Geri Dön

Dalgacık tabanlı dönüşümler kullanarak sayısal imgelerde adli kanıt toplama

Digital image forensics by using wavelet based transforms

  1. Tez No: 301600
  2. Yazar: LEVENT ÖZPARLAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL AVCIBAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Bu tezde, dalgacık tabanlı dönüşümler için istatistiksel modeller önerilmiş, sayısal imgelerde adli kanıt toplama açısından göreceli faydaları ve kullanımları incelenmiştir. İlgilendiğimiz problemler: 1) bilgisayar grafiği tabanlı imgeler ile fotoğrafik imgelerin ayrıştırılması, 2) kaynak kamera ve kaynak tarayıcı belirleme, 3) sayısal tablo örneklerinden kaynak ressam belirleme, 4) stego-imgeler ve 5) farklı çözünürlükteki imgelerin ayrıştırılmasıdır. Eldeki problemler düşünüldüğünde, ridgelet ve contourlet dönüşümü tabanlı imge modellerinden elde edilen öznitelikler, dalgacık tabanlı imge modelinden elde edilen özniteliklerden neredeyse her zaman daha başarılı olmaktadır. Etkin bir imge gösteriminin özelliklerinin anahatlarını çizerek bu özellikleri dalgacık tabanlı dönüşümlerle ilişkilendiriyoruz ve deneysel sonuçları model özellikleri ile ilişkilendirerek tartışıyoruz.

Özet (Çeviri)

We propose statistical image models for wavelet based transforms, investigate their use, and compare their relative merits within the context of digital image forensics. We consider the problems of 1) differentiating computer graphics images from photographic images, 2) source camera and source scanner identification, 3) source artist identification from digital painting samples, 4) stego-images, and 5) differentiation by different resolution images. The features obtained from ridgelet and contourlet transform-based image models almost always perform better than the features obtained from wavelet-based image models for the problems at hand. We outline properties of efficient image representation, relate these properties to wavelet-based transforms, and discuss the experimental results in relation to the model properties.

Benzer Tezler

  1. The wavelet-based approach for k-factor filtering method on the evaluation of high voltage impulse signals

    Yüksek gerilim darbe işaretlerinin incelenmesinde kullanılan k-faktör filtreleme yöntemine dalgacık tabanlı yaklaşım

    KAHRAMAN YUMAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞÜKRAN EMEL ÖNAL

  2. Moment tabanlı normalleştirmeye dayalı sayısal görüntü damgalama yöntemleri

    Digital image watermarking methods using moment based normalization

    SERAP KAZAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CABİR VURAL

  3. Ripplet, Tetrolet ve Ridgelet dönüşümleri kullanılarak karaciğer fokal lezyonlarının belirlenmesi

    Detecting the liver focal lesions by using Ripplet, Tetrolet and Ridgelet transforms

    AYŞE ELİF ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT CEYLAN

  4. Estimation and restoration for heat haze effects in image and video processing

    Görüntü ve video işlemede ısı dalgalanması etkilerinin tahmini ve restorasyonu

    ÖZLEM ALPERGÜN TANAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  5. Diagnosis of brain cancer and contour normal tissue for radiation therapy based on deep learning methods

    Derin öğrenme yöntemleriyle radyoterapi için beyin kanseri tanisi ve normal doku ayrimi

    NAVID HALILI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN