## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Segmentasi Citra MRI dengan Menggunakan Metode BLOB

## Ahmad Houlan Dalimunthe
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ahmadhou@gmail.com
Abstrak− Pengolahan citra merupakan proses untuk menghasilkan citra sesuai dengan keinginan atau kualitasnya menjadi lebih baik. Inputannya adalah citra dan keluarannya juga citra tapi dengan kualitas lebih baik dari pada citra masukan, Pengolahan citra  digital merupakan  proses  yang  bertujuan  untuk  memanipulasi  dan  menganalisis  citra  dengan  bantuan  komputer.  Hal  ini  dilakukan  untuk mendapatkan alternatif solusi sebuah masalah dengan hasil yang lebih efisien dan akurasi yang baik, sebagai contoh untuk dete ksi penyakit osteoporosis dari citra sinar-X dan untuk kompresi video. Citra (image) merupakan istilah lain untuk gambar sebagai bentuk informasi visual yang memegang peranan penting dalam komponen multimedia. Seiring dengan perkembangan teknologi di bidang komputerisasi, teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai bidang antara lain bidang kedokteran dan bidang industri hiburan. Proses segmentasi pada citra digital yang memisahkan sebuah objek dari background atau latar yang di dapat dari nilai RGB di setiap pixel pada citra digital sehingga objek tersebut dapat diproses untuk keperluan yang lain. Seiring dengan berkembangnya teknologi pada aplikasi yang memproses citra digital maka proses segmentasi menjadi semakin diperlukan. Hasil dari segmentasi juga harus semakin akurat karena jika hasil segmentasi tidak akurat maka akan mempergaruhi hasil proses selanjutnya. Secara umum proses segmentasi dibagi menjadi tiga bagian berdasarkan klasifikasi, berdasarkan tepi dan berdasarkan daerah.
Kata Kunci: Segmentasi, Citra, Blob Detection
Abstract− Image processing is a process to produce images according to your wishes or the quality is better. The input is an image and the output is also an image but with better quality than the input image. Digital image processing is a process that aims to manipulate and analyze images with the help of computers. This is done to obtain alternative solutions to a problem with more efficient results and good accuracy, for example for the detection of osteoporosis from X-ray images and for video compression. Image (image) is another term for images as a form of visual information that plays an important role in the multimedia component. Along with technolo gical developments in the field of computerization, image processing technology has been widely used in various fields including medicine and the entertainment industry. The segmentation process in a digital image that separates an object from the background or background is obtained from the RGB value in each pixel in the digital image so that the object can be processed for other purposes. Along with the development of technology in applications that process digital images, the segmentation process becomes increasingly necessary. The results of the segmentation must also be more accurate because if the results of the segmentation are inaccurate it will affect the results of the next process. In general, the segmentation process is divided into three parts based on classification, by edge and by area.
Keywords : Segmentation, Image, Blob Detection

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  merupakan  proses  untuk  menghasilkan  citra  sesuai  dengan  keinginan  atau  kualitasnya  menjadi  lebih baik. Inputannya adalah citra dan keluarannya juga citra tapi dengan kualitas lebih baik dari pada citra masukan. Misal citra  warnanya  kurang  tajam,  kabur  (blurring)  dan  mengandung  noise  (misal  bintik-bintik  putih)  sehingga  perlu  ada pemrosesan  untuk  memperbaiki  citra  karena  citra  tersebut  menjadi  sulit  di  interpretasikan  karena  informasi  yang disampaikan menjadi berkurang. Pengolahan citra adalah istilah umum untuk berbagi teknik yang keberadaanya untuk memanipulasi dan memodifikasi citra dengan berbagai cara.
Citra  (image)  merupakan  istilah  lain  untuk  gambar  sebagai  bentuk  informasi  visual  yang  memegang  peranan penting  dalam  komponen  multimedia.  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  di  bidang  komputerisasi,  teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai bidang antara lain bidang kedokteran dan bidang industri hiburan. Pengolahan citra digital merupakan proses yang bertujuan untuk memanipulasi dan menganalisis citra dengan bantuan komputer. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan alternatif solusi sebuah masalah dengan hasil yang lebih efisien dan akurasi yang baik, sebagai contoh untuk deteksi penyakit osteoporosis dari citra sinar-X dan untuk kompresi video.
Segmentasi merupakan proses yang penting  dalam pengolahan citra yang bertujuan untuk memecah suatu citra ke  dalam  beberapa  segmen  dengan  suatu  kriteria  tertentu.  Segmentasi  citra  adalah  pemisahan  objek  yang  satudengan objek  yang  lain  dalam  suatu  citra  atauantara  objek  dengan  latar  yang  terdapat  dalamsebuah  citra.  Dengan  proses segmentasi  tersebut,masing-masing  objek  pada  citra  dapat  diambil  secara  individu  sehingga  dapat  digunakan  sebagai input.  Jenis  operasi  ini  berkaitan  erat  dengan  pengenalan  pola.  Proses  segmentasi  pada  citra  digital  dilakukan  dengan deteksi tepi untuk menyediakan jalur target di sepanjang tepi (edge) objek citra. Edge pada gambar adalah area pada tepi objek  image  dengan  intensitas  contrast  yang  kuat,  sehingga  lompatan  intensitas  dari  satu  pixel  kepixel  lainnya.  Edge mendeteksi  gambar  dengan  mengurangi  secara  signifikan  jumlah  data  dan  menyaring  informasi  yang  tidak  berguna filtering, dan juga menjaga property penting yang diperlukan pada gambar dalam hal ini yang mendukung penampakan tepi-tepi gambar.  Deteksi  tepi (Edge Detection) pada suatu  citra suatu  proses yang menghasilkan tepi-tepi dari  obyek- obyek citra, tujuannya adalah untuk menandai bagian yang menjadi detail citra dan untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akusisi citra. Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi (edge) dari suatu citra bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya.
Ada banyak metode untuk pendeteksian tepi ini, tetapi metode untuk melokasikan edge ini merupakan karakteristik dari kategori “gradient filter” dan termasuk untuk pencarian segmentasi citra. Lokasi pixel dinyatakan/ dideklarasikan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
jika nilai dari gradient melewati ambang batasan (x,y). Teknik differensial yang dikembangkan, yaitu differensial pada arah  horizontal  dan  differensial  pada  arah  vertikal,  dengan  ditambahkan  proses  konversi  biner  setelah  dilakukan differensial. Teknik konversi biner yang disarankan adalah konversi biner dengan meratakan distribusi warna hitam dan putih. Metode  yang paling  sederhana  untuk  proses  segmentasi  yaitu  dengan  image  thresholding  atau pengambangan citra.    Pada    penelitian    ini    digunakan    metode    otsu    thresholding  dimana    metode    thresholding    dapat    membagi histogram  citra  keabuan  ke  dalam dua  daerah  yang  berbeda  secara  otomati sedangkan metode region growing adalah segmentasi berdasarkan analisa wilayah (region- based  approach).
Pada    pendekatan    ini    segmentasi    citra    sangat  dipengaruhi    oleh    kriteria    yang    diterapkan    untuk    menilai kesamaan sebuah  wilayah.  Untuk  itu  nilai ambang  batas  (threshold   value)  untuk  memberikan  keputusan  pada alogritma    untuk    memasukkan    sebuah  piksel  ke  dalam  sebuah  wilayah  menjadi  sangat  penting.  Untuk  melakukan segmentasi citra ini digunakan metode Blob  detection.
Metode Blob  detection  (deteksi  blob)  yaitu  mendeteksi kumpulan  titik-titik  piksel  yang  memiliki  warna berbeda (lebih  terang  atau  lebih  gelap)  dari  latar  belakang  dan menyatukannya  dalam  suatu  region. Algoritma ini digunakan untuk menemukan blob didalam sebuah  citra, serta  bisa  diaplikasikan  pada  sequence image.  Contohnya, jika  image  adalah  image grayscale, setiap piksel dari image tersebut pasti memiliki nilai yang mengindikasikan tingkat kecerahan dari  image tersebut  pada  titik  piksel  tersebut.  Dalam  algoritma  yang dipakai  adalah  format  biner.  Frame yang  diolah  dengan algoritma ini adalah frame asli dan frame hasil segmentasi yang dalam tipe biner  [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  merupakan  proses  untuk  menghasilkan  citra  sesuai  dengan  keinginan  atau  kualitasnya  menjadi  lebih baik. Inputannya adalah citra dan keluarannya juga citra tapi dengan kualitas lebih baik dari pada citra masukan. Misal citra  warnanya  kurang  tajam,  kabur  (blurring)  dan  mengandung  noise  (misal  bintik-bintik  putih)  sehingga  perlu  ada pemrosesan  untuk  memperbaiki  citra  karena  citra  tersebut  menjadi  sulit  di  interpretasikan  karena  informasi  yang disampaikan menjadi berkurang.

## 2.2 Segmentasi Citra
Segmentasi citra akan membagi-bagi suatu citra menjadi daerah-daerah atau obyek-obyek yang dimilikinya. Segmentasi citra merupakan proses yang ditujukan untuk mendapatkan objek-objek yang terkandung di dalam citra atau membagi citra kedalam beberapa daerah dengan setiap objek atau daerah memiliki kemiripan atribut”. Dalam konteks citra digital daerah hasil segmentasi tersebut merupakan kelompok piksel yang bertetangga atau berhubungan.

## 2.3 Metode BLOB
Blob   detection  (deteksi  blob) yaitu  mendeteksi kumpulan  titik-titik  piksel   yang  memiliki  warna  berbeda (lebih terang  atau  lebih  gelap)  dari  latar  belakang  dan menyatukannya  dalam  suatu  region.  Dalam  deteksi  blob, algoritma yang dipakai adalah algoritma growing regions. Algoritma ini digunakan untuk menemukan blob di dalam sebuah  citra, serta  bisa  diaplikasikan  pada   sequence image.  Konsep  algoritma  growing  regions  adalah menampilkan  image sebagai matrik piksel dan nilai garis yang  sudah  pasti.  Contohnya,  jika  image  adalah  image grayscale, setiap piksel dari image tersebut pasti memiliki nilai yang mengindikasikan tingkat kecerahan dari  image tersebut  pada  titik  piksel tersebut.  Dalam  algoritma  yang dipakai  adalah  format  biner.  Frame  yang  diolah  dengan algoritma ini adalah frame asli dan frame hasil segmentasi yang dalam tipe biner. Sebagian besar metode blob detection didasarkan pada representasi skala ruang. Tujuan utama representasi skala ruang  adalah  untuk  memahami  struktur  citra pada  semua tingkat  resolusi secara  bersamaan  dan  citra  dalam berbagai skala. Skala ruang diperoleh dengan menerapkan smoothing kernel, misal Gaussian [1].
Proses  partisi  dilakukan  secara  berulang  hingga  ditemukan  (tidak  ditemukan)  kemiripan  lokal  terebut.  Kode Fraktal yang dihasilkan pada transformasi Fraktal juga tergantung pada metode  partisi yang digunakan. Secara umum, metode yang seriing digunakan un tuk melakukan proses partisi secara rekursi. Operator biasanya menggunakan tanda ( * ). Secara matematika proses  U * K dapat dinyatakan sebagai berikut :
( ) ( ) ( )  = = − + − + = m k n l l k K l j k i U j i O 1 1 , 1 , 1 , .........................................................(1) 0
: Simbol   ( * ) I : Menyatakan ukuran baris kolom J : Untuk mentukan baris dan kolom K : Nilai konfisien Dengan i = 1....M – m + 1 dan j = 1....N - n + 1.M dan N menyatakan ukuran baris dan kolom dari citra input, sedangkan m dan n menyatakan ukuran baris dan kolom. Ukuran citra hasil proses di atas adalah (M - m + 1) baris dan (N - n + 1) kolom, yang berarti ukuran citra hasil proses lebih kecil dari ukuran citra awal. Tanda * pada hasil keluaran di atas dinyatakan sebagai bukan nilai karena untuk melakukan proses pada pixel tersebut, sebagian berada di luar batas ukuran citra sementara tidak ada nilai pixel di luar batas ukuran citra. Pada beberapa literatur justru disebutkan ukuran

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
citra output lebih besar dari ukuran citra input, yaitu menjadi (M + m - 1) baris dan {N + n - 1). Hal ini dapat dijelaskan karena proses di luar batas ukuran citra tetap dilakukan dengan menambahkan sembarang nilai pixel untuk pixel di luar batas yang umumnya digunakan atau ditambahkan nilai 0 (zero padding). Dengan cara tersebut, proses konvolusi tetap dapat dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Sering kali terdapat beberapa gangguan yang mungkin terjadi seperti muncul bintik-bintik yang disebab  proses capture yang tidak sempurna, pencahayaan yang tidak merata mengakibatkan intensitas tidak seragam, kontras citra terlalu rendah sehingga  objek  sulit  untuk  dipisahkan  dari  latar  belakangnya  dan  kurang  terang  di  saat  pengambilan  gambar.  Setiap gangguan  pada  citra  dinamakan  noise,  citra  yang  mengandung  noise  yang  mengandung  noise  memerlukan  langkah- langkah penajaman.
Proses masking terhadap citra bertujuan sebagai penandaan tempat pada citra yang akan disisipkan pesan sedangkan filtering bertujuan untuk melewatkan nilai pada bagian yang telah ditandai tersebut. Tahap awal dilakukan operasi jendela ketetanggaan  pada  citra  suatu  mask  terhadap jendela  tersebut.  Gambar  awal  yang  ingin  ditajamkan  dapat  dilihat  pada gambar 1.
Gambar 1. Citra MRI Lutut
Tabel 1. Nilai Citra RGB 3x3 F(x,y) 0 1 2 0 R= 130 G= 133 B= 112 R= 136 G= 127 B= 110 R= 44 G= 43 B= 59 1 R= 185 G= 169 B=153 R= 177 G= 156 B= 137 R= 85 G= 84 B= 90 2 R= 117 G= 108 B= 111 R= 157 G= 138 B= 121 R= 200 G= 185
B= 162
Pada gambar  di atas adalah ketetanggan matriks 5 x 5, nilai piksel gambar dipengaruhi oleh nilai 8 tetangganya.

## 3.2 Penerapan Metode BLOB
Untuk  melakukan  penyisipan  pesan  kedalam  file  citra,  terlebih  dahulu  dilakukan  penghitungan  nilai  pixel  (Px)  citra dengan rumus:
Nilai R = Px Mod 256 Nilai G = (Px \ 256) Mod 256 Nilai B = (Px \ 256) Mod 256 Sebagai contoh nilai piksel (1,1) citra adalah 111100001111000011111111.
Nilai  komponen  Red  (R)  dilakukan  perhitungan  modulo  dengan  bilangan  256  dengan  nilai  ASCII  10000000 sebagai berikut:
Nilai komponen R dihitung = nilai piksel Blok-1 mod 10000000 R = 111100001111000011111111 mod 10000000 R = 11111111 Nilai komponen Green (G) dihitung dengan G = (111100001111000011111111\10000000) mod 100000000 G = 11110000 Nilai komponen Blue (B) dihitung dengan persamaan B = (111100001111000011111111\10000000\10000000) mode 10000000 = B = 11110000
Sehingga diperoleh nilai RGB piksel citra frame-1 pada Blok-1 adalah: 11110000 11110000 11111111:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
R = 11111111= 254, G = 11110000 = 240 dan B = 11110000 = 240 Sehingga diperoleh nilai piksel (1,1) dengan komponen RGB = (254,240,240).
Untuk perhitungan nilai piksel selanjutnya adalah sama dengan di atas dan hasil perhitungan digambarkan seperti tabel 2
Tabel 2. Matriks Citra RGB 254,240,240 200,200,45 210,230,101 190, 200,20 100, 190,100 169,190,210 187,180,74 50,120,56 150,150,200 100,150,10 145,200,67 201,160,55 80,110,60 150,190,205 125,190,157 178,204,45 196,120,50 70,100,45 150,200,158 180,200,158 187,200,120 106,100,150 170,100,100 150,210,133 90,100,138
Berikut ini diberikan contoh kasus dalam melakukan penajaman terhadap citra digital. Contoh sebuah citra awal ( ) y x f , dengan ukuran 5 x 5 piksel yang diambil dari sebuah citra digital dengan nilai intensitas ukuran warna
Tabel 3. Nilai Intensitas Warna Citra Awal 1 2 3 4 5 1 6 5 5 4 7 2 7 4 5 6 6 3 5 5 8 9 5 4 10 5 10 9 11 5 7 7 10 10 11
Dengan sebuah ( ) y x g , berukuran 3 x 3 dengan nilai sebagai berikut :
Tabel 4. Nilai Intensitas Citra 1 2 1 2 4 2 1 2 1 Maka proses yang terjadi adalah :
1. ( ) ( ) y x g y x f , * , =   (1 x 6) + (2 x 5) + (1 x 5) + (2 x 7) + (4 x 4) + (2 x 5) + (1 x 5) + (2 x 5) + (1 x 8)
=   6 + 10 + 5 + 14 + 16 + 10 + 5 + 10 + 8
= 84
6 5 5 4 7 7 4 5 6 6
84
5 5 8 9 5
10  5  10 9 11 7 7  10  10  11
2. ( ) ( ) y x g y x f , * , =   (1 x 5) + (2 x 5) + (1 x 4) + (2 x 4) + (4 x 5) + (2 x 6) + (1 x 5) + (2 x 8) + (1 x 9)
=   5 + 10 + 4+ 8 + 20+ 12 + 5+ 16 + 9
= 89
6 5 5 4 7 7 4 5 6 6 84   89 5 5 8 9 5 10  5  10 9 11 7 7  10  10  11
3. ( ) ( ) y x g y x f , * , =   (1 x 5) + (2 x 4) + (1 x 7) + (2 x 5) + (4 x 6) + (2 x 6) + (1 x 8) + (2 x 9) + (1 x 5)
=   5 + 8 + 7 + 10 + 24 + 12 + 8 + 18 + 5 =  97
6 5 5 4 7
7 4 5 6 6 84   89  97 5 5 8 9 5

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
10  5  10 9 11
7 7  10  10  11
4. ( ) ( ) y x g y x f , * , =   (1 x 7) + (2 x 4) + (1 x 5) + (2 x 5) + (4 x 5) + (2 x 8) + (1 x 10) + (2 x 5) + (1 x 10)
=   7 + 8 + 5 + 10 + 20 + 16 + 10 + 10 + 10 = 96
6 5 5 4 7 7 4 5 6 6 84 89  97 5 5 8 9 5 96 10  5  10 9 11 7 7  10  10  11
5. ( ) ( ) y x g y x f , * , =   (1 x 4) + (2 x 5) + (1 x 6) + (2 x 5) + (4 x 8) + (2 x 9) + (1 x 5) + (2 x 10) + (1 x 9)
=   4 + 10 + 6 + 10 + 32 + 18 + 5 + 20 + 9 =  104
6 5 5 4 7 7 4 5 6 6 84 89 97 5 5 8 9 5 96   104 10 5  10 9 11
7 7  10  10  11
6.
( ) ( ) y x g y x f , * , =   (1 x 5) + (2 x 6) + (1 x 6) + (2 x 8) + (4 x 9) + (2 x 5) + (1 x 10) + (2 x 9) + (1 x 11)
=   5 + 12 + 6 + 16 + 36 + 10 + 10 + 18 + 11
=  124 6 5 5 4 7 7 4 5 6 6
84 89 97
5 5 8 9 5 96   104   124 10  5 10 9 11 7 7  10  10  11
7.
( ) ( ) y x g y x f , * , =   (1 x 5) + (2 x 5) + (1 x 8) + (2 x 10) + (4 x 5) + (2 x 10) + (1 x 7) + (2 x 7) + (1 x 10)
=   5 + 10 + 8 + 20 + 20 + 10 + 7 + 14 + 10 = 104
6 5 5 4 7 7 4 5 6 6 84 89 97
5 5 8 9 5 96 104   124 10  5  10 9 11 104
7 7  10 10  11
8. ( ) ( ) y x g y x f , * , =   (1 x 5) + (2 x 8) + (1 x 9) + (2 x 5) + (4 x 10) + (2 x 9) + (1 x 7) + (2 x 10) + (1 x 10) =   5 + 16 + 9 + 10 + 40 + 18 + 7 + 20 + 10
= 135
6 5 5 4 7 7 4 5 6 6 84 89 97 5 5 8 9 5 96 104   124 10 5  10 9 11 104  135
7 7  10  10 11
9. ( ) ( ) y x g y x f , * , =   (1 x 8) + (2 x 9) + (1 x 5) + (2 x 10) + (4 x 9) + (2 x 11) + (1 x 10) + (2 x 10) + (1 x 11) =   8 + 18 + 5 + 20 + 36 + 22 + 10 + 20 + 11

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
=  150
6 5 5 4 7 7 4 5 6 6 84 89 97 5 5 8 9 5 96 104   124 10 5  10 9 11 104  135    150 7 7  10  10 11
Jadi  nilai  intensitas  warna  dari  citra  awal  di  atas setelah  diproses  menggunakan  metode   blob  detection  adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Nilai Intensitas Warna 1 2 3 4 5 1 6 5 5 4 7 2 7 84 89 97 6 3 5 96 104 127 5 4 10 104 135 150 11 5 7 7 10 10 11
Hasil nilai intensitas warna f(x,y),g(x,y) adalah : f(x,y),g(x,y) = 84,89,97,96,104,127,104,135,150.

## 3.3 Implementasi
Sistem  pengolahan  merupakan  suatu  kesatuan  pengolahan  yang  terdiri  dari  prosedur  dan  pelaksanaan  data.  Komputer sebagai sarana pengolahan program hendaknya menyediakan fasilitas-fasilitas pendukung dalam pengolahan nantinya.
Form menu utama adalah tampilan saat program pertama kali dijalankan dan belum melakukan proses apapun, seperti gambar 2. Form tersebut terdapat menu Fuzzy C-Meansdan menu about
Gambar 2. Tampilan Menu utama Adapun form segmentasi dapat dilihat pada gambar 3. dibawah ini.
Gambar 3. Tampilan Form Segmentasi
Gambar 4. Form Pemrosesan Citra yang di input

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Pada tampilan form tersebut aplikasi sudah melakukan proses segmentasi citra digital dan sudah melakukan proses grayscale. Pada tampilan ini ditunjukkan penyimpanan file hasil segmentasi pada citra seperti pada gambar 5.

## Gambar 5. Menu Penyimpanan hasil segmentasi citra

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulan bahwa segmentasi citra dapat dibentuk melalui proses input citra dan menerapkan metode Blob. Pada segmentasi merupakan metode yang tepat karena hasil segmentasi tergantung pada jumlah cluster dan iterasi yang dilakukan. Semakin banyak jumlah kluster dan iterasi, maka hasil segmentasi akan semakin akurat. Pengujian segmentasi citra digunakan dengan Visual studio 2008 yaitu dengan menerapkan  Metode Blob.

## REFERENCES
[1] Nurhuda, Choirul, 2017, “Metode Color Blob Detection Untuk Deteksi Kematangan Tomat Secara Otomatis Berbasis Android”, Jurnal Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, ISSN : 2085-6350,
[2] Hermawati, Fajar Astuti. 2013. “Pengolahan Citra Digital Konsep dan   Teori”. Penerbit Andi, Yogyakarta.
[3] Syafii, Slamet Imam, dkk, 2015, “Segmentasi Obyek Pada Citra Digital   Menggunakan  Metode  Otsu  Thresholding”,  Jurnal Informatika, Vol. 13,   No.1, ISSN : 1411-0105.
[4] Kadir, Abdul dan Adhi Susanto. 2013. “Teori dan Aplikasi pengolahan citra”. Penerbit Andi, Yogyakarta.
[5] http:// informatika.web.id/segmentasi-deteksi-warna.html,diakses tanggal 7 Mei 2018
[6] http:// informatika.web.id/pengertian-citra-digital.html,diakses tanggal 7 Mei 2018
[7] http:// informatika.web.id/pengertian-citra-digital.html,diakses tanggal 7 Mei 2018
[8] Wijaya, Marvin ch.2007.  “Pengolahan Citra Digital Matlab”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[9] http://id.wikipedia.org/wiki/Pengolahan_citra, diakses tanggal 13 Juli 2018.
[10] http// id. Pegolahan citra.org/wiki/citra,diakses tanggal 13 Juli 2018.
[11] https://pamujiandri.wordpress.com/2011/07/25/makalah-mri, diakses tangga 13 Juli 2018.
[12] Nugroho, Adi. 2010, “Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML dan Java”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[13] A.S. Rosa dan Shalahuddin. M, 2013, “Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur”, Andi, Yogyakarta.
[14] Aditya, Arif Primananda, 2013, “Dasar-Dasar Pemrograman Database Dekstop Dengan Visual Basic.Net 2008”, PT. Elex Media Komputindo, Jakarta