ADAPTIVE IMAGE WATERMARKING USING DISCRETE WAVELET TRANSFORM, SINGULAR VALUE DECOMPOSITION AND AUTOMORPHISM

2018 ◽  
Vol 6 (2) ◽  
pp. 77-80
Author(s):  
Om Narayan Mishra ◽  
Shailja Shukla
Keyword(s):  
Wavelet Transform ◽  
Singular Value Decomposition ◽  
Discrete Wavelet Transform ◽  
Image Watermarking ◽  
Singular Value ◽  
Cover Image ◽  
Discrete Wavelet ◽  
Object Image ◽  
Xor Operation ◽  
Value Decomposition

Watermarking is a method to hide the image efficiently into any covering object (image in our case) so no intruder can interpret it by any means. Proposed work is a new design of image watermarking which include pre-processing of cover image with Discrete Wavelet Transform (DWT) and Singular Value Decomposition (SVD). Proposed work using an alphanumeric key which initially modifies the watermark using simple ‘XOR’ operation, and at the receiver end this key must be there so that receiver can extract the watermark.  Proposed work is also using torus Automorphism which initially changes the watermark into a scramble format which cannot be recognised as original watermark.

scholarly journals KOMPARASI METODE DWT DAN SVD UNTUK MENGUKUR KUALITAS CITRA STEGANOGRAFI

2020 ◽  
Vol 5 (2) ◽  
pp. 100
Author(s):  
Dedi Darwis ◽  
A. Ferico Octaviansyah Pasaribu
Keyword(s):  
Wavelet Transform ◽  
Singular Value Decomposition ◽  
Discrete Wavelet Transform ◽  
Singular Value ◽  
Cover Image ◽  
Discrete Wavelet ◽  
Stego Image ◽  
Value Decomposition

<em>Keamanan data saat ini merupakan hal yang sangat penting diera digital karena komunikasi harus bersifat rahasia dan aman. Salah satu cara untuk berkomunikasi secara digital adalah steganografi yaitu pengembangan dari kriptografi, teknik ini memiliki cara menyembunyikan data dan informasi pada media lainnya misalkan seperti citra digital karena media ini sering digunakan dalam pertukaran informasi dan data. Algoritma steganografi yang digunakan pada penelitian ini adalah Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Singular Value Decomposition (SVD) kedua metode ini merupakan bagian dari steganografi yang sama-sama memanfaatkan domain transform pada pengolahan citra digital dan memiliki kecepatan yang tinggi dalam penyisipan pesan rahasia ke suatu gambar. Masalah yang selama ini terjadi pada steganografi adalah kualitas stego image yang dihasilkan pada steganografi mengalami perubahan pada kualitas citra, sehingga perbedaan antara cover image dan stego image akan sangat terlihat. Penerapan metode DWT dan SVD pada penelitian ini diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Python 2. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan metode DWT dapat menghasilkan kualitas citra pada stego image yang lebih baik jika dibandingkan metode SVD yaitu menghasilkan nilai MSE nilai rata-rata 0,0046 db. Hasil perhitungan nilai PSNR juga membuktikan bahwa metode DWT menghasilkan kualitas citra  lebih baik dari dari metode SVD yaitu menghasilkan nilai rata-rata 63,47 db.</em>

scholarly journals IMPLEMENTASI DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD) PADA IMAGE WATERMARKING

2016 ◽  
Vol 3 (1) ◽  
Author(s):  
Maretha Ruswiansari ◽  
Atik Novianti ◽  
Wirawan Wirawan
Keyword(s):  
Wavelet Transform ◽  
Singular Value Decomposition ◽  
Discrete Wavelet Transform ◽  
Image Watermarking ◽  
Singular Value ◽  
Discrete Wavelet ◽  
Arnold Transform ◽  
Value Decomposition

Keaslian informasi dalam berbagai bentuk dan media tidak lagi terjaga karena setiap orang dapat mengubah dan memodifikasinya untuk kemudian disebarkan kembali. Tanda air (watermarking) dapat diartikan sebagai suatu teknik penyisipan dan atau penyembunyian informasi yang bersifat rahasia pada suatu data lainnya untuk “ditumpangi” (kadang disebut dengan host data), tetapi orang lain tidak menyadari adanya kehadiran data tambahan pada data host-nya (istilah host digunakan untuk data atau sinyal digital yang disisipi), sehingga seolah-olah tidak ada perbedaan berarti antara data host sebelum dan sesudah proses watermarking. Pada penelitian ini dilakukan simulasi algoritma watermarking dengan menyisipkan citra watermark ke citra asli menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Singular Value Decomposition (SVD). Penelitian ini menggunakan citra host berwarna sehingga perlu dilakukan proses konversi citra RGB menjadi komponen Y, Cb, dan Cr. Metode DWT-SVD lebih tahan terhadap attack dibandingkan dengan metode DWT. Prosespenyisipan watermark dengan Arnold transform menghasilkan PSNR lebih tinggi dibandingkan tanpa Arnold transform, dimana dengan Arnold transform PSNR = 85.7959 dB, dan tanpa Arnold transform PSNR = 85.3901 dB. Semakin rendah PSNR maka semakin tinggi nilai similarity factor (SF) dan semakin jelas watermark-nya.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document