PARADIGMA BARU PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN APLIKASI ONLINE INTERNET PEMBELAJARAN JURNAL MATEMATIKA “MANTIK” Vol. 01 No. 02. Mei 2016. ISSN: 2527-3159 E-ISSN: 2527-3167 1 WATERMARKING CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN METODE DISCRETE COSINE TRANSFORM Aris Fanani 1 , Nurissaidah Ulinnuha 2 UIN SunanAmpel Surabaya 1 , arisfa@uinsby.ac.id 1 UIN SunanAmpel Surabaya 2 , nuris.ulinnuha@uinsby.ac.id 2 Abstrak Pada paper ini, mengusulkan penyisipan watermark pada citra grayscale dan RGB dengan cara modulating relative size pada blok koefisien DCT. Watermark disisipkan pada blok-blok frekuensi menengah. Modulating relative size pada blok koefisien DCT diterapkan dengan menambahkan atau mengurangi blok-blok koefisien DCT. Dari uji coba yang dilakukan metode yang diusulkan menghasilkan watermark yang tahan terhadap berbagai serangan, serta kualitas yang baik dari citra yang disisipi watermark. Kata kunci: Watermarking, Citra, DCT Abstract In this paper, we propose embedding the grayscale and RGB image by modulating relative size on the block DCT coefficients. Watermark is embedded in the intermediate frequency blocks. Modulating relative to the block size DCT coefficients applied by adding or subtracting blocks of DCT coefficients. From experiments performed proposed methods produce watermarks that are resistant to a variety of attacks, as well as good quality of the watermark inserted image. Keywords: Watermarking, Image, DCT 1. Pendahuluan Pesatnya pertumbuhan teknologi semakin mempermudah penyebaran media digital Kemajuan semacam ini telah menyebabkan maraknya tindakan seperti duplikasi dan penyebaran data secara ilegal, serta penyalahgunaan Hak akan Kekayaan dan Intelektual (HAKI). Berbagai upaya telah dilakukan untuk mengatasi masalah HAKI pada media digital, salah satunya dengan digital watermarking. Watermarking merupakan proses penyembunyian informasi [1], untuk menunjukkan kepemilikan atau melacak penyalahgunaan hak cipta pada arsip digital seperti citra digital, audio, video [2]. Digital watermarking harus memenuhi beberapa kriteria robustness, imperceptibility, dan security[3]. Robustness berarti seberapa tangguh watermark dapat bertahan dari berbagai macam serangan untuk menghilangkan watermark seperti scaling, cropping dan compression. Imperceptibility berhubungan dengan keberadaan watermark yang tidak boleh tampak oleh kasat mata manusia dan degradasi pada citra. Security berarti watermark yang disisipkan tidak dapat terdeteksi dengan analaisa statistic atau metode lain. Watermarking citra digital berdasarkan domain aplikasi dibagi menjadi JURNAL MATEMATIKA “MANTIK” Vol. 01 No. 02. Mei 2016. ISSN: 2527-3159 E-ISSN: 2527-3167 2 dua kelompok: domain spasial dan domain transformasi [4]. Teknik watermarking pada domain spasial seperti Least Significant Bit (LSB) pernah dilakukan oleh [5] yang menggabungkan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan LSB untuk aplikasi biometrik. Metode ini memiliki keunggulan dalam kapasitas informasi yang disisipkan, tetapi mudah di dideteksi oleh beberapa program [6]. Meskipun metode domain spasial terlihat sederhana, teknik watermarking pada domain transformasi lebih tangguh terhadap serangan daripada metode domain spasial. Pada domain transformasi, teknik yang banyak digunakan adalah Discrete Cosine Transform(DCT). Beberapa penelitian memperkenalkan berbagai teknik penyisipan pada domain DCT, diantaranya metode dengan menggunakan strategi pemilihan block tepi, recursive matrix, dan kriteria pemilihan koefisien terbesar untuk menentukan lokasi penyisipan watermark [7]. Saad Al Momen [8] mengusulkan penyisipan watermark citra grayscale pada 8x8 block koefisien DCT, dengan perubahan koefisien DCT pada frekuensi menengah dan frekuensi tinggi. Akan tetapi, salah satu kelemahan dari penyisipan pada frekuensi yang berbeda adalah citra asli terdistorsi oleh noise karena watermark itu sendiri. Pada penelitian ini, diusulkan penyisipan watermark pada citra grayscale dan RGB dengan cara modulating relative size koefisien DCT, dimana perubahan hanya dilakukan pada frekuensi menengah. Dari metode yang diusulkan bertujuan untuk mendapatkan citra terwatermark dengan sedikit distorsi dan tingkat keamanan yang baik. 2. Watermarking Citra Digital Menggunakan BerdasarkanPerubahan Koefisien DCT 2.1 Transformasi DCT Discrete Cosine Transform (DCT) merupakan dekomposisi sinyal yang mengkonversikan citra dari domain spasial ke dalam domain frekuensi. Fungsi dua dimensi DCT (2D DCT)untuk matrik s berukuran n x n diberikan persamaan 1 [9]: ( ) ( ) ( ) ∑∑ ( ) [ ( ) ] [ ( ) ] ( ) dimana ( ) ( ) { √ √ Setiap elemen S(i,j) dari hasil transformasi merupakan hasil kali dalam antara elemen-elemen matrik s dengan basis fungsi, dimana basis fungsi merupakan matrik berukuran n x n. Setiap matrik basis dua dimensi (fungsi basis) merupakan hasil kali dari dua basis vektor satu dimensi. Untuk n = n = 8, dapat dibentuk sebuah array 8x8 dari matrik basis-matrik basis 8x8. Setiap basis matrik dapat dianggap sebagai sebuah citra. Citra basis sejumlah 64 di dalam array seperti pada Gambar 1. Gambar 1. Basis fungsi DCT dua dimensi. Sejumlah nilai matrik s dapat dikembalikan dari transformasi S(i,j) dengan menerapkan fungsi invers DCT (IDCT) dua dimensi: JURNAL MATEMATIKA “MANTIK” Vol. 01 No. 02. Mei 2016. ISSN: 2527-3159 E-ISSN: 2527-3167 3 ( ) ∑ ∑ ( ) ( ) ( ) [ ( ) ] [ ( ) ] ( ) dimana ( ) ( ) { √ √ 2.2 Proses Penyisipan Watermark Proses penyisipan atau penanaman adalah proses menyisipkan suatu label watermark ke dalam cover host. Terdapat dua jenis watermark yang digunakan dalam desain watermarking yaitu pembangkitan secara acak noise dan watermark citra logo yang memiliki arti. Karena watermark citra logo lebih berisi informasi dan menyakinkan dibandingkan hasil keluaran biner, sehingga citra logo biner dipilih sebagai watermark. Pada penelitian ini diusulkan penyisipan watermark dengan cara perubahan dua koefisien DCT didalam satu block citra. Proses penyisipan terdiri dari tiga langkah yaitu: transformasi, penyisipan dan invers transformasi seperti pada Gambar 2. 2.1.1 Transformasi Cover host yang akan disisipi watermark terebih dahulu dibaca sebagai suatu matrik dua dimensi. Matrik tersebut dibagi menjadi sejumlah blok yang telah ditentukan banyaknya (jumlah block adalah 8), dimana satu blok berisi sejumlah pixel. Matrik yang telah dibentuk menjadi sejumlah blok kemudian ditransformasikan dengan menggunakan transformasi DCT seperti dijelaskan pada Persamaan 1. Dari transformasi tersebut blok-blok pada matrik akan terbagi menjadi tiga daerah, yaitu daerah blok-blok dengan frekuensi rendah (FL), daerah blok-blok dengan frekuensi menengah (FM), dan daerah blok-blok dengan frekuensi tinggi (FH) seperti terlihat pada Gambar 3. Blok-blok yang dipilih sebagai daerah penyisipan watermark adalah blok-blok pada frekuensi menengah. Alasan penanaman pada blok-blok frekuensi menengah karena penanaman pada daerah tersebut tidak akan merusak citra secara signifikan dibandingkan jika penanaman dilakukan pada blok frekuensi tinggi dan rendah. Penanaman pada blok frekuensi rendah dan tinggi sangatlah tidak cocok, karena penglihatan manusia lebih peka terhadap perubahan cover host jika dilakukan modifikasi terhapat block frekuensi tinggi dan rendah. 2.1.2 Penyisipan Setelah menentukan blok frekuensi menengah, langkah selanjutnya adalah memilih dua blok pada blok frekuensi menegah. Dua blok yang telah ditentukan sebagai area penanaman watermark selanjutnya dilakukan penukaran nilai koefisien DCT antara keduanya dengan cara membandingkannya. Sedangkan untuk menyisipkan suatu watermark ke dalam citra diperlukan parameter (K), dimana K merupakan bilangan yang menjadikan blok- blok koefisien DCT yang telah ditukar antara dua blok yang telah ditentukan sebagai area penanaman watermark memiliki selisih tertentu. Pada citra RGB, channel blue yang akan dijadikan sebagai kandidat penyisipan watermark. Karena mata manusia kurang sensitif terhadap modifikasi pada channel blue dari pada channel red dan channel green[9]. Algoritma penyisipan seperti pada Gambar 4. 2.1.3 Invers Transformasi Proses selanjutnya dilakukan transformasi balik dengan menggunakan transformasi IDCT untuk mendapatkan citra terwatermark. JURNAL MATEMATIKA “MANTIK” Vol. 01 No. 02. Mei 2016. ISSN: 2527-3159 E-ISSN: 2527-3167 4 2.2 Proses PengekstrakanWatermark Seperti ditunjukkan pada Gambar 5, proses pengekstrakan watermark dari cover host terdiri dari dua proses, yaitu: Gambar 2. Proses Penyisipan watermark Gambar 3. Pendefinisian Blok pada DCT Gambar 4. Algoritma penyisipan 2.2.1 Transformasi DCT Proses awal pengekstrakan adalah citra terwatermark ditransformasikan dengan menggunakan transformasi DCT. 2.2.2 Pengekstrakan Watermark Setelah dilakukan transformasi DCT pada citra terwatermark, akan terbentuk blok-blok DCT. Blok-blok koefisien DCT pada dua blok frekuensi menengah yang digunakan sebagai tempat penyisipan dibandingkan untuk mendapatkan citra watermark. Pada ekstraksi juga dibutuhkan citra watermark asli yang digunakan sebagai pembanding ukuran dalam pembentukan citra watermark hasil ekstraksi. Proses pembandingan dua blok sesuai kriteria sebagai berikut: { ( ) ( ) ( ) ( ) (3 Gambar 5. Proses Pengekstrakan watermark JURNAL MATEMATIKA “MANTIK” Vol. 01 No. 02. Mei 2016. ISSN: 2527-3159 E-ISSN: 2527-3167 5 3. Skenario Uji Coba Serangkaian uji coba dilakukan pada beberapa citra standart 512x512 citra berwarna dan 256x256 citra grayscale. Watermark yang digunakan dalam percobaan adalah citra logo dengan ukuran 32x32. Contoh cover host dan watermark seperti pada Gambar 6. Blok-blok koefisien DCT pada frekuensi menengah (FM) yang dipilih sebagai tempat penyisipan watermark adalah blok(5,2) dan blok (4,3). Semakin besar penentuan nilai parameter K yang digunakan akan mengakibatkan penurunan kualitas citra[10]. Nilai K yang digunakan pada ujicoba adalah K= {0.5, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 30, 40 dan 50} Untuk mengukur kualitas citra pada watermarking, diperlukan alat ukur yang akan digunakan sebagai parameter. Alat ukur tersebut adalah Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Parameter PSNR menunjukkan perbandingan antara nilai maksimum dari sinyal yang diukur dengan besarnya derau yang berpengaruh pada sinyal tersebut [4], diukur dalam satuan desibel (dB). Pada penelitian ini, PSNR digunakan untuk mengetahui kualitas cover host yang disisipi watermark. Untuk menentukan PSNR, terlebih dahulu harus diketahui nilai rata-rata kuadrat dari error (Mean Square Error - MSE). Semakin besar nilai PSNR berarti semakin mirip citra terwatermark dengan cover host. Hal ini juga berarti bahwa skema watermark semakin efektif. Citra dengan nilai PSNR >35 dB dapat dikatakan memiliki kualitas yang baik [11]. Persamaan 4 menunjukkan rumus PSNR. ∑( ) (4) dimana Iw, Ih merupakan lebar dan tinggi citra terwatermark, Ix.y nilai piksel cover host pada koordinat (x,y) dan I * x.y nilai piksel cover host yang ditukar pada koordinat (x,y). Emax merupakan nilai maksimum piksel (yaitu, Emax = 255 untuk 256 citra gray-level). Ujicoba pertama yang dilakukan adalah memproses watermarking dan mengekstrak watermark untuk beberapa nilai paremeter K serta mencatat nilai PSNR. Sedangkan ujicoba kedua yang dilakukan adalah memberikan serangan terhadap citra terwatermark, dan kemudian watermark yang disisipkan di ekstrak. Serangan ini berupa beberapa operasi citra untuk membuktikan seberapa efektif skema watermarking. Gambar 6. (a) Cover Host Berukuran 512x512 ; (b) Cover Host Berukuran 256x256; (c) Watermark 4. Hasil Uji Coba Tabel 1 menunjukkan hasil percobaan terhadap citra RGB Lenna dengan logo watermark ”ITS”, dimana dilakukan proses watermarking dan ekstraksi watermark. Dari Tabel 1 terlihat bahwa untuk rentang K= (0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 10, 20, 30, 40, 50) citra terwatermark dengan kualitas yang dapat diterima semuanya. Karena tidak ada citra terwatermark dengan nilai PSNR dibawah 35dB. Sedangkan pada proses ekstraksi watermark, nilai K berpengaruh terhadap watermark yang terekstrak. Dari uji coba yang dilakukan untuk K ≥ 3, didapatkan watermark terekstrak mirip dengan watermark asli. Serangkain serangan juga JURNAL MATEMATIKA “MANTIK” Vol. 01 No. 02. Mei 2016. ISSN: 2527-3159 E-ISSN: 2527-3167 6 dilakukan untuk mengetahui efektifitas skema watermarking. Dari Tabel 2 terlihat bahwa dengan beberapa serangan citra watermark dengan kasat mata dapat terekstrak hampir sama dengan citra asli watermark. Tabel 1. Nilai PSNR dan Watermark Terekstak dengan Nilai Parameter K Berbeda Parameter K PSNR (dB) Watermark Terekstrak 0.5 62.73 1 62.67 2 62.61 3 62.36 4 62.07 5 61.62 10 59.81 20 57.55 30 56.18 40 54.98 50 53.97 Tabel 2. Nilai PSNR dan Watermark Terekstak dengan Nilai Parameter K Serangan Citra Terwatermark (k=3) PSNR Watermark Terekstrak Auto Contras 25.38 Auto Level 25.38 Cropping 14.29 Clear 25.30 HP 16.74 Tabel 3. Nilai PSNR dan Watermark Terekstak dengan Nilai Parameter K Berbeda Parameter K PSNR (dB) Watermark Terekstrak 0.5 44.53 1 44.52 2 44.51 3 44.46 4 44.41 5 44.31 Tabel 4. Nilai PSNR dan Watermark Terekstak dengan Nilai Parameter K Serangan Citra Terwatermark (k=4) PSNR Watermark Terekstrak Cropping 19.22 Clear 18.78 Tabel 3 menunjukkan hasil percobaan terhadap citra grayscale lenna dengan watermark ”ARIS”, dimana dilakukan proses watermarking ekstraksi watermark. Sama seperti pada citra RGB, untuk K ≥ 3 mendapatkan watermark terekstrak hampir mirip dengan watermark asli. Akan tetapi memiliki kualitas yang menurun. Dari Tabel 4, terlihat juga bahwa dengan beberapa serangan 5. Penutup Dari uji coba yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai K yang digunakan akan menghasilkan kualitas citra terwatermark yang semakin menurun sehingga secara kasat mata tampak adanya perubahan pada cover host. Metode yang diuslkan juga menghasilkan citra terwatermark yang tahan terhadap serangan. JURNAL MATEMATIKA “MANTIK” Vol. 01 No. 02. Mei 2016. ISSN: 2527-3159 E-ISSN: 2527-3167 7 Referensi [1] Z. Wei, J. Dai, and J. Li., 2006. “Genetic Watermarking Based on DCT Domain Techniques”. Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, CCECE 06: 2365 - 2368. [2] B. Isac and V. Santhi., 2011. “A Study on Digital Image and Video Watermarking Schemes using Neural Networks”. International Journal of Computer Application, vol. 12: 1-6. [3] Langelaar, G. Setyawan, I. Lagendijk, R.L., 2000. “Watermarking Digital Image And Video Data”. IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 17: 20-43. [4] M. Rafigh and M.E. Moghaddam, 2010.“A Robust Evolutionary Based Digital Image Watermarking Technique in DCT Domain”. 2010 Seventh International Conference on Computer Graphics, Imaging and Visualization, pp. 105-109. [5] G.-J. Lee, E.-J. Yoon, and K.-Y. Yoo, 2008. “A New LSB Based Digital Watermarking Scheme with Random Mapping Function”. 2008 International Symposium on Ubiquitous Multimedia Computing, pp. 130-134. [6] M. Habib, S. Sarhan, and L. Rajab, 2005 “A Robust-Fragile Dual Watermarking System in the DCT Domain”. Springer- Verlag Berlin Heidelberg, pp. 548-553. [7] D. Salomon, 2007 “Data Compression: The Complete Reference”, Springer, forth edition. [8] Al-momen, Saad. E.Goerge, Loay, 2010. ”Image Hiding Using Magnitude Modulation on the DCT Coefficients”. Journal of Applied Computer Science and Mathematics, 8: 1-6. [9] P.-T. Yu, H.-H. Tsai, J.-S. Lin, 2001. ”Digital watermarking based on neural networks for color images”. Signal Process. 81 (3) : 663–671. [10] Johnson, N.F. Katezenbeisser, S.C, 1999. “A Survey of Steganographic Techniques” in Information Techniques for Steganography and Digital Watermarking, S.C. Katezenbeisser et al., Eds. Northwood, MA: Artec House. [11] W. Na and W. Yunjin, 2009 “A Novel Robust Watermarking Algorithm based on DWT and DCT,” 2009 International Conference on Computational Intelligence and Security