Geri Dön

Çoklu dalgacık dönüşümü ile görüntü steganografisi ve steganalizi

Image steganography with multi wavelet transform and steganalysis

  1. Tez No: 586935
  2. Yazar: MOHAMMED TAHER ABBAS ABBAS
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLAY TEZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  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: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Steganografi, herhangi bir veri değişikliği kanıtını bırakmadan, başka bazı verilere (kapak) gizli bilgileri gizlemek için kullanılan bir tekniktir. Steganografideki son araştırmaların büyük bir kısmı, verileri görüntülerde saklamakla birlikte, kapak aracı olarak doğal dil metinlerine uygulandıklarında, görüntüler için olan çözümlerin birçoğu daha karmaşıktır. Steganografi Steganalize yönelik birçok yaklaşım, gizli bilginin varlığını öngören kapak verilerinde istatistiksel anormallikleri saptamaya çalışmaktadır. Kapak görüntüsü, otomatik analizin istatistiksel kümesini geçmelidir. Bu çalışma, Dalgacık, Çoklu Dalgacık dönüşümü temelli görüntülerde gizli görüntü bilgileri için önerilen yeni bir yöntem önermektedir. Yöntem, gizli olmasını istediğiniz görüntü bilgilerini içeren (BMP, GIF veya TIFF) gibi Binary formda gösterilen her türde resim dosyasını alır; ardından bu dosya, resim bilgilerini resim basamakları ile değiştirerek gizler. Hedef verilerin güvenli bir çatı altında hareketliliğini sağlamaktır. Sonuç olarak Dalgacık dönüşümü, Çoklu Dalgacık dönüşümü, LSB yöntemlerini uygulayarak BMP formatında olan her yöntem için ayrı ayrı 100 kapak ve diğer 100 gizlenecek görüntülerin 100 stego görüntü sonucu ve gizlenen görüntüleri tekrar elde edilerek 100'er çıkarılan görüntü de elde edilmiştir. Uygulanan 3 yöntem için 100'er görüntü elde edilerek toplamda 300 stego görüntü ve 300 çıkarılan görüntü için de başarı oranları hesaplanmış ve tablo halinde elde edilmiştir. Başarı oranlarını hem kapak ve stego görüntüler, hemde gizlenecek ve çıkarılan görüntüler arasında PSNR ve MSE değerleri ile hesaplanmıştır.

Özet (Çeviri)

Steganography is a technique used to hide confidential information to some other data (cover) without leaving any evidence of data change. While most of the recent research in steganography stores data in images, many of the solutions for images are more complex when applied to natural language texts as a cover tool. Steganography Many approaches to steganalysis attempt to detect statistical abnormalities in the cover data that predict the presence of confidential information. The cover image should exceed the statistical set of automatic analysis. This study proposes a new proposed method for hidden image information in Wavelet, Multiple Wavelet transform based images. The method retrieves any type of image file shown in Binary form, such as containing image information (BMP, GIF, or TIFF) that you want to be hidden; then this file hides the image information by replacing it with the image digits. The goal is to ensure the mobility of data under a secure roof. As a result, by applying Wavelet transform and Multiple Wavelet transform and LSB methods, 100 stego image results and 100 hidden images of 100 covers and other 100 hidden images are obtained for each method in BMP format and 100 extracted images are obtained. For each of the three methods, 100 images were obtained and total success rates for 300 stego images and 300 extracted images were calculated and obtained in tabular form. The success rates were calculated with both the cover and stego images and the PSNR and MSE values between the hidden and removed images.

Benzer Tezler

  1. İdrar imgelerinden hücrelerin tanınması ve sayımı için steganografik yöntemler tabanlı güvenli bir karar destek sistemi

    A safe decision support system based steganographic methods for cells recognition and counting from urine images

    DERYA AVCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA POYRAZ

  2. Image reconstruction with deep learning and applications in MR images

    Derin öğrenme ile görüntü geriçatımı ve MR görüntülerinde uygulamaları

    AMIR AGHABIGLOU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  3. Biyomedikal görüntülerin dalgacık dönüşümü ile sıkıştırılması

    Biomedical image compression using wavelet transform

    ALİ KATKAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAMER ÖLMEZ

  4. New approaches for speech enhancement with wavelet transform

    Dalgacık dönüşümü ile konuşma iyileştirme için yeni yaklaşımlar

    ELİF ÖZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NALAN ÖZKURT

  5. Seyrek gösterilimler ile pankromatik ve çoklu spektral uydu görüntülerinin füzyonu

    Fusion of multispectral and pancromatic images with sparse representations

    FATİH ZAHİD GENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER