IMPLEMENTASI ALGORITMA BLIND WATERMARKING...

IMPLEMENTASI ALGORITMA BLIND WATERMARKING MENGGUNAKAN METODE FRACTIONAL FOURIER

TRANSFORM DAN VISUAL CRYPTOGRAPHY

Oleh :Mir’atul Mahmudah 5110100131

Dosen Pembimbing:Dr. Eng. Nanik Suciati, S.Kom., M.Kom.

Arya Yudhi Wijaya, S.Kom., M.Kom.

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKAFAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI- ITS

2014

Tugas Akhir-KI091391

Image watermarking adalah sebuah metode yang digunakanuntuk menyisipkan watermark pada citra digital dengan tujuanuntuk memberi label kepemilikan citra tersebut.

Citra 1 Citra 2

LATAR BELAKANG

LATAR BELAKANG

Embedding Process

Citra yang diberiwatermark mengalamiperubahan

WATERMARKING TRADISIONAL

Modifikasi Citra menyebabkan• Penurunan kualitas citra• Hilangnya beberapa

informasi yang terkandung• Data menjadi tidak valid

(citra medis, satelit, militer)

VSS (2,2)

Master share 128×128

Ownership share 128×128

LATAR BELAKANG

WATERMARKING DENGAN VSSCitra yang diberiwatermark tidakmengalami perubahan

Watermark 64×64

Citra Host

Fitur citra

host 64×64

Master share 128×128

Ownership share 128×128

Esktraksi

LATAR BELAKANG

WATERMARKING DENGAN VSS

Citra Host

Fitur citra

host 64×64

LATAR BELAKANG

Ketahanan watermark menjadi salah satuindikator yang digunakan untuk menilai kinerjasebuah algoritma watermarking

Hasil ekstraksi untukcitra dengan gangguanrotasi

Hasil ekstraksi setelahdiimplementasikan FRFT

Fractional Fourier transform dapatmeningkatkan ketahanan citra watermark

1. Bagaimana memahami dan mengimplementasikan metode visualcryptography dengan konsep VSS (2, 2) ke dalam algoritmablind watermarking?

2. Bagaimana mengimplementasikan fractional Fourier transformuntuk meningkatkan ketahanan watermark yang disisipkanterhadap berbagai kemungkinan gangguan?

3. Bagaimana hasil uji kinerja sistem yang dibangun terhadapberbagai skenario uji coba?

RUMUSAN MASALAH

1. Media penampung (citra host) merupakan citra grayscale512×512

2. Media yang disisipkan (citra watermark) berupa citra biner64×64.

3. Data uji menggunakan citra dari database USC-SIPI yangdiunduh secara acak dari situshttp://sipi.usc.edu/database/database.php?volume=misc.

4. Skema visual cryptography yang digunakan adalah VSS (2, 2).

5. Uji coba metode dilakukan menggunakan nilai PSNR (PeakSignal to Noise Ratio) dan NC (Normalized Correlation).

BATASAN MASALAH

http://sipi.usc.edu/database/database.php?volume=misc

1. Mengimplementasikan visual cryptography ke dalam algoritmablind watermarking tanpa harus mengubah apapun dari citrahost.

2. Mengimplementasikan fractional Fourier transform untukmeningkatkan ketahanan watermark yang disisipkan terhadapkemungkinan gangguan.

3. Mengetahui kinerja algoritma yang telah diimplementasikanberdasarkan hasil dari berbagai skenario uji coba.

TUJUAN

Inisialisasi Data Masukan

Pembagian Blok Piksel

Pengacakan Blok Piksel

Transformasi 2D-DFRFT

Dekomposisi NilaiSingular

PembentukanMatriks Biner

(Fitur Citra Host)

PembentukanMaster Share

PembentukanOwnership Share

1 2 3

456

7 8

Citra ownership

+

DESAIN PROSES PENYISIPAN

Parameter FRFT

Parameter Cat Map

Jenis PosisiVSS

Input Citra Host

Input Citra Watermark

TAHAP 1: INISIALISASI PARAMETER

Parameter FRFT

Parameter Cat Map

Jenis PosisiVSS

Input Citra Host


TAHAP 1: INISIALISASI CITRA HOST

Parameter FRFT

Parameter Cat Map

Jenis PosisiVSS

Input Citra Host


TAHAP 1: INISIALISASI CITRA WATERMARK

Citra Host 512×512

block{1, 1}

Watermark 64×64

64×64 blok piksel

TAHAP 2: PEMBAGIAN BLOK-BLOK PIKSEL

Membagi citra hostke dalam blok-bloksejumlah pikselcitra watermark

Zigzag scanning

Cat Map

64×64 blok piksel

Hasil zigzag scanning

Sequence 1×4096

TAHAP 3: PENGACAKAN BLOK PIKSEL

Zigzag scanning

Cat Map


Zigzag scanning

Cat Map

Hasil zigzag scanning

Hasil cat map

𝑥𝑖+1𝑦𝑖+1=1 𝑎𝑏 𝑎𝑏 + 1

𝑥𝑖𝑦𝑖𝑚𝑜𝑑 𝑁


Zigzag scanning

Cat Map


TAHAP 4: IMPLEMENTASI 2D-DFRFT

transformasiblockfrft = frft2d(block, [𝛼 𝛽])

= frft2d(block, [3

2−1

2])

blok piksel citra host yang sudah diacak

hasil transformasi

Pembacaan masing-masingblok piksel citra host yang

sudah diacak

Transformasi masing-masingblok piksel dengan 2D-DFRFT

TAHAP 5: DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR

Dekomposisi masing-masingblok hasil transformasi

menggunakan SVD

Tentukan nilai singular terbesar

Simpan ke dalam matriks baru

blok hasil transformasi

Matrik diagonal hasil dekomposisi

S =

A = U*S*VT

TAHAP 5: DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR

Dekomposisi masing-masingblok hasil transformasi

menggunakan SVD

Tentukan nilai singular terbesar

Simpan ke dalam matriks baru

Matrik diagonal hasil dekomposisi

S =

1 2 3 4 5 6 64

1 707.59 1330.46 663.13 824.39 767.96 813.69 1641.03

2 1242.94 1234.09 1007.36 1208.35 703.17 1218.03 525.44

3 423.53 651.23 374.40 1211.26 490.33 1183.85 1013.91

4 688.75 612.57 1403.91 857.82 1434.44 1082.72 493.43

5 1309.22 986.53 978.92 872.14 1192.42 784.69 1449.59

6 908.06 1016.37 1074.37 892.39 803.18 926.84 1275.09

7 1401.23 1160.11 1530.91 1663.65 1153.74 1050.52 1165.98

8 444.49 550.74 652.74 1007.25 1233.07 1270.71 754.90

64 1102.14 972.65 664.13 1064.87 1600.89 1194.90 1278.83

Matriks singular 64×64

TAHAP 6: PEMBENTUKAN MATRIK BINER

1 2 3 4 .... 64

1 707.59 1330.46 663.13 824.39 1641.03

2 1242.94 1234.09 1007.36 1208.35 525.44

3 423.53 651.23 374.40 1211.26 1013.91

4 688.75 612.57 1403.91 857.82 493.43

5 1309.22 986.53 978.92 872.14 1449.59

6 908.06 1016.37 1074.37 892.39 1275.09

7 1401.23 1160.11 1530.91 1663.65 1165.98

... ...

64 1102.14 972.65 664.13 1064.87 1278.83

Xav= 1001,6

1 2 3 4 ... 64

1 0 1 0 0 0

2 1 1 1 1 1

3 0 0 0 1 1

4 0 0 1 0 1

5 1 0 0 0 0

6 0 1 1 0 0

7 1 1 1 1 1

...

64 1 0 0 1 ... 1

Matriks singular 64×64

Matriks biner (fitur citra host) 64×64

𝐵𝑖,𝑗 = 0 𝑖𝑓 𝑋𝑖,𝑗 < 𝑋𝑎𝑣1 𝑖𝑓 𝑋𝑖,𝑗 ≥ 𝑋𝑎𝑣

Tentukan nilai rata-rata matriks singular (Xav)

Bandingkan nilai setiapelemen dengan nilai Xav

Simpan hasilnya ke dalammatriks B sesuaipersamaan di bawah

X1,1 < Xav

X1,2 > Xav

𝐵𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j) matriks biner𝑋𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j) matriks singular𝑋𝑎𝑣 : nilai rata-rata matriks singular

1 2 3 4 ... 64

1 0 1 0 0 0

2 1 1 1 1 1

3 0 0 0 1 1

4 0 0 1 0 1

5 1 0 0 0 0

6 0 1 1 0 0

7 1 1 1 1 1

...

64 1 0 0 1 ... 1

TAHAP 7: PEMBENTUKAN MASTER SHARE

Matriks biner (fitur citra host) 64×64

Matriks master share 128×128

If 𝐵𝑖=0 If 𝐵𝑖=1

Diagonal

Horisontal

Vertikal

𝑚𝑖 =0 11 0

𝑚𝑖 =1 00 1

𝑚𝑖 =1 10 0

𝑚𝑖 =0 01 1

𝑚𝑖 =1 01 0

𝑚𝑖 =0 10 1

Substitusi masing-masingelemen matriks biner dengan

blok 2×2 sesuai tabel di bawah

𝐵𝑖 : elemen ke-i matriks biner𝑚𝑖: blok ke-i pada master share

1 2 3 4 5 6 7 8 ... 127 128

1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1

2 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0

3 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0

4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1

5 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0

6 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1

... ...

127 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0

128 0 1 1 0 1 0 0 1 ... 0 1

1 2 3 4 5 ... 64

1 1 1 1 0 0 1

2 1 0 0 1 1 1

3 1 0 0 1 1 1

4 1 0 0 1 0 1

5 1 0 0 1 0 1

6 1 0 0 0 1 1

... ...

64 1 1 1 1 1 ... 1

1 2 3 4 5 6 ... 127 128

1 0 1 1 0 0 1 0 1

2 1 0 0 1 1 0 1 0

3 1 0 0 1 0 1 1 0

4 0 1 1 0 1 0 0 1

5 0 1 1 0 1 0 1 0

6 1 0 0 1 0 1 0 1

... ...

127 1 0 0 1 0 1 1 0

128 0 1 1 0 1 0 ... 0 1

1 2 3 4 5 6 ... 127 128

1 0 1 1 0 0 1 0 1

2 1 0 0 1 1 0 1 0

3 1 0 1 0 1 0 1 0

4 0 1 0 1 0 1 0 1

5 0 1 0 1 0 1 1 0

6 1 0 1 0 1 0 0 1

... ...

127 1 0 0 1 0 1 1 0

128 0 1 1 0 1 0 ... 0 1

TAHAP 8: PEMBENTUKAN OWNERSHIP SHARE

Matriks ownership share 128×128

Jika 𝑤𝑖,𝑗 = 1 → 𝑜𝑖= 𝑚𝑖1

Jika 𝑤𝑖,𝑗 = 0 → 𝑜𝑖= ~𝑚𝑖2

Matriks citra watermark 64×64Matriks master share 128×128

𝑤𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j ) matriks citra watermark

𝑚𝑖 : blok ke-i pada master share

𝑜𝑖 : blok ke-i pada ownership share

TAHAP 8: PEMBENTUKAN OWNERSHIP SHARE

Jika 𝑤𝑖,𝑗 = 1 → 𝑜𝑖= 𝑚𝑖1

Jika 𝑤𝑖,𝑗 = 0 → 𝑜𝑖= ~𝑚𝑖2

Citra ownership share 128×128𝑤𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j ) matriks citra watermark

𝑚𝑖 : blok ke-i pada master share

𝑜𝑖 : blok ke-i pada ownership share

Citra ownership share

Citra host yang diklaim

Master share

Citra watermark

DESAIN PROSES EKSTRAKSI

Esktraksi Reduksi

PembentukanMaster Share

1 2 3 4 5 6 ... 127 128

1 0 1 1 0 0 1 0 1

2 1 0 0 1 1 0 1 0

3 1 0 0 0 0 0 1 0

4 0 1 0 0 0 0 0 1

5 0 1 0 0 0 0 1 0

6 1 0 0 0 0 0 0 1

... ...

127 1 0 0 1 0 1 1 0

128 0 1 1 0 1 0 ... 0 1

1 2 3 4 5 6 ... 127 128

1 0 1 1 0 0 1 0 1

2 1 0 0 1 1 0 1 0

3 1 0 0 1 0 1 1 0

4 0 1 1 0 1 0 0 1

5 0 1 1 0 1 0 1 0

6 1 0 0 1 0 1 0 1

... ...

127 1 0 0 1 0 1 1 0

128 0 1 1 0 1 0 ... 0 1

1 2 3 4 5 6 ... 127 128

1 0 1 1 0 0 1 0 1

2 1 0 0 1 1 0 1 0

3 1 0 1 0 1 0 1 0

4 0 1 0 1 0 1 0 1

5 0 1 0 1 0 1 1 0

6 1 0 1 0 1 0 0 1

... ...

127 1 0 0 1 0 1 1 0

128 0 1 1 0 1 0 ... 0 1

Matriks hasil ekstraksi 128×128

Matriks master share 128×128 Matriks ownership share 128×128

EKSTRAKSI CITRA WATERMARK

Jika 𝑚𝑖,𝑗= 𝑜𝑖,𝑗 𝑠𝑖,𝑗= 𝑜𝑖,𝑗hasil stack sama denganpiksel ownership share.

1

Jika 𝑚𝑖,𝑗≠ 𝑜𝑖,𝑗 𝑠𝑖,𝑗= ~(𝑚𝑖,𝑗⊕𝑜𝑖,𝑗)

hasil stack bernilai 0.

2𝑚𝑖,𝑗= 𝑜𝑖,𝑗 = 1 𝑠𝑖,𝑗= 𝑜𝑖,𝑗 = 1

𝑚𝑖,𝑗≠ 𝑜𝑖,𝑗 𝑠𝑖,𝑗= ~( 𝑚𝑖,𝑗⊕𝑜𝑖,𝑗) = 0

𝑚𝑖,𝑗= 𝑜𝑖,𝑗 = 0 𝑠𝑖,𝑗= 𝑜𝑖,𝑗 = 0

𝑠𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j ) matriks hasil ekstraksi𝑚𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j) pada master share

𝑜𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j) pada ownership share

1 2 3 4 5 6 ... 127 128

1 0 1 1 0 0 1 0 1

2 1 0 0 1 1 0 1 0

3 1 0 0 0 0 0 1 0

4 0 1 0 0 0 0 0 1

5 0 1 0 0 0 0 1 0

6 1 0 0 0 0 0 0 1

... ...

127 1 0 0 1 0 1 1 0

128 0 1 1 0 1 0 ... 0 1


EKSTRAKSI CITRA WATERMARK

Jika 𝑚𝑖,𝑗= 𝑜𝑖,𝑗 𝑠𝑖,𝑗= 𝑜𝑖,𝑗hasil stack sama denganpiksel ownership share.

1

Jika 𝑚𝑖,𝑗≠ 𝑜𝑖,𝑗 𝑠𝑖,𝑗= ~(𝑚𝑖,𝑗⊕𝑜𝑖,𝑗)

hasil stack bernilai 0.

2

Citra hasil ekstraksi (stack) 128×128

𝑠𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j ) matriks hasil ekstraksi𝑚𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j) pada master share

𝑜𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j) pada ownership share

1 2 3 4 5 ... 64

1 1 1 1 0 0 1

2 1 0 0 1 1 1

3 1 0 0 1 1 1

4 1 0 0 1 0 1

5 1 0 0 1 0 1

6 1 0 0 0 1 1

... ...

64 1 1 1 1 1 ... 1

1 2 3 4 5 6 ... 127 128

1 0 1 1 0 0 1 0 1

2 1 0 0 1 1 0 1 0

3 1 0 0 0 0 0 1 0

4 0 1 0 0 0 0 0 1

5 0 1 0 0 0 0 1 0

6 1 0 0 0 0 0 0 1

... ...

127 1 0 0 1 0 1 1 0

128 0 1 1 0 1 0 ... 0 1

1 2 3 4 5 6 ... 127 128

1 0 1 1 0 0 1 0 1

2 1 0 0 1 1 0 1 0

3 1 0 0 0 0 0 1 0

4 0 1 0 0 0 0 0 1

5 0 1 0 0 0 0 1 0

6 1 0 0 0 0 0 0 1

... ...

127 1 0 0 1 0 1 1 0

128 0 1 1 0 1 0 ... 0 1

REDUKSI HASIL EKSTRAKSI


Matriks hasil reduksi 64×64

Reduksi matriks hasil ekstraksisesuai dengan persamaan berikut

𝒘′𝒊,𝒋 =

𝟎 𝒊𝒇

𝒊

𝒋

𝒔′𝒊,𝒋 < 𝟐

𝟏 𝒊𝒇

𝒊

𝒋

𝒔′𝒊,𝒋 ≥ 𝟐

3

Bagi matriks hasil ekstraksike dalam blok-blokberukuran 2×2

1

𝑠′𝑖,𝑗≥ 2 𝑤′𝑖,𝑗= 1

𝑠′𝑖,𝑗< 2 𝑤′𝑖,𝑗= 0

Hitung jumlah nilai untukmasing-masing blok (𝒔′𝒊,𝒋)

2

𝑠′𝑖,𝑗= 2

𝑠′𝑖,𝑗= 0

𝑤′𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j ) matriks hasil reduksi𝑠′𝑖,𝑗 : blok ke-(i, j) pada matriks hasil ekstraksi

1 2 3 4 5 ... 64

1 1 1 1 0 0 1

2 1 0 0 1 1 1

3 1 0 0 1 1 1

4 1 0 0 1 0 1

5 1 0 0 1 0 1

6 1 0 0 0 1 1

... ...

64 1 1 1 1 1 ... 1

REDUKSI HASIL EKSTRAKSI

Matriks hasil reduksi 64×64

Reduksi matriks hasil ekstraksisesuai dengan persamaan berikut

𝒘′𝒊,𝒋 =

𝟎 𝒊𝒇

𝒊

𝒋

𝒔′𝒊,𝒋 < 𝟐

𝟏 𝒊𝒇

𝒊

𝒋

𝒔′𝒊,𝒋 ≥ 𝟐

3

Bagi matriks hasil ekstraksike dalam blok-blokberukuran 2×2

1

Citra watermark 64×64

Hitung jumlah nilai untukmasing-masing blok (𝒔′𝒊,𝒋)

2

𝑤′𝑖,𝑗 : elemen ke-(i, j ) matriks hasil reduksi𝑠′𝑖,𝑗 : blok ke-(i, j) pada matriks hasil ekstraksi

Uji Kebenaran• Bertujuan untuk mengevaluasi kesesuaian sistem.• Terdiri atas

1) Uji coba terhadap kebenaran program penyisipan dan programekstraksi.

2) Uji coba ekstraksi menggunakan kunci yang salah.

Uji Kinerja

• Bertujuan untuk mengevaluasi kualitas citra watermark hasilekstraksi terhadap berbagai gangguan yang menyerang citra host.

• Terdapat 7 gangguan yang digunakan, yaitu bluring, sharpening,kompresi JPEG, resizing, rotasi dan cropping.

Penilaian Uji Coba• NC menunjukkan akurasi kemiripan terhadap citra watermark asli

dengan rentang nilai 0-1.• PSNR menunjukkan kualitas terhadap citra asli dengan satuan dB.

SKENARIO UJI COBA

Uji coba program penyisipan dan program ekstraksi

UJI KEBENARAN (1)

Evaluasi: Proses penyisipan berhasil dilakukan

tanpa memodifikasi citra host, sehinggakualitas citra host tidak berubah. Hasilekstraksi watermark menunjukkan nilai NC=1. Dengan begitu dapat dikatakan bahwaproses penyisipan dan ekstraksi pada ujikebenaran skenario 1 sudah sesuai.

Informasi uji coba:• Citra host: lena.tiff (512×512)• Citra watermark: its.bmp (64×64)• Parameter cat map: (A=32, B=12)

• Parameter 2D-DFRFT: (𝛼 =3

2, 𝛽 = −

1

2)

• Posisi VSS: diagonal

Uji coba program penyisipan dan program ekstraksi

UJI KEBENARAN (1)

Evaluasi: • Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk sekali proses penyisipan ±17.031 s. • Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk sekali proses ekstraksi ±17.287 s. • Dapat disimpulkan bahwa proses penyisipan dan proses ekstraksi hanya

membutuhkan waktu komputasi yang cukup singkat.

Nama Citra Waktu

Penyisipan (s)

Waktu

Ekstraksi (s)Lena 17.238 17.283

Pepper 17.396 17.999

Boat 16.980 17.764

Baboon 16.461 17.237

Bridge 17.501 17.080

Plane 16.984 17.238

View 17.217 17.535

Tank 16.836 16.710

Truck 16.664 16.740

Rata-Rata 17.031 17.287

UJI KEBENARAN (2)

Uji ekstraksi menggunakan kunci yang salah

Evaluasi: • Proses ekstraksi hanya dapat

dilakukan dengan baik jikamenggunakan ownership share,kunci cat map dan posisi VSS yangbenar.

• Kecuali parameter 2D-DFRFT, tidakmengakibatkan hasil yang rusakmeskipun parameter yang digunakansalah.

SKENARIO UJI COBA

Uji KinerjaUji Bluring pada Citra Host

Uji Sharpening pada Citra Host

Uji Kompresi JPEG pada Citra Host

Uji Resizing pada Citra Host

Uji Penambahan Derau pada Citra Host

Uji Rotasi Pada Citra Host

Uji Cropping Pada Citra Host

Citra watermark dikatakan memiliki ketahananyang baik jika nilai NC ≥0.65

Informasi Uji Coba:Proses bluring dilakukandengan menggunakanfungsi average filter denganukuran mask mulai 3×3 sampai 15×15.

Bluring 15×15 (PSNR = 22.6451 dB )

NC =0.9343

BLURING

Informasi Uji Coba:Proses sharpening dilakukandengan menggunakan fungsiimsharpen dengan strengthmulai 1 sampai 5.

SHARPENING

Sharpening (5)(PSNR = 20.6882 dB )

NC =0.9441

Informasi Uji Coba:Kompresi dilakukan denganmenyimpan kembali citradalam format .jpg denganquality factor mulai 50% sampai 10%.

KOMPRESI JPEG

Kompresi JPEG 10%(PSNR = 30.4112 dB )

NC =0.9661

UJI KINERJA KETAHANAN WATERMARK

Informasi Uji Coba:Derau jenis gaussiandiimplementasikan dengan mean=0 dan variance=0.03.

GAUSSIAN NOISE SALT & PEPPER

Informasi Uji Coba:Derau jenis salt&pepperdiimplementasikan dengan density0.03.

Gaussian Noise

(PSNR =15.5545 dB )NC =0.9575 Salt & Pepper

(PSNR = 18.4683 dB )NC =0.9653


Informasi Uji Coba:Masing-masing citra hostdiubah ukurannya mulai256×256 sampai 32×32, kemudian dikembalikan lagipada ukuran 512×512.

RESIZING

Informasi Uji Coba:Fungsi rotasi dilakukan mulaisudut 3o dengan kenaikan 2o

sampai didapatkan citrawatermark yang kabur (NC ≤ 0.65).

ROTASI

Informasi Uji Coba:Fungsi cropping dilakukanpada bagian tepi citra host dengan luas cropping mulai5% sampai 25% dari luascitra host.

CROPPING

Resizing to 32×32 (PSNR = 21.9907 dB )

NC =0.9343 Rotasi 13o

(PSNR =11.6830 dB )NC =0.6475 Cropping 25%

(PSNR = 11.7853 dB )NC =0.7390


Teknik visual cryptography yang diusulkan dapat melakukanpenyisipan citra watermark tanpa harus mengubah citra host,sehingga kualitas citra host tetap tinggi.

Proses ekstraksi citra watermark dapat dilakukan secara blinddengan cara yang sederhana, sehingga waktu komputasinyacepat (±17 detik).

Proses ekstraksi citra watermark hanya dapat dilakukan denganbaik jika menggunakan citra ownership yang sah dan kunciyang benar.

Pada keadaan normal (tanpa perlakukan khusus) hasil ekstraksicitra watermark adalah sama persis dengan citra watermark aslisebelum disisipkan.

KESIMPULAN

Citra watermark yang disisipkan memiliki ketahanan yangsangat baik terhadap gangguan seperti bluring, sharpening,kompresi JPEG, resizing dan penambahan derau, yaitu dengannilai NC terendah untuk masing-masing gangguan yang beradadi kisaran 0.9.

Citra watermark yang disisipkan memiliki ketahanan yang baikterhadap gangguan rotasi sampai 13o.

Citra watermark yang disisipkan memiliki ketahanan yang baikterhadap terhadap gangguan cropping sampai persentase 25%dari luas citra asli.

KESIMPULAN

Perlu dikembangakan metode yang dapat meningkatkanketahanan citra watermark dari serangan geometri.

Perlu dikembangakan metode yang dapat melakukan algoritmablind watermarking untuk citra watermark berwarna.

SARAN

[1] A. Bovik, Handbook of Image and Video Processing 2nd Edition, United States ofAmerica: Elsevier Academic Press, 2005.

[2] V. A. Narayanan and K. Prabhu, "The fractional Fourier transform: theory,implementation and error analysis," Microprocessor and Microsystems, vol. 27, pp.511-521, 2003.

[3] S. C. Pei and M. H. Yeh, "Two dimensional discrete fractional Fourier transform,"Signal Processing, vol. 67, pp. 99-108, 1998.

[4] B. Surekha and D. G. N. Swamy, "Visual Secret Sharing Based Digital ImageWatermarking," IJCSI International Journal of Computer Science Issues, vol. 9, no.3, pp. 312-317, 2012.

[5] R. C. Gonzales and P. Wintz, Digital Image Processing Second Edition, New Jersey:Prentice-Hall Inc, 2002.

[6] R. USU, "Teori Dasar Citra Digital," Sumatera Utara.

[7] C. Candan, M. A. Kutay and H. M. Ozaktas, "The Discrete Fractional FourierTransform," IEEE Transactions of Signal Processing, vol. 48, no. 5, pp. 1329-1337,2000.

DAFTAR PUSTAKA

[8] C. C. Chang, P. Tsai and C. C. Lin, "SVD-based digital image watermarking

scheme," Patterns Recognition Letters, vol. 26, pp. 1577-1586, 2005.

[9] M. Naor and A. Shamir, "Visual Cryptography," Lecture Notes in Computer Science,vol. 950, p. 1–12, 1995.

[10] R. Munir, "Algoritma Enkripsi Selektif Citra Digital dalam Ranah Frekuensi BerbasisPermutasi Chaos," Jurnal Rekayasa Elektrika, vol. 10, no. 2, pp. 66-72, Oktober2012.

[11] S. Rawat and B. Raman, "A blind watermarking algorithm based on fractionalfourier transform and visual cryptography," Signal Processing, vol. 92, pp. 1480-1491, 2012.

[12] "Signal and Image Processing Institute," [Online]. Available:http://sipi.usc.edu/database/database.php?volume=misc. [Accessed 3 March 2014].

[13] S. Phei and M. Yeh, "Two dimensional discrete fractional Fourier transform," SignalProcessing, vol. 67, pp. 99-108, 1998.

[14] J. H. McClelan and T. W. Parks, "Eigenvalue and eigenvector decomposition of thediscrete Fourier transform," IEEE Trans. Signal Processing, Vols. AU-20, pp. 66-74,1972.

DAFTAR PUSTAKA

TERIMA KASIH

SELESAI

UJI BLURING TERHADAP CITRA HOST

UJI KINERJA SKENARIO 1

Bluring 3×3 Bluring 5×5 Bluring 7×7 Bluring 9×9 Bluring 15×15

PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC

Lena 31.9362 0.9929 28.2908 0.9834 26.3196 0.9756 25.0248 0.9668 22.6451 0.9343Pepper 31.5244 0.9966 28.2897 0.9915 26.3453 0.9854 24.9428 0.9775 22.2446 0.9578Boat 28.8577 0.9868 25.5426 0.9719 23.8365 0.9556 22.7920 0.9409 21.0624 0.9050Baboon 23.2596 0.9822 21.1234 0.9688 20.3796 0.9551 19.9578 0.9431 19.2116 0.9063Bridge 25.8379 0.9915 23.1786 0.9824 21.8832 0.9712 21.0582 0.9614 19.5634 0.9297Plane 30.8302 0.9937 26.5041 0.9863 24.2753 0.9695 22.8509 0.9500 20.4360 0.9124View 29.3564 0.9961 25.6693 0.9902 23.6540 0.9846 22.3419 0.9788 20.0867 0.9553House 29.1788 0.9934 25.3939 0.9871 23.5425 0.9800 22.3771 0.9629 20.3272 0.9141Tank 30.7499 0.9883 28.3107 0.9761 26.9937 0.9587 26.0949 0.9331 24.3662 0.8918Truck 31.8143 0.9922 28.9921 0.9839 27.4441 0.9751 26.3980 0.9656 24.5115 0.9248Min 23.2596 0.9822 21.1234 0.9688 20.3796 0.9551 19.9578 0.9331 19.2116 0.8918Max 31.9362 0.9966 28.9921 0.9915 27.4441 0.9854 26.398 0.9788 24.5115 0.9578Average 29.3345 0.9914 26.1295 0.9822 24.4674 0.9711 23.3838 0.958 21.4455 0.9232

Evaluasi: • Semakin besar ukuran mask yang digunakan mengakibatkan PSNR citra semakin turun. • Nilai rata-rata NC yang dihasilkan oleh citra dengan pengaruh bluring paling besar adalah 0.9232. • Artinya citra watermark yang disisipkan memiliki ketahanan yang baik terhadap gangguan bluring.

UJI SHARPENING TERHADAP CITRA HOST


Sharpening 1 Sharpening 2 Sharpening 3 Sharpening 4 Sharpening 5

PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC


Evaluasi: • Semakin kuat pengaruh sharpening yang diberikan mengakibatkan PSNR citra semakin turun. • Nilai rata-rata NC yang dihasilkan oleh citra dengan pengaruh sharpening paling besar adalah 0.9452. • Artinya citra watermark yang disisipkan memiliki ketahanan yang tinggi terhadap gangguan sharpening.

UJI KOMPRESI JPEG TERHADAP CITRA HOST


Quality 50% Quality 40% Quality 30% Quality 20% Quality 10%

PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC


Evaluasi: • Semakin kecil quality factor kompresi mengakibatkan PSNR citra semakin turun. • Nilai rata-rata NC yang dihasilkan oleh citra dengan quality factor terkecil adalah 0.9803. • Artinya citra watermark yang disisipkan memiliki ketahanan yang tinggi terhadap gangguan

kompresi.

UJI RESIZING TERHADAP CITRA HOST


Resize to

256×256

Resize to

200×200

Resize to

128×128

Resize to

100×100Resize to 64×64 Resize to 32×32

PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC

Lena 34.1092 0.9976 32.0632 0.9963 28.8434 0.9934 27.4293 0.9890 25.1593 0.9785 21.9907 0.9343Pepper 31.7423 0.9978 30.2101 0.9968 27.9258 0.9932 26.6920 0.9890 24.5685 0.9795 21.2168 0.9395Boat 29.9365 0.9956 28.1680 0.9907 25.5331 0.9849 24.4395 0.9780 22.8256 0.9668 20.8140 0.9097Baboon 23.6253 0.9883 22.4380 0.9817 21.0822 0.9758 20.5813 0.9648 19.9246 0.9531 19.1353 0.8928Bridge 26.4965 0.9956 25.0728 0.9929 23.0640 0.9900 22.1622 0.9792 20.8543 0.9705 18.9784 0.9138Plane 31.2548 0.9971 29.1891 0.9956 26.1976 0.9932 24.7561 0.9878 22.6398 0.9797 20.2693 0.9221View 29.6532 0.9978 27.8920 0.9966 25.1145 0.9924 23.7534 0.9888 21.6809 0.9807 19.0955 0.9380House 29.0730 0.9961 27.2156 0.9932 24.5933 0.9900 23.4809 0.9805 21.7372 0.9700 19.8821 0.9202Tank 32.8518 0.9956 31.6036 0.9932 29.7542 0.9905 28.9247 0.9817 27.6382 0.9712 25.9946 0.9299Truck 33.3885 0.9954 31.8736 0.9934 29.5261 0.9875 28.4528 0.9810 26.7013 0.9707 24.6450 0.9094Min 23.6253 0.9883 22.438 0.9817 21.0822 0.9758 20.5813 0.9648 19.9246 0.9531 18.9784 0.8928Max 34.1092 0.9978 32.0632 0.9968 29.7542 0.9934 28.9247 0.989 27.6382 0.9807 25.9946 0.9395Average 30.2131 0.9957 28.5726 0.993 26.1634 0.9891 25.0672 0.982 23.373 0.9721 21.2022 0.921

Evaluasi: • Semakin kecil ukuran resizing mengakibatkan PSNR citra semakin turun. • Nilai rata-rata NC yang dihasilkan oleh citra dengan ukuran resizing terkecil adalah 0.921. • Artinya citra watermark yang disisipkan memiliki ketahanan yang tinggi terhadap gangguan

resizing.

UJI PENAMBAHAN DERAU TERHADAP CITRA HOST


Gaussian Salt & Pepper

PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC

Lena 15.5545 0.9575 18.4683 0.9653Pepper 15.641 0.9802 18.3518 0.9844Boat 15.5740 0.9509 18.4865 0.9690Baboon 15.4786 0.9434 18.5578 0.9561Bridge 15.6961 0.9666 18.3014 0.9746Plane 15.9910 0.9805 17.8591 0.9895View 15.9117 0.9863 17.9652 0.9905House 15.7661 0.9675 18.3162 0.9775Tank 15.9910 0.9805 18.8175 0.9507Truck 15.9117 0.9863 18.7898 0.9531Min 15.4786 0.9434 17.8591 0.9507Max 15.991 0.9863 18.8175 0.9905Average 15.7516 0.9700 18.3914 0.9711

Evaluasi: • Nilai NC rata-rata untuk citra

dengan derau Gaussian adalah0.9700.

• Nilai NC rata-rata untuk citradengan derau Salt & Pepper adalah 0.9711.

• Artinya citra watermark yang disisipkan memiliki ketahananyang tinggi terhadappenambahan derau jenisGaussian dan salt&pepper.

UJI ROTASI TERHADAP CITRA HOST


Rotasi 3o Rotasi 5o Rotasi 7o Rotasi 9o Rotasi 11o Rotasi 13o

PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC

Lena 16.1425 0.8682 14.4103 0.8057 13.3295 0.7512 12.5574 0.7029 12.0402 0.6692 11.6830 0.6475Pepper 15.2863 0.8533 13.3338 0.7852 12.2302 0.7388 11.5034 0.6904 10.9730 0.6560 10.5473 0.6326Boat 15.6724 0.8391 14.2129 0.8064 13.3129 0.7781 12.7488 0.7539 12.3439 0.7371 12.0220 0.7209Baboon 15.2366 0.8318 14.4089 0.7834 13.8408 0.7500 13.3148 0.7161 12.8618 0.6824 12.4968 0.6592Bridge 14.6115 0.8325 13.5292 0.7952 12.9316 0.7690 12.3749 0.7405 11.8841 0.7185 11.5059 0.6987Plane 14.5193 0.8555 12.8557 0.8035 11.7718 0.7537 11.0416 0.7119 10.5019 0.6863 10.0807 0.6616View 13.7884 0.8425 12.3378 0.7864 11.5586 0.7524 11.0890 0.7356 10.7932 0.7197 10.5919 0.7112House 15.0200 0.8411 13.2925 0.7673 12.2098 0.7070 11.4307 0.6533 10.8547 0.6204 10.4076 0.5906Tank 18.7366 0.8618 17.0978 0.8152 15.9968 0.7947 15.1893 0.7678 14.5673 0.7544 14.0597 0.7322Truck 19.0935 0.8267 17.7917 0.7742 16.9030 0.7356 16.3013 0.7136 15.7894 0.6956 15.3404 0.6677Min 13.7884 0.8267 12.3378 0.7673 11.5586 0.707 11.0416 0.6533 10.5019 0.6204 10.0807 0.5906Max 19.0935 0.8682 17.7917 0.8152 16.903 0.7947 16.3013 0.7678 15.7894 0.7544 15.3404 0.7322Average 15.8107 0.8453 14.3271 0.7923 13.4085 0.7531 12.7551 0.7186 12.261 0.694 11.8735 0.6722

• Semakin besar sudut rotasi yang digunakan, maka PSNR citra semakin turun.• Beberapa citra sudah memberikan hasil yang kabur untuk gangguan rotasi 13o

.

• Nilai rata-rata NC untuk citra dengan rotasi 13o adalah 0.6722• Artinya citra watermark yang disisipkan memiliki ketahanan yang baik terhadap

gangguan rotasi sampai 13o.

Evaluasi

UJI CROPPING TERHADAP CITRA HOST


Cropping 5% Cropping 10% Cropping 15% Cropping 20% Cropping 25%

PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC PSNR

(dB)

NC


• Semakin besar persentase luas cropping, maka PSNR citra semakin turun.• Beberapa citra sudah memberikan hasil yang kabur untuk gangguan cropping 25%.

• Nilai rata-rata NC untuk citra dengan cropping 25% adalah 0.6957.• Artinya citra watermark yang disisipkan memiliki ketahanan yang baik terhadap

gangguan cropping sampai persentase 25%.

Evaluasi

TERIMA KASIH

IMPLEMENTASI ALGORITMA BLIND WATERMARKING...

Documents

Transcript of IMPLEMENTASI ALGORITMA BLIND WATERMARKING...