## Pengolahan Citra Negatif Klise Menjadi Citra True Color Dengan Matlab

## Transforming Negative Image Cliche into True Color Image by Matlab
Dhanar Intan Surya Saputra 1 , Muhammad Agus Triwibowo 2 , Muhammmad Faiz Noeris 3 , Maskur Alasad 4 1,2,3,4 STMIK AMIKOM Purwokerto; Jl. Letjen Pol Sumarto, Purwanegara, Purwokerto Utara, Indonesia 53123, 0281-623321.
1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika
1 dhanarsaputra@amikompurwokerto.ac.id, 2 m.a.triwibowo@gmail.com ,
2 m.faiznoeris@gmail.com , 3 almaskoer@gmail.com

## Abstrak
Dalam proses cetak foto, saat ini sangatlah mudah, menggunakan flasdisk atau memori lainnya  dan  komputer  maka  langsung  dapat  dicetak,  baik  dilakukan  secara  individu  atau melalui studio foto. Proses tersebut tentunya mempermudah bagi siapapun pengguna fotografi. Namun,  permasalahannya  bagaimana  dengan  masyarakat  yang  masih  memiliki  klise  foto  dan ingin  mencetaknya  (afdruk),  sedangkan  saat  ini  hanya  beberapa  studio  foto  yang  masih membuka jasa proses cetak foto klise (negative foto/ film). Maka dalam penelitian ini dilakukan pengembangan  sebuah  aplikasi  dan alat  untuk  mendapatkan  citra  true  color  dari  klise  secara mandiri.  Aplikasi  berbasis  komputer  untuk  pengolahan  citra  negatif  menjadi  citra  true  color yang menggunakan  fungsi  dari  matlab  merupakan  proses  memasukkan  informasi  berupa citra negatif  yang  diakuisisi  dengan  menggunakan  alat  scan  klise  sederhana  ke  dalam  komputer. Selanjutnya komputer mengolah citra negatif yang telah dimasukkan dan memberikan keluaran yang berupa citra true color. Aplikasi yang dikembangkan meliputi proses pilih gambar, proses grayscale, proses simpan gambar, proses reset, proses kirim via email. Dalam aplikasi adanya penambahan  fitur  seperti  memberikan  keluaran  yang  berupa  grayscale,  dan  juga  histogram dari  citra  yang  telah  diproses,  fitur  lainnya  adalah  mengirim  citra  hasil  pengolahan  melalui email  dan  menyimpan  hasil  citra  kedalam  komputer.  Hasil  dari  proses  citra,  aplikasi  dapat melakukan  penyimpanan  dalam  format  JPG/JPEG  (Joint  Photographic  Expert  Group),  yang mampu untuk menyimpan gambar dengan mode warna RGB (Red, Green dan Blue). Kata kunci—GUI, Matlab , klise, negatif, true color

## Abstract
In photo-printing process, the usage of flashdisk or other kind of memory and computer is  sufficient  to  change  from  digital  into  printed  photo,  either  done  individually  or  by  photo studio. That process certainly helps everybody in using photography. Yet, the problem lies in the fact that there are still people possessing cliche photos and willing to print while the number of photo  studios  are  recently  rare.  So  by  this  research,  we  have  developed  an  application  to  get true color image from cliche. Computer-based application to transform negative image into true color  image  uses  the  function  of  matlab,  it  runs  as  negative  image  acquired  by  the  cliche scanner  into  computer.  Computer  processes  the  negative  image  until  transformed  into  true color  image  come  out  as  an  output.  The  developed  application  consists  of  image  selection, grayscale  process,  image  saving  process,  reset  process,  sending  via  email  process.  There  are

## 
additional  features  such  as  grayscale  image  and  also  histogram  from  the  processed  image, another feature  is  to sind the processed image via email and/or to save  them in the computer. Computer  enables  to  save  images  in  JPG/JPEG  (Joint  Photographic  Expert  Group),  that able to save image with color mode RGB (Red, Green, and Blue).
Keywords—GUI, Matlab,  cliché, negative, true color

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi fotografi yang begitu cepat saat ini dapat dijadikan tolak ukur bahwa ilmu pengetahuan menjadi pemicu tumbuh dan berkembangnya aplikasi fotografi dalam berbagai  bidang    kehidupan  manusia.  Fotografi  bukan  hanya  sebagai  media  dokumentasi  saja, melainkan  dapat  juga  sebagai  media  dalam  menampung  segala  bentuk  ekspresi  diri  dari  setiap pengalaman masing-masing individu.
Perkembangan  teknologi  yang  terkait  dengan  pemrosesan  menggunakan  komputer sudah  semakin  pesat,  dimana  pemrosesan image (citra)  sudah  menggunakan  teknologi  digital. Seiring    dengan    berkembangnya  teknologi    grafis  maka  gambar  dimanfaatkan  sepenuhnya untuk  memajukan    kesejahteraan  umat  manusia,  serta  perkembangan  kreatifitas  gambar  tidak lepas dari pengolahan citra digital. Gambar ( image , picture ) adalah kombinasi antara titik, garis, bidang, dan warna untuk menciptakan suatu imitasi atau  tiruan  dari  suatu  obyek  fisik, benda atau  barang    (manusia,  binatang,    tumbuhan,  buah,    dsb)[1].  Penelitian  di  bidang  pengolahan citra digital sangatlah luas, seperti mengenai wajah, pengenalan wajah, menggunakan teknologi pelacakan  (tracking)  dan  deteksi  wajah,  pengolahan  citra  dan  beberapa  implementasi  lainnya [2].
Pada era ini, walaupun teknologi konvensional atau proses manual hampir ditinggalkan tetapi  masyarakat  masih  kebanyakan  menyimpan  foto  mereka  dalam  bentuk  gulungan  klise. Klise  merupakan  lembaran  yang  menyimpan  hasil  foto  kedalam  bentuk  foto  negatif,  yang  jika ingin  dicetak  harus  dibawa  ke  percetakan  foto  untuk  dilakukan  proses  pencucian,  kemudian menjadi  foto  fisik  dengan  warna  yang  sesungguhnya  dan  dalam  ukuran  yang  diinginkan. Mengingat sudah hampir tidak adanya masyarakat yang menggunakan perangkat fotografi yang menggunakan  gulungan  klise,  maka  tempat  percetakan  foto  untuk  mencuci  klise  sudah  sangat jarang. Namun beberapa orang masih memiliki klise yang belum sempat dicetak, ataupun yang foto fisiknya sudah rusak.
Pengolahan  citra  merupakan  proses  pengolahan  dan  analisis  citra  yang  banyak melibatkan  persepsi  visual.  Proses  ini  mempunyai  ciri  data  masukan  dan  informasi  keluaran yang  berbentuk  citra.  Citra  adalah  suatu  representasi  (gambaran),  kemiripan  atau  imitasi  dari suatu  objek.  Citra  yang  berupa  output  dari  suatu  sistem  perekaman  data  dapat  bersifat  optik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal video seperti gambar pada monitor televisi atau bersifat digital yang dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan. Citra mempunyai karakteristik  yang  tidak  dimiliki  oleh  data  teks,  yaitu  kaya  dengan  informasi  [3].  Citra  yang terlihat  merupakan  cahaya  yang  direfleksikan  dari  sebuah  objek.  Sumber  cahaya  menerangi objek,  objek  memantulkan  kembali  sebagian  dari  berkas  cahaya  tersebut  dan  pantulan  cahaya ditangkap  oleh  alat-alat  optik,  misal  mata  manusia,  kamera,  scanner,  sensor  satelit,  kemudian direkam.  Citra  seperti  ini  dapat  dikategorikan  kedalam  dua  macam  yaitu  Citra  Kontinu merupakan citra yang dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog. Contoh : mata manusia,  kamera  analog.  Citra  Diskrit  /  Citra  Digital  merupakan  citra  yang  dihasilkan  melalui proses digitalisasi terhadap citra kontinu. Contoh : kamera digital, scanner [4].
Pemanfaatan citra analog saat ini sudah sangat jarang dimanfaatkan  karena tidak dapat direpresentasikan  dalam  komputer  sehingga  tidak  bisa  diproses    secara  langsung,  tetapi  jika ingin  memproses  citra  ini  di  komputer,  harus  melalui  proses    konversi  analog  ke  digital.  Citra analog  adalah  citra  yang  bersifat  kontinu,  seperti  gambar  pada  monitor  televisi,  foto  sinar  X, foto yang tercetak dikertas foto, lukisan, pemandangan alam, hasil CT scan dan lain sebagainya.
Citra  analog  dihasilkan  dari  alat-alat  analog  diantaranya  adalah  video  kamera  analog,  kamera foto  analog  dan  CT  scan  [5].  Citra  digital  adalah  citra  yang  bersifat  diskrit  yang  dapat  diolah oleh  komputer  yang  merupakan  suatu  array  dari  bilangan  yang  merepresentasikan  intensitas terang  pada  point  yang  bervariasi  (piksel).  Piksel  ini  menghasilkan  raster  data  citra.  Suatu ukuran  citra  yang  umum  adalah  640  x  480  piksel  dan  256  warna  (8  bit  per  piksel)  dan  akan berisi kira-kira 300 kilobyte data. Citra ini dapat dihasilkan melalui kamera digital dan scanner ataupun citra yang telah mengalami proses digitalisasi. Citra digital disimpan juga secara khusus di  dalam  file  24-bit  atau  8-bit.  Citra  24-  bit  menyediakan  lebih  banyak  ruang  untuk menyembunyikan  informasi.  Semua  variasi  warna  untuk  piksel  yang  diperoleh  dari  tiga  warna dasar:  merah,  hijau  dan  biru.  Setiap  warna  dasar  direpresentasikan  dengan  1  byte,  citra  24-bit menggunakan 3 byte per piksel untuk merepresentasikan suatu nilai warna dan 3 byte ini dapat direpresentasikan sebagai nilai hexadecimal, decimal, dan biner [5].
Setiap  pixel  pada  citra  warna  mewakili  warna  yang  merupakan  kombinasi  dari  tiga warna  dasar  (RGB=Red  Green  Blue)  setiap  warna  dasar  menggunakan  penyimpanan  8bit  =  1 byte,  yang  berarti  mempunyai  gradasi  sebanyak  225  warna  berarti  setiap  piksel  mempunyai kombinasi  warna  sebanyak  2 8 .2 8 .2 8 =  224  = 16  juta  warna  lebih.  Penyimpanan  citra  true  color didalam  memori  berbeda  dengan  citra  grayscale.  Setiap  piksel  dengan  citra  grayscale  256 gradasi warna diwakili oleh 1 byte. Sedangkan 1 piksel citra true color diwakili oleh 3 byte yang masing-masing byte merepresentasikan warna merah ( Red ), hijau ( Green ), biru ( Blue ) [6].
Meskipun  sebuah  citra  kaya  informasi,  namun  seringkali  citra  yang  kita  miliki mengalami  penurunan  mutu  (degradasi),  misalnya  mengandung  cacat  atau  derau  ( noise ), warnanya  terlalu  kontras,  kurang  tajam,  kabur  ( blurring ),  dan  sebagainya.  Tentu  saja  citra semacam  ini  menjadi  lebih  sulit  diinterpretasi  karena  informasi  yang  disampaikan  oleh  citra tersebut  menjadi  berkurang.  Agar  citra  yang  mengalami  gangguan  mudah  diinterpretasi  (baik oleh  manusia  maupun  mesin),  maka  citra  tersebut  perlu  dimanipulasi  menjadi  citra  lain  yang kualitasnya lebih baik.
Melakukan  penelitian  akuisisi  citra  digital  untuk  mendapatkan  citra  hasil  segmentasi yang  dapat  diklasifikasikan  berdasarkan  ektraksi  citra  RGB,  intensitas  density,  dan  derajat keabuan.  Dimana  hasil  citra  yang  telah  diterima  kemudian  diproses  kedalam  suatu pemrograman  Grafic  Usher  Interface  (GUI)  pada  matlab.  Hasil  segmentasi  yang  didapatkan pada ekstraksi RGB dari gambar hasil pengujian ini dapat diketahui bahwa intensity distribution untuk citra warna Red (R) sama dengan citra warna Blue (B) yaitu 2. Sedangkan untuk ekstraksi citra  warna  Green  (G)  adalah  11.  Serta,  hasil  tekstur  dari  segmantasi  citra  warna  Blue  (B), menghasilkan citra yang jauh lebih baik dari segmentasi citra yang lain [8].
Membuat  aplikasi  secara  GUI  dari  MATLAB  untuk  merubah  detail  dan  warna  sebuah file  gambar  menjadi  lebih  kecil  tanpa  terlihat  mencolok  dari  pandangan  manusia  sehingga menghemat  penggunaan  memori  dan  media  penyimpanan.  Hasil  yang  didapat  yaitu  aplikasi MATLAB dapat membantu dalam mengkompresi atau menghilangkan berbagai kerumitan yang tidak  penting  ( redundansi) dari  suatu  informasi  dengan  cara  memadatkan  isi  file  sehingga ukurannya  menjadi  lebih  kecil  dengan  memaksimalkan  kesederhanaannya  dan  tetap  menjaga kualitas  penggambaran  dari  informasi  tersebut  dengan  memakai  fungsi  dasar  yang  ada  pada MATLAB [9].
Menerapkan pengolahan citra digital dengan MATLAB 7.1 pada citra radiografi untuk mengetahui klasifikasi nondestructive testing. Hasil penelitan menunjukkan adanya peningkatan kualitas  pada  citra  radiografi,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  klasifikasi nondestructive testing [10].
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk mengembangkan  sebuah  aplikasi  dan  alat  yang  memudahkan  masyarakat  untuk  mendapatkan citra true color dari klise secara mandiri dengan menggunakan  aplikasi Matlab, dalam aplikasi tersebut  peneliti  juga  menambahkan  beberapa  fitur  tambahan  seperti  memberikan output yang berupa  grayscale,  dan  juga  histogram  dari  citra  yang  telah  diproses,  fitur  lainnya  adalah mengirim citra hasil pengolahan melalui email dan menyimpan hasil citra kedalam komputer.

## 

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  aplikasi  pengolahan  citra negatif  menjadi  citra true  color dengan memanfaatkan perangkat  lunak  MATLAB.  MATLAB merupakan  bahasa  tingkat  tinggi  dan  lingkungan  interaktif  yang  memungkinkan  untuk melakukan  tugas-tugas  komputasi  secara  intensif  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  bahasa pemrograman  tradisional  seperti  C,  C++,  dan  Fortran.  Matlab  adalah  sebuah  lingkungan komputasi  numerikal  dan  bahasa  pemrograman  komputer  generasi  keempat.  Matlab memungkinkan  manipulasi  matriks,  pem-plot-an  fungsi  dan  data,  implementasi  algoritma, pembuatan  antarmuka  penggguna,  dan  pengantarmukaan  dengan  program  dalam  bahasa lainnya.  Meskipun  hanya  bernuansa  numerik,  sebuah  toolbox  yang  menggunakan  mesin simbolik MuPAD, memungkinkan akses terhadap kemampuan aljabar  komputer. Sebuah  paket tambahan,  Simulink,  menambahkan  simulasi  grafis  multiranah,  dan  Desain  berdasar-Model untuk sistem terlekat dan dinamik [7].
Data  citra  negatif  diambil  dengan  menggunakan  kamera  yang  formatnya  berekstensi *.jpg sebagai masukkan yang kemudian diubah menjadi citra true color .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Bahan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  bahan  inputan  berupa  file  data  citra  negative  yang  diambil menggunakan kamera dengan format ekstensinya *.jpg sebagai masukan yang kemudian diubah menjadi citra true color.
2. Pemilihan Perangkat Lunak dan Perangkat Keras
Dalam  melakukan  implementasi  dan  pengkonstruksian  aplikasi  dari  mode  rancangan menjadi sebuah aplikasi jadi, pada penelitian ini digunakan perangkat lunak MATLAB R2016a, dan perangkat keras Laptop Lenovo G400 dengan spesifikasi prosesor Intel® Pentium® 2020M @2.4Ghz, 4GB of RAM, Video Card AMD Radeon™ HD8570 2GB, sistem operasi Microsoft Windows 10 Pro.
3. Alur Algoritma
Alur  perancangan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membuat  aplikasi  ini  adalah  dengan melakukan  tahapan  pembuatan  suatu  system  pengolahan  citra  yang  mampu  mengubah  citra negative menjadi true color.
Seperti  terlihat  pada  gambar,  sistem  ini  akan  melakukan  proses  pengolahan  citra  digital yaitu  dengan  proses  load  image  (pilih  gambar),  proses  grayscale,  proses  true  color,  proses histogram,  proses save image (simpan gambar), dan dari  hasil pengolahan citra tersebut dapat di simpan atau di kirim melalui email.
Pengambilan Citra Input Citra Kedalam Aplikasi Proses Pengolahan Citra Simpan atau Kirim Hasil Pengolahan Citra Melalui Email
Gambar 1.  Diagram blok pengolahan citra negatif menjadi citra true color.
Penjelasan  dari  diagram  blok  pengolahan  citra  negatif  menjadi  true  color  adalah  sebagai berikut:
a. Pengambilan citra dilakukan dengan bantuan alat scan sederhana.
b. Citra yang telah diambil kemudian dimasukkan kedalam aplikasi.
c. Terdapat  2  proses  dalam  aplikasi  pengolahan  citra  negatif  menjadi  citra  true  color,  yaitu proses pengolahan citra menjadi citra grayscale dan citra true color.
d. Hasil pengolahan citra dapat disimpan kedalam komputer ataupun dikirim melalui email.

## 4. Perancangan Sistem
Sistem  ini  menggunakan  alat  sederhana  yang  kami  buat  dengan  simple  dan  praktis kemudian  hasil  foto  dimasukan  ke  aplikasi  matlab  yang  sudah  kami  rancang  sedemikian  rupa lalu akan menghasilkan citra true color  yang di inginkan.
Sta rt Foto Pengol ahan Citra Hasil Finis h
Gambar 2. diagram flowchart pengolahan citra negatif menjadi true color
5. Perancangan Alat
Alat dibuat menggunakan bahan-bahan yang  mudah dicari. Berikut adalah contoh dari  alat yang telah dibuat:

## 
Penjelasan dari pembuatan alat scan sederhana adalah sebagai berikut :
Bahan dan alat yang digunakan :
a. Kadus bekas
b. Kertas Karton
c. Kertas HVS
d. Gunting
e. Cutter
f. Penggaris
g. Lem dan Doubletip
h. Kamera Digital
6. Desain Tampilan
Tampilan antarmuka dari aplikasi ini dibuat rapi dan sederhana agar mudah digunakan. Berikut  adalah  rancangan  tampilan  antarmuka  dari  aplikasi  pengolahan  citra  negatif  menjadi citra true color:
Gambar 4.  Rancangan tampilan aplikasi pengolahan citra negatif menjadi citra true color.
Keterangan gambar:
a.  Terdapat 3 axes, untuk menampilkan citra yang dimasukkan, citra hasil pengolahan, dan histogram.
b.  Kolom untuk tombol-tombol pengoperasian.
c.  Kolom yang akan muncul jika ingin mengirim hasil pengolahan citra melalui email.
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang  telah dibuat.
Tabel 1 Tahap Pengujian No  Fitur Hasil Keterangan
1 Pilih Gambar Berhasil 2 Proses Berhasil
3 Grayscale Berhasil
4 Simpan Hasil Berhasil
5 Kirim via Email Berhasil
6 Reset Berhasil Proses pengubahan klise negatif menjadi true color menggunakan perintah: age rea tc lim 1 255   

## 
Variable  realimage menyimpan  gambar  original  atau  citra  negatif  yang  akan  diubah menjadi citra true color dengan tingkat gray level 255 (8 bit). Hasil dari pengolahannya seperti pada Gambar 4 berikut:
Gambar 5  Hasil pengolahan citra negatif menjadi true color.
Proses  pengambilan  citra  negatif  klise  bisa  dilakukan  dengan  kamera  digital  ataupun kamera  smartphone,  dan  dibantu  dengan  pencahayaan  dari  lampu  smartphone  maupun  dari sumber lampu lainya.
Gambar 6.  Proses pengembalian citra negatif klise
Berikut adalah tampilan awal ketika aplikasi dibuka:
Gambar 7.  Tampilan awal aplikasi.
User  akan  memilih  citra  digital  yang  akan  diproses  kedalam  aplikasi  dengan  format *.jpg, *.bmp.
Gambar 8.  Dialog untuk membuka file.
Citra yang telah dipilih akan diolah menjadi citra true color ataupun citra grayscale .
Gambar 9.  Tampilan aplikasi setelah dilakukan proses pengolahan citra.
Setalah  dilakukan  pengolahan  citra,  hasi  dari  pengolahan  tersebut  dapat  disimpan  ke dalam  komputer  atau  dikirim  melalui  email.  Bisa  dilihat  pada  Gambar.9,  hasil  perubahan  citra negatif menjadi true color.
Gambar 10.  Hasil citra true color.

## 
Jika  ingin  melakukan  pengiriman  melalui  email  tekan  tombol  “Kirim  via  Email” kemudian  akan  muncul  kolom  untuk  mengisi  email  yang  akan  dituju  dan  pesan  yang  akan disampaikan kepada penerima.
Citra hasil pengolahan harus disimpan terlebih dahulu sebelum dikirim.
Gambar 11. Tampilan aplikasi saat proses pengiriman email. Ketika  citra  telah  berhasil  dikirim,  akan  muncul    notifikasi MessageBox .  Seperti  yang telah ditampilkan pada Gambar 12.
Gambar 12.  MessageBox yang berisi pesan “Email telah dikirim”. Dari hasil uji coba semua fitur sudah bekerja secara sempurna tanpa adanya error dari masing-masing program yang telah dibuat.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  disusun  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut :
a. Aplikasi  ini  dapat  digunakan  sebagai  pengolah  citra  digital  yang  berasal  dari  klise (negative) foto berupa citra invert menjadi citra true color.
b. Aplikasi yang dikembangkan dapat melakukan proses pengolahan citra digital yaitu dengan proses  load  image  (pilih  gambar),  proses  grayscale,  proses  true  color,  proses  histogram, proses save image (simpan gambar) dan hingga proses kirim email
c. Desain tampilan antar muka yang simple dan tidak membingungkan bagi pengguna.
d. Kualitas gambar yang dihasilkan pada citra true color masih kurang halus, terdapat bercak- bercak. Hal ini dikarenakan pada saat pengambilan foto klise masih terdapat bayangan dari kertas HVS yang berfungsi sebagai peredup cahaya ikut terekam oleh kamera.
e. Hasil output citra true color dari aplikasi yang dikembangkan masih ada kekurangan, seperti pada  pengujian  jika  klise  cenderung  berwarna  ungu  maka  citra  yang  dihasilkan  pada  true color akan cenderung hijau
5. SARAN
Diharapkan pada penelitian selanjutnya untuk membuat alat scan sederhana yang telah terinstal dengan sumber cahaya dan alat peredam cahaya agar proses pengambilan gambar lebih mudah dan dapat menghasilkan warna yang lebih halus.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  selaku  penyusun  jurnal  mengucapkan  terima  kasih  terutama  kepada  Allah  SWT, kemudian kepada STMIK AMIKOM Purwokerto, kampus tercinta.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1]. Putro,  M.D.,  Adji,  T.B.,  dan  Winduratna,  B.,  2012,  Sistem  Deteksi  Wajah  dengan Menggunakan Metode Viola-Jones, SciETec  - Seminar Nasional “Science,   Engineering and Technology” – 2012, Universitas Brawijaya Malang.
[ 2]. Saputra,  D.I.S.,  Amin,  K.M.,  2016,  Face  Detection  and  Tracking  Using  Live  Video Acquisition in Camera Closed Circuit Television and Webcam, International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering, ICITISEE – 2016 , STMIK AMIKOM Purwokerto, Yogyakarta.
[ 3]. Hestiningsih, I, 2008, Pengolahan Citra Digital , Gava Media, Yogyakarta.
[ 4]. Yahya,  K.,  Yuliana,  M.,  2011,  Aplikasi  Kompresi  Citra  Digital  Dengan  Menggunakan Teknik  Konversi  Jpeg  Dengan  Fungsi  GUI  Pada  Matlab, Skripsi ,  Jurusan  Teknik Informasi Sekolah Tinggi Teknik Surabaya.
[ 5]. Sutoyo,  T.,  Mulyanto,  E.,  Suhartono,  V.,  Nurhayati,  O,  D.,  Wijanarto,  2009, Teori Pengolahan Citra Digital , Penerbit Andi, Yogyakarta.
[ 6]. Putra, D.,  2010, Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[ 7]. Sukardi,  2015, Pengolahan  Citra  Digital  dengan  menggunakan  Matlab, Universitas Hasanudin, Makasar.
[ 8]. Utama,  Jana.  2011.  “Akuisisi  Citra  Digital  Menggunakan  Pemrograman  Matlab”. Majalah Ilmiah UNIKOM. Vol.9, No. 1.
[ 9]. Yahya,  Kurnia.,  Yuliana  Melita.  2011.  Aplikasi  Kompresi  Citra  Digital  Menggunakan Teknik  Kompresi  Jpeg  dengan  Fungsi  GUI  pada  MATLAB.  Jurnal  Teknika.  Volume  3 No 2 Tahun 2011.
[ 10]. Kurniasaria,  Habriana  Budi.,  Susilo,  Isa  Akhlis.  2012.  Penerapan  Pengolahan  Citra Digital Dengan Matlab 7.1 Pada Citra Radiografi. Unnes Phisics Journal. Jurusan Fisika, FMIPA  UNNES, dipublikasikan  oleh  http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/upj  diakses pada tanggal 13 Januari 2017.