Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Implementasi Deteksi Optimum pada Watermark Berbasis Domain Transformasi Wavelet
Rahmawati Hasanah (2017) | Skripsi | Teknik Elektro
Bagikan
Ringkasan
Digital watermarking terdiri atas dua bagian utama yaitu penyisipan watermark dan pendeteksian watermark. Kinerja suatu sistem watermarking, selain dinilai pada saat tahap penyisipan, juga tergantung pada tahap pendeteksian. Sekarang ini telah terdapat beberapa algoritma pendeteksian blind watermark yang dapat memberikan kinerja yang baik, namun sebagian besar dari algoritma tersebut tidak optimal. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai sistem pendeteksian optimum dengan menggunakan deteksi asimtotik optimal adaptif. Pada sistem ini, sebelum proses pendeteksian dilakukan terhadap suatu citra, citra tersebut harus didekomposisi terlebih dahulu dengan jenis transformasi DWT 2 tingkat sehingga menghasilkan sub-band-sub-band gambar. Setelah itu dihitung nilai miu, varians, dan absolute mean dari setiap sub-band gambar. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, didapat nilai varians sub-band HH1 pada gambar tidak berwatermark sebesar 4,4858 sedangkan pada gambar berwatermark sebesar 8,5332. Setelah nilai parameter-parameter tersebut didapat, diestimasi parameter bentuknya dengan menggunakan fungsi rasio Gaussian umum. Agar sistem pendeteksian ini menjadi sistem pendeteksian yang adaptif, diperhatikan juga distribusi karakteristik koefisien wavelet pada setiap sub-band gambar berbasis distribusi Gaussian umum. Deteksi asimtotik optimal kemudian direalisasikan dengan menggunakan detektor Rao, dimana dalam proses deteksi ini didapat nilai Lamda pada sub-band HH1 pada gambar tidak berwatermark sebesar 0 sedangkan pada gambar berwatermark sebesar 46,7937. Kata kunci: watermarking, pendeteksian watermark, Discrete Wavelete Transform (DWT), parameter bentuk, distribusi Gaussian umum, detektor Rao.
Ringkasan Alternatif
Digital watermarking consists of two main parts: watermark embedding and watermark detection. Performance of a watermarking system, except assessed at the time of embedding phase, also depends on the stage of detection. Right now, there are some blind watermark detection algorithm which can provide good performance, but most of these algorithms is not optimal. In this final project the optimum detection system using adaptive optimal asymptotic detection is presented. In this system, prior to the detection process carried out on an image, the image has been decomposed first with type 2 level DWT transformation resulting in a sub-bands of image. After it, calculated value miu, variance, and absolute mean of each sub-band of image. Based on experiments conducted, the variance values on the HH1 sub-band of the not watermarked image is 4.4858 whereas of the image watermarked is 8.5332. After the value of the parameters obtained, shape parameter was estimated using generalized Gaussian ratio function. In order for this detection system to be an adaptive, should be noted also the characteristic distribution of wavelet coefficients at each sub-band of image based on the generalized Gaussian distribution. Asymptotically optimal detection then realized by the using Rao detector, where in the detection process, Lamda values obtained on the HH1 sub-band of the not watermarked image is 0, while of the watermarked image is 46.7937. Keywords: watermarking, watermark detection, Discrete Wavelet Transform (DWT), shape parameter, generalized Gaussian distribution, Rao detector.