38
rgb2=idwt2D_1levelnewhost_LL,h_LH,h_HL,h_HH, haar
; rgb2=uint8rgb2;
imshowrgb2, Parent
,handles.watermarking; titlehandles.watermarking,
Citra Digital yang sudah diberi watermark
;
Lampiran 2
Gambar 4.7. Rekonstruksi dengan IDWT menghasilkan citra watermark hasil ekstraksi.
4.4. Hitung PSNR dan SSIM
Proses menghitung PSNR dan SSIM dilakukan dengan membandingkan piksel dari citra host dan citra ber-watermark yang merupakan hasil dari proses
watermarking.
4.4.1 Hitung PSNR
Penghitungan nilai PSNR dari citra ber-watermark dilakukan dengan cara mencari MSE. Coding fungsi MSE dan PSNR pada Matlab :
function [ out ] = MSE pic1,pic2
Mean Squared Error [m, n]=sizepic1;
for i=1:m
for j=1:n
e=e+doublepic1i,j-pic2i,j2; end
end out=emn;
end
39
function [ out ] = PSNR pic1,pic2
Peak Signal to-NoiseRatio e=MSEpic1,pic2;
out=20log10255sqrte; end
Lampiran 5
4.4.2. Hitung SSIM Structural Similiarity
Penghitungan nilai SSIM menggunakan fungsi SSIM yang ada pada SSIM.m Lampiran 6. Hasil output hitung PSNR dan SSIM dapat
dilihat pada gambar 4.8. Source code dari SSIM.m bersumber dari https:ece.uwaterloo.ca~z70wangresearchssim
dan dipublikasikan pada Journal IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp.
600-612 oleh Z. Oleh Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh dan E. P. Simoncelli tahun 2004. Potongan coding hitung SSIM pada Matlab:
img1 = imread citra_asal.jpg
; imgrez1 = imresizeimg1,[3410 2473];
img2 = imread hasil1_mark2.jpg
; imgrez2 = imresizeimg2,[3410 2473];
A = rgb2grayimgrez1; B = rgb2grayimgrez2;
[mssim, ssim_map] = SSIMA, B; [ out ] = PSNRA,B;
fprintf The SSIM value is 0.4f.\n
,mssim; fprintf
The PSNR value is 0.4f.\n ,out;
Lampiran 7
Gambar 4.8. Hasil perhitungan PSNR dan SSIM
40
4.5. Penambahan Standart Malicious Attack pada citra ber-watermark
Seluruh proses modifikasi citra ber-watermark menggunakan fungsi-fungsi yang sudah disediakan oleh Matlab. Potongan oding dari fungsi-fungsi yang
digunakan :
add noise salt and pepper 10 mean=0, variance=0.1 B = imnoiseA,
salt pepper ,0.1;
add noise gaussian 10 mean=0 , variance = 0.1 C = imnoiseA,
gaussian ,0.1;
blur radius 10 pixel blur10 = fspecial
disk ,10;
D = imfilterA,blur10, replicate
; blur radius 5 pixel
blur5 = fspecial disk
,5; E = imfilterA,blur5,
replicate ;
rotate 5 derajat F = imrotateA,5;
imshowF; rotate 90 derajat
G = imrotateA,90; contrast adjust RGB high_out = 0.9
H= imadjustA,[0 0 0; 0.9 0.9 0.9],[]; Scaling up 20
I1 = imresizeA, 1.2; Scaling down 20
I2 = imresizeA, 0.8;
Lampiran 8
41
5. BAB V
HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1. Kerja Perangkat Lunak
