I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   3 6 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 ,   p p .   1 5 12 ~ 1 5 20   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 3 6 . i 3 . pp 1 5 12 - 1 5 20           1512     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   A  set o f  embe ddi ng  rules in   IWT  f o r  wa termark  em bedding  in  ima g e waterma rk ing       M uh a m m a d Af na n H a f idz 1 ,   F er da   E rna wa n 1, 2 ,   Su ra y a   Abu B a k a r 1 ,  M o ha m ma d F a kh re ldi n 3   1 F a c u l t y   o f   C o mp u t i n g ,   U n i v e r si t i   M a l a y si a   P a h a n g   A l - S u l t a n   A b d u l l a h ,   P e k a n ,   M a l a y s i a   2 F a c u l t y   o f   I n f o r m a t i o n   T e c h n o l o g y ,   U n i v e r si t a s   N u s a   M a n d i r i ,   Ja k a r t a ,   I n d o n e s i a   3 F a c u l t y   o f   C o mp u t e r   S c i e n c e   a n d   I n f o r mat i o n   Te c h n o l o g y ,   C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   Jaz a n   U n i v e r s i t y ,   Jaz a n ,   S a u d i   A r a b i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   29 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Au g   20 ,  202 4   Acc ep ted   A ug   26 ,   2 0 2 4       Th e   d e v e l o p m e n t  o f  n e w  tec h n o l o g ies   h a s  m a d e   ima g e   wa term a rk in g   c r u c ial   in   t h e   d ig it a l  e ra   t o   p re se rv e   a n d   p ro tec t  il leg a l   d istri b u t io n   o f  ima g e s  a g a in s t   u n a u t h o r ize d   u se rs.  Th is  p a p e r  p re se n ts  a   ro b u st  ima g e   wa term a rk in g   tec h n iq u e   t h a t  e m p l o y s  a   se t  o f   e m b e d d i n g   ru les   i n   th e   t h re e - lev e l   o f   in te g e r   wa v e let  tran sfo rm   (IW T) .   T h e   p ro p o se d   m e th o d   a ims   t o   a c h iev e   h ig h   ro b u stn e ss   o f  ima g e   wa term a rk i n g   w h il e   m a in tain in g   th e   imp e rc e p ti b il it y .   Th e   p r o p o se d   sc h e m e   d iv i d e s  th e   re d   a n d   g re e n   lay e rs  i n to   n o n - o v e rlap p in g   1 6 × 1 6   b lo c k s.  T h re e   lev e ls  o f  I WT   a re   a p p li e d   to   o b tain   2 × 2   L L  su b - b a n d ,   fo u r   c o e fficie n ts   o f   IW T   a re   t h e n   m o d ifi e d   b a se d   o n   t h e   p ro p o s e d   se t  o f   ru les   fo r  e m b e d d i n g   wa term a rk .   Th e   e x p e rime n tal  re su lt s  d e m o n stra te  a   c o m p a riso n   o f  t h e   p r o p o se d   e m b e d d i n g   a n d   t h e   e x isti n g   m e t h o d s .   Th e   p ro p o se d   sc h e m e   p ro d u c e d   a n   a v e ra g e   NC v a lu e   o f  0 . 9 6 5   a g a in st t h e   m e d ian   fil ter.  Th e   re su l ts  a lso   sh o we d   th e   imp e rc e p ti b il it y   o f   th e   t h e   ima g e   with   a   P S NR o f  4 5 . 1 7 6 0   d b   a n d   S S IM   o f  0 . 9 9 9 5 .   K ey w o r d s :   Dig ital im ag e  wate r m ar k in g   E m b ed d in g   an d   ex tr ac tin g   I m p er ce p tib ilit y   I n teg er   wav elet  tr a n s f o r m   R o b u s tn ess   Stra teg ic  s ca lin g   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Fer d a  E r n awa n   Facu lty   o f   C o m p u tin g ,   Un i v er s iti Ma lay s ia  Pah an g   Al - Su lta n   Ab d u llah   2 6 6 0 0   Pek an ,   Ma la y s ia   E m ail:  f er d a@ u m p s a. ed u . m y   o r   f er d a1 9 0 2 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Dig ital   im ag es  ar e  wid ely   u s ed   o n lin e  in   th is   d ig ital  ag e.   T h ey   ac co m p lis h   a  n u m b er   o f   task s ,   in clu d in g   tr a n s m itti n g   im p o r ta n t  in f o r m atio n ,   p r esen tin g   c o n ce p ts ,   id ea s ,   an d   p ate n ts   [ 1 ] .   A  m ajo r   co n ce r n   in   th is   d o m ain   is   en s u r in g   th e  a u th en ticity   o f   p u b licly   s h ar ed   im ag es.  T h e  ab ilit y   to   q u ick ly   p er f o r m   im ag e   ad ju s tm en ts ,   illeg al  m o d if ica tio n s   o r   attac k s   p o s es  a  d an g er   o f   m is in ter p r etatio n ,   s ec u r ity   is s u es,  s o cial  im p licatio n s ,   p r iv ac y   b r ea c h es  an d   c o p y r i g h t  in f r in g em e n ts   [ 2 ] ,   [ 3 ] .   W ater m ar k i n g   im a g es  h as  b ee n   u s ed   as  a   s o lu tio n   to   th is   p r o b lem   [ 4 ] .   R esear ch er s   wo r ld wid e  h a v e  p r o p o s ed   tech n iq u es  an d   a p p r o ac h es  to   im p r o v e   d ig ital  im ag e   wate r m ar k in g   with   th e  g o als  o f   in cr ea s in g   its   ef f ec tiv en ess ,   ef f icien c y ,   r o b u s tn ess ,   an d   d ep en d a b ilit y   [ 5 ] - [ 8 ] .   Step s   in v o lv ed   in   d ig ital  im a g e  wate r m ar k in g   m ain ly   c o n s is t s   o f   em b ed d i n g   an d   ex tr a ctio n .   T h e   p er f o r m an ce   o f   m eth o d s   in   im ag e  wate r m ar k in g   ar e  g en e r ally   ev alu ated   b y   its   im p er ce p tib ilit y ,   m ea n in g   th at   th e  q u ality   o f   t h e  wate r m ar k e d   im ag e  d o es  n o t  d eter io r ate  af ter   em b ed d in g ,   as  well  as  r o b u s tn ess ,   wh er e  th e   wate r m ar k   c o u ld   b e   ex tr ac ted   with   d ec e n t  q u ality   a f ter   t h e  wate r m ar k ed   im ag es  h as  b ee n   attac k ed   [ 9 ] - [ 1 0 ] .  W ater m ar k in g   tech n iq u es  ca n   b e  ca teg o r ized   in t o   two   wh ic h   ar e  th e  s p atial  d o m ain   a n d   f r eq u e n cy   d o m ain .   Sp atial  d o m ain   wate r m ar k in g   will  d ir ec tly   ch an g e  th e   p ix el  v alu es  to   em b ed   t h e  wate r m ar k   with in   th e   s p atial   ar r an g em e n t  o f   th e  i m ag e.   O n   th e  o th er   h an d ,   f r eq u e n cy   d o m ain   i n v o lv es  tr a n s f o r m i n g   th e  im a g e  in to   th e   d esig n ated   f r eq u en cy   d o m ain ,   s u ch   as  th r o u g h   d is cr ete  f o u r ier   tr an s f o r m   ( DFT ) ,  d is cr ete  co s in e  tr an s f o r m s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A   s et  o f e mb ed d in g   r u les in   I WT   fo r   w a te r ma r k  emb ed d in g   in   ima g e   …  ( Mu h a mma d   A fn a n   Ha fid z )   1513   ( DC T ) ,   o r   d is cr ete  w a v elet  t r an s f o r m   ( DW T )   wh er e   th e   w ater m ar k   is   em b ed d ed   in   th e  t r an s f o r m ed   d o m ain   [ 1 3 ] - [ 1 5 ] .   A  s p atial  d o m ain   wate r m a r k in g   tech n iq u e  is   o f ten   less   co m p lex   an d   ea s ier   t o   ex ec u te.   Ho wev er ,   it  is   m u ch   m o r e   v u ln e r ab le  to   s o m e  attac k s   [ 1 6 ] ,   [ 1 7 ] .   So m e   ex a m p les  o f   s p atial  d o m ain   wate r m ar k in g   tech n iq u es  in clu d e  Sp r ea d   s p ec tr u m ,   in te g er   wav elet  tr a n s f o r m   ( I W T ) ,   an d   L SB   em b e d d in g .   Fre q u e n cy   d o m ain   o n   t h e  o th er   h an d   g iv es  b etter   r o b u s tn ess   ag ain s t  s p ec if ic  attac k s .   Nev er th eless ,   th e  f r eq u en cy   d o m ain   tech n iq u e  ca n   b e  m o r e   d if f ic u lt  an d   co m p le x   to   im p le m en t.  DC T   an d   D W T   ar e  two   m eth o d s   th at  ar e   f r eq u e n tly   u s ed   in   f r eq u e n cy   d o m ain   wate r m ar k in g   to   em b e d   an d   e x tr ac t  wa ter m ar k s   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   Pre v io u s ly ,   th er e   h as  b ee n   r esear ch   ca r r ied   o u t in   a n   atte m p t to   en h an ce   r o b u s tn ess   in   i m ag e  wate r m ar k i n g .   R ak h m awa ti  et  a l.   [ 2 0 ]   p r o p o s ed   an   i n n o v ativ e  im ag e   wa ter m ar k in g   tech n iq u e  th at   u s e s   ad ap tiv e  em b ed d in g   s tr en g th s   an d   th e   q u an tized   d is tr ib u tio n   o f   D C T   co ef f icien ts .   T h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   s h o ws  p r o m is in g   r esu lts   in   ter m s   o f   im p er ce p tib ilit y   a n d   r o b u s tn ess   to   a   v ar iety   o f   attac k s .   Ho w ev er ,   r o b u s tn ess   o f   th e  p r o p o s ed   s ch em e  to war d s   r o tatio n   attac k s   n ee d s   f u r th er   ex p lo r atio n   f o r   p o te n tial  im p r o v e m en t  in   th e   f u tu r e   s in ce   th e   r esu lts   f o r   it  w er e  q u ite   lo w  with   NC   o f   0 . 6 3 6 2   a n d   B E R   o f   0 . 4 8 8 3 .   Ne v er t h eless ,   th e  m eth o d   d em o n s tr ates  p r o m is in g   ca p a b ilit ies  f o r   ef f ec tiv e  a n d   ad a p t iv e  wate r m ar k in g   ac r o s s   v ar i o u s   im ag e  s ce n ar io s   wh ich   ca n   m ain tain   a  d ec en t  b alan ce   b etwe en   r o b u s tn ess   an d   im ag e  q u ality .   W an g   et  a l.   [ 2 1 ]   p r o p o s ed   an   alg o r ith m   to   em b ed   co lo u r   wa ter m ar k   im ag es  in to   co l o u r   h o s t  im ag es   u s in g   th e  2 D - DC T   tech n iq u e.   T h e  b lin d   co lo u r   im ag e  wate r m ar k in g   alg o r ith m   s tr at eg ically   em b ed   th e   wate r m ar k   b y   s elec tiv ely   em b ed d in g   th e  in f o r m atio n   o f   th e  wate r m ar k   in to   d is cr ete  b lo ck s   o f   th e  h o s t  im ag e.   T h e  alg o r ith m   h as  im p r o v ed   its   s ec u r ity   b y   u tili zin g   b o t h   af f in e  a n d   Ar n o ld   tr an s f o r m atio n   as  a  way   to   en cr y p t   th e   wate r m ar k .   T h e   p er f o r m an ce   o f   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m   is   ev alu ated   b y   a p p ly in g   a  n u m b e r   o f   attac k s ,   in clu d in g   im ag e   p r o c ess in g   attac k s ,   g eo m etr ic   atta ck s ,   an d   co m p o s ite  attac k s   t o   th e   wate r m ar k e d   im ag e.   Alth o u g h   th e  p r o p o s e d   alg o r ith m   p er f o r m ed   well  with   g eo m etr ic  attac k s ,   it  ca n   b e  s ee n   th at  it  h as  p o o r   r esis tan ce   to war d s   g au s s ian   n o is e.   T h is   p ap er   p r esen ts   an   im ag e  wate r m ar k in g   tech n iq u e  th at   im p lem en ts   s tr ateg ic  s ca l in g   to   f u r th er   im p r o v e   th e  r o b u s tn ess   o f   wa ter m ar k ed   i m ag e.   T h e  s ch em e  will  s p lit  th e  co v er   im a g e  i n to   r ed ,   g r ee n ,   a n d   b lu e  lay er s .   Nex t,  it  d iv id es  th o s e  lay er s   in to   a  n o n - o v er lap p in g   b lo c k   o f   1 6 ×1 6 .   T h r ee   le v els  o f   I W T   will  b e   ap p lied   o n to   th o s e  b lo ck s ,   a n d   th e  L L   s u b - b a n d   o f   s ize  2 ×2   will  b e  u s ed   f o r   t h e  wa ter m ar k   em b ed d in g   p r o ce s s .   T h e  f o u r   c o ef f icien ts   o f   th e  L L   s u b - b a n d   will  b e  i d en tifie d   an d   ca teg o r ize d   in to   t wo   s ets  o f   d if f er e n t  d iag o n als.  T h e  m ax im u m   co ef f icien t v alu e  in   th e  f ir s t d iag o n al  will b e  s ca led   u p war d s   wh er ea s   th e  m ax im u m   co ef f icien t  v al u e  in   t h e  s ec o n d   will  b e  s ca led   d o wn war d s .   B y   ap p ly in g   th is   tech n iq u e  in   th e  em b ed d i n g   p h ase,   th e  wate r m ar k   is   s tr ateg ically   em b ed d e d   in to   th e  h o s t  im ag e,   wh ich   will  th en   en s u r e  r o b u s tn ess   ag ain s t  a  wid e   r an g e  o f   attac k s   wh ile  m ain tain in g   th e   q u ality   o f   th e   im ag e.   I n   th e   f o llo win g   s ec tio n   2 ,   an   in - d ep th   ex p la n atio n   o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d   will  b e  p r o v id e d .   Sectio n   3   d is p lay s   th e  ex p er i m en tal  r esu lts ,   an d   Sectio n   4   will b e  th e  co n clu s io n   f o r   th is   r esear ch .       2.   M E T H O D   2 . 1 .     E m bedd ing   wa t er ma rk   T h e   co v er   im ag e  will  b e  s ep a r ated   in to   r ed ,   g r ee n ,   a n d   b lu e  lay er s .   On ly   th e  r ed   an d   g r ee n   lay er s   will  b e  u s ed   d u r i n g   th e  e m b ed d in g   p h ase.   T h e  r e d   an d   g r ee n   lay er s   will  g o   th r o u g h   th e  p r e - em b ed d i n g   p h ase,   wh ich   g en er ates  th e  lo ca l  m ap   an d   d eter m in es  wh eth er   o r   n o t  th e  im ag e  ca n   b e  em b e d d ed .   I t  also   d eter m in es   wh er e  th e  wate r m ar k   will b e  e m b ed d e d .   T h e  f lo w  p r o ce s s   o f   wate r m ar k   em b ed d in g   is   d ep i cted   in   Fig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   W ater m ar k i n g   p r o ce s s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :   1 5 1 2 - 1 5 2 0   1514   2 . 1 . 1 .   P re - e m bedd ing   Step   1 : Sep ar ate  th e  co v er   im a g e  in to   r e d ,   g r ee n   an d   b lu e   lay er s .   Step   2 : E x ec u te  Ar n o ld   s cr am b le  f o r   t h e  wate r m ar k   to   p r o d u ce   wate r m ar k   s eq u e n ce .   Step   3 :  Div id e  th e  r ed   a n d   g r ee n   ch an n el  i n to   1 6 × 1 6   n o n - o v er lap p i n g   b l o ck s .   Get  th e  s eq u en ce   f o r   b o th   o f   th o s e  lay er s .   Step   4 : G et  s u m Pe,   wh ich   is   th e  s u m   o f   p r ed ictio n   er r o r   b y   u s in g   Alg o r ith m   1 .     Alg o r ith m   1 .   Su m   o f   Pre d ictio n   E r r o r   Alg o r ith m   Input: LL   1.   sumPe = 0   2.   A = LL (1,1);   3.   B = LL (2,1);   4.   C = LL (1,2);   5.   D = LL (2,2);   6.   if (A >= D)   7.   maxd1 = A;   8.   elseif (A <= D)   9.   maxd1 = D;   10.   end  if   11.   if (C >= B)   12.   maxd2 = C;   13.   elseif (C <= B)   14.   maxd2 = B   15.   end if   16. sumPe = maxd1  –   maxd2;   Output: sumPe     wh er e  L L   d en o tes  th e  2 × 2   L L - s u b b an d   co e f f icien t  b lo ck   a n d   s u m Pe  is   th e   s u m   o f   p r ed i ctio n   er r o r .   I n   th is   alg o r ith m ,   th e  2 × 2   L L - s u b b a n d   co ef f icien t  b lo c k   will  b e  m ar k ed   as  b lo ck   A,   B ,   C ,   a n d   D  b ased   o n   th e   p o s itio n   o f   th e  b lo c k s   an d   will  r esu lt  in   two   d iag o n als.  T h e   f ir s t  d iag o n al  c o m p r is es  o f   b l o ck   A  an d   D  wh ile  th e  o th er   d iag o n al  c o n tain s   b lo ck   B   an d   C .   T h e  m a x im u m   v alu e  b etwe en   th e   f ir s t  an d   th e  s ec o n d   d iag o n al   will b e  d eter m in ed   a n d   th e   d if f er en ce   b etwe en   th em   will o b t ain   th e  s u m Pe  v alu e.   Step   5 : D eter m in e  T ,   wh ic h   is   th e  ab s o lu te  v alu e  o f   th e   m ax i m u m   p r e d ictio n   er r o r   b y   u s in g   Alg o r ith m   2 .     Alg o r ith m   2 .   T h r esh o l d   v alu e   Input: watermarkSeq, sumPe   1.   α = 1;   2.   while true   3.   α = α + 0.1;   4.   w_len = size(watermarkSeq);   5.   len_p = floor(w_len * α);   6.   num_p = ceiling(len_p/2);   7.   T_min = 0;   8.   for i=num_p   9.   if absolute (sumPe (sorted_index(i))) > T_min   10. T_min = absolute (sumPe ( sorted_index(i)));   11. end if   12. end for   13. T = T_min;    14. end while   Output: T     wh er e  wate r m ar k Seq   is   th e  w ater m ar k   s eq u e n ce   wh ich   was   cr ea ted   af ter   e x ec u tin g   A r n o ld   s cr am b le  to   th e   wate r m ar k   im ag e  a n d   s u m Pe  i s   th e  s u m   o f   p r ed ictio n   e r r o r   wh ich   ca n   b e   o b tain e d   u s in g   Alg o r ith m   1 .   Step   6 :  C alcu late  th e  em b ed d in g   s tr en g th   v alu e ,   G,   with   th e  f o llo win g   eq u atio n   b ef o r e  p r o ce ed in g   i n to   th e   p r e - em b e d d in g   p r o ce s s :     = (   × ) −   ( 1 )     wh er e  β   is   th e  b eta   v alu e  t h a t  will  b e  u s ed   d u r in g   th e   em b ed d in g   p h ase,   M  is   th e  to tal   n u m b er   o f   b l o ck s   in v o lv ed   in   th e  f in al  em b ed d in g   an d   T   is   th e  th r esh o ld   v alu e.   T h e  β  v alu e  is   o b tain ed   th r o u g h   a  s et  o f   iter atio n s   o f   ex p er im e n ts   th at  h as  p r o d u ce d   a  d ec en t  an d   b a lan ce d   am o u n t  b etwe en   th e  PS NR   an d   NC .   T h e   v alu e  6   h as b ee n   ch o s en   f o r   β   s in ce   it h as sh o wn   th at  it is   th e  m o s t o p tim u m   v alu e  co m p ar e d   to   o th e r s .   Step   7 :  B ased   o n   th e   wate r m a r k   s eq u e n ce   a n d   th e  s o r te d   s e q u en ce   o f   th e   r ed   an d   g r ee n   l ay er ,   p r e - em b ed   to   d eter m in e  wh eth e r   th e  im ag e   is   ab le  to   p er f o r m   th e   em b ed d i n g   p r o ce s s   with o u t o v er f lo win g .   Step   8 : G en er ate  a  lo ca l m a p   i f   th e  im ag e  is   ab le  to   p er f o r m   th e  p r e - em b ed d i n g   p r o ce s s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A   s et  o f e mb ed d in g   r u les in   I WT   fo r   w a te r ma r k  emb ed d in g   in   ima g e   …  ( Mu h a mma d   A fn a n   Ha fid z )   1515   2 . 1 . 2 .   E m bedd ing   Step   1 :  R ed   an d   g r ee n   lay er   lab elled   b lo ck   b ased   o n   th e  lo ca l  m ap   will  b e  p ar titi o n ed   in to   n o n - o v er lap p in g   1 6 ×1 6   b lo ck s .   Step   2 :  A  th r ee - lev el  I W T   will  b e  ap p lied   to   ea ch   o f   th e  b l o ck s .   T h e  em b e d d in g   will  o c cu r   in   th e  L L 3   s u b - b an d   o f   s ize  2 ×2 .   T h e  s tr ateg i c  s ca lin g   tech n iq u e  will b e   im p lem en ted   in   t h e  LL 3  s u b - b an d .   Step   3 :  T h e  2 × 2   b l o ck s   o f   LL 3  will  b e  m ar k e d   as  A,   B ,   C ,   an d   D.   T h ese  m ar k ed   c o ef f icien t s   will  b e  class if ied   in to   two   d if f er en t  d iag o n al  s et s ,   wh ich   is   p r im ar ily   b ased   o f   th eir   lo ca tio n   in   th e  2 ×2   b lo c k .   T h e  f ir s t  s et,   D 1   will c o n s is t o f   co ef f icien t A   a n d   D,   wh er ea s   th e  s ec o n d   s et,   D 2   co n s is ts   o f   co ef f icien t B an d   C .   Step   4 :  On e  o u t  o f   ea ch   c o ef f icien t  in   b o th   s ets  will  b e  ch o s en   b ased   o n   wh ich   o n e  o u t  o f   th e  two   h as  th e   h ig h er   v alu e  th a n   th e   o th er .   A f ter   th e  c o n d itio n   h as  m et  a n d   th e  co ef f icien t  h as  b ee n   d eter m in ed ,   em b ed   t h e  b lo ck   b y   s ca lin g   u p war d   o n   t h e  f ir s t  s et,   D 1   a n d   d o wn war d   f o r   th e   s ec o n d   s et,   D 2 .   C o n tin u e  f o r   o th er   L L 3   b lo ck s .   T h e  e m b ed d in g   p r o ce s s   is   d em o n s tr ated   in   Alg o r ith m   3 .       Alg o r ith m   3 .   A  s et  o f   em b e d d i n g   r u les f o r   em b ed d in g   wate r m ar k   Input: localMap, watermarkSeq, sumPe, block, G, T, level   1. U = 1; L =  size(localMap)   2.    for i = 1: L   3. for j = 1: L   4. if localMap (i, j) == 1 then   5. [LL, LH, HL, HH] = IWT (block, level);   6. if watermarkSeq(U) == 1 then   7. M = size (LL); A = LL (1,1); B = LL (2,1); C = LL (1,2); D = LL (2,2);   LLs = LL;   8.   if (sumPe < 0)   9.   flag =  - 1;   10.   end if   11.   γ = flag * floor((T+G)/M);   12.   if (A >= D) then     LLs (1,1) = A + γ;   13.   else if (A <= D) then     LLs (2,2) = D + γ;   14.   end if   15.   if (C >= B) then    LLs (1,2) = C  -   γ;   16.   else if (C <= B) then     LLs (2,1) = B  -   γ;   17.   end if   18.   else   19. LLs = LL;   20.   end if   21.   U = U+1; [wBlock] = invertIWT (LLs,LH,HL,HH);   22.   end if   23.   end for   24.   end for   Output: wBlock     W h er e  lo ca lMa p   is   th e  g en er ated   lo ca l   m ap   f r o m   th e   p r e - e m b ed d in g   s tag e,   wate r m ar k Seq   is   th e   wate r m ar k   s eq u en ce   o b tain ed   a f ter   th e   wate r m ar k   h as  u n d e r g o n e  Ar n o ld   s cr am b lin g ,   s u m Pe  is   th e  s u m   o f   p r e d ictio n   er r o r   w h ich   ca n   b e   o b tain e d   u s in g   Alg o r ith m   1 ,   b lo ck   d en o t es  th e  p ix el  b lo ck   f r o m   th e  h o s t  im ag e,   G  is   th e   em b ed d in g   s tr en g th   wh ich   wa s   ca lcu lated   f r o m   ( 1 ) ,   T   is   th e  th r esh o ld   o b tain ed   d u r in g   p r e - em b ed d i n g ,   lev e l   is   th e  I W T   d ec o m p o s itio n   lev el  an d   wB lo ck   is   th e  p ix el  b lo ck   th at  h as  b ee n   s tr at eg ically   s ca led   an d   wate r m ar k ed .   Step   5 :  I n v er s e   I W T   will  b e   a p p lied   o n   th e   em b e d d ed   b lo c k s ,   wh ich   will  th en   r ep lace   th e  o r ig in al  h o s t  im ag e   b lo ck   to   g en er ate  th e   f in al  wat er m ar k ed   im ag e.     2 . 2 .    E x t r a ct ing   wa t er m a r k   Step   1 :  Usi n g   th e  lo ca l  m ap   o b tain ed   d u r in g   e m b ed d in g ,   b lo ck s   wh er e  wate r m ar k   em b ed d in g   o cc u r r e d   ar e   id en tifie d .     Step   2 :  I n teg er   wa v elet  tr an s f o r m   will  b e  ap p lied   o n to   th ese  b lo ck s   to   o b tain   th e  L L 3   s u b - b an d .   W ith in   th is   s u b - b an d ,   th e   s u m   o f   p r ed ictio n   er r o r s   f o r   ea ch   2 ×2   co ef f icien t  b lo ck s   a r e  ca lcu lated   b y   g et tin g   th e  d if f er e n ce   b etwe en   th e  f ir s t d iag o n al  s et  D 1   an d   th e  s ec o n d   d iag o n al  s e t  D 2 ,   as c an   b e  s ee n   f r o m   Alg o r ith m   1 .     Step   3 : Bas ed   o n   a  p r e d ef in ed   th r esh o ld ,   th e  wate r m ar k   b its   ar e  d eter m in e d   to   b e  eith e r   0   o r   1 ,   r esu ltin g   i n   th e   ex tr ac tio n   o f   th e  wate r m ar k   s eq u en ce .   T h e  wate r m ar k   s eq u e n ce   is   o b tain ed   u s in g   Alg o r ith m   4 .     Alg o r ith m   4 .   E x tr ac tio n   Alg o r ith m   Input: localMap, wBlock, level   1 .  U = 1   2 .  L = size(localMap)   3 .  for i = 1: L   4 .  for j = 1: L   5 .  if localMap (i, j) == 1 then   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :   1 5 1 2 - 1 5 2 0   1516   6 .  [LL, LH, HL, HH] = IWT  (wBlock, level);   7 .  [sumPe] = getSumPe (LL)   8 .  if sumPe >=  - 4 & sumPe <= 4   9 .  w = 0;   10 .  else   11 .  w = 1;   12 .  end if   13 .  exWatermarkSeq (U) = w;   14 .   U = U + 1;   15 .  end if   16 .  end for   17 .  end for   Output: Extracted Watermark Sequence     Step   4 :  Ap p ly   I n v er s e  Ar n o ld   tr an s f o r m   to   th e  e x tr ac ted   wa ter m ar k   s eq u en ce   t o   r ec o n s tr u ct  an d   r etr iev e  th e   wate r m ar k   im ag e.       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h e   ex p er im en ts   will  b e  d o n e  o n   a  d esk to p   with   a   R y ze n   7   5 6 0 0 X  C PU,  3 2   GB   o f   R AM ,   6 4 - b it  W in d o ws  1 0   Pr o f ess io n al  Op er atin g   Sy s tem ,   a n d   o n   MA T L AB   v er s io n   R 2 0 2 2 a.   T h e  s c h em e  will  b e   test ed   u n d er   r e g u lar   attac k s   s u ch   as  Gau s s ian   No is e,   Sp ec k le  No is e,   Me d ian   Fil ter ,   Salt  an d   p ep p er ,   Av er ag e  Fil ter ,   Gau s s ian   L o w - p ass   f ilter   an d   s o   f o r th .   E ac h   o f   th ese  attac k s   will  b e  d o n e  o n   d if f er e n t  lev e ls   o f   attac k   s ca les.   I n   th e  ex p er im en tal  p h ase,   co l o r ed   im ag es  f r o m   t h e  USC - SIPI   im ag e  d atab ase  will  b e  u s e d .   All  o f   th e  im a g es  ar e  5 1 2 × 5 1 2   in   s ize.   T h e  lis t o f   all  im ag es th at  h av e  b ee n   u s ed   in   th e  e x p er im en t  p h ase  ar e  s h o wn   in   Fig u r e  2 .                   1   2   3   4   5   6               7   8   9   10   11   12     Fig u r e  2 .   L is t o f   i m ag es u s ed   d u r in g   th e  ex p er im en t       T h e  p r o p o s ed   s ch e m e  is   ev al u ated   u s in g   m etr ics  s u ch   as  p ea k   s ig n al - to - n o is e  r atio   ( PS NR )   an d   s tr u ctu r al  s im ilar ity   in d e x   m ea s u r e  ( SS I M)   f o r   im p er c ep tib ilit y   o r   im ag e  q u ality ,   wh ile  n o r m alize d   co r r elatio n   ( NC )   is   u s ed   to   ass ess   th e  r o b u s tn ess   o f   t h e  tech n i q u e.   Ma in tain in g   a   b alan ce   b etwe en   im p er ce p tib ilit y   an d   r o b u s tn es s   is   a  h an d f u l  task   s in ce   in cr e asin g   o n e  asp ec t   will  d ec r ea s e  th e  o th e r   o n e.   As   s u ch ,   f in d i n g   th e   r ig h t   v alu e  is   im p o r tan t.  T h e  PS NR ,   SS I M,   an d   NC   v alu es  af te r   th e  wate r m ar k   h as  b ee n   em b ed d e d   with   th e  p r o p o s ed   s ch em e  o n   1 2   im a g es a r e  lis ted   in   T ab le  1 .     Acc o r d in g   to   T ab le   1 ,   all  o f   th e  im ag es  h as  ac h iev e d   a  PS NR   v alu e  o f   4 5 . 1 7 6 0   an d   an   a v e r ag e  v alu e   o f   0 . 9 9 4 6   f o r   SS I M.   T h is   v alu e  in d icate s   th at  th e  im ag e  q u al ity   is   d ec en t  an d   d id   n o t  d r o p   to   a  p o in t  wh er e  i t   is   u n ac ce p tab le .   On   t o p   o f   t h a t,  th e  p r o p o s ed   s ch em e   p r o d u ce d   an   av er a g e  NC   v alu e   o f   0 . 9 5 6 5 .   T h is   a v er ag e   v alu e  s h o ws  th at   th e   wate r m ar k   ca n   s till   b e   p r esen ted   af te r   it  h as   b ee n   ex tr ac ted   b y   th e   p r o p o s ed   s ch em e.   Mo v in g   o n ,   a  c o m p ar is o n   o f   PS NR   an d   NC   v alu es  b et wee n   th e  p r o p o s ed   s ch em e ,   Kam ili  et  a l.   [ 2 2 ] ,     Du an   et  a l.   [ 2 3 ] ,   an d   Su   an d   C h en   [ 2 4 ]   h as  b ee n   m ad e  t o   i n v esti g ate  th e  im p er ce p tib ilit y   an d   r o b u s tn ess   o f   th e  wate r m ar k e d   im a g e.   As  f o r   th e  r o b u s tn ess   co m p ar is o n   b etwe en   th e  p r o p o s ed   an d   e x itin g   s ch em e,   attac k s   s u ch   as  im ag e  en h an cin g ,   n o is e  attac k s   an d   f ilter   attac k s   will  b e  d o n e  to   th e  wate r m ar k ed   im ag e .   T h e  co m p ar is o n   o f   th e  p r o p o s ed   w ater m ar k in g   ap p r o ac h   with   e x is tin g   tech n iq u es is   p r esen ted   i n   T ab le  2 .    B ased   o n   T ab le   2 ,   o u r   m et h o d   ac h iev es  a   s u b s tan tially   h ig h er   PS NR   o f   4 5 . 1 7 6 0   th an   te ch n iq u es  p r o p o s ed   b y   r esear ch er s   s u c h   as   [ 2 2 ] - [ 2 4 ] .   T h is   PS NR   v alu e  in d icate s   b etter   im ag e  q u ality   p r eser v atio n   d u r in g   th e   wate r m ar k   em b ed d in g   a n d   ex tr ac tio n   o p er atio n s ,   d is p lay in g   th e   ef f ec tiv en es s   o f   o u r   p r o p o s ed   tech n iq u e  in   k ee p in g   co n s is ten cy   to   th e  o r ig in al  im a g e.   Ho wev er ,   th e  b est  NC   v alu es  ar e  s ca tter ed   b etwe en   th e  p r o p o s ed   a n d   e x is tin g   s ch em es  s in ce   th e  ty p e  o f   attac k s   ar e  n o t  e n o u g h   to   ev alu ate  t h e  r o b u s tn ess .   T h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A   s et  o f e mb ed d in g   r u les in   I WT   fo r   w a te r ma r k  emb ed d in g   in   ima g e   …  ( Mu h a mma d   A fn a n   Ha fid z )   1517   p r o p o s ed   s ch em e  h as  s ig n if ican tly   im p r o v ed   th e  r o b u s tn ess   u n d er   s ev er al  attac k s .   Ou r   p r o p o s ed   wate r m ar k in g   tech n iq u e  s h o ws  b etter   NC   v alu es  ac r o s s   m o s t  o f   th ese  attac k   s ce n a r io s   wh en   co m p ar e d   to   an o th er   m o th o d   b y   Du an   et  a l .   [ 2 5 ] .   I t  is   m o r e  n o ticea b le   wh en   th e   attac k s   ar e   ap p lied   at   h ig h er   in ten s ities   o r   m o r e  s ev er e   d is to r tio n   lev els.   Fu r th er m o r e,   o u r   a p p r o ac h   p r o d u ce d   lo wer   B E R   v alu es,  i n d icatin g   f ewe r   b it  er r o r s   d u r in g   th e   wate r m ar k   e x tr ac tio n   p r o ce s s ,   ev e n   a f ter   t h e  im ag e   h as  b ee n   s ig n if ican t ly   d eg r ad ed   b y   th e   v ar io u s   attac k s   test ed .   T h is   lo wer   er r o r   r ate  d em o n s tr ates  th e  r o b u s tn ess   an d   r eliab ilit y   o f   o u r   wate r m ar k in g   alg o r ith m   in   p r ac tical  ap p licatio n s   wh er e  i n tellectu al  p r o p er ties   s u ch   as  im ag es  m a y   b e   s u b jecte d   t o   ch allen g in g   c o n d itio n s .   A  v is u al  r ep r esen tatio n   o f   t h e  NC   v alu es  p r o d u ce d   f r o m   1 0   attac k s   o u t  o f   1 9   attac k s   is   d ep icted   in   a  b a r   g r a p h   in   Fi g u r e  3 .       T ab le  1 .   R esu lts   af ter   wate r m ar k   em b e d d in g   o n   c o v er   im ag e s   I mag e   T   G   P S N R   S S I M   NC   1   7   17   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 8 1   0 . 9 6 8 9   2   9   15   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 4 2   0 . 9 5 5 7   3   7   17   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 7 2   0 . 9 7 2 9   4   5   19   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 2 2   1   5   6   18   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 2 5   0 . 9 9 1 2   6   10   14   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 7 3   0 . 8 9 2 6   7   4   20   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 3 7   1   8   7   17   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 9 5   0 . 9 7 4 3   9   13   11   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 3 1   0 . 8 6 0 6   10   11   13   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 9 4   0 . 9 0 3 3   11   7   17   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 3 2   0 . 9 5 8 3   12   5   19   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 8 5 2   1   A v e r a g e   4 5 . 1 7 6 0   0 . 9 9 4 6   0 . 9 5 6 5       T ab le  2 .  C o m p a r is o n   o f   PS NR   an d   NC   v alu es o f   t h e  p r o p o s e d   s ch em e  with   o th e r   s ch em es     K a m i l i   e t   a l .   [ 2 2 ]   D u a n   e t   a l .   [ 2 3 ]   S u   a n d   C h e n   [ 2 4 ]   P r o p o se d   P S N R   4 1 . 7 0   d b   4 3 . 3 9   d b   4 3 . 5 9   d b   4 5 . 1 7 6 0   d b   A t t a c k s   NC   I mag e   D a r k e n   0 . 9 8 4   0 . 9 9 9   0 . 6 2 1   0 . 9 9 1   G a u ss i a n   N o i se   ( σ=  0 . 1 %)   0 . 9 8 5   0 . 9 5   0 . 9 9 9   0 . 9 4 5   S p e c k l e   n o i s e   ( 0 . 0 1 )   0 . 9 2 8   0 . 8 2 3   0 . 9 7   0 . 8 3 0   S a l t - p e p p e r   n o i se   ( 0 . 0 1 )   0 . 9 2   0 . 7 5 7   0 . 9 0 1   0 . 9 7 0   S a l t - p e p p e r   n o i se   ( 0 . 0 2 )   -   0 . 6 0 3   0 . 7 4 6   0 . 7 8 0   A v e r a g e   f i l t e r   [ 3   x   3 ]   0 . 9 3 9   0 . 9 8 8   0 . 9 7 4   0 . 9 1 0   G a u ss i a n   LPF   [ 3   x   3 ]   0 . 9 3 8   1   1   0 . 9 7 1   M e d i a n   f i l t e r   [ 3   x   3 ]   0 . 9 2 7   0 . 9 7 9   1   0 . 9 7 3           Fig u r e  3 .   C o m p a r is o n   o f   NC   v alu es f o r   p r o p o s ed   alg o r ith m   with   Du an   et  a l.   [2 5 ]   o n   L e n a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :   1 5 1 2 - 1 5 2 0   1518   T o   b etter   u n d er s tan d   h o w  th e   ty p e  o f   attac k s   an d   th e  s ca le  o f   attac k s   o n to   a  wate r m a r k ed   im ag e   co u ld   a f f ec t  t h e  e x tr ac ted   wat er m ar k   p r o d u ce d ,   th e   ex tr ac ted   wate r m ar k s   its elf   f r o m   ei g h t   d if f e r en t  attac k s   is   d is p lay ed   in   T ab le   3 ,   wh ich   i n clu d e  J PEG  c o m p r ess io n   with   QF  7 0 ,   im a g e  b r ig h te n in g ,   av er a g e  f ilter   5 × 5 ,   m ed ian   f ilter   5 × 5 ,   av er a g e  f ilter   7 ×7 ,   m ed ian   f ilter   7 ×7 ,   m o tio n   f ilter   7 × 7 ,   an d   r o tat io n   0 . 5   f r o m   f o u r   d if f er en t im a g es,  as we ll a s   th e  NC   v alu es f o r   b o t h   o f   th e  p r o p o s ed   s ch em e  a n d   Du a n   et  a l .   [ 2 5 ] .       T ab le  3 .   E x tr ac ted   wate r m ar k   f r o m   v ar io u s   im ag es a n d   th eir   NC   v alu e  o n   8   d if f er e n t a ttack s   A t t a c k s   La k e   Le n a   P e p p e r   F 1 6   D u a n   e t   a l .   [ 2 5 ]   P r o p o se d   D u a n   e t   a l .   [ 2 5 ]   P r o p o se d   D u a n   e t   a l .   [ 2 5 ]   P r o p o se d   D u a n   e t   a l .   [ 2 5 ]   P r o p o se d   Lo ss y   JP EG   Q F   7 0 %   0 . 9 9 5 5     0 . 9 7 7 8   0 . 9 2 4 4   0 . 9 2 5 7   0 . 7 8 0 0   0 . 8 5 5 0   0 . 9 3 4 0   0 . 9 6 4 4   I mag e   b r i g h t e n   0 . 4 2 5 5     0 . 8 5 4 4   0 . 1 2 1 8   0 . 8 2 4 3   0 . 0 9 4 4   0 . 8 7 3 3   0 . 1 6 3 4   0 . 7 7 0 4   A v e r a g e   f i l t e r   [ 5 × 5 ]   0 . 9 3 0 8     0 . 9 1 1 1   0 . 5 6 3 5   0 . 8 5 9 7   0 . 3 9 2 8   0 . 8 6 6 7   0 . 5 8 1 8   0 . 8 9 6 3   A v e r a g e   f i l t e r   [ 7 × 7 ]   0 . 4 4 9 2     0 . 8 5 3 4   0 . 2 5 5 5   0 . 7 7 7 4   0 . 2 3 7 4   0 . 8 1 1 5   0 . 2 2 2 4   0 . 8 0 1 4   M e d i a n   f i l t e r   [ 5 × 5 ]   0 . 9 2 4 4     0 . 9 3 9 6   0 . 9 5 2 9   0 . 9 6 5 5   0 . 5 2 2 5   0 . 8 9 8 2   0 . 9 1 4 8   0 . 9 7 1 5   M e d i a n   f i l t e r   [ 7 × 7 ]   0 . 7 7 0 4     0 . 8 9 6 3   0 . 5 5 2 8   0 . 9 1 2 3   0 . 2 8 3 2   0 . 8 5 6 8   0 . 5 7 9 6   0 . 9 0 3 7   M o t i o n   f i l t e r   [ 7 × 7 ]   0 . 9 8 2 0     0 . 9 4 6 3   0 . 7 4 8 9   0 . 8 8 0 6   0 . 5 4 4 7   0 . 8 7 3 3   0 . 7 3 5 0   0 . 9 1 2 7   R o t a t i o n   0 . 5   0 . 7 8 1 1     0 . 8 2 8 4   0 . 5 8 2 6   0 . 8 1 5 1   0 . 6 0 7 7   0 . 8 1 4 1   0 . 5 7 4 0   0 . 8 2 2 2       Acc o r d in g   to   T a b le  3 ,   it  ca n   b e  s ee n   v is u ally   th at  th e   p r o p o s ed   s ch em e  p er f o r m ed   well,   esp ec ially   wh en   it  co m es  to   f ilter   attac k s   an d   im ag e  en h an cin g   attac k s .   W ith   NC   v alu es  r an g in g   f r o m   0 . 7   to   0 . 9 ,   th e   p r o p o s ed   s ch em e  h as  s h o wn   t h at  it  is   ab le  to   with s tan d   v ar io u s   attac k s ,   p ar ticu lar ly   wh e n   it  co m es  to   h ig h er   s ca le  attac k s .   T h is   d em o n s tr ates  th e  r o b u s tn ess   an d   r eliab il ity   o f   th e  s ch em e  u n d er   c h allen g in g   c o n d itio n s .   T h e  r esu lts   an d   f i n d in g s   o f   th i s   r esear ch   c o u ld   co n tr i b u te  to   th e  d ig ital v id eo   wate r m ar k in g   f ield   in   th e  f u tu r e.   Vid eo s   ar e  p r ac tically   m u ltip l e  im ag es  b ein g   p u t  to g eth e r   in   a  tim elin e  s eq u en ce .   W ith   th i s   s im u latio n   o f   th e  p r o p o s ed   wate r m ar k in g   tech n i q u es,  it  ca n   b e  p er f o r m ed   f o r   v id eo   wate r m a r k in g ,   p r o tectin g   th e  o wn er s h ip   o f   th e  d ig ital  v id eo .   As  f o r   th e  ex p er im en ts ,   th e  f u n d am en tal  b aselin e  o f   r o b u s tn ess   test in g   b y   p er f o r m in g   a n d   co n d u ctin g   im ag e   p r o ce s s in g ,   co m p r ess io n ,   an d   g eo m etr ic   attac k s   co u ld   b e   as  a  g u id e  o r   r ef er en ce   in   f u tu r e   r esear ch .       4.   CO NCLU SI O N   Dig ital  im ag e  wate r m ar k in g   p lay s   an   im p o r tan t  r o le  in   p r o tectin g   th e  au th en ticity   o f   i m ag es  an d   with o u t  it,  p r o b lem s   s u ch   as   co p y r ig h t  in f r in g e m en t  a n d   il leg al  m o d i f icatio n   c o u ld   ar is e.   R o b u s tn ess   o f   an   im ag e  wate r m ar k in g   tech n i q u e  h o ld s   th e  k ey   to   d eter m in e  th e  b est  an d   r eliab le  m eth o d   o f   d ig ital  wate r m ar k in g   s in ce   b etter   r o b u s tn ess   m ea n s   th at   th e  e m b ed d ed   wate r m ar k   co u ld   b e   ex tr ac ted   an d   v is u ally   r ec o g n ized   ev en   a f ter   th e  i m ag e  h as  b ee n   tam p er ed .   T h is   p ap er   h as  p r esen ted   an   i m ag e  wate r m ar k in g   tech n iq u e  b ased   o n   s tr ateg ic   s ca lin g   to   im p r o v e  a n d   e n h an ce   o v e r all  r o b u s tn ess .   T h e  s tr ateg ic  s ca lin g   tech n iq u e   f o llo ws  a   s et  o f   r u les,  cr iter ia,   an d   co n d itio n s   t o   d eter m i n e  th e   ap p r o p r iate  c o ef f icien t  in v o lv e d   d u r in g   th e  em b ed d in g   p h ase.   T h e  r ed   an d   g r ee n   lay er s   ar e  tr an s f o r m ed   b y   u s in g   th r ee - le v els  o f   I W T ,   th e  L L   s u b - b an d   h as  b ee n   m o d if ied   with   a  s et  o f   em b ed d in g   r u les.  Fo r   ea ch   s elec ted   co ef f icien t   in   th e  2 ×2   L L   s u b - b an d   h as  b ee n   m o d if ied   with   a  s et  o f   co n d itio n s   as  em b ed d in g   wate r m ar k   im ag e.   T h e  e x p er im en tal  r esu lts   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I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A   s et  o f e mb ed d in g   r u les in   I WT   fo r   w a te r ma r k  emb ed d in g   in   ima g e   …  ( Mu h a mma d   A fn a n   Ha fid z )   1519   h av e  s h o wn   th at  th e  p r o p o s ed   em b ed d in g   tech n iq u e  in   th e  2 ×2   L L   s u b - b an d   p r o d u ce d   an   im p r o v e d   r o b u s tn ess   p er f o r m a n ce   th a n   t h e  ex is tin g   s ch em es.  T h e  p r o p o s ed   s ch em e   also   ac h iev e d   h i g h   im p er ce p tib ilit y   o f   th e   wate r m ar k ed   im ag e.   Ne v er th eless ,   s o m e  im p r o v e m en t s   ar e  n ee d ed   f o r   th is   r esear ch ,   esp ec ially   wh en   it   co m es  to   m in im alizin g   th e  co m p u tatio n al  tim e  as  well  as  e n h an cin g   th e  tech n iq u e  a g ain s t  h ea v y   g eo m etr ic  attac k s .   Fo r   f u tu r e   r esear ch ,   th is   r esear ch   h as a   p o ten tial to   b e  ap p lied   in   v id eo   wate r m ar k i n g .       ACK NO WL E DG E M E NT S   T h is   wo r k   was  s u p p o r ted   b y   t h e  Min is tr y   o f   Hig h er   E d u ca ti o n   f o r   p r o v id i n g   f in an cial  s u p p o r t  u n d er   Fu n d am en tal  R esear ch   G r an t   Sch em e  ( FR GS) ,   No .   FR GS/1 /2 0 2 2 /I C T 0 4 /UMP/0 2 /2   ( Un iv er s ity   r ef er e n ce   R DU2 2 0 1 3 3 ) .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   U .   R e h ma n ,   A .   S h a f i q u e ,   K .   H .   K h a n ,   a n d   M .   M .   H a z z a z i ,   “ Ef f i c i e n t   a n d   se c u r e   i ma g e   e n c r y p t i o n   u si n g   k e y   su b st i t u t i o n   p r o c e ss w i t h   d i scre t e   w a v e l e t   t r a n sf o r m,”   J o u rn a l   o f   K i n g   S a u d   U n i v e rs i t y   -   C o m p u t e r  a n d   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   3 5 ,   n o .   7 ,   p .   1 0 1 6 1 3 ,   Ju l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j k s u c i . 2 0 2 3 . 1 0 1 6 1 3 .   [ 2 ]   A .   P a r i m a l a ,   Y .   V i j a y a l a t a ,   a n d   R .   N .   A .   D e e p a ,   “ S u r v e y   o n   i m a g e   a u t h e n t i c a t i o n   a n d   p r i v a c y   i n   p u b l i c   n e t w o r k s,”   i n   2 0 2 2   6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   T r e n d s  i n   E l e c t r o n i c s  a n d   I n f o rm a t i c s  ( I C O EI ) ,   I EEE,   A p r .   2 0 2 2 ,   p p .   0 1 – 0 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C O EI 5 3 5 5 6 . 2 0 2 2 . 9 7 7 6 8 4 2 .   [ 3 ]   B .   C h a i t r a   a n d   P .   .   B .   R e d d y ,   “ A   s t u d y   o n   d i g i t a l   i m a g e   f o r g e r y   t e c h n i q u e s  a n d   i t s   d e t e c t i o n , ”   i n   2 0 1 9   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   c o n t e m p o ra r y   C o m p u t i n g   a n d   I n f o rm a t i c s (I C 3 I ) ,   I EEE,   D e c .   2 0 1 9 ,   p p .   1 2 7 – 1 3 0 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C 3 I 4 6 8 3 7 . 2 0 1 9 . 9 0 5 5 5 7 3 .   [ 4 ]   F .   Er n a w a n   a n d   D .   A r i a t ma n t o ,   “ A   r e c e n t   su r v e y   o n   i m a g e   w a t e r m a r k i n g   u si n g   sc a l i n g   f a c t o r   t e c h n i q u e s  f o r   c o p y r i g h t   p r o t e c t i o n , ”   M u l t i m e d i a   T o o l s a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 2 ,   n o .   1 8 ,   p p .   2 7 1 2 3 – 2 7 1 6 3 ,   J u l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 0 4 2 - 0 2 3 - 1 4 4 4 7 - 5.   [ 5 ]   R .   S r i v a s t a v a ,   R .   T o mar ,   M .   G u p t a ,   A .   K .   Y a d a v ,   a n d   J.  P a r k ,   “ I mag e   w a t e r m a r k i n g   a p p r o a c h   u s i n g   a   h y b r i d   d o m a i n   b a se d   o n   p e r f o r m a n c e   p a r a me t e r   a n a l y si s,”   I n f o rm a t i o n ,   v o l .   1 2 ,   n o .   8 ,   p .   3 1 0 ,   J u l .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o 1 2 0 8 0 3 1 0 .   [ 6 ]   F .   Er n a w a n   a n d   D .   A r i a t ma n t o ,   “ A n   e f f i c i e n t   a d a p t i v e   sc a l i n g   f a c t o r   f o r   4 × 4   D C T  i m a g e   w a t e r mark i n g , ”   M u l t i m e d i a   T o o l s  a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 2 ,   n o .   6 ,   p p .   8 6 0 3 – 8 6 2 1 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 0 4 2 - 0 2 2 - 1 4 2 2 0 - 0.   [ 7 ]   F .   Er n a w a n ,   P .   W .   A d i ,   S . - C .   L i e w ,   E.   A .   S a r w o k o ,   a n d   E.   W i n a r n o ,   “ F a st   i m a g e   w a t e r mar k i n g   b a s e d   o n   si g n u m  o f   c o si n e   mat r i x , ”   I n d o n e si a n   J o u rn a l   o f   E l e c t r i c a l   En g i n e e ri n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e   ( I J EE C S ) ,   v o l .   2 5 ,   n o .   3 ,   p .   1 3 8 3 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e e c s. v 2 5 . i 3 . p p 1 3 8 3 - 1 3 9 1 .   [ 8 ]   M .   Y o u sef i   V a l a n d a r ,   M .   Jafari   B a r a n i ,   a n d   P .   A y u b i ,   “ A   b l i n d   a n d   r o b u st   c o l o r   i m a g e s   w a t e r mark i n g   me t h o d   b a s e d   o n   b l o c k   t r a n sf o r m  a n d   s e c u r e d   b y   m o d i f i e d   3 - d i me n si o n a l   H é n o n   ma p , ”   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 4 ,   n o .   2 ,   p p .   7 7 1 – 7 9 4 ,   Ja n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 0 0 - 0 1 9 - 0 4 5 2 4 - z.   [ 9 ]   Y .   Li u ,   S .   T a n g ,   R .   L i u ,   L.   Z h a n g ,   a n d   Z.   M a ,   “ S e c u r e   a n d   r o b u st   d i g i t a l   i ma g e   w a t e r mar k i n g   sc h e m e   u s i n g   l o g i st i c   a n d   R S A   e n c r y p t i o n , ”   E x p e rt   S y st e m s w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   9 7 ,   p p .   9 5 – 1 0 5 ,   M a y   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 1 7 . 1 2 . 0 0 3 .   [ 1 0 ]   Z.   H u a n g ,   B .   F e n g ,   a n d   S .   X i a n g ,   “ R o b u s t   r e v e r si b l e   i ma g e   w a t e r mar k i n g   sch e me   b a se d   o n   s p r e a d   sp e c t r u m , ”   J o u r n a l   o f   V i su a l   C o m m u n i c a t i o n   a n d   I m a g e   Re p res e n t a t i o n ,   v o l .   9 3 ,   p .   1 0 3 8 0 8 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j v c i r . 2 0 2 3 . 1 0 3 8 0 8 .   [ 1 1 ]   D .   A r i a t m a n t o   a n d   F .   Er n a w a n ,   “ A n   i mp r o v e d   r o b u s t   i m a g e   w a t e r mar k i n g   b y   u s i n g   d i f f e r e n t   e m b e d d i n g   s t r e n g t h s,”   M u l t i m e d i a   T o o l s  a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   7 9 ,   n o .   1 7 – 1 8 ,   p p .   1 2 0 4 1 – 1 2 0 6 7 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 0 4 2 - 0 1 9 - 0 8 3 3 8 - x.   [ 1 2 ]   Q .   S u ,   D .   Li u ,   a n d   Y .   S u n ,   “ A   r o b u st   a d a p t i v e   b l i n d   c o l o r   i ma g e   w a t e r mark i n g   f o r   r e s i st i n g   g e o m e t r i c   a t t a c k s, ”   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   6 0 6 ,   p p .   1 9 4 – 2 1 2 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n s. 2 0 2 2 . 0 5 . 0 4 6 .   [ 1 3 ]   M .   G h a d i ,   L .   La o u a mer,   L.   N a n a ,   a n d   A .   P a sc u ,   “ A   b l i n d   sp a t i a l   d o ma i n - b a s e d   i ma g e   w a t e r mar k i n g   u s i n g   t e x t u r e   a n a l y s i s   a n d   a sso c i a t i o n   r u l e s   mi n i n g , ”   M u l t i m e d i a   T o o l s a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   7 8 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 5 7 0 5 – 1 5 7 5 0 ,   J u n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 0 1 8 - 6 8 5 1 - 2.   [ 1 4 ]   K .   P r a b h a   a n d   I .   S .   S a m,   “ A   s u r v e y   o f   d i g i t a l   i ma g e   w a t e r mar k i n g   t e c h n i q u e s  i n   sp a t i a l ,   t r a n sf o r m ,   a n d   h y b r i d   d o m a i n s, ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   S o f t w a r e   I n n o v a t i o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 2 1 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 4 0 1 8 / I JS I . 3 0 9 1 1 3 .   [ 1 5 ]   A .   A l - H a j ,   “ C o m b i n e d   D W T - D C T  d i g i t a l   i m a g e   w a t e r mar k i n g , ”   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   3 ,   n o .   9 ,   p p .   7 4 0 – 7 4 6 ,   S e p .   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 3 8 4 4 / j c ssp . 2 0 0 7 . 7 4 0 . 7 4 6 .   [ 1 6 ]   F .   Er n a w a n   a n d   M .   N .   K a b i r ,   “ A   r o b u s t   i ma g e   w a t e r mar k i n g   t e c h n i q u e   w i t h   a n   o p t i ma l   D C T - p sy c h o v i s u a l   t h r e s h o l d , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   6 ,   p p .   2 0 4 6 4 – 2 0 4 8 0 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 8 . 2 8 1 9 4 2 4 .   [ 1 7 ]   H .   C a o ,   F .   H u ,   Y .   S u n ,   S .   C h e n ,   a n d   Q .   S u ,   “ R o b u st   a n d   r e v e r si b l e   c o l o r   i ma g e   w a t e r m a r k i n g   b a se d   o n   D F T  i n   t h e   s p a t i a l   d o m a i n , ”   O p t i k ,   v o l .   2 6 2 ,   p .   1 6 9 3 1 9 ,   J u l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j l e o . 2 0 2 2 . 1 6 9 3 1 9 .   [ 1 8 ]   N . A .   A b u ,   F .   Er n a w a n ,   N .   S u r y a n a ,   a n d   S .   S a h i b ,   “ I mag e   W a t e r mar k i n g   U si n g   P s y c h o v i su a l   T h r e s h o l d   o v e r   t h e   E d g e , ”   I n f o rm a t i o n   a n d   C o m m u n i c a t i o n   T e c h n o l o g y ,   I C T - Eu r A si a   2 0 1 3 ,   L e c t u r e   N o t e s   i n   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l   7 8 0 4 ,   2 0 1 3   h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 642 - 3 6 8 1 8 - 9 _ 6 0 .   [ 1 9 ]   J.  A .   P .   A r t i l e s,  D .   P .   B .   C h a v e s ,   a n d   C .   P i me n t e l ,   “ R o b u s t   i ma g e   w a t e r m a r k i n g   a l g o r i t h m  u s i n g   c h a o t i c   se q u e n c e s,”   J o u r n a l   o f   I n f o rm a t i o n   S e c u ri t y   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   6 8 ,   p .   1 0 3 2 1 9 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j i sa. 2 0 2 2 . 1 0 3 2 1 9 .   [ 2 0 ]   L.   R a k h maw a t i ,   W .   W i r a w a n ,   S .   S u w a d i ,   C .   D e l p h a ,   a n d   P .   D u h a m e l ,   “ B l i n d   r o b u st   i ma g e   w a t e r m a r k i n g   b a sed   o n   a d a p t i v e   e mb e d d i n g   st r e n g t h   a n d   d i st r i b u t i o n   o f   q u a n t i f i e d   c o e f f i c i e n t s , ”   E x p e rt   S y st e m s  w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 8 7 ,   p .   1 1 5 9 0 6 ,   Ja n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 1 . 1 1 5 9 0 6 .   [ 2 1 ]   H .   W a n g ,   Z .   Y u a n ,   S .   C h e n ,   a n d   Q .   S u ,   “ Em b e d d i n g   c o l o r   w a t e r mar k   i m a g e   t o   c o l o r   h o s t   i m a g e   b a s e d   o n   2 D - D C T, ”   O p t i k ,   v o l .   2 7 4 ,   p .   1 7 0 5 8 5 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j l e o . 2 0 2 3 . 1 7 0 5 8 5 .   [ 2 2 ]   A .   K a mi l i ,   N .   N .   H u r r a h ,   S .   A .   P a r a h ,   G .   M .   B h a t ,   a n d   K .   M u h a mm a d ,   “ D W F C A T:   d u a l   w a t e r mar k i n g   f r a mew o r k   f o r   i n d u s t r i a l   i ma g e   a u t h e n t i c a t i o n   a n d   t a m p e r   l o c a l i z a t i o n , ”   I E EE  T r a n sa c t i o n s  o n   I n d u st ri a l   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   7 ,   p p .   5 1 0 8 – 5 1 1 7 ,   Ju l .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI I . 2 0 2 0 . 3 0 2 8 6 1 2 .   [ 2 3 ]   S .   D u a n ,   H .   W a n g ,   Y .   L i u ,   L.   H u a n g ,   a n d   X .   Zh o u ,   “ A   n o v e l   c o mp r e h e n s i v e   w a t e r mar k i n g   s c h e m e   f o r   c o l o r   i mag e s,”   S e c u ri t y   a n d   C o m m u n i c a t i o n   N e t w o r k s ,   v o l .   2 0 2 0 ,   p p .   1 – 1 2 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 0 / 8 8 4 0 7 7 9 .   [ 2 4 ]   Q .   S u   a n d   B .   C h e n ,   “ R o b u s t   c o l o r   i m a g e   w a t e r mar k i n g   t e c h n i q u e   i n   t h e   s p a t i a l   d o ma i n , ”   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 2 ,   n o .   1 ,   p p .   9 1 – 1 0 6 ,   Ja n .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 0 0 - 0 1 7 - 2 4 8 9 - 7.   [ 2 5 ]   S .   D u a n ,   Y .   Q i a n ,   J.   L i u ,   H .   W a n g ,   a n d   X .   Z h o u ,   “ R e v e r si b l e   r o b u s t   f r a g i l e   m u l t i - w a t e r m a r k i n g   sc h e m e   f o r   c o l o r   i ma g e s , ”   Mu l t i m e d i a   T o o l s  a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 2 ,   n o .   2 5 ,   p p .   3 8 6 1 3 – 3 8 6 3 7 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 0 4 2 - 0 2 3 - 1 4 7 1 7 - 2.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In d o n esian   J   E lec   E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  3 6 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :   1 5 1 2 - 1 5 2 0   1520   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Mu h a m m a d   Afn a n   H a fid z           wa s  b o rn   in   1 9 9 9   in   S e ri  Ke m b a n g a n ,   S e lan g o r,   M a lay sia .   He   is  c u rre n tl y   a   p o s tg ra d u a te  stu d e n t  a t  th e   F a c u lt y   o f  Co m p u t in g ,   Un i v e rsiti   M a lay sia   P a h a n g   Al - S u lt a n   A b d u ll a h .   His  re se a rc h   is  fo c u se d   o n   t h e   in n o v a ti v e   field   o f  d i g it a l   ima g e   wa term a rk in g .   O u tsid e   o f  h is  a c a d e m ic  p u rsu it s,  h e   is  p a ss io n a te  a b o u t  v i d e o   p ro d u c ti o n ,   g ra p h ic  d e sig n ,   a n i m a ti o n ,   a n d   a u d io   e n g i n e e rin g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   a fn a n h a fid z @g m a il . c o m .         Fer d a   Er n a w a n           wa s  b o r n   i n   S e m a ra n g ,   Ce n tral   Ja v a ,   In d o n e sia ,   in   1 9 8 8 .   He   re c e iv e d   th e   m a ste r’s  d e g re e   in   s o ftwa re   e n g in e e rin g   a n d   i n telli g e n c e   a n d   th e   P h . D.  d e g re e   i n   c o m p u ter  sc ien c e   fro m   th e   F a c u lt y   o f  I n fo rm a ti o n   a n d   C o m m u n ica ti o n   Tec h n o l o g y ,   Un i v e rsiti   Tek n i k a l  M a lay sia   M e lak a   in   2 0 1 1   a n d   2 0 1 4 ,   re sp e c ti v e ly .   He   is  c u rre n tl y   a n   As so c iate   P ro fe ss o r  wit h   t h e   F a c u lt y   o f   Co m p u ti n g ,   U n iv e rsit i  M a lay sia   P a h a n g   Al - S u lt a n   Ab d u ll a h .   His   re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   ima g e   c o m p re ss io n ,   d ig it a l  wa term a rk in g ,   a n d   ste g a n o g ra p h y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   th r o u g h   e m a il :  f e rd a @u m p sa . e d u . m y .         S u r a y a   Ab u   Ba k a r           wa s  b o rn   i n   1 9 8 3   i n   Tere n g g a n u ,   M a la y sia .   S h e   h o ld s  a   Do c to r  o f  P h i lo so p h y   d e g re e   fr o m   Un iv e rsiti   M a lay sia   Tere n g g a n u   i n   2 0 1 8 .   S h e   a lso   re c e iv e d   h e r  B. S c .   a n d   M . S c .   o f   Co m p u t e r  S c ien c e   fro m   U n iv e rsit y   o f   M a lay a   in   2 0 0 6   a n d   2 0 1 0 ,   re sp e c ti v e ly .   S h e   is cu rre n tl y   S e n io r  Lec tu re r  a t  th e   F a c u lt y   o f  Co m p u ti n g ,   Un iv e rsiti   M a lay si a   P a h a n g   Al - S u l tan   Ab d u ll a h .   He r  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   i m a g e   p ro c e ss in g ,   e m b e d d e d   sy ste m ,   Io T ,   a n d   c o m p u ter   v isi o n .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   t h ro u g h   e m a il :   su ra y a a b @u m p sa . e d u . m y .         Mo h a m m e d   Fa k h e r ld in           is  a n   As sista n t   P r o fe ss o r  a t  F a c u lt y   o f  Co m p u ter  S c ien c e   a n d   In f o rm a ti o n   Tec h n o lo g y ,   Co ll e g e   o f  En g in e e rin g   a n d   C o m p u ter  S c ien c e ,   Ja z a n   Un iv e rsity ,   S a u d i   Ara b ia.   His   re se a rc h   in tere sts  i n c lu d e   m a c h in e   lea rn i n g   a n d   ima g e   p ro c e ss in g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   t h ro u g h   e m a il :  m fa k h re ld i n @ja z a n u . e d u . sa .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.