Geri Dön

Tersinir video damgalama

Tersinir video damgalama

PDF İndir

  1. Tez No: 354293
  2. Yazar: BURHAN BARAKLI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CABİR VURAL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Bu tezde, sayısal bir videoda arka arkaya gelen çerçeveler arasındaki zamansal ilintiden faydalanan tersinir iki video damgalama algoritması geliştirilmiştir. İlk algoritma, hareket dengelenmiş zamansal aradeğerleme hatalarının genişletilmesine dayalıdır. Yöntemde, damaga çıkartma ve orijinal videoyu geri elde etmek için gereken yan bilgi miktarı oldukça azdır. İkinci algoritma, hareket dengelenmiş öngörü hatalarının genişletilmesine dayalı uyarlanır bir yöntemdir. Öngörü hatalarının aldığı değerlerden bağımsız olarak, hareket dengelenmiş öngörü çerçevelerindeki tüm bloklara aynı damgalama algoritmasını uygulayan mevcut tersinir video damgalama yöntemlerinin aksine, ikinci algoritma öngörü hatalarının aldığı değerlere göre blokları farklı iki şekilde damgalamaktadır. Bu amaçla, bloklar düzgün ve düzgün olmayan şekilde iki sınıfa ayrılmıştır. Düzgün blokların belirli piksellerine 2-bit damgalama, düzgün olmayan blokların belirli piksellerine ise 1-bit damgalama uygulanarak damgalama kapasite arttırılmıştır. Ayrıca, yüksek bozunuma sebep olan pikseller belirlenip bu pikseller damgalamada kullanılmayarak damgalama sonucu orijinal videoda oluşan bozunum azaltılmıştır. Geliştirilen yöntemlerin, litaratürdeki mevcut yöntemlere göre kapasite ve orijinal videoda oluşan bozunum bakımlarından üstün olduğu bilgisayar benzetimleriyle gösterilmiştir. Geliştirilen algoritmalar birbirleriyle de karşılaştırılıp üstün ve zayıf olduğu yönler belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this dissertation, two reversible video watermarking algorithms exploiting temporal correlation existing among consecutive frames in digital videos were developed. The first algorithm is based on motion-compensated temporal interpolation error expansion. The algorithm has a low amount of side information required for watermark decoding and video restoration. The second algorithm is an adaptive method based on motion-compensated prediction error expansion. Unlike the current reversible video watermarking algorithms that apply the same watermarking method to all blocks in the motion-compensated prediction frames, the second algorithm watermarks the blocks with two different methods depending on their motion-compensated prediction errors. Blocks were classified as smooth and non-smooth for this purpose. Watermarking capacity was increased by applying a 2-bit watermarking strategy to some pixels of smooth blocks and a 1-bit watermarking strategy to some pixels of non-smooth blocks. Furthermore, pixels causing high distorttion were detected and they were not used during watermarkin to minimize the distortion occuring in the original video as a result of watermarking. Both algorithms were shown to be superior to the existing reversible watermarking algorithm in terms of capacity and distortion occuring in the original video by means of computer simulations. Both algorithms were also compared to each other and their strong and weak aspects were determined.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    457974

    Şifreli ve şifresiz videolar için yinelemeli histogram değiştirme tabanlı tersinir video damgalama

    Reversible video watermarking for plain and encrypted video based on recursive histogram modification

    İBRAHİM YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CABİR VURAL

  2. Tez No

    427928

    İmge içerisine lsb eşleştirme alanı tabanlı kayıplı imge gizleyen yüksek kapasiteli tersinir sırörtme yöntemi

    A high capacity reversible steganography method based on lsb mapping area for hiding lossy images into images

    ALİ DURDU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET TURAN ÖZCERİT

  3. Tez No

    476782

    Porosity generation and optimization of silicon-based anodes for high energy density lithium ion batteries

    Yüksek enerji yoğunluklu lityum iyon bataryalar için silisyum bazlı anotlarda gözenek geliştirilmesi ve optimizasyonu

    NESLİHAN YUCA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜNER ÇOLAK

  4. Tez No

    516434

    Facial action unit detection in videos using deep neural networks

    Video görüntülerinde derin sinir ağları tabanlı yüz eylem birimi tespiti

    SİMGE AKAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAFİZ ARICA

  5. Tez No

    139296

    Moving object detection and tracking in wavelet compressed video

    Dalgacık dönüşümüyle sıkıştırılmış videoda hareketli nesne tespiti ve takibi

    BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENİS ÇETİN

Geri Dön