Dalgacık tabanlı dönüşümler kullanarak sayısal imgelerde adli kanıt toplama
Digital image forensics by using wavelet based transforms
- Tez No: 301600
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL AVCIBAŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞÜKRAN EMEL ÖNAL
- 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
- 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
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT CEYLAN
- 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
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN