Tugas Resume Evaluasi Skema Watermarking Citra Berbasis Singular Value Decomposition, Kuantisasi Dither dan Deteksi Sisi

udah lama ga pernah ngeposting lagi nih, sudah saatnya memosting data" yg saya punya selama ini.

oke, postingan saya ini tentang Resume Evaluasi Skema Watermarking Citra Berbasis Singular Value Decomposition, Kuantisasi Dither dan Deteksi Sisi yang datanya saya dapat juga dari internet. mari disimak.

Evaluasi Skema Watermarking Citra Berbasis Singular Value Decomposition, Kuantisasi Dither dan Deteksi Sisi

Watermarking adalah proses untuk menyembunyikan informasi berupa citra pada dokumen multimedia sehingga pembuat bisa mengklaim  dokumen  tersebut  adalah  hasil  karyanya  dengan mengekstraksi citra yang telah disisipkan  sebelumnya. Teknik watermarking pada dokumen citra telah banyak diteliti dan dikembangkan dengan berbagai pendekatan. Secara umum, skema watermarking bisa dibagi ke dalam dua kategori besar, yaitu domain spasial dan domain transformasi. Teknik watermarking berbasis singular value decomposition (SVD) adalah salah satu teknik yang termasuk domain transformasi.

Sebagai sampel eksperimen, menggunakan citra lena dalam format grayscale. Sebagai citra watermark, dibuat citra berukuran 32 × 32 yang memuat huruf-huruf. Saat proses implementasi, dilakukan beberapa penyesuaian yang perlu tanpa mengubah algoritma di dalam skema secara berarti, di antaranya:

1.       Pada proses penyisipan, kami menyimpan indeks blok-blok yang dipilih dan interval-interval yang dihasilkan.

2.       Pada proses penyisipan, langkah yg selanjutnya tidak dilakukan karena blok-blok yang dipilih sudah disimpan sebelumnya.

Perubahan tersebut dilakukan dengan alasan jika citra berubah maka perhitungan jumlah sisi untuk setiap blok pada citra juga akan berubah sehingga mempengaruhi pemilihan blok-blok yang memiliki sisi terbanyak. Jika pemilihan blok-blok saat penyisipan dan ekstraksi berbeda maka hasil ekstraksi tidak akan tepat.

Untuk menguji keandalan skema watermark, dengan menggunakan StirMark [8-10] untuk membuat beragam citra yang telah diserang atau dimodifikasi dengan teknik-teknik tertentu. Pada eksperimen yang dilakukan, serangan-serangan terhadap citra mencakup penambahan noise, median filter, rotasi, pengecilan atau perbesaran, kompresi JPEG, cropping, penghapusan baris/kolom, PSNR, dan random distortion.

Dari hasil tersebut dapat dibahas:

Langkah pertama yang dilakukan adalah menyisipkan citra watermark pada citra lena yang asli dengan ukuran blok 8 × 8. Citra lena yang asli dan yang telah disisipkan watermark. Dapat dilihat bahwa hasil penyisipan watermark tidak terlihat dengan mata telanjang. Nilai PSNR kedua citra tersebut sebesar 42 db yang berarti kedua citra tersebut sangat mirip dan tidak bisa dibedakan secara kasat mata. Sebagai catatan, pada proses ini, penghitungan jumlah sisi pada tiap blok memakan waktu sangat lama karena harus menelusuri sisi yang ditemukan satu per satu. Citra lena yang telah disisipkan watermark kemudian diproses oleh program StirMark sehingga menghasilkan citra-citra yang telah dimodifikasi dengan berbagai teknik pengolahan citra. Dari hasil citra yang telah dimodifikasi tersebut dengan melakukan proses ekstraksi watermark. Setelah melihat hasil ekstraksi untuk masing-masing serangan, didapatkan bahwa skema watermarking yang diajukan cukup andal untuk teknik-teknik kompresi JPEG, PSNR, rotasi, dan perbesaran/pengecilan. Untuk cropping cukup andal dengan persentase potongan gambar 75%. Untuk penghapusan baris/kolom, hasil ekstraksi cukup baik untuk penghapusan enam baris dan kolom sedangkan untuk teknik-teknik penambahan noise, rotasi + cropping, rotasi + perbesaran/pengecilan, median filter, convolution filter, transformasi affine, dan random distortion, kualitas hasil ekstraksi watermark sangat rendah.

Untuk kompresi JPEG, dengan melakukan pengujian untuk tingkat kompresi 25%, 35%, 50%, dan 70%. Hasil ekstraksi sangat baik dan citra watermark bisa dikenali sampai persentase 25%. Untuk rotasi, diuji dengan sudut putaran 10°, 20°, 30°, 40°, 60°. Sebelum ekstraksi, diputar  dengan arah kebalikan dari sudut putaran kemudian melakukan cropping untuk mendapatkan citra lena berukuran 512 × 512. Hasil tersebut menunjukkan proses ekstraksi yang tidak stabil. Secara perhitungan matematika, rotasi adalah transformasi yang umum pada matriks dan tidak mengubah nilai pixel secara signifikan. Namun, saat melakukan cropping, ada beberapa kasus ketika citra lena tidak bisa diperoleh secara utuh, tetapi ada satu baris atau kolom yang sedikit terganggu. Akan tetapi, secara umum, ekstraksi watermark bisa dikenali. Untuk tes serangan PSNR, hasil ekstraksi sangat baik dan relatif tidak ada masalah mulai dari nilai PSNR 30 ke atas.  Untuk perbesaran dan pengecilan, sebelum ekstraksi dikembalikan ukuran citra ke ukuran 512 × 512 dengan metode interpolasi bilinear. Data pengujian menggunakan ukuran 50%, 75%, 150%, dan 200%.

Untuk serangan berupa menghilangkan beberapa baris dan kolom (remove line attack), hanya mampu sampai 6 baris yang dihilangkan atau menghapus satu baris/ kolom setiap 100 baris/kolom. Teknik serangan cropping termasuk sulit untuk  ekstraksi karena banyak informasi pixel yang hilang maka semakin kecil citra hasil cropping dan semakin buruk hasil ekstraksinya. Dalam percobaan, hanya mampu mengekstrak citra watermark untuk cropping berukuran 75% dari citra asli (diambil bagian tengah). Sebelum mengekstrak, ukuran citra diperbesar menjadi 512 × 512 di mana citra hasil cropping diletakkan persis di tengah dan pixel lainnya bernilai nol. Untuk teknik-teknik serangan lainnya seperti penambahan noise, median filtering, convolution filter, rotasi + cropping, rotasi + perbesaran/pengecilan, transformasi affine, dan random distorition kualitas citra watermark sangat rendah dan tidak bisa dikenali.

Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa  skema watermarking yang diajukan oleh Chandra Mohan et al. cukup andal untuk jenis serangan kompresi JPEG, rotasi, perbesaran/pengecilan, dan PSNR. Untuk serangan cropping dan penghapusan baris/kolom, hasil ekstraksi cukup bagus sampai tingkat tertentu, dan untuk median filter, convolution filter, transformasi affine serta random distortion skema yang diajukan tidak cukup andal.

Sumber : www.journal.ui.ac.id/index.php/science/article/viewArticle/743