Perbandingan Watermarking Citra dengan Alihragam Wavelet dan Discrete Cosine Transform

Transkripsi

1 Dwiandiyanta, Perbandingan Watermaring Citra dengan Alihragam dan Discrete Cosine Transorm 9 Perbandingan Watermaring Citra dengan Alihragam dan Discrete Cosine Transorm B. Yudi Dwiandiyanta Program Studi Teni Inormatia, Universitas Atma Jaya Yogyaarta Jl. Babarsari No. 43, Yogyaarta 5528, Indonesia yudi-dwi@mail.uajy.ac.id Abstract. Comparison o Image Watermaring with the Variety Pacs and Discrete Cosine Transorm. Watermaring is one method o copyright protection to combat the spread o the wor o someone illegally. In this study, we compare watermaring algorithm in wavelet region and Discrete Cosine Transorm (). Color image is used as the host image, while the watermar image is used as a binary image o size / 6 image o the host. Embedding process is based on Human Visual System (HVS), so hopeully gained an invisible watermar (invisible watermar). Embedding process perormed by the additive algorithm. In both variety pacs developed, the watermar is inserted in the high requency components o the image. used is the wavelet db4. 4x4 blocs are used, which is expected to reduce the computational load. Tests showed that the two watermaring algorithms are generally resistant to granting noise, geometric image operations and image processing operations. Watermaring algorithm that was developed less deend against attacs-down pass ilter and median ilter, but has a very good perormance against an attac-pass ilter above. Keywords: image watermaring, wavelet, Discrete Cosine Transorm (), Human Visual System (HVS) Abstra. Watermaring merupaan salah satu metode protesi ha cipta untu menanggulangi penyebaran arya seseorang secara ilegal. Pada penelitian ini dilauan perbandingan algoritma watermaring pada awasan wavelet dan Discrete Cosine Transorm (). Citra warna digunaan sebagai citra host, sedangan sebagai citra watermar digunaan citra biner beruuran /6 citra host. Proses embedding dilauan berdasaran Human Visual System (HVS), sehingga diharapan diperoleh watermar yang tida elihatan (invisible watermar). Proses embedding dilauan dengan algoritma aditi. Pada edua alihragam yang diembangan, watermar disisipan pada omponen reuensi tinggi citra. yang digunaan adalah wavelet db4. Sedangan alihragam yang digunaan adalah operasi blo 4x4, yang diharapan dapat mengurangi beban omputasi. Pengujian menunjuan bahwa edua algoritma watermaring secara umum tahan terhadap pemberian derau, operasi geometris citra dan operasi-operasi pengolahan citra. Algoritma watermaring yang diembangan urang bertahan terhadap serangan-serangan tapis lolos-bawah dan tapis median, namun mempunyai unju erja yang sangat bai terhadap serangan tapis lolos-atas. Kata Kunci: watermaring citra, wavelet, Discrete Cosine Transorm (), Human Visual System (HVS). Pendahuluan Dewasa ini perembangan teni pengolahan citra sudah sangat pesat. Perembangan

2 Jurnal Buana Inormatia, Volume 2, Nomor 2, Juli 2: 9-9 itu diduung pula oleh omputer dengan apasitas memori yang besar, sehingga memunginan untu melauan omputasi dalam watu yang relati singat. Banya apliasi yang terdapat dalam teni pengolahan citra, diantaranya adalah peningatan citra (image enhancement), pemulihan citra (image restoratio, analisis citra (image analysis), sistem ompresi data citra (image compressio, dan sistem eamanan data citra. Diantara seian banya apliasi pengolahan citra, bidang yang banya menari perhatian adalah sistem eamanan data citra. Metode pengamanan data yang telah banya dilauan antara lain adalah steganograi, enripsi, dan ingerprint. Saat ini, seiring dengan berembangnya tenologi inormasi, publiasi eletroni, dan sistem distribusi video/citra digital melalui internet, maa diperluan suatu teni yang dapat digunaan untu melauan protesi terhadap ha cipta. Watermaring merupaan salah satu metode protesi ha cipta yang bertujuan untu menanggulangi penyebaran arya seseorang secara ilegal. Pada dasarnya, watermaring adalah proses penandaan suatu citra dengan pesan ha cipta atau signature yang secara rahasia disisipan dalam citra namun tida terlihat perbedaan antara citra asli dengan citra yang telah ditandai. Pesan ha cipta yang disisipan dapat berupa nomor register (seperti UPC: Universal Producer Number) yang sering dijumpai dalam CD, pesan tes, gambar atau logo perusahaan, citra tanda tangan atau sidi jari seseorang ataupun citra oto seseorang. Teni watermaring yang berembang saat ini masih memilii eurangan dalam hal etahanan terhadap operasi-operasi pengolahan citra (misalnya penapisan, operasi modiiasi aras eabua, etahanan terhadap serangan derau, etahanan terhadap operasi-operasi geometris (misalnya pemotongan, penyealaan dan rotasi citra), dan etahanan terhadap operasi ompresi citra. 2. Tinjauan Pustaa Istilah steganograi atau menyembunyian inormasi sejarahnya telah dimulai seja jaman Yunani uno etia seorang raja henda mengiriman pesan rahasia yang harus melewati daerah musuh. Raja tersebut memanggil buda epercayaannya untu emudian mentato pesannya diatas ulit epala. Begitu rambut buda tersebut tumbuh, buda tersebut emudian diirim hingga e tujuannya. Teni demiian terus berembang hingga pada abad e-2, etia tentara Jerman menyembunyian inormasi dengan cara menulis pesan dengan tinta yang tida bisa dilihat. Begitu sampai di tujuan, pesan tersebut diolah sedemiian rupa hingga tulisannya muncul. Saat ini, seiring dengan emajuan omputer, teni steganograi berembang e arah bentu menempelan logo dalam inormasi yang dapat dilihat (watermaring tampa), atau logo yang tida dapat dilihat (watermaring tida tampa) yang disimpan dalam citra digital. Watermaring dapat digunaan sebagai buti epemilian dalam persidangan (Langelaar, 2). Berdasaran awasan penyisipan watermar, terdapat dua cara untu melauan watermaring, yaitu watermaring pada awasan spasial dan watermaring pada awasan reuensi (Meerwald, 2). Watermaring pada awasan spasial [3, 4, 5, 6] mudah diimplementasian dan tida memerluan citra asli (host) untu mendetesi watermar. Keunggulan penggunaan watermaring pada awasan spasial adalah beban omputasi yang relati lebih sediit, sehingga dapat diimplementasian untu apliasi real time. Kelemahan penggunaan watermaring pada awasan spasial adalah egagalan untu mendetesi watermar apabila citra telah diolah misalnya dengan penapisan, operasi geometris (cropping, penyealaan citra), dan ompresi. Kelemahan yang lain adalah terjadinya penurunan ualitas citra arena watermaring diterapan langsung pada pisel citra (Wang, 998). Watermaring pada awasan reuensi dapat dilauan pada awasan Discrete Cosine Transorm (), Discrete Fourier Transorm (DFT), dan Discrete Transorm (DWT). Cox et al. (Cox, 997) dan Koch et al. (Koch, 994) telah melauan penelitian watermaring yang dilauan pada awasan. Ramumar et al. (Ramumar, 999) melauan penelitian watermaring yang dilauan pada awasan DFT. Penelitian watermaring pada awasan

3 Dwiandiyanta, Perbandingan Watermaring Citra dengan Alihragam dan Discrete Cosine Transorm DWT telah banya dilauan. Penggunaan eluarga wavelet Daubechies dan ode Hamming membuat citra yang telah disisipi watermar lebih tampa seperti aslinya (Wang, 998). Kanai et al. (Kanai, 998) menggunaan citra poligon sebagai citra host, sehingga dapat digunaan untu melauan protesi ha cipta terhadap model-model geometris 3-dimensi. Pereira et al. (Pereira, 999) menitiberatan pada optimisasi proses embedding dengan menggunaan linear programming. Watermaring pada awasan DWT dapat juga dilauan dengan menggabungan dengan algoritma ompresi HS (Hierarchical Segmentatio dan menggunaan citra medis ROI (Region o Interest) sebagai citra host (Waatani, 22). Watermaring dapat digunaan untu tujuan image authentication dengan menggunaan teni uantisasi optimal (Paquet, 22). Watermaring pada awasan reuensi secara umum memberian perlindungan yang lebih terhadap pengolahan terhadap citra yang telah disisipi watermar (Meerwald, 2). Aan tetapi watermar pada awasan reuensi umumnya membutuhan citra asli (host) untu mendetesi watermar. Diantara etiga jenis awasan transormasi tersebut, awasan DWT memilii elebihan dalam hal etelitian analisis terhadap isyarat transormasi (Meerwald, 2). Koeisien transormasi hasil DWT selanjutnya digabungan dengan data watermar yang telah dipersiapan guna penggabungan. Pada penelitian ini aan dilauan perbandingan algoritma watermaring yang dilauan pada awasan wavelet dan. Diharapan aan diperoleh perbandingan edua algoritma terhadap operasi-operasi pengolahan citra, serangan derau, operasi-operasi geometris citra. Proses embedding pada awasan wavelet dan dilauan berdasaran Human Visual System (HVS) dengan obye berupa citra warna, sehingga diharapan diperoleh watermar yang tida elihatan (invisible watermar). 2.. Alihragam Alihragam wavelet mempunyai penerapan yang luas pada apliasi pengolahan isyarat dan pengolahan citra. Ide dasar alihragam Discrete Transorm (DWT) -dimensi adalah seperti beriut. Isyarat dibagi menjadi dua bagian, reuensi tinggi dan reuensi rendah. Bagian reuensi rendah dibagi lagi menjadi isyarat reuensi tinggi dan reuensi rendah. Proses ini diulang sampai isyarat tida dapat dideomposisian lagi atau sampai pada level yang telah ditentuan pengguna. Beberapa apliasi pengolahan citra secara umum tida memerluan lebih dari 5 level deomposisi (Meerwald, 2). Isyarat asli dapat dipulihan dengan menerapan invers DWT (IDWT) pada isyarat yang telah dideomposisi. Secara matematis, DWT dan IDWT dapat dijelasan seperti beriut. Diberian tapis lolos-bawah H ( ), dengan dan tapis lolos-atas G ( ), dengan dan H h e j ( ) () G ) g e j ( (2) Isyarat F( dapat dideomposisi secara reursi sebagai low j ( ) hn 2 j ( (3) n high j ( ) gn2 j ( (4) n dengan j J, J,... J dan J ( ) F( ), Z. J+ adalah indes resolusi tertinggi dan

4 2 Jurnal Buana Inormatia, Volume 2, Nomor 2, Juli 2: 9-9 J adalah indes level resolusi terendah. Koeisien low high high high J ( ), J ( ), J ( ),..., J ( ) (5) low J ( disebut dengan DWT atas isyarat F(, dengan ) adalah resolusi terendah (aproximatio dan high j () adalah detail isyarat pada tiap bidang reuensi. Isyarat F( dapat direonstrusi berdasaran oeisien DWT secara reursi dengan low low high j ( hn 2 j ( ) gn2 j ( ) (6) Pada DWT dan IDWT diperluan ondisi ortogonal antara tapis H ( ) dan ( ) sehingga 2 2 H ( ) G( ) (7) dan Sebagai contoh H ( ) dan G( ) diberian sebagai j H( ) e (8) 2 2 G 2 2 j ( ) e (9) G, yang sering disebut dengan tapis wavelet Haar. Tapis lain yang sering digunaan dalam pengolahan citra adalah eluarga Daubechies (D-4, D-6, D-8, D-, D-2) dan tapis biortogonal (B-5/3, B-7/9). DWT dan IDWT isyarat 2-dimensi F(m, dapat diperoleh dengan menerapan DWT dan IDWT -dimensi pada tiap dimensi m dan n secara terpisah, sehingga menghasilan strutur piramid seperti terlihat pada contoh pada Gambar. LL 2 HL 2 LH 2 HH 2 HL LH HH 2.2 Discrete Cosine Transorm () Gambar. Contoh Deomposisi Citra. Discrete Cosine Transorm meruan salah satu jenis transormasi yang sering digunaan dalam pengolahan citra. pada dasarnya aan merepresentasian suatu citra menjadi jumlahan dari gelombang sinusoidal yang berbeda reuensi dan magnitudo. Transormasi banya digunaan terutama dalam ompresi citra. Transormasi ini digunaan sebagai dasar pengembangan ompresi JPEG yang digunaan dewasa ini. Alihragam dirumusan sebagai:

5 Dwiandiyanta, Perbandingan Watermaring Citra dengan Alihragam dan Discrete Cosine Transorm 3 ( i, j) C( x) 2 C( i) C( j) 2N jia jia x x N N x y (2x ) i (2y ) j pixel ( x, y) Cos Cos 2N 2N () 2.3 Watermaring pada Citra Watermaring citra merupaan suatu cara untu menanaman data watermar pada suatu citra host. Dalam penelitian ini digunaan beberapa istilah seperti terlihat pada Tabel. Tabel. Istilah dalam proses watermaring Istilah Keterangan Citra host Citra asli yang aan disisipi pesan ha cipta/signature Citra watermar Citra yang berupa pesan ha cipta/signature Citra stego Citra host yang telah disisipi dengan pesan ha cipta/signature Proses penyisipan citra watermar dalam citra host Embedding Estrasi Proses penguraian citra watermar atas citra stego Embedding dengan Algoritma Aditi Pada watermaring dengan algoritma aditi, data watermar disisipan e dalam citra host dengan menggunaan persamaan: '( m, ( m, ( w ) () i dengan '(m, adalah oeisien data host yang sudah dimodiiasi, adalah ator embedding strength, (m, adalah oeisien citra host, dan w i adalah citra watermar. Alternati yang lain, embedding dapat dilauan dengan menggunaan persamaan: '( m, ( m, (2) w i Estrasi watermar dapat dilauan dengan menggunaan inormasi citra host dan inormasi citra stego yang ada. Estrasi dapat dilauan dengan menggunaan persamaan: * * ( m, ( m, w i (3) ( m, dengan * w adalah citra watermar hasil estrasi dan ( m, adalah citra yang diterima. * i 3. Hasil Penelitian Pada simulasi omputer digunaan citra host berupa citra warna dengan uuran 52x52 dan citra watermar berupa citra biner dengan uuran 28x28. Penggunaan citra biner sebagai watermar arena citra biner umumnya beruuran ecil dan dapat dengan mudah disisipan e citra host secara ta terlihat. Inormasi mengenai logo perusahaan, logo universitas, tandatangan, ataupun barcode sudah sangat mencuupi jia direpresentasian menggunaan citra biner. Citra biner juga lebih tahan terhadap serangan yang ingin melemahan atau membuang watermar. Citra biner yang mengalami ehilangan inormasi, secara pola masih dapat dienali.

6 4 Jurnal Buana Inormatia, Volume 2, Nomor 2, Juli 2: 9-9 Berbeda alau digunaan tes sebagai watermar, perubahan yang terjadi hanya pada satu bit tes aan mengubah inormasi watermar secara signiian. Beberapa contoh hasil penelitian dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3. Tabel 2. Contoh Hasil Watermaring menggunaan Alihragam. Jenis Serangan Citra Stego Citra Watermar Hasil Estrasi Derau Salt and Pepper dengan densitas, Derau Gaussian dengan varians derau,5 Pemotongan sebesar 25% Tapis Lolos-Atas Perubahan nilai brightness sebesar +5 Perentangan Kontras menggunaan Histogram Equalization

7 Dwiandiyanta, Perbandingan Watermaring Citra dengan Alihragam dan Discrete Cosine Transorm 5 Tabel 3. Contoh Hasil Watermaring menggunaan Alihragam. Jenis Serangan Citra Stego Citra Watermar Hasil Estrasi Derau Salt and Pepper dengan densitas, Derau Gaussian dengan varians derau,5 Pemotongan sebesar 25% Tapis Lolos-Atas Perubahan nilai brightness sebesar +5 Perentangan Kontras menggunaan Histogram Equalization 4. Pembahasan Berdasaran penelitian yang dilauan, terdapat beberapa persamaan arateristi antara strategi embedding yang dilauan pada subbidang detail citra wavelet dan. Berdasaran grai pada Gambar 2, embedding yang dilauan pada awasan wavelet lebih ebal terhadap derau salt and pepper. Sebalinya (Gambar 3) embedding dilauan pada awasan lebih ebal terhadap derau Gaussian. Jumlah level deomposisi aan

8 Korelasi Korelasi Korelasi 6 Jurnal Buana Inormatia, Volume 2, Nomor 2, Juli 2: 9-9 berpengaruh terhadap etahanan sistem watermaring terhadap derau Gaussian dan salt and pepper. Pada embedding yang dilauan pada subbidang detail citra, pemilihan embedding strength dapat dipilih dengan nilai yang lebih besar, sehingga diperoleh watermaring yang lebih tahan terhadap serangan derau. Perbandingan Korelasi Watermar arena Pengaruh Derau Salt and Pepper Noise Density, Gambar 2. Grai perbandingan orelasi watermar embedding pada awasan wavelet dan arena pengaruh derau salt and pepper. Perbandingan Korelasi Watermar arena Pengaruh Derau Gaussian Noise Variance Gambar 3. Grai perbandingan orelasi watermar embedding pada awasan wavelet dan arena pengaruh derau Gaussian. Perbandingan Korelasi Watermar arena Pengaruh Pemotongan Pemotongan (%) Gambar 4. Grai perbandingan orelasi watermar embedding pada awasan wavelet dan arena pengaruh pemotongan citra. Berdasaran Gambar 4, terlihat bahwa semain besar pemotongan citra maa aan semain ecil orelasi watermar yang diperoleh. Hal ini disebaban proses pemotongan citra aan menghilangan inormasi watermar yang ada. Pada embedding yang dilauan pada subbidang detail citra, pemotongan yang dilauan pada daerah yang halus aan menghasilan orelasi watermar yang lebih bai dibandingan pemotongan yang dilauan pada daerah yang tajam/detail citra. Hal ini disebaban siat embedding yang dilauan pada reuensi tinggi

9 Korelasi Korelasi Korelasi Dwiandiyanta, Perbandingan Watermaring Citra dengan Alihragam dan Discrete Cosine Transorm 7 aan menyembunyian inormasi watermar pada detail citra. Jia pemotongan dilauan pada detail citra, maa aan banya menghilangan inormasi watermar, sehingga diperoleh orelasi watermar yang lebih rendah. Perbandingan Korelasi Watermar arena Pengaruh Penyealaan.5.5 5x5 2x2 256x256 3x3 35x35 4x4 45x45 5x5 55x55 6x6 65x65 7x7 Uuran Penyealaan Gambar 5. Grai perbandingan orelasi watermar embedding pada awasan wavelet dan arena pengaruh penyealaan citra. Berdasaran Gambar 5, terlihat bahwa semain besar perbedaan uuran penyealaan terhadap citra asli maa aan semain ecil orelasi watermar yang diperoleh. Hal ini disebaban proses penyealaan aan menghilangan inormasi watermar yang ada. Terhadap penyealaan citra, terlihat penyisipan pada awasan wavelet lebih unggul dibandingan dengan penyisipan yang dilauan pada awasan. Perbandingan Korelasi Watermar arena Pengaruh Tapis Median.5 3x3 5x5 7x7 9x9 Uuran Jendela Gambar 6. Grai perbandingan orelasi watermar embedding pada awasan wavelet dan arena pengaruh tapis median. Perbandingan Korelasi Watermar arena Pengaruh Tapis Mean.5 3x3 5x5 7x7 9x9 Uuran Jendela Gambar 7. Grai perbandingan orelasi watermar embedding pada awasan wavelet dan arena pengaruh tapis mean.

10 8 Jurnal Buana Inormatia, Volume 2, Nomor 2, Juli 2: 9-9 Berdasaran grai pada Gambar 6 dan 7, embedding yang dilauan pada awasan lebih ebal terhadap serangan tapis mean dan tapis median. Rendahnya nilai orelasi watermar disebaban penyisipan watermar dilauan pada reuensi tinggi atau bagian detail citra, sedangan siat tapis median adalah menghalusan citra atau menghilangan titi-titi yang terisolasi yang ebanyaan mengontribusian omponen reuensi tinggi citra. Dengan berurangnya omponen reuensi tinggi citra, maa inormasi watermar yang disisipan pada awasan reuensi tinggi citra secara otomatis aan berurang juga. 3. Kesimpulan Operasi-operasi pengolahan citra (penapisan, perubahan brightness dan penyamaan histogram) aan menyebaban turunnya nilai orelasi watermar yang diurai. Watermaring citra yang dilauan dengan alihragam wavelet dan mempunyai eunggulan lebih ebal terhadap serangan-serangan tapis lolos-atas, perubahan brightness dan penyamaan histogram, namun urang dapat bertahan terhadap serangan-serangan tapis lolos-bawah dan tapis median. Pemberian derau terhadap citra stego aan menyebaban turunnya nilai orelasi watermar yang diurai. Semain banya derau aan semain turun nilai orelasi watermar yang diperoleh. Embedding yang dilauan pada awasan wavelet lebih ebal terhadap derau salt and pepper. Sebalinya embedding dilauan pada awasan lebih ebal terhadap derau Gaussian. Proses pemotongan dan penyealaan citra aan menyebaban turunnya nilai orelasi watermar yang diurai. Semain besar pemotongan citra maa aan semain turun nilai orelasi watermar yang diperoleh. Semain berbeda uuran penyealaan terhadap uuran citra asli maa nilai orelasi watermar yang diperoleh juga aan semain turun. Terhadap penyealaan citra, terlihat penyisipan pada awasan wavelet lebih unggul dibandingan dengan penyisipan yang dilauan pada awasan. Reerensi Langelaar, G.C., 2, Real Time Watermaring Techniques or Compressed Video Data, Master Thesis, Delt University o Technology, Universal Press, Veenendaal. Meerwald, P., 2, Digital Image Watermaring in the Transorm Domain, Master Thesis, Computer Science, University o Salzburg, Austria. Tirel, A.Z., C.F. Osborne, and R.G. Schyndel, 996, Image Watermaring a Spread Spectrum Technique, IEEE 4 th International Symposium on Spread Spectrum Techniques and Applications, Vol. II, pp Yeung, M.M. and F. Mintzer, 997, An Invisible Watermaring Techniques or Image Veriication, IEEE International Conerence on Image Processing (ICIP 997), Vol. II, pp Bartollini, F., A. Teas, M. Barni, and I. Pitas, 2, Image Authentication Techniques or Surveillance Application, Proceedings o the IEEE, Vol. 89, No., pp Queluz, M.P. and P. Lamy, 2, Spatial Watermar or Image Veriication, SPIE Conerence on security and Watermaring o Multimedia Contents II, Vol. 397, pp Wang, Houng-Jyh Mie, Su, Po-Chyi and C. Jay Kuo, 998, -based Digital Image Watermaring, Department o Electrical Engineering-Systems University o Southern Caliornia, Los Angeles. Cox, I.J., J. Kilian, F.T. Leighton, and T. Shamoon, 997, Secure Spread Spectrum Watermaring or Multimedia, IEEE Transaction on Image Processing, Vol. 6, No. 2, pp Koch, E., J. Rindrey, and J. Zhao, 994, Copyright Protection or Multimedia Data, Proc. Int. Con. Digital Media and Electronic Publishing. Ramumar, M., A.N. Aansu, and A.A. Alatan, 999, A Robust Data Hiding Scheme or

11 Dwiandiyanta, Perbandingan Watermaring Citra dengan Alihragam dan Discrete Cosine Transorm 9 Images Using DFT, in Proceedings o the 6 th IEEE International Conerence on Image Processing ICIP 99, pp Kanai, S., H. Date, and T. Kishinami, 998, Digital Watermaring or 3D Polygon using Multiresolution Decomposition, Department o Systems Engineering, Hoaido University, Sapporo, Japan. Pereira, S., S. Voloshynovsiy, and T. Pun, 999, Optimized Domain Watermar Embedding Strategy Using Linear Programming, University o Geneva CUI, Geneva, Switzerland. Waatani, Aiyoshi, 22, Digital Watermaring or ROI Medical Images by using Compressed Signature Image, Proceedings o the 35 th Hawai International Conerence on System Sciences. Paquet, A.H. and R.K. Ward, 22, Based Digital Watermaring or Image Authentication, University o British Columbia, Department o Electrical and Computer Engineering, Canada.