Watermarking capacity improvement by low density parity check codes
Damgalama kapasitesinin düşük yoğunluklu hata denetim kodları kullanımıyla artırılması
- Tez No: 129335
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
VI ÖZET DAMGALAMA KAPASİTESİNİN DUŞUK YOĞUNLUKLU HATA DENETİM KODLARI KULLANIMIYLA ARTIRILMASI Sayısal imge damgası, imgeye eklenen, imgenin sahibi, dağıtıcısı, müşteri kimliği, kaynağı, statüsü ve geçirdiği değişimlerden bir veya birden fazlası hakkında bilgi taşıyan, fark edilmez, saldırılara karşı dayanıklı, güvenli mesajdır. Damgalama, ayrıca, bilgi saklama, içerik etiketleme, yayın denetimi ve bütünlük kontrolü uygulamalarında da kullanılır. Sayısal damgalama iletişim sistemlerine benzer. Damga iletilen mesajdır. İmge damgalama kanalıdır. İmge pikselleri ve olası saldırılar gürültüyü oluşturur. Sadece yetkili şahıslar, kestiriciler kullanımıyla, damga mesajım damgalanmış imgeden çıkartabilirler. Sayısal imge damgalamada üç önemli gereksinim vardır. Damga gürültü ve saldırılara karşı dayanıklı olmalı, fark edilmez olmalı ve gereksinim duyulan sayıda ikili taşımalıdır. Bu üç gereksinim birbiriyle çelişir. Örneğin, damgalama gücünü artırmak sistemi daha dayanıklı yapar; ama görüntü kalitesini düşürür. İkinci bir örnek olarak, eklenen ikili sayısını artırmak kapasiteyi artırır ama dayanıklılığı azaltır. Bu yüksek lisans tezinde, seçip uyguladığımız iki damgalama yönteminin kapasitesini artırmayı, bir başka deyişle sezim sırasındaki bit hata oranım düşürmeyi amaçladık. Bu yöntemlerden biri DFT ortamında diğeri de 8x8 blok DCT ortamında çalışıyor. Kapasiteyi artırmak için korelasyon sezicileri yerine en iyi olasılıklı (Maximum Likelihood) sezicileri ve damgalama öncesinde Düşük Yoğunluklu Hata Denetim (Low Density Parity Check) kodlarını uyguladık. ML sezicilerinin performanslarım korelasyon sezicilerininkilerle ve LDPC kodlarının performanslarım Bose-Chaudhuri-Hochquenghem (BCH) kodları ve salt yineleme kodlarınınkilerle kıyasladık. ML sezicilerinin korelasyon sezicilerinden ve LDPC kodlarının da BCH kodlarından ve salt yineleme kodlarından daha iyi olduklarım gösterdik. ML sezicilerini ve LDPC kodlarını birlikte kullanarak, hata miktarım oldukça düşürdük. % A
Özet (Çeviri)
ABSTRACT WATERMARKING CAPACITY IMPROVEMENT BY LOW DENSITY PARITY CHECK CODES Digital image watermark is an imperceptible, robust, secure message embedded into the image, which identifies one or more of the owner, distributor or recipient of the image, origin or status of the data or transaction dates. Watermarking is also used for data hiding, content labeling, broadcast monitoring and integrity control applications. Digital image watermarking resembles communication systems. Watermark is the sent message. Image is the watermark channel or carrier. Image pixels and possible attacks on the marked image constitute the noise. Only the authorized parties extract the watermark message from the marked image by using detectors. Digital image watermarking has three major requirements. Watermark should be robust against noise and attacks, imperceptible and carry the required number of bits. These three requirements conflict with each other. To illustrate, increasing the watermark strength makes the system more robust but unfortunately decreases the perceptual quality. As a second example, increasing the number of embedded bits increases the capacity but decreases the robustness. In this thesis, the goal was to investigate the contribution of the error correcting codes. More specifically, we studied the error correcting codes as a means to increase the watermarking capacity of an image or conversely to decrease the embedding strength, hence to decrease the visual impact of the watermark. We had two watermark channel models, namely the DFT domain and the 8x8 block DCT domain. First, we compared the performance of maximum likelihood (ML) detector vis-â-vis correlation and covariance detector. Second, we compared the performance of LDPC codes vis-â-vis BCH codes and pure repetition codes. We showed that ML detectors are slightly better than covariance detectors and LDPC codes outperform BCH codes and repetition codes by a large margin.
Benzer Tezler
- Robust data hiding scheme with turbo codes
Turbo kodlu dayanıklı veri gizleme tasarımı
BARIŞ ÜNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RÜYAL ERGÜL
- Görüntü steganografisinde yeni bir yöntem
A new method in image steganography
ÖZCAN ÇATALTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KEMAL TÜTÜNCÜ
- Öngörü hatalarına dayalı tersinir görüntü damgalama yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of reversible image watermarking methods based on prediction-errors
EMRE ALTINKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI
- Moment tabanlı normalleştirmeye dayalı sayısal görüntü damgalama yöntemleri
Digital image watermarking methods using moment based normalization
SERAP KAZAN
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CABİR VURAL
- Tersinir video damgalama
Tersinir video damgalama
BURHAN BARAKLI
Doktora
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CABİR VURAL