Implementasi Discrete Wavelet Transform (Dwt) Dan Singular Value Decomposition (Svd) Pada Image Watermarking

Abstract

Keaslian informasi dalam berbagai bentuk dan media tidak lagi terjaga karena setiap orang dapat mengubah dan memodifikasinya untuk kemudian disebarkan kembali. Tanda air (watermarking) dapat diartikan sebagai suatu teknik penyisipan dan atau penyembunyian informasi yang bersifat rahasia pada suatu data lainnya untuk “ditumpangi” (kadang disebut dengan host data), tetapi orang lain tidak menyadari adanya kehadiran data tambahan pada data host-nya (istilah host digunakan untuk data atau sinyal digital yang disisipi), sehingga seolah-olah tidak ada perbedaan berarti antara data host sebelum dan sesudah proses watermarking. Pada penelitian ini dilakukan simulasi algoritma watermarking dengan menyisipkan citra watermark ke citra asli menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Singular Value Decomposition (SVD). Penelitian ini menggunakan citra host berwarna sehingga perlu dilakukan proses konversi citra RGB menjadi komponen Y, Cb, dan Cr. Metode DWT-SVD lebih tahan terhadap attack dibandingkan dengan metode DWT. Prosespenyisipan watermark dengan Arnold transform menghasilkan PSNR lebih tinggi dibandingkan tanpa Arnold transform, dimana dengan Arnold transform PSNR = 85.7959 dB, dan tanpa Arnold transform PSNR = 85.3901 dB. Semakin rendah PSNR maka semakin tinggi nilai similarity factor (SF) dan semakin jelas watermark-nya.

Peningkatan Fitur Ekstraksi Berbasis Discrete Wavelet Transform dan Principal Component Analysis Pada Pengenalan Citra Batik

“…Transformasi wavelet merupakan perbaikan dari transformasi fourier yang mulai diperkenalkan pada 1980-an oleh morlet dan grossman. Transformasi wavelet ini merupakan fungsi matematis untuk merepresentasikan data dan fungsi sebagai alternatif trasnformasi matematika untuk menangani masalah resolusi [11]. Transformasi wavelet ini memiliki dua seri dalam pengembanganyan yaitu Continues Wavelet Transform (CWT) dan Discrete Wavelet Transform (DWT).…”

“…Transformasi wavelet ini memiliki dua seri dalam pengembanganyan yaitu Continues Wavelet Transform (CWT) dan Discrete Wavelet Transform (DWT). DWT menggambarkan suatu skala waktu sinyal digital yang diperoleh dengan menggunakan teknik filterisasi digital [11]. proses transformasinya dilakukan dengan langkah berikut : citra semula ditransformasi menjadi 4 sub-image baru untuk menggantikanya.…”