Görüntü sahteciliği tespiti için özgün kırılgan damgalama yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of novel fragile watermarking methods for image forgery detection
- Tez No: 674270
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü sahteciliği tespiti, sayısal görüntü damgalama, kendinden gömülü kırılgan damgalama, bilgi güvenliği, görüntü işleme, Damgalama, Sayısal görüntü işleme, Image forgery detection, digital image watermarking, self-embedding fragile watermarking, information security, image processing, Watermarking, Digital image processing
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayar teknolojilerinin hızla gelişmesiyle birlikte, görüntü düzenleme araçları kullanılarak görüntüler üzerinde kurcalama, kesme, yok etme ve değiştirme gibi sahtecilik işlemleri kolaylıkla yapılabilmektedir. Bu yüzden görüntüler üzerinde yapılan sahteciliklerin tespiti önemli bir sorun haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, görüntüler üzerinde yapılan kurcalama, değiştirme ve yok etme gibi sahtecilikleri tespit etmek için beş farklı görüntü sahteciliği tespiti yöntemi önerilmektedir. Önerilen ilk yöntem, görüntü bütünlüğünü korumak ve kurcalanmış bölgeleri tespit etmek için geliştirilen özet fonksiyonu ve blok tabanlı kırılgan damgalama yöntemidir. Önerilen ikinci yöntem, kurcalanmış bölgelerin tespiti ve onarılması için kullanılan kendinden gömülü kırılgan damgalama yöntemidir. Bu yöntemde, kurcalama tesadüfü probleminden kaçınmak için blok ve bit haritalama bir arada kullanılmaktadır. Önerilen üçüncü yöntem, \%75'e kadar kurcalanmış görüntüleri başarıyla kurtarabilmek için geliştirilen üçlü kurtarma bilgisi gömme tabanlı kendinden gömülü kırılgan damgalama yöntemidir. Önerilen dördüncü yöntem, kurcalama tespitini pikseller üzerinde gerçekleştiren, piksel bazlı kimlik doğrulama tabanlı kendinden gömülü kırılgan damgalama yöntemidir. Son yöntem ise, görüntülere uygulanan saldırı çeşitlerini ve saldırı bölgelerini tespit etmek için önerilen ön eğitimli Evrişimli Sinir Ağı (ESA) destekli görüntü sahtecilik tespiti yöntemidir. Geliştirilen yöntemler, literatürdeki yöntemler ile karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the rapid development of computer technologies, forgery operations such as tampering, cropping, destroying and modification can be easily performed on images using image editing tools. Therefore, the image forgery detection has become an important issue. In this thesis, five different image forgery detection methods are proposed to detect forgeries such as tampering, modification and destruction on images. The first proposed method is the hash function and block-based fragile watermarking method developed to protect image integrity and detect tampered regions. The second proposed method is the self-embedded fragile watermarking method used to detection and recovery of the tampered areas. In this method, both block and bit mapping are used to avoid the tamper coincidence problem. The third proposed method is the triple recovery information embedding based self-embedding fragile watermaking method developed to successfully recover up to 75\% tampering rated images. The proposed fourth method is the pixel-wise authentication based self-embedding fragile watermarking method that performs tamper detection on pixels. The last method is the pre-trained Convolutional Neural Network (ESA) supported image forgery detection method, which is proposed to detect the types and regions of attacks applied to images. The proposed methods were compared with the related work.
Benzer Tezler
- A comparative study on classifying RF signals
RF sinyallerinin sınıflandırılmasına ilişkin kapsamlı bir çalışma
YUNUS EMRE KILIÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT ERGEZER
- Sanat eserlerinin yapay sinir ağları ile özgünlük tespiti ve ayrıştırılması
Authentication and separation of art works with using artificial neural network
BAYBORA TEMEL
Doktora
Türkçe
2009
Güzel SanatlarMarmara ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜNYAMİN ÖZGÜLTEKİN
- Görüntü sahteciliği tespiti için yeni yöntemlerin geliştirilmesi
Development of new methods for image forgery detection
MEHMET ELMACI
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
DOÇ. DR. AHMET NUSRET TOPRAK
- Görüntü sahteciliği tespiti ve onarımı için kendinden gömülü yeni damgalama yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of novel self-embedded watermarking methods for image forgery detection and recovery
HÜSEYİN ÖZKAYA
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
- A visual cryptography-based watermarking approach for the detection and localization of image forgery
Görüntü sahteciliği ve yerininin tespiti için görsel kriptografi tabanlı damgalama yaklaşımı
MOATAZ ZAID SALIM SALIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REMZİ YILDIRIM