya  berhasil dilakukan  dalam  ranah  domain  frekwensi  [12].    Ekstraksi fitur  teksturnjuga  bisa  dilakukan    melalui  pembagian subband  citra  hasil  dari  hasil  transformasi Discrete  wavelet [13].    Penelitian  [12]  mengklasifikasikan  daun  berdasarkan tekstur  kasar  dari  daun  dan  sekaligus  mereduksi  data menggunakan fourier descriptor .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengeksplorasi koefisien Discrete  Cosine  Transform (DCT)    dan  fitur bentuk  /  morfologi  untuk  mendapatkan  bentuk  daun tembakau sehingga dapat digunakan untuk mengidentifikasi daun  dengan  akurasi  tinggi  yang  didukung  informasi  lain seperti  warna  daun.  Koefisien  DCT    dipilih  berdasarkan kinerja  yang  baik  dalam  beberapa  aplikasi  diantaranya: klasifikasi  protein  [14],  objek  berbasis  bentuk  kendaraan [15]  dan  klasifikasi  sidik  jari  [16].  Namun,  beberapa  fitur bentuk  /  morfologi  lain  dieksplorasi  untuk  mendukung koefisien  DCT  sehingga  meningkatkan  akurasi  dalam mengidentifikasi daun tembakau.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada penelitian ini, sistem citra digital memproses gambar warna  24-bit  daun  tembakau..  Fitur  daun  tembakau  dapat
diekstraksi  sesuai  pemrosesan  citra  digital,  yang  meliputi fitur  warna  dan  tekstur.  Fitur-fitur  ini  disimpan  dalam database  di  komputer.  Fitur  warna  termasuk  varian  saluran merah, hijau dan biru dari citra digital daun tembakau. Fitur tekstur termasuk energi dan kontras tekstur citra digital daun tembakau  yang  diperoleh  dengan  mengimplementasikan transformasi DCT pada kanal Y, Cb dan Cr.
Tahapan dalam alur penelitian meliputi 3 langkah utama, yaitu  :  konversi  warna,  ekstrasi  fitur  dan  terakhir  tahap klasifikasi.  Daun  tembakau  yang  telah  dicapture  terlebih dahulu  disegmentasi  untuk  mempermudah  proses  konversi. Selanjutnya dilakukan pemisahan kanal Y, Cb dan Cr untuk pengambilan  fitur  komponen  DCT.  Kedua  belas  fitur menjadi  inputan  untuk  klasifikasi  ke  dalam  4  kelas  seperti tampak pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## A. Ekstraksi Fitur Warna
Warna  adalah  fitur  penting  dari  daun  tembakau  karena hubungannya  yang  erat  dengan  kualitas  yang  dirasakan. Fitur  ini  merupakan  parameter  yang  banyak  digunakan dalam  evaluasi  kematangan,  kesegaran,  kondisi  gizi  dan faktor  pertumbuhan.  Ada  sejumlah  sistem  warna,  seperti RGB,  HSV,  YCbCr  ,  dll  [17],  yang  dapat  digunakan  pada computer vision  untuk  mengevaluasi  warna. Setiap sistem warna  memiliki  kelebihannya  sendiri  dan  digunakan  untuk itu  memenuhi  persyaratan  yang  berbeda.  Warna  dalam kebanyakan  sistem  warna  berbeda  dari  penglihatan  warna manusia  dan  tidak  dapat  dipahami  secara  intuitif.  Agar mesin  dapat  mensimulasikan  penglihatan  warna  manusia, maka  sistem  warna  yang  dipilih  harus  memiliki  parameter spasial warna dan struktur yang mirip dengan sensasi warna manusia.
10
Perbandingan  setiap  ruang  warna  pada  beberapa penelitian  menunjukkan  bahwa  pada  citra  dengan  Ruang warna  YCbCr  banyak  digunakan  dalam  ekstraksi  fitur  [9]. Dalam  format  ini,  informasi  pencahayaan  diwakili  oleh komponen  tunggal,  Y,  dan  informasi  warna  disimpan sebagai dua komponen kroma warna, Cb dan Cr. Komponen Cb  adalah  perbedaan  antara  komponen  biru  dan  nilai referensi,  dan  komponen  Cr  adalah  perbedaan  antara komponen  merah  dan  nilai  referensi.  Y  adalah  komponen luma  yang  didefinisikan  memiliki  kisaran  nominal  8-bit yaitu  antara16  -  235;  Cb  dan  Cr  adalah  masing-masing komponen  kroma  tingkat  perbandingan  warna  biru  dan kroma  tingkat  perbandingan  warna  merah,  yang didefinisikan memiliki kisaran nominal 16 - 240.
Sebelum  penerapan  transformasi  RGB  ke  YCbCr,  nilai rata-rata  dari  tiga  gambar  bidang  R,  G  dan  B  dihapus. Penghapusan  ini  dikarenakan  sebagian  besar  sinyal  energi yang  baru  berubah  menjadi  citra  YCbCr  lebih  banyak terkandung  dalam  bidang  Y.  Sehingga  kita  dapat  mencapai efisien  jumlah  koefisien  yang  memungkinkan  diekstraksi dalam Cb dan Cr. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan ruang  warna  YcbCr  memberikan  kinerja  yang  lebih  baik daripada ruang RGB asli.
Transformasi  yang  digunakan  untuk  mengkonversi  dari ruang warna RGB ke YCbCr ditunjukkan dalam persamaan (1):
𝑌 𝐶𝑏 𝐶𝑟 = 0.299 0.587 0.144 −0.16875 −0.33126 0.5 0.5 −0.41869 −0.08131
𝑅 𝐺 𝐵 (1)
Gambar 1. Tahapan ekstraksi fitur pada ruang warna YcbCr
B. Discrete Cosine Transform (DCT)
Discrete  Cosine  Transform (DCT)  telah  banyak digunakan  dalam  literatur  untuk  efisiensi  pemilihan  fitur tekstur.  DCT  menggunakan cosinus  dari berbagai  frekuensi spasial  sebagai  fungsi  dasar  dan  umumnya  dikenal  karena penerapannya dalam  standar kompresi JPEG.  Untuk tekstur citra,  sebagian  besar  energi  sinyal  terletak  pada  komponen frekuensi rendah, yang mana muncul di sudut kiri atas DCT. DCT  mengubah  informasi  spasial  ke  dalam  domain frekuensi, fitur tekstur dapat didefinisikan sebagai spektrum energi  di  berbagai  lokasi  blok  lokal.  Karena  koefisien  DC
mewakili  (hampir)  nilai  rata-rata  skala  abu-abu  dari  setiap blok  N  ×  N,  maka  informasi  tekstur  yang  didapat  kurang spesifik detail tekstur yang diekstraksi.
Penelitian  ini  menggunakan Discrete  Cosine  Transform yang  merupakan    metode  berbasis  penampilan  lokal  untuk klasifikasi  daun  tembakau.  DCT  memiliki  sifat-sifat  seperti de-korelasi,  Keterpisahan,  pemadatan  energi,  simetris, Orthogonal yang membuatnya cocok untuk identifikasi daun tembakau.  Komponen  frekuensi  rendah  tersimpan  di  sudut kiri  atas.  Komponen-komponen  ini  dapat  diekstraksi  untuk pengklasifikasian  daun  tembakau.  Definisi  DCT  paling umum dari urutan 1-D panjang N adalah
𝐶(𝑢) = 𝛼(𝑢) ∑ 𝑓(𝑥)𝑐𝑜𝑠 ( ) (2)
dimana u= 0,1,2,…,N-1
Sedangkan Inverse  Discrete  Cosine  Transform (IDCT) didefinisikan sebagai :
𝑓(𝑥) = ∑ 𝛼(𝑢) 𝐶(𝑢)𝑐𝑜𝑠 ( ) (3)
dimana x=0,1,2,…,N-1
Kedua  persamaan  di  atas  harus  memenuhi  persyaratan sebagai berikut :
Jika 𝑢 =  0,     𝑚𝑎𝑘𝑎   𝛼(𝑢) = dan
Jika 𝑢 ≠  0,     𝑚𝑎𝑘𝑎   𝛼(𝑢) =
Sehingga dapat disedehanakan untuk u=0 menjadi :
𝐶(𝑢 = 0) = ∑ 𝑓(𝑥) (4)
Koefisien  transformasi  yang  pertama  disebut  sebagai koefisien  DC.  Sedangkan  lainnya  disebut  sebagai  koefisien AC. Transformasi 2D DCT dapat dilakukan secara langsung melalui model 1D sebagai berikut :
𝐶(𝑢, 𝑣) = 𝛼(𝑢)𝛼(𝑣) ∑ ∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)𝑐𝑜𝑠 ( ) 𝑐𝑜𝑠 ( ) (5)
Sedangkan  inverse  2D  DCT  (2D  IDCT)  adalah  sebagai berikut:
𝑓(𝑥, 𝑦) = ∑ ∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)𝑐𝑜𝑠 ( ) 𝑐𝑜𝑠 ( ) (6)

## C. Ekstraksi Fitur Tekstur Berbasis DCT
Penelitian  ini  mengekstraksi  fitur  tekstur  dengan mengaplikasikan DCT dimana derajat keabuan setiap piksel dalam  citra  dinormalisasikan  menjadi  128  melalui  operasi substraction. Selanjutnya, citra dibagi menjadi beberapa blok sehingga didapatkan koefisien DCT dari setiap blok.
[18]    mengusulkan  metode  yang  dimulai  dengan mengubah  citra  dari  RGB  menjadi  ruang  warna  YCbCr. Kemudian citra dibagi menjadi 8 x 8 blok, dan operasi DCT
JAIC
11 seperti  ditunjukkan  oleh  rumus  (5)  dilakukan  pada  masing- masing blok untuk saluran Y, Cb dan Cr. Hasil dari masing- masing  blok  koefisien  DCT  8x8  dibagi  menjadi  sub-blok 𝐵 , 𝐵 , ⋯ , 𝐵 seperti tampak pada gambar 3.
Vektor fitur lokal yang berjumlah 12 fitur (𝑣 , 𝑣 , 𝑣 , ⋯ , 𝑣 ) didapatkan  dari  blok  8x8.  Komponen vektor terdiri dari :
Vektor 𝑣 , 𝑣 , 𝑣 didapatkan  dari  nilai  komponen  DC pada  sub-citra  channel  Y,  Cb  dan  Cr  dalam  ruang  DCT 𝐶 (0,0)/8, 𝐶 (0,0)/8, 𝐶 (0,0)/8 Vektor 𝑣 , 𝑣 , 𝑣 didapatkan dari nilai komponen B1, B2 dan B3 dari sub-citra Y 𝐶 (0,1), 𝐶 (1,0), 𝐶 (1,1) Vektor 𝑣 , 𝑣 , 𝑣 𝑣 , didapatkan  dari  Standard  deviasi  blok  B4,  B5,.....,B9  sub- citra Y.
Gambar 3. Koefisien DCT dengan blok 8x8 yang dibagi menjadi 10 bagian [18].

## D. Klasifikasi Daun Tembakau
Setelah  mengekstraksi  fitur  warna  dan  tekstur  untuk setiap  daun  tembakau,  tahap  selanjutnya  menggunakan metode  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  untuk mengklasifikasi  grade  daun  tembakau.  Secara  khusus, klasifikasi  daun  tembakau  terdiri  dari  dua  langkah  yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Pada langkah pelatihan, setiap  kelas  dari  citra  daun  tembakau  diambil,  dan  fitur diekstraksi untuk setiap daun tembakau di kelas tersebut..

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Tahap  pengujian  kinerja  sistem  klasifikasi  dilakukan dengan  cara  membandingkan  hasil  identifikasi  pada  citra daun  tembakau  yang  diperoleh  dari  pengamatan  langsung dengan hasil identifikasi  melalui aplikasi yang telah dibuat. Sortasi daun tembakau dibagi menjadi empat yaitu:
1. daun kurang masak ditandai dengan warna lebih hijau dan lebih segar
2. daun tepat masak berwarna hijau kekuningan
3. daun  terlalu  masak  berwana  kekuningan  dengan tepian berwarna coklat.
4. daun cacat.
Untuk  setiap  kelompok,  40  daun  tembakau  dipilih  untuk mengevaluasi  metode  yang  diusulkan.  keempat  jenis  ini dipilih  secara  khusus  dengan  bantuan  seorang  grader. Penelitian ini mengaplikasikan DCT dan ruang warna YcrCb sebagai  ekstraksi  fitur.  Citra  yang  digunakan  adalah  citra daun  tembakau  sebanyak  40  citra  yang  dicapture menggunakan kamera dengan pembagian  sebanyak 30  citra untuk  pelatihan  dan  10  citra  untuk  uji  coba.  12  Fitur didapatkan melalui ekstraksi berbasis DCT dengan blok 8x8.
Untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  ekstraksi,  dilakukan analisa  akurasi  klasifikasi  rata-rata  dan  standar  deviasi. Tabel 1  menunjukkan  hasil  klasifikasi  yang  terbaik  disertai dengan dalam bentuk confusion matrix. Kelas 1 merupakan data  daun  yang  kurang  masak.  Kelas  2  adalah  daun  tepat masak.  Kelas  3  untuk  data  daun  yang  terlalu  masak. Sedangkan  kelas  4  untuk  daun  tembakau  yang  cacat (umumnya  terdapat  lobang  kecil  di  daun  dengan  tepian lubang berwarna coklat).
TABEL I
HASIL AKURASI KLASIFIKASI DAUN TEMBAKAU DENGAN 12 FITUR Prediksi / kelas real 1  2  3 4 𝐝𝐚𝐭𝐚 Prosentase error Akurasi 1 9  1 0 0 10 1 % 90 % 2 1  7 1 1 10 3 % 3 0  0  10 0 10 0 % 4 0  0 0 10 10 0 %

## Gambar 4. Hasil ekstraksi fitur tekstur pada domain DCT
Sistem dengan benar mengklasifikasikan 9 dari 10 sampel milik  kelas  1  (akurasi  90  %),  Sementara  itu,  tingkat kesalahan klasifikasi kelas 3 dan kelas 4 adalah 0,00, dan ini adalah  keadaan  yang  sempurna.  Di  sisi  lain,  tingkat kesalahan  klasifikasi  tertinggi  adalah  di  kelas  2  dengan kesalahan 3%. Menganalisa dari tingkat error pada tabel 3 di atas  adalah  terletak  pada  tiga  sampel  kelas  2    yang  salah diklasifikan ke kelas 1, 3 dan 4.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini berhasil melakukan kombinasi fitur sebagai pondasi awal klasifikasi daun tembakau. Pemanfaatan ruang
12
warna  YcbCr  untuk  mendapatkan  fitur  lokal  terlebih  pada kanal  Y  sebagai  nilai  informasi  tingkat  pencahayaan  citra dan  pemilihan  fitur  warna  dari  citra  terhadap  kroma  merah dan  biru.  Pemilihan  fitur  selanjutnya  adalah  dengan    cara melakukan  transformasi  frekwensi  DCT  yang  diusulkan berbasis  blok  8x8.  Uji  coba  penelitian  ini  berhasil mengklasifikasikan  daun  tembakau  dengan  akurasi  sebesar 90 %. Penelitian ini diharapkan dapat dikembangkan dengan mengintegrasikan ekstraksi fitur bentuk dari daun tembakau.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Kami  sampaikan  terima  kasih  kepada  Universitas Trunojoyo  atas  bantuan  dan  kontribusinya  pada  penelitian ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] R.  Meena  Prakash,  G.  P.  Saraswathy,  G.  Ramalakshmi,  K.  H. Mangaleswari,  and  T.  Kaviya,  “Detection  of  leaf  diseases  and classification using  digital  image processing,” in Proceedings  of 2017  International  Conference  on  Innovations  in  Information, Embedded and Communication Systems, ICIIECS 2017 , 2018.
[2] K.  B.  Lee  and  K.  S.  Hong,  “An  implementation  of  leaf recognition system using leaf vein and shape,” Int. J. Bio-Science Bio-Technology , 2013.
[3] A. Hasim, Y. Herdiyeni, and S. Douady, “Leaf Shape Recognition using  Centroid  Contour  Distance,”  in IOP  Conference  Series: Earth and Environmental Science , 2016.
[4] Z.  Zulkifli,  P.  Saad,  and  I.  A.  Mohtar,  “Plant  leaf  identification using moment invariants & general regression neural network,” in Proceedings of the 2011 11th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, HIS 2011 , 2011.
[5] R.  V.  Nahari et  al. ,  “Cow  Weight  Estimation  Using  Local Adaptive  Thresholding  Method  And  Connected  Component Labelling,” 2018.
[6] R.  V.  Nahari  and  R.  Alfita,  “Identification  of  Chlorophyll-A Distribution Using Landsat 8 in Madura,” Adv. Sci. Lett. , 2018.
[7] A.  Salman,  A.  Semwal,  U.  Bhatt,  and  V.  M.  Thakkar,  “Leaf classification  and  identification  using  Canny  Edge  Detector  and
SVM classifier,” in Proceedings of the International Conference on Inventive Systems and Control, ICISC 2017 , 2017.
[8] C.  Zhao,  S.  S.  F.  Chan,  W.  K.  Cham,  and  L.  M.  Chu,  “Plant identification  using  leaf  shapes  -  A  pattern  counting  approach,” Pattern Recognit. , 2015.
[9] S.  Agrawal,  N.  K.  Verma,  P.  Tamrakar, and  P.  Sircar,  “Content based  color  image  classification  using  SVM,”  in Proceedings  - 2011  8th  International  Conference  on  Information  Technology: New Generations, ITNG 2011 , 2010.
[10] J.  Amara,  B.  Bouaziz,  and  A.  Algergawy,  “A  Deep  Learning- based  Approach  for  Banana  Leaf  Diseases  Classification,”  in BTW , 2017.
[11] S.  Van  Wittenberghe,  J.  Verrelst,  J.  P.  Rivera,  L.  Alonso,  J. Moreno,  and  R.  Samson,  “Gaussian  processes  retrieval  of  leaf parameters  from  a  multi-species  reflectance,  absorbance  and fluorescence dataset,” J. Photochem. Photobiol. B Biol. , 2014.
[12] R.  Roslan  and  N.  Jamil,  “Texture  feature  extraction  using  2-D Gabor  Filters,”  in ISCAIE  2012  -  2012  IEEE  Symposium  on Computer Applications and Industrial Electronics , 2012.
[13] A. Ponomarev, H. S. Nalamwar, I. Babakov, C. S. Parkhi, and G. Buddhawar,  “Content-based  image  retrieval  using  color,  texture and shape features,” in Key Engineering Materials , 2016.
[14] X. Y. Song, Z. H. Chen, X. Y. Sun, Z. H. You, L. P. Li, and Y. Zhao,  “An  ensemble  classifier  with  random  projection  for predicting  protein-protein  interactions  using  sequence  and evolutionary information,” Appl. Sci. , 2018.
[15] M. Shehata, R. Abo-Al-Ez, F. Zaghlool, and M. T. Abou-Kreisha, “Vehicles  Detection  Based  on  Background  Modeling,” Int.  J. Eng. Trends Technol. , 2018.
[16] P. Sony, K. Kiran, and R. Bharat, “Latent Finger Print Matching using FFT and DCT,” Int. J. Comput. Appl. , 2017.
[17] A.  Jurio,  M.  Pagola,  M.  Galar,  C.  Lopez-Molina,  and  D. Paternain,  “A  comparison  study  of  different  color  spaces  in clustering  based  image  segmentation,”  in Communications  in Computer and Information Science , 2010.
[18] H.  Nezamabadi-pour,  H.  Nezamabadi-pour,  S.  Saryazdi,  and  S. Saryazdi,  “Object-Based  Image  Indexing  and  Retrieval  in  DCT Domain  using  Clustering  Techniques,” Proc.  World  Acad.  Sci. Eng. Technol. , 2005.