DISCRETE FOURIER TRANSFORM (DFT)
TUGAS AKHIR
Oleh :
SARI DWI JAYANTI
0534010231
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” JAWA TIMUR
Pembimbing II : Fetty Tri Anggraeny, S.Kom Penyusun : Sari Dwi Jayanti
ABSTRACT
The ease of distributing digital media, especially using Internet, apparently brings the negative impact for the effort of copyright protection on digital media. Digital watermarking as one of solution to overcome these problems, facing the question of robustness against the distortion that could be happens along the distribution process.
There are several digital watermarking techniques, some of them operate directly on its spatial domain and the other one work on frequency domain. The watermarking techniques that operate on frequency domain, apparently can figure the problems out. DFT (Discrete Fourier Transform) as one of transformation that used in digital image processing environment.
The procedure must be done to insert a watermark is choose a cover image and a watermark image (a message). And afterward inserted processing will be done, then a watermarked image as result must be save in a image file with bmp extension. The next process is doing watermarked extraction process which be done with choose a watermarked image and a watermark image which been inserted. DFT used on both inserted processing and extracted processing.
The results of examination showed that obtain of average value of PNSR which used for account the difference of original image and watermarked image, whish value is 35,685 dB. On the watermarked extract processing, watermarked image which resulted, experiencing a little bit changed of watermark’s image which had been inserted previously also acquired value of correlation (NC) which used for measured the difference of initial message’s value and readable message’s, and from the examination, obtain of NC’s average value is 0,98926%.
Pembimbing II : Fetty Tri Anggraeny, S.Kom Penyusun : Sari Dwi Jayanti
ABSTRAK
Kemudahan distribusi media digital, khususnya melalui internet ternyata memberikan dampak negatif bagi usaha-usaha perlindungan hak cipta atas media digital. Watermarking digital sebagai salah satu solusi yang bisa digunakan untuk mengatasi masalah ini, dihadapkan pada permasalahan ketahanan terhadap distorsi yang mungkin terjadi selama proses distribusi.
Ada beberapa teknik watermarking digital, baik itu yang bekerja pada domain spasialnya maupun yang beroperasi pada domain frekuensinya. Teknik-teknik watermarking pada domain frekuensi ternyata cukup baik dalam mengatasi permasalahan ketahanan terhadap distorsi. DFT (Discrete Fourier Transform) sebagai salah satu jenis transformasi yang dapat digunakan dalam dunia pengolahan citra digital.
Prosedur yang harus dilakukan dalam menyisipkan watermark adalah memilih gambar cover dan gambar watermark (pesan). Dan kemudian dilakukan proses penyisipan, kemudian menyimpan gambar hasil penyisipan dalam bentuk file berextentensi bmp. Proses selanjutnya adalah melakukan proses ekstraksi
watermark yang dilakukan dengan cara memilih gambar ter-watermark dan memilih watermark yang telah disisipkan. DFT digunakan dalam kedua proses penyisipan serta proses ekstraksi.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dapat diperoleh nilai rata-rata perhitungan PNSR untuk menghitung perbedaan gambar asli dan gambar
ter-watermark sebesar 35,685 dB. Pada proses ekstraksi watermark, gambar
watermark yang terbaca mengalami sedikit perubahan dari gambar watermark
yang telah disisipkan sebelumnya serta diperoleh nilai korelasi (NC) untuk mengukur perbedaan nilai pesan awal dengan pesan terbaca, dan didapatkan nilai rata-rata NC sebesar 0,98926 %.
Alhamdulillahi rabbil‘alamin, Sembah sujudku dan segala puji syukur kepada Allah SWT, karena hanya dengan kehendak dan kuasa-Nya, penulis dapat menyelesaikan pembuatan Tugas Akhir yang berjudul ”IMPLEMENTASI
TEKNIK WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN
METODE DISCRETE FOURIER TRANSFORM (DFT)”.
Tugas Akhir dengan beban 4 SKS ini disusun dan diajukan sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan program Strata Satu (S1) pada program studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Pembangunan Nasional ”Veteran” Jawa Timur Surabaya.
Penulis menyadari bahwasanya dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini telah mendapat bantuan dan dukungan yang tidak sedikit dari berbagai pihak. Untuk itu penulis secara khusus mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Bapak Ir. Sutiyono, MT selaku Dekan Fakultas Teknologi Industri-Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jatim.
2. Bapak Basuki Rahmat, S.Si, MT selaku Ketua Program Studi Teknik
Informatika-Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jatim.
3. Ibu Ir. Kartini, MT, selaku Dosen Pembimbing I yang telah giat meluangkan
banyak waktu untuk memberikan ilmu serta motivasi kepada penulis untuk menyelesaikan Skripsi ini.
4. Ibu Fetty Tri anggraeny S.Kom, selaku Dosen Pembimbing II yang dengan
5. Ayah, bunda, dan kakak bro yang senantiasa mengingatkan dan mendoakan serta memberikan dukungannya supaya Tugas Akhir ini segera penulis selesaikan.
6. Teman-teman spesial satu angkatan yang telah banyak membantu penulis. Anita ’Solo’ Trihapsari (minjemin laptop, pemberi semangat dan saran), Ricky ’Alex’ Hedi, Ahmad Na’im, Ibrahim ’Bro’ Tauhid, Ferry Syaifullah, Dedy ’Rambo’ Budiawan, Bagus ’Ndut’ , Bagus ’Cukrik’, Dodik Dores, Eko Fajar, Tulus, Erin, Cha2, Yoe, Amir, Qoyyim, Didok, Yeyen, Yuli dan teman-teman lain yang tidak dapat disebutkan satu-persatu.
7. Teman-teman seperjuangan: Gilang, Ferry, Fitri, Andrias, Evy, Vivin,
Drenges, adik-adik angkatan ’06.
8. Teman-teman di Satmenwa 806 / Giri Yudha Bakti yang selalu menemani penulis selama di kampus tercinta ini.
9. Dan semua orang yang tidak dapat disebutkan satu-persatu yang telah membantu penulis selama ini.
Di dalam Tugas Akhir ini mungkin masih terdapat banyak kekurangan yang belum bisa penulis sempurnakan. Untuk itu saran dan masukan sangatlah penulis harapkan untuk perbaikan ke depan.
Surabaya, Mei 2011
Hal. ABSTRAK... I
KATA PENGANTAR... Iii
DAFTAR ISI... V
DAFTAR GAMBAR... Ix
DAFTAR TABEL... xii
BAB I PENDAHULUAN... 1
1.1 Latar Belakang... 1
1.2 Rumusan Masalah... 3
1.3 Batasan Masalah... 3
1.4 Tujuan... 4
1.5 Manfaat... 4
1.6 Metodologi Penelitian... 5
1.7 Sistematika Penulisan... 6
BAB II LANDASAN TEORI... 8
2.1 Watermarking Digital... 8
2.1.1 Definisi Watermarking Digital... 8
2.1.4 Klasifikasi Teknik Watermarking Digital.……… 11
2.1.5 Watermarking pada Domain Frekuensi……… 13
2.1.6 Watermarking pada Citra Digital……….………. 15
1) Watermarking pada Citra Grayscale….…………... 16
2) Watermarking pada Citra Berwarna……… 16
2.2 Macam Gambar………..……….. 17
2.5 Transformasi Fourier Diskrit 2-D.………... 33
2.6 Pengukuran Kualitas Citra Digital………... 34
2.7 Korelasi……….………... 36
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN... 38
3.1 Analisa Permasalahan... 38
3.1.1 Penyisipan Pesan... 39
3.1.2 Pembacaan Pesan... 47
3.1.3 Pengukuran Kualitas Gambar Ter-watermark... 50
3.2 Perancangan Antarmuka………..………...…... 50
3.2.1 Rancangan Antarmuka Penyisipan Pesan... 50
3.2.2 Rancangan Antarmuka Pembacaan Pesan... 51
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI...53
4.1 Kebutuhan Sistem... 53
4.2 Potongan Program……... 53
4.3 Implementasi Interface... 58
4.3.1 Form Awal... 59
4.3.2 Form Penyisipan Pesan... 60
5.1 Tujuan Pengujian... 67
5.2 Lingkungaa Pengujian... 67
5.3 Data Uji... 68
5.4 Kasus Uji... 70
5.4.1 Kasus Uji 1 Penyisipan Pesan ke dalam gambar cover... 71
5.4.2 Kasus Uji 2 Pembacaan Pesan ke dalam gambar Ter-watermark... 74
5.4.3 Kasus Uji 3 Menyisipkan Pesan apabila maksimal pesan < gambar cover... 78
5.4.4 Kasus Uji 4 Membaca Pesan di dalam gambar yang Telah diberi noise salt and peppers 5%... 81
5.5 Evaluasi... 82
BAB VI PENUTUP... 83
6.1. Kesimpulan... 83
6.2. Saran... 84
No. Hal.
2.1 Operasi yang biasa dialami oleh sebuah media digital... 14
2.2 Contoh nilai citra biner... 24
2.10 Penyisipan circular watermark.... 33
3.1 Flowchart Proses Watermarking secara umum... 38
3.2 Contoh perubahan menggunakan Arnold’s Cat Map... 41
3.3 Flowchart Transformasi Arnold’s Cat Map... 42
3.4 Representasi hasil perhitungan DFT....... 43
3.5 Algoritma Proses Penyisipan Pesan... 44
3.6 Flowchart Penyisipan Pesan... 46
3.7 Algoritma Proses Pembacaan Pesan... 48
3.8 Flowchart Proses Pembacaan Pesan... 49
3.9 Rancangan Antarmuka Penyisipan Pesan... 51
4.2 Form Penyisipan Pesan... 60
5.1 Percobaan terhadap penyisipan pesan terhadap gambar cover ‘cameraman.bmp’ dan gambar pesan ‘watermark4.bmp’……… 71
5.2 Percobaan terhadap penyisipan pesan terhadap gambar cover ‘lena.bmp’ dan gambar pesan ‘copy.bmp’………...……… 72
5.3 Percobaan terhadap penyisipan pesan terhadap gambar cover ‘monkey.bmp’ dan gambar pesan ‘right.bmp’………….……… 72
5.4 Percobaan terhadap penyisipan pesan terhadap gambar cover ‘jalan.bmp’ dan gambar pesan ‘right.bmp’………..……… 73
5.5 Percobaan terhadap pembacaan pesan terhadap gambar ter-watermark ‘monkey-watermark4.bmp’………..……… 75
5.6 Percobaan terhadap pembacaan pesan terhadap gambar ter-watermark ‘cameraman-watermark1.bmp’..………..……….75
‘lena-copy.bmp’...…….………..……….. 76 5.9 Percobaan terhadap penyisipan pesan terhadap gambar cover
‘lena-img.bmp’ dan gambar pesan qr code ‘img.bmp’..…….……...………78 5.10 Percobaan terhadap penyisipan pesan terhadap gambar cover
‘cameraman1.bmp’ dan gambar pesan ‘copy.bmp’…….……….79 5.11 Percobaan terhadap penyisipan pesan terhadap gambar cover
‘Lena1.bmp’ dan gambar pesan ‘mark.bmp’……..…….……….80 5.12 Percobaan terhadap pembacaan pesan terhadap gambar ter-watermark
No. Hal.
5.1 Tabel Gambar dan Ukuran Gambar Cover Uji Coba... 68 5.2 Tabel Gambar dan Ukuran Gambar Pesan Uji Coba... 69 5.3 Hasil Perhitungan PSNR Gambar Cover dengan
Gambar ter-watermark... 73 5.4 Hasil Perhitungan Korelasi dari Pesan Terbaca dengan
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Saat ini hampir tidak ada orang yang tidak mengenal komputer. Komputer telah dipakai dalam hampir segala aspek kehidupan. Komputer sebagai alat pengolah digital saat ini hampir dimiliki oleh setiap keluarga. Seperti halnya televisi, komputer saat ini juga banyak digunakan sebagai media hiburan. Dengan perkembangan komputer, data-data dalam bentuk digital semakin banyak digunakan, karena memang komputer yang berkembang saat ini merupakan peralatan elektronik yang menggunakan dan mengolah data dalam bentuk digital.
Penggunaan data digital baik berupa teks, suara, citra maupun video sangat pesat dengan adanya komputer, apalagi dengan perkembangan teknologi jaringan antar komputer didunia yang disebut dengan internet, yang memungkinkan pertukaran data digital semakin mudah dilakukan.
Penggunaan data digital selain mudah dalam hal penyebaran, juga disebabkan akan kemudahan dan murahnya biaya penggandaan (peng-copyan) serta penyimpannya untuk digunakan di kemudian hari. Dampak kemudahan inilah yang disalah gunakan tanpa memperhatikan aspek hak cipta (Intelectual Property Right), sehingga perlu dipikirkan adanya perlindungan terhadap hak cipta. Permasalahan diatas, membawa perubahan cara pandang peneliti terhadap metode yang digunakan untuk melindungi hak cipta pada media digital.
lainnya. Tetapi cara tersebut di atas memiliki kelemahan masing - masing. Seperti halnya kriptografi, dalam konteks perlindungan terhadap hak cipta media digital ternyata tidak memberikan jawaban yang memuaskan. Teknik kriptografi hanya mengijinkan pemegang kunci yang benar saja yang dapat mengakses media digital terenkripsi, tetapi ketika media ini telah didekripsi tidak ada lagi cara untuk melacak hasil reproduksi. Satu dekade terakhir muncul pemakaian steganography untuk mengatasi masalah perlindungan hak cipta ini pada data digital yang lebih dikenal dengan istilah watermarking.
Watermarking digital menawarkan solusi lain yang lebih tepat untuk masalah ini, teknik watermarking melindungi media digital dengan data tertentu yang tertanam secara permanen di dalam media yang bersangkutan. Teknik
watermarking digunakan untuk menyembunyikan data dalam gambar digital dengan sedikit atau tanpa terasa adanya perubahan yang tampak pada gambar tersebut sehingga gambar tersebut dapat didistribusikan tanpa adanya kecurigaan bahwa di dalam gambar itu terdapat tanda rahasia.
Proses watermarking digital dapat dilakukan dengan beberapa cara, yaitu
watermark ditanamkan pada domain spasial atau pixel, atau juga watermark
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang dipaparkan, maka didapat perumusan masalah yang akan diselesaikan dalam Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut :
Melakukan penyembunyian pesan ke dalam gambar digital dengan metode
Discrete Fourier Transformation (DFT).
Melakukan ekstraksi pesan tersembunyi pada gambar digital yang telah
disisipkan pesan.
Membandingkan kualitas antara gambar digital asli dengan gambar digital
yang sudah disisipkan pesan.
1.3 Batasan Masalah
Ruang lingkup atau batasan-batasan permasalahan merupakan hal yang sangat penting untuk ditentukan terlebih dahulu agar diketahui sejauh mana tugas akhir ini akan dikerjakan. Beberapa batasan masalah tersebut antara lain:
a. Penyembunyian pesan dilakukan pada gambar digital dengan format yang
telah ditentukan, yaitu bitmap (bmp).
b. Penyembunyian pesan dilakukan pada gambar keabuan (grayscale).
c. Pesan yang disembunyikan pada gambar digital hanya berupa gambar
hitam-putih (gambar biner) dengan ukuran 40 x 40 pixel.
d. Bahasa pemrograman yang digunakan disesuaikan dengan kebutuhan.
Begitu juga dengan tampilan dari aplikasi ini akan disesuaikan dengan kebutuhan.
e. Pembuatan aplikasi menggunakan metode Discrete Fourier Transform
1.4 Tujuan
Tujuan yang ingin dicapai pada penulisan Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut:
Memahami teknik watermarking digital pada citra dengan menggunakan
metode Discrete Fourier Transformation (DFT).
Memahami teknik ekstraksi pesan rahasia yang telah disisipkan pada
gambar digital.
Mengimplementasikan teknik watermarking pada citra digital ke dalam
sebuah perangkat lunak.
1.5 Manfaat
Dengan dilakukannya Watermarking pada Citra Digital, maka akan didapatkan manfaat sebagai berikut:
Proteksi Hak Cipta
Dalam perlindungan hak cipta adalah sebagai bukti otentik atas hak kepemilikan pencipta atas content yang dibuat atau diproduksinya.
1.6 Metodologi Penelitian
1. Studi Pustaka
Melakukan studi pustaka tentang cara representasi format dari file gambar digital yang digunakan serta teknik penyembunyian dan ekstraksi terhadap
file gambar digital dengan metode Discrete Fourier Transform (DFT). 2. Analisis
Analisis dari hasil studi pustaka. Meliputi algoritma yang digunakan pada penyembunyian data beserta teknik ekstraksinya. Disamping itu dilakukan juga analisis terhadap kebutuhan perangkat lunak yang akan dibangun sehingga diperoleh gambaran umum yang akan dibangun.
3. Perancangan Perangkat Lunak
Melakukan pengumpulan terhadap kebutuhan fungsional, merancang arsitektur perangkat lunak dan perancangan antarmuka.
4. Implementasi Perangkat Lunak
Melakukan pembuatan perangkat lunak dari rancangan yang telah dibuat sebelumnya.
5. Pengujian
1.7 Sistematika Penulisan
Penulisan Tugas Akhir ini secara sistematis diatur dan disusun dalam enam bab yang didalamnya terdapat beberapa sub bab. Secara ringkas uraian materi dari bab pertama hingga bab terakhir adalah sebagai berikut:
BAB I Pendahuluan
Pada bab pendahuluan ini membahas mengenai latar belakang masalah, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan tugas akhir, manfaat tugas akhir, metode pembuatan tugas akhir serta sistematika dari penulisan bab akhir.
BAB II Landasan Teori
Pada bab landasan teori ini menjelaskan tentang definisi
watermarking, jenis-jenis image digital, warna dan ruang warna, dan klasifikasi watermarking.
BAB III Perancangan Sistem
Pada bab perancangan sistem ini menjelaskan tentang perancangan perangkat lunak dari sistem yang akan dibuat, meliputi : deskripsi umum sistem, spesifikasi kebutuhan sistem, perancangan proses, perancangan data, dan perancangan antarmuka.
BAB IV Implementasi
Bab implementasi ini berisi tentang pembuatan aplikasi dari perancangan sistem yang telah dibuat pada bab II.
BAB V Uji Coba dan Evaluasi
BAB VI Penutup
LANDASAN TEORI
2.1 Watermarking Digital
2.1.1 Definisi Watermarking Digital
Ada beberapa pengertian mengenai watermark digital yang dapat
diperoleh dari berbagai referensi, baik itu dari paper-paper ilmiah maupun dari
sumber-sumber lain yang penulis dapatkan dari Internet.
Watermarking World (2002) mendefinisikan watermark sebagai data
tersembunyi yang ditambahkan pada sinyal pelindung (cover signal), sedemikian
rupa sehingga penambahan tersebut tidak terlihat. Watermark dapat juga
merupakan suatu pola yang terbentuk oleh kumpulan bit data tertentu, yang
disisipkan kedalam file citra, audio ataupun video yang mengidentifikasikan
informasi hak cipta file tersebut (Webopedia, 2003). Lebih jauh lagi watermark
bisa juga berupa kode yang membawa informasi mengenai pemilik hak cipta,
pencipta, pembeli yang sah dan segala sesuatu yang diperlukan untuk menangani
hak kepemilikan media digital. Watermark sengaja ditanamkan secara permanen
pada data digital sedemikian hingga pengguna yang berwenang dapat dengan
mudah membacanya, disisi lain watermark tersebut haruslah tidak mengubah isi
media kecuali sedikit atau perubahan tersebut tidaklah tampak atau kurang begitu
tampak bagi indera manusia (Barni et al, 1998).
Dari beberapa definisi diatas ada benang merah yang dapat ditarik untuk
memberikan definisi watermark digital, yaitu sebuah watermark merupakan
tujuannya dan sengaja ditanamkan secara permanen kedalam data media
induknya.
2.1.2 Framework Watermarking Digital
Jika watermark merupakan sesuatu yang ditanamkan, maka watermarking
merupakan proses penanaman watermark tersebut. Secara umum framework
sebuah algoritma watermarking tersusun atas tiga bagian, yaitu [(Duan and King,
1999) dan (Mohanty, 1999)]:
(1) Watermark,
(2) Algoritma penyisipan watermark (enkoder), dan
(3) Algoritma pendeteksian watermark (dekoder).
Watermark dapat berupa representasi identitas kepemilikan media digital,
maupun informasi lain yang dipandang perlu untuk ditanamkan kedalam media
yang bersangkutan. Algoritma penyisipan watermark menangani bagaimana
sebuah watermark ditanamkan pada media induknya. Algoritma pendeteksian
watermark menentukan apakah didalam sebuah media digital terdeteksi
watermark yang sesuai atau tidak.
2.1.3 Karakteristik Watermark Digital
Ada beberapa karakteristik atau sifat khusus tertentu yang harus dimiliki
oleh sebuah watermark. Sifat-sifat tersebut sangat bergantung kepada aplikasi
watermarking yang akan dibuat, atau dengan kata lain tidak ada sekelompok sifat
tertentu yang harus dipenuhi oleh semua teknik watermarking. Meskipun
Sifat-sifat tersebut diantaranya adalah sebagai berikut [(Swanson et al,
1998) dan (Langelaar et al, 2000)]:
Perceptual transparency
Sebagian besar aplikasi watermarking mengharuskan algoritma
watermarking digital menanamkan watermark sedemikian hingga ia tidak
mempengaruhi kualitas media yang disisipi watermark. Media yang telah
ditanami watermark haruslah sulit dibedakan dengan media aslinya oleh
indera manusia. Atau dengan kata lain penanaman watermark pada citra
haruslah tidak terdeteksi oleh indera penglihatan manusia dan penanaman
watermark pada audio haruslah tidak dikenali oleh indera pendengaran.
Robustness
Untuk watermark yang memang ditujukan untuk membuktikan
keotentikan media induk, atau yang disebut dengan fragile watermark,
tidak disyaratkan memiliki sifat ini. Tetapi jika watermark digunakan
untuk aplikasi yang lain, diperlukan watermark yang selalu tertanam
didalam media induk, meskipun media induknya mengalami penurunan
kualitas akibat serangan.
Security
Dalam banyak aplikasi watermarking, proses penanaman watermark
haruslah aman sedemikian hingga pihak yang tidak berhak harus tidak
dapat mendeteksi keberadaan data yang ditanamkan, dan mampu
menghilangkan data tersebut. Sekali lagi keamanan disini juga sangat
bergantung pada aplikasinya. Sebuah prosedur penanaman watermark
berhak tersebut memiliki akses terhadap kunci yang mengendalikan proses
penyisipan data pada media induk.
Public vs Private Watermarking
Dalam beberapa aplikasi, seperti copyright protection, pengekstrakan
watermark bisa saja membutuhkan media aslinya. Teknik ini disebut
dengan private atau nonoblivious watermarking. Sedangkan pada aplikasi
yang lain, seperti copy protection dan indexing, proses pendeteksian
watermark seharusnya tidak memiliki akses terhadap media asli yang
belum ter-watermark. Teknik ini sering disebut sebagai public, blind, atau
obliviouswatermarking.
2.1.4 Klasifikasi Teknik Watermarking Digital
Dalam satu dasawarsa terakhir ini cukup banyak teknik-teknik
watermarking yang sudah diusulkan oleh para peneliti. Teknik-teknik tersebut
berdasarkan domain kerjanya, dapat diklasifikasikan menjadi tiga kelompok,
yaitu:
1) Teknik watermarking pada domain spasial (spatial domain watermarking)
Teknik ini bekerja dengan cara menanamkan watermark secara langsung
kedalam domain spasial dari suatu citra. Istilah domain spasial sendiri mengacu
pada piksel-piksel penyusun sebuah citra. Teknik watermarking jenis ini
beroperasi secara langsung pada piksel-piksel tersebut. Beberapa contoh teknik
yang bekerja pada domain spasial adalah teknik penyisipan pada Least Significant
oleh Bender et al (1996), Teknik adaptive spatial-domain watermarking diusulkan
oleh Lee dan Lee (1999).
2) Teknik watermarking pada domain transform / frekuensi (transform
domain watermarking)
Pada transform domain watermarking (sering juga disebut dengan
frequency domanin watermarking) ini penanaman watermark dilakukan pada
koefisien frekuensi hasil transformasi citra asalnya. Ada beberapa transformasi
yang umumdigunakan oleh para peneliti, yaitu: discrete cosine transform (DCT),
discrete fourier transform (DFT), discrete wavelet transform (DWT) maupun
discrete laguerre transform (DLT).
Berikut ini beberapa contoh algoritma watermarking digital pada domain
frekuensi: Koch dan Zhao (1995) memperkenalkan teknik randomly sequenced
pulse position modulated code (RSPPMC) yang bekerja pada domain DCT.
Kemudian Cox et al (1997) mengusulkan teknik watermarking digital yang
dianalogikan dengan teknik spread spectrum communication. Teknik yang hampir
serupa dengan proposal Cox et al (1997) diperkenalkan oleh Fotopoulos et al
(2000), letak perbedaanya adalah dalam penggunaan blok DCT tempat
penanaman watermark. Teknik lain yang memanfaatkan DCT adalah yang
diusulkan oleh Barni et al (1998), ia memanfaatkan pseudo-random number
sequence sebagai watermark yang disisipkan ke dalam vektor koefisien DCT citra
yang disusun secara zig-zag seperti dalam algortima JPEG (Wallace, 1991).
Pemanfaatan domain DLT dalam watermarking digital dapat ditemui di (Gilani
dan Skodras, 2000). Teknik yang berbasiskan wavelet ternyata juga tidak kalah
watermarking video yang diusulkan oleh Swanson et al (1997). Salah satu alasan
pemanfaatan wavelet dalam watermarking adalah kemampuan watermark untuk
bertahan dalam berbagai skala resolusi citra (Swanson et al, 1997).
3) Teknik watermarking pada kedua domain diatas (hybrid techniques
watermarking)
Teknik watermarking jenis ini bekerja dengan menggabungkan kedua
teknik diatas. Pada teknik ini biasanya penanaman watermark dilakukan pada
domain frekuensi beberapa bagian citra yang dipilih berdasarkan karakteristik
spasial citra tersebut.
2.1.5 Watermarking pada Domain Frekuensi
Sebuah media digital dalam perjalannya mulai dari si pencipta dan
akhirnya sampai ke tangan pengguna (konsumen), tentunya akan sangat mungkin
mengalami banyak sekali distorsi ataupun penyimpangan-penyimpangan. Gambar
2.1 adalah contoh gambaran proses penyimpangan yang mungkin terjadi pada
sebuah media digital khususnya citra digital. Sebuah citra digital seperti dalam
gambar 2.1 mengalami berbagai proses tertentu yang tentu saja dapat
mempengaruhi keutuhan data yang berada didalamnya. Jalur penyebaran
(transmission) mengacu pada segala aplikasi berbasis kode sumber (sorce code)
maupun kode kanal (channel code), dan atau teknik-teknik enkripsi standar
terhadap data citra. Meskipun dalam sebagian kasus proses-proses yang terjadi
bersifat lossless, atau data yang diproses dapat dikembalikan sebagaimana data
aslinya, tetapi dalam kasus lain seperti kompresi, ada teknik kompresi (seperti
kualitas suatu citra, karena data yang terkompresi tidak dapat dikembalikan seperti
data aslinya lagi. Pada kompresi lossy dan distorsi geometris (seperti scaling)
bagian dari citra yang terpengaruh adalah pada komponen frekuensi tinggi.
Gambar 2.1 Operasi yang biasa dialami oleh sebuah media digital.
Uraian diatas memberikan gambaran singkat bahwa sebuah watermark
seharusnya tidak ditanamkan pada bagian citra yang secara perseptual tidak
penting, karena banyak pemrosesan citra dan geometris yang mempengaruhi
bagian ini. Kemudian yang menjadi permasalahan adalah bagaimana menyisipkan
watermark pada spektrum citra yang secara perseptual cukup penting, sedemikian
nilai koefisien cukup kecil dan koefisien yang diubah, secara persentual memang
cukup penting.
Untuk mengatasi masalah ini, domain frekuensi dapat dilihat sebagai
sebuah kanal komunikasi dan watermark dapat diibaratkan sebagai sinyal yang
dikirimkan melewatinya. Serangan dan distorsi sinyal yang tidak disengaja dapat
diperlakukan sebagai noise, dan watermark harus kebal terhadapnya.
Teknik watermarking pada domain frekuensi sebenarnya dapat
dianalogikan seperti komunikasi spread spectrum (SS). Didalam komunikasi SS,
seseorang mengirimkan sebuah sinyal cukup lemah diatas kanal dengan yang
lebar sedemikian hingga energi sinyal tersebut yang berada pada sebuah frekuensi
tidak terdeteksi. Demikian juga dengan watermark, ia disebar ke dalam banyak
satuan frekuensi sedemikian hingga energi watermark yang berada pada setiap
frekuensi cukup kecil dan secara langsung tidak terdeteksi.
Sebuah watermark yang ditempatkan dengan baik pada domain frekuensi
citra, tidak akan tampak oleh mata. Hal ini akan terjadi jika energi watermark
yang tersebar cukup kecil di setiap frekuensi. Energi ini dapat ditingkatkan
dengan memanfaatkan pengetahuan tentang fenomena masking dalam sistem
penglihatan manusia (Cox et al, 1997).
2.1.6 Watermarking pada Citra Digital
Watermarking pada citra digital secara umum dapat dikategorikan menurut
1) Watermarking pada citra gray scale
Citra gray scale merupakan jenis citra yang banyak dimanfaatkan sebagai
obyek algoritma watermarking. Salah satu alasannya adalah bahwa citra ini tidak
terlalu kompleks untuk diolah karena ia dapat direpresentasikan sebagai matriks
dua dimensi dengan nilai masing-masing elemennya merupakan representasi
tingkat intensitas keabuan dari setiap pikselnya. Informasi tingkat keabuan setiap
pikselnya disimpan dalam satuan 8 bit, atau dengan kata lain disini ada 28 atau
256 warna keabuan yang berbeda, mulai dari 0 yang merepresentasikan warna
hitam sampai dengan 255 yang mewakili warna putih.
Pada dasarnya watermarking pada citra gray scale dapat diterapkan secara
langsung pada citra ini sesuai dengan jenis teknik watermarking yang digunakan.
Sebagai contoh : jika teknik spatial domain yang digunakan maka nilai intensitas
piksel-piksel dari citra ini yang akan diubah sesuai dengan prosedur yang
digunakan untuk menanamkan watermark. Begitupun dengan teknik yang bekerja
pada domain frekuensi, transformasi secara langsung dapat dilakukan pada citra,
meskipun pada algoritma tertentu kadang-kadang diperlukan pembagian citra
menjadi blok-blok yang lebih kecil. Kemudian watermark ditanamkan pada
koefisien-koefisien frekuensi yang terpilih.
2) Watermarking pada citra berwarna
Berbeda dengan teknik watermarking pada citra gray scale, dalam kasus
citra berwarna, watermark dapat ditanamkan didalam satu atau lebih kanal warna
yang ada pada ruang warna citra tersebut. Beberapa teknik watermarking hanya
menggunakan kanal warna biru sebab sistem penglihatan manusia (human visual
Cara lain adalah dengan mentransformasikan ruang warna RGB ke ruang warna
lain seperti HSL atau YCrCb, kemudian watermark ditanamkan pada komponen
luminance-nya saja, dan ditransformasikan kembali ke ruang warna RGB.
2.2 Macam Gambar
2.2.1 JPEG
Joint Photographic Experts Group (JPEG) adalah format gambar yang
banyak digunakan untuk menyimpan gambar-gambar dengan ukuran lebih kecil.
Beberapa karakteristik gambar JPEG : Memiliki ekstensi .jpg atau .jpeg. Mampu
menayangkan warna dengan kedalaman 24-bit true color. Mengkompresi gambar
dengan sifat lossy. Umumnya digunakan untuk menyimpan gambar-gambar hasil
foto. JPEG berbeda dengan MPEG (Moving Picture Experts Group) yang
menyediakan kompresi untuk video.
Dikembangkan awal tahun 1980 oleh Joint Photographic Experts Group
(JPEG). JPEG merupakan format paling sering digunakan di internet.
Implementasi format JPEG terbaru dimulai sejak tahun 1996 dan semakin
berkembang dengan inovasi format baru yang menyertai perkembangan teknologi
yang memanfaatkan format JPEG lebih luas.
Walaupun format JPEG merupakan metode kompresi gambar yang gratis,
sebuah perusahaan bernama Forgent pada tahun 2002 mempatenkan format ini
dan akan menarik biaya lisensi. Segera Group JPEG mengumumkan sebuah
format JPEG 2000 sebagai sebuah format pengganti. Namun dua hal di atas
terlambat, karena JPEG sudah digunakan secara luas dan hak paten belum
Standar kompresi file gambar yang dibuat oleh kelompok Joint
Photographic Experts Group ini menghasilkan kompresi yang sangat besar tetapi
dengan akibat berupa adanya distorsi pada gambar yang hampir selalu tidak
terlihat. JPEG adalah sebuah format gambar, sangat berguna untuk membuat
gambar jenis fotografi berkualitas tinggi dalam ukuran file yang sangat kecil.
Format file grafis ini telah diterima oleh Telecommunication Standardization
Sector atau ITU-T dan Organisasi Internasional untuk Standardisasi atau ISO.
Meskipun kompresi gambar JPEG sangatlah efisien dan selalu menyimpan
gambar dalam kategori warna true color (24 bit), format ini bersifat lossy, yang
berarti bahwa kualitas gambar dikorbankan bila tingkat kompresi yang dipilih
semakin tinggi.
Kelebihan dari format gambar JPEG adalah JPEG mendukung 16 juta
warna. Jadi walaupun terjadi penurunan kualitas gambar, format ini sangat cocok
untuk menggunakan pada penampilan gambar fotografi. Namun, dibandingkan
format lain, browser membutuhkan waktu yang lebih lama untuk memuat file
JPEG.
2.2.2 Bitmap (BMP)
Gambar bitmap adalah kumpulan bit yang membentuk sebuah gambar.
Gambar tersebut memiliki kandungan satuan-satuan titik (atau pixels) yang
memiliki warnanya masing-masing (disebut dengan bits, unit terkecil dari
informasi pada komputer). Semakin banyak jumlah pixel yang ada pada sebuah
a. Jenis Gambar Bitmap
1. Line-art
Merupakan gambar yang hanya terdiri dari dua warna, biasanya hitam dan
putih. Biasanya gambar jenis ini dijadikan gambar bitmap karena komputer
hanya menggunakan 1 bit (warna hitam yang membentuk gambar, warna putih
sebagai latar) untuk mendefinisikan masing-masing pixel-nya.
2. Grayscale Images
Yang terdiri dari bermacam warna abu-abu dalam menghasilkan warna
hitam dan putih.
3. Multitones
Terdiri dari dua warna atau lebih. Gambar multitones yang biasa
digunakan adalah duotones, yang biasanya terdiri dari paduan warna hitam
dengan warna khusus (Pantone colour). Warna yang digunakan pada gambar
di atas adalah paduan dari warna hitam dengan Pantone Warm Red.
4. Full Colour Images
Merupakan gambar yang memiliki warna yang tampak realistis. Informasi
warna dijelaskan menggunakan jenis-jenis standar warna seperti RGB, CMYK
atau Lab.
b. Karakteristik Data Bitmap
Gambar yang menggunakan data bitmap akan menghasilkan bobot file
yang besar. Sebagai contoh, sebuah gambar dengan standar warna CMYK
berukuran A4 yang memiliki kualitas cetak menengah (medium) menghasilkan
bobot file sebesar 40 MB. Dengan menggunakan kompresi dapat memperkecil
Perbesaran dimensi gambar merupakan salah satu kekurangan jenis
gambar bitmap ini. Begitu sebuah gambar diperbesar terlalu banyak, akan terlihat
tidak natural dan pecah. Begitu juga dengan memperkecil sebuah gambar, akan
memberikan dampak buruk seperti berkurangnya ketajaman gambar tersebut.
Gambar bitmap sangat bergantung pada resolusi. Jika gambar diperbesar
maka gambar akan tampak kurang halus sehingga mengurangi detailnya. Selain
itu gambar bitmap akan mempunyai ukuran file yang lebih besar. Semakin besar
resolusi gambar akan semakin besar pula ukuran file-nya.
Gambar dengan tampilan 100% dan gambar dengan tampilan 500% akan
mempunyai perbedaan, yaitu pada gambar yang berukuran 100%, gambar terlihat
jernih, namun pada gambar dengan zoom hingga 500% maka gambar akan
nampak tidak tajam lagi dan terkesan membentuk kotak-kotak, yang merupakan
pixel.
Bitmap cukup simpel untuk pencetakan selama printer yang digunakan
memiliki memory yang cukup. Mesin cetak PostScript level 1 jaman dulu akan
mengalami masalah ketika mendapatkan sebuah gambar (khususnya Line-art)
yang dirotasi, tapi hardware dan software jaman sekarang dapat menangani
berbagai efek manipulasi gambar apapun tanpa masalah.
c. Aplikasi Data Bitmap
Ada ratusan aplikasi di pasaran yang dapat digunakan untuk membuat atau
memodifikasi file gambar dengan data bitmap. Dalam dunia percetakan, Adobe
Photoshop adalah aplikasi yang mendominasi pasar. Tapi bukan berarti aplikasi
d. Format File yang digunakan untuk Data Bitmap
Gambar dengan format data bitmap dapat disimpan dalam berbagai macam
format file, antara lain:
BMP; format file yang terbatas, tidak cocok digunakan untuk cetak.
EPS; format file yang fleksibel, yang dapat berisi gambar bitmap maupun
vector.
GIF; biasanya digunakan untuk grafis-grafis di internet.
JPEG; atau juga format file JFIF, biasa digunakan sebagai grafik atau
gambar di internet karena memiliki tingkat ketajaman gambar yang dapat
mempengaruhi bobot file.
PICT; format file yang dapat berisi gambar bitmap maupun vektor, tetapi
biasanya file ini hanya digunakan oleh komputer Macintosh dan tidak
terlalu cocok untuk cetak.
TIFF; merupakan format file bitmap yang paling populer untuk cetak.
2.2.3 PNG
PNG (Portable Network Graphics) adalah salah satu format penyimpanan
citra yang menggunakan metode pemadatan yang tidak menghilangkan bagian
dari citra tersebut (Inggris lossless compression).
PNG dibaca "ping", namun biasanya dieja apa adanya - untuk menghindari
kerancuan dengan istilah "ping" pada jaringan komputer. Format PNG ini
diperkenalkan untuk menggantikan format penyimpanan citra GIF. Secara umum
Untuk Web, format PNG mempunyai 3 keuntungan dibandingkan format
GIF antara lain:
1. Channel Alpha (transparansi)
2. Gamma (pengaturan terang-gelapnya citra en:"brightness")
3. Penayangan citra secara progresif (progressive display).
Selain itu, citra dengan format PNG mempunyai faktor kompresi yang
lebih baik dibandingkan dengan GIF (5%-25% lebih baik dibanding format GIF).
Satu fasilitas dari GIF yang tidak terdapat pada PNG format adalah dukungan
terhadap penyimpanan multi-citra untuk keperluan animasi.
Untuk keperluan pengolahan citra, meskipun format PNG bisa dijadikan
alternatif selama proses pengolahan citra, karena format ini selain tidak
menghilangkan bagian dari citra yang sedang diolah (sehingga penyimpanan
berulang ulang dari citra tidak akan menurunkan kualitas citra) namun format
JPEG masih menjadi pilihan yang lebih baik.
2.2.4 GIF
GIF atau Graphics Interchange Format merupakan salah satu format
gambar yang banyak digunakan. Format GIF pertama kali diperkenalkan oleh
CompuServe pada 1987.
Salah satu ciri khas tipe gambar berekstensi GIF adalah bisa memainkan
animasi gambar sederhana. Beberapa karakteristik lain format gambar GIF adalah
mampu menayangkan maksimum sebanyak 256 warna karena format GIF
menggunakan 8-bit untuk setiap pixel-nya. Selain itu, GIF juga mampu
File dengan format GIF menggunakan kompresi yang tidak
menghilangkan data (lossles compression) tetapi penurunan jumlah warna
menjadi 256 sering membuat gambar yang kaya warna seperti pemandangan
menjadi tidak realistis.
File berformat GIF cocok digunakan untuk gambar dengan jumlah warna
sedikit (dibawah 256), gambar yang memerlukan perbedaan warna yang tegas
seperti logo tanpa gradien, gambar animasi sederhana seperti banner-banner iklan,
header, dan sebagainya.
Namun file dengan format GIF tidak cocok digunakan untuk gambar yang
memiliki banyak warna seperti pemandangan, gambar yang didalamnya terdapat
warna gradien atau semburat.
2.2.5 TIFF
TIFF (Tagged Image Format File) merupakan format gambar terbaik
dengan pengertian bahwa semua data dan informasi (data RGB, data CMYK, dan
lainnya) yang berkaitan dengan koreksi atau manipulasi terhadap gambar tersebut
tidak hilang. Format TIFF biasa digunakan untuk kebutuhan pencetakan dengan
kualitas gambar yang sangat tinggi. Ukuran berkas untuk format ini biasanya
sangat besar.
File berformat TIFF mampu menyimpan gambar dengan kualitas hingga
32 bit. Format berkas TIFF juga dapat digunakan untuk keperluan pertukaran
antar platform (PC, Macintosh, dan Silicom Graphic).
Selain itu, format ini mudah digunakan untuk transfer antar program.
Hampir semua program yang mampu membaca format berkas bitmap juga mampu
Untuk fotografi elektronik, file berformat TIFF dapat digunakan untuk
menyimpan data non-citra bersama-sama dengan berbagai jenis data citra.
2.3 Macam Citra Berdasarkan Format Penyimpanan Nilai Warna
2.3.1 Citra Biner
Pada citra biner, setiap titik (pixel) dalam citra bernilai 0 atau 1. Dengan
warna hitam bernilai = 0 dan warna putih bernilai = 1.
Catatan :
Model citra cahaya = ada cahaya (=1) maka warna putih
Model citra cahaya = tidak ada cahaya (=0) maka warna hitam
Model citra tinta / cat = ada cat (=1) maka warna hitam
Model citra tinta / cat = tidak ada cat (=0) maka warna putih
Setiap titik membutuhkan media penyimpanan 1 bit
2.3.2 Citra Skala Keabuan (Grayscale)
Pada citra dengan skala keabuan mempunyai kemungkinan warna antara
hitam (minimal) dan putih (maksimal). Jumlah maksimum warna sesuai dengan
bit penyimpanan yang digunakan.
Contoh:
skala keabuan 4 bit
jumlah kemungkinan 2 4
= 16 warna
kemungkinan warna 0 (min) sampai 15 (max)
skala keabuan 8 bit
jumlah kemungkinan 28 = 256 warna
kemungkinan warna 0 (min) sampai 255 (max)
Gambar 2.3 Contoh nilai citra skala keabuan
2.3.3 Citra Warna (True color)
Setiap titik (pixel) pada citra warna mewakili warna yang merupakan
kombinasi dari tiga warna dasar yaitu merah hijau biru → citra RGB (Red Green
Blue) . Setiap warna dasar mempunyai intensitas sendiri dengan nilai maksimum
Red = warna minimal putih, warna maksimal merah
Green = warna minimal putih, warna maksimal hijau
Blue = warna minimal putih, warna maksimal biru
Sebagai contoh warna kuning memiliki kombinasi warna merah dan hijau
sehingga nilai RGB-nya = 255 255 0. Sedangkan warna ungu muda memiliki
kombinasi warna merah dan biru sehingga nilai RGB-nya = 150 0 150. Sehingga
menyebabkan setiap titik pada citra warna membutuhkan data 3 byte.
Jumlah kemungkinan kombinasi warna pada citra warna adalah 2 24
=
16.777.216 warna = 24 bit. Sehingga citra warna disebut true color karena
dianggap mencakup semua warna yang ada.
Gambar 2.4 Contoh nilai citra warna (true color)
2.3.4 Citra Warna Berindeks
Pada citra warna berindeks, setiap titik (pixel) mewakili indeks dari suatu
tabel warna yang tersedia. Tabel warna ini biasa disebut palet warna. Keuntungan
pemakaian palet warna adalah warna dapat dimanipulasi secara cepat tanpa harus
mengubah informasi pada setiap titik dalam citra. Keuntungan dari citra warna
Gambar 2.5 Contoh nilai citra berindeks
2.4 Warna dan Ruang Warna
Warna pada dasarnya merupakan hasil persepsi dari cahaya dalam
spektrum wilayah yang terlihat oleh retina mata, dan memiliki panjang gelombang
antara 400nm sampai dengan 700nm (Poynton, 1997).
Ruang warna atau yang sering juga disebut sebagai model warna
merupakan sebuah cara atau metode untuk mengatur, membuat dan
memvisualisasikan warna (Ford and Roberts, 1998).
Untuk aplikasi yang berbeda ruang warna yang dipakai bisa juga berbeda,
hal ini dikarenakan beberapa peralatan tertentu memang membatasi secara ketat
ukuran dan jenis ruang warna yang dapat digunakan. Di dalam penulisan tugas
akhir ini, hanya akan dibahas secara singkat beberapa ruang warna yang biasa
digunakan untuk aplikasi watermarking. Beberapa ruang warna tersebut antara
lain adalah sebagai berikut (Ford and Roberts, 1998):
1. RGB (Red Green Blue)
2. HSL (Hue Saturation Lightness) dan HSV (Hue Saturation Value)
2.4.1 RGB (Red Green Blue)
Citra berwarna yang selama ini biasa kita kenal umumnya memiliki ruang
warna RGB. Ruang warna RGB dapat divisualisasikan sebagai sebuah kubus
seperti pada gambar 2.2, dengan tiga sumbunya yang mewakili komponen warna
merah (red) R, hijau (green) G dan biru (blue) B. Salah satu pojok alas kubus ini
menyatakan warna hitam ketika R = G = B = 0, sedangkan pojok atasnya yang
berlawanan menyatakan warna putih ketika R = G = B = 255 (untuk sistem warna
8 bit bagi setiap komponennya). RGB sering digunakan didalam sebagian besar
aplikasi komputer karena dengan ruang warna ini, tidak diperlukan transformasi
untuk menampilkan informasi di layar monitor. Alasan diatas juga menyebabkan
RGB banyak dimanfaatkan sebagai ruang warna dasar bagi sebagian besar
aplikasi.
Gambar 2.6 Ruang warna RGB.
2.4.2 HSL (Hue Saturation Lightness) dan HSV (Hue Saturation Value)
Untuk menyediakan representasi warna bagi antar-muka pengguna (user
interface), biasa digunakan ruang warna HSL. HSL sendiri merupakan
merupakan sensasipenglihatan manusia berdasarkan pada kemiripan suatu daerah
tampak seperti daerah yang lain sesuai dengan warna yang diterimanya, merah,
kuning, hijau dan biru, atau kombinasi keduanya. Saturation adalah kekayaan
warna pada suatu daerah sesuai dengan proporsi gelap-terangnya. Kita bisa
menemukan warna birulangit sampai dengan biru tua dengan mengubah nilai dari
komponen ini. Sedangkan Luminancy atau Lightness merupakan persepsi suatu
daerah warna yang tampak ketika menerima sedikit atau banyak cahaya dengan
referensi warna putih.
Gambar 2.7 Ruang Warna HSL
Gambar 2.7 melukiskan ruang warna HSL, Hue adalah sudut warna
tertentu yang melingkar dari suatu titik awal, Saturation jarak suatu warna
terhadap sumbu Lightness, Lightness (Luminancy) merupakan sumbu tegak yang
Alternatif lain dari HSL adalah HSV. Pada ruang warna HSV Luminancy
digantikan dengan Value. HSV dapat divisualisasikan dengan sebuah polygon
seperti pada gambar 2.8. Hue seperti pada HSL merupakan sudut warna yang
melingkari poligon, jadi misalnya jika untuk warna merah hue = 0o maka hue
untuk warna hijau = 120o dan untuk warna biru nilai hue-nya 240o. Saturation
sama seperti pada HSL, merupakan jarak terhadap sumbu tegak. Dan value
merupakan sumbu tegak yang menghubungkan puncak dan dasar poligon.
2.4.3 YCbCr
YCbCr merupakan standar internasional bagi pengkodean digital gambar
televise yang didefinisikan di CCIR Recommendation 601 (Ford dan Roberts,
1998). Y merupakan komponen luminance, Cb dan Cr adalah komponen
chrominance. Pada monitor monokrom nilai luminance digunakan untuk
merepresentasikan warna RGB, secara psikologis ia mewakili intensitas sebuah
warna RGB yang diterima oleh mata. Chrominance merepresentasikan corak
warna dan saturasi (saturation). Nilai komponen ini juga mengindikasikan
banyaknya komponen warna biru dan merah pada warna (Cuturicu, 1999).
Retina mata mempunyai dua macam sel yang berfungsi sebagai analis
visual, yaitu: Sel yang digunakan untuk penglihatan di waktu malam dan sel yang
dipakai untuk penglihatan di siang hari. Jenis yang pertama hanya menerima
corak keabuan mulai dari warna putih terang sampai dengan hitam pekat. Dan
jenis kedua menerima corak warna. Jika sebuah warna RGB diberikan, sel jenis
yang pertama mendeteksi tingkat keabuan (gray level) yang serupa dengan nilai
luminance-nya, sedangkan sel jenis kedua yang bertanggungjawab terhadap
penerimaan corak warna, mendeteksi nilai yang sesuai dengan nilai
chrominancenya (Cuturicu, 1999).
YCbCr (256 level) dapat diperoleh dari RGB 8-bit dengan menggunakan
rumus berikut (Hamilton,1992):
Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B (2.1)
Cb = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 (2.2)
Sedangkan untuk konversi YCbCr ke RGB dapat dilakukan dengan rumus
berikut (Hamilton,1992):
R = Y + 1.402 (Cr - 128) (2.4)
G = Y - 0.34414 (Cb - 128) - 0.71414 (Cr - 128) (2.5)
B = Y + 1.772 (Cb - 128) (2.6)
Gambar 2.9 menunjukkan dekomposisi citra RGB ke dalam komponen
luminance dan chrominance-nya.
Gambar 2.9 Dekomposisi citra RGB ke dalam komponen luminance
dan chrominance-nya. Searah jarum jam dari kiri atas adalah citra RGB, komponen
luminance (Y), komponen chrominance blue (Cb) dan komponen chrominance red (Cr).
2.5 Transformasi Discrete Fourier Transform 2-D
Metode ini menyisipkan pesan dalam domain frekuensi, bukan pada
domain spasial seperti dua metode sebelumnya. Metode pada domain frekuensi
dinilai lebih robust daripada metode spasial. Contohnya dapat dipakai pada format
gambar yang disimpan dalam domain frekuensi, seperti Bitmap yang
menggunakan DFT sebagai proses transformasi domain.
Berikut ini merupakan gambar dari sebuah citra grayscale serta hasil
perhitungan magnitude dari citra grayscale tersebut:
Gambar 2.10 Penyisipan Circular Watermark (a) Citra Watermark Lena (b) Magnitude Koefisien DFT
Transformasi Fourier Diskrit 2 Dimensi dapat diterapkan pada sebuah
matriks M x N dengan persamaan sebagai berikut:
(2.9)
Dan invers DFT 2-Dimensi:
(2.11)
Pada program Matlab fungsi dari sebuah perhitungan DFT 2 Dimensi
dapat dituliskan sebagai berikut:
Y = fft2 (X, m, n) (2.12)
Dan fungsi untuk menghitung nilai invers DFT 2 Dimensi:
Y = ifft2 (X, m, n) (2.13)
Dimana:
Y = Hasil perhitungan DFT 2 dimensi
X = Matriks yang dilakukan perhitungan matriks m x n
m = Baris pada matriks X
n = Kolom pada matriks X
2.6 Pengukuran Kualitas Gambar Digital
Dalam melakukan encode gambar digital, biasanya terdapat
perubahan-perubahan seperti efek blurring, sharpening atau timbulnya noise. Oleh karena
itu, biasanya dilakukan pengukuran kualitas video terlebih dahulu untuk
mengetahui bagaimana hasil encode gambar digital tersebut, apakah kualitasnya
mirip dengan gambar yang asli atau tidak.
Terdapat dua cara pengukuran, yaitu subjektif dan objektif. Subjektif
Pendapat dari orang yang melihat akan beraneka ragam dan bersifat relatif,
karena sangat tergantung dari persepsi dan standar masing-masing. Cara objektif
merupakan pengukuran secara matematika terhadap gambar yang diukur dan
dapat dikerjakan otomatis oleh komputer. Salah satu contoh metode pengukuran
kualitas antar dua gambar yang sering digunakan adalah Peak Signal to Noise
Ratio (PSNR) dimana nantinya akan diimplementasikan secara langsung pada
aplikasi yang dibuat.
PSNR sangat umum digunakan sebagai ukuran kualitas dalam gambar,
suara dan video digital. Perhitungan PSNR akan menilai kemiripan gambar
berdasarkan besarnya perbedaan yang dianggap sebagai kerusakan pada salah satu
gambar. Nilai pada PSNR merupakan hasil pembagian dari kekuatan sinyal
maksimal yang diterima, dengan sinyal noise. PSNR sangat mudah didefinisikan
dengan cara menghitung Mean Squarred Error (MSE) terlebih dahulu, Berikut
persamaan untuk mencari MSE (Amorita, 2007):
Setelah nilai MSE didapat, selanjutnya dapat menghitung nilai PSNR
seperti pada persamaan berikut (Amorita, 2007):
(2.8)
MAXI adalah nilai warna maksimum pada suatu piksel , yang bernilai 255 untuk
gambar bitmap 24-bit. Tingkat kemiripan yang tinggi akan didapat apabila nilai
error (MSE) yang dimasukkan kecil, sehingga nilai PSNR menjadi besar. Satuan
nilai PSNR adalah desibel (dB).
2.7 Korelasi
Ekstraksi watermark dapat dilakukan dengan cara membandingkan
koefisien DFT citra yang diduga memiliki watermark dengan koefisien DFT citra
asli. Data watermark yang diekstraksi kemudian dibandingkan dengan data
watermark asli.
Korelasi adalah penghitungan perbedaan antara dua matriks. Salah satu
cara untuk membandingkan watermark adalah dengan menghitung koefisien
korelasi dan dibandingkan sampai batas tertentu. Jika koefisien korelasi
mendekati atau sama dengan nilai batas tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa
watermark yang diekstraksi dari citra yang diuji memiliki kemiripan dengan
watermark asli (Fahmi, 2007). Dalam tugas akhir ini, batas korelasi yang
ditetapkan adalah 1. Menurut Murinto (2005, hal:4), nilai korelasi dapat dihitung
Dimana:
W
ij = nilai pixel pada lokasi (i,j) untuk watermark asli. W
ij ’ = nilai pixel pada lokasi (i,j) untuk watermark hasil ekstraksi.
ANALISA DAN PERANCANGAN
3.1 Analisa Masalah
Bab ini mencakup analisis permasalahan seperti bagaimana proses penyisipan pesan pada gambar digital, proses ekstraksi pesan, serta proses perhitungan kualitas gambar digital yang dihasilkan.
3.1.1 Penyisipan Pesan
Sistem untuk menyisipkan pesan pada gambar digital membutuhkan masukan berupa gambar digital bertipe keabuan (grayscale) 8 bit sebagai media penyisipan (gambar cover) serta pesan yang ingin disisipkan, berupa gambar biner (gambar hitam-putih) 1 bit. Prosedur yang dilakukan adalah gambar cover di hitung luas covernya agar dapat diperoleh jumlah banyak blok serta maksimal pesan yang dapat disisipkan ke dalam gambar cover. Kemudian akan dikonfirmasikan apakah jumlah pesan yang akan disisipkan sesuai atau lebih kecil daripada maksimal pesan yang dapat ditampung gambar cover. Apabila memenuhi kondisi, gambar cover di bagi menjadi blok-blok piksel berukuran 8 x 8 piksel. Tiap-tiap blok piksel tersebut nantinya akan dilakukan transformasi ke domain frekuensi dengan menggunakan DFT.
Sebelum pesan disisipkan, dilakukan proses pengacakan pada pesan dengan menggunakan Transformasi Arnold’s Cat Map. Hanya gambar digital dengan format bitmap (*.bmp) yang dapat diproses.
Transformasi Arnold’s Cat Map
Arnold’s Cat Map merupakan pemetaan chaos (kacau) yang dinamakan sesuai dengan nama penemunya, yaitu Vladimir Arnold. Prinsip kerjanya pada awalnya adalah menggunakan gambar kucing untuk memodelkan efek algoritma yang dia buat sendiri pada tahun 1960.
Arnold’s Cat Map bekerja berdasarkan transformasi:
Arnold’s Cat Map menggunakan formula sebagai berikut:
(3.2)
Berikut adalah contoh ilustrasi prinsip kacau pada Arnold’s Cat Map, contoh yang sangat sederhana tetapi sangat elegan. Pada contoh ini, suatu gambar ditransformasikan dengan sebuah matriks yang akan mengacak piksel dari gambar tersebut. Akan tetapi apabila dilakukan proses iterasi/perulangan yang sama secara terus menerus akan menghasilkan gambar aslinya.
Langkah pertama adalah diumpamakan sebuah matriks:
(3.3)
Menjadi matriks n x n yang membentuk gambar, lalu dilakukan transformasi:
(3.4)
Dimana mod merupakan modulo dari n dan matriks:
(3.5)
Gambar 3.2 Contoh perubahan menggunakan metode Arnold Cat’s Map
Proses Penyisipan Pesan
Sebelum proses penyisipan pesan berlangsung, dilakukan pengacakan pesan dengan menggunakan Transformasi Arnold Cat’s Map dan ekstraksi gambar digital terlebih dahulu. Dari gambar digital terpilih, akan dibagi menjadi blok-blok 8 x 8 piksel. Tiap blok 8 x 8 piksel mewakili 1 bit pesan. Selanjutnya blok tersebut akan ditransformasi menggunakan Discrete Fourier Transform
(DFT). Penyisipan pesan dilakukan dengan menentukan nilai magnitude dan phase dari blok DFT, kemudian dilakukan translasi periodik pada nilai magnitude.
Gambar 3.4 merupakan representasi hasil perhitungan magnitude DFT.
Gambar 3.4 Representasi hasil perhitungan DFT
(smoothing dan blurring). Di bagian antara sudut dan pusat merupakan area frekuensi tengah, pada bagian inilah watermark makalah ini ditanamkan.
Algoritma Penyisipan Pesan :
1. Ganti tipe data gambar grayscale menjadi double. 2. Buat blok 8 x 8 piksel.
3. Transformasi Arnold Pesan
4. Lakukan pernitungan DFT 2-D pada tiap blok. Formulasi matrix dari DFT 2 dimensi adalah sebagai berikut :
5. Menghitung nilai magnitude dan phase 6. Lakukan translasi periodik
7. Tentukan nilai magnitude x dan y 8. m =(nilai x + nilai y)/2
if (message =1) then
if ( x > m-p) then x = m-p dan y = m+p
if (message =0) then
if ( x < m+p) then x = m+p dan y = m-p
Gambar 3.5 menunjukkan Algoritma Poses Penyisipan Pesan. Algoritma tersebut digunakan sebagai salah satu cara agar pesan dapat dikembalikan secara utuh. Perubahan sepasang koefisien tidak akan banyak mempengaruhi kualitas aslinya. Maka daripada itu sepasang koefisien yang dipilih harus berada pada derajat yang sama namun radius yang berbeda.
Setelah pesan disisipkan maka blok 8 x 8 pixel DFT 2-D dilakukan transformasi periodik kembali sebelum dilakukan invers agar nilai magnitude kembali ke nilai awal, perhitungan nilai invers DFT mengubah domain frekuensi menjadi domain spasial kembali, sehingga gambar tersebut dapat dilihat menjadi satu kesatuan utuh.
3.1.2 Pembacaan Pesan
Ekstraksi pesan membutuhkan masukan berupa gambar ter-watermark dan gambar pesan, dimana gambar pesan pada saat penyisipan harus sama dengan gambar pesan pada proses pembacaan. Jika gambar pesan sama, maka akan didapatkan nilai perubahan dari pesan awal dan pesan yang terbaca. Pesan gambar yang didapatkan awalnya teracak dengan transformasi Arnold Cat’s Map. Sehingga sebelum ditampilkan pesan gambar yang acak tersebut dilakukan proses transformasi Arnold Cat’s Map sehingga pesan terbaca sama dengan pesan yang disisipkan.
Proses ekstraksi pesan tidak jauh berbeda dengan proses penyisipan pesan. Mulanya diambil gambar ter-watermark kemudian buat blok 8 x 8 piksel. Untuk mengambil pesan, blok 8 x 8 piksel tersebut dilakukan transformasi DFT 2-D, selanjutnya akan membaca nilai magnitude DFT, jika nilai magnitude x lebih besar dari nilai magnitude y, maka bit pesan bernilai = 1 atau berwarna putih. Apabila kebalikannya, nilai magnitude x lebih kecil daripada nilai magnitude y, maka bit pesan bernilai = 0 atau berwarna hitam.
Algoritma Pembacaan Pesan:
1. Ganti tipe data gambar ter-watermark menjadi double. 2. Buat blok 8 x 8 piksel.
3. Lakukan pernitungan DFT 2-D pada tiap blok. Formulasi matrix dari DFT 2 dimensi adalah sebagai berikut :
4. Menghitung nilai magnitude dan phase 5. Lakukan translasi periodik
6. Tentukan nilai magnitude x dan y 7. if (x < y ) then message = 1
if (x > y ) then message = 0
8. Rangkai bit message
9. Transformasi Arnold (message) 10. Selesai.
Gambar 3.7 AlgoritmaProses Pembacaan Pesan
3.1.3 Pengukuran Kualitas Gambar Ter-watermark
Metode pengukuran kualitas gambar ter-watermark pada pelaksanaan Tugas Akhir akan dilakukan secara objektif memakai metode Peak Signal to Noise Ratio (PSNR).
Perhitungan PSNR akan membandingkan antar dua buah gambar, yaitu gambar cover asli yang belum tersisipi pesan dengan gambar yang telah
ter-watermark. Semakin keci nilai PNSR, semakin baik proses penyisipan, karena tidak banyak terjadi perubahan dalam gambar ter-watermark.
3.2 Perancangan Antarmuka
Pada saat perangkat lunak pertama kali dijalankan, layar akan menampilkan pilihan utama, dapat dipilih kedua modul perangkat lunak, yaitu ‘Penyisipan Pesan’ untuk penyisipan, dan ‘Pembacaan Pesan’ untuk ekstraksi
pesan.
3.2.1 Rancangan Antarmuka Penyisipan Pesan
Untuk form Penyisipan Pesan, terdapat beberapa field yaitu :
1. ‘Gambar Asli’. Untuk memilih gambar grayscale dengan format bitmap (*.bmp) yang akan disisipi pesan. Disediakan tombol ‘Buka Gambar’ untuk memilih gambar.
2. ‘Pesan’. Untuk memilih gambar biner pesan yang akan disisipkan ke gambar
3. Tombol ‘Sisip Pesan’ digunakan untuk melakukan proses penyisipan gambar biner pesan terhadap Gambar Asli. Field PNSR akan terisi secara otomatis apabila proses penyisipan dilakukan.
4. Tombol ‘Simpan Gambar’ digunakan untuk menyimpan gambar hasil penyisipan yang telah ditampilkan pada field Gambar Terwatermark.
Gambar 3.9 Rancangan Antarmuka Penyisipan Pesan
3.2.2 Rancangan Antarmuka Pembacaan Pesan
1. ‘Gambar Terwatermark’. Untuk memilih gambar grayscale yang akan dibaca pesannya. Disediakan tombol ‘Buka Gambar’ untuk memilih gambar.
2. ‘Pesan Awal’. Untuk pembacaan gambar biner pesan yang telah disisipkan. Disediakan tombol ‘Buka Pesan’ untuk memilih gambar pesan.
3. ‘Pesan Terbaca’. Menampilkan gambar pesan biner yang terbaca dari gambar ter-watermark apabila dilakukan proses pembacaan pesan, dengan cara menekan tombol ‘Baca Pesan’. Field NC akan terisi otomatis apabila dilakukan proses pembacaan pesan.
IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
4.1 Kebutuhan Sistem
Sebelum melakukan implementasi dan menjalankan aplikasi untuk proses
watermarking citra digital dengan metode Discrete Fourier Transform (DFT), dibutuhkan spesifikasi perangkat keras dan juga perangkat lunak dengan kondisi tertentu agar dapat berjalan dengan baik.
Berikut ini adalah perangkat keras yang digunakan untuk menjalankan aplikasi watermarking citra digital dengan metode Discrete Fourier Transform
(DFT):
a. Notebook dengan prosesor AMD Turion(tm) 64 X2 Mobile. b. Memori RAM 1 GB.
Kebutuhan perangkat lunak yang digunakan untuk menjalankan aplikasi
watermarking citra digital dengan metode Discrete Fourier Transform (DFT) ini adalah sebagai berikut :
a. Sistem Operasi Microsoft Windows XP Profesional SP2. b. Matlab 7.0.4
c. Adode Photoshop CS 3
4.2 Potongan Program
a. Membuka dan menyimpan file
[namafile,direktori] = uigetfile('*.bmp','Buka Gambar');
[namafile,direktori] = uiputfile('*.bmp','Simpan Gambar');
Fungsi “uigetfile()” digunakan untuk membuka file. Fungsi
“uigetfile()” menghasilkan dua keluaran, yaitu variable namafile dan variable direktori. Variable namafile digunakan untuk menyimpan nama file yang dibuka dan variable direkori digunakan untuk menyimpan path direktori. Fungsi untuk menyimpan file adalah “uiputfile()”.
b. Transformasi Arnold Cat’s Map
% Transformasi Arnold Cat's Map
tempImg=message;
Gambar pesan biner dengan susunan awal di acak dengan transformasi Arnold Cat’s Map sebelum dilakukan penyisipan ke domain frekuensi DFT.
c. Membagi dan menghitung nilai DFT 2 dimensi dari blok 8 x 8 pixel
% perhitungan DFT 2-D blok 8x8
fft_block=fft2(cover
Dalam proses penyisipan dan pembacaan pesan, sebuah gambar cover
ataupun gambar ter-watermark dibagi menjadi blok 8 x 8 pixel. Sebuah blok 8 x 8
pixel akan mewakili penyisipan dari satu bit pesan.
d. Menghitung nilai phase blok 8 x 8 pixel
% Hitung nilai phase DFT
angle_block=angle(fft_block);
Perhitungan nilai phase dari blok DFT 8 x 8 pixel nantinya akan digunakan dalam proses pengembalian nilai DFT pada proses invers DFT, yang diperlukan dalam membentuk gambar hasil sisipan kembali seperti bentuk gambar awal (gambar cover).
e. Proses Penyisipan Pesan
ll=ll+1; end
end end end
Pada proses penyisipan pesan, bit pesan tidak dimasukkan secara langsung ke dalam domain frekuensi DFT melainkan dikondisikan berdasarkan dari perhitungan nilai magnitude pada tiap-tiap blok DFT 8 x 8 pixel.
f. Menghitung invers DFT 2 dimensi dari blok 8 x 8 pixel
watermarked_image(y:y+blocksize-1,x:x+blocksize-1)=abs(ifft2
(abs_block.*exp(i*angle_block)));
Perhitungan nilai invers DFT 2 dimensi digunakan untuk mengembalikan nilai magnitude DFT, sehingga gambar dapat bentuk kembali menjadi gambar awal.
g. Mengubah tipe data gambar dan menampilkan gambar
% merubah tipe watermarked_image_int menjadi uint8
watermarked_image_int=uint8(watermarked_image*255);
% menampilkan watermarked_image_int ke axes
set(proyek.figSisip,'CurrentAxes',proyek.axes4); set(imshow(watermarked_image_int));
set(proyek.axes4,'Userdata',watermarked_image_int);
Gambar yang diolah dalam proses sisip bertipe double, sehingga gambar harus di ubah kembali menjadi tipe uint8 sebelum gambar yang telah tersisipi ditampilkan.
