## OTOMASI PEMBENTUKAN LOCAL WINDOW DENGAN METODE SOM PADA BINERISASI DOKUMEN
Wahyu Andhyka K. 1) , Tri Adhi W., Kun Nursyaiful Priyo P.
1) Fakultas Teknologi Informasi , Jurusan Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Email: kusuma.wahyu.a@gmail.com

## ABSTRAK
Secara umum, ada dua pendekatan pada proses  binerisasi citra dokumen  yaitu: pendekatan global thresholding dan local  thresholding . Global  thresholding mencari  satu    nilai threshold pada  satu  citra  dokumen  secara keseluruhan. Pendekatan global thresholding memiliki kelemahan ketika citra dokumen  memiliki variasi warna dan  derau    yang  tinggi.  Pada  metode local  thresholding , local  window pada  citra  dokumen  dibentuk  sebelum mencari  nilai threshold .  Setelah  terbentuk local  window ,  nilai threshold dicari  pada  setiap local  window . Pembentukan local window ini berdasarkan perbandingan probabilitas piksel antara piksel merah dengan piksel hitam.  Bila  syarat  perbandingan  piksel  tidak  terpenuhi,  maka local  window tidak  terbentuk.  Sehingga, pendekatan  baru  diperlukan  untuk  membuat local  window secara  otomatis  pada  citra  dokumen  yang  akan dibinerisasi  agar  nilai threshold yang  diperoleh  merupakan  nilai threshold yang  optimal.  Pada  penelitian  ini, diusulkan suatu  metode  baru pada  lokal binerisasi  yaitu  dengan berbasis   metode self organizing map (SOM). Metode  SOM membentuk local window pada citra dokumen secara otomatis.  Setelah local window terbentuk, nilai threshold di  setiap local  window dicari  berdasarkan  metode local  adaptive  thresholding .  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan nilai  f-mean sebesar 57,15% dan nilai PSNR sebesar 54,18 db. Pada umumnya, metode pembentukan local window secara otomatis   yang diusulkan dapat mengenali teks pada foreground dengan baik.
Kata kunci : Local Window, Otomasi , Metode SOM, Local Adaptive Thresholding .

## ABSTRACT
In general, binarization process for document image can be divided into two approaches: global thresholding approach and local thresholding approach. Global thresholding approach finds one threshold value for a whole document  image.  Global  thresholding  approach  has  a  drawback  when  the  document  image  has  a  variety  of colors  and  noise  are  high.  To  solve  the  disadvantage  of  global  thresholding  approach,  local  thresholding approach determine threshold values in each local window of document image independently. Local window can be  established  based  on  comparison  of  probability  between  red  pixels  and  black  pixels.  If  the  pixel  ratio requirement is not met, then the local window is not formed. The new approach is needed to create local window automatically  on  image  document  to  obtain    the  optimal  threshold  values.  In  this  study,  a  novel  method  is proposed based on self organizing map (SOM) method. SOM method divide the image document into suitable- sized local windows, then local adaptive thresholding method determine threshold values in each local window. The  results  show  that  the  proposed  method  produces  f-mean  value  of  57.15%  and  the  PSNR  of  54.18  db respectively. In general, the proposed method to form local window automatically can recognize the text in the foreground as well.
Key words : Local Window, Automation, SOM Method,  Local Adaptive Thresholding .

## PENDAHULUAN
Secara  umum,  setiap  dokumen  cetak  atau  tulis yang  disimpan  dalam  bentuk  citra  digital  akan mengalami  penurunan  kualitas.  Penurunan kualitas  ini  bisa  diakibatkan  oleh  adanya  derau di  citra background dan  kontras  yang  rendah. Untuk  menghilangkan derau  dan  meningkatkan kualitas  citra foreground diperlukan  teknik binerisasi.    Secara  sederhana  teknik    binerisasi dokumen  sendiri  adalah  dengan    merubah representasi  dari  dokumen  yang  dimasukkan baik dalam aras keabuan ataupun dokumen citra berwarna    ke  dalam  representasi  dua  level ( bilevel )  yang  biasa  disebut  juga  biner. Binerisasi dokumen juga dapat diartikan sebagai proses  merubah  bentuk  dokumen  yang  semula sebesar  256  bit  tingkat  keabuan  menjadi dokumen hitam atau putih. Dokumen itu sendiri bisa berupa citra ( image ) ataupun data.
Tahapan analisa isi dokumen merupakan serangkaian  proses  yang  akan  menggabungkan beberapa tahapan yang berbeda untuk mendapatkan  isi  dari  dokumen.  Tahapan  yang paling penting adalah tahap binerisasi dokumen, yang  di  dalamnya  juga  terkandung  binerisasi teks. Kesalahan pada tahap ini akan mempengaruhi hasil pada tahapan selanjutnya.
Sebelum adanya proses binerisasi dokumen  atau thresholding ,  piksel  pada  sebuah citra  akan  ditandai  sebagai  sebuah  obyek  piksel jika  nilainya  lebih  besar  dari  pada  nilai  di sekitarnya.  Parameter  utama  dalam  proses thresholding adalah pemilihan nilai dari threshold .  Beberapa  penelitian  dengan  tema yang  sama,  dapat  diklasfikasikan  dalam  enam kategori  [1].  Klasifikasi  algoritma thresholding dilakukan berdasarkan informasi yang dimanipulasi  oleh  masing-masing  algoritma tersebut  [1].  Keenam  kelompok  algoritma thresholding tersebut  adalah  sebagai  berikut  : histogram  shape-based  methods , clustering- based  methods , entropy-based  methods , object attribute-based  methods , spatial  methods , local methods . Kemudian  keenam  kategori algoritma thresholding diuji  kinerjanya  berdasarkan  lima kriteria,  yaitu  : misclassification  error , edge mismatch , relative  foreground  area  error , modified  Hausdorf  error , region  nonuniformity . Hasil pengujian menunjukkan bahwa clustering- based  methods dan local  methods memiliki
kinerja yang terbaik untuk proses binerisasi citra dokumen [1].
Pada penelitian lain, algoritma thresholding untuk  proses  binerisasi  citra dokumen diklasifikasikan ke dalam dua pendekatan, yakni binerisasi global dan binerisasi  lokal  [2][3].  Pendekatan  binerisasi global  hanya  mencari  satu  atau  beberapa  nilai threshold pada keseluruhan dokumen. Algoritma thresholding  yang  termasuk  ke  dalam  kategori binerisasi  global,  antara  lain  :  metode  Otsu, metode  Kapur,  metode  Li-Lee,  metode  Cheng- Cen,  dan  metode  Isodata  [4].  Teknik  binerisasi global  hanya  memberikan  hasil  yang  yang  baik jika  ada  pemisah  yang  jelas  antara  dua  kelas latar  belakang  ( background )  dan  teks  [2]. Sehingga  jika  citra  dokumen  memiliki  derau yang tinggi, iluminasi yang tidak merata, tingkat warna  yang  tinggi,  maka  binerisasi  global  tidak memberikan  hasil  yang  baik.    Kelebihan binerisasi global adalah kecepatannya [3].
Teknik  selanjutnya  adalah  binerisasi lokal,  yakni  suatu  teknik  untuk  mencari  nilai threshold dengan  memperhitungkan  spasial lokal  dan  intensitas  karakteristik  [3].  Teknik disebut juga dengan local adaptive thresholding . Beberapa  metode  yang  termasuk  kategori local adaptive  thresholding ,  yaitu  :  metode  Bernsen, metode  Niblack,  metode  Sauvola,  dan  metode NICK  [4].  Pada  metode  Bersen,  nilai threshold untuk  setiap  piksel  ditentukan  berdasarkan  nilai tingkat  keabuan  tertinggi  dan  nilai  tingkat keabuan  terendah.  Kelemahan  metode  Bernsen adalah ketika nilai kontras lebih rendah daripada nilai threshold dan  ukuran local window harus ditentukan  terlebih  dahulu  agar  memberikan hasil  yang  baik  [5].  Pada metode  yang  diajukan oleh Niblack, penghitungan piksel dari threshold dilakukan  dengan  cara menggeser  kotak windows mengelilingi  citra.  Kelemahan  metode Niblack adalah derau hitam dan penentuan local window secara  manual  [6].  Metode  Sauvola merupakan pengembangan dari metode Niblack. Metode  ini  bertujuan  untuk  memecahkan masalah dari derau hitam yang dipengaruhi oleh nilai  standard  deviasi  dengan  menggunakan sejumlah nilai tingkat keabuan pada citra. Tetapi metode  Sauvola  tidak  bisa  mengatasi  kontras yang  rendah,  dan local  window juga  masih ditentukan  secara  manual  [7].  Metode  NICK merupakan  pengembangan  dari  metode  Niblack
dan  Sauvola.  Metode  NICK  sebagai  jawaban dari  permasalahan  metode  Niblack  terhadap derau  hitam,  sekaligus  solusi  terhadap  kontras yang  rendah  yang  tidak  dapat  diatasi  oleh metode  Sauvola  [7].  Kelemahan  metode  NICK adalah penentuan local window yang ditentukan secara manual, yaitu 19 x 19 [4].
Secara  umum  ada  dua  faktor  yang mempengaruhi kinerja metode binerisasi. Faktor pertama  tingkat  kualitas  citra  dokumen.  Ada beberapa  hal  yang  mempengaruhi  tingkat kualitas  citra  dokumen,  yaitu:  warna  sudah pudar,  kontras  yang  rendah  antara  teks  dan background , bentuk huruf teks pada foreground , noda-noda  yang  terdapat  pada  dokumen  citra, goresan huruf yang tipis, dokumen yang dipindai melalui  alat  ( scanner ),  atau  dokumen  yang ditangkap  oleh  kamera  digital  dengan  iluminasi yang  berbeda-beda,  yang  mana  masing-masing akan menghasilkan hasil kualitas binerisasi yang berbeda-beda.  Contoh  dokumen  dengan  tingkat kesulitan tinggi adalah naskah kuno. Sedangkan faktor  kedua  efisiensi  metode,  faktor  ini menyangkut  seberapa  cepat  metode  yang diusulkan  dapat  melakukan  binerisasi  dengan hasil  yang  tidak  bias  terhadap  data  uji  yang berbeda-beda [8]. Metode binerisasi global tidak efektif untuk mengatasi faktor ini [2], sedangkan metode binerisasi lokal dapat menjadi solusi dari berbagai  kesulitan  dalam  proses  binerisasi  yang telah  diungkapkan  sebelumnya.  Akurasi  dari binerisasi  tergantung  dari  dua  faktor,  faktor pertama  adalah  kondisi  umum  dari  dokumen gambar  tersebut,  dan  faktor  yang  kedua  adalah efisiensi  metode  yang  digunakan  untuk  kondisi tersebut.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Bataineh,  Abdullah,  dan  Omar    mengajukan metode  binerisasi  lokal  dengan  pembagian  citra dokumen  ke  dalam  beberapa window secara adaptif.  Penentuan  ukuran window berdasarkan jumlah  piksel  berwarna  merah  dan  hitam  [9]. Jika  jumlah  piksel  warna  merah  lebih  dari jumlah  piksel  warna  hitam,  maka local window dibentuk. Metode ini telah berhasil menyelesaikan  permasalahan  dalam  dokumen manuskrip  seperti  pencahayaan  yang  kurang, dan  pembacaan  pada  tulisan  yang  tipis.  Tetapi metode ini kurang efektif bila probabilitas piksel warna  merah  sangat  sedikit  dibandingkan probabilitas piksel warna hitam. Jadi untuk citra
dokumen  yang  berwarna  hitam  putih  atau  abu- abu  hanya  tercipta  satu window saja.  Sehingga diperlukan  metode  baru  yang  dapat  membentuk local window secara otomatis.
Pada  penelitian  ini  diusulkan  sebuah algoritma baru teknik thresholding pembentukan local  window secara  otomatis  dengan    metode SOM. Metode threshold yang digunakan adalah local adaptive thresholding .

## OTOMASI PEMBENTUKAN LOCAL WINDOW
Data citra dokumen Pembentukan lokal window dengan metode SOM Local adaptive thresholding Citra dokumen yang dibinerisasi

## Gambar 1. Diagram blok langkah-langkah penelitian
Metode untuk membentuk local window secara  otomatis  dan  menentukan  nilai  threshold di setiap local window terdiri atas dua tahapan : tahap  pertama,  yaitu  citra  dokumen  dibagi  oleh metode  SOM  ke  dalam  beberapa local window sesuai  dengan  karakter  citra  dokumen;  tahap kedua  adalah  menentukan  nilai thresholding di setiap local window .  Tahapan  penelitian ditunjukkan pada Gambar 1 .

## Rancangan Sistem
Sistem dikembangkan untuk menghasilkan  citra  biner  dari  citra  masukan dengan  menggunakan klasifikasi  SOM.  Citra masukan  berupa  citra  dokumen  teks  yang memiliki nilai histogram yang berbeda.
Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk menguji metode yang diusulkan adalah MATLAB  2010a.  Arsitektur  sistem  yang dibangun    pada  percobaan  diilustrasikan  seperti pada  Gambar  2.  Sistem  ini  terdiri  atas  dua  sub sistem,  yaitu  sub  sistem  binerisasi  dan  sub sistem  evaluasi.  Sub  sistem  binerisasi  akan menghasilkan  citra  dokumen  biner  sesuai masukan  dari  data  set,  hasil  dari  sub  sistem  ini
akan  dimasukkan  ke  sub  sistem  evaluasi  untuk dibandingkan  dengan  citra  dokumen ground truth .  Evaluasi  dilakukan  berdasarkan  analisa kinerja    bukan  visualisasi  karena  evaluasi berdasarkan visualisasi memiliki kelemahan [9].
Sub  sistem  binerisasi  terdiri  atas  unit SOM  dan  unit local adaptive  binarization .  Unit SOM  akan  membuat local  window dari  setiap citra  dokumen  secara  otomatis.  Setelah local window terbentuk, unit local adaptive binerization akan  mencari  nilai thresholding di setiap local  window .  Citra  dokumen  biner dihasilkan  berdasarkan  nilai thresholding yang diperoleh.

## Gambar 2. Arsitektur Sistem
Unit pengujian akan menerima masukan citra  dokumen  biner.  Kemudian,  citra  dokumen biner    diukur  akurasinya  dan  dibandingkan kedekatannya    dengan  data  citra ground  truth . Setelah dinilai tingkat kedekatannya dan akurasi, hasil pengujian ditampilkan.
Pembentukan Local  Window dengan metode SOM
Self-organizing maps merupakan metode jaringan  syaraf  tiruan  untuk  memetakan  pola dari  suatu  ciri  dengan  pengaturan  yang dilakukan  secara  otomatis.  Metode  ini  pertama kali  dikembangkan  oleh  Professor  Teuvo Kohonen  sehingga  sering  juga  disebut  dengan Kohonen-SOM.
Langkah-langkah  pembelajaran Self- Organizing Maps adalah sebagai berikut: a.  Inisialisasi semua weight .
b.  Tentukan parameter neighbourhood . c.  Tentukan parameter untuk learning rate .
d.  Selama  kondisi  berhenti  belum  terpenuhi, lakukan langkah e sampai h.
e.  Untuk  setiap  input  vektor x ,  lakukan langkah  sampai h.
f.  Untuk  setiap j ,  hitung distance dengan perhitungan:
(1)
g. Cari index j dimana D(j) bernilai minimum. h.  Untuk  setiap j dalam neighborhood dari j dan untuk setiap i , lakukan perhitungan:
(2)
i.  Update learning  rate dari self-organized maps.
j.  Update radius neighborhood. k.  Cek  apakah stopping  condition terpenuhi,
bila tru e, lanjut ke langkah a. l.  Simpan bobot akhir.
Setelah metode SOM diaplikasikan pada citra  dokumen,  akan  dihasilkan  banyak cluster dalam  citra  dokumen  tersebut. Jika  cluster  yang dihasilkan  berjumlah  lebih  dari  dua,  maka  bagi citra  dokumen  menjadi  empat window baru. Pada  keempat window baru  ini,  kembali diaplikasikan metode SOM dan dihitung jumlah cluster yang  dihasilkan.  Jika cluster yang dihasilkan  berjumlah  lebih  dari  dua,  maka  bagi image  dokumen  menjadi  empat window baru. Begitu  seterusnya  hingga  dihasilkan local window dengan jumlah cluster maksimal 2 pada tiap window .

## Local Adaptive Binarization
Sejalan dengan penelitian yang dilakukan  oleh  Niblack,  Sauvola,  NICK,  dan Bataineh digunakan dua faktor dalam metode ini yakni mean  value (mg)  untuk  setiap  piksel gambar  dan adaptive  standard  deviation (Adaptive). Pada metode Niblack, properti yang berbeda  dari  setiap window berpengaruh terhadap  binerisasi,  dimana  derau  binerisasi ditemukan disetiap window yang kosong. Untuk menyelesaikan  masalah  tersebut  digunakan global  mean  value  yang  akan  menangani
masalah  nilai-nilai  ekstrim  dari  gambar  yang disebabkan  oleh  derau.  Dalam  representasi gambar,  nilai  kontras  dari  gambar  dinotasikan oleh standard  deviasi. Ketika  nilai  dari  standard deviasi  terlalu  kecil  yang  mengindikasikan kontras  dari  gambar  rendah  maka  nilai  dari standard  deviasi  tidak  efektif  digunakan  dalam proses binerisasi.
Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  dalam penelitian  ini  mengadopsi  nilai  standar  deviasi dari  setiap  gambar,  setiap  nilai  aras  keabuan ditetapkan  nilai  yang  tetap  di  dalam  rentang [0,1], di mana nilai skala minimum adalah 0 dan nilai  skala  maksimum  adalah  1.  Kemudian dituliskan sebagai formula sebagai berikut :
(3)
di  mana,      adalah  nilai  dari thresholding , m w nilai  rata-rata  dari  piksel window ,  σ w adalah standard  deviasi  dari  piksel window , m g adalah nilai  rata-rata  dari  semua  piksel  dalam  gambar, dan  σ Adaptive adalah standard deviasi adaptive dari window .  Nilai
dari      diperoleh
berdasarkan formula : (4)
di  mana adalah  standard deviasi  dari  piksel window , nilai  minimum  standard  deviasi, adalah  nilai  maksimum  standard  deviasi dari  semua window dalam  gambar.  Pada beberapa  metode  sebelumnya  tentang  lokal binerisasi, ukuran dari window telah didefinisikan  terlebih  dahulu.  Padahal  hal tersebut  tidak  semuanya  sesuai  untuk  beberapa karakteristik  dan  ukuran  gambar.  Pada  kasus dengan definisi window kecil akan efektif untuk menghilangkan derau, tetapi akan
menghilangkan teks  dengan  ukuran  yang  besar. Sebaliknya,  untuk window yang  didefinisikan besar  akan  cocok  untuk  mengidentifikasi  teks atau gambar yang besar, tetapi akan bermasalah dengan derau.

## HASIL UJI COBA DAN PEMBAHASAN

## Data Citra
Citra yang akan diuji pada penelitian ini adalah  lima  citra  dokumen  cetak  seperti  pada Gambar 3.
a b c d e
Gambar 3. Citra Dokumen Masukan
Berdasarkan data hasil uji coba, selanjutnya  kinerja  metode  yang  diusulkan dievaluasi  dengan  menggunakan  parameter precision  (P) , recall  (R) , f-mean , mean  square error (MSE),  dan peak  signal  noise  ratio (PSNR) . Parameter f-mean dan  PSNR  dipilih karena Document  Image  Binarization  Contest (DIBCO)  2009  juga  menggunakannya  untuk menilai  metode  yang  diusulkan  oleh  para kontestan [10]
Hasil  pengukuran f-mean menunjukan keakuratan  citra  biner. F-mean dirumuskan dengan:
, (5)
di  mana precision adalah
sedangkan
recall adalah .    TP  adalah  nilai true positive ,  TN  adalah  nilai true  negative ,  FN adalah  nilai false  negative ,  dan  FP  adalah  nilai false positive .
Untuk  mengukur  kedekatan  antara  citra biner  dengan  citra ground  truth ,  digunakan rumus PSNR. Adapun rumus PSNR adalah :
, (6)
di mana C adalah nilai maksimal gray-scale dari dokumen  citra  masukan.  Sedangkan  MSE didapatkan dari persamaan berikut :
(7)
Dari  kelima  citra  yang  diujikan  pada sistem yang telah dibuat, didapatkan hasil seperti terlihat  pada  Tabel  1.  Dari  Tabel  1  terlihat bahwa  nilai precission dan recall sangat bervariasi dengan nilai precission tertinggi 0.97 dan  nilai recall tertinggi  0.91.  sedangkan  nilai precission terendah  0.92  dan  nilai recall terendah  sebesar  0.07.    Citra  dokumen  yang telah dibinerisasi ditampilkan pada Gambar 4.
a b c d e
Gambar 4.  Citra Dokumen Hasil Thresholding

## Tabel 1. Hasil Uji Coba
Citra Precision  Re- call F-mean (%) MSE  PSNR 1 0.77 0.78 77.45 0.07  59.64 2 0.07 0.40 12.28 0.92  48.51 3 0.97 0.91 94.98 0.09 58.35 4 0.94 0.85 89.65 0.17 55.81 5 0.06 0.48 11.39 0.89 48.62
SOM bergantung pada parameter pembobotan  awal  karena  hal  tersebut  akan mempengaruhi  kedekatan  dengan  tetangganya. Nilai  kedekatan  tersebut  juga  dipengaruhi  oleh pemilihan  parameter  alpha  dimana  untuk  alpha bernilai  kecil  akan  memperjauh  jarak  dengan
tetangganya  begitu  juga  sebaliknya.  Hal  lain yang  mempengaruhi  adalah  banyaknya  iterasi, karena  jumlah  dari  iterasi  tersebut  akan menentukan  apakah  semua  ketetanggan  tersebut dapat  terbentuk  dengan  sempurna  sehingga menghasilkan  hasil  kluster  yang  sempurna. Gambar 5 adalah contoh dari citra dokumen asli dan  Gambar  6  adalah  contoh  dari  pembentukan local  window dengan  metode  SOM.  Sedangkan Gambar  7  dan  Gambar  8  adalah  pola  sebaran sebelum  dan  sesudah  pembentukan local window .
Metode  yang  diusulkan  masih  memiliki kelemahan  terhadap  citra  dokumen  yang memiliki  kontras  rendah,  background  dengan warna  yang  bervariasi,  dan  huruf-huruf  yang tipis.
Gambar 5.  Informasi Piksel Dari Potongan
Citra Gambar 6.  Informasi Piksel Hasil Kluster SOM
Gambar 7.  Persebaran Piksel Citra Asli
Gambar 8.  Persebaran Piksel Citra Hasil Kluster

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  SOM dalam  melakukan  kluster  citra  terdekat  untuk menentukan window yang  selanjutnya  akan diklasifikasikan berdasarkan window yang sama. Hasil  dari  proses  klasifikasi  selanjutnya  akan dilakukan  proses  binerisasi  dengan  teknik local adaptive thresholding .
Setelah  didapatkan  hasil  dari  proses  tersebut selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui  keberhasilan  dari  SOM.  Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  parameter- parameter precision  (P) , recall  (R  ) , f-mean , MSE,  dan  PSNR  untuk  mengetahui  kedekatan dengan citra awal .
Berdasarkan  hasil  uji  coba  dan  analisis yang telah dilakukan dalam penelitian ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Local  window dapat  dibentuk  dari  hasil proses kluster menggunakan SOM.
2. Nilai precission dan recall sangat bervariasi dengan  nilai precission tertinggi  0.97  dan nilai recall tertinggi  0.91.  sedangkan  nilai precission terendah  0.92  dan  nilai recall terendah sebesar 0.07.
3. Nilai f-mean sebesar  57,15  %  dan  PSNR sebesar 54,18 db.
Hasil  ini  kedepannya  dapat  digunakan sebagai  landasan  untuk  pengembangan local adaptive  thresholding pada  citra    dokumen dengan histrogram yang berbeda-beda, disamping  itu  hasil  dari  penelitian  ini  dapat digunakan  untuk  mengembangkan  perangkat lunak OCR.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sezgin,  M.,  Sankur,  B.,  Survey  Over Image  Thresholding  Techniques  and Quantitative Performance Evaluation, Journal  of  Electronic  Imaging ,  13:146– 168, 2004.
[2] Gatos,  B.,  Pratikakis,  I.,  Perantonis,  S.J., Adaptive  Degraded  Document  Image Binarization,
Pattern Recognition, 39:317–327, 2006.
[3] Shafait,F.,  Keysers,  D.,  Breuel,Thomas M.,  Efficient  Implementation  of  Local Adaptive Thresholding Techniques Using Integral  Images, Proceeding  of  SPIE- IS&T  Electronic  Imaging,  SPIE  on Document Recognition and Retrieval XV , 2008.
[4] Kefali,  A.,  Sari,  T.,  Sellami,  M., Evaluation of several binarization techniques  for  old  Arabic  documents images.
The First Internaional. Symposium on Modeling and Implementing  Complex  Systems ,  hal.  88–
99, 2010.
[5] Ye,X.,  Cheriet,M.,  Stroke-Model-Based Character  Extraction  from  Gray-Level Document  Images, IEEE  transactions  on Image Processing , 10:1152-1161, 2001.
[6] Guo,  X.M., The  Segmentation  Algorithm for  Hand  Vein  Images  Based  on Improved  Niblack  Algorithm, Advanced
Materials Research , 532:1558-1562,
2012.
[7] Khurshid,  K.,  Siddiqi,  I.,  Faure,  C., Vincent  N.,  Comparison  of  Niblack Inspired Binarization Methods for
Ancient  Documents, Proceedings  of SPIE-IS&T Electronic Imaging on Document  Recognition  and  Retrieval ,
2009.
[8] Ntogas,  N.,  Veintzas,  D.,  A  Binarization Algorithm  for  Historical  Manuscripts, Proceedings of 12th WSEAS International Conference on Communications , hal. 41– 51, 2008.
[9] Bataineh  B.,  Abdullah  S. N.  H.  S.,  Omar K.,  An  Adaptive  Local  Binarization Method  For  Document  Images  Based  On A  Novel  Thresholding  Method  And Dynamic Windows, Pattern Recognition Letters, 32: 1805-1813, 2011. [10] DIBCO 2009, Document Image Binarization  Contest  2009 , 2009,  URL: http://users.iit.demokritos.gr/~bgat/DIBC O2009/ , diakses 2 Mei 2012.