Black widow optimization algorithm coupled with aes crypto for multilevel image thresholding with improved otsu thresholding
Gelişmiş otsu eşiği ile çok düzeyli görüntü eşiği için aes crypto ile birleştirilen black wıdow optimizasyon algoritması
- Tez No: 830621
- Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Histogram analizini kullanan bir teknik olan eşikleme görüntüleri, görüntü işleme çalışmasının önemli bir yönüdür. Bu yöntemler bir görüntünün histogramını kullanır ve görüntü bölgeleri arasında ayrım yapmak için en uygun eşik ayarlarını önerir. Eşikleme yüksek doğruluk ve verimlilik sağladığından resim bölütlemeyi içeren çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Görüntü işlemede en önemli eşikleme teknikleri arasında çok seviyeli eşikleme adı verilen ve çok sayıda insan tarafından kullanılan Otsu yaklaşımını bünyesinde barındıran bir tekniktir. Bu yaklaşımlar etkili ve verimli olmakla birlikte, aynı zamanda hesaplama açısından da oldukça yoğundur. Kullanılan kriterlerin sayısındaki artış, artan karmaşıklık ve yürütme süreleri nedeniyle bu stratejilerin etkinliğinin azalmasına neden olmaktadır. Kara Dul Örümceği Optimizasyon Algoritması, iyi eşik değerlerinin bulunmasına yardımcı olmak için Otsu eşik tekniğinin bir parçası olarak kullanılabilecek meta-sezgisel algoritmanın bir örneğidir. Bu algoritmalar makul bir sürede belirli bir görüntü için hangi eşik değerlerinin en etkili olduğunu belirleyebilir. Önerilen teknik, minimum karmaşıklıkla en uygun eşik değerini belirlemek için her bir eşiği Kara Dul Örümcek Optimizasyon Algoritmasına yönelik bir çözümün bir bileşeni veya yönü olarak değerlendirir. Kriptografik teknikler, geniş bir kullanım senaryosu yelpazesinde güvenli veri aktarımını garanti altına almanın bir yolu olarak önem kazanmaktadır. Giderek daha fazla endüstri görsel süreçlere güvenmeye başladıkça, hassas özel görüntü verilerinin korunması her zamankinden daha hayati hale geliyor. Hassas bilgilerin korunması söz konusu olduğunda hiçbir şey, pek çok faydası olan bir blok şifre olan AES'in yerini tutamaz. Birçok görüntü işleme uygulamasında, çok düzeyli eşikleme görüntü bölümlendirmesi popülerdir. Eşikleme, fotoğraf segmentasyonunda bir nesneyi arka planından ayırmak için gri düzeylerini kullanır. Kara Dul Optimizasyonu (BWO) Algoritması gibi metasezgisel yöntemler Otsu eşiğini belirleyebilir. Çalışmanın amacı iris şablonu kullanmanın hem güvenli hem de tehlikeye atılması zor bir kriptografik anahtar sağlayabileceğini kanıtlamak. İşlenen iris resimlerinden iris şablonu veya kodu oluşturularak güvenlik amacıyla kullanılır. Bu aşamada görüntü eşikleme için BWO yöntemi kullanılır. Veri koruma amacıyla, gelişmiş şifreleme standardını (AES) kullanarak şifrelemeden ve şifresini çözmeden önce göz görüntüsündeki irisi bölümlere ayırıyoruz. Deneysel sonuçlar, iris görüntüsü şifreleme ve şifre çözme tekniklerinin hızlı ve güvenli olduğunu ortaya koymaktadır. Sonuçlar, önerilen tekniğin deneylerin yüzde 83,33'ünde rakip algoritmalara göre daha yüksek bir PSNR indeks değerine sahip olduğunu, deneylerin yüzde 80'inde ise daha yüksek bir SSIM indeks değerine sahip olduğunu ortaya koyuyor. Önerilen algoritmanın beyin tümörleri ve insan retina görüntüleri gibi tıbbi fotoğraflar üzerindeki eşikleme performansı, bir dizi boğmaca görüntüsünün analizi ile gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Thresholding images, a technique that uses histogram analysis, is an important aspect of the study of image processing. These methods an image's histogram and recommend optimal threshold settings for discriminating between image regions. Since thresholding achieves high accuracy and efficiency, it is widely employed in studies involving picture segmentation. Among the most significant thresholding techniques in image processing is called multi-level thresholding, and it incorporates the Otsu approach, which is utilized by a large number of people. While these approaches are effective and efficient, they are also very computationally intensive. Increases in the number of criteria employed cause these strategies to become less effective because of their increasing complexity and execution time. The Black Widow Spider Optimization Algorithm is one example of a metaheuristic algorithm that can be utilized as part of the Otsu threshold technique to help find good threshold values. These algorithms can determine, in a reasonable time, which thresholds are most effective for a given image. The suggested technique considers each threshold as a constituent or facet of a solution to the Black Widow Spider Optimization Algorithm in order to determine the optimal threshold value with minimal intricacy. Cryptographic techniques are gaining prominence as a means of guaranteeing safe data transit across a wide range of use cases. As more and more industries begin to rely on visual processes, protecting sensitive proprietary image data becomes more vital than ever. When it comes to protecting sensitive information, nothing beats the AES, a block cipher that has numerous benefits. In many image processing applications, multilevel thresholding image segmentation is popular. Thresholding uses gray levels to separate an object from its background in photo segmentation. Metaheuristic methods like the Black Widow Optimization (BWO) Algorithm can determine the Otsu threshold. The study's goal is to prove that employing an iris template may provide a cryptographic key that is both secure and difficult to compromise. An iris template or code is generated from the processed iris pictures and utilized for security purposes. During this phase, BWO method is used for image thresholding. For data protection purposes, we segment the iris from an eye image before encrypting and decrypting it using the advanced encryption standard (AES). Experimental results reveal that iris image encryption and decryption techniques were quick and secure. The results reveal that the suggested technique has a higher PSNR index value than the competing algorithms in 83.33 percent of the experiments, and a higher SSIM index value in 80 percent of the experiments. The suggested algorithm's thresholding performance on medical photos like brain tumours and human retinal images is demonstrated by an analysis of a set of pertussis images.
Benzer Tezler
- Güncel metasezgisel algoritmaların performans analizi
Performance analysis of current metaheuristic algorithms
METİN KALYON
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL ARSLAN
- 6 serbestlik dereceli robot kolun ters kinematik analizinin yapay zeka yöntemleri ile gerçekleştirilmesi
Performance of inverse kinematics analysis of 6 degrees of freedom robotic arm using artificial intelligence methods
TUĞÇE TURGUT AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiMakine ve İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÇAŞKA
ÖĞR. GÖR. HACER ARIOL TAYMAZ
- Cardiac arrhythmias classification based on spectrogram and convolutional neural networks
Kalp aritmilerinin evrişimsel sinir ağları ve spektrogram tabanlı yöntemle sınıflandırılması
SENA YAĞMUR ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NALAN ÖZKURT
- Multi-objective optimization of residential buildings for improving indoor thermal comfort while reducing energy consumption
Konut binalarında enerji tüketimini azaltırken iç ısıl konforu iyileştirmek için çok amaçlı optimizasyon
ECE ÖZYILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP DURMUŞ ARSAN
- Tanker şamandıra bağlama sistemlerinin yapay sinir ağları tekniğiyle optimizasyonu
Optimization of spread mooring systems with artificial neural networks
MURAT YETKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYHAN MENTEŞ