## Implementasi Metode Super Resolusi Untuk Meningkatkan Kualitas Citra Hasil Screenshot

## Windi Astuti
Prodi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: windya741@gmail.com Submitted 22-04-2020; Accepted 01-06-2020; Published 14-06-2020

## Abstrak
Berbagai jenis pengolahan citra yang dapat dilakukan oleh komputer, seperti meningkatkan kualitas citra merupakan  salah satu bidang cukup popular hingga saat ini. Meningkatan kualitas suatu citra sangat diperlukan hingga agar seseorang dapat mengamati citra tersebut dengan jelas dan detail tanpa adanya ganguan. Suatu citra dapat mengalami gangguan atau kesalahan yang utama pada suatu citra misalnya citra hasil screenshot dijadikan sebagai sampel. Hasil citra dari screenshot memiliki tingkat ketajaman dan kehalusan citra y ang terkecil, sehingga  untuk  mendapatkan  citra  yang  lebih  baik  biasanya  dilakukan  pembesaran  terhadap  citra  tersebut.    Setelah  hasil  screenshot didapatkan maka, proses selanjutnya adalah mengcroping gambar tersebut dan gambar tampak terlihat ada gangguan seperti terlih at blur dan pecah-pecah . Untuk mendapatkan pembesaran citra (Zooming image) dengan cara penambahan piksel atau titik baru. Hal ini dilakukan dengan metode super resolusi, super resolusi mempunyai tiga tahap penyelesaiannya pertama Registrasi, Interpolasi, dan Rekontruksi. Untuk  pembesaran  dilakukan  dengan  interpolasi  linier  dan  rekontruksi  menggunakan  median  filter  untuk  penghalusan  citra.  Dengan metode  ini  diharapkan  mampu  menyelesaikan  masalah  meningkatkan  kualitas  citra  pada  aplikasi  pembesaran  citra.  Penelitian  ini membahas agar proses yang dilakukan untuk menerapkan pembesaran citra berdasarkan metode super resolusi maka, dibangun aplikasi dengan menggunakan matlab R2013a sebagai editor untuk mengedit program.
Kata Kunci : Citra Digital, Pembesaran, Super Resolusi, Matlab.

## Abstract
Various types of image processing that can be done by computers, such as improving image quality is one of the fields that is quite popular until  now.  Improving  the  quality  of  an  image  is  necessary  so  that  someone  can  observe  the  image  clearly  and  in  detail  without   any disturbance. An image can experience major disturbances or errors in an image such as the image of the screenshot is used as a sample. The results of the image from the screenshot have the smallest sharpness and smoothness of the image, so to get a better image is usually done enlargement of the image. After the screenshot results are obtained then, the next process is cropping the image and the image looks like there are disturbances such as visible blur and cracked. To get an enlarged image (Zooming image) by adding new pixels o r points. This  is  done  by  the  super  resolution  method,  super  resolution  has  three  stages  of  completion,  first  Registration,  Interpolation,  an d Reconstruction. For magnification done by linear interpolation and reconstruction using a median filter for image refinement. This method is expected to be able to solve the problem of improving image quality in image enlargement applications. This study discusses that the process carried out to implement image enlargement based on the super resolution method is then built by using  R2013a matlab as an editor to edit programs.
Keywords : Digital Image, Magnification, Super Resolution, Matlab.

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan citra merupakan bidang yang berkembang pesat dan banyak diterapkan pada ilmu-ilmu murni dan teknik. Proses diperolehnya citra ini dimulai dengan adanya sumber cahaya yang menerangi suatu objek. Pengolahan citra itu sendri adalah istilah umum untuk berbagai  teknik yang keberadaannyauntuk  memanipulasi  dan memodifikasikan citra dengan berbagai cara. Tidak setiap kali citra yang didapatkan selalu sesuai dengan keinginan, atau dengan kadang kala citra yang didapatkan terlalu kecil dan beresolusi  rendah. Pengolahan citra digital bagian penting yang mendasari  bebagai  aplikasi  nyata,seperti pengenalan pola, pengendaraan jarak jauh melalui satelit atau pesawat udara, dan sangat berperan memisahkan objek yang akan  diproses  dan  banyak  peralatan  elektronik  yang  dibutuhkan  didalam  citra  digital  misalnya,  scanner  kamera  digital, mikroskop digital, dan fingerprint reader yang menghasilkan citra digital. Screenshot  adalah suatu gambar tampilan yang diambil  dari  layar  monitor  seperti  perangkat  komputer,  tablet  PC,  dan  smartphone.  Hasil  citra  dari  screenshot  memiliki tingkat ketajaman dan kehalusan citra yang terkecil, sehingga untuk mendapatkan citra yang lebih baik biasanya dilakukan pembesaran terhadap citra tersebut secara langsung, namun memiliki tingkat kecerahan yang kurang baik[1].
Dalam jurnal penelitian Soeb Aripin, Hery Sunandar pada tahun 2016 yang berjudul “perancangan aplikasi perbaikan citra  pada  hasil  screenshot  menggunakan  metode  interpolasi  linier,  perbaikan  citra  gambar  screenshot  dapat  diperbaiki dengan salah satu  metode perbaikan citra yaitu, interpolasi  linier dimana hasil pembesaran citra dilakukan didalam  objek bitmap dan resolusi akan bertambah setelah proses pembesaran dilakukan pada gambar masukan. setelah hasil penyeleksian hasil gambar screenshot di dapat proses selanjutnya membaca resolusi citra masukan yang berupa bitmap objek yang berguna untuk mengetahui ukuran/resolusi citra tersebut[2].
Agar screenshot yang kita ambil sempurna dan bagus, tentunya kita membutuhkan gambar resolusi tinggi, gambar dengan resolusi  tinggi apabila dibesarkan gambar tidak akan terlihat blur atau pecah. Meningkatkan kecerahan  citra pada perbaikan kualitas citra hasil screenshot memiliki gambar yang kaya, akan tetapi tidak semua citra hasil screenshot memiliki tampilan visual yang memuaskan mata manusia. Dalam hasil pembesaran tersebut, tentunya terdapat blur pada citra hasil screenshot,  sehingga  citra  hasil  screenshot  akan  tampak  seperti  kotak-kotak  atau  pecah.  Hal  ini  terjadi  karena  proses pembesaran, menyusun citra hasil screenshot menjadi lebih kecil dan resolusi yang rendah[3].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Citra Digital
Citra  digital  merupakan  digital  pemrosesan  gambar  2  dimensi  menggunakan  komputer.  Dalam  konteks  yang  lebih  luas, pengolahan citra digital mengacu pada pemrosesan setiap data 2 dimensi. Citra digital merupakan sebuah larik ( array ) yang berisi nilai-nilai real maupun komplek yang direpresentasikan dengan deretan bil tertentu[5].

## 2.2 Resolusi Citra
Resolusi citra merupakan tingkat detail suatu citra. Semakin tinggi resolusi citra maka akan semakin tinggi pula tingkat detail dari citra tersebut. Satuan dalam pengukuran resolusi citra dapat berupa ukuran fisik (jumlah garis per mm/jumlah garis per inchi ) ataupun dapat juga berupa ukuran citra menyeluruh (jumlah garis per tinggi citra)[5].

## 2.3 Citra Hasil Screenshot
Screensho t adalah suatu gambar tampilan  layar yang diambil dari layar monitor seperti perangkat komputer, tablet PC, dan smartphone [3]. Screenshot biasa disebut SS merupakan sebuah gambar yang diambil melalui komputer atau lebih mudahnya adalah jepretan layar yang tampil pada monitor. Hasil citra dari screenshot memiliki tingkat ketajaman dan kehalusan citra yang kecil, tingkat kehaluasan dan ketajaman merupakan salah satu  parameter yang utama dalam pemprosesan, sehingga untuk mendapatkan citra yang lebih baik biasanya dilakukan pembesaran (zooming) terhadap citra tersebut secara langsung namun memiliki tingkat kecerahan yang kurang baik.

## 2.4 Metode Super Resolusi
Teknik citra super resolusi adalah salah satu teknik untuk mendapatkan citra yang beresolusi tinggi dari sekumpulan citra yang beresolusi rendah. Resolusi tinggi yang dihasilkan dapat berupa citra tunggal atau lebih. Super resolusi secara umum terdiri dari tiga tahap algoritma yaitu : 1. Registrasi
Registrasi citra adalah proses menemukannya kembali titik-titik yang bersesuaian antara citra I 1 dengan I 2 adalah citra I digeometri.  Registrasi  citra  pada  domain  frame,lainya  pada  setiap  nilai  derajat  keabuan  ( grayscale )  atau  RGB  citra. Penelitian ini menggunakan registrasi average dan registrasi median . a. Registrasi Average
Registrasi average adalah salah satu metode registrasi sederhana yang melakukan pencarian nilai rata-rata piksel dari beberapa  frame  citra  yang  mengalami  transformasi  geomatri,  kemudian  membaginya  dengan  banyaknya  frame citra[2]. Persamaan pencarian nilai rata-rata piksel ditunjukkan pada persamaan
f(x,y) =   x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 + x 6 + x 7 + x 8 + x 9 (1)
n b. Registrasi Median
Registrasi  median  adalah  metode  registrasi  citra  yang  melakukan  pencarian  nilai  piksel  yang  bersesuaian  dengan melakukan pengurutan terlebih dahulu. Pengurutan nilai dimulai dari nilai piksel terkecil hingga nilai piksel terbesar 2. Interpolasi
Interpolas i (biasa disebut resampling) adalah sebuah metode penvitraan untuk meningkatkan (atau mengurangi) jumlah piksel dalam citra digital. Interpolasi citra bekerja dalam dua arah dan mencoba untuk mencapai pendekatan yang terbaik dari sebuah piksel yang warna dan intensitasnya didasarkan pada nilai-nilai di sekitar piksel. Penelitian ini menggunakan interpolasi bilinier dan bikubik untuk proses pembesaran ( zooming ) citra. a. Interpolsi Billinier
Interpolasi  billinier menentukan nilai piksel  baru berdasarkan rata-rata (dengan memberi  bobot) daro 4  piksel  dari ukuran 2x2 piksel tetangga terdekat dalam gambar asli. Persamaan dari interpolasi billinier dapat dituliskan seperti persamaan (3).
𝑓(𝑥, 𝑦) = 𝑓 (𝐶𝑖𝑖) (𝑥 2 −𝑥 1 ) (𝑥 2  −𝑋 ) + 𝑓 (𝑄 11 ) (𝑥 2 −𝑥 1 ) (𝑦 2 −𝑦 1 ) ( 𝑥 2 − x) ( 𝑦 2 − y) + (2)
𝑓 (𝑄 21 ) (𝑥 2 −𝑥 1 ) (𝑦 2 −𝑦 1 ) ( 𝑥 2 − x) ( 𝑦 2 − y) + 𝑓 (𝑄 22 ) (𝑥 2 −𝑥 1 ) (𝑦 2 −𝑦 1 )(𝑥 2 −  x) (𝑦 2  − y) Keterangan f = frekuensi kelas median x = lokasi piksel baru horizontal y = lokasi piksel baru vartikal Q 11 = kuartil atas Q 22 = kuartil bawah
b. Interpolasi Linier
Bentuk interpolasi yang paling mudah adalah menghubungkan dua buah titik data dengan sebuah garis lurus. Teknik ini dan sebagainya interpolasi linier dan dilukiskan secara grafis, dengan rumus sebagai berikut :
𝑓(𝑥) = 𝑓(𝑥) + 𝑓(𝑥 1 ) 𝑥 1 −   X0 (x −  x 0 ) (3)
Keterangan : f(x)
= intesitas warna RGB titik yang dicari f(x 0 )
= intesitas warna RGB titik sebelah kiri f(x 1 )
= intesitas warna RGB titik sebelah kanan
x 0
= posisi titik sebelah kiri x 1
= posisi sebelah kanan x = titik yang dicari
3. Rekontruksi
Proses  ini  lakukan  dengan  menggunakan  metode  median  filter.  Median  filter  dicari  dengan  melakukan  pengurutan terhadap nilai piksel dari mask yang sudah ditentukan, kemudan dicari nilai tengahnya. Fajar Astuti Hermawati (2013), filter ini mengganti nilai piksel dengan nilai median dari gray-level dalam subimage dibawah jendela ketetanggaan ukuran m x n, sebagaimana persamaan berikut :
𝑓(𝑥, 𝑦) = 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 { g(s, t)} (4) 𝑥(𝑠, 𝑡) ∈ 𝑆 𝑥𝑦 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  yang  dianalisa  adalah  gambar screenshot yang  dimana  gambar  tersebut  diambil  melalui  laptop  kemudian  akan diproses untuk meningkatkan kualitas citra. Proses awal peningkatan kualitas citra hasil gambar screenshot dengan metode super resolusi ini adalah melakukan penyeleksian gambar screenshot yang diambil dari layar monitor laptop, setelah gambar screenshot didapatkan, maka dilakukan cropping untuk mendapatkan gambar yang kurang baik, setelah dilakukan cropping maka  disimpan  gambar  dengan  format  JPEG.    Setelah  hasil  penyeleksian  hasil  gambar screenshot di  dapatkan  proses selanjutnya adalah membaca resolusi  citra masukan yang berupa JPG objek yang berguna untuk mengetahui ukuran atau resolusi  citra tersebut. Proses pembesaran citra dilakukan didalam  objek JPG dan resolusi  akan bertambah setelah proses pembesaran dilakukan pada gambar masukan. proses penambahan pixel atau titik baru ini dilakukan dengan menyisipkan titik-titik tersebut diantara titik-titik yang harganya telah tetap yang dipetakan langsung dari citra asli.
Sebuah citra hasil screenshot yang berformat JPG yang ingin ditingkatkan kualitas citra dengan metode super resolusi, proses  ini  dilakukan  dengan  tahap registrasi  average, interpolasi  linier untuk  pembesaran  dan  tahap  median filter untuk penghalusan. Citra input gambar screenshot yang digunakan untuk memahami proses penyelesaian metode super resolusi adalah sebagai berikut :
1. Melakukan screenshot dari objek gambar layar monitor dengan cara menekan tombol PrtScsyrq
2. Menyeleksi gambar screenshot
Gambar 1. a) Hasil Screensho t 50x53 dan b) Sample citra nilai pixel 5x5 3. Nilai Pixel
Tabel 1. Nilai Pixel Grayscale 96 113  135  117 90 124  120  153  112  111
91 99 96 61 87
118  164  182  123  111
118 86 117 90 103

## 3.1 Penerapan Metode Super Resolusi Pada Citra Hasil Screenshot
Teknik  super  resolusi  terdiri  dari  tiga  tahap  yaitu  Registrasi,  interpolasi  dan  rekrontruksi.    Pada  tahap  regristrasi menggunakan Registrasi Average yang melakukan pecarian nilai rata-rata piksel dari beberapa frame citra yang mengalami transformasi  geomatri,  kemudian  membaginya  dengan  banyak  frame  citra.  Teknik  citra  super  resolusi  adalah  salah  satu teknik untuk mendapatkan citra yang beresolusi tinggi dari sekumpulan citra yang beresolusi rendah. Resolusi tinggi yang dihasilkan dapat berupa citra tunggal atau lebih.
Super resolusi secara umum terdiri dari tiga tahap algoritma yaitu : 1. Registrasi
Persamaan nilai rata-rata piksel dapat ditunjukkan sebagi berikut.
Tabel 2. Nilai Pixel 5x5 96 113  135  117 90 124  120  153  112  111 91 99 96 61 87 118  164  182  123  111 118 86 117 90 103
1. Nilai piksel dilakukan kernel matriks 3x3 proses perhitungannya adalah sebagai berikut : 96 113 135
124 120 153
91 99 96
f(x,y)   = x 1 + x 2 + x 3 + x 4 + x 5 + x 6 + x 7 + x 8 + x 9 n = 96 + 113 + 135 +124 + 120 + 153 + 91 + 99 + 96 9 = 1.027 9 = 114 Hasil  pada  tahap Regristrasi  Average adalah  x  (114),  sehingga  nilai  120  diganti  menjadi  114,  ditempatkan  menjadi matriks yang baru, hasilnya dapat dilihat sebagai berikut :

## Regristrasi  Average
Sehingga dilakukan proses Registrasi Average dengan menggunakan kernel 3x3 sehingga menjadi citra yang baru. Dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Regristrasi  Averag

## 2. Interpolasi Linier
Adapun langkah-langkah tahap interpolasi linier untuk pembesaran dapat dilakukan sebagai berikut :
a. Citra pembesaran 5x5 pixel dengan tahap interpolasi linier yang akan diterapkan kedalam metode super resolusi
Tabel 3. Nilai Pixel 5x5
96 113  135  117 90 124  114  118  106  111 91 106  123  115 87 118  106  113  108  111 118 86 117 90 103
b. Mencari nilai height dan new width
Penyelesaian : New height = tinggi pixel yang dicari New width = lebar pixel yang dicari Old height = tinggi pixel sebelumnya Old width = lebar sebelumnya Scale = pembesaran yang dilakukan
96 113 135 124 120 153 91 99 96 96 113 135 124 114 153 91 99 96 96 113 135 117 90 124 120 153 112 111 91 99 96 61 87 118 164 182 123 111 118 86 117 90 103 96 113 135 117 90 124 114 118 106 111 91 106 123 115 87 118 106 113 108 111 118 86 117 90 103
New height = (Old height * Scale) = 5*2 =10 New width = (Old width * Scale) = 5*2 =10 c. Pembentukan Pembesaran Matrik.
Maka hasil heigh t dan width adalah 10x10, sedangkan untuk memetakan intensitas warna RGB yang ada pada citra asli ke warna citra pada new JPEG, untuk pixel dengan posisi 0 maka, pixel terakhir (height-1) atau (width-1) akan dipetakan ke posisi yang sama pada new JPEG,  hal ini penting agar tidak terjadi pixel sisa yang tidak berguna atau menyebabkan  kerusakan  gambar.  Sehingga  nilai  hasil  height  dan  width  adalah  9x9  dan  memiliki  nilai  matriknya adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Nilai Matrik Pembesaran Citra 96 113 135 117 90 124 114 118 106 111 91 106 123 115 87 118 106 113 108 111 118 84 117 90 103
d. Proses mencari nilai pixel yang kosong dengan tahap interpolasi linier
Nilai  Interpolasi Linier =
𝑓(𝑥) =  𝑓(𝑥 0 ) + 𝑓(𝑥 1 ) −  𝑓(𝑥 0 ) 𝑥 1 − 𝑥 0 𝑋 1 − 𝑋 0 = 96 + 113 − 96 113 − 96 113 − 96 = 96 + 17 = 113

## Interpolasi  linier
Hasil matrik pembesaran sehingga menjadi citra yang baru. Dapat dilihat pada dibawah ini adalah sebagai berikut : Tabel 5. Matrik pembesaran citra
96 113  113  135  135  117  117  90 90 0 124  114  114  118  118  106  106  111  111  0 124  114  114  118  118  106  106  111  111  0 91 114  106  123  123  115  115  87 87 0 91 106  106  123  123  115  115  87 87 0 118  106  106  113  113  108  108  111  111  0 118  106  106  113  113  108  108  111  111  0 118  86 86 117  117  90 90 103  103    0 118  86 86 117  117  90 90 103  103  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3. Rekontruksi 96 113 124 114 96 113 113 124
114
Proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  median  filter.  Median  filter  dicari  dengan  melakukan  pengurutan terhadap nilai piksel dari mask yang sudah ditentukan, kemudian dicari nilai tengahnya. Adapun langkah-langkah untuk median filter sebagai berikut :
Tabel 6. Citra Input 96 113  113  135  135  117  117  90 90 0 124  114  114  118  118  106  106  111  111  0 124  114  114  118  118  106  106  111  111  0 91 114  106  123  123  115  115  87 87 0 91 106  106  123  123  115  115  87 87 0 118  106  106  113  113  108  108  111  111  0 118  106  106  113  113  108  108  111  111  0 118  86 86 117  117  90 90 103  103    0 118  86 86 117  117  90 90 103  103  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
𝑓(𝑥, 𝑦) =  𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 {𝑔(𝑠, 𝑡)} (𝑠, 𝑡) ∈ 𝑆𝑥𝑦
f(1,2) =
f(1,2) = 96  113  113   114   114   114   114  124  124 f(1,2) = 114 Selanjutnya menggeser kolom berikut dengan kernel 3x3 dan kemudian dicari nilai tengahnya  dengan tahap Rekontruksi menggunakan metode median filter  dari piksel-piksel berikutnya. Setelah dilakukan proses rekontruksi menggunakan median filter dengan kernel 9x9 sehingga menjadi hasil citra yang baru. dari pengujian yang dilakukan metode mendian filter dapat memperhalus kualitas citra
Tabel 7. Hasil Rekontruksi pembesaran citra
96 113  113  135  135  117  117  90 90 124  114  114  118  118  117  106  111  111 124  114  114  118  118  115  106  111  111 91 114  114  118  118  115  111  106  87 91 106  106  113  115  115  111  108  87 118  106  106  113  113  113  108  111  111 118  106  106  113  113  108  108  108  111 118  106  106  113  113  108  103  103  103 118  86 86 117  117  90 90 103  103
Berdasarkan  data  hasil  pembesaran  citra  hasil  Screenshot  menunjukkan  bahwa  resolusi  yang  dihasilkan  oleh  citra  hasil pembesaran berbeda. Resolusi citra hasil Screenshot sama sehingga resolusi citra hasil pembesaran akan berbeda. Kecepatan aplikasi untuk melakukan proses pembesaran citra tersebut tidak tergantung kepada resolusi spasial citra, tetapi lama proses pembesaran citra tergantung pada resolusi pixsel dan juga tergantung pada spesifikasi komputer yang menjalankan aplikasi pembesaran citra tersebut

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitia ini, maka dapat diambil kesimpulan, sebagai berikut :
1.  Proses meningkatkan kualitas pada citra hasil screenshot dilakukan dengan cara pembesaran dengan menerapkan metode super  resolusi  yang  menyangkut  variasi  ukuran  piksel  sehingga  dapat  diukur  kecepatan  waktu  proses  dan  tingkat keberhasilannya.
3.  Aplikasi  pembesaran  citra  hasil  screenshot  telah  selesai  dirancang  dengan  menggunakan  matlab  R2013a  dan  dapat dijalankan pada sistem operasi windows.
3.  Metode super resolusi dapat diterapkan dalam meningkatkan kualitas pada citra hasil screenshot dengan cara pembesaran citra. Aplikasi pembesaran citra telah dapat meningkatkan resolusi spasial citra sehingga dapat memudahkan pengguna melakukan pembesaran citra untuk meningkatkan resolusi spasialnya.

## REFERENCES
96 113 113
124 114 114 124 114 114
[1] N. S. Soeb Aripin, Guidio Leonarde Ginting, “Penerapan metode retinex untuk meningkatkan kecerahan citra pada hasil screenshot,” vol. 1, no. 1, pp. 24–27, 2017.
[2] N. M. Abdi and S. Aisyah, “Peningkatan Kualitas Citra Digital Menggunakan Metode Super Resolusi Pada Domain Spasial,” vol. 9, no. 3, pp. 137–142, 2011.
[3] S. Aripin and H. Sunandar, “Perancangan Aplikasi Perbaikan Citra Pada Hasil Screenshot Menggunakan Metode Interpolasi Linier,” vol. 15, no. 1, 2016.
[4] M.  K.  T.sutoyo,  S.Si.,  M.Kom.,  Edy  Muyanto,  S.Si.,  M.Kom.,  Dr.  Vincent  Suhartono,  Oky  Dwi  Nurhayati,  M.T.,  Wijanarto, Pengolahan Citra Digital, Andi. Yogyakarta, 2009.
[5] D. Putra, Pengolahan Citra Digital, Andi. Yogyakarta, 2010.
[6] A. K. & A. Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan citra, Andi. Yogyakarta, 2013.
[7] R.  Astuti,  “PENERAPAN  METODE  INTERPOLASI  LINIER  DAN  METODE  SUPER  RESOLUSI  PADA  PEMBESARAN CITRA,” vol. 1, no. 2, pp. 161–169, 2016.
[8] R. A. S.M . Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak, Informatik. Bandung, 2014.
[9] W. Komputer, Ragam Aplikasi Pengolahan Image dengan Matlab, PT Elex Me. Jakarta.