• Tidak ada hasil yang ditemukan

Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Discrete Cosine Transform (DCT) Berbasis Algoritma Genetika.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Discrete Cosine Transform (DCT) Berbasis Algoritma Genetika."

Copied!
14
0
0

Teks penuh

(1)

i

BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT)

BERBASIS ALGORITMA GENETIKA

Disusun oleh :

Nama : Aryanto M Nrp : 0722066

Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha, Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH no.65, Bandung, Indonesia.

Email : aryantozn@gmail.com

ABSTRAK

Perkembangan teknologi digital yang sangat cepat menyebabkan perlindungan terhadap hak cipta multimedia digital menjadi sangat penting. Watermarking digital adalah proses dalam teknologi digital, yang menyisipkan suatu “tanda air” ke dalam elemen multimedia (umumnya citra, suara dan video), untuk memproteksinya dari pihak-pihak yang tidak memiliki hak terhadap isi dari multimedia tersebut.

Pada tugas akhir ini diimplementasikan sistem watermarking pada citra digital berwarna dalam domain Discrete Cosine Transform (DCT) berbasis Algoritma Genetika. Algoritma genetika digunakan untuk memilih koefisien DCT yang digunakan untuk penyisipan watermark. Penyisipan watermark didasarkan kepada hubungan matematika antara dua koefisien terpilih pada setiap 8x8 blok DCT pada citra.

Dari hasil uji coba citra ter-watermark mempunyai nilai PSNR lebih besar dari 40dB. Watermark tahan terhadap pemrosesan citra berupa kompresi dengan faktor kualitas 3, 5, 8, dan 10, gaussian noise 5% (untuk delta = 50), cropping (tergantung pada daerah cropping) dan median filtering 3x3 piksel. Watermark tidak tahan terhadap median filtering 5x5 dan 7x7 piksel, rotasi dan scaling

(2)

ii

BLIND DIGITAL IMAGE WATERMARKING

IN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) DOMAIN

BASED ON GENETIC ALGORITHM

Composed by : Name : Aryanto M Nrp : 0722066

Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Maranatha Christian University,

Prof. drg. Suria Sumantri, MPH Street, No. 65th, Bandung, Indonesia. Email : aryantozn@gmail.com

ABSTRACT

Rapid development of digital technology is the reason that makes protection of digital multimedia copyright becomes very important. Digital watermarking is a process in digital technology, which embeds a watermark into a digital data, to protect the digital data from misused by unauthorized parties.

In this final project, it is implemented a genetic algorithm based digital image watermarking technique in Discrete Cosine Transform (DCT) domain. Genetic algorithm is used to select pairs of DCT coefficients for watermark insertion. Watermark bits inserted according to mathematical relation between selected coefficients in each 8x8 DCT block of image.

The experiment results show that the watermarked images have the value of PSNR greater than 40 dB. Watermark robust to JPEG compression with quality factor 3, 5, 8, and 10, additional of Gaussian Noise 5% (for delta = 50), cropping (depend on crop area), and median filtering 3x3 pixel. Watermark is not robust to median filtering 5x5 and 7x7 pixel, rotation and scaling.

(3)

v

2.3.1 Discrete Cosine Transform Dimensi Dua (2-D DCT) ... 8

2.4 Algoritma Genetika ... 9

2.4.1 Struktur Umum Algoritma Genetika ... 9

2.4.2 Komponen Utama Algoritma Genetika ... 10

2.4.3 Hal-hal yang harus dilakukan dalam Algoritma Genetika ... 13

2.5 Parameter Pengukur ... 14

2.5.1 Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) ... 14

(4)

vi

2.5.3 Mean Opinion Score (MOS) ... 16

BAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Gambaran Umum Sistem Watermark ... 17

3.2 Proses Penyisipan Citra Watermark ... 18

3.2.1 Diagram Blok Proses Penyisipan Citra Watermark .... 18

3.2.2 Diagram Alir Pencarian Posisi Terbaik dan Proses Penyisipan Citra Watermark ... 19

3.3 Proses Ekstraksi Citra Watermark ... 23

3.3.1 Diagram Blok Proses Ekstraksi Citra Watermark ... 23

3.3.2 Diagram Alir Proses Ekstraksi Citra Watermark ... 23

3.4 Tampilan GUI Program yang dirancang ... 24

BAB IV DATA PENGAMATAN DAN ANALISIS 4.1 Prosedur Pengujian ... 25

4.2 Informasi Citra Masukan ... 25

4.3 Pencarian Posisi Terbaik dengan Algoritma Genetika ... 26

(5)

vii BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan ... 50 5.2. Saran ... 50

(6)

viii

Tabel 4.5 Contoh Citra Watermark Hasil Ekstraksi untuk α = 2 dan Δ = 20 ... 37

Tabel 4.6 Nilai NC watermark hasil ekstraksi dari citra Lena yang disisipi watermark dan telah dikompresi ... 38

Tabel 4.7 Contoh Citra watermark Hasil Ekstraksi untuk Delta 10 dan 50 dengan Faktor Kualitas Q = 10 (max) ... 39

Tabel 4.8 Nilai NC Watermark Hasil Ekstraksi dari Citra Lena yang disisipkan Watermark dan telah dirotasi ... 40

Tabel 4.9 Contoh Citra Watermark Hasil Ekstraksi untuk Delta 10 dan 50 dengan Rotasi 60º ... 41

Tabel 4.10 Nilai NC Watermark Hasil Ekstraksi dari Citra Lena yang disisipkan Watermark dan diberi Noise Gaussian ... 42

Tabel 4.11 Contoh Citra Watermark Hasil Ekstraksi untuk Delta 10 dan 50 dengan penambahan Noise Gaussian 5% ... 43

Tabel 4.12 Nilai NC Watermark Hasil Ekstraksi dari Citra Lena yang disisipkan Watermark dan dilakukan Cropping 70%, 80% dan 90% ... 44

Tabel 4.13 Contoh Citra Watermark Hasil Ekstraksi untuk Delta 10 dan 50 dengan Cropping 90% ... 45

Tabel 4.14 Nilai NC Watermark Hasil Ekstraksi dari Citra Lena yang disisipkan Watermark dan dilakukan Scaling 80%, 90%, 110% dan 120% ... 46

(7)

ix

Tabel 4.16 Nilai NC Watermark Hasil Ekstraksi dari Citra Lena yang disisipkan Watermark dan dilakukan median 3x3, 5x5, dan

7x7 piksel ... 48 Tabel 4.17 Contoh Citra Watermark Hasil Ekstraksi untuk delta 10 dan

(8)

x

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 3.1 Diagram Blok Proses Penyisipan Watermark ... 18

Gambar 3.2 Diagram Alir Proses Penyisipan Citra Watermark ... 19

Gambar 3.3 Diagram Alir Sub-inti Pencarian Posisi Terbaik dan Penyisipan ... 20

Gambar 3.4 Diagram Blok Proses Ekstraksi Watermark ... 23

Gambar 3.5 Diagram Alir Proses Ekstraksi Watermark ... 23

Gambar 3.6 Tampilan GUI program yang dirancang ... 24

Gambar 4.1 Grafik PSNR dengan Alpha = 2 dan Delta = 10-50 ... 34

(9)

Bab I Pendahuluan Universitas Kristen Maranatha

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Perkembangan teknologi digital yang sangat cepat menyebabkan perlindungan terhadap hak cipta multimedia digital menjadi sangat penting. Hal ini disebabkan oleh kemudahan penyebaran citra digital melalui internet dan banyaknya penyalahgunaan hak cipta.

Watermarking adalah salah satu solusi untuk melindungi hak cipta terhadap citra digital yang dihasilkan. Watermark atau ‘tanda air’ merupakan suatu pesan, informasi atau data yang disisipkan ke dalam data lain dengan modifikasi tertentu. Dengan diterapkannya watermarking citra digital ini, maka hak cipta terhadap citra digital yang dihasilkan akan terlindungi dari penyalahgunaan hak cipta [7].

Penyisipan Watermark dapat dilakukan baik pada domain spasial ataupun domain frekuensi. Penyisipan watermark pada domain spasial dilakukan dengan memanipulasi piksel citra. Penyisipan watermark domain spatial sederhana dan mudah diimplementasikan, tetapi lemah terhadap berbagai serangan dan noise[4]. Di sisi lain, penyisipan watermark pada domain frekuensi yang didasarkan pada pengolahan koefisien frekuensi lebih tahan terhadap serangan[4]. Dalam literatur ada beberapa teknik watermarking dalam domain frekuensi yang berbeda seperti Discrete Fourier Transform (DFT)[6], Discrete Cosine Transform (DCT)[11], dan Discrete Wavelet Transform (DWT)[9].

(10)

Bab I Pendahuluan 2

Universitas Kristen Maranatha

Ada beberapa pendekatan yang dilakukan dalam metode DCT seperti dengan memilih beberapa pasang posisi dengan skala kuantisasi yang sama dalam standar tabel kuantisasi JPEG sebagai calon image host untuk menyisipkan informasi watermark[8]. Teknik watermarking berbasis estimasi berdasarkan estimasi DCT koefisien AC[10]. Teknik watermarking berbasis algoritma genetika untuk ekstraksi watermark pada wilayah frekuensi rendah dari domain wavelet transform dan menentukan pita frekuensi yang optimal untuk menyisipkan watermark pada domain DCT[4].

Pada tugas akhir ini direalisasikan teknik blind watermarking berbasis evolutionary (algoritma genetika) dengan pendekatan yang menggunakan hubungan matematika antara dua koefisien DCT yang terpilih untuk menyisipkan watermark. Algoritma ini mengadopsi algoritma genetika untuk menemukan posisi terbaik dari DCT domain untuk penyisipan watermark. Agar memperoleh penyisipan watermark yang tahan terhadap pemrosesan citra seperti kompresi JPEG, low pass filtering, dan penambahan noise.

1.2. Perumusan Masalah

Bagaimana merealisasikan Blind Watermarking pada Citra Digital dalam domain Discrete Cosine Transform (DCT) berbasis Algoritma Genetika

1.3. Tujuan Penelitian

Merealisasikan Blind Watermarking pada Citra Digital dalam domain Discrete Cosine Transform (DCT) berbasis Algoritma Genetika.

1.4. Pembatasan Masalah

1. Citra host adalah citra berwarna dengan format BMP (Bitmap), dengan ukuran citra 512x512 piksel.

2. Citra watermark yang akan disisipkan adalah citra hitam-putih dengan format BMP (Bitmap), dengan ukuran citra 64x64 piksel.

(11)

Bab I Pendahuluan 3

Universitas Kristen Maranatha

4. Kualitas watermark hasil ekstraksi diukur dengan koefisien korelasi atau NC (Normalized Correlation).

5. Ketahanan watermark diuji terhadap pemrosesan citra antara lain kompresi JPEG, penambahan noise dan filtering image, rotasi, cropping dan scaling. 6. Implementasi menggunakan bahasa pemograman MATLAB.

1.5. Sistematika Penulisan

Sistematika yang akan digunakan untuk menyusun laporan ini adalah sebagai berikut :

Bab 1. Pendahuluan

Merupakan bab yang menjelaskan mengenai latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan dan sistematika penulisan dari Tugas Akhir ini.

Bab 2. Landasan Teori

Merupakan bab yang disusun untuk memberikan penjelasan tentang Blind Watermarking pada Citra Digital dalam domain Discrete Cosine Transform (DCT) berbasis Algoritma Genetika

Bab 3. Perancangan Perangkat Lunak

Merupakan bab yang berisi penjelasan desain yang akan dilakukan untuk membuat software Blind Watermarking pada Citra Digital dalam domain Discrete Cosine Transform (DCT) berbasis Algoritma Genetika

Bab 4. Analisa

Merupakan bab yang berisi hasil yang diperoleh dari penelitian dan analisa data yang diperoleh melalui Tugas Akhir ini.

Bab 5. Kesimpulan dan Saran

(12)

Bab V Kesimpulan dan Saran Universitas Kristen Maranatha

50

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

1. Blind Watermarking pada Citra Digital dalam domain Discrete Cosine Transform (DCT) berbasis Algoritma Genetika dapat direalisasikan dengan baik.

2. Nilai koefisien Δ yang optimal terletak pada range nilai 10 – 30, dengan PSNR lebih besar dari 40 dB sehingga sangat tidak mengganggu Human Visual System (HVS) pada citra ter-watermark. Dan nilai NC watermark hasil ekstraksi lebih besar dari 0,95 (watermark mirip dengan yang asli). 3. Berdasarkan hasil ekstraksi watermark yang dilihat secara visual dan nilai

koefisien korelasi dari percobaan yang telah dilakukan, didapatkan bahwa watermark yang disisipkan pada citra umumnya tahan terhadap pemrosesan citra berupa kompresi (Q=3, 5, 8 dan 10), gaussian filtering 5% (untuk delta = 50), cropping (tergantung pada daerah cropping) dan median filtering 3x3 piksel.

4. Untuk median filtering 5x5 dan 7x7 piksel, rotasi (semua derajat) dan scaling (80%, 90%, 110% dan 120%) secara visual watermark hasil ekstraksi tidak terlihat jelas atau tidak tahan terhadap pemrosesan citra. 5. Semakin kecil nilai α dan Δ maka nilai PSNR akan semakin besar

5.2 Saran

Penelitian lanjutan yang dapat dilakukan adalah :

1. Merealisasikan Blind Watermarking pada citra digital dalam domain Discrete Cosine Transform (DCT) berbasis algoritma genetika dengan watermark berupa citra RGB

(13)

Universitas Kristen Maranatha

51

DAFTAR PUSTAKA

1. Ahmed, N., Natarajan and Rao, “On Image Processing and a Discrete Cosine Transform.”, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, Kansas State University, United State of America, 1974.

2. Basuki, Achmad. 2003. Algoritma Genetika : Suatu Alternatif Penyelesaian Permasalahan Searching, Optimasi dan Machine Learning. Surabaya : Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS – ITS.

3. Fathiya, Shofi Nur, “Studi pembanding dct dan svd pada image watermarking” Institut Teknologi Bandung, Bandung, 2011.

4. Lee, Dongeun,et al., “Genetic algorithm-Based Watermarking in

Discrete Wavelet Transform Domain.”, Kunming, CHINE : International Conference on Intelligent Computing, 2006.

5. Noviardi, Wibi, ”Penyisipan Logo Berbasis Discrete Cosine Transform Sebagai Watermark Pada Citra Digital”, Universitas Al Azhar Indonesia, Jakarta, 2008.

6. Qi, Xiaojun and Qi, Ji., “A robust content-based digital image water marking scheme.” s.l : Signal Processing, 2007, Vol.87.

7. Rafigh, Majid and Mohsen Ebrahimi Moghaddam, “A Robust Evolutionary Based Digital Image Watermarking Technique in DCT Domain”, Dept. of Computer Engineering, Shahid Beheshti University, Iran, 2010.

8. Rey, Chfristian and Degulay, Jean Luc., “A Survey of Watermarking Algorithms for Image Authentication.” s.l. : EURASIP Journal on Applied Signal Processing, 2002, Vol.6.

9. Shieha, Chin Shiuh, Huang, Hsiang Cheh and Hsin, Feng., “Genetic watermarking based on transform-domain techniques.”, sl. : Pattern Recognition, 2004, Vol.37.

(14)

Universitas Kristen Maranatha

52

11.Yen, Shwu Huey, et al., “A Watermarking technique based on JPEG

quantization table”, Taipei, Taiwan : Proceeding of the 2006

International Computer Symposium (ICS2006), 2006.

12.http://ekarisky.com/content/uploads/Algoritma-Genetika.pdf diakses tanggal 16 November 2014

13. http://hendrik.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/23066/algoritma-genetika.pdf diakses tanggal 16 November 2014

14.

https://den2ah.wordpress.com/design-grafis/pengertian-bitmap-dan-vektor/ diakses tanggal 16 November 2014

15.http://www.tasi.ac.uk Technival Advisory Service for Image., File

Formats and Compression.pdf diakses tanggal 16 November 2014

16.

https://sanjoyo55.files.wordpress.com/2008/11/non-linier-gen-algol.pdf diakses tanggal 16 Novermber 2014

17.

http://www.bhinekanews.com/2014/06/representasi-kromosom-mutasi.html diakses tanggal 30 November 2014

18.

http://wayanfm.lecture.ub.ac.id/files/2014/04/2013-Algoritma-Evolusi-Modul.pdf diakses tanggal 25 Februari 2015

19.http://scribblethink.org/Work/nvisionInterface/nip.pdf diakses tanggal

Referensi

Dokumen terkait

Hasil penelitian menunjukkan bahwa; (1) Kemampuan pemahaman matematis siswa MTs yang mendapatkan pembelajaran dengan model pembelajaran kolaboratif tipe group

organik yang cukup tinggi, dan dapat diolah dengan proses pengolahan secara biologis, sedangkan untuk air limbah rumah sakit yang berasal dari laboratorium biasanya banyak

Pada Pilar tiga Learning to be (belajar untuk menjadi pribadi yang utuh) yaitu belajar menjadi sesuatu atau berkembang menjadi pribadi yang seutuhnya, yang

Hasil analisis sub elemen berdasarkan matriks drver power – dependence elemen pendukung pengembangan, penghambat pengembangan pelaku pengembangan dan kebutuhan

Pengujian pada data rekapitulasi peminjam yang berjumlah 163 record dari koperasi Rukun Artha Santosa Juwana Pati dengan proses mining algoritma naïve bayes

a. Menunjukkan dan mendemostrasikan alat/materi pembelajaran yang disampaikan secara langsung kepada peserta didik, akan memberikan kemudahan bagi siswa untuk dapat

Event Kejuaraan Dunia Paralayang sebagai salah satu kegiatan olahraga internasional merupakan cara yang potensial sebagai sarana diplomasi kebudayaan

Marker adalah proses peletakaan/penataan komponen-komponen pola busana diatas bahan (kain/kertas) untuk menentukan garis potong pada bahan sesuai dengan bentuk komponen