Geri Dön

Robust watermarking of compressive sensed measurements under noise attacks

Sıkıştırılmış algılanan sinyallerin gürbüz damgalanması

  1. Tez No: 356931
  2. Yazar: MEHMET YAMAÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT SARAÇLAR, PROF. DR. BÜLENT SANKUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

hannon/Nyquist teoremine dayanan geleneksel sinyal örnekleme yöntemlerine göre bir sinyalin geri çatılabilmesi için, sinyal bant genişliğinin en az iki katı kadar örneklenmelidir. Fakat pratikte karşılaştığımız ̧coğu sinyal aslında bir başka alt uzayda seyrektir, diğer bir deyişle ̧cok daha az bileşenle ifade edilir. Oysa, Shannon/Nyquist teoremine dayalı örnekleme sonucunda elde edilen örnekler, sinyali geriçatmak için gereken örneklerden çok daha fazladır. Sıkıştırılmış Algılama (Compressive Sensing: CS) seyrek sinyallerin Nyquist oranından ̧cok daha düşük bir oranda bile örneklenebileceğini ve doğrusal olmayan geri çatma algoritmaları tasarlanarak geri ̧çatılabileceğini göstermiştir. Shannon/Nyquist örneklemesiyle elde edilen işaretlerin içine bilgi gömme ve saklama (işaret damgalama) teknikleri çok gelişmiştir. Oysa sıkıştırılmış örneklemeli işaretler için damgalama yöntemleri henüz ele alınmaktadır. Klasik örnekleme yö ̈ntemlerinden daha etkin olan bu yeni yöntemle elde edilen sinyal kaydedilebilir ve de bir başka ortama iletilebilir. İşte bu durumda, sıkıştırılmış algılama yöntemi ile elde edilen örnekleri doğrudan damgalamak (watermarking) gerekebilir. Böylece telif hakkı bilgileri veya kullanıcıya ait üst veriler, damga bilgisi olarak CS örneklerine gömülebilir. Böyle bir damgalama yönteminde aranacak özellikler (i) damga ̧cözücü, gürültü eklenmiş CS örneklerinden gürbüz bir şekilde damga bilgisini doğru çozebilmeli; ve de (ii) gürültülü örneklerden geri ̧çatılan seyrek sinyal orjinal sinyale yakın olmalıdır. Bu çalışmada, doğrudan Sıkıştırılmış Algı ile örneklenen seyrek bir sinyale bilgi gömmek için bir damgalama yöntemi önerilmektedir. Önerilen damgalama yöntemihali hazırdaki l2 ve l1 enküçültme geriçatım algoritmalarına oranla daha fazla damga bilgisi gömme kapasitesine sahiptir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin Gauss ve dürtün gürültü altında gürbüz geriçatım başarımı yaptığını göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Traditional methods in data acquisition follow Shannon /Nyquist sampling theo- rem; one must sample a band-limited signal by at least two times faster than the signal bandwidth to exactly reconstruct the signal. However, signals that we encounter in many applications are sparse in some proper bases, and they can be represented by very few coefficients. Therefore, the number of samples obtained in Shannon/Nyquist framework is much more than it is required to reconstruct the signal. Compressive Sensing (CS) shows that certain signals can be captured from far fewer samples as compared to conventional methods, and they can be reconstructed by developing effec- tive non-linear reconstruction algorithms. The methods of data embedding and data hiding (watermarking) for signal that is sampled based on Shannon /Nyquist sampling theorem is well advanced. However, watermarking methods for compressive sensing measurements is investigating in this thesis. The measurements that is sampled using CS methods, which is superiors to traditional methods, are required to be transmitted or stored. In addition to efficiently transmitting or storing CS-based measurements, one may wish to embed a watermark onto these measurements. Hence, the copyright information or meta-data can be embedded onto CS measurements. Such a water- marking scheme must satisfy the following properties: (i) the watermark information must be decoded exactly, and (ii) the reconstruction of the signal must not suffer at the decoder side. In this work, we propose a watermark algorithm that embeds infor- mation directly onto Compressive Sensed Measurements of a sparse signal. Proposed watermarking algorithm outperforms the classical l2 and l1 minimization algorithms in terms of watermark embedding capacity. Experimental results show that the proposed algorithm has a robust reconstruction performance under Gaussian and impulsive noise.

Benzer Tezler

  1. Biyometrik verilerde kesikli dalgacık dönüşümüne dayalı filigran tekniklerinin analizi

    Analysis of watermarking techniques based on discerete wavelet transformation in biometric data

    FODAY JORH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÖZYER

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CLAUDE FACHKA

  2. Digital image watermarking using fractional fourier transform

    Kesirli fourier dönüşümü kullanarak sayısal imge damgalama

    OLCAY DUMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OLCAY AKAY

  3. Radon transform based robust non-blind watermarking

    Radon transform temelli gizli olmayan dayanıklı filigranlar

    OMER SIDDIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilim ve TeknolojiÇankaya Üniversitesi

    Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ERSİN ELBAŞI

  4. Sayısal ortamlarda veri damgalanması ve geri eldesi

    Watermarking of digital media

    MURAT FURAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMustafa Kemal Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MUSTAFA ORAL

  5. Digital watermarking for copyright protection of digital audio data and digital image data

    Sayısal ses verisinin ve sayısal görüntü verisinin telif hakkının korunması için sayısal damgalama

    YÜKSEL TOKUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERGUN ERÇELEBİ