Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 948-957

## Analisis Performa Metode Perceptual Color Transfer Dalam Peningkatan Kualitas Citra
Osmanila Tamo Ina 1 , AR Himamunanto 2 , Haeni Budiati 3 1,2,3 Informatika, Fakultas Sains dan Komputer, Universitas Kristen Immanuel Yogyakarta, Indonesia
E-mail: 1 osmanilaina@student.ukrimuniversity.ac.id, 2 rudatyo@ukrim.ac.id,
3 heni@ukrimuniversity.ac.id

## Abstract
The  eye,  as the  sense  of  human  vision,  not  only  serves  to  see  objects  but  also builds perceptions  of  the  objects  seen  so  that,  in  this  case,  it  can  judge  images  from  different perspectives.  Improved  image  quality  is  required  because  images  often  experience decreased quality caused by many factors, including being too dark, blurred, less sharp, too  bright,  and  other  factors.  Perceptual  Color  Transfer  is  one  of  the  most  popular methods  used  in  research.  This  method  changes  the  color  of  an  image  to  match  the characteristics  of  another  image,  while  maintaining  the  visual  quality  and  naturality  of the  image.  By  considering  the  way  humans  perceive  color,  this  method  produces  visual and  consistent  color  adjustments  that  can  contribute  to  improving  the  overall  image quality. The color spaces used in this study are the lαβ and HSV color spaces using the MSE  (Mean  Square  Error)  and  PSNR  (Peak  Signal  to  Noise  Ratio)  parameters.  The results  of  the  study  show  that  the  Perceptual  Color  Transfer  method  can  be  a  good alternative to image processing techniques in light and dim light conditions, with the best average  MSE  and  PSNR  results  in  dark  source  image  color  transfer  in  the  HSV  color space of 0.0678021 and 21.43221, as well as the best mean results in light source image color transfer in Lαβ spaces of 0.0608865 and 20.03709.
Keywords : color transfer, image enhancement, color space, perceptual color transfer.

## Abstrak
Peningkatan kualitas citra diperlukan sebab Gambar seringkali mengalami penurunan kualitas yang disebabkan oleh banyak faktor, diantaranya adalah Gambar terlalu gelap, buram, kurang tajam, terlalu terang dan faktor-faktor lainnya. Perceptual Color Transfer merupakan  salah  satu  metode  cukup  populer  yang  digunakan  dalam  penelitian,  dimana metode  ini  mengubah  warna  suatu  Gambar  agar  sesuai  dengan  karakteristik  Gambar lain,  sekaligus  mempertahankan  kualitas  visual  dan  kealamian  Gambar.  Dengan mempertimbangkan  cara  manusia  mempersepsikan  warna,  metode  ini  menghasilkan penyesuaian warna yang menyenangkan mata secara visual dan juga konsisten sehingga dapat  berkontribusi  pada  peningkatan  kualitas  Gambar  secara  keseluruhan.  Ruang warna  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  ruang  warna  lαβ  dan  HSV  dengan menggunakan  parameter  MSE  (Mean  Square  Error)  dan  PSNR  (Peak  Signal  to  Noise Ratio).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Perceptual  Color  Transfer  dapat menjadi  alternatif  yang  baik  untuk  teknik  pengolahan  Gambar  kondisi  cahaya  redup maupun  terang,  dengan  hasil  rata-rata  MSE  dan  PSNR  terbaik  dalam  transfer  warna Gambar  sumber  gelap  ada  pada  ruang  warna  HSV  sebesar 0.0678021  dan  21.43221, serta  hasil  rata-rata  MSE  dan  PSNR  terbaik  dalam  transfer  warna  Gambar  sumber terang ada pada ruang warna lαβ sebesar 0.0608865 dan 20.03709.
Kata  kunci: transfer  warna,  peningkatan  kualitas  citra,  ruang  warna,  perceptual color transfer.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 1. Pendahuluan
Mata manusia sering menilai Gambar dengan intuitif, sehingga dalam hal ini menurut algoritma histogram equalization Gambar yang baik ialah Gambar yang memiliki kontras seragam  dengan  derajat  atau  tingkat  warna  merata.  Secara  umum,  dalam  pengambilan Gambar  seringkali  terjadi  beberapa  permasalahan  yang  mengakibatkan  Gambar  yang dipotret  mengalami noise, buram,  kurang  tajam,  terlalu  gelap,  terlalu  terang  dan sebagainya.  Biasanya  hal  ini  disebabkan  oleh  kualitas  peralatan  yang  digunakan  kurang memadai,  fotografer  tidak  fokus  pada  objek  atau  kondisi  cuaca  yang  tidak  sesuai  untuk dilakukan pemotretan. Permasalahan-permasalahan ini mengakibatkan manusia tak dapat menganalisis  informasi  yang  terdapat  dalam  Gambar.  Selain  itu,  juga  dapat mengakibatkan  minimnya  kualitas  visual  Gambar  yang  dapat  menyenangkan  mata manusia.
Citra adalah kombinasi antara titik, garis, bidang dan warna untuk menciptakan imitasi dari  subjek  atau  manusia.  Citra  juga  merupakan  representasi,  kemiripan  atau  inisialisasi dari  suatu  objek.  Citra  digital  adalah  Gambar  dua  dimensi  yang  bisa  ditampilkan  pada layar  komputer  sebagai  himpunan/diskrit  nilai  digital  yang  disebut  piksel.  Pengolahan citra digital adalah sistem dengan input dan output berupa citra. Salah satu fungsi utama peningkatan  kualitas  citra  adalah  memperoleh  Gambar  dengan  jelas  dan  informasi  yang terkandung  didalamnya  dapat  ditangkap  dengan  baik.  Citra  yang  baik  adalah  citra  yang dapat merepresentasikan kualitas estetika dan kejelasan untuk tujuan analisis serta tujuan- tujuan  lainnya.  Kualitas  citra  menjadi  parameter  penting  untuk  menghasilkan  Gambar yang  optimal  untuk  kebutuhan  interpretasi,  yang  selanjutnya  akan  digunakan  untuk kebutuhan  analisis.  Dalam  hal  ini,  citra  yang  perlu  ditingkatkan  kualitasnya  adalah  citra yang mengalami penurunan degradasi yaitu derau ( noise ), warna terlalu terang atau gelap, kurang tajam, kabur dan lain-lain. Transfer warna perseptual merupakan proses perubahan warna dengan teknik mengubah warna  Gambar asli sehingga sesuai dengan karakteristik Gambar  lain  tetapi  tetap  dapat  mempertahankan  kualitas  visual  dan  kealamian  Gambar. Dengan  menggunakan  teknik  mewarnai  ulang  Gambar,  Gambar  diinput  dengan  cara memberikan kandungan warna dari Gambar yang dijadikan sumber. Fokus penelitian ini yaitu transfer warna pada ruang warna lαβ dan HSV.
Metode  transfer  warna  perseptual  mempunyai  sejumlah  keunggulan  dibandingkan teknik  transfer  warna  lainnya.  Metode  ini  mempertimbangkan  cara  manusia mempersepsikan  warna,  bukan  hanya  sekedar  mencocokkan  warna  sehingga menghasilkan  penyesuaian  warna  yang  lebih  alami  dan  realistis.    Metode  ini  juga  dapat menghasilkan  penyesuaian  warna  yang  lebih  menyenangkan  secara  visual  dan  konten sehingga  berkontribusi  pada  peningkatan  kualitas  Gambar  secara  keseluruhan. Penggunaan warna perseptual dalam transfer warna telah terbukti dapat memberikan hasil yang  lebih  baik  dibanding  ruang  warna  tradisional  seperti  RGB.  Metode  transfer  warna perseptual  dapat  diterapkan  ke  berbagai  tugas  penyempurnaan  Gambar  kondisi  cahaya rendah  dan  transfer  warna  selektif,  yang  menunjukkan  keserbagunaannya  dan kefektifannya.

## 2. Metodologi Penelitian
Transfer  warna  adalah  salah  satu  teknik  yang  banyak  digunakan  dalam  pemrosesan Gambar  digital.  Dengan  melibatkan  distribusi  warna  Gambar  sumber  yang  ditransfer  ke Gambar lain sehingga  Gambar yang diedit memiliki distribusi warna yang  mirip dengan Gambar sumber. Reinhard et al adalah yang pertama menggunakan teknik transfer warna pada Gambar dengan menggunakan ruang warna lαβ.
Perceptual  Color  Transfer atau  transfer  warna  perseptual  merupakan  penelitian dengan  menggunakan  teknik  mentransfer  karakteristik  warna  dari  satu  Gambar  ke Gambar lain sekaligus mempertahankan kualitas visual dan kealamian  Gambar. Ada tiga strategi  utama  dalam  melakukan  transfer  warna  yaitu  metode  berbasis  geometri, user-

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
aided  solutions dan  pendekatan  statistik  (Cepeda-Negrete,  J.,2017)  .  Dalam  metode berbasis geometri, transfer warna dilakukan dengan mencari fitur yang sama pada kedua Gambar. Metode ini dapat digunakan jika diantara Gambar terdapat fitur-fitur yang dapat diidentifikasi dan dipetakan. Dengan adanya kesamaan antara  Gambar maka pendekatan berbasis  geometri  memastikan  output  yang  muncul  akan  memiliki  warna  yang  sama dengan Gambar target. Jika metode berbasis geometri gagal dilakukan karena perbedaan struktur  dan  konten  antara  kedua  Gambar,  algoritma user-aided dapat  digunakan untuk menentukan  kesamaan  antara  kedua  Gambar.  Jika  tidak  terdapat  fitur  yang  sama  pada kedua Gambar, maka metode pendekatan statistik adalah pendekatan terakhir yang dapat dilakukan dengan cara memetakan warna dari Gambar-Gambar tersebut. Metode ini dapat menggunakan  ruang  warna  yang  berbeda.vSecara  sederhana,  cara  kerja  metode  transfer warna perseptual dapat dilakukan sesuai dengan diagram berikut.
Gambar 1. Cara kerja metode transfer warna perseptual
Pada  penelitian  kali  ini  dilakukan  transfer  warna  perseptual  menggunakan  beberapa ruang  warna  yaitu  ruang  warna lαβ dan  HSV.  Untuk  mendapatkan  Gambar  yang  minim noise , dilakukan reduksi dengan Gaussian filter. Berikut adalah cara kerja metode transfer warna perseptual dalam ruang warna secara spesifik.
1. Transfer warna perseptual dalam ruang warna lαβ Ruang warna lαβ dikembangkan oleh Ruderman et al yang didasarkan pada penelitian persepsi manusia berdasarkan data yang berpendapat bahwa sistem visual manusia sangat cocok untuk memproses warna alami. Ruang warna ini mempunyai tiga saluran, dimana L adalah  luminansi,  komponen  alfa  (α)  adalah  komponen  warna  dari  kuning  menjadi  biru dan  komponen  beta  (β)  adalah  komponen  warna  dari  merah  dan  hijau.  Dalam  proses transfer warna, langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut.
a) Konversi  RGB  ke  LMS  (Long  Middle  Wavelengths).  Ruang  warna  lαβ  merupakan transformasi dari LMS sehingga ruang warna ini yang dipilih untuk ditransfromasikan dengan menggunakan persamaan matriks sebagai berikut.
[ ] = [ ] [ ] (1)
b) Konversikan LMS ke lαβ dengan persamaan:
[ ] = [ √ √ √ ] [ ] (2)
c) Untuk  melakukan  transfer  warna,  lakukan  transformasi  terbalik.  Gambar  dari  ruang warna lαβ dikonversi ke RGB dengan mentranformasikan RGB ke LMS menggunakan persamaan.
[ ] = [ ] [ √ √ √ ] [ ] (3)
- Sebagai langkah terakhir, konversikan data dari LMS ke RGB dengan persamaan berikut
[ ]   [ ] [ ] (4)

## 2. Transfer warna perseptual dalam ruang warna HSV
HSV  ( Hue  Saturation  Value )  merupakan  ruang  warna  yang  di  perkenalkan  pertama kali  A.R.  Smith  pada  tahun  1978.  Ruang  warna  HSV  dipandang  lebih  dekat  di  mata manusia  dibandingkan  warna  RGB  dalam  mendeskripsikan  sensasi  warna,  sebab  dalam model warna ini terdapat warna-warna yang sama yang ditangkap oleh indra manusia.
Ruang warna HSV ( Hue Saturation Value) adalah ruang warna yang mempunyai tiga warna  utama  yaitu  hue,  saturation  dan  value. Hue merupakan  sudut  dari  0  sampai  360 derajat, biasanya 0 adalah merah, 60 derajat adalah kuning, 120 derajat adalah hijau, 180 derajat  adalah  cyan,  240  derajat  adalah  biru  dan  300 derajat  adalah  magenta. Saturation suatu  warna  ialah  ukuran  seberapa  besar  kemurnian  dari  warna  tersebut. Value/intensity merupakan ukuran seberapa besar kecerahan suatu warna. Value dapat bernilai 0-100%. Dalam  proses  transfer  warna,  warna  HSV  merupakan  warna  yang  diturunkan  dari RGB, sehingga untuk mendapatkan warna HSV dilakukan dengan konversi nilai RGB ke HSV.  Ruang  warna  ini  digunakan  dalam  transfer  warna  perseptual  sebab  ruang  warna HSV juga merupakan ruang warna yang sesuai dengan persepsi manusia dari segi warna sebab mengGambarkan warna dengan perbandingan yang lebih akrab.
Konversi RGB ke HSV dapat dilakukan dengan menggunakan perhitungan sederhana berikut.
H = tan ] (5) S = 1 - (6) V = (7)
Jika  nilai  S=0,  maka  nilai  H  tidak  bisa  ditentukan  sehingga  warna  RGB  harus dinormalisasikan dengan persamaan berikut.
Kemudian, RGB dikonversi ke HSV dengan persamaan berikut.
V = max (r,g,b) (8) S = { (9)
H =
{ [ ] [ ] (10)
Jika nilai H<0, maka nilai H dapat dicari dengan rumus H=H+360. Untuk melakukan transfer warna, maka transformasi terbalik dari HSV ke RGB melalui persamaan berikut.
K = ⁄
T = ⁄ – K (11)
X = V (1-S), Y=V(1-ST), Z=V(1-S)(1-T)

## {

## 3. Gaussian Filter
Filter gaussian sangat baik untuk menghilangkan n oise yang bersifat sebaran normal, yang  banyak  dijumpai  pada  sebaran  citra  hasil  proses  digitasi  menggunakan  kamera karena  merupakan  fenomena  alamiah  akibat  sifat  pantulan  cahaya  dan  kepekaan  sensor cahaya  pada  kamera  itu  sendiri  (Usman,  Ahmad  2005).  Persamaan  gaussian  filter  dapat dilihat sebagai berikut.
(12)

## 4. MSE dan PSNR
Dalam menilai performa suatu metode dapat diukur dengan teknik visual yaitu dengan melihat  citra  hasil  dan  dibandingkan  dengan  citra  asli.  MSE  ( Mean  Square  Error ) merupakan  sigma  jumlah  kesalahan  antara  citra  output  dengan  citra  asli.  PSNR  ( Peak Signal to Noise Ratio ) adalah penurunan rumus MSE yang berguna sebagai perbandingan dari antara nilai maksimum sinyal yang diukur dengan besarnya derau yang berpengaruh pada sinyal tersebut. Perhitungan MSE dan PSNR yang sering digunakan ialah
MSE = ∑ ̂ ) 2 (13) PSNR = 10 log 10 (14)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut adalah flowchart penelitian  transfer  warna  perseptual  dalam  ruang  warna lαβ dan HSV.
Gambar 2. Flowchart Penelitian
Berikut  adalah  tampilan  kerja  aplikasi  dalam  transfer  warna  perseptual  dalam  ruang warna HSV dan lαβ.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 3. Aplikasi dalam transfer warna perseptual dalam ruang warna HSV dan lαβ
Percobaan dilakukan menggunakan data sebanyak 250 Gambar gelap dan 250 Gambar terang.  Data  ada  yang  diambil  menggunakan  kamera  handphone,  ada juga  yang  diambil dari google. Pada penelitian ini berfokus pada peningkatan kualitas citra, tetapi pemilihan dan pencocokan Gambar dilakukan secara manual, di sesuaikan dengan variasi warna dan konten yang terdapat diantara kedua Gambar.
1. Gambar Sumber Gelap – Gambar Target Terang
Sebanyak  250  Gambar  sumber  gelap  dengan  5  Gambar  target  terang.  Perlu  diingat bahwa gaussian filter telah diterapkan dalam percobaan untuk meminimalisir noise pada Gambar output. Berikut adalah contoh Gambar yang dilakukan saat penelitian.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 4. PCT dan hasilnya dalam masing-masing ruang warna (a) Gambar target; (b) Gambar sumber; (c) PCT dalam HSV; (d) PCT dalam lαβ.
Pada Tabel 1 berikut menunjukkan nilai MSE dan PSNR masing-masing ruang warna pada Gambar 4.
Tabel 1 . MSE & PSNR pada percobaan Gambar 1 Metode MSE PSNR PCT HSV 0.00462988 23.3443 PCT Lαβ 0.076631 11.556
Pada  percobaan  berikut  dilakukan  menggunakan  masing-masing  input  pasangan Gambar sumber dan Gambar target yang berbeda-beda.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Tabel 2. PCT HSV dan lαβ dengan gambar sumber yang berbeda-beda.
Gambar Sumber Gambar Target PCTHSV PCT lαβ
Jika  dihitung  masing-masing  MSE  dan  PSNR,  maka  didapatkan  hasil  yang  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. MSE & PSNR percobaan pada Gambar gelap
PCT HSV PCT lαβ MSE PSNR MSE PSNR 0.00115861 22.3606 0.0715924 11.4513 0.0290289 21.3717 0.0556905 12.5422 0.0019366 27.1295 0.0322798 14.9017 0.0145828 19.0058 0.0529165 12.3933
Perlu  diketahui  bahwa  transfer  warna  perseptual  dalam  penelitian  ini  menggunakan 250  Gambar  sumber  dan  5  Gambar  target  sehingga  menghasilkan  1250  output  dalam masing-masing  ruang  warna.  Dengan  demikian,  dihitung  nilai  rata-rata  dari  banyaknya output untuk mencari hasil MSE dan PSNR yang dapat dilihat melalui Tabel 4.
Tabel 4. MSE & PSNR rata-rata dalam PCT Gambar gelap Metode MSE PSNR PCT HSV 0.0578021 21.43221 PCT lαβ 0.0456251 19.27423

## 2. Gambar Sumber Terang – Gambar Target Terang
Seperti  percobaan  Gambar  sumber  gelap,  pada  penelitian  ini  juga  diambil  Gambar sumber  sebanyak  250  dengan  pasangan  masing-masing  Gambar  target,  dan  diterapkan gaussian  filter  untuk  meminimalisir  kebisingan  pada  output.  Contoh  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 5.
(a)
(b) (c) (d)
Gambar 5. PCT dan hasil dalam masing-masing ruang warna. (a) Gambar sumber; (b) Gambar target; (c) PCT dalam HSV; (d) PCT dalam lαβ
Berdasarkan  Gambar  5,  maka  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai  MSE dan PSNR sehingga didapatkan hasil pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. MSE & PSNR pada  percobaan Gambar 5 Metode MSE PSNR PCT HSV 0.0521815 22.8248 PCT lαβ 0.0815139 13.8877
Penelitian  berikutnya  dilakukan  dengan  menggunakan  masing-masing  pasangan Gambar  sumber  dan  Gambar  target  yang  dicocokkan  berdasarkan  variasi  warna  dan konten, yang dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. PCT HSV & LAB menggunakan Gambar terang Gambar Sumber Gambar target PCT  HSV PCT lαβ

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar Sumber Gambar target PCT  HSV PCT lαβ
Berdasarkan  percobaan  pada  Tabel  6,  maka  dilakukan  perhitungan  MSE  dan  PSNR dengan hasil yang dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. MSE & PSNR dalam PCT Gambar sumber terang PCT HSV PCT lαβ MSE PSNR MSE PSNR 0.107478 19.6868 0.015594 8.07017 0.0048324 23.1585 0.09018 10.4489 0.0197355 17.0475 0.033938 14.6931 0.00764438 21.1666 0.0433421 13.6309
Transfer  warna  perseptual  pada  Gambar  terang  dilakukan  sebanyak  250  Gambar sumber  dengan  5  Gambar  target,  sehingga  menghasilkan  1250  Gambar  output  dalam masing-masing  ruang  warna.  Dari  percobaan  tersebut,  dihitung  rata-rata  dari  masing- masing hasil MSE dan PSNR sehingga menghasilkan nilai yang dapat dilihat pada Tabel berikut.
Tabel 8. MSE & PSNR rata-rata dalam PCT Gambar sumber terang Metode MSE PSNR PCT HSV 0.120529 14.24774 PCT lαβ 0.0608865 20.03709

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  didapatkan  data-data  yang  menunjang metode  perceptual  color  transfer  dapat  menjadi  salah  satu  alternatif  dalam  penelitian terkait  peningkatan  kualitas  Gambar.  Diketahui  bahwa  semakin  kecil  nilai  MSE  maka tingkat eror suatu metode semakin kecil. Begitu pula semakin besar nilai PSNR, semakin baik  pula  kerja  suatu  metode.  Dengan  diterapkan  gaussian  filter,  maka  dari  1250  hasil percobaan  yang  dilakukan  pada  masing-masing  ruang  warna,  didapatkan  nilai  rata-rata
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 948-957
MSE  terkecil  pada  Gambar  sumber  gelap  ialah  0.0678021  serta  nilai  PSNR  rata-rata terbesar  ialah  21.43221  (Tabel  4),  yang  dimana  nilai-nilai  ini  ialah  hasil  percobaan  dari ruang warna HSV. Dengan demikian, dapat dinyatakan bahwa Perceptual Color Transfer bekerja lebih baik pada transfer warna Gambar sumber gelap-Gambar target terang dalam ruang warna HSV dibanding ruang warna lαβ . Namun, dari hasil percobaan 1250 Gambar sumber terang, didapatkan nilai rata-rata MSE terkecil dan PSNR terbesar ada pada ruang warna lαβ dengan nilai sebesar 0.0608865 dan 20.03709 (Tabel 8). Hal ini membuktikan bahwa perceptual color transfer dalam ruang warna lαβ memberikan hasil yang lebih baik pada  Gambar  sumber  terang-Gambar  target  terang  dibanding  ruang  warna  HSV.  Pada penelitian  selanjutnya  disarankan  menerapkan  AI  untuk  mencocokkan  Gambar berdasarkan konten, warna atau histogram, sehingga pemilihan Gambar lebih efisien dan efektif.

## Daftar Pustaka
[1] R. A. Cepeda-Negrete, J., Sanchez-Yanez, R. E., Correa-Tome, F. E., & Lizarraga- Morales, “Ro of of,” Dark image Enhanc. using Percept. Color Transf. , vol. 5, no. IEEE Access, pp. 1–1, 2017, doi: https://n2t.net/ark:/13683/pa8v/sVM Esta.
[2] C. Gu, X. Lu, and C. Zhang, “Example-based color transfer with Gaussian mixture modeling,” Pattern Recognit. , vol. 129, pp. 1–9, 2022, doi: 10.1016/j.patcog.2022.108716.
[3] P.  boedi  dessyanto  yanu  f.  mangaras,  yuwono  bambang, dasar  pengolahan  citra digital edisi 2022 , vol. 11, no. 1. 2022.
[4] K.  M.  Suliestiyanti  S.R.,  Setyawan  FX  .,  “Pengolahan  Citra  Dasar  Dan  Contoh Penerapannya,” in Teknosain , vol. 11, no. 1, 2016, pp. 1–5.
[5] D.  Kotovenko,  A.  Sanakoyeu,  P.  Ma,  S.  Lang,  and  B.  Ommer,  “A  content transformation  block  for  image  style  transfer,” Proc.  IEEE  Comput.  Soc.  Conf. Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. ,  vol.  2019-June,  pp.  10024–10033,  2019,  doi: 10.1109/CVPR.2019.01027.
[6] M. He, J. Liao, D. Chen, L. Yuan, and P. V. Sander, “Progressive color transfer with dense semantic correspondences,” ACM Trans. Graph. , vol. 38, no. 2, 2019, doi: 10.1145/3292482.
[7] C.  O.  Ancuti,  C.  Ancuti,  C.  De  Vleeschouwer,  and  M.  Sbetr,  “Color  Channel Transfer  for  Image  Dehazing,” IEEE  Signal  Process.  Lett. ,  vol.  26,  no.  9,  pp. 1413–1417, 2019, doi: 10.1109/lsp.2019.2932189.
[8] E.  Reinhard,  M.  Ashikhmin,  B.  Gooch,  and  P.  Shirley,  “Color  transfer  between images,” IEEE  Comput.  Graph.  Appl. ,  vol.  21,  no.  5,  pp.  34–41,  2001,  doi: 10.1109/38.946629.
[9] C.  Ruderman,  D.L.,Cronin,  T.W.,  chiao,  “Statistics  of  cone  responses  to  natural images: impilcations for visual coding.,” J. Opt. Soc. Am. Opt. Image Sci. Vis. , vol. 15, no. 2036–2045, 1998.
[10] A.  Usman, Pengolahan  Citra  Digital  dan  Teknik  Pemrogramannya ,  Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2005.