Geri Dön

Mobil cihaz görüntüleri için entropi tabanlı kırılgan damgalama metodu geliştirilmesi

Developing entropy based fragile watermarking method for mobile device images

  1. Tez No: 566003
  2. Yazar: HÜSEYİN BİLAL MACİT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF KOYUN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 145

Özet

Elektronik sistemlerin yaygınlaşması ile sayısal görüntü oluşturmak günden güne daha da kolaylaşmakta ve oluşturulan görüntünün kalitesi ve boyutu artmaktadır. Kullanılan mobil cihazların sınırlı bellek kapasiteleri ve kullanıcıların ürettikleri görüntüyü başkaları ile paylaşma isteği nedeniyle görüntüler kolayca erişilebilir duruma gelmiştir. Bu durum veri bütünlüğü, aidiyet kanıtlaması gibi sorunlara yol açmaktadır. Bu çalışmada veri bütünlüğü ve aidiyet kanıtlaması problemleri ile başa çıkmak için kırılgan bir damgalama yöntemi önerilmiş ve gerçekleştirilmiştir. Renkli görüntüyü bir bütün olarak damgalamak yerine görüntüye blok kodlaması işlemi yapılmıştır. Tüm bloklar renkli görüntünün katmanlarına ayrılmış ve her katman bloğu histogram değerlerine dönüştürülmüştür. Elde edilen histogram verileri stokastik bir dağılım olarak ele alınmış ve her veri setinin entropisi hesaplanmıştır. Bu entropi değerleri bir olasılık dağılım fonksiyonu olarak ele alınmıştır. Fonksiyonun tepe noktasından standart sapma kadar uzaklaşılması ile elde edilen blok seti, görüntünün detay içeren setleri olarak işaretlenmiştir. Filigran, işaretlenen detay setlerine hem uzamsal hem de frekans alanında gömülerek yöntemin başarısı test edilmiştir. Daha keskin sonuç elde etmek için, farklı blok boyutları denenmiş ve sonuçları yorumlanmıştır. Yöntem, yüksek çözünürlüklü manzara, portre ve hatta panaromik biçimde farklı test görüntüleri üzerinde test edilmiştir. Test görüntülerinin tamamında yöntem görüntülerdeki detay alanlarını başarıyla ayırt etmiştir. Filigran çıkarımı testlerinde görüntü boyutu ile blok boyutu arasında anlamlı bir ilişki tespit edilmiş, uygun blok boyutu ile tüm filigranlar yüksek benzerlik oranı ile çıkarılmıştır.

Özet (Çeviri)

With the spread of electronic systems, digital image creation is made easier day by day and the quality and size of the image is increased. The images are easily accessible due to the limited memory capacities of the mobile devices used and the desire of users to share the image they produce with others. This situation leads to problems such as data integrity, proof of authentification. In this study, a fragile watermarking method has been proposed and implemented to cope with data integrity and proof of authentification problems. Instead of watermarking the color image as a whole, the image is encoded in blocks. All blocks are separated into color layers and each layer is converted to histogram values. The obtained histogram data is considered as a stochastic distribution and the entropy of each data set is calculated. These entropy values are considered as a probability distribution function. The block set obtained by moving the function from the peak to the standard deviation is marked as sets containing the detail of the image. The watermark is embedded in the spatial and frequency domain to the marked detail sets and the success of the method is tested. To achieve sharper results, different block sizes tried and the results are interpreted. The method has been tested on different high resolution test images in landscape, portrait, and even in panoramic form. In all of the test images, the method successfully distinguished the detail areas in the images. In the watermark extraction tests, a significant relationship is found between the image size and the block size, with the appropriate block size and all watermarks were removed with high similarity ratio.

Benzer Tezler

  1. Deep learning based dynamic turkish sign language recognition with leap motion

    Derin öğrenme tabanlı leap motıon ile dinamik türk işaret dili tanıma

    BURÇAK DEMİRCİOĞLU KAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  2. Brain-inspired cortical-coding algorithm for multimedia processing

    Multimedya işlemek için beyinden esinlenilmiş kortikal kodlama algoritması

    AHMET EMİN ÜNAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  3. Yol görüntüsü ve hareket duyarga verilerini kullanarakotomatik yol anormalliği tespiti

    Automatic road anomaly detection using road image and motion sensor data

    ERKAN DEVECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURHAN ERGEN

  4. Virtual and augmented reality based interfaces for choreography generation

    Koregrafi üretimi için sanal ve artırılmış gerçeklik tabanlı arayüzler

    TAFADZWA JOSEPH DUBE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE

  5. Enhancement of situational awareness in physical security using mixed reality

    Fiziksel güvenlikte karma gerçeklikle durumsal farkındalığın artırılması

    NAZIM YİĞİT KAVASOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE