3.3. Korelasi
Korelasi adalah formula yang dapat menunjukkan hubungan kemiripan antara 2 sinyal. Nilai korelasi yang sudah dinormalisasi berkisar antara -1 sampai 1. Jika
korelasi bernilai 1, maka kedua sinyal sama persis. Sebaliknya jika bernilai -1, kedua sinyal saling berkebalikan. Apabila terdapat dua citra fx,y dan gx,y, koefisien
korelasi antara keduanya adalah :
dengan dan masing-masing nilai rata-rata derajat keabuan piksel citra fx,y dan gx,y
. Secara umum, terdapat 2 macam korelasi, yaitu:
a. Auto-correlation Korelasi sebuah sinyal dengan sinyal itu sendiri. Jika dilihat dari rumus, berarti
x1n sama dengan x2n. b. Cross-correlation
Korelasi sebuah sinyal dengan sinyal lainnya. Dari sini dapat dilihat kemiripan kedua sinyal tersebut.
3.4. Dekomposisi Citra Digital
Dekomposisi citra digital yang akan disisipi watermark atau citra host merupakan langkah pertama yang harus dilakukan untuk dapat menyisipkan
watermark ke dalamnya. Dekomposisi citra digital ini dilakukan dengan
menggunakan Discrete Wavelet Transform DWT, tepatnya menggunakan Haar
Universitas Sumatera Utara
wavelet . Adapun proses yang perlu dijalankan untuk mendekomposisi citra adalah
sbb: 1.
Dekomposisi citra berdasarkan Discrete Wavelet Transform DWT sehingga menghasilkan rentang frekuensi LL, LH, HL, dan HH.
2. Dekomposisi citra digital satu tingkat sehingga menghasilkan LL
1
, LH
1
, HL
1
, dan HH
1
.
Gambar 3.2 Dekomposisi citra host
3.5. Proses Penyisipan Watermark
Penyisipan citra watermark diawali dengan mengubah susunan citra watermark
ke dalam rangkaian matriks. Selanjutnya penyisipan watermark dilakukan dengan langkah-langkah sbb:
1. Setelah citra host didekomposisi dalam l tingkatan DWT, watermark disisipkan
ke dalam rentang frekuensi LH
l
atau HL
l
,l {2,3,4}. 2.
Mencari koefisien terbesar f
LH
dari dari rentang frekuensi LH atau koefisien terbesar f
HL
3. Menyisipkan w ke dalam rentang frekuensi LH atau HL dengan persamaan:
dari rentang frekuensi HL.
15
Universitas Sumatera Utara
16
Dimana f
LH
m,n merupakan koefisien terbesar yang dipilih dan f’
LH
m,n merupakan koefisien yang dimodifikasi pada posisi m,n untuk rentang
frekuensi LH. f
LH
m,n merupakan koefisien terbesar yang dipilih dan f’
LH
m,n merupakan koefisien yang dimodifikasi pada posisi m,n untuk rentang frekuensi HL.
, seperti yang telah dijelaskan di dalam bab Dasar Teori, merupakan kekuatan penyisipan watermark atau dapat dikatakan sebagai
faktor skala persentase dari citra host dan citra watermark pada citra ber- watermark
yang dibentuk. Bentuk kunci K ini adalah sebuah array yang memiliki panjang tertentu dengan panjang maksimal adalah sepanjang
watermark . Kunci K ditambahkan dalam proses penyisipan watermark
mealalui proses penjumlahan terhadap nilai watermark pada indeks yang bersesuaian. Namun pada aplikasi ini penulis tidak menggunakan kunci.
4. Menjalankan Inverse Discrete WaveletTransform IDWT untuk membentuk
citra ber-watermark.
3.6. Pendeteksian dan Ekstraksi Watermark
Kategori