Nugraha, Danny Dwi (1222044) (2018) Watermarking Citra Digital Menggunakan Teknik Back Propagation Neural Network Dalam Domain Discrete Cosine Transform. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
1222044_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (69Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1222044_Appendices.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (6Mb) |
|
|
Text
1222044_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (69Kb) | Preview |
|
|
Text
1222044_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (476Kb) |
|
|
Text
1222044_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (692Kb) |
|
|
Text
1222044_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (3913Kb) |
|
|
Text
1222044_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (119Kb) | Preview |
|
|
Text
1222044_Cover.pdf - Accepted Version Download (224Kb) | Preview |
|
|
Text
1222044_References.pdf - Accepted Version Download (59Kb) | Preview |
Abstract
Berkembangnya teknologi digital dan internet memberikan kemudahan dalam mengakses serta membagikan data multimedia. Data multimedia yang tidak beridentitas memudahkan pihak yang tidak bertanggung jawab bebas mengklaim hak cipta orang lain sehingga merugikan pemilik asli data multimedia tersebut. Digital Watermarking adalah salah satu teknik untuk keamanan data, keaslian, kepemilikan, dan perlindungan hak cipta untuk berbagai konten multimedia. Pada tugas akhir ini direalisasikan watermarking citra digital menggunakan teknik Back Propagation Neural Network (BPNN). Penyisipan watermark dilakukan dalam domain frekuensi menggunakan transformasi Discrete Cosine Transform (DCT) setelah citra host dipisah menjadi tiga channel warna yaitu R (Red), G (Green), dan B (Blue). Nilai luminance dan edge sensitivity yang merupakan parameter Human Visual System (HVS) digunakan untuk input neural network. Salah satu channel warna disisipkan security bit sebanyak delapan bit dalam domain DCT untuk peningkatan keamanan. Citra watermark (citra biner) disisipkan pada sejumlah blok DCT pada tiap channel R, G, dan B. Hasil ujicoba menunjukkan bahwa rata-rata nilai PSNR dari citra yang telah disisipi watermark lebih tinggi dari 59 dB, sedangkan nilai Mean Opinion Score (MOS) lebih tinggi dari 4 yang berarti termasuk kategori good (citra yang telah disisipi watermark mirip dengan citra host). Watermark tahan (terlihat secara visual dan dapat dikenali) terhadap pemrosesan citra diantaranya Gaussian Filtering, Sharpening, Median Filtering 3x3, 5x5, dan 7x7, Scaling dengan persentase 50%, 75%, dan 90%, Cropping dengan persentase 20%, 40%, dan 60%, Rotation dengan sudut -10 dan 900, kompresi JPEG dengan faktor kualitas Q = 70, 80, dan 90, Salt and Pepper Noise dengan persentase 0.01%, 0.02%, dan 0.03%. Pada rotation sudut 450, watermark tidak tahan.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Watermarking, DCT, human visual system, backpropagation neural network |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
| Divisions: | Faculty of Engineering > 22 Electrical Engineering Department |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 28 Mar 2018 03:11 |
| Last Modified: | 28 Mar 2018 03:11 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/24239 |
Actions (login required)
 |
View Item |
