Analisa Teknik Adaptive Histogram Equalization dan Contrast Stretching untuk Perbaikan Kualitas Citra

## Budi Hartono dan Veronica Lusiana
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang email: pakbudi@yahoo.com, verolusiana@yahoo.com

## Abstrak
Citra dengan kualitas yang lebih baik akan memudahkan proses pengolahan selanjutnya. Penelitian ini akan melakukan analisa kinerja dua buah teknik yaitu ekualisasi histogram adaptif ( Adaptive Histogram Equalization ,  AHE)  dan  perenggangan  kontras  ( Contrast  Stretching ,  CS).  Kedua  teknik  ini  dapat meningkatkan  kualitas  atau  memperjelas  objek  pada  citra.  Teknik  CS  merupakan  proses  perbaikan  citra melalui  operasi  titik  sedangkan  AHE  melalui  operasi  spasial.  Pada  teknik  AHE  akan  menggunakan  3 ukuran blok (sub-image) yaitu 2x2, 8x8, dan 16x16 piksel.
Citra uji dalam format JPEG dengan ukuran bervariasi sebanyak 12 buah memiliki kualitas tampilan yang  berbeda-beda.  Citra  uji  memiliki  sebuah  atau  beberapa  objek  yang  tampak  jelas  atau  tidak  begitu jelas.  Variasi  tingkat  keredupan,  kecerahan,  tekstur  pada  latar  belakang  dan  tekstur  pada  objek  dapat digunakan sebagai parameter pengujian perbaikan kualitas citra.
Hasil  penelitian  ini  dapat  dijadikan  pertimbangan  dalam  memilih  metode  perbaikan  kualitas  citra untuk praproses pengolahan citra. Hasil ekualisasi histogram adaptif belum dapat dikatakan lebih baik dari perenggangan kontras, atau sebaliknya. Hal ini disebabkan oleh pengaruh kondisi atau komposisi citra asli. Pada  ekualisasi  histogram  adaptif,  ukuran  blok  (sub-image)  2x2  dapat  digunakan  untuk  proses  perbaikan kualitas  citra  dan  semakin  besar  ukuran  blok  (>  8x8  piksel)  mengakibatkan  objek  menjadi  semakin terdistorsi.
Kata kunci: perbaikan kualitas citra, ekualisasi histogram adaptif, perenggangan kontras.

## PENDAHULUAN
Citra dengan kualitas yang lebih baik akan memudahkan  proses  pengolahan  selanjutnya. Citra  ini  akan  memiliki  komposisi  data  yang lebih  baik  atau  dapat  juga  secara  pengamatan visual  tampak  menjadi  lebih  baik.  Berdasarkan cara kerja terhadap citra yang akan ditingkatkan kualitasnya, maka perbaikan citra dapat dilakukan  dengan  empat  cara  yaitu  operasi  titik ( point  operation ),  operasi  spasial  ( spatial operation ), operasi geometri ( geometric operation ),  dan  operasi  aritmetika  ( arithmetic operation ) (Putra, 2010). Setiap cara tersebut di atas memiliki beberapa macam teknik.
Proses  perbaikan  citra  pada  operasi  titik diperoleh  dari  mengubah  nilai  intensitas  piksel dengan  mempertimbangkan  kondisi  histogram citra.  Pada  operasi  spasial,  citra  hasil  perbaikan
diperoleh menggunakan operasi filter ( filtering ). Nilai piksel baru dihitung dengan mempertimbangkan juga nilai piksel di sekitarnya.  Untuk  operasi  geometri  lebih menekankan  pada  perbaikan  atau  perubahan posisi objek dan ukuran citra. Operasi aritmetika merupakan  proses  perbaikan  citra  dengan memanfaatkan  operator  aritmetika  dan  logika, antara lain: penjumlahan, pengurangan, perkalian,  pembagian,  logika not , and , or ,  dan xor .
Penelitian  ini  akan  melakukan  analisis kinerja  dari  dua  buah  teknik  yaitu  ekualisasi histogram adaptif ( Adaptive Histogram Equalization ,  AHE)  dan  perenggangan  kontras ( Contrast  Stretching ,  CS).  Kedua  teknik  ini dapat  meningkatkan  kualitas  tampilan  atau memperjelas  objek  yang  ada  di  dalam  citra. Teknik  CS  merupakan  proses  perbaikan  citra
melalui  operasi  titik  sedangkan  AHE  melalui operasi  spasial.  Pada  teknik  AHE  akan menggunakan  3  ukuran  blok  ( sub-image )  yang berbeda yaitu 2X2, 8X8, dan 16X16 piksel.
Citra  uji  yang  digunakan  untuk  penelitian ini  adalah  citra  dalam  format  JPEG  dengan ukuran  bervariasi  sebanyak  12  buah.  Pada  citra uji  memiliki  sebuah  atau  beberapa  objek  yang tampak  jelas  atau  tidak  begitu  jelas.  Melalui citra  uji  ini  ingin  diketahui  kinerja  perbaikan citra menggunakan teknik AHE dan CS.

## Histogram Citra
Histogram citra digunakan untuk menampilkan frekuensi munculnya nilai intensitas  sebuah  piksel,  yang  digambarkan dalam bentuk grafik dua dimensi. Melalui grafik ini dapat dibaca pada sumbu-x adalah jangkauan intensitas piksel sedangkan frekuensi kemunculan dibaca pada sumbu-y. Pada jangkauan
intensitas dipengaruhi
oleh kedalaman  warna  yang  dimiliki  oleh  citra. Contoh  untuk  citra  4  bit  maka  jangkauan intensitas  akan  bernilai  0  sampai  dengan  15 sedangkan  citra  8  bit  memiliki  jangkauan intensitas 0 sampai dengan 255.
Gambar 1. Citra redup, seimbang, terlalu cerah
Kondisi  citra  secara  visual  seperti  citra yang  redup,  seimbang,  atau  terlalu  cerah  akan menghasilkan  bentuk  histogram  seperti  pada Gambar  1.  Pemrosesan  histogram  ( histogram processing ) sering digunakan untuk memperbaiki  kualitas  citra  melalui  domain
spasial.  Proses  pengamatan  dilakukan  dengan cara membandingkan perubahan bentuk histogram  lama  dengan  bentuk  histogram  baru hasil proses perbaikan citra.

## Perenggangan Kontras
Kontras pada sebuah citra adalah berhubungan  dengan  distribusi  intensitas  piksel yaitu  proses  untuk  memperluas  jangkauan intensitas  (Gonzales,  2008).  Perenggangan kontras  ( contrast  stretching,  CS )  merupakan salah satu cara untuk memperbaiki kualitas citra melalui  operasi  titik.  Nilai  intensitas  baru  pada koordinat  (x,y)  yaitu baru(x,y) diperoleh  dari hasil perenggangan kontras menggunakan Rumus  1  (Munir,  2004).  Di  sini  jangkauan intensitas  adalah  0  sampai  dengan  255.  Dengan lama(x,y) adalah intensitas piksel yang diproses, r min adalah nilai intensitas paling rendah, dan r max adalah nilai intensitas paling tinggi yang dimiliki citra.
……….… (1)
Gambar 2. Citra sebelum dan setelah perenggangan kontras
Citra  dengan  kontras  rendah  yaitu  citra yang  memiliki  distribusi  intensitas sempit.  Pada histogram akan terlihat memiliki sebuah puncak utama  dengan  sebagian  besar  nilai  intensitas piksel  mengelompok  rapat  di  sekitarnya.  Jika dilihat  dari  sumbu-x  histogram  maka  puncak utama ini bisa cenderung di sebelah kiri, tengah, atau kanan. Secara umum kondisi ini menyebabkan  citra  menjadi  terlalu  gelap,  atau objek  akan  tampak  tidak  terlalu  jelas,  atau  citra tampak  terlalu  terang.  Sebaliknya,  citra  dengan kontras  yang  baik  yaitu  citra  yang  memiliki
distribusi  intensitas  lebar.  Pada  histogram  tidak terlihat  puncak  yang  dominan.  Jika  dilihat  dari sumbu-x  histogram  maka  nilai  intensitas  piksel relatif  tersebar  secara  merata.  Kondisi  ini menyebabkan citra tampak lebih baik dan objek tampak lebih jelas.
Pada  Gambar  2  adalah  contoh  citra sebelum  dan  setelah  proses  perenggangan kontras.  Citra  hasil  perenggangan  kontras memiliki  tampilan  visual  lebih  baik.  Pada histogram  setelah  proses  perenggangan  kontras tampak  masih  mirip  dengan  histogram  sebelum perenggangan kontras. Histogram hasil perenggangan  kontras  menjadi  lebih  renggang atau  melebar,  dan  tidak  memiliki  puncak  yang dominan.
Penelitian  tentang  teknik  perenggangan kontras  antara  lain  telah  dilakukan  oleh Abdul- Nasir  dan  kawan-kawan  (2012)  yaitu  berkaitan dengan  pengolahan  citra  mikroskopis  parasit malaria  pada  sel  darah  merah.  Penelitian  ini menggunakan empat varian perenggangan kontras  yaitu: global , linear , modified  global , dan modified  linear  contrast  stretching dengan 150  buah  citra  uji.  Melalui  modifikasi  dan pengaturan perenggangan kontras dapat membantu  proses  identifikasi  parasit  malaria pada citra.

## Ekualisasi Histogram
Teknik yang sering dipakai untuk pemrosesan histogram adalah ekualisasi histogram  ( Histogram  Equalization,  HE )  yaitu untuk  menghasilkan  histogram  yang  seragam atau merata sehingga sering disebut juga dengan istilah  perataan  histogram  (Gonzales,  2008). Teknik  ini  dapat  dilakukan  satu  kali  untuk seluruh luas citra ( global histogram equalization )  atau  dengan  beberapa  kali  yang diulang  untuk  setiap  blok  citra  ( sub-image ). Rumus  2  digunakan  untuk  mengerjakan  proses ekualisasi histogram.
…...….(2)
Keterangan:
v: nilai piksel yang ingin dicari penggantinya. cdf(v): fungsi distribusi kumulatif untuk nilai v.
cdf min : nilai minimum dari distribusi kumulatif.
MxN:  piksel  penyusun  citra,  dengan  M  jumlah kolom dan N jumlah baris.
L:  cacah  abu-abu  yang  dapat  digunakan,  citra abu-abu 8 bit maka L=256.
Pada  Gambar  3  adalah  contoh  citra sebelum dan setelah proses ekualisasi histogram. Tampak  pada  citra  hasil  ekualisasi  histogram memiliki  tampilan  visual  yang  lebih  baik.  Pada histogram,  setelah  proses  ekualisasi  histogram terjadi  proses  distribusi  ulang  intensitas  dan menjadi  lebih  tersebar  merata.  Intensitas  0 sampai dengan 255 hampir semuanya terwakili.
Gambar 3. Citra sebelum dan setelah ekualisasi histogram

## Ekualisasi Histogram Adaptif
Teknik ekualisasi histogram adaptif ( Adaptive  Histogram  Equalization,  AHE )  pada prinsipnya  sama  dengan  ekualisasi  histogram. Nama  lain  dari  AHE  adalah local  histogram processing (Gonzales, 2008), yaitu mengerjakan proses  ekualisasi  histogram  sebanyak  beberapa kali masing-masing untuk setiap blok citra ( sub- image ).  Ukuran  blok  citra  telah  ditentukan sesuai  kondisi  citra  atau  kebutuhan  penelitian yaitu  antara  lain  2x2,  4x4,  8x8,  16x16  piksel, atau ukuran yang lain.
Teknik AHE dan variasinya ini dikenalkan oleh  Pizer  dan  kawan-kawan  (1987).  Mereka meneliti dan menerapkan teknik AHE pada citra alami ( natural images ) dan citra medis ( medical imaging ). Di sini objek dapat terlihat lebih baik karena  proses  perbaikan  kontras.  Selain  itu,
diteliti  juga  kebutuhan  waktu  komputasinya. Penelitian  lain  oleh  Stark  (2000)  yang  meneliti penggunaan teknik AHE berdasarkan perenggangan  kontras.  Modifikasi  dilakukan juga  pada  variasi  perenggangan  kontras  selain ukuran  blok  citra.  Variasi  ini  berpengaruh terhadap hasil perbaikan kualitas citra.
Penelitian lain yang pernah dilakukan oleh Yussof  dan  kawan-kawan  (2013),  mereka menggunakan  teknik contrast  limited  adaptive histogram equalization (CLAHE) untuk meningkatkan kualitas citra dengan objek bawah laut.  Citra  diperoleh  dari  lokasi  pulau  Redang dan  pulau  Bidong  di  Terengganu  Malaysia. Kondisi  citra  secara  visual  sangat  dipengaruhi oleh kedalaman laut dan penyerapan cahaya dari sinar matahari oleh air laut. Dari hasil percobaan teknik  CLAHE  dapat  meningkatkan  kualitas citra sekaligus mengurangi gangguan ( noise ).

## PROSES PENELITIAN
Proses  penelitian  dibagi  menjadi  empat tahap, yaitu:
1. Mempersiapkan 12 buah citra uji.
2. Menerapkan  teknik  AHE  dengan  ukuran blok  2x2,  8x8,  dan  16x16  piksel  terhadap citra uji.
3. Menerapkan teknik CS terhadap citra uji.
4. Menerapkan teknik global histogram equalization terhadap  citra  uji  sebagai pembanding  dengan  hasil  dari  langkah nomor 2 dan 3.
5. Mengamati  dan  menganalisa  hasil  proses pengujian.
Alat  penelitian  adalah  satu  set  komputer Laptop  dengan  spesifikasi  prosesor  Intel  Core i3-2350M – 2.30 GHz, RAM 2 GB, dan Sistem operasi  Microsoft  Windows  7  Home.  Proses komputasi  menggunakan  Matlab  7.1.  Bahan penelitian berupa 12 buah file citra digital. Pada Tabel  1  berisi  rangkuman  atribut  atau keterangan  citra.  Seluruh  citra  percobaan  dapat dilihat pada Gambar 4.
Tabel 1. Keterangan citra percobaan

## Gambar 4. Citra percobaan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Citra  uji  dalam  format  JPEG  memiliki ukuran yang bervariasi dengan tingkat kedalaman  abu-abu  8  bit.  Di  sini  proses perbaikan  kualitas  citra  secara  umum  adalah untuk  lebih  memperjelas  tampilan  objek.
Komposisi,  ukuran  dan  jumlah  objek  yang terdapat  dalam  setiap  citra  uji  adalah  relatif. Citra  dengan  objek  tunggal  adalah  citra02, citra03 dan citra07. Citra dengan beberapa buah objek  tunggal  adalah  citra01,  citra04,  citra05, citra06,  dan  citra08.  Citra  dengan  objek  banyak adalah citra09, citra10, citra11 dan citra12.
Gambar 5. Hasil ekualisasi histogram (HE) dan perenggangan kontras (CS) (1)
Masing-masing  citra  memiliki  variasi tingkat keredupan dan kecerahan, dengan batas- batas objek ada yang tampak jelas maupun tidak begitu  jelas.  Citra  yang  kaya  dengan  tekstur pada bagian latar belakang yaitu citra04, citra05 dan  citra06,  sementara  itu  objek  yang  kaya dengan  tekstur  terdapat  pada  citra02,  citra07, citra10,  citra11  dan  citra12.  Variasi  tingkat keredupan,  kecerahan,  tekstur  pada  latar belakang  dan  pada  objek  dapat  digunakan sebagai  parameter  pengujian  perbaikan  kualitas citra.
Tahap  pertama  seluruh  citra  percobaan diuji  menggunakan  dua  buah  metode  perbaikan kualitas  citra  yaitu  ekualisasi  histogram  ( global histogram  equalization ,  HE)  dan  perenggangan kontras ( Contrast Stretching , CS) Hasil pengujian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  5. Metode  ekualisasi  histogram  cukup  popular untuk  proses  perbaikan  citra.  Hasil  proses ekualisasi  histogram  akan  menjadi  pembanding dengan  hasil  dari  metode  perbaikan  yang lainnya.  Tahap  kedua  seluruh  citra  percobaan diuji  menggunakan  metode  perbaikan  kualitas citra  ekualisasi  histogram  adaptif  ( Adaptive Histogram  Equalization ,  AHE)  dengan  ukuran blok  ( sub-image )  2x2,  8x8,  dan  16x16  piksel. Hasil pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil ekualisasi histogram (HE) dan perenggangan kontras (CS) (2)
Gambar 7. Hasil ekualisasi histogram (HE) dan perenggangan kontras (CS) (3)
Tabel 2. Hasil pengamatan parameter redup, cerah, tekstur latar belakang dan tekstur objek
Secara  umum  seluruh  hasil  perbaikan kualitas citra (teknik HE, CS, AHE2x2, AHE8x8 dan  AHE16x16)  tidak  membuat  citra  menjadi lebih  redup  tetapi  sebaliknya  hampir  seluruh citra  menjadi  lebih  cerah.  Seperti  dapat  diamati pada  Tabel  2.  tanda  +,  ++,  +++  melambangkan
tingkat kecerahan citra yang semakin bertambah jika  dibandingkan  dengan  citra  aslinya.  Di  sini kondisi  citra  yang  semakin  cerah  menyebabkan objek menjadi tampak lebih baik.
Gambar 8. Hasil ekualisasi histogram (HE) dan perenggangan kontras (CS) (4)
Hasil  pengamatan  tekstur  pada  latar belakang,  teknik  HE  dan  CS  memberikan  hasil lebih  kuat  daripada  teknik  AHEnxn  untuk citra01,  citra03,  citra07  dan  citra09,  hal sebaliknya  terjadi  pada  citra02,  citra05,  citra06 dan  citra08.  Teknik  HE,  CS,  AHEnxn,  pada citra04  dan  citra10  menghasilkan  penguatan tekstur  pada  latar  belakang  yang  sama  kuat, sedangkan pada citra11 dan citra12 tidak terjadi penguatan tekstur pada latar belakang. Sementara  itu  untuk  hasil  pengamatan  tekstur pada objek, teknik HE dan CS memberikan hasil lebih  kuat  daripada  teknik  AHEnxn  untuk citra01,  citra03,  citra10,  hal  sebaliknya  terjadi pada seluruh citra yang lain.
Gambar 9. Hasil ekualisasi histogram adaptif
(AHE) 2x2, 8x8, 16x16 piksel (1)
Gambar 10. Hasil ekualisasi histogram adaptif (AHE) 2x2, 8x8, 16x16 piksel (2)
Gambar 11. Hasil ekualisasi histogram adaptif (AHE) 2x2, 8x8, 16x16 piksel (3)
Gambar 12. Hasil ekualisasi histogram adaptif (AHE) 2x2, 8x8, 16x16 piksel (4)
Melalui  pengamatan  secara  visual  pada Gambar  5  dan  Gambar  6,  teknik  HE  dan  CS menghasilkan perbaikan kualitas citra yang sama baiknya, kecuali pada citra01 dimana teknik CS tampak  lebih  baik  dari  HE.  Pada  pengamatan histogram,  histogram  CS  tampak  menjadi  lebih lebar  dengan  pola  yang  mirip  seperti  histogram citra asli, di sini jangkauan intensitas abu-abu 0 sampai  dengan  255  menjadi  lebih  terwakili. Untuk  histogram  HE  tampak  lebih  merata melalui distribusi ulang dari histogram citra asli. Pola histogram HE tidak sama dengan histogram citra asli.
Gambar 13. Hasil ekualisasi histogram adaptif
(AHE) yang terdistorsi
Gambar 14. Hasil ekualisasi histogram adaptif
(AHE) yang baik
Pada citra01 dan citra10 yang diasumsikan sebagai citra hasil rekam medis dan penginderaan  jauh,  seluruh  proses  perbaikan kualitas citra menghasilkan tampilan objek yang saling  melengkapi.  Teknik  HE,  CS,  AHE2x2, AHE8x8  dan  AHE16x16,  menghasilkan  detail tekstur  pada  posisi-posisi  yang  berbeda.  Pada contoh  ini  cukup  sulit  untuk  menentukan  hasil dari  teknik  mana  yang  lebih  baik.  Pengolahan citra  lebih  lanjut  atau  untuk  keperluan  proses interpretasi  citra  yang  setipe  dengan  citra01 citra10,  akan  dipengaruhi  oleh  pertimbangan dari pakar di bidang yang bersangkutan.
Teknik AHE2x2, AHE8x8 dan AHE16x16 menghasilkan  perbaikan  kualitas  citra  yang berbeda.  Semakin  besar  ukuran  blok  ( sub- image )  menyebabkan  tampilan  citra  menjadi semakin buruk karena terdistorsi, hal ini tampak lebih  jelas  pada  ukuran  blok  16x16.  Untuk seluruh citra uji, ukuran blok 2x2 menghasilkan perbaikan kualitas citra yang baik. Pada citra02,
citra03,  citra04,  citra05,  citra06,  citra11  dan citra12, dapat diamati hasil dari teknik AHE8x8 dan  AHE16x16  menjadi  semakin  terdistorsi. Pada Gambar 7 dapat dilihat contoh citra02 dan citra05  yang  tampak  terdistorsi.  Perkecualian terjadi pada citra07, citra08 dan citra 09, dimana AHE8x8  dan  AHE16x16  masih  memberikan hasil  yang  baik.  Pada  Gambar  8  dapat  dilihat contoh  citra07  dan  citra09  yang  terlihat  baik. Jika  diamati  melalui  histogram  AHE2x2, AHE8x8  dan  AHE16x16  sekilas  tampak  mirip satu  sama  lain  terutama  untuk  AHE8x8  dan AHE16x16.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dan  saran  penelitian  ini adalah:
1. Hasil  perbaikan  kualitas  citra  dipengaruhi oleh  kondisi  awal  citra  (citra  asli)  dan metode yang digunakan. Melalui pengujian terhadap  12  buah  citra  uji  maka  seluruh hasil  ekualisasi  histogram  adaptif  belum dapat dikatakan lebih baik dari perenggangan kontras, atau sebaliknya.
2. Pada  ekualisasi  histogram  adaptif  (AHE), ukuran blok ( sub-image ) 2x2 dapat digunakan  untuk  proses  perbaikan  kualitas citra.
3. Pada  ekualisasi  histogram  adaptif  (AHE), semakin besar ukuran blok yang digunakan (>8x8 piksel) mengakibatkan objek menjadi semakin terdistorsi.
4. Hasil penelitian ini dapat dijadikan
pertimbangan dalam memilih metode perbaikan  kualitas  citra  untuk  pra-proses pengolahan citra.
5. Pengembangan  lebih  lanjut  hasil  penelitian ini  dapat  diterapkan  pada  program  aplikasi yang didalamnya terdapat proses pengenalan objek.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul-Nasir, A.S.,  Mashor,  M.Y.,  Mohamed,  Z.
(2012).  Modified  Global  and  Modified Linear  Contrast  Stretching  Algorithms: New Colour Contrast Enhancement Techniques  for  Microscopic  Analysis  of Malaria Slide Images. Journal
Computational and Mathematical Methods  in  Medicine .  Volume  2012, Article ID 637360.
Ahmad, U. (2005). Pengolahan Citra Digital  & Teknik Pemrogramannya .  Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.
Gonzalez,  R.  C.,  Woods,  R.E.  (2008). Digital Image  Processing  third  edition .  New Jersey: Prentice-Hall, Inc.
Munir,  R.  (2004). Pengolahan  Citra  Digital dengan  Pendekatan  Algoritmik. Bandung: Penerbit Informatika.
Murni, A. (1992). Pengantar Pengolahan Citra. Jakarta: Penerbit Elex Media Komputindo.
Petrou, M., Petrou, C. (2010). Image Processing:  The  Fundamentals .  Second Edition,  John  Wiley  &  Sons,  Ltd,  West Sussex, United Kingdom.
Pizer,  S.  M.,  Amburn,  P.,  Austin,  J.  D., Cromartie,  R.,  Geselowitz,  A.,  Greer,  T.,
Romeny,  B.  H.,  Zimmerman,  J.  B., Zuiderveld, K. (1987). Adaptive
Histogram Equalization and Its Variations. Journal  Computer  Vision,  Graphics,  and Image Processing , 39, 355-368, Academic Press Inc.
Prasetyo,  E.  (2011). Pengolahan  Citra  Digital dan  Aplikasinya  menggunakan  Matlab. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Putra,  D.  (2010). Pengolahan  Citra  Digital . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Solomon, C., Breckon, T. (2011). Fundamentals of  Digital  Image  Processing:  A  Practical Approach  with  Examples  in  Matlab .  John Wiley  &  Sons,  Ltd,  West  Sussex,  United Kingdom.
Stark,  J.  A.  (2000).  Adaptive  Image  Contrast
Enhancement  Using  Generalizations  of Histogram Equalization. IEEE Transactions on Image Processing , Vol. 9, No. 5, May 2000.
Sutoyo,  T.,  Mulyanto,  E.,  Suhartono,  V.,
Nurhayati, O. D., Wijanarto. (2009). Teori Pengolahan  Citra  Digital.  Yogyakarta: Penerbit Andi.
Yussof, W. N. J. W., Hitam, M. S., Awalludin, E. A.,  Bachok,  Z.  (2013).  Performing
Contrast  Limited  Adaptive  Histogram
Equalization  Technique  on  Combined Color  Models  for  Underwater  Image Enhancement. International  Journal  of Interactive  Digital  Media ,  Vol.1,  April 2013.