MIKROSKILMIKROSKIL

Jurnal Sifo MikroskilJurnal Sifo Mikroskil

Fragile image watermarking berbasis discrete cosine transform (DCT) merupakan sebuah teknik watermarking dimana gambar sampul ditransformasi ke domain frekuensi. Lalu gambar tanda tangan disisipkan dengan mensubstitusi least significant bit (LSB) pada koefisien domain frekuensi. Namun, hasil ekstraksi gambar tanda tangan akan sangat berbeda karena terjadi penyimpangan dalam menerjemahkan bilangan riil ke bilangan bulat dengan hasil yang diperoleh dari proses inverse DCT (IDCT) yang mengakibatkan kehilangan gambar tanda tangan yang telah disisipkan ke dalam gambar. Untuk mengatasi masalah tersebut, diterapkan hybrid of particle swarm optimization (HPSO) dengan penambahan cauchy mutation dan roulette wheel selection. Pendekatan ini melakukan evaluasi fitness untuk setiap partikel hingga diperoleh satu set solusi terbaik yang menjadi aturan konversi bilangan riil ke bilangan bulat. Hasil pengujian yang telah dilakukan menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam meningkatkan akurasi dan kualitas gambar yang lebih baik dibandingkan pembulatan sederhana.

Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa hasil gambar sampul yang disisipkan gambar tanda tangan, memiliki rata‑rata PSNR dengan pembulatan sederhana (67.39 dB) lebih baik dibandingkan HPSO (51.Hal ini diakibatkan karena banyaknya perubahan piksel yang terjadi dengan penerapan HPSO untuk memperbaiki penyimpangan dalam proses pembulatan.Di sisi lain, hasil ekstraksi gambar tanda tangan berdasarkan nilai rata‑rata NC yang diperoleh HPSO (0.75) menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam memperbaiki akurasi dan kualitas gambar tanda tangan.

Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi teknik optimasi adaptif yang memperhitungkan keseimbangan antara PSNR dan nilai NC, misalnya dengan mengintegrasikan algoritma multi‑objective PSO atau pendekatan genetika untuk memperoleh solusi yang optimal pada kedua metrik tersebut. Selain itu, penting untuk memperluas penerapan fragile watermarking pada citra berwarna serta format gambar lain, serta menguji ketahanan terhadap serangan kompresi dan manipulasi umum guna menilai kehandalan metode di lingkungan yang lebih beragam. Selanjutnya, pengembangan mekanisme pemilihan parameter HPSO secara dinamis berdasarkan karakteristik gambar, misalnya menggunakan pembelajaran mesin, dapat meningkatkan efektivitas proses konversi bilangan riil ke bilangan bulat dan mengurangi degradasi kualitas visual yang terjadi pada metode HPSO saat ini.

  1. #particle swarm optimization#particle swarm optimization
  2. #discrete cosine transform#discrete cosine transform
Read online
File size725.68 KB
Pages10
Short Linkhttps://juris.id/p-2hK
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test