Deteksi Pemalsuan Citra dengan Teknik Copy-Move Menggunakan Metode Ordinal Measure dari Koefisien Discrete Cosine Transform

Zulfan ., Fitri Arnia, Rusdha Muharar

Abstract


This article discusses a new method for the detection of forgery images generated by copy-move technique. Copy-move technique is one of image forgery techniques which taking a particular object from its original image and add it on that image for the purpose of increasing the number of or changing the same object in the original image. This study aims to detect the forged image generated by the copy-move techniques and copy-move forged image that has been modified by the rotation operation and histogram equalization. Detection feature used is Ordinal Measure of Discrete Cosine Transform coefficient (OM-DCT). Detection starts with division of the image into a block size of BXB (B = 16x16, 32x32 and 64x64) and two-dimensional DCT was performed to each of blocks. The feature distance from the original to the fake image, was calculated by the Euclidian distance and each feature has a distance of less than or equal to the threshold value (T) according to the observations will be marked as a forged part. The results show that there are blocks detected on the copy-move image, whether on the unmodified copy-move forge image or those which modified by the rotation operation and histogram equalization. The number of blocks that are found in the copy-move object varies according to the size of the detection block used.

Key words: Discrete Cosine Transform (DCT), ordinal measure of DCT Coefficient, copy-move, rotation, histogram equalization.


Abstrak— Artikel ini membahas tentang metode baru untuk deteksi citra palsu yang dihasilkan dari teknik copy-move. Teknik copy-move merupakan salah satu teknik pemalsuan citra dengan cara mengambil objek tertentu dari citra asli dan menambahkannya pada citra tersebut dengan tujuan untuk menambah jumlah atau merubah objek yang sama pada citra asli. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi citra palsu yang dihasilkan oleh teknik copy-move dan citra palsu copy-move yang telah dimodifikasi dengan operasi rotasi dan ekualisasi histogram. Fitur deteksi yang digunakan adalah Ordinal Measure dari koefisien Discrete Cosine Transform (OM-DCT). Pendeteksian dimulai dengan membagi citra ke dalam blok berukuran BxB (B = 16x16, 32x32 dan 64x64) dan DCT 2 dimensi dilakukan pada setiap blok tersebut. Jarak fitur citra asli dengan palsu dihitung dengan persamaan jarak Ecluidian dan setiap fitur yang memiliki jarak lebih kecil atau sama dengan nilai threshold (T) menurut pengamatan akan ditandai sebagai bagian yang dipalsukan. Hasil pendeteksian menunjukkan bahwa ada blok-blok yang terdeteksi pada objek citra yang di-copy-move baik pada citra palsu copy-move yang tidak dimodifikasi ataupun yang telah dimodifikasi dengan operasi rotasi dan ekualisasi histogram. Jumlah blok yang ditemukan pada objek copy-move bervariasi sesuai ukuran blok pendeteksian yang digunakan.

Kata kunci : Discrete Cosine Transform (DCT), ordinal measure dari koefisien DCT, copy-move, rotasi, ekualisasi histogram.



Full Text:

PDF

References


O. Al-Qershi dan B. Khoo, “Passive detection of copy-move forgery in digital images: State-of-the-art,” Forensic Science International, Elsevier, No. 231 pp 284 – 295, Juli 2013.

K. Biradjar dan H. Mankar, “Digital image forgery detection using passive techniques: A survey,” Forensic Science International, Elsevier, No. 10 pp 226 – 245, April 2013.

J. Fridrich, D. Soukal dan J. Lukas, “Detection of Copy-move in Digital Images,” in: Proccedings of DFWRS 2003, Cleveland, OH, USA, 2003.

J. Zhao dan J. Guo, “Passive forensics for copy-move image forgery using a method based on DCT and SVD,” Forensic Science International, Elsevier, No. 233 pp 158 – 166, September 2013.

C. Kim,“Content-based image copy detection,” Signal Processing: Image Communication, Elsevier, No. 18 pp 169 – 184, Januari 2013.

F. Arnia, K. Munadi, M. Fujiyoshi et al.,“ Improved Iris Matching Technique Using Reduced Sized of Ordinal Measure of DCT Coefficients,” IEEE 17th International Symposium on Consumer Electronics (ISCE), pp 287-288, 2013.

F. Arnia, A. Saputra dan K. Munadi, “Penggunaan Histogram Dari Koefisien Aproksimasi Wavelet Untuk Deteksi Cacat Tekstil,”Jurnal Nasional Teknik Elektro, vol:3 No. 1 Maret 2014.

M. Wu, C. Lin dan C. Chang,“Image Copy Detection with Rotating Tolerance,” Computational Intelligence and Security pp.464-469,2005




DOI: https://doi.org/10.25077/jnte.v5n2.230.2016

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 3.0 License.

 

  

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Statistic and Traffic