Deteksi Image Splicing Pada Citra dengan Metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Scale Invariant Feature Transform (SIFT)

Endina Putri Purwandari, Arie Vatresia, Sudarti Siburian
2019 Pseudocode  
Abstrak: Pemalsuan terhadap citra digital sangat sering terjadi pada perkembangan teknologi sekarang ini. Image splicing adalah salah satu metode yang paling umum yang digunakan untuk melakukan kegiatan pemalsuan citra. Tujuan penelitian ini adalah membangun aplikasi deteksi image splicing pada citra dengan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dan Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Penelitian tentang deteksi image splicing dengan kombinasi metode DCT dan SIFT belum pernah dilakukan
more » ... ernah dilakukan sebelumnya. Aplikasi ini meng-convert citra dari RGB ke bentuk graysacle. Kemudian menerapkan metode Discreate Cosine Transform untuk mencari frekuensi pada citra grayscale lalu menggunakan metode Scale Invarian Feature Transform untuk mendeteksi keypoint yang sama pada citra, dan menerapkan metode RANSAC untuk menghilangkan outlier pada citra. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemprograman matlab. Data citra yang digunakan dalam penelitian ini ada sebanyak 20 citra, yaitu 10 citra dari internet dan 10 citra koleksi pribadi. Hasil pengujian fungsional sistem melalui metode Black Box telah berhasil 100 % dengan skenario yang telah dibuat. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan nilai akurasi pada deteksi image splicing dengan citra dari internet sebesar 100%, dan nilai akurasi pada deteksi dengan citra koleksi pribadi sebesar 100%. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat digunakan oleh masyarakat untuk membedakan citra yang asli dengan citra yang mengalami pemalsuan image splicing. Kata Kunci: pemalsuan citra, image splicing, keypoint, DCT,SIFT, RANSAC. Abstract: Counterfeiting of digital images is very common in today's technological developments. Image joining is one of the most commonly used methods for image forgery. The purpose of this research is to develop a splicing detection application on images using the Discrete Cosine Transform (DCT) and Scale Invariant Feature Transform (SIFT) methods. Research on the detection of connecting images using the DCT and SIFT combination methods has never been done before. This application converts images from RGB to graysacle. Then use the Discreate Cosine Transform method to find the frequency in grayscale images, then use the Scale Invariant Feature Transform method to convert the same keypoint to the image, and use the RANSAC method to eliminate outliers in the image. This application was built using the matlab programming language. Image data used in this study amounted to 20 images, namely 10 images from the internet and 10 images of private collections. The functional system test results through the Black Box method have been 100% successful with the scenarios that have been made. Based on the results of tests that have been carried out the value on detection of splicing images with images from the internet is 100%, and the accuracy value on detection with images of private collections is 100%. The results of this study are expected to be used by the public to improve the original image with an image that improves the falsification of the splicing image.
doi:10.33369/pseudocode.6.2.138-148 fatcat:kt5kitoexfazlbrvt5dzp7tmuu