## PENERAPAN METODE CONTRAST STRETCHING, HISTOGRAM EQUALIZATION DAN ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS CITRA MEDIS MRI
I Wayan Angga Wijaya Kusuma Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Universitas Widya Dharma Email: anggaelectro@yahoo.com
Afriliana Kusumadewi Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Universitas Widya Dharma Email: lina@unwidha.ac.id

## ABSTRAK
Citra medis adalah suatu pola atau gambar dua dimensi bagian dalam tubuh manusia yang digunakan oleh ahli kesehatan untuk  mendeteksi dan menganalisa penyakit pasien. Citra yang dihasilkan terkadang tidak sesuai dengan  hasil  yang  diharapkan.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  beberapa  kemungkinan,  misalnya  sensitif  terhadap kontras,  mengalami  kekaburan,  memiliki  noise  atau  kejernihan  tampak,  memiliki  bercak,  dan  bagian-bagian detilnya tidak tergambar jelas karena sering terdapat gangguan pada proses pengambilannya. Salah satu citra yang paling sering digunakan adalah  citra Magnetic resonance Imaging (MRI). Citra MRI memiliki  kemampuan dapat menampilkan  detail  anatomi  obyek  secara  jelas  dalam  berbagai  potongan  (multiplanar)  tanpa  mengubah  posisi pasien.  Dokter  ataupun  peneliti    menggunakan  citra  MRI  untuk  melakukan  analisa  ada  tidaknya  suatu  tumor, kanker, atau kelainan pada pasien. Penelitian ini mengusulkan metode Contrast Stretching, Histogram Equalization dan Adaptive Histogram Equalization untuk meningkatkan kualitas citra medis. Citra medis yang digunakan pada penelitian ini adalah citra medis MRI Otak baik kondisi normal ataupun  kondisi yang mengalami lesi (gangguan). Dari hasil kualitas citra dan analisa kuantitatif menunjukkan bahwa metode contrast stretching menghasilkan hasil kualitas citra MRI jauh lebih baik dibandingkan dengan metode histogram equalization, dan adaptive histogram equalization. Nilai MSE yang paling rendah adalah pada metode contrast stretching yaitu 0,00346. Sedangkan nilai MSE yang paling besar dihasilkan oleh metode histogram equalization yaitu 0,00735. Kualitas citra dengan metode contrast  stretching  menghasilkan  nilai  PSNR  yang  paling  besar  yaitu  22,0677,  sedangkan  metode  yang menhasilkan PSNR kecil adalah histogram equalization yaitu  11,4107.
Kata  kunci: medis;  peningkatan; contrast  stretching;  histogram  equalization;  adaptive  histogram equalization.

## ABSTRACT
Medical image is a two-dimensional pattern or image inside the human body that is used by health experts  to  detect  and  analyze  patient's  disease. This  image  will  later  be  analyzed  to  obtain  useful information.  But  the  resulting  image  sometimes  does  not  match  the  expected  results.  This  can  occur because  of  a  number  of  possibilities,  such  as  contrast  sensitivity,  blurredness,  visible  noise  or  clarity, spotting, and the details are not clearly illustrated because there are often disturbances in the retrieval process. In  the  field  of  image  radiology  that  is  often  used  today  is  the  image  of  Magnetic  resonance imaging (MRI). The advantage of MRI images is the ability to clearly display anatomic details in various pieces (multiplanar) without changing the patient's position. This MRI image will be used by doctors or researchers to analyze whether there is a tumor, cancer, or abnormalities in patients. This study proposes Contrast  Stretching  method,  Histogram  Equalization  and  Adaptive  Histogram  Equalization  to  improve the quality of medical images. The limitation of the problem of this research is that MRI medical images which  are  used  as  research  objects  are  MRI  medical  images  of  normal  brain  or  those  with  lesions (disorders). The  results  of  image  quality  and  quantitative  analysis  show  that  the  contrast  stretching method  produces  MRI  image  quality  results  far  better  than  the  method  of  histogram  equalization,  and adaptive  histogram  equalization. The  lowest  MSE value  is  in  the  contrast  stretching  method  that  is 0.00346.  While  the  largest  MSE  value  generated  by  the  method  of  histogram  equalization  is  0.00735. Image  quality  using  contrast  stretching  method  produces  the  highest  PSNR  value,  22.0677,  while  the method that produces small PSNR is histogram equalization, which is 11.4107.
Keywords: medical; enhancement; contrast stretching; histogram equalization; adaptive histogram equalization.

## 1. PENDAHULUAN
Meningkatnya  perkembangan  ilmu  pengetahuan  menghasilkan  perkembangan  teknologi  yang berkembang pesat di  segala bidang. Perkembangan teknologi  kamera dapat  menghasilkan  kualitas citra yang lebih bagus. Kualitas citra yang dihasilkan akan menentukan seberapa akurat citra itu jika dianalisa. Semua  bidang  memerlukan  citra  yang  dapat  digunakan  sebagai  penelitian  sehingga  memungkinkan peneliti memperoleh informasi yang diperlukan [1].
Namun  citra  yang  dihasilkan  terkadang  tidak  sesuai  dengan  hasil  yang  diharapkan.  Hal  ini  dapat terjadi  karena  beberapa  kemungkinan,  misalnya  sensitif  terhadap  kontras,  mengalami  kekaburan, memiliki noise atau  kejernihan  tampak,  memiliki  bercak,  dan  bagian-bagian  detilnya  tidak  tergambar jelas  karena  sering  terdapat  gangguan  pada  proses  pengambilannya  [2].  Sebelum  citra  dianalisa,  citra terlebih dahulu diproses ( image processing ) agar dapat mnenghasilkan kualitas yang lebih bagus. Citra medis merupakan salah satu citra yang paling sering digunakan sebagai obyek penelitian. Citra medis adalah suatu pola atau gambar dua dimensi bagian dalam tubuh manusia yang digunakan oleh ahli kesehatan untuk mendeteksi dan menganalisa penyakit pasien. Beberapa metode dapat digunakan untuk memperoleh  citra  medis  diataranya: Magnetic  resonance  Imaging (MRI), X-Ray , Ultrasonography (USG), Endoscopy, Computed Tomography (CT-Scan) dan Nuclear Medicine. Citra Magnetic  resonance  Imaging (MRI)  merupakan  citra  yang  paling  sering  digunakan  pada bidang  radiologi  [3].  Citra  MRI  dapat  menampilkan  detail  anatomi  obyek  secara  jelas  dalam  berbagai potongan (multiplanar) tanpa mengubah  posisi pasien. Beberapa permasalahan  yang  sering terjadi  pada citra medis yaitu hasil scanning yang mengalami penurunan kualitas yang disebabkan oleh faktor derau. Kualitas  citra  medis  juga  disebabkan  oleh noise acak  dengan  distribusi  rician,  ketidakseragaman intensitas sehingga  menyebabkan artifact , dan efek  volume parsial. Dengan permasalahan ini  sulit  bagi dokter  ataupun  peneliti  untuk  melakukan  analisa  diagnosa  kelainan  pada  pasien.  Oleh  karena  itu  maka diperlukan peningkatan kualitas citra medis MRI yang bertujuan menghasilkan citra dengan kualitas yang jauh lebih baik dari citra aslinya.
Penelitian  ini  membandingkan  3  metode  peningkatan  kualitas  citra  yaitu  metode Contrast Stretching, Histogram Equalization dan Adaptive Histogram Equalization . Citra  medis  yang digunakan pada  penelitian  ini  sebagai  adalah  citra  medis  MRI  Otak  baik  kondisi  normal  maupun  kondisi  yang mengalami  lesi  (gangguan).  Kualitas  citra  hasil  peningkatan  dievaluasi  berdasarkan  parameter    MSE, PSNR, dan Sebaran Histogram dari citra. Semua proses penelitian ini menggunakan Software MATLAB .

## 2. KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

## 2.1 Kajian Pustaka
Penelitian  mengenai  peningkatan  kualitas  citra  medis  sudah  banyak  dilakukan  diantaranya  Rika Rosnelly  dan  Linda  Wahyuni  [4].  Peneliti  mengemukakan  tentang  metode  perbaikan  citra  yang digunakan adalah histogram equalization dan contrast stretching . Data citra parasit malaria berjumlah 60 data  citra  yang  terdiri  dari  malaria  falciparum,  vivax,  malariae  beserta  stadium  yaitu  cincin,  tropozoit, skizon dan gametosit. Uji kuantitatif kinerja menggunakan Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise  Ratio (PSNR).  Hasilnya  adalah contrast  stretching memberikan  kualitas  citra  yang  lebih  baik terhadap citra parasit malaria.
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Budi  Hartono  dan  Veronica  Lusiana  [5].  Peneliti mengemukakan  tentang  analisa  kinerja  dua  buah  teknik  yaitu  ekualisasi  histogram  adaptif  ( Adaptive Histogram Equalization , AHE) dan perenggangan  kontras  ( Constrast Stretching , SC). Kedua teknik  ini dapat meningkatkan kualitas atau memperjelas objek citra. Citra uji dalam format JPEG dengan ukuran bervariasi sebanyak 12 buah memiliki tampilan yang berbeda-beda.
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Wurood  A.  Jbara  dan  Rafah  A.  Jaafar  [6].  Peneliti mengemukakan  tentang Histogram  Equalization  (HE)  and  Adaptive  Histogram  Equalization  (AHE) diterapkan untuk  memperbaiki kontras citra medis MRI. Hasil percobaan telah mencapai efisiensi yang baik untuk memperbaiki kontras citra medis MRI dengan kualitas sangat tinggi. Berbagai ukuran kualitas seperti  MSE,  PSNR  dan  SNR  telah  diperhitungkan  untuk  mengevaluasi  kualitas  citra  medis  MRI  yang disempurnakan.

## 2.2 Dasar Teori
2.2.1 Citra Digital
Sebuah citra adalah kumpulan piksel-piksel yang disusun dalam larik dua dimensi [7]. Indeks baris dan kolom (x,y) dari sebuah piksel dinyatakan dalam bilangan bulat. Piksel (0,0) terletak pada sudut kiri
atas pada citra, indeks x bergerak ke kanan dan indeks y bergerak ke bawah. Konversi ini dipakai merujuk pada cara penulisan larik yang digunakan dalam pemrograman komputer

## 2.2.2 Citra Medis Magnetic Resonance Imaging (MRI)
MRI  adalah  suatu  alat  diagnostik  radiologi  yang  menghasilkan  rekaman  gambar  potongan penampang organ manusia dengan menggunakan medan magnet [3]. Citra MRI dapat membuat potongan koronal,  sagital,  aksial  tanpa  banyak  memanipulasi  posisi  tubuh  pasien.  Kualitas  gambar  MRI  dapat memberikan  gambaran  detail  tubuh  manusia  dengan  perbedaan  yang  kontras,  sehingga  anatomi  dan patologi jaringan tubuh dapat dievaluasi secara teliti. Gambar 1 menunjukkan alat MRI dan citra MRI.

## Gambar 1. Alat MRI dan Citra MRI

## 2.2.3 Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement)
Peningkatan kualitas citra ( Image Enhancement ) adalah suatu proses untuk mengubah sebuah citra menjadi citra baru sesuai dengan kebutuhan melalui berbagai cara [7].

## a. Contrast Stretching
Kontras ( Contrast ) adalah tingkat penyebaran pixel-pixel kedalam intensitas warna [7] [8]. Gambar 2 menunjukkan citra digital masih dalam kondisi normal (belum mengalami peningkatan kualitas).

## Gambar 2. Citra Kontras Normal, Mempunyai Kurva Histogram Tidak Lebar dan Tidak Sempit
Contrast Stretching adalah teknik  untuk medapatkan citra baru 𝑓 0( 𝑥 , 𝑦 ) dengan kontras yang lebih baik  dari  pada  kontras  citra  asalnya 𝑓𝑖 ( 𝑥 , 𝑦 )  [9].  Ide  dari  proses Contrast  Stretching adalah  untuk meningkatkan range dinamis dari level grayscale pada gambar saat pemrosesan berlangsung. Disini diasumsikan bahwa citra memiliki range gray level dari 0 sampai 255.
Komponen RGB untuk grayscale : gray = (0.3*r) + (0.5*g)+ (0.2*b) (1)
Gambar 3 menunjukkan proses tranformasi pada metode Contrast Stretching.
Gambar 3. Transformasi Contrast Stretching
Jika = dan maka  transformasi  akan  berbentu  garis  lurus  menandakan  tidak  ada
perubahan gray level pada citra yang dihasilkan. Secara umum diasumsikan
dan sehingga fungsi akan menghasilkan nilai tunggal dan nilainya akan selalu naik. Untuk menghitung nilai hasil transformasi, dapat menggunakan fungsi berikut:

## b. Histogram Equalization
Histogram adalah  grafik  yang  menunjukkan  frekuensi  kemunculan  setiap  nilai  gradasi  warna  [7] [8].  Pada  grafik  histogram  pada  sumbu  x  menunjukkan  tingkat  warna  sedangkan  pada  sumbu  y menunjukkan  frekuensi  kemunculan.  Gambar  4  menunjukkan  citra  digital  dan  sebaran  histogram citra asli.
Gambar 4. Citra Asli dan Sebaran Histogram
Teknik  yang  sering  digunakan  untuk  memproses  histogram  citra  adalah  teknik Histogram Equalization .  Pada  teknik Histogram  Equalization nilai-nilai  intensitas  didalam  citra  diubah sehingga  penyebarannya  seragam  ( uniform )  [6]  [11].  Perataan  histogram  diperoleh  dengan  cara mengubah  derajat  keabuan  suatu  pixel  (r)  dengan  derajat  keabuan  yang  baru  (s)  dengan  fungsi transformasi  T,  yang  dalam  hal  ini  s  =  T  (r).  Ini  berarti  r  dapat  diperoleh  kembali  dari  s  dengan transformasi  invers
dimana,  0  ≤  s  ≤  1.  Tujuan  utama  dari  perataan  histogram  adalah untuk  memperoleh  penyebaran  histogram  yang  merata  sehingga  derajat  keabuan  memiliki  jumlah
(2)
(3)
(4)
pixel  yang  relatif  sama.  Karena  histogram  menyatakan  peluang  pixel  dengan  derajat  keabuan tertentu maka rumus menghitung perataan hitogram sebagai berikut :
Artinya  derajat  keabuan  (k)  dinormalkan  terhadap  derajat  keabuan  terbesar  (L-1).  Nilai menyatakan hitam, dan menyatakan putih dalam skala keabuan yang didefinisikan.

## c. Adaptive Histogram Equalization
Adaptive  Histogram  Equalization (AHE)  adalah  teknik  pengolahan  citra  yang  digunakan  untuk memperbaiki  kontras  pada  citra  [8].  Ini  berbeda  dari  pemerataan  histogram  biasa  dengan  metode adaptif  yang  menghitung  beberapa  histogram,  masing-masing  sesuai  dengan  bagian  citra  yang berbeda, dan menggunakannya untuk mendistribusikan nilai ringan dari citra. Oleh karena itu, cocok untuk  memperbaiki  kontras  lokal  dan  meningkatkan  definisi  tepi  di  setiap  wilayah  citra. Adaptive Histogram Equalization sering juga disebut Local Histogram Processing .

## 2.2.4 Parameter pengukuran
Peningkatan kualitas citra dapat diukur secara kuantitatif menggunakan a. MSE  (Mean  Square  Error), yaitu  sigma  dari  jumlah  error  antara  citra  hasil  peningkatan  kualitas dan citra asli.  MSE dapat dihitung menggunakan persamaan berikut [7] [8] :
M dan N adalah ukuran panjang dan lebar citra.
Semakin  kecil  nilai  MSE,  semakin  bagus  hasil  peningkatan  kualitas  citra.  Artinya,  kualitas  citra setelah mengalami peningkatan kualitas hampir sama dengan kualitas citra aslinya.
b. PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ). PSNR dapat dihitung menggunakan persamaan berikut [7] [8]:
Semakin  besar  nilai  PSNR  maka  citra  hasil  peningkatan  kualitas  semakin  mendekati  citra  aslinya. Sebaliknya, semakin kecil nilai PSNR semakin jelek kualitas citra tersebut.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Citra yang digunakan adalah Citra MRI Otak (Brain MRI) sejumlah 10 citra baik citra warna ( color image ) maupun citra grayscale ( grayscale image ).
Perangkat  yang digunakan ada 2 yaitu : perangkat keras ( hardware ) berupa Laptop dan perangkat lunak ( software) berupa Matlab R2013A.
Penelitian ini berfokus pada peningkatan kualitas citra MRI sebelum dilakukan proses pengolahan citra ( image processing ) berikutnya. Citra MRI yang akan diuji coba adalah citra MRI Otak baik kondisi normal ataupun kondisi terdapat  gangguan (lesi). Penelitian  ini  mengusulkan  3 metode yang digunakan untuk  meningkatkan kualitas  citra MRI yaitu  metode Contrast Stretching, Histogram Equalization, dan Adaptive  Histogram  Equalization. Gambar  5,6,7  menampilkan  perancangan  penelitian  untuk  masing- masing metode yang diusulkan.
(6) (5)
(7)
Gambar 5. Proses Contrast Stretching
Gambar 6. Proses Histogram Equalization
Gambar 7. Proses Adaptive Histogram Equalization
Output  (citra  hasil  peningkkatan)  dari  ketiga  metode  tersebut  kemudian  dikomparasikan menggunakan parameter MSE (Mean Square Error ) dan PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ). Gambar 8 menampilkan cara mengitung MSE dan PSNR menggunakan Software MATLAB.

## Gambar 8. Blok Diagram Menghitung PSNR

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1 menunjukkan hasil data hasil penelitian menggunakan 3 metode. Tabel 2 menunjukkan nilai rata-rata MSE dan PSNR dari ketiga metode yang diusulkan.
Tabel 1. Data hasil penelitian No Citra Input Citra Hasil Peningkatan Contrast Stretching Histogram Equalization Adaptive Histogram Equalization MSE PSNR MSE PSNR MSE PSNR 1 0,00487 25,3995 0,00742 11,6724 0,00568 19,2761 2 0,00665 17,8974 0,00893 18,6193 0,00891 18,5975 3 0,00431 19,7448 0,00621 11,4961 0,00502 17,6290 4 0,00177 18,7034 0,00537 14,9327 0,00251 15,8848
No Citra Input Citra Hasil Peningkatan Contrast Stretching Histogram Equalization Adaptive Histogram Equalization MSE PSNR MSE PSNR MSE PSNR 5 0,00154 22,6338 0,00868 13,8442 0,00262 18,7750 6 0,00167 25,8964 0,00793 9,1374 0,00316 17,4667 7 0,00178 22,0369 0,00522 6,9495 0,00213 14,5290 8 0,00361 22,5582 0,00779 9,2112 0,005314 16,9421 9 0,00402 22,0833 0,00869 8,7373 0,006023 15,0697 10 0,00275 23,7233 0,00728 9,5070 0,00537 16,7368

## Tabel 2. Nilai rata-rata MSE dan PSNR
Contrast Stretching Histogram Equalization Adaptive Histogram Equalization MSE PSNR MSE PSNR MSE PSNR 0,00346 22,0677 0,007352 11,41071 0,0046737 17,09067

## 4.1 Pembahasan Hasil Penelitian
Gambar 6. Perbandingan Nilai MSE dari Ketiga Metode

## Gambar 7. Perbandingan Nilai PSNR dari Ketiga Metode
Pada tabel 3 menunjukkan bahwa metode contrast stretching, histogram equalization, dan adaptive histogram equalization yang dirancang  mampu melakukan proses peningkatan  kualitas pada citra MRI (Otak).  Secara  visual  ketiga  metode  yang  diusulkan  dapat  melakukan  proses  peningkatan  kualitas  baik pada citra MRI yang kondisi normal maupun citra MRI yang mengalami lesi.
Pada tabel 4 menunjukkan rata-rata hasil  perhitungan  analisa uji performansi peningkatan kualitas citra MRI dengan beberapa metode. Dari hasil kualitas citra dan analisa kuantitatif menunjukkan bahwa metode contrast stretching menghasilkan  hasil  kualitas citra MRI jauh lebih baik dibandingkan dengan metode histogram equalization, dan adaptive histogram equalization . Ini dapat dilihat dari nilai :
a. Nilai MSE (Mean Square Error) . Parameter dari MSE adalah semakin kecil nilai MSE (mendekati 0)  menunjukkan  bahwa  kualitas  citra  MRI  semakin  bagus.  Pada  gambar  11  menunjukkan  grafik perbandingan nilai MSE dari ketiga metode yang digunakan. Nilai MSE yang paling rendah adalah pada metode contrast stretching yaitu 0,00346 . Sedangkan nilai MSE yang paling besar dihasilkan oleh metode histogram equalization. Ini menunjukkan bahwa kualitas citra dengan menggunakan metode contrast stretching (CS) menghasilkan kualitas hasil yang lebih bagus dibandingkan metode histogram (HE) equalization, dan adaptive histogram equalization (AHE) . b. Nilai PSNR ( Peak Signal to Noise Ratio ) Parameter dari PSNR adalah semakin besar nilai PSNR menunjukkan  bahwa  kualitas  citra  MRI  semakin  bagus  atau  semakin  mendekati  citra  aslinya. Sebaliknya,  semakin  kecil  nilai  PSNR  semakin  jelek  kualitas  citra  tersebut.  Pada  gambar  12 menunjukkan  grafik  perbandingan  nilai  PSNR.  Kualitas  citra  dengan  metode contrast  stretching menghasilkan nilai PSNR yang paling besar yaitu 22,0677. Ini menandakan bahwa kualitas citra dari metode contrast stretching (CS) jauh lebih baik dibandingkan metode histogram equalization (HE), dan adaptive histogram equalization (AHE) .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  program  yang dirancang  untuk  peningkatan  citra  MRI  menggunakan  metode contrast  stretching,  histogram equalization, dan adaptive histogram equalization dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan  yang diharapkan.
Secara visual ketiga metode yang diusulkan dapat melakukan proses peningkatan kualitas baik pada citra  MRI  yang  kondisi  normal  maupun  citra  MRI  yang  mengalami  lesi.  Citra  asli  maupun  citra  hasil peningkatan tidak terdapat perbedaan yang sangat signifikan.
Dari  hasil  kualitas  citra  dan  analisa  kuantitatif  menunjukkan  bahwa  metode contrast  stretching menghasilkan  hasil  kualitas  citra  MRI  jauh  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metosde histogram equalization, dan adaptive  histogram  equalization. Nilai  MSE  yang  paling  rendah  adalah  pada  metode contrast  stretching yaitu  0,00346.  Sedangkan  nilai  MSE  yang  paling  besar  dihasilkan  oleh  metode histogram equalization. Kualitas citra dengan metode contrast stretching menghasilkan nilai PSNR yang paling  besar  yaitu  22,0677.  Ini  menandakan  bahwa  kualitas  citra  dari  metode contrast  stretching jauh lebih baik dibandingkan metode histogram equalization, dan adaptive histogram equalization .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada pihak-pihak yang telah memberi dukungan baik material maupun non material terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Rohman, M., & Anisah, I. (2013). Retrieved from http://eprints.upnjatim.ac.id/4759/1/071- 078_Miftahur_Rohman_2_-_ITS.pdf
[2]   Afriliana  Kusumadewi,  Sugeng  Santoso,  "Evaluasi  Ciri  Citra  Medis  Menggunakan  Metode Peningkatan Kualitas Citra Histogram Equalization Dan Karakteristik Statistik," Informatika Vol. 11 No. 1, pp. 1-13, 2015.
[3]
[4] S. A. Riantini, http://repodig.untan.ac.id/senayan/index.php?p=fstream-pdf&fid=94&bid=94, 2011. Rika Rosnelly, Linda Wahyuni, "Metode Perbaikan Citra pada Citra Parasit Malaria Menggunakan Histogram Equalization dan Constrast Stretching," in Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu , Tangerang, 2017.
[5]   Budi  Hartono,  Veronica  Lusiana,  "Analisa  Teknik  Adaptive  Histogram  Equalization  Dan  Contrast Stretching Untuk Perbaikan Kualitas Citra," Jurnal Teknologi Informasi Dinamik Volume 19 No. 1, pp. 1-10, 2014.
[6]   Wurood  A.  Jbara,  Rafah  A.  Jaafar,  "MRI  Medical  Images  Enhancement  based  on  Histogram Equalization and Adaptive Histogram Equalization," International Journal of Computer Trends and Technology Volume 50 Number 2, pp. 91-93, 2017.
[7]   T.  Sutoyo,  Edy  Mulyanto,  Vincent  Suhartono,  Oky  Dwi  Nurhayati,  Wijanarto,  Teori  Pengolahan Citra Digital, Semarang : Andi Offset Yogyakarta, 2009.
[8]   Gonzalez, Woods, Digital Image Processing 2nd Edition, Prentice Hall, 2002.
[9]   Suhardi, Wahyu Setia Budi, Choirul Anam, "UPAYA PENINGKATAN KUALITAS CITRA MRI DENGAN PEMBERIAN MEDIA KONTRAS," Berkala Fisika Vol. 16 No. 1, pp. 9-14, 2013.
[10] Al-Tamimi,  M.S.H.,  Sulong  G.,  "Tumor  Brain  Detection  Through  MR  Images  :  A  Review  Of Literature," J. Theor. Appl. Inf. Technol. 62., 2014.
[11] Hardeep  kaur,  Jyoti  Rani,  "MRI  brain  image  enhancement  using  Histogram  equalization Techniques," IEEE, pp. 770-773, 2016.
[12] H. R. Fajrin, "Perbandingan Metode Untuk Perbaikan Kualitas Citra Mammogram," Jurnal Simetris Vol.7 No.2, pp. 657-664, 2016.
[13] D.  Nirmala,  "Medical  image  contrast  enhancement  techniques," Journal  of  Chemical  and Pharmaceutical Research, pp. 1-8, 2015.
[14] N  Senthilkumaran,  J  Thimmiaraja,  "A  Study  on  Histogram  Equalization  for  MRI  Brain  Image Enhancement," Association of Computer Electronics and Electrical Engineers, pp. 317-325, 2014.
[15] N. Wakhidah, "Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching)," JURNAL TRANSFORMATIKA Volume 8 No.2, pp. 78-83, 2011.
[16] Senthilkumaran  N,  Thimmiaraja  J,  "Histogram  Equalization  for  Image  Enhancement  Using  MRI brain images," IEEE, pp. 80-83, 2014.
[17] G.Amar  Tej,  Prashanth.K.Shah,  "Efficient  quality  analysis  and  enhancement  of  MRI  image  using Filters  and  Wavelets," International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  and Communication Engineering Vol. 4 Issue 6, pp. 230-236, 2015.
[18] E.  Ben  George,  M.Karnan,  "MRI  Brain  Image  Enhancement  Using  Filtering  Techniques," International  Journal of  Computer  Science  &  Engineering  Technology  Vol. 3  No.  9, pp.  399-403, 2012.
[19] Mohamed  Y.  Adam,  Mozamel  M.  Saeed,  Al  Samani  A.  Ahmed,  "Medical  Image  Enhancement Application  Using  Histogram  Equalization  in  Computational  Libraries," International  Journal  of Computer Science and Telecommunications Volume 6 Issue 1, pp. 7-12, 2015.
[20] Sumaya,  Zena  Vatsa,  "MRI  Image  Enhancement," International  Journal  of  Science  and  Research (IJSR) Volume 4 Issue 5, pp. 1757-1758, 2015.
[21] UdayKumbhar,  Vishal  Patil,  Shekhar  Rudrakshi,  "Enhancement  Of  Medical  Images  Using  Image Processing In Matlab," International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT) Vol. 2
Issue 4, pp. 2359-2364, 2013.
[22] I  Wayan  Angga  Wijaya  Kusuma,  Rossy  Lydia  Ellyana,  "Penerapan  Citra  Terkompresi  Pada Segementasi Citra Menggunakan Algoritme K-Means," Jurnal Terapan Teknologi Informasi, pp. 65- 74, 2018.