i
Universitas Kristen Maranatha
Teknik Watermarking DCT (Discrete Cosine Transform) – DWT (Discrete Wavelet Transform) Berbasis SVD (Singular Value Decomposition)
Ahmad Taufiq (0322142)
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha,
Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH no.65, Bandung, Indonesia.
Email : ate_1234rj@yahoo.co.id
ABSTRAK
Otentikasi konten digital multimedia dan perlindungan hak cipta telah menjadi isu penting dalam beberapa tahun terakhir. Teknologi Watermarking digital telah diusulkan untuk pelaksanaan Digital Right Management.Watermarking digital
adalah proses embedding informasi ke konten multimedia digital yang nantinya dapat diekstraksi kembali untuk berbagai keperluan termasuk pencegahan copy dan bukti otentikasi.
Pada Tugas Akhir ini dibuat teknik watermarking DCT - DWT berbasis SVD. Teknik watermarking bertujuan untuk mendapatkan ketahanan watermark yang tinggi dan tingkat transparansi persepsi visual citra terwatermark yang tinggi. Band tengah koefisien DCT dipilih untuk mencapai ketahanan tinggi terhadap kompresi JPEG. Ketahanan terhadap serangan lain dicapai dengan mengambil LL-Band dari hasil DWT koefisien DCT untuk penyisipan. Penyisipan dilakukan pada nilai singular menggunakan SVD karena variasi kecil dari nilai singular tidak banyak mengubah persepsi visual gambar.
Hasil percobaan menunjukkan nilai MOS yang berada pada skala penilaian baik yaitu sama dengan citra asli dan PSNR diatas 50 dB dimana citra hasil penyisipan baik. Watermark tahan terhadap kompresi JPEG (Q=0, 5, dan 10) dan rotasi (kanan 90º, kiri 90º, dan 180º).
Kata kunci: Watermarking, Discrete Cosine Transform, Discrete Wavelet Transform,
ii
Universitas Kristen Maranatha
Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Kristen Maranatha University,
Prof. drg. Suria Sumantri, MPH Street, No. 65th, Bandung, Indonesia.
Email : ate_1234rj@yahoo.co.id
ABSTRACT
The digital multimedia content authentication and copyright protection has become an important issue in the recent years. Digital Watermarking Technology has been proposed for the implementation of Digital Right Management. Digital watermarking is the process of embedding information into digital multimedia content that can be extracted back for various purposes including the prevention of copy and proof authentication.
In this final project is made watermarking technique DCT-DWT based on SVD. This watermarking technique aim is to get a high watermark robustness and high transparency of watermarked image. Middle band of coefficients are selected to achieve high robustness against JPEG compression. Resistance to other attacks is achieved by taking the LL-Band of DWT result of DCT coefficients for insertion. Insertion is done on singular value using SVD because small variation of the singular value is not much change the visual perception of images.
The experimental results show that the watermarked images have MOS values are on a scale of good judgment equal to the original image and the PSNR above 50 dB. Watermark is robust to JPEG compression (Q=0, 5, and 10) and rotation (right 90º, left 90º, and 180º).
Keywords : Watermarking, Discrete Cosine Transform, Discrete Wavelet Transform,
v
Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR ISI
2.2.1 Karakteristik Digital Watermarking ... 7
2.2.2 Klasifikasi Teknik Digital Watermarking ... 8
2.2.3 Jenis-Jenis Digital Watermarking ... 8
vi
Universitas Kristen Maranatha
2.7 Mean Opinion Score (MOS) ... 15
2.8 Normalized Cross Corelation (NCC) ... 16
BAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Diagram Blok Proses Penyisipan Watermark ... 17
3.2 Diagram Blok Proses Ekstraksi Watermark ... 19
3.3 Diagram Alir Proses Penyisipan Watermark ... 21
3.4 Diagram Alir Proses Ekstraksi Watermark ... 23
3.5 Tampilan GUI Program yang Dirancang ... 25
BAB IV DATA PENGAMATAN DAN ANALISIS 4.1 Prosedur Pengujian ... 26
4.2 Bentuk Watermark ... 28
4.3 Penyisipan dan Ekstraksi Watermark Untuk Beberapa Nilai α ... 29
4.4 Pengujian Kualitas Citra Yang Telah Disisipkan Watermark dan Analis ... 31
4.5 Pengujian Ketahanan Watermark Terhadap Pemrosesan Citra dan Analisa ... 35
4.5.1 Kompresi ... 35
4.5.2 Rotate ... 39
4.5.2 Median Filter ... 43
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan ... 48
vii
Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR PUSTAKA ... 50
LAMPIRAN A CITRA HASIL PERCOBAAN ... A-1
LAMPIRAN B DATA MOS (MEAN OPINION SCORE) ... B-1
viii
Universitas Kristen Maranatha
Tabel 4.1 Karakteristik citra (hostiImage) ... 27
Tabel 4.2 Citra watermark yang digunakan ... 28
Tabel 4.3 Percobaan pada citra berukuran 256 x 256 piksel... 29
Tabel 4.4 Percobaan pada citra berukuran 512 x 512 piksel ... 29
Tabel 4.5 Nilai MOS dan PSNR citra yang telah disisipkan watermark ... 31
Tabel 4.6 Contoh citra hasil ekstraksi watermark untuk nilai α = 0.01 .... 33
Tabel 4.7 Nilai koefisien korelasi hasil ekstraksi watermark dari citra Lena yang disisipkan watermark dan dikompres dengan faktor kualitas (Q=10, Q=5, Q=10)... ... 36
Tabel 4.8 Contoh citra hasil ekstraksi watermark yang telah disisipkan watermark dan dikompres dengan faktor kualitas (Q=0) ... ... 38
Tabel 4.9 Nilai koefisien korelasi hasil ekstraksi watermark dari citra Baboon yang disisipkan watermark yang dirotasi kanan 90º, kiri 90º, dan 180º... ... 40
Tabel 4.10 Contoh citra Baboon hasil ekstraksi watermark yang telah Disisipkan watermark dan dirotasi dengan sudut 180º ... 42
Tabel 4.11 Nilai koefisien korelasi hasil ekstraksi watermark dari citra Barbara yang disisipkan watermark dan di median filtering 3x3, 5x5, 7x7 piksel... ... 44
ix
Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 3.1 Blok Diagram Proses Penyisipan Watermark ... 17
Gambar 3.2 Blok Diagram Proses Ekstraksi Watermark ... 19
Gambar 3.3 Diagram Alir Proses Penyisipan Watermark ... 21
Gambar 3.4 Diagram Alir Proses Ekstraksi Watermark ... 23
A-1
LAMPIRAN
–
A
A-2 1. Citra Hasil Watermarking
Nama
Citra
Citra Asli
α = 0.01
Citra yang Telah
Disisipkan Watermark
Watermark Asli dan Watermark
A-3 Baboon
512
Barbara
A-4 Nama
Citra
Citra Asli
α = 0.1
Citra yang Telah
Disisipkan Watermark
Watermark Asli dan Watermark
Hasil Ekstraksi
Lena
256
Baboon
256
Barbara
A-5 Baboon
512
Barbara
A-6 Nama
Citra
Citra Asli
α = 0.3
Citra yang Telah
Disisipkan Watermark
Watermark Asli dan Watermark
Hasil Ekstraksi
Lena
256
Baboon
256
Barbara
A-7 Baboon
512
Barbara
A-8
2. Hasil ekstraksi watermark citra Lena yang telah disisipkan watermark
dan di kompres dengan faktor kualitas (Q)=0, 5,10.
Nama
Citra
Citra
terwatermark
Citra terwatermark di
kompres Q=0
Watermark Asli dan Watermark
A-9
α = 0.1
Lena
256
α = 0.3
Lena
512
A-10 Nama
Citra
Citra
terwatermark
Citra terwatermark di
kompres Q=5
Watermark Asli dan Watermark
A-11
α = 0.1
Lena
256
α = 0.3
Lena
512
A-12 Nama
Citra
Citra
terwatermark
Citra terwatermark di
kompres Q=10
Watermark Asli dan Watermark
A-13
α = 0.1
Lena
256
α = 0.3
Lena
512
A-14
3. Hasil ekstraksi watermark citra Baboon yang telah disisipkan
watermark dan di rotasi dengan rotasi kanan 90º, kiri 90º, dan 180º.
Nama
Citra
Citra
terwatermark
Citra terwatermark di
rotasi kanan 90º
Watermark Asli dan Watermark
A-15
α = 0.1
Baboon
256
α = 0.3
Baboon
512
A-16 Nama
Citra
Citra
terwatermark
Citra terwatermark di
rotasi kiri 90º
Watermark Asli dan Watermark
A-17
α = 0.1
Baboon
256
α = 0.3
Baboon
512
A-18 Nama
Citra
Citra
terwatermark
Citra terwatermark di
rotasi 180º
Watermark Asli dan Watermark
A-19
α = 0.1
Baboon
256
α = 0.3
Baboon
512
A-20
4. Hasil ekstraksi watermark citra Barbara yang telah disisipkan
watermark dan di median filtering 3x3, 5x5, dan 7x7 piksel.
Nama
Citra
Citra
terwatermark
Citra terwatermark di
median filter 3x3
Watermark Asli dan Watermark
A-21
α = 0.1
Barbara
256
α = 0.3
Barbara
512
A-22 Nama
Citra
Citra
terwatermark
Citra terwatermark di
median filter 5x5
Watermark Asli dan Watermark
A-23
α = 0.1
Barbara
256
α = 0.3
Barbara
512
A-24 Nama
Citra
Citra
terwatermark
Citra terwatermark di
median filter 7x7
Watermark Asli dan Watermark
A-25
α = 0.1
Barbara
256
α = 0.3
Barbara
512
B-1
LAMPIRAN
–
B
B-2
Kriteria penilaian kualitatif yang digunakan adalah :
1. Exellent yang direpresentasikan dengan angka 5, citra terwatermark mempunyai kualitas yang
sangat baik yaitu sama persis dengan citra asli (host image).
2. Good yang direpresentasikan dengan angka 4, citra terwatermark mempunyai kualitas baik yaitu
sama dengan citra asli (host image).
3. Fair yang direpresentasikan dengan angka 3, citra terwatermark mempunyai kualitas cukup baik
yaitu agak berbeda dengan citra asli (host image).
4. Poor yang direpresentasikan dengan angka 2, citra terwatermark mempunyai kualitas buruk yaitu
berbeda dengan citra asli (host image).
5. Unsatisfactory yang direpresentasikan dengan angka 1, citra terwatermark mempunyai kualitas
C-1
LAMPIRAN
–
C
C-2
Program Utama Proses Watermarking
function M_star = penyisipan_per_channel(M, W, alfa)
Mc = dct2(M);
[jml_bar jml_kol] = size(Mc); N = jml_bar;
awal = round(N/4)+1; akhir = round(3/4*N);
Mmid = Mc(awal:akhir, awal:akhir);
[LL,LH,HL,HH] = dwt2(Mmid, 'haar');
Mmid_star = idwt2(Mw_star, Mw{2}, Mw{3}, Mw{4}, 'haar'); Mc_star = Mc;
Mc_star(awal:akhir, awal:akhir) = Mmid_star;
M_star = idct2(Mc_star);
function W_aksen_bw = ekstraksi_per_channel(M_star, W, alfa,
Sglob)
Mc_star = dct2(M_star);
[jml_bar jml_kol] = size(Mc_star); N = jml_bar;
awal = round(N/4)+1; akhir = round(3/4*N);
Mmid_star = Mc_star(awal:akhir, awal:akhir);
[LL,LH,HL,HH] = dwt2(Mmid_star, 'haar'); Mw_star{1} = LL;
Mw_star{2} = LH; Mw_star{3} = HL; Mw_star{4} = HH;
[U,S_star,V] = svd(Mw_star{1});
Bab I Pendahuluan
1
Universitas Kristen Maranatha
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Otentikasi konten digital multimedia dan perlindungan hak cipta telah
menjadi wacana penting dalam beberapa tahun terakhir. Teknologi watermarking
digital telah diusulkan untuk pelaksanaan Digital Right Management.
Watermarking digital adalah proses embedding suatu informasi digital ke dalam
informasi digital lain, dimana informasi digital yang disisipkan nantinya dapat
diekstraksi atau dideteksi kembali untuk berbagai tujuan, termasuk pencegahan
copy dan bukti otentikasi tanpa mengubah isi dari informasi asli. Teknologi ini
menawarkan cara untuk menyampaikan informasi dalam file media digital (foto,
film, atau lagu).
Digital image watermarking dapat diimplementasikan dalam dua domain
yaitu domain spasial dan domain frekuensi. Dalam domain spasial nilai intensitas
piksel dari gambar secara langsung dimodifikasi (LSB atau Least Significant Bit
dimodifikasi untuk mencapai persepsi visual tinggi). Domain spasial terbukti
kurang tahan terhadap pemrosesan citra, seperti kompresi JPEG[5]. Dalam domain
frekuensi sinyal atau gambar ditransformasi ke dalam koefisien-koefisien diskrit
yang nantinya akan dimodifikasi untuk menyisipkan watermark. Penyisipan
dalam domain transform terbukti lebih kuat terhadap pemrosesan citra seperti
kompresi JPEG[5].
Beberapa metoda watermarking yang sudah banyak digunakan oleh para
peneliti antara lain watermarking dengan metoda DCT (Discrete Cosine
Transform), DWT (Discrete Wavelet Transform) atau SVD (Singular Value
Decomposition).
Pada metoda DCT (Discrete Cosine Transform) watermark bisa disisipkan
pada frekuensi tinggi dan frekuensi rendah. Bila disisipkan pada frekuensi tinggi
maka kualitas citranya baik, tetapi watermark tidak tahan terhadap pemrosesan
citra dan bila disisipkan pada frekuensi rendah maka kualitas citranya lebih buruk,
Universitas Kristen Maranatha
pengaturan contrast/brightness, gamma correction, dan histogram equalization[2].
Pada metoda SVD (Singular Value Decomposition) bila disisipkan
watermark pada nilai singularnya tidak akan memberikan efek yang besar
terhadap persepsi visual dari citra dan memiliki keuntungan nilai singularnya
tidak berubah terhadap pemrosesan citra berupa rotasi atau translasi[2].
Berdasarkan keuntungan dan kerugian metoda-metoda diatas, maka pada
tugas akhir ini watermarking diimplementasikan dengan menggabungkan metode
DCT (Discrete Cosine Transform) , DWT (Discrete Wavelet Transform), dan
SVD (Singular Value Decomposition) sehingga diharapkan dengan cara ini dapat
diperoleh kualitas dan ketahanan terhadap pemrosesan citra yang lebih baik.
1.2 Perumusan Masalah
1. Bagaimana merealisasikan digital image watermarking menggunakan
penggabungan DCT-DWT berbasis SVD.
2. Bagaimana kualitas citra yang telah disisipkan watermark.
3. Bagaimana ketahanan watermark terhadap pemrosesan citra.
1.3 Tujuan
1. Merealisasikan digital image watermarking menggunakan penggabungan
DCT-DWT berbasis SVD.
2. Menganalisis kualitas citra yang telah disisipkan watermark.
Bab I Pendahuluan 3
Universitas Kristen Maranatha
1.4 Pembatasan Masalah
1. Menggunakan citra warna dengan format BMP dengan ukuran citra yang
akan diberi watermark yaitu 256 x 256 piksel dan 512 x 512 piksel.
2. Watermark yang akan disisipkan adalah berupa citra hitam putih.
3. Perbandingan kualitas citra yang telah disisipkan watermark diukur
dengan penilaian obyektif menggunakan PSNR (Peak Signal to Noise
Ratio) dan penilaian subyektif menggunakan MOS (Mean Opinion Score).
4. Kualitas watermark hasil ekstraksi diukur dengan koefisien korelasi atau
NCC ( Normalized Cross Corelation ).
1.5 Metodologi
1. Mengumpulkan bahan yang dibutuhkan.
2. Melakukan penyisipan watermark.
3. Menganalisis ekstraksi watermark.
48
Universitas Kristen Maranatha
5.1 Kesimpulan
1. Digital watermarking menggunakan teknik DCT (Watermarking Discrete
Cosine Transform) – DWT (Discrete Wavelet Transform) Berbasis SVD
(Singular Value Decomposition) berhasil direalisasikan dan dapat berjalan
dengan baik.
2. Citra Lena, Baboon dan Barbara yang berukuran 256 x 256 piksel dan 512
x 512 piksel setelah disisipkan watermark untuk nilai α = 0.01, 0.1, dan
0.3 menghasilkan kualitas citra watermark dengan nilai MOS yang berada
pada skala penilaian good (sama), dan menghasilkan nilai PSNR diatas 50
dB dimana kualitas citra hasil penyisipan baik.
3. Berdasarkan hasil ekstraksi watermark yang terlihat secara visual dan nilai
koefisien korelasinya dari percobaan yang telah dilakukan, didapatkan
bahwa watermark yang disisipkan pada citra umumnya tahan terhadap
pemrosesan citra berupa kompresi JPEG dengan faktor kualitas Q = 0, 5,
dan 10 serta rotasi kanan 90º, kiri 90º dan 180º. Sedangkan untuk median
filtering dengan median 3x3, 5x5, 7x7 piksel secara visual watermark hasil
ekstraksi umumnya terlihat cukup jelas hanya warnanya berbalik sehingga
nilai koefisien korelasi mendekati minus satu.
4. Untuk nilai α =0.01 menghasilkan kualitas citra terwatermark yang lebih
baik dibandingkan untuk nilai α =0.1 dan α=0.3, walaupun perbedaannya
tidak terlalu signifikan. Untuk nilai α=0.1 rata-rata menghasilkan nilai
koefisien korelasi yang lebih besar dibandingkan untuk nilai α=0.01, sedangkan untuk nilai α =0.1 dan α=0.3 menghasilkan koefisien korelasi
Bab IV Data Pengamatan dan Analisa 49
Universitas Kristen Maranatha
5.2 Saran
1. Penelitian lanjutan yang dapat dilakukan adalah untuk mencari nilai α
yang paling optimal, dan pengujian ketahanan watermark terhadap
50
Universitas Kristen Maranatha Untuk Citra Berwarna”, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, 2003.
[2] Bedi, S.S2009. Robust Secure SVD Based DCT-DWT Oriented
Watermarking Technique for Image Authentication. Thailand
[3] R. Liu and T.Tan, 2002. A SVD-Based Watermaking Scheme for Protecting
Rightful Ownership, IEEE Transactions on Multimedia, 4(1), pp.121128.
[4] Fahmi; “Studi dan Implementasi Watermarking Citra Digitaldengan
Menggunakan Fungsi Hash”, Institut Teknologi Bandung, Bandung, 2007. [5] Fahthony, Dean; “Watermarking pada Citra Digital Menggunakan Discreate
Wavelet Transform”, Institut Teknologi Bandung, Bandung, 2007.
[6] Hesnawariq. 2008. Watermarking Pada Citra Digital Menggunakan
Singular Value Decomposition Berbasis Discrete Cosine Transform Untuk
Perlindungan Hak Cipta. Bandung : STT Telkom.
[7] Matlab. 2001. Wavelet Toolbox. The MathWorks, Inc.
[8] Hartung, Frank; Student member IEEE; Martin Kutter; “Multimedia
Watermarking Techniques”, Proceeding of the IEEE, vol. 87, No. 7, July
1999.
[9] Munir, Rinaldi. 2006. Kriptografi. Bandung: Informatika.
[10] Bender.W; D. Gruhl, N. Morimoto; A. Lu; “Techniques for data hiding”,
IBM System Journal, Vol.25, NOS 3&4, 1996.
[11] Supangkat, Suhono H., Kuspriyanto dan Juanda. 2000. Watermarking
sebagai Teknik Penyembunyian Label Hak Cipta pada Data Digitan.
Bandung: Institut Teknologi Bandung.
[12] Sebastian, Amudi. Penggunaan Watermarking Pada Penyebaran Software
Untuk Perlindungan Hak Cipta. Bandung: ITB.
[13] Semarajana, Gede. 2007. Analisis dan Simulasi Blind Watermarking dengan
Transformasi wavelet pada Citra Digital. Bandung: STT Telkom.
[14] Shen,Sharon. Discrete Wavelet Transform(DWT).ppt. UMBC
51
Universitas Kristen Maranatha
[16]...http://www.ittelkom.ac.id/library/index.php?option=com_content&view=art
icle&id=202:discrete-cosine-transform-dct&catid=20:informatika&Itemid=15 diakses [tanggal 18 April 2012]
[17]...http://www.ittelkom.ac.id/library/index.php?view=artice&catid=20%Ainfor
matika&id=575%3Asegmentasi-citra&option=com_content&Itemid=25
diakses [tanggal 18 April 2012]
[18]...http://www.ittekom.ac.id/library/index.php?view=article&catid=15%3Ape
mrosesan-sinyal&id=92%3Asvd-singular-value-decomposition&option=com_content&Itemid25 diakses [tanggal 18 April
2012].