## Model Pencacahan Citra Bidang Datar 2-D

## Eddy Nurraharjo, Wiwien Hadikurniawati dan Agung Prihandono
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang email: eddynurraharjo@gmail.com; hadikurniawati@gmail.com; agunganak@gmail.com

## Abstrak
Adapun penelitian pendahuluan yang pernah dilakukan diantaranya adalah penelitian yang berkaitan dengan pendeteksian  warna,  klasifikasi berdasarkan  warna tersebut dan penentuan pemilahan berdasarkan kriteria tertentu, mulai dari proses morfologi hingga metode center plotting .
Target  pada  penelitian  berikutnya  adalah  penggabungan  analisis  dari  kedua  hasil  penelitian sebelumnya  dan  saat  ini,  yaitu  klasifikasi  warna  objek  dengan  metode center  plotting dan  metode pencacahan objek pada suatu file citra, yang dihasilkan dari perangkat akuisisi data berupa kamera digital dan web camera .
Konsep  pencacahan  objek  ini  merupakan  sekelompok  urutan  sub  proses  yang  cocok  untuk  objek yang di- capture dari webcamera dan terbukti dalam implementasinya mampu dilakukan dengan baik. Hasil pengamatan dalam penelitian ini mampu mencacahkan citra berwarna terhadap berbagai bentuk objek yang telah di- capture dengan baik  melalui  web camera,  yang dibuktikan dengan  perolehan hasil hingga 100 % dari 31 citra uji, namun  hasil sebaliknya  saat objek hasil capture dari kamera digital hanya 10 % dari 10 citra uji.
Kata kunci: pencacahan, counter, image processing

## PENDAHULUAN
Perjalanan pengembangan keilmuan dalam  tema  pengolahan  citra  hingga  saat  ini mengalami  perkembangan  yang  signifikan  dan senantiasa  terus  dilakukan  penelitian  mulai  dari pengamatan  dan  analisis  dasar  hingga  tingkat penggunaan implementasi atas sebuah rancangan  program  terpadu  dan  kompleks. Penelitian  dalam  lingkup  pengolahan  citra  ini memicu  akan  perkembangan  industri  yang berbasis  gambar  seperti  perangkat  foto,  kamera digital,  serta  teknologi  yang  berkaitan  dengan kompresi  citra,  penemuan  kembali  informasi citra, penyisipan informasi dan lain sebagainya.
Beberapa kasus yang muncul dalam ranah penelitian  dengan  tema  pengolahan  citra muncul  setelah  peneliti  menemukan  sesuatu yang  baru  dan  mampu  untuk  dilakukan penelitian yang berkaitan, baik dengan penelitian  yang  lain  atau  sebagai  wujud pengembangan  dan  upaya  untuk  melanjutkan penelitian sebelumnya.
Penelitian  sebelumnya  mengupas  sebuah teknik  untuk  menentukan  warna  dari  objek  2D yang  diperoleh  dari  kamera  digital  dan web camera akan  dideteksi  warnanya.  Warna  objek ini  ditentukan  berdasarkan  teknik  pengambilan data sebaris pada posisi barisan data piksel pada tengah citra dengan kondisi  resolusi pada 640 x 480 piksel. Dan teknik ini mampu menghasilkan tingkat  keberhasilan  dalam  pemisahan  jenis warna objek hingga memiliki kesimpulan bahwa proses morfologi yang rumit sebagai bagian dari mekanisme  klasifikasi  terhadap  objek  berwarna dapat disederhanakan prosesnya dengan menggunakan  teknik  pengamatan  piksel  dengan menggunakan  metode  center  plotting.  Hasil pengamatan  dalam  penelitiannya  adalah  sistem mampu  memisahkan  citra  berwarna  terhadap berbagai  bentuk  objek  yang  telah  di- capture dengan  baik  melalui  web  camera,  yang dibuktikan dengan perolehan hasil hingga 89,66 %,  dan  hasil  kamera  digital  hingga  73,33  %. Konsep  dan  teknik center  plotting merupakan sekelompok  urutan  sub  proses  yang  sangat
berguna  untuk  melakukan  ekstraksi  citra,  dan secara  signifikan  mampu  meredam  pengaruh terhadap  iluminasi  citra  masukan  sistem, berdasarkan  area  barisan  piksel  pada  bagian tengah  gambar  atau center  pixels ,  dan  terbukti dalam  implementasinya  mampu  dilakukan dengan baik.
Sementara itu penelitian pada kesempatan ini  adalah  penelitian  lanjut  dari  topik  penelitian sebelumnya  sehingga  tim  peneliti  mencoba untuk  meningkatkan  penelitian  ini  dengan memberikan  tambahan  kemampuan  pencacahan jumlah  objek.  Latar  belakang  ini  menjadi  dasar fokus  utama  dalam  penelitian  ini  dengan mengeksplorasi konsep pencacahan objek dalam sebuah  citra  yang  sama  dalam  penelitian sebelumnya  dan  telah  dilakukan  dalam  dasar rumpun keilmuan yang serupa.
Adapun  penelitian  pendahuluan  yang pernah  dilakukan  diantaranya  adalah  penelitian yang  berkaitan  dengan  pendeteksian  warna, klasifikasi  berdasarkan  warna  tersebut  dan penentuan pemilahan berdasarkan kriteria tertentu,  mulai  dari  proses  morfologi  hingga metode center plotting .
Target  pada  penelitian  berikutnya  adalah penggabungan analisis dari kedua hasil penelitian  sebelumnya  dan  saat  ini,  yaitu klasifikasi  warna  objek  dengan  metode center
plotting dan  metode  pencacahan  objek  pada suatu  file  citra,  yang  dihasilkan  dari  perangkat akuisisi  data  berupa  kamera  digital  dan web camera .
Harapan  akan  pengembangan  sistem  ini berdasarkan  pada  basis  pengetahuan  dan berbagai  macam  metode  pengamatan  terhadap file  citra  dalam  rumpun  keilmuan  pengolahan citra digital, adapun beberapa metode pengamatan  untuk  memperoleh  hasil  terbaik dapat digambarkan seperti pada gambar 1.

## PERUMUSAN MASALAH
Pendeteksian  area  suatu  objek  tidak semudah kecerdasan manusia dalam menentukan  jumlah  objek  yang  ada  dalam sebuah  citra  dua  dimensi.  Beberapa  perilaku khusus  dalam  pengolahan  citra  akan  menjadi tantangan tersendiri berkaitan dengan keberhasilan  sistem  dalam  mendeteksi  jumlah objek. Sebuah objek yang diambil dari citra web camera dengan  segenap  risiko  terhadap  proses pra akuisisi data baik itu berupa noise , iluminasi, kecerahan  dan  lain  sebagainya,  akan  menjadi kendala dan tantangan tersendiri dalam memberikan visualisasi citra dan hasil pengamatan  yang  akan  di  deteksi  dengan program toolbox MATLAB.  Penelitian  ini sekaligus  akan  dapat  menentukan  sebuah algoritme  pencacahan  objek  pada  sebuah  file
Gambar 1. Langkah fundamental pada DIP (Gonzales, 2009)
citra yang terbaik dan cocok untuk karakter data citra  spesifik  yang  memiliki  beberapa  bentuk dasar  seperti  lingkaran,  segitiga  dan  segiempat, yang diambil dengan perangkat web camera dan kamera digital.

## BATASAN MASALAH
Adapun batasan masalah dalam
kesempatan penelitian ini adalah :
1. Penggunaan teknik/metode visualisasi aplikasi  pencacahan  objek  ini  dalam implementasinya  menggunakan Graphic
User Interface berbasis MATLAB
2. Citra  bidang  datar  2-D  yang  digunakan untuk  model  penelitian  ini  adalah  suatu objek  berwarna  bebas  (dalam  beberapa kriteria  warna)  dalam  beberapa  kombinasi ukuran serta bentuknya, dari 3 macam objek dasar yaitu segitiga, lingkaran dan segiempat.

## TUJUAN DAN MAFAAT PENELITIAN
Adapun  tujuan  dalam  penelitian  pada kesempatan kali ini adalah :
1. Mengimplementasikan  bagian  proses/sub proses  yang  berkaitan  dengan  sebuah algoritme pencacahan objek berwarna dalam sebuah citra berwarna dengan variasi ukuran objek  dalam  image  foto,  yang  dihasilkan dari web camera dan kamera digital.
2. Mengetahui  sifat  dan  perilaku  sistem akuisisi  data  dalam  file  citra  sekaligus menguji kecocokan/kemampuan sebuah algoritme  pencacahan  objek  citra  2-D, berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari pengujiannya.
Manfaat  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian ini adalah :
1. Memberikan wawasan implementatif terhadap  beberapa  proses  fundamental berkaitan dengan pengolahan file citra, guna memberikan  pengolahan  cata  citra  secara optimal
2. Memberikan wawasan pengembangan teknik tertentu dalam upaya untuk menghasilkan  data  yang  terbaik  dari  suatu proses pengolahan citra

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  langkah-langkah sebagai berikut ;
1. Studi Literatur
Untuk  memperoleh  dasar  teori  berkaitan dengan  pengolahan  citra  baik  berasal  dari jurnal,  buku  cetak  dari  berbagai  penerbit maupun searching di internet
2. Akuisisi data
Langkah  ini  dilakukan  dalam  upaya  untuk memberikan persiapan/pra proses pengolahan  citra  dengan  memberikan  file gambar yang diambil dari hasil rekaman foto kamera digital dan webcamera.
3. Pemrosesan Citra
Pemrosesan  citra  ini  dimaksudkan  adalah implementasi  beberapa  teknik  fundamental pemrosesan/pengolahan terhadap citra masukan  yang  merupakan  hasil  akuisisi citra,  untuk  diolah  dengan  melakukan kombinasi  beberapa  metode  pengolahan citra  digital  dan  mengimplementasikan teknik pencacahan objek.
4. Analisis hasil
Analisis  hasil  yang  dilakukan  berdasarkan aliran  segenap  proses  yang  terlibat  dengan harapan  mampu  memberikan  simpulan  dan saran bagi peneltiian berikutnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Algoritma sistem :
Pengguna  aplikasi  akan  diminta  untuk memasukkan  file  citra  kepada  sistem.  Proses  di sistem  akan  menerima  file  citra,  dan  akan menampilkan  file  citra  tersebut  pada  layar tampilan  axes.  Proses  pencacahan  dilakukan dengan diawali dengan pembentukna membentuk  gambar  dalam  format  hitam  putih, kemudian melakukan algoritme segmentasi akan memisahkan objek dengan latar belakang, image hasil segmentasi akan dipisahkan/ cropped sesuai area batasan segmentasi gambar 2.

## Gambar 2. Alur proses sistem pencacahan

## User Interface MATLAB
Peneliti menggunakan MATLAB sebagai sarana untuk membangun aplikasi dengan menggunakan fasilitas GUI-DE MATLAB yang telah  memiliki  berbagai  tools  analisis  untuk pengolahan  citra  sehingga  bisa  memberikan analisis  fundamental  terhadap  sederetan  proses dalam  implementasi  sistem  pencacahan  objek. Berdasarkan tampilan user interface yang dibuat, peneliti  ingin  memberikan  informasi  berkaitan dengan proses.
Gambar 3. Rancangan User Interface System
Aplikasi Pencacah Objek
Gambar 4. Tampilan User Interface System Aplikasi Pencacah Objek
Berdasarkan  pada  gambar  3  dan  gambar  4  di atas,  pada  kesempatan  ini  perancangan user interface  system di  desain  sepraktis  mungkin sehingga  pengguna  dapat  langsung  mengetahui tampilan hasil dari proses terhadap file citra.

## Gambar asli
Merupakan area untuk menampilkan gambar asli dari  sebuah  file  citra  yang  akan  diuji,  sehingga mampu  memberikan  gambaran  proses  awal terhadap  kemunculan  tampilan  gambar  yang dimaksudkan tersebut.

## Grafik Deteksi Objek
Merupakan  area  untuk  menampilkan  hasil segmentasi  antara  latar  belakang  dan  objek  dan memberikan  tampilan  batasannya  dalam  mode garis tepian objek.

## Nama file
Merupakan  area  untuk  menampilkan  nama  file citra asli, sehingga dapat memberikan dukungan
kepastian  kesesuaian  terhadap  kemunculan tampilan nama file citra yang dimaksud tersebut.

## Resolusi
Merupakan  area  yang  memberikan  informasi gambar  berupa  resolusi  matrix  gambar,  yang berupa  jumlah  baris  dan  kolomnya  dalam  tiap gambar asli yang dimunculkan.

## Jumlah Objek
Merupakan  area  teks  untuk  memberikan informasi  jumlah  objek  gambar  yang  diuji dengan  memunculkan  teks  tersebut  berdasarkan kriteria  dengan  area  tertutup  terhadap  beberapa gambar saat dilakukan pengujian.
Adapun  beberapa  proses  tersebut  di  atas  dapat diamati  detilnya  pada  penjelasan  tiap  proses berikut ini.
1. Proses pengambilan file citra
Gambar 5. User Interface System untuk pengambilan file citra
Kemunculan  window  “Buka  File  Gambar Asli” gambar 5 ini akan ditampilkan setelah menekan  tombol  tes.  Berikut  ini  potongan listing pengambilan file citra gambar 6.
Gambar 6. Listing program proses pengambilan file citra
Fungsi  ini  dimunculkan  pada  saat  aktifasi terhadap tombol tes, dimana fungsi uigetfile akan menentukan kriteria nama ekstensi file gambar  yang  akan  ditampilkan,  dimana dalam  hal  ini  kriteria  menggunakan  bmp dan  jpg.  Teks  ‘Buka  File  Gambar  Asli’ akan menjadi nama window aktifnya.
2. Proses penampilan file citra
(a)

## (b)
Gambar 7. User Interface System untuk penampilan file citra (a) dan (b)
Proses  penampilan  file  citra  ini  gambar  7 merupkan proses kelanjutan dari
pengambilan  file  citra,  guna  memastikan kesesuaian antara file citra yang dimaksudkan  dengan  file  citra  yang ditampilkan,  saat  melakukan  pengujian terhadap gambar tersebut. Adapun potongan  listing  proses  penampilan  file citra pada gambar 8 berikut :
Gambar 8. Listing program proses penampilan file citra
File  gambar  yang  diterima  oleh  variabel nama_fileGambarAsli akan dimunculkan ke dalam  area  penampilan  gamabr  yaitu axesGambarAsli dengan mengeksekusi fungsi imshow.
3. Proses penampilan objek terdeteksi
(a)
(b)
Gambar 9. (a) User Interface System untuk penampilan deteksi, (b) Window penampilan citra secara terpisah
Proses selanjutnya adalah penampilan objek terdeteksi  gambar  9,  guna  mengetahui segmentasi  objek.  Adapun  listing  proses penampilan  objek  terdeteksi  dapat  diamati gambar 10 sebagai berikut:
Gambar  10.  Listing  proses  penampilan objek
Fungsi  plot  dalam  MATLAB  sangantlah membantu dalam kesempatan penelitian ini, dimana  fungsi  dasar  dari  plotting  adalah menempatkan  karakter  warna  untuk  tiap piksel  gambar  dari  seluruh  area  gambar dengan  resolusi  tertentu.  Semakin  tinggi resolusi  gambar  maka  akan  menghasilkan tampilan  grafis  distribusi  warna  yang  rapat dan  sling  bertumpukan.  Dengan  alasan iniliah  pada  kesempatan  ini  peneliti
melakukan  pengamatan  terhadap  distribusi warna pada tiap piksel yang ada hanya pada satu  area  barisan  piksel  di  tengah-tengah resolusi  baris  gambar,  untuk  itu  muncullah nilai  0.5  dari  barisan  resolusi  gamabr  yang ditampilkan. Walaupun peneliti telah menentukan  terlebih  dahulu  keseragaman resolusi  gambar  yaitu  480  x  640  piksel, guna memudahkan pengamatan.
4. Proses pengambilan data file
Gambar 11. User Interface System untuk pemisahan objek terdeteksi
Proses  pengambilan  data  file  pada  gambar 11 dimaksudkan untuk memberikan keterangan  tambahan  terhadap  objek  file citra  yang  akan  diuji/dilatih  berupa  nama file  yang  dimaksud  serta  resolusi  gambar berupa  data  jumlah  baris  dan  data  jumlah kolom  dari  file  citra  yang  ditampilkan. Adapun  potongan  listing  dari  proses pengambilan  data  citra  pada  gambar  12 sebagai berikut :
Gambar 12. Listing proses pengambilan data citra
Pengambilan  data  file  gambar  yang dimaksud  disini  adalah  nama  file  dan ukuran  resolusi  gambar  yang  ditampilkan. Fungsi  size  mampu  menjawab  hal  itu, sehingga  kemunculan  data  nilai  jumlah
baris  maupun  kolom  hanya  didistribusikan kepada elemen GUI sistem.
5. Proses pengambilan data warna hasil center plotting
Gambar 13. User Interface System untuk data hasil pencacahan objek
Proses  pengamatan  selanjutnya  gambar  13 adalah proses pengambilan data warna hasil center  plotting  berkaitan  dengan  nila-nilai elemen  warna  dasar  yaitu  Red  (R),  Green (G)  dan  Blue  (B),  dari  gambar  yang ditampilkan. Adapun potongan listing yang digunakan  untuk  proses  pengambilan  data warna  hasil  center  plotting  adalah  sebagai berikut gambar 14.
Gambar 14. Listring proses pengambilan data warna hasil center plotting
Proses  ini  didahului  oleh  pengambilan ukuran  file  citra  ke  dalam  sebiah  variabel bebeas  yaitu  bc  dan  kc  yang  mewakili variabel data baris dan data kolom dari file citra  yang  ditampilkan.  Kemudian  proses selanjutnya  adalah  pemetaan  terhadap elemen  GUI  system  yang  telah  dibuat gambar 15.
Gambar 15. Listing pemetaan elemen gui
Kemunculan  nilai  0.5  dimaksudkan  untuk memastikan  posisi  piksel  berada  pada tengah-tengah  baris  resolusi  dari  gambar yang ditampilkan. Sedangkan nilai
maksimum warna tiap pikselnya didistribusikan  ke  tiap-tiap  elemen  R.Max, G.Max dan B.Max. Nilai maksimum dipilih menjadi  acuan  dengan  maksud  untuk memperoleh  salah  satu  nilai  pembanding maksimum  pada  suatu  karakter  warna dasar.  Walaupun  nilai  minimum  maupun rata-rata memungkinkan pula untuk digunakan dalam kasus ini. 6. Proses  penentuan  warna  objek  hasil  center plotting
Gambar 16. User Interface System untuk hasil pencacahan
Proses terakhir dari system pengujian warna pada  gambar  16  adalah  pproses  penentuan warna pbyek hasil center plotting, sehingga mampu  memberikan  ’kecerdasan  buatan” bagi  sistem  dengan  mengacu  pada  kriteria yang  telah  ditetapkan  berdasarkan  pada pelatihan beberapa file gambar dan klasifikasi  warnanya.  Adapun  potongan listing  atas  proses  penentuan  warna  objek hasil center plotting adalah pada gambar 17 sebagai berikut :
Gambar 17. Listing proses penentuan warna objek hasil center plotting
Nilai  rata-rata  yang  diperoleh  dari  tiap karakter  warna  dijadikan  batasan  kriteria deteksi,  sehingga  diharapkan  sistem  akan mampu  mengenali warna  objek berdasarkan nilai  batasan  untuk  tiap  kriteria  warna tersebut.
Tabel 1. Hasil Pengamatan dan Pengujian Image dari Webcamera
No Nama File Uji Tampilan Gambar Uji Penca cahan
3 K1k.jpg 1 benar 4 K1o.jpg 1 benar 7 K2k.jpg 1 benar 9 K3b.jpg 1 benar 12 K2bo.jp g 2 benar 15 K2ko.jp g 2 benar 16 K3hbo.j pg 3 benar 17 K3hkb.j pg 3 benar 18 K3hko.j pg 3 benar
20 K4hkbo
.jpg 4 benar 21 S1b.jpg 1 benar 22 S1bk.jp g 2 benar 23 S1bo.jp g 2 benar 26 S3bho.j pg 3 benar
27 S3bkh.j pg 3 benar 28 S1bkho. jpg 4 benar
29 V.jpg 2 benar 30 V3hob 3 benar 31 V4khob .jpg 4 benar

## Tabel 2. Hasil Pengamatan dan Pengujian
Image dari Camera Digital No Nama File Uji Tampilan Gambar Uji Penca cahan
1 L1.jpg 1 salah 2 L2.jpg 1 salah 3 L3.jpg 1 salah 4 L4.jpg 1 salah 5
L27.jpg 3 salah
6 L36.jpg
4 salah 7 L7a.jpg 1 benar 8 L7b.jpg 1 salah 9 L9a.jpg 4 salah 10 L10.jpg 4 salah

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  terekam  dalam  tabel  di  atas adalah  pengujian  dengan  menggunakan  2 perangkat  objek  akuisisi  yang  berbeda  yaitu kamera  digital  dan  web  camera,  dimana  hasil pengujian  terhadap  31  file  citra  dengan  web camera,  sistem  mampu  mengenali  warna  objek dengan  benar  100  %  dan  tidak  dikenali  warna objek  0  %,  sedangkan  hasil  pengujian  terhadap 10 file citra dengan kamera digital, sistem hanya mampu  mengenali  dengan  benar  sebesar  10  %, salah pendeteksian warna objek sebesar 90 %.
Kemunculan hasil prosentase atas kekurangan sistem tersebut di atas kemungkinan dikarenakan beberapa sebab yaitu :
1. Noise pada akuisisi data citra serta pengaruh iluminasi  yang  tinggi  yang  tidak  konsisten pada  pengambilan  warna  objek  dengan menggunakan kamera digital.
2. Perubahan  jarak,  penggunaan  flash  lamp, serta mode zooming, mengakibatkan perubahan yang cukup berpengaruh terhadap hasil  pengujian  dengan  objek  citra  yang diambil dari kamera digital.
Gambar 18. Pencacah objek dengan banyak objek
Gambar 19. Pencacah objek dengan satu objek

## KESIMPULAN :
Adapun beberapa kesimpulan yang berhasil diperoleh dalam penelitian ini diantaranya adalah sebagai berikut :
a. Hasil  pengamatan  dalam  penelitian  ini mampu mencacahkan citra berwarna terhadap  berbagai  bentuk  objek  yang  telah di- capture dengan baik melalui web camera, yang  dibuktikan  dengan  perolehan  hasil hingga 100 % dari 31 citra uji, namun hasil sebaliknya  saat  objek  hasil capture dari kamera digital hanya 10 % dari 10 citra uji.
b. Konsep  pencacahan  objek  ini  merupakan sekelompok  urutan  sub  proses  yang  cocok untuk objek yang di- capture dari webcamera
dan terbukti dalam implementasinya  mampu  dilakukan  dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Putranto,  B.Y.B.,  Hapsari,  W.,  Wijana,  K. (2010). Segmentasi  Warna  Citra  Dengan Deteksi  Warna  HSV  Untuk  Mendeteksi Obyek
Setiyawan,  B.A.  (2007). Rancang  Bangun  Alat
Deteksi  Kematangan  Buah  Berdasarkan Warna Menggunakan Mikrokontroler Wibowo.  J.S.,  (2011). Deteksi  dan  Klasifikasi Citra Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan  HSV. Dinamik  Journal Teknologi Informasi. Gonzales,  R.,  and  Woods  R.  (2009). Digital
Image  Processing  3 rd Edition, Prentice Hall Inc, New Jersey
Sugiharto,  A.  (2006). Pemrograman  GUI dengan  MATLAB .  C.V.  Andi  Offset Penerbit Andi, Yogyakarta. Sutoyo, T, Mulyanto, E., Vincent, S., Nurhayati, O.D., Wijanarto. (2009). Teori Pengolahan  Citra  Digital ,  C.V.  Andi Offset Penerbit Andi, Yogyakarta. Rijal,  Y.,  Ariefianto,  R.D.  (2008). Deteksi Wajah Berbasis Segmentasi Model Warna Menggunakan  Template  Matching  Pada Objek Bergerak .
Spector,  P.  (1990).  An  Introduction  to  Matlab. Statistical Computing Facility Department of  Statistics  University  of  California, Berkeley. https://eml.berkeley.edu/matlab.pdf
Mathworks,  I.  (1996). Matlab  the  language  of technical  computing  :  Matlab  notebook user's guide version 5. Natick: Mathworks. www.math.tu- dresden.de/~schwetli/teaching/tools/using _ml.pdf
Matlab Tutorial. (n.d.). Retrieved November 23, 2013, from http://www.utexas.edu/its- archive/rc/tutorials/matlab/
Image  Segmentation  Tutorial.  (n.d.).  Retrieved
November 23, 2013, from http://www.mathworks.com/matlabcentral
/fileexchange/25157-image-segmentation- tutorial---blobsdemo-- /content/BlobsDemo.m