Terbit online pada laman : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524

## Implementasi Metode Advance Image Coding UntukImage Compresion Pada Citra Natural

## Jonson Panjaitan
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: jhonsonpanjaitan305@gamil.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi   : 17 Nopember 2020 Revisi Akhir           : 09 Februari 2021
Diterima                 : 25 Maret 2021
Diterbitkan Online : 26 Maret 2021
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran sebagai sistem perekaman data dan rupa  bersifat  obtik  berupa  foto,  bersifat  analog  berupa  sinyal-sinyal video  sperti  gambar  pada  monitor  televisi,  atau  bersifat  digital  yang dapat  langsung  disimpan  Pada  meda  penyimpanan.Metode  Advance Image  Coding  Compressi  merupakan  teknik  pemampaatan  yang digunakan untuk tujuan mengoptimalkan gambar atau citra. Metode ini bertujuan  pada  pemampaatan  citra  setelah  dilakukan  kompresi  pada ukuran  sehingga  tingkat  kualitas  citra  atau  gambar  akan  berkurang, sehingga dengan penerapan metode Advance Image Coding Compressi diharapkan  citra  tetap terjaga  kualitasnya.  Kompresi  citra  merupakan salah  satu  teknik  pengurangan  ukuran  yang  sering  terjadi  pada  citra. Kompresi adalah pemampaatan ukuran dari ukuran yang besar menjadi ukuran  yang  lebih  kecil  dari  ukuran  semula.  Tujuan  dari  kompresi dilakukan dalam  beberapa tahap seperti  lossy compresi, huffman dan sebagainya.
K ATA K UNCI
Imlplementasi Metode Advance, Image Coding, Vb.Net 2008, Citra Natural

## K ORESPONDENSI
E-mail:
jhonsonpanjaitan305@gamil.com

## 1. PENDAHULUAN
Citra adalah suatu representasi (gambaran), kemiripan atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran sebagai sistem perekaman data dan rupa bersifat obtik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video sperti gambar pada monitor televisi, atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan Pada meda penyimpanan.
Citra natural adalah salah satu citra bentuk citra atau gambar yang berwarna, citra natural juga disebut dengan citra barwarna atau RGB. Citra natural merupakan bentuk citra yang semulanya berbentuk alami tanpa adanya pengurangan dan penambahan kualitas atau kontras citra.  Citra natural  biasa  nya  memiliki ukuran  yang  lebih  besar dikarenakan kealamian  citra  seperti  citra  hasil  kamera  yang  memiliki  tingkat  warna  yang  besar  sehingga  pemilik  gambar mengalami pengerosotan jumlah penyimpanan dalam mengoleksi gambar.
Kompressi citra merupakan salah satu teknik pengurangan ukuran yang sering terjadi pada citra. Kompresi adalah pemampaatan  ukuran  dari  ukuran  yang  besar  menjadi  ukuran  yang  lebih  kecil  dari  ukuran  semula.  Tujuan  dari kompresi  dilakukan  dalam  beberapa  tahap  seperti  lossy  compresi,  huffman  dan  sebagainya.  Pemampaatan  gambar atau kompresi gambar sering menyebabkan hasil ukuran yang lebih kecil dan minim. Akibat dari kompresi file atau gambar, sering terjadi pengurangan kualitas gambar yang sudah dilakukan kompresi sehingga banyak teknik kompresi yang melakukan kompresi file terutama citra membuat kualitas citra menjadi kurang bagus. Sehingga pada penelitian ini dibutuhkan teknik kompresi file terutama pada citra natural yang dapat mengkompres gambar citra natural menjadi ukuran yang lebih minim dan menghasilkan kualitas citra yang tetap terjaga
Metode  Advance  Image  Coding  Compressimerupakan  teknik  pemampaatan  yang  digunakan  untuk  tujuan mengoptimalkan gambar atau citra. Metode ini bertujuan pada pemampaatan citra setelah dilakukan kompresi pada ukuran  sehingga  tingkat  kualitas  citra  atau  gambar  akan  berkurang,  sehingga  dengan  penerapan  metode  Advance Image Coding Compressi diharapkan citra tetap terjaga kualitasnya.
Seperti pada temuan terdahulu yang ditemukan oleh Radhika  Veerla pada American Journal Of Processingyang berjudul Advance Images Coding Compresion And its Comparison with Varios Still Images Codeyang berisikan teori hasil  penemuan  yaitu  bahwa  JPEG  memberikan  kualitas  yang  sangat  baik  dari  gambar  direkonstruksi  di  kompresi rendah atau menengah (yaitu tinggi atau menengah tingkat bit masing-masing), tetapi menderita menghalangi artefak di kompresi tinggi (bit rate rendah). Bilsen telah mengembangkan st sistem kompresi citra sakit eksperimental dikenal sebagai  Advanced  Gambar  Coding  (AIC)  yang  mengkodekan  gambar  berwarna  dan  melakukan  jauh  lebih  baik daripada JPEG dan dekat dengan JPEG-2000. Dengan  hasil  bahwa pemampaatan  menghasilkan ukuran  yang kecil dan hasil file JPEG tetap terjaga kualitasya.

## Bulletin of Information Technology (BIT)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Advance
Merupakan metode yang digunakan untuk didasarkan pada struktur JPEG yang blok prediksi mirip dengan H.264 ditambahkan  untuk  mencapai  kompresi  yang  lebih  baik.  Dikembangkan  dengan  perhatian  utama  menghilangkan artefak, sehingga meningkatkan kualitas. Prediktor terdiri dari lima bagian termasuk IDCT, kuantisasi terbalik, Mode Select  dan  Store,  Block  Predict  dan  Adder.  Fungsi  dari  prediktor  adalah  untuk  memprediksi  blok  saat  ini  untuk dikodekan dengan blok-blok yang sebelumnya didekode dari baris atas dan kolom kiri.
AIC  menggunakan pengkodean entropi CABAC yang  menggunakan posisi  matriks sebagai konteksnya; sementara M-AIC menggunakan Huffman coding dan adaptive arithmetic coding dalam kombinasi untuk mencapai kinerja yang sama dan juga untuk mengurangi kompleksitas

## 2.2 Penyelesaian Metode Advance
Berikut adalah cara dan langkah penyelesaian kinerja metode Advance Image Coding (M-AIC) seperti dibawah ini:
Keterangan:
YcbCr: Matrik Citra citra setelah dilakukan kompresi RGB: adalah data citra yang diambil Berikut bentuk struktuk metode Advance Image Coding pada peramalan kompresi JPEG.

## 2.3 Teknik Kompresi
Teknik  kompresi  citra  merupakan  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  merepresentasikan  citra  melalui penghilangan informasi yang redundan pada citra asli, namun tetap mempertahankan kualitas citra hasil kompresi agar  mendekati  citra  aslinya.  Tujuan  dari  kompresi  citra  adalah  mengurangi  kapasitas  citra  dalam  rangka menghemat  media  penyimpanan  dan  juga  bertujuan  untuk  mengurangi  waktu  serta  ukuran bandwidth yang diperlukan pada saat transmisi citra dilakukan. Tetapi seiring dengan perkembangan teknologi media penyimpanan yang semakin besar maka kapasitas media penyimpanan tidak lagi menjadi masalah, yang menjadi masalah adalah bagaimana  meningkatkan  kecepatan  transfer  data  citra  tersebut  sehinga  bisa  mengurangi  waktu  serta  ukuran bandwidth yang diperlukan pada saat transmisi data citra dilakukan.

## 2.4 Analisa Kebutuhan Data
Advanced  Image  Coding (AIC)  ini  merupakan  format  kompresi  yang  mengkombinasikan  antara  dua  metode yang sudah ada yaitu Discrette Cosine Transform (DCT) pada JPEG dan Context Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC)  pada  H.264.  Pada  penyusunan  tugas  akhir  ini  penulis  akan  mencoba  untuk  menganalisa  kompresi  citra dengan  menggunakan  metode DCT yang  digunakan  dalam JPEG .  Berikut  adalah  cara  dan  langkah  penyelesaian kinerja metode Advance Image Coding (M-AIC) seperti dibawah ini:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Keterangan: YcbCr: Matrik Citra citra setelah dilakukan kompresi RGB: adalah data citra yang diambil Langkah pertama
Mengambil  data  citra  dari  citra  natural  yang  sudah  diubah  kedalam  bentuk  5x5.  Dan  diubah  kedalam  bentuk matrik pixel citra dengan perintah matlab c=imread.
Gambar 1: Hasilnya adalah sebagai berikut.
Gambar 2 citra 5x5
Sehingga menghasilkan RGB seperti tabel dibawah ini.
Tabel 1 data RGB Citra %x5 RED GREEN BLUE 167 166 178 167 163 170 190 189 101 116 143 132 85 99 124 114 14 18 36 25 0 0 11 0 0 2 23 13 37 52 82 71
21 35 63 53
36 40 59 49
0 0 3 0
0 0 15 5 35 50 81 70 19 33 62 52 50 54 77 67

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Dalam operasi DCT ini yang digunakan adalah nilai real. Ada 2 macam persamaan yang bisa digunakan yaitu DCT 1 dimensi yang digunakan untuk menghitung data vektor, dan DCT 2 dimensi yang digunakan untuk menghitung data matriks.  Jika matriks berukuran MxN, maka persamaan di atas dapat dituliskan sebagai berikut. Berikut matrik citra yang grayscale untuk dilakukan DCT.
167   166   178   167
163   170   190   180
101   116   143   132
85    99   124   114
14    18    36    26
Pixel (x,y) = √ 2 𝑀 √ 2 𝑁 ∑ 𝑀−1 𝑖=0 ∑ 𝐶(𝑖)𝐶(𝑗)𝐷𝐶𝑇(𝑖, 𝑗)𝑐𝑜𝑠 𝑁−1 𝑗=0 [ (2𝑥+1)𝑖π 2𝑀 ] cos [ (2𝑥+1)𝑖π 2𝑁 ] ................(3)
Dengan
DCT(i, j)= nilai DCT pada indeks ke-(i,j)
N, M= ukuran matriks pixel
(x,y)= nilai pixel pada indeks ke-(x,y)
C(i),C(j)=jika i, j> 0
C(i),C(j) = 1 2 = Jika i,j= 0
Tabel 2: matrik DCT 2 167 166 168 167 163 170 190 189 101 116 143 132 85 99 124 114 14 18 36 25
F(0,170)= 1 4 ∑ 𝑁−1 𝑋−0 ∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑥 2 𝑀−1 𝑌−0 + 170𝑦 2 jsin2 𝜋(∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑥 2 𝑀−1 𝑌−0 + 170𝑦 2 ) = 1 4 𝜀𝜀𝑓(𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛𝑜) 1 4 ∗ (1 − 2 − 2 + 1) = 1 2 F(0,1)= 1 4 ∑ 𝑁−1 𝑋−0 ∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑥 2 1 0 + 1𝑦 2 – j sin2 𝜋(∑ 𝑓(𝑥, 1)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑥 2 𝑀1 𝑌0 + 01 2 ) = 1 4 𝜀𝜀𝑓(𝑥, 𝑦1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛𝑜) 1 4 ∗ (1 − 2 − 2 + 1) = 1 2 = 1 4 (𝑓(0,0)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(1,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) = 1 4 (1 ∗)(1 − 0) + (−1) ∗ (−1 − 0) + (−1)(−1 − 0) + (1 ∗)(−1 − 0)) = 1 4 (0) = 0 F(0,1)= 1 4 ∑ 𝑁−1 𝑋−0 ∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 1𝑥 2 1 0 + 0𝑦 2 -jsin2 𝜋(∑ 𝑓(1,0)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 1𝑥 2 𝑀1 𝑌0 + 0 2 )
= 1 4 𝜀𝜀𝑓(1𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛𝑜) 1 4 ∗ (1 − 2 − 2 + 1) = 1 2 = 1 4 (𝑓(0,0)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(1,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) = 1 4 (1 ∗)(1 − 0) + (−1) ∗ (−1 − 0) + (−1)(−1 − 0) + (1 ∗)(−1 − 0)) = 1 4 (0) = 0
F(1,1)= 1 4 ∑ 𝑁−1 𝑋−0 ∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑥 2 1 0 + 1𝑦 2 -jsin2 𝜋(∑ 𝑓(1,0)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 𝑥 2 𝑀1 𝑌0 + 1 2 )
= 1 4 𝜀𝜀𝑓(1𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛𝑜) 1 4 ∗ (1 − 2 − 2 + 1) = 1 2 = 1 4 (𝑓(0,0)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(1,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) = 1 4 (1 ∗)(1 − 0) + (−1) ∗ (−1 − 0) + (−1)(−1 − 0) + (1 ∗)(−1 − 0)) = 4 4 = 1
Langkah selanjutnya dalah mengalikan f(u,v) dengan filter H(u,v)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Jonson Panjaitan
H=(u,v)=1 if D(u,v) ≤ 0 H= if D(u,v) >0 karena D(u,v) adalah jarak setiap nilai frekuensi dan dirumuskan dengan:
D(0.0)= √(0 − 2 2 )2 +(0- 2 2 )2 = √2 →
D(0.1)> 181  → H(0.0)=181
D(0.1)= √(0 − 2 2 )2 +(181- 2 2 )2 = 1 →
D(0.1)> 170 → H(0.1)=170
D(1.0)= √(1 − 2 2 )2 +(170- 2 2 )2 = 1 →
D(0.1)> 189 → H(1.0)=189
D(1.0)= √(1 − 2 2 )2 +(189- 2 2 )2 = 1 →
D(1.1)> 167 → H(1.1)=167 Kesimpulan H(0.0)=181 H(0.1)=170 H(1.0)=189 H(1.1)=167 Berikut hasil perkalian antara F(u,v) dengan D(u,v) adalah sebagai berikut: F(0.0)=F(0.0)*H(0.0)=1/2*181=90.5 F(0,1) = F(1,0)*H(1,0) = 0*170 = 0 F(1,0) = F(0,1)*H(0,1) = 0*189 = 0 F(1,1) = F(1,1)*H(1,1) = 1*167 = 167
Langkah selanjutnya melakukan invers DFT
F(0,0)= 1 4 ∑ 𝑁−1 𝑋−0 ∑ 𝑓(𝑢, 𝑣)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑢 2 𝑀−1 𝑌−0 + 0𝑣 2 -jsin2 𝜋(∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑢 2 𝑀−1 𝑌−0 + 0𝑣 2 ) = 1 4 𝜀𝜀𝑓(𝑢, 𝑣)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛𝑜) 1 4 ∗ (90,5 + 0 + 0 + 167) = 64,3
F(0,1)= 1 4 ∑ 1 𝑋−0 ∑ 𝑓(𝑢, 𝑣)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑢 2 𝑀−1 𝑌−0 + 1𝑣 2 -jsin2 𝜋(∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑢 2 1 𝑥−0 + 01 2 ) = 1 4 (𝑓(0,0)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(1,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) = 1 4 90.5 ∗ (1 + 0) + (0) ∗ (−1 + 0) + (0) ∗ (1 + 0) + 167(−1 + 0)) = 1 4 (90.5) = 23
F(1,0)= 1 4 ∑
1 𝑋−0 ∑ 𝑓(𝑢, 𝑣)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑢 2 𝑀−1 𝑌−0 + 1𝑣 2 -jsin2 𝜋(∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 1𝑢 2 1 𝑥−0 + 0 2 ) = 1 4 (𝑓(0,0)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(1,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0)
1 4 = (90.5 ∗ (1+0)+0 ∗ (1+0)+0 ∗ (−1+0)+167 ∗ (−1+0))= 1 4 (90.5) = 23
F(1,1)= 1 4 ∑ 1 𝑋−0 ∑ 𝑓(𝑢, 𝑣)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 0𝑢 2 𝑀−1 𝑌−0 + 1𝑣 2 -jsin2 𝜋(∑ 𝑓(𝑥, 𝑦)(𝑐𝑜𝑠2𝜋( 1𝑢 2 1 𝑥−0 + 0 2 ) = 1 4 (𝑓(0,0)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(0,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0) + (𝑓(1,1)(𝑐𝑜𝑠0 − 𝑗𝑠𝑖𝑛0)
= 1 4 (90.5 ∗ (1+0)+0 ∗ (−1−0)+0 ∗ (−1−0)+167 ∗ (1−0)) = 23
Selanjutnya  mengambil bilangan real dari hasil no 4 dengan mengalikan(-1) X,Y
F(0.0)= 64 *(-1) 0 = 64 F(0.0)= 23 *(-1) 1 = 23 F(0.0)= 23 *(-1) 1 = 23 F(0.0)= 23 *(-1) 2 = 23
Sehingga akan membentuk matrik dengan hasil perkalian dengan persamaan(-1) x+y , sehingga citra hasil diatas pada dimensi frekuensi adalah: InversDCT tersebut berfungsi untuk mengembalikan data citra seperti semula.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Tabel 3 : Hasil perhitungan DCT
Nilai (i,j)
Perhitungan x,y
(x 0 ,y 0 ) (x 0 ,y 1 ) (x 0 ,y 2 ) (x 1 ,y 0 ) (1,1) 64 23 23 23 (1,2) 0.866 0.866 -1.732 1.732 (1,3) 0.5 -1.5 4.4409e-016 2 (2,1) 0.866 2.598 5.196 5.196 (2,2) 0.75 0.75 -1.5 -1.5 (2,3) 0.433 -1.299 2.2204e-016 3.4451e-016 (3,1) 0.5 1.5 3 -1 (3,2) 0.433 0.433 -0.866 -4.33 (3,3) 0.25 -0.75 3.3307e-016 -2

## 3. HASIL DAN  PEMBAHASAN

## 3.1. Tampilan Menu Utama
Untuk menampilkan menu utama yaitu terlebih dahulu harus mengkomfile program maka secara otomatis akan muncul menu utama. Menu utama terdiri dari Menu, Tentang, dan Keluar. Menu utama ada menu awal dari aplikasi. Tampilan menu utama dapat dilihat pada Gambar  seperti dibawah ini :
Gambar 3. Tampilan Menu Utama

## 3.2. Tampilan Kompresi
Tampilan Kompressi dapat dilakukan dengan cara memilih menu “ Kompressi ” pada menu utama. Menu ini sebagai menu untuk proses untuk mengkompressi citra natural . Tampilan ini dapat dilihat pada Gambar 4 seperti dibawah ini :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Gambar 4. Tampilan Kompressi

## 3.3. Tampilan Proses Cari File
Tampilan Proses Kompressi dapat dilakukan dengan cara memilih menu “ Kompressi ” pada menu utama. Menu ini sebagai menu proses untuk mencari file citra yang akan dikompressi tampilan ini dapat dilihat pada Gambar 5 seperti dibawah ini :
Gambar 5. Tampilan Proses OpenFile

## 3.4. Tampilan Proses Kompressi
Tampilan Proses kompresi dapat dilakukan dengan cara Melakukan Proses Pengkompresian pada aplikasi. Tampilan ini dapat dilihat pada Gambar 6 seperti dibawah ini :

## Gambar 6 Tampilan Proses  Kompressi

## 3.5. Tampilan Hasil Kompresi Advanced Image Coding
Tampilan Hasil Kompresi Advanced Image Coding dapat dilakukan dengan cara Melakukan Proses Kompresi Advanced Image Coding pada aplikasi. Tampilan ini dapat dilihat pada Gambar 7 seperti dibawah ini :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Gambar 7 Hasil Kompresi Advanced Image Coding

## 4. KESIMPULAN
Dari penyelesaian skripsi ini penulis dapat mengambil kesimpulan adalah sebagai berikut :
1. Dengan adanya proses Kompressi citra, maka dapat dilhat hasil sebagai proses Kompresi citra natural
2. Dengan menerapkan Advanced Image Coding dan dapat melakukan proses kompressi  citra natural dengan baik.
3. Dengan  adanya  Aplikasi  Kompressi  ini    dapat  digunakan  jika  pengguna  menerapkan  dengan  benar  dan  dapat diterapkan dalam membantu orang dalam hal  melakukan Pemampaatan/kompressi citra.
Referensi:
[1] S.Si, M.Kom T.Sutoyo, Teori Pengolahan Citra Digital, 1st ed., Benedicta Rini W, Ed. yogyakarta, Indonesia: C.V Andi OFFSET, 2010.
[2] Rhadika Veerla, Zhe Ngbing Zhang, K. R. Rao "Advance Image Coding And Its Comparison with Varios Still Images Codecs ," American Journal Of Signal processsing, DOI:  10.5923/j.ajsp .20120205.04 pp. 113-121, November 2012.
[3] S.Si, M.Kom T.Sutoyo, Teori Pengolahan Citra Digital, 1st ed., Benedicta Rini W, Ed. yogyakarta, Indonesia: C.V Andi OFFSET, 2010.
[4] Darma Putra, Pengolahan Citra Digital, Westriningsih , Ed. Yogyakarta: Andi, 2010.
[5] Rahmat Priyanto, Pengenalan Visual basic 2008, Jakarta: Elex Media Komputindo, 2007.